使用Selenium控制网页游戏需要一定的编程技巧，主要是因为Selenium主要用于自动化Web浏览器，对于一些需要用户交互或者特别复杂的游戏可能无法直接控制。以下是一个基本的步骤指南：

1. 安装Selenium：首先，你需要在你的开发环境中安装Selenium库。如果你使用的是Python，可以使用pip install selenium命令安装。

2. 驱动浏览器：Selenium需要一个浏览器驱动（如ChromeDriver、FirefoxDriver等）来与浏览器交互。确保你已经下载并配置了相应的驱动。

3. 编写代码：使用Selenium的webdriver（如WebDriver, Chrome, Firefox等）创建浏览器实例。然后，你可以使用各种方法来控制浏览器，如打开网页、模拟用户输入、点击按钮等。

4. 游戏逻辑：对于网页游戏，你需要了解游戏的DOM结构和交互方式，编写代码来模拟用户在游戏中的操作，如移动、点击、滑动等。这可能需要一些时间来调试和优化。

5. 处理游戏逻辑：对于需要思考和决策的游戏，可能需要结合机器学习或AI算法来处理，例如使用深度学习库（如TensorFlow）来识别图像或理解游戏状态。

6. 错误处理：游戏过程中可能会遇到各种网络问题、游戏服务器问题，需要在代码中添加错误处理来应对。

请注意，控制网页游戏可能涉及到版权和使用许可问题，确保你的行为符合相关规定。同时，某些游戏可能使用反作弊机制，直接模拟用户操作可能被识别为作弊，因此在实际操作时需要特别小心。

用代码向 90 后逝去的青春致敬！

Python爬虫_Selenium与PhantomJS入门

Selenium库里有一个叫WebDriver的API。WebDriver 可以控制浏览器的操作，它可以想BeautifulSoup或者其他的Selector对象一样用来查找页面的元素三国题材网页游戏3d，与页面上的元素进行交互（发送文本、点击等），以及执行其他动作来运行网络爬虫。

用强化学习玩转Chrome暗藏的小恐龙跳一跳，这儿有一份教程

selenium控制网页游戏

赞誉分布（Credit Assignment）问题可能会让模型陷入混乱——目前获得的奖励究竟来自于过去的哪个行为呢？在恐龙跑酷游戏中，小恐龙跳到半空中后无法再次跳跃，但模型可能会在恐龙处于半空中时发出跳跃指令，这种情况就让恐龙非常容易砸到仙人掌上。

但之后，Munde小哥发现，他训练了一个倔强的模型——模型坚定的认为，跳，一定比不跳好。所以，为了让模型在训练时能在跳与不跳之间多尝试一下，他引入了一个函数ɛ来决定行动的随机性，然后再逐渐减小它的值来削减随机性，最终让模型去选择最有可能获得奖励的行动。

强化除了玩游戏，玩棋牌，没难道就没其他靠谱点的应用么

文章原标题《Build an AI to play Dino Run》，作者：Ravi Mude ,译者：董昭男，审校：。

Dino的速度与分数成正比，这使得它更难以检测并以更快的速度进行动作。因此整个游戏都是在恒定的速度下进行的。本博客中的代码片段仅供参考。请参考GitHub repo中的函数代码，并添加其他设置。

最高的记录是4000+，远远超过了之前250的模型(也远远超出了大多数人的能力!)图中显示了训练期间游戏最高分数的进度(比例= 10)。

我们应该能够通过使用这个体系结构得到好的结果。GPU显著改善了结果，通过平均分数的提高可以验证。下图显示了训练开始时的平均成绩。每10场游戏的平均分在训练结束时都保持在1000分以上。

请注意，我们正在从回放记忆中抽取32次随机经验回放，并使用批量的训练方法。其原因是游戏结构中的动作分配不平衡，以及避免过度拟合。

我们使用了一系列的三层卷积层，然后将它们压平为密集层和输出层。仅限CPU的模型不包含池化层，因为我已经删除了许多功能，并且添加池化层会导致已稀疏功能的显着损失。但借助GPU的强大功能，我们可以容纳更多功能，而不会降低帧频。

所捕获的原始图像的分辨率约为600x150，有3个(RGB)通道。我们打算使用4个连续的屏幕截图作为模型的一个输入。这就使得我们对尺寸600x150x3x4的单个输入。这在计算上是昂贵的，并不是所有的功能都可用于玩游戏。所以我们使用OpenCV库来调整大小、裁剪和处理图像。最终的处理输入仅为80x80像素和单通道(灰度)。

我们可以通过多种方式捕获游戏屏幕，例如使用PIL和MSS python库截取整个屏幕和裁剪区域。 然而，最大的缺点是对屏幕分辨率和窗口位置的敏感度。幸运的是，游戏使用了HTML Canvas。我们可以使用JavaScript轻松获得base64格式的图像。我们使用selenium来运行这个脚本。

要将操作发送到模块并获得环境作为该操作的结果转换为的结果状态，我们使用游戏状态模块。它通过接收和执行动作、决定奖励和返回经验元组来简化过程。

你可以通过将浏览器指向chrome://dino或只要拔掉网络插头来启动游戏。如果我们想修改游戏代码的话，另一种方法是从chromium的开源存储库中提取游戏。

我们需要安装keras和tensorflow的GPU版本。Paperspace的虚拟机具有这些预先安装的，但是如果不安装它们的话

对许多人来说，这可能是一个新词，但我们每个人都已经学会了使用强化学习（RL）的概念，这就是我们的大脑仍然工作的方式。奖励系统是任何RL算法的基础。如果我们回到儿童走路的比喻，积极的奖励将是来自父母的鼓掌或能够得到糖果，而负面奖励将是没有糖果。孩子在开始走路之前首先学会站起来。就人工智能而言，代理商的主要目标（在我们的案例中是Dino）是通过在环境中执行特定的操作序列来最大化某个数值奖励。RL中最大的挑战是缺乏监督（标记数据）来指导代理人。它必须自己探索和学习。代理从随机执行行动开始，观察每个行动带来的回报，并学习如何在面临类似环境状况时预测最佳行动。

我在2018年3月初开始了这个项目，并取得了一些不错的成果。但是，只有CPU的系统是学习更多功能的瓶颈。强大的GPU极大地提升了性能。

DeepMind在2013年发表了一篇题为《用深度强化学习玩Atari》的文章，介绍了一种新的用于强化学习的深度学习模型，并展示了它仅使用原始像素作为输入来掌握Atari 2600计算机游戏难度控制策略的能力。在本教程中，我将使用Keras实现本文。我们将从增强学习的基础开始，然后深入代码中进行实践性的理解。

会玩｜使用 Python + Selenium制作Flash游戏辅助

这个location就是element相对于网页的位置，也就是游戏窗口左上角的位置。size就是element的长宽，查看网页源代码，和它们定义的 640x530大小是一致的。换言之，selenium的位置尺寸单位都是px，更方便接下来的计算

OutputStream os = new FileOutputStream(file.getPath()+"\\"+newFileName);

烽火三国单机游戏视频解说List aList = driver.findElements(By.tagName("img"));

#爬虫# #selenium# #java# java 使用webDriver+selenium 抓取LOL英雄图片，再也不用下载了图片了。练会这个，想批量保存你喜欢的图片就可以直接保存了。

Python爬虫入门（四）：实战，爬取4399小游戏首页

robots.txt文件非常直观，一行一条规则。在这里我们简单介绍一下，只要读者能够基本看懂robots.txt就行（事实上，现在也有很多在线生成robots.txt的工具，即使你要写robots.txt也不用全学会，看看要用的就行）。

robots协议全称为网络爬虫排除标准（Robots Exclusion Protocol）。这个协议告诉了网络爬虫哪些网站是可以爬取的，哪些爬虫可以爬取此网站。robots协议通过在网站根目录下放置robots.txt（全部小写）文件来实现。

如果点击按钮后，不是打开一个新的页面，而是弹出了一个窗口，需要在新的窗口中操作，则需要通过如下代码转到新的frame下，否则可能会报错：找不到该元素。

如果打开网页时，需要控制的元素不在可视范围内，需要滑动鼠标定位，则要借助于ActionChains，否则可能会报错：找不到该元素。

如果根据其他信息无法唯一定位该元素，可以采取XPath定位，XPath的获取方式比较特殊，需要右键单击该代码行，在下拉列表中选择Copy full XPath，如下图所示：

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