手游上python如何制作脚本

在手游上使用Python制作脚本的方法有很多，可以通过模拟点击、操作屏幕、自动化任务、图像识别等方式来实现。其中，模拟点击是最常见和简单的一种方法。我们可以使用一些Python库和工具，比如pyautogui，adb，opencv等，来实现这些功能。以下将详细介绍如何使用这些工具制作一个简单的手游脚本。

一、环境准备

在开始编写脚本之前，我们需要先准备好开发环境。以下是一些必要的步骤：

1.安装Python

首先，你需要确保你的电脑上安装了Python。如果还没有安装，可以从Python官网（https://www.python.org/）下载并安装最新版本的Python。安装完成后，确保Python的路径已经添加到系统的环境变量中。

2.安装ADB工具

ADB（Android Debug Bridge）是一个通用的命令行工具，用于与Android设备进行通信。你可以从Android SDK中获取ADB工具，也可以单独下载ADB工具包。安装完成后，将ADB工具的路径添加到系统的环境变量中，以便在命令行中使用。

3.安装所需的Python库

我们需要安装一些Python库来帮助我们编写脚本。可以使用pip命令来安装这些库：

pip install pyautogui

pip install opencv-python
pip install numpy
pip install pillow

二、连接设备

1.通过USB连接设备

通过USB数据线将你的Android设备连接到电脑上，并确保设备上的开发者选项和USB调试功能已开启。在终端或命令提示符中输入以下命令，确保ADB已成功连接到设备：

adb devices

你应该会看到已连接设备的序列号。如果没有，请检查USB连接和设备设置。

2.通过WiFi连接设备

如果你希望通过WiFi来连接设备，可以按照以下步骤进行操作：

• 确保你的电脑和Android设备连接到同一个WiFi网络。
• 通过USB连接设备，并使用以下命令获取设备的IP地址：

adb shell ip -f inet addr show wlan0

• 记下设备的IP地址，并断开USB连接。
• 使用以下命令，通过WiFi连接设备：

adb connect <设备IP地址>

三、编写脚本

1.模拟点击

我们可以使用pyautogui库来模拟鼠标点击操作。以下是一个简单的示例脚本，演示如何在屏幕上的指定位置模拟点击：

import pyautogui

import time
等待3秒钟，以便切换到目标应用程序
time.sleep(3)
在屏幕上的指定位置模拟点击（例如坐标为(100, 200)）
pyautogui.click(x=100, y=200)

2.模拟滑动

除了点击之外，我们还可以使用pyautogui库模拟滑动操作。以下是一个简单的示例脚本，演示如何在屏幕上模拟滑动操作：

import pyautogui

import time
等待3秒钟，以便切换到目标应用程序
time.sleep(3)
在屏幕上从(100, 200)滑动到(300, 400)
pyautogui.dragTo(x=300, y=400, duration=1, button='left')

3.图像识别

为了实现更复杂的脚本，我们可以使用opencv和numpy库来进行图像识别。以下是一个简单的示例脚本，演示如何在屏幕上找到指定的图像，并在其位置进行点击：

import cv2

import numpy as np
import pyautogui
import time
from PIL import ImageGrab
截屏并将其转换为OpenCV格式
screenshot = ImageGrab.grab()
screenshot_np = np.array(screenshot)
screenshot_cv = cv2.cvtColor(screenshot_np, cv2.COLOR_RGB2BGR)
读取目标图像
target_image = cv2.imread('target.png')
在屏幕截图中查找目标图像
result = cv2.matchTemplate(screenshot_cv, target_image, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(result)
如果匹配度超过某个阈值，则在目标图像的位置点击
threshold = 0.8
if max_val > threshold:
    target_x, target_y = max_loc
    pyautogui.click(x=target_x, y=target_y)

4.自动化任务

我们可以将点击、滑动和图像识别等操作组合起来，实现自动化任务。例如，以下是一个简单的示例脚本，演示如何在游戏中自动完成一个任务：

import cv2

import numpy as np
import pyautogui
import time
from PIL import ImageGrab
def find_and_click(image_path, threshold=0.8):
    # 截屏并将其转换为OpenCV格式
    screenshot = ImageGrab.grab()
    screenshot_np = np.array(screenshot)
    screenshot_cv = cv2.cvtColor(screenshot_np, cv2.COLOR_RGB2BGR)
    # 读取目标图像
    target_image = cv2.imread(image_path)
    # 在屏幕截图中查找目标图像
    result = cv2.matchTemplate(screenshot_cv, target_image, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
    min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(result)
    # 如果匹配度超过某个阈值，则在目标图像的位置点击
    if max_val > threshold:
        target_x, target_y = max_loc
        pyautogui.click(x=target_x, y=target_y)
        return True
    return False
等待3秒钟，以便切换到目标应用程序
time.sleep(3)
在游戏中自动完成一个任务
while True:
    if find_and_click('start_button.png'):
        time.sleep(2)
    if find_and_click('collect_reward.png'):
        time.sleep(2)
    if find_and_click('next_button.png'):
        time.sleep(2)

四、优化与调试

1.调试脚本

在编写和运行脚本时，我们可能会遇到一些问题。为了更好地调试脚本，可以在代码中添加一些日志信息，帮助我们了解脚本的运行状态。例如：

import logging

logging.basicConfig(level=logging.INFO)
def find_and_click(image_path, threshold=0.8):
    logging.info(f'Trying to find and click {image_path}')
    # 截屏并将其转换为OpenCV格式
    screenshot = ImageGrab.grab()
    screenshot_np = np.array(screenshot)
    screenshot_cv = cv2.cvtColor(screenshot_np, cv2.COLOR_RGB2BGR)
    # 读取目标图像
    target_image = cv2.imread(image_path)
    # 在屏幕截图中查找目标图像
    result = cv2.matchTemplate(screenshot_cv, target_image, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
    min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(result)
    logging.info(f'Match value: {max_val}')
    # 如果匹配度超过某个阈值，则在目标图像的位置点击
    if max_val > threshold:
        target_x, target_y = max_loc
        pyautogui.click(x=target_x, y=target_y)
        logging.info(f'Clicked at ({target_x}, {target_y})')
        return True
    return False

通过添加这些日志信息，我们可以更清楚地了解脚本的运行过程，并更容易地找到和解决问题。

2.优化图像识别

在进行图像识别时，我们可以通过调整一些参数和方法来提高识别的准确性和速度。例如，可以尝试使用不同的图像匹配方法，或者调整图像的预处理步骤。以下是一些优化图像识别的示例：

def find_and_click(image_path, threshold=0.8):

    # 截屏并将其转换为OpenCV格式
    screenshot = ImageGrab.grab()
    screenshot_np = np.array(screenshot)
    screenshot_cv = cv2.cvtColor(screenshot_np, cv2.COLOR_RGB2BGR)
    # 读取目标图像
    target_image = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    # 转换屏幕截图为灰度图像
    screenshot_gray = cv2.cvtColor(screenshot_cv, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # 在屏幕截图中查找目标图像
    result = cv2.matchTemplate(screenshot_gray, target_image, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
    min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(result)
    # 如果匹配度超过某个阈值，则在目标图像的位置点击
    if max_val > threshold:
        target_x, target_y = max_loc
        pyautogui.click(x=target_x, y=target_y)
        return True
    return False

通过将图像转换为灰度图像，我们可以减少计算量，从而提高图像识别的速度。此外，可以尝试使用其他图像匹配方法，如cv2.TM_SQDIFF_NORMED、cv2.TM_CCORR_NORMED等，以提高识别的准确性。

五、进阶应用

1.多线程和异步编程

在编写复杂的脚本时，我们可能需要处理多个任务，例如同时进行图像识别和模拟点击操作。为了提高脚本的性能和响应速度，可以使用多线程或异步编程。以下是一个简单的示例，演示如何使用多线程实现并发任务：

import threading

import cv2
import numpy as np
import pyautogui
import time
from PIL import ImageGrab
def find_and_click(image_path, threshold=0.8):
    while True:
        # 截屏并将其转换为OpenCV格式
        screenshot = ImageGrab.grab()
        screenshot_np = np.array(screenshot)
        screenshot_cv = cv2.cvtColor(screenshot_np, cv2.COLOR_RGB2BGR)
        # 读取目标图像
        target_image = cv2.imread(image_path)
        # 在屏幕截图中查找目标图像
        result = cv2.matchTemplate(screenshot_cv, target_image, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
        min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(result)
        # 如果匹配度超过某个阈值，则在目标图像的位置点击
        if max_val > threshold:
            target_x, target_y = max_loc
            pyautogui.click(x=target_x, y=target_y)
            time.sleep(1)
创建多个线程来处理不同的图像识别和点击任务
thread1 = threading.Thread(target=find_and_click, args=('start_button.png',))
thread2 = threading.Thread(target=find_and_click, args=('collect_reward.png',))
thread3 = threading.Thread(target=find_and_click, args=('next_button.png',))
启动线程
thread1.start()
thread2.start()
thread3.start()
等待线程结束
thread1.join()
thread2.join()
thread3.join()

通过使用多线程，我们可以同时进行多个图像识别和点击任务，提高脚本的效率和响应速度。

2.异常处理

在编写脚本时，我们需要考虑一些可能出现的异常情况，并进行适当的处理。例如，设备连接中断、图像识别失败等。以下是一个简单的示例，演示如何处理这些异常情况：

import logging

import cv2
import numpy as np
import pyautogui
import time
from PIL import ImageGrab
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
def find_and_click(image_path, threshold=0.8):
    try:
        logging.info(f'Trying to find and click {image_path}')
        # 截屏并将其转换为OpenCV格式
        screenshot = ImageGrab.grab()
        screenshot_np = np.array(screenshot)
        screenshot_cv = cv2.cvtColor(screenshot_np, cv2.COLOR_RGB2BGR)
        # 读取目标图像
        target_image = cv2.imread(image_path)
        # 在屏幕截图中查找目标图像
        result = cv2.matchTemplate(screenshot_cv, target_image, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
        min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(result)
        logging.info(f'Match value: {max_val}')
        # 如果匹配度超过某个阈值，则在目标图像的位置点击
        if max_val > threshold:
            target_x, target_y = max_loc
            pyautogui.click(x=target_x, y=target_y)
            logging.info(f'Clicked at ({target_x}, {target_y})')
            return True
        return False
    except Exception as e:
        logging.error(f'Error occurred: {e}')
        return False
等待3秒钟，以便切换到目标应用程序
time.sleep(3)
在游戏中自动完成一个任务
while True:
    if find_and_click('start_button.png'):
        time.sleep(2)
    if find_and_click('collect_reward.png'):
        time.sleep(2)
    if find_and_click('next_button.png'):
        time.sleep(2)

通过添加异常处理，我们可以更稳定地运行脚本，并在出现问题时进行适当的处理。

六、常见问题解答

1.如何处理不同分辨率的设备？

在编写脚本时，我们可能需要处理不同分辨率的设备。为了确保脚本在不同分辨率的设备上都能正常运行，可以使用相对坐标和缩放比例。例如：

import pyautogui

import time
获取屏幕分辨率
screen_width, screen_height = pyautogui.size()
定义目标位置的相对坐标（例如，屏幕中央）
target_x_relative = 0.5
target_y_relative = 0.5
计算目标位置的绝对坐标
target_x = int(screen_width * target_x_relative)
target_y = int(screen_height * target_y_relative)
模拟点击
pyautogui.click(x=target_x, y=target_y)

通过使用相对坐标，我们可以确保脚本在不同分辨率的设备上都能正常运行。

2.如何处理动态变化的界面？

在一些游戏中，界面可能会动态变化，例如按钮的位置会改变。为了处理这些情况，我们可以使用更复杂的图像识别方法，或者结合多种识别方法。例如，可以使用模板匹配结合特征点匹配，提高识别的准确性和鲁棒性。

import cv2

import numpy as np
import pyautogui
import time
from PIL import ImageGrab
def find_and_click(image_path, threshold=0.8):
    # 截屏并将其转换为OpenCV格式
    screenshot = ImageGrab.grab()
    screenshot_np = np.array(screenshot)
    screenshot_cv = cv2.cvtColor(screenshot_np, cv2.COLOR_RGB2BGR)
    # 读取目标图像
    target_image = cv2.imread(image_path)
    # 使用ORB特征点检测和描述
    orb = cv2.ORB_create()
    kp1, des1 = orb.detectAndCompute(target_image, None)
    kp2, des2 = orb.detectAndCompute(screenshot_cv, None)
    # 使用BFMatcher进行特征点匹配
    bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck=True)
    matches = bf.match(des1, des2)
    matches = sorted(matches, key=lambda x: x.distance)
    # 如果匹配点数量超过某个阈值，则认为找到了目标图像
    match_threshold = 10
    if len(matches) > match_threshold:
        # 计算匹配点的平均位置
        target_x = int(np.mean([kp2[match.trainIdx].pt[0] for match in matches]))
        target_y = int(np.mean([kp2[match.trainIdx].pt[1] for match in matches]))
        pyautogui.click(x=target_x, y=target_y)
        return True
    return False
等待3秒钟，以便切换到目标应用程序
time.sleep(3)
在游戏中自动完成一个任务
while True:
    if find_and_click('start_button.png'):
        time.sleep(2)
    if find_and_click('collect_reward.png'):
        time.sleep(2)
    if find_and_click('next_button.png'):
        time.sleep(2)

通过结合模板匹配和特征点匹配，我们可以更准确地识别和点击动态变化的界面。

七、安全与法律问题

在使用Python编写手游脚本时，我们需要注意

相关问答FAQs：

如何在手机游戏中使用Python制作脚本？
在手机游戏中使用Python制作脚本通常需要借助一些特定的工具和库。你可以使用像Kivy或BeeWare这样的框架，这些框架可以帮助你在移动设备上运行Python代码。此外，使用ADB（Android Debug Bridge）可以让你与Android设备进行交互，从而实现自动化脚本的功能。确保你的游戏支持脚本运行，并熟悉Python的基本语法和模块。

有哪些推荐的Python库适合手游脚本开发？
对于手游脚本开发，有几个Python库可以大大简化你的工作。比如，Pygame是一个非常流行的库，适合游戏开发。PyAutoGUI可以帮助你实现自动化操作，适用于需要模拟用户输入的场景。此外，Requests库可以用来进行网络请求，适合需要与服务器进行交互的游戏脚本。选择适合你游戏需求的库，将会提高开发效率。

在制作手游脚本时，有哪些常见的挑战和解决方案？
制作手游脚本时，开发者可能会遇到几种挑战，例如游戏更新导致脚本失效、反作弊机制的检测、以及不同设备兼容性问题。为了应对这些挑战，保持脚本的灵活性非常重要，定期更新代码以适应游戏变化。此外，使用模拟器进行测试可以帮助你在开发过程中识别兼容性问题，确保脚本在不同设备上都能顺利运行。