使用 Python 模拟点赞助手

过去公司一直在安排各种学习任务，**章节很多**，有的是技术性的，有的是政策性的，如果你没有按时完成学习任务，会通知你。 但是，这些学习内容并不一定有帮助，所以大家都养成了刷课堂的习惯，就是点**，让它挂在那里。 但是有一个问题，**过程会检测用户是否操作过，如果检测时间长时间不操作会弹出框提示，只有点击弹窗框上的继续按钮才能继续**，这导致我们在刷类时经常注意页面是否暂停，刷班效率有点低。为此，制作了一个桌面图标检测小工具，它检测到桌面上出现特定图标后，它模拟鼠标点击以完成继续的功能。

这就是一个人的用武之地python图书馆——pyautogui。这个库是这样用的，并且用这个库做一个刷赞的助手，但建议不要用它来真正刷赞。

pyautogui是一个 Python 库，用于以编程方式控制鼠标和键盘操作，可用于自动执行测试、任务和其他要求。 这是其中之一pyautogui基本教程。

pip install pyautogui

import pyautogui

将鼠标移动到屏幕的 （100， 100） 位置。 
pyautogui.moveto(100, 100, duration=1)

用click函数可以模拟鼠标单击或指定单击位置。

在当前位置单击鼠标左键。 

pyautogui.click()
右键单击屏幕 （200， 200）。 
pyautogui.click(200, 200, button='right')

向上滚动。 

pyautogui.scroll(200)
向下滚动。 
pyautogui.scroll(-200)

按下并松开空格键。 

pyautogui.press('space')
输入字符串。 
pyautogui.write('hello, pyautogui!', interval=0.25)

pyautogui可以捕获屏幕截图，这对于自动化测试和监控很有用。

捕获全屏屏幕截图。 

screenshot = pyautogui.screenshot()
screenshot.s**e('screenshot.png')

location = pyautogui.locateonscreen('button.png', confidence=0.9)

打开知乎关注页面首先，手动打开知乎关注页面，准备开始自动化操作。 屏幕检测到审批图标：该工具将不断扫描屏幕以查找特定的背书图标。 模拟用户阅读：找到审批图标后，该工具模拟点击图标上方的行打开全文，然后模拟鼠标上下滚动模拟阅读过程。 自动点赞：阅读后，工具模拟点击同意图标完成点赞操作。 退出阅读并继续测试：识别出折叠的图标后，退出阅读状态，模拟鼠标滑动检测下一个批准图标。 通过这一系列操作，该工具可以自动点赞知乎上的文章，模拟用户的正常浏览行为。

“批准”图标

“折叠”图标

喜欢的图标。

项目 ** 托管在github，可以通过以下链接***和图标访问：github-

import random

import time
import pyautogui
from pynput import keyboard
import threading
侦听 ESC 密钥标识符（听到 ESC 密钥时停止运行）。
listener_esc = false
图像示例的路径。 
agree_path = 'image/agree.png'
read_more_path = 'image/read_more.png'
close_path = 'image/close.png'
中断的长度（以 s 为单位，最好更长）。
sleep_time = 1
置信度（建议提高，否则容易误触）。
confidence = 0.8
鼠标滚动速度。 
scroll_speed = 10
def on_press(key):
按下该键时的动作。 
try:if key == keyboard.key.esc:
当检测到 ESC 键时，将输出消息并停止监听。 
print('按下 esc 键停止侦听。 ')
ESC 已被按下。 
global listener_esc
listener_esc = true
返回 false 停止 ***
return false
except attributeerror:
passdef get_a_number(a, b):
生成一个随机数 [a， b]。
return:
return random.random().randint(a, b)
def on_release(key):
释放密钥时的操作。 
passdef start_listener():
监听 ESC 键。 
return:
with keyboard.listener(on_press=on_press, on_release=on_release) as listener:
listener.join()
def reading():
模拟阅读。 1.随机滚动鼠标。 
2. 随机滚动像素行数。 
return:
随机上下滚动鼠标 （）。
scroll_times = get_a_number(1, 3)
while scroll_times > 0 and not listener_esc:
随机滚动像素行数。 
lines = get_a_number(50, 100)
向下滑动。 
for _ in range(int(lines / scroll_speed)):
pyautogui.scroll(-scroll_speed)
time.sleep(sleep_time)
向上滑动，就可以回到刚才的位置。 
for _ in range(int(lines / scroll_speed)):
pyautogui.scroll(scroll_speed)
time.sleep(sleep_time)
scroll_times -= 1
def close():
模拟关闭读数，循环是为了防止坐标不准确而不关闭。 
return:
try:close_location = pyautogui.locateonscreen(close_path, confidence=confidence)
while close_location:
计算图像中心点。 
center = pyautogui.center(close_location)
pyautogui.click(center)
print(f"close-clicked on ")
time.sleep(sleep_time)
close_location = pyautogui.locateonscreen(close_path, confidence=confidence)
except pyautogui.failsafeexception:
print("close not found")
return
def do_read(x, y):
模拟单击“阅读更多”。
param x:
param y：同意，点击上方约50像素查看全文。 
return:
在屏幕上查找图像以阅读全文。 
if not listener_esc:
点击这里查看全文。 
pyautogui.click(x, y)
print(f"read more-clicked on , ")
加载内容。 
time.sleep(sleep_time)
读。 reading()
def do_click():
模拟喜欢。 :return:
检查是否按下了 esc 键，如果是，请退出循环。 
while not listener_esc:
给自己一些时间准备切换到目标应用窗口。 
time.sleep(sleep_time)
try：在屏幕上找到喜欢的图片，可以调整置信度参数，以适应图片匹配的精度要求。 
agree_location = pyautogui.locateonscreen(agree_path, confidence=confidence)
if agree_location:
计算图像中心点。 
center = pyautogui.center(agree_location)
x, y = center
模拟阅读。 
do_read(x, y - 50)
竖起大拇指。 if not listener_esc:
# pyautogui.Click（x， y） 可防止因坐标移动而导致的偏差，并重新获取批准坐标。 
agree_location = pyautogui.locateonscreen(agree_path, confidence=confidence)
center = pyautogui.center(agree_location)
pyautogui.click(center)
print(f"agree - clicked on ")
单击“关闭”按钮。 
close()
except pyautogui.imagenotfoundexception:
print("agree not found. trying again...")
稍作停顿，以免循环执行得太频繁。 
time.sleep(sleep_time)
向下滚动，向下滚动约 200 像素。 
for _ in range(int(200 / scroll_speed)):
pyautogui.scroll(-scroll_speed)
print("exited.")
创建并启动侦听 esc 密钥的线程。 
listener_thread1 = threading.thread(target=start_listener)
listener_thread1.start()
这里的**可以执行而不会被阻塞。 
print("like mode begin...")
do_click()
print("like mode end...")

pip install pyautogui pynput opencv-python

**演示中的休息间隔缩短并加倍。