python可以做游戏辅助吗
首先要声明,这里的游戏外挂的概念,和那些大型网游里的外挂可不同,不能自动打怪,不能喝药不能躲避GM…… 外挂是写不了的,Python是脚本语言,不可能像易语言、C语言那样流畅自如地编写辅助;游戏并不适合用Python开发,Python虽有pygame库,但是功能不强,游戏运行效率低下,写游戏还是要靠游戏引擎。
这里可以用Python实现一个简单的小游戏脚本
工具的准备
需要安装autopy和PIL以及pywin32包。autopy是一个自动化操作的python库,可以模拟一些鼠标、键盘事件,还能对屏幕进行访问,本来我想用win32api来模拟输入事件的,发现这个用起来比较简单,最厉害的是它是跨平台的,请搜索安装;而PIL那是大名鼎鼎了,Python图像处理的No.1,下面会说明用它来做什么;pywin32其实不是必须的,但是为了方便(鼠标它在自己动着呢,如何结束它呢),还是建议安装一下。
截屏和图像处理工具
截屏是获取游戏图像以供分析游戏提示,其实没有专门的工具直接Print Screen粘贴到图像处理工具里也可以。我用的是PicPick,相当好用,而且个人用户是免费的;而图像处理则是为了获取各种信息的,我们要用它得到点菜图像后保存起来,供外挂分析判断。
编辑器
这个就不用说了吧,写代码得要个编辑器啊!
原理分析
看这个游戏,有8种菜,每种菜都有固定的做法,顾客一旦坐下来,头顶上就会有一个图片,看图片就知道他想要点什么菜,点击左边原料区域,然后点击一下……不知道叫什么,像个竹简一样的东西,菜就做完了,然后把做好的食物拖拽到客户面前就好了。
顾客头上显示图片的位置是固定的,总共也只有四个位置,我们可以逐一分析,而原料的位置也是固定的,每种菜的做法更是清清楚楚,这样一来我们完全可以判断。
代码:
class Menu: def __init__(self): self.stuff_pos = [] self.recipes = [None] * 8 self.init_stuff() self.init_recipe() def init_stuff(self): for i in range(9): self.stuff_pos.append( (L + 102 + (i % 3) * 42, T + 303 + (i / 3) * 42) ) def init_recipe(self): self.recipes[0] = (1, 2) self.recipes[1] = (0, 1, 2) self.recipes[2] = (5, 1, 2) self.recipes[3] = (3, 0, 1, 2) self.recipes[4] = (4, 1, 2) self.recipes[5] = (7, 1, 2) self.recipes[6] = (6, 1, 2) self.recipes[7] = (8, 1, 2) def click(self, i): autopy.mouse.move(self.stuff_pos[i][0] + 20, self.stuff_pos[i][1] + 20) autopy.mouse.click() def make(self, i): for x in self.recipes[i]: self.click(x) autopy.mouse.move(L + 315, T + 363) autopy.mouse.click()
Atas ialah kandungan terperinci python可以做游戏辅助吗. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Hadidb: Pangkalan data Python yang ringan, tinggi, Hadidb (Hadidb) adalah pangkalan data ringan yang ditulis dalam Python, dengan tahap skalabilitas yang tinggi. Pasang HadIdb menggunakan pemasangan PIP: Pengurusan Pengguna PipInstallHadidB Buat Pengguna: CreateUser () Kaedah untuk membuat pengguna baru. Kaedah pengesahan () mengesahkan identiti pengguna. dariHadidb.OperationImportuserer_Obj = user ("admin", "admin") user_obj.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Tidak mustahil untuk melihat kata laluan MongoDB secara langsung melalui Navicat kerana ia disimpan sebagai nilai hash. Cara mendapatkan kata laluan yang hilang: 1. Tetapkan semula kata laluan; 2. Periksa fail konfigurasi (mungkin mengandungi nilai hash); 3. Semak Kod (boleh kata laluan Hardcode).

Sebagai profesional data, anda perlu memproses sejumlah besar data dari pelbagai sumber. Ini boleh menimbulkan cabaran kepada pengurusan data dan analisis. Nasib baik, dua perkhidmatan AWS dapat membantu: AWS Glue dan Amazon Athena.

Panduan Pengoptimuman Prestasi Pangkalan Data MySQL Dalam aplikasi yang berintensifkan sumber, pangkalan data MySQL memainkan peranan penting dan bertanggungjawab untuk menguruskan urus niaga besar-besaran. Walau bagaimanapun, apabila skala aplikasi berkembang, kemunculan prestasi pangkalan data sering menjadi kekangan. Artikel ini akan meneroka satu siri strategi pengoptimuman prestasi MySQL yang berkesan untuk memastikan aplikasi anda tetap cekap dan responsif di bawah beban tinggi. Kami akan menggabungkan kes-kes sebenar untuk menerangkan teknologi utama yang mendalam seperti pengindeksan, pengoptimuman pertanyaan, reka bentuk pangkalan data dan caching. 1. Reka bentuk seni bina pangkalan data dan seni bina pangkalan data yang dioptimumkan adalah asas pengoptimuman prestasi MySQL. Berikut adalah beberapa prinsip teras: Memilih jenis data yang betul dan memilih jenis data terkecil yang memenuhi keperluan bukan sahaja dapat menjimatkan ruang penyimpanan, tetapi juga meningkatkan kelajuan pemprosesan data.

Langkah -langkah untuk memulakan pelayan Redis termasuk: Pasang Redis mengikut sistem operasi. Mulakan perkhidmatan Redis melalui Redis-server (Linux/macOS) atau redis-server.exe (Windows). Gunakan redis-cli ping (linux/macOS) atau redis-cli.exe ping (windows) perintah untuk memeriksa status perkhidmatan. Gunakan klien Redis, seperti redis-cli, python, atau node.js untuk mengakses pelayan.

Untuk membaca giliran dari Redis, anda perlu mendapatkan nama giliran, membaca unsur -unsur menggunakan arahan LPOP, dan memproses barisan kosong. Langkah-langkah khusus adalah seperti berikut: Dapatkan nama giliran: Namakannya dengan awalan "giliran:" seperti "giliran: my-queue". Gunakan arahan LPOP: Keluarkan elemen dari kepala barisan dan kembalikan nilainya, seperti LPOP Queue: My-Queue. Memproses Baris kosong: Jika barisan kosong, LPOP mengembalikan nihil, dan anda boleh menyemak sama ada barisan wujud sebelum membaca elemen.
