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AI 发展的越来越好了，连我这种完全不了解 python 的人都稍微了解了一些，而且入门难度好低。不由得感叹
1，先去 https://www.python.org/ 安装好环境
2，Visual Studio Code – Code Editing. Redefined 安装 vs code 这个也是免费好用的工具，可以让我这种小白清晰可见代码，代码可视化
在 vs code 安装好插件即可使用
接下来就是开始使用 kimi，以及豆包两种 AI 去直接提出我们的需求，比如我需要它给我一段 简单的识别屏幕图像 然后去点击，也就是挂机脚本。
import pyautogui
import time
import random
from PIL import ImageGrab
def find_image(image_path):
"""在屏幕上查找图片的位置"""
screenshot = ImageGrab.grab()
try:
image_location = pyautogui.locateOnScreen(image_path, confidence=0.8)
return image_location
except pyautogui.ImageNotFoundException:
return None
import pyautogui
import time
import random
from PIL import ImageGrab
def click_image(image_path):
"""查找图片并点击"""
image_location = find_image(image_path)
if image_location:
print(f"图片 {image_path} 找到，位置：{image_location}")
# 随机延迟 0.1 秒至 0.3 秒
time.sleep(random.uniform(0.1, 0.3))
# 点击图片位置
pyautogui.click(image_location)
print("点击图片")
else:
print(f"图片 {image_path} 未找到")
# 使用函数
click_image('起钩.png') 我们提出的问题，AI 给出的答案是大概的，其中详细的参数需要自己填写，复制上面这段代码进入 vs code，新建一个 python 文件，粘贴，运行会报错，因为需要的库没有安装
import pyautogui
import time
import random
from PIL import ImageGrab
在 vs code 调试输出处会直接给出安装库命令，非常好用，只不过安装源不是国内，你只需要复制 vs code 提出的建议命令到 kimi/ 豆包 AI，举例子：import pyautogui 帮我替换国内的源
如果需要写一个简单的挂机脚本
上方的图片给出的运行库是 OpenCV，这个就比 pyautogui 强。
举例子 提出的问题是 用 CV2 库写一段代码图像识别代码，循环查找 P:/1/1.png，如果找到 P:/1/1.png，则 0.2 秒延迟后再移动到 x =541, y=1587 点击一次，点击后移动鼠标到 x =541, y=1087 循环结束，再进入下一个循环，同时循环查找 P:/1/111.png 和 P:/1/5.png，如果找到的是 P:/1/111.png，则 0.2 秒延迟后鼠标移动到 x =541, y=1587 点击一次，1 秒延迟后移动鼠标到 x =559, y=1832 点击一次，0.2 秒延迟后移动鼠标到 x =541, y=1087, 如果找到的是 P:/1/5.png，则 0.2 秒延迟后鼠标移动到 x =541, y=1587 点击一次，1 秒延迟后移动鼠标到 x =559, y=1832 点击一次，0.2 秒延迟后移动鼠标到 x =541, y=1087
import pyautogui
import cv2
import numpy as np
import time
from pynput.keyboard import Listener, Key
def find_image(image_path):
"""使用 OpenCV 查找屏幕上的图片并返回其位置"""
screen = pyautogui.screenshot()
screen = cv2.cvtColor(np.array(screen), cv2.COLOR_RGB2BGR)
image = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_COLOR) # 读取彩色图像
res = cv2.matchTemplate(screen, image, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
threshold = 0.8
loc = np.where(res >= threshold)
if len(loc[0]) > 0:
# 返回第一个匹配的位置
top_left = loc[1][0], loc[0][0]
return top_left
else:
print(f"未找到图片：{image_path}")
return None
# 监听键盘事件 - 这是额外添加的，你只需要对 AI 说防止这段程序无限循环 -
def on_press(key):
global running
if key == Key.esc:
running = False
def on_release(key):
if key == Key.esc:
return False
# 主循环
running = True
listener = Listener(on_press=on_press, on_release=on_release)
listener.start()
while running:
# 循环查找 P:/1/1.png
found = False
while not found:
location_1 = find_image('P:/1/1.png')
if location_1:
time.sleep(0.2) # 0.2 秒延迟
pyautogui.click(541, 1587) # 点击指定位置
time.sleep(0.2) # 0.2 秒延迟
pyautogui.moveTo(541, 1087) # 移动到指定位置
found = True # 找到图片，退出循环
else:
time.sleep(0.3) # 未找到图片，继续查找
# 循环查找 P:/1/111.png 和 P:/1/5.png
found = False
while not found:
location_111 = find_image('P:/1/111.png')
location_5 = find_image('P:/1/5.png')
if location_111:
time.sleep(0.2) # 0.2 秒延迟
pyautogui.click(541, 1587) # 点击指定位置
time.sleep(1) # 1 秒延迟
pyautogui.click(559, 1832) # 点击指定位置
time.sleep(0.2) # 0.2 秒延迟
pyautogui.moveTo(541, 1087) # 移动到指定位置
found = True # 找到图片，退出循环
elif location_5:
time.sleep(0.2) # 0.2 秒延迟
pyautogui.click(541, 1587) # 点击指定位置
time.sleep(1) # 1 秒延迟
pyautogui.click(559, 1832) # 点击指定位置
time.sleep(0.2) # 0.2 秒延迟
pyautogui.moveTo(541, 1087) # 移动到指定位置
found = True # 找到图片，退出循环
else:
time.sleep(0.3) # 未找到图片，继续查找
listener.stop()
移动某个窗口到固定的坐标
简单的挂机脚本结合上面那段代码即可运行，坐标需要自己调试一下
import pyautogui
import cv2
import numpy as np
import time
from pynput.keyboard import Listener, Key
import pygetwindow as gw
# 获取窗口
window = gw.getWindowsWithTitle('MuMu 模拟器 12')[0] # 假设只有一个窗口名为 "MuMu 模拟器 12"
# 移动窗口到左上角
window.moveTo(0, 0)
# 获取窗口的大小
width, height = window.size
# 打印窗口的大小和坐标
print(f"窗口大小：{width}x{height}")
print(f"窗口坐标：{window.left},{window.top}")
def find_image(image_path):
"""使用 OpenCV 查找屏幕上的图片并返回其位置"""
screen = pyautogui.screenshot()
screen = cv2.cvtColor(np.array(screen), cv2.COLOR_RGB2BGR)
image = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_COLOR) # 读取彩色图像
res = cv2.matchTemplate(screen, image, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
threshold = 0.8
loc = np.where(res >= threshold)
if len(loc[0]) > 0:
# 返回第一个匹配的位置
top_left = loc[1][0], loc[0][0]
return top_left
else:
print(f"未找到图片：{image_path}")
return None
# 监听键盘事件
def on_press(key):
global running
if key == Key.esc:
running = False
def on_release(key):
if key == Key.esc:
return False
# 主循环
running = True
listener = Listener(on_press=on_press, on_release=on_release)
listener.start()
while running:
# 循环查找 P:/1/1.png
found = False
while not found:
location_1 = find_image('P:/1/1.png')
if location_1:
time.sleep(0.2) # 0.2 秒延迟
pyautogui.click(541, 1587) # 点击指定位置
time.sleep(0.2) # 0.2 秒延迟
pyautogui.moveTo(541, 1087) # 移动到指定位置
found = True # 找到图片，退出循环
else:
time.sleep(0.3) # 未找到图片，继续查找
# 循环查找 P:/1/111.png 和 P:/1/5.png
found = False
while not found:
location_111 = find_image('P:/1/111.png')
location_5 = find_image('P:/1/5.png')
if location_111:
time.sleep(0.2) # 0.2 秒延迟
pyautogui.click(541, 1587) # 点击指定位置
time.sleep(1) # 1 秒延迟
pyautogui.click(559, 1832) # 点击指定位置
time.sleep(0.2) # 0.2 秒延迟
pyautogui.moveTo(541, 1087) # 移动到指定位置
found = True # 找到图片，退出循环
elif location_5:
time.sleep(0.2) # 0.2 秒延迟
pyautogui.click(541, 1587) # 点击指定位置
time.sleep(1) # 1 秒延迟
pyautogui.click(559, 1832) # 点击指定位置
time.sleep(0.2) # 0.2 秒延迟
pyautogui.moveTo(541, 1087) # 移动到指定位置
found = True # 找到图片，退出循环
else:
time.sleep(0.3) # 未找到图片，继续查找
即使不会 python，也没关系，报错，不明白的命令也直接问 AI。
