自动化操作网页游戏通常需要使用到Python的一些网络库，如Selenium、Scrapy、PyAutoGUI等，这些库可以帮助你模拟浏览器行为，实现自动登录、自动操作游戏等功能。但请注意，自动化操作可能会违反游戏的使用协议，甚至可能被封号，因此在实际操作前，请确保你的行为合法且不违反游戏规则。

以下是一个简单的Selenium自动化网页游戏登录的示例：

```python from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.keys import Keys

# 创建一个Chrome浏览器实例 driver = webdriver.Chrome()

# 打开网页 driver.get("http://example.com/login") # 请替换为你的游戏登录页面URL

# 找到用户名和密码输入框 username = driver.find_element_by_name("username") password = driver.find_element_by_name("password")

# 输入用户名和密码 username.send_keys("your_username") password.send_keys("your_password")

# 点击登录按钮 login_button = driver.find_element_by_id("login_button") login_button.click()

# 等待页面加载完成，这里只是一个示例，实际可能需要根据页面结构调整 driver.implicitly_wait(10) # 等待10秒

# 假设游戏开始页为特定的URL game_start_url = "http://example.com/start" driver.get(game_start_url)

# 现在游戏已经自动登录并进入开始页，你可以在这里编写自动化游戏操作的代码

# 关闭浏览器 driver.quit() ```

请注意，这只是一个基础示例，实际的游戏自动化可能涉及到更复杂的元素定位、页面加载、事件监听等。在实现时，你需要根据具体的游戏页面结构进行调整。同时，为了保护隐私和遵守法规，自动化操作时应避免抓取和存储敏感信息。

教你写页游自动化Python脚本，取色，大漠识别和后台点击

#exec('lbn{} = tk.Label(wd,textvariable=txn{},bg=("#ffffff"),font=("微软雅黑",10))'.format(Znum,Znum))

while str(wg.GetPixel(hdc,919,280))!=str(10248996):#检测游戏角色是否处在房间界面（初始需要用户手动将游戏角色进入房间界面），用于检测游戏角色是否退出了副本回到了游戏房间

python网页游戏全自动

告别手动模*，Pytho实现自动化电脑什么盒子下游戏快，玩"别再踩白块了"小游戏

我们只要动动鼠标键盘就能完成里面的任务，既然这么傻瓜*的操作，我们为啥不能利用python的自动化功能写个脚本自动让程序来完成呢，废话不多说开干。

学习累了听听歌，看看电影，当然少不了玩玩游戏啦，作为地下城与勇士(dnf) 老玩家，08年就入坑了，中间来来回回弃坑入坑，总是舍不得，偶尔会登录进去玩玩。最近出了一个阳光少女成长记的小游戏活动。

程序员如何用Python编程创建Web游戏，完成这个案例轻松入门

为了创建这个引擎，你需要将bin/app.py搬过来，创建一个功能完备的、基于会话的游戏引擎。这里的难点是，我会先使用基本的HTML文件创建一个非常简单的版本，接下来将由你完成它。基本的引擎是下面这个样子的：

你应该已经写好了游戏地图和它的单元测试代码。现在要你制作一个简单的游戏引擎，用来让游戏中的各个房间运转起来，从玩家收集输入，并且记住玩家所在的位置。我们将用到你刚学过的会话来制作一个简单的引擎，让它可以：

所以，会话其实就是使用pickle和base64这些库写到磁盘上的字典。存储和管理会话的*法很多，大概和Python的Web框架那么多，所以了解它们的工作原理并不是很重要。当然如果你需要调试或者清空会话，知道点儿原理还是有用的。

python做游戏脚本真是无敌的存在，没有比它更*便的编程语言了！

“我自己是一名从事了多年开发的Python老程序员，辞职目前在做自己的Python私人定制课程，今年年初我花了一个月整理了一份最适合2019年学习的Python学习干货，从最基础的到各种框架都有整理，送给每一位喜欢Python小伙伴，想要获取的可以在后台私信我：01，即可免费获取。"

因为这是类的一个*法，所以有个self参数，无视它。这里的img应该传入一个Image对象，可以使读入图像文件后的结果，也可以是截屏后的结果。而缩放的尺寸（18,13）是我根据实际情况定的，因为顾客头像上的菜的图像基本就是这个比例。事实证明这个比例还是挺重要的，因为我们的菜有点儿相似，如果比例不合适压缩后就失真了，容易误判（我之前就吃亏了）。

相信你一定用过Google的“按图搜图”功能，如果没有，你就落伍啦，快去试试！当你输入一张图片时，它会把与这张图相似的图像都给你呈现出来，所以当你找到一张中意的图想做壁纸又觉得太小的时候，基本可以用这个*法找到合适的~

举个例子：食梦貘在探索副本中是比较稀少的怪，只有第 14 章的「涂壁3」里有 1 个，首领里有 5 个。但打首领的话，最坏的情况需要打 7 个关卡，消耗 21 个体力。所以，如果要打 6 个食梦貘，保险起见就直接打 6 次「涂壁3」就好了。不过，第 14 章中其他的怪还有很多，比如有很多天邪鬼赤。如果同时需要打食梦貘和天邪鬼赤，数量足够多的情况下，就是打首领更划算了。

在这个程序里，我没办法模拟首领出现的随机情况，只能假设最坏的情况：所有小怪打完后首领才会出现。这就为优化增加了一层复杂性：如果一个章节中的小怪关卡都没有悬赏封印任务要求的怪物，只有首领关卡有的话，攻打首领显然不划算。可如果其他小怪关卡也有一部分符合任务要求呢？到底是选择连同小怪和首领一起打，还是到其他章节另觅只需要打小怪的策略呢？

第二个坑，是它返回的结果 prob.variables()，里面的元素顺序和你初始定义的自变量列表 [x] 不一样，是乱的。这应该和 pulp 内部采用的算法有关。所以，你只能使用

可以说是直接把问题对应的数学*程一个个加到 prob 对象里面就可以了。当然更复杂的向量和矩阵输入可以用嵌套循环，或者调用 numpy。

prob += c[0]*x[0] + c[1]*x[1] + c[2]*x[2] >= d # 支持 <=, ==, >=

x = [pulp.LpVariable('x'+str(i), lowBound=0, cat=pulp.LpInteger) for i in range(3)]

prob = pulp.LpProblem(name = 'example', sense=pulp.LpMinimize) # 可选求最小值 LpMinimize 和求最大值 LpMaximize

解线性优化的 python 包有好几个。简单看了文档之后，选了一个比较简洁明了的包：pulp。这个包设定待解问题的**直白，几乎就是原样输入数学公*。例子如下：

这个程序，原以为两三天就能搞完的，实际花了差不多一个礼拜。阴阳师的关卡和怪物众多，光洗数据就花了很久。另外，首领副本的计算需要特殊对待，试了几个*案之后才实现。

打完这么多任务，一共需要 39 点体力。如果你体力正好吃紧的话，也可以往下拉，放弃 1 星任务，只打 3 星及以上任务。这个程序会按星级从低到高分别给出策略。最右边放了一个简单的计数器，去对应关卡刷怪的时候*便计数，免得忘记打了几次。

花了几天时间，写了一个任务规划器。输入悬赏封印需要完成的怪物名、数量和星级，给出一个推荐的规划*案。并且包含了几个可选项：是否攻打御魂副本（及限定层数），是否攻打秘闻副本（及层数）。探索副本是默认攻打的，是否攻打首领则作为单独选项，不勾选的话会限定不去打首领。是否组队选项会影响御魂副本的消耗体力，不组队是 6，组队是 4。同时，组队的话，就可以去打妖气封印。

在阴阳师里，攻打一个关卡需要体力值。体力值每 5 分钟回复 1 点，上限只有 100 点。虽然也能**体力，并且有其他获取体力的**，但总的来讲，体力是有限的，是最没法氪金的东西。不管你是萌新还是大佬，每天都只有这么多，体力用完了就只能等恢复了。

这么一来，每次打悬赏任务，不免都要去搜索「阴阳师 XX 哪里多？」。可是，即使搜索到了结果，也未免就是最优的。比如，「甲关」里可能有 3 个妖怪 A，2 个妖怪 B，「乙关」里则有 3 个妖怪 B 和 1 个妖怪 C。如果我正好遇到了同时要打妖怪 A 和 B 的任务，那打「甲关」就更划算；如果遇到了只要打妖怪 B 的任务，那打「乙关」就更划算。

阴阳师里面每天有两回悬赏封印任务，早上一次，晚上一次。任务里要打各种妖怪，完成任务的话就会有级别不等的奖励。阴阳师里的妖怪有上百种，关卡则有数百种。除了非常常见的妖怪，比如几乎每次都会出现的鲤鱼精或跳跳犬，哪里会记得所有妖怪所在的关卡呢？

10分钟学会python写游戏脚本！Python其实很简单

运行上述代码后，可以看到模板匹配出来的概率为0.9977，位置为(1165, 693)，对于一张图片，左上角为原点，因为我的分辨率是1280 * 720，那么右下角的坐标就是(1280, 720)。可以看到我们这个选单其实就是刚好在右下角的位置。

所以，如果你分数丢失的话，请自行调整代码，加随机数让点击屏幕的位置不同，不要每次都命中中心，两次跳跃之间要加一点随机延时。

os.system("adb shell input swipe 10 20 15 {:d} {:d}".format(random.randint(20, 80), int(距离 * 系数))))

distance函数算法：拿到图片后，首先找小人，以脚部颜色为特征，搜索到后取均值。然后以屏幕上*空白处颜色为种子，逐行搜索到最顶部物件的顶点，由于屏幕背景色为渐变色，搜索时逐行替换新的背景色，避免偏差较大。找到物件顶点后，以其为出发点向下逐行判断物件宽度，找到最宽的一行，该行物件宽度中点即为目的地。

其中图片文件名就是前一步骤的“本地磁盘的文件名”。识别的过程中，在原图片上做辅助线绘图，并把识别的效果保存在新文件中，这样如果有识别错误的场景，就可以对比识别前后的图片，进而调整distance的算法了。

可以用其中的Image.open 加载图片文件wegame上的网页游戏，getpixel读取指定点的颜色，putpixel修改指定点的颜色，save用于保存修改后的图片，show调用Windows照片查看器来显示图片,*便调试。

1、实现对手机的控制，基于ADB 命令行实现。这是一个官*的android手机工具包，很小，下载后也无需安装，直接运行命令行就能完成截屏、传文件、点击等任务。

为了调试图片识别算法，我把手机屏幕读入计算机后，取了一个不重复的时间戳放在文件名中，这样每一步的截图都能顺序保留下来。其后执行图像分析识别时，再将识别过程标记在图片上，最后保存识别的结果。这么处理之后，如果算法有问题就很容易发现问题并加以调试了。

识别小人位置和着落点的算法才是难点，也是实现全自动跳跃的关键环节，并且如果游戏内容发生变化，识别算法还需要跟进做适应性修改。好吧，先看下本代码的实际识别效果

真经典！他只做了这52道题，就学会Python基础并写了一个web游戏

它不需要你的执着，只需要你对问题的求知欲。用这52道题，就可以掌握Python所有的基础知识点，这本书的名字叫《笨办法学Python》，用书中所谓的笨办法，从易到难的开始实战，再根据每道题的详细解题指导来学习理论知识点，下面开始介绍它的详细内容。