基于坐标和图像的设计哲学
pyautogui 并不需要去解析各平台的控件结构，他的元素定位都是基于坐标的。所以不论你是通过手工截图测量，还是通过自动化工具获取，只要你能拿到坐标，你就能进行元素操作。
一，鼠标操作
1，获取坐标
import pyautogui as ui
# 获取屏幕大小
size = ui.size()
# 获取现在鼠标位置
p = ui.position()
# 坐标是否超出屏幕范围
if_on = ui.onScreen(*p)
2, 鼠标移动
ui.moveTo(x/2, y/2, duration=2, tween=easeInCirc)
参数说明：
- x, y 坐标
- duration 持续秒数，默认是瞬间完成
- tween 特效，一般没什么用。
3， 鼠标拖拽, 移动到指定的坐标
ui.dragTo(500, 500)
4， 百发百中的射箭游戏
import random
import time
import pyautogui as ui
x, y = ui.position()
target = (800, 800)
for i in range(10):
rand_x = random.randint(0, x)
rand_y = random.randint(0, y)
# 随机生成位置
print(rand_x, rand_y)
ui.moveTo(rand_x, rand_y)
# 移动到目标位置
ui.dragTo(target, duration=0.2)
time.sleep(1)
效果：
5, 相对移动
ui.move(-500, duration=1)
ui.move(yOffset=-400, duration=1)
ui.move(500, duration=1)
ui.move(yOffset=400, duration=1)
相对移动的小游戏：
start = 20
add_point = 10
duration = 0.5
for i in range(10):
if i % 2 == 0:
ui.drag(start, duration=duration)
ui.drag(yOffset=start, duration=duration)
else:
ui.drag(-start, duration=duration)
ui.drag(yOffset=-start, duration=duration)
start += add_point
效果：
6，点击
ui.click(x=None,
y=None,
clicks=1, # 点击次数
interval=0.0, # 间隔时间
button='right', # 右键
duration=0.0) # 持续时间
通过 click 进一步封装了 leftClick, rightClick, middleClick, doubleClick, tripleClick
7, scroll
窗口滚动，但是封装的滚动感觉比较鸡肋，他是以鼠标点击次数为单位的，所以不知道会滚动到什么位置。
pyautogui.scroll(10) # 向上滚动 10 个 clicks
>>> pyautogui.scroll(-10) # # 向下滚动 10 个 clicks
>>> pyautogui.scroll(10, x=100, y=100) # 移动到位置再滚动
使用 drag 和 dragTo 会更加方便一点，还是以坐标为依据，通过操作鼠标中键来实现窗口滚动，比如这个例子是 scroll 和 drag 的对比：
x, y = ui.size()
ui.scroll(-100)
time.sleep(1)
ui.scroll(100)
time.sleep(1)
ui.dragTo(y=y, button='middle') # 滚动到窗口底部
效果：
二，键盘操作
1， 输入框输入
# 输入yuz, 每个字母时间间隔 0.2 s
pyautogui.write("yuz",interval=0.2)
注意：pyautogui 并不支持输入框自动聚焦，所有输入之前先要点击输入框位置。
2，按下键盘 press
press('enter', presses=1, interval=0.0)
相当于鼠标操作的 click, 可以输入键盘上的按键， 比如 shift 键，enter 键。所有的按键可以查看源码当中的 KEYBOARD_KEYS 或者 KEY_NAMES。
参数：
- presses, 操作按键次数
- interval, 每次按键的间隔时间
所有按键列表：
3， 热键 hotkey
ui.hotkey('ctrl', 'shift', 'esc')
4, keyUp, keyDown
这是 press 的分解动作，相当于鼠标的 mouseUp 和 mouseDown。上面热键的操作方式可以分解成：
ui.keyDown('ctrl') # 按下 ctrl
ui.keyDown('shift') # 按下 shift
ui.keyDown('esc') # 按下 esc
ui.keyUp('esc') # 释放 ctrl
ui.keyUp('shift') # 释放 shift
ui.keyUp('ctrl') # 释放 esc
三，图像识别
坐标定位这种方式为通用性打下了基础，让 pyautogui 可以轻松做到跨平台。但是实际操作过程中很难清除的知道某个要操作的控件的确切位置，因为每次打开相同的页面都有可能是变动的。pyautogui 给出的解决方案非常简单粗暴，使用图像识别，返回在屏幕中的坐标位置，在通过坐标进行处理。
1，locateCenterOnScreen
返回被识别图像的中心坐标。参数说明：
- 必传参数，图片路径；
- confidence, 识别精度，需要安装 opencv 才能使用；
- grayscale, 灰度级别，能够提升识别速度。
locateCenterOnScreen('img/seven.png', confidence=0.7, grayscale=True)
现阶段图像识别的结果并不理想，基于图像识别的使用还存在以下问题：
-
识别不到指定元素；
-
识别精度不够；
-
查找速度比较慢
-
需要用到重型的 opencv 库， 或许可以尝试换用其他库。
-
需要提前准备被识别的图片，如果操作元素多，手动处理素材会怀疑人生。
所以 uiautogui 适合的场景是跨平台的少量原生控件交互，如果要对原生应用控件大量操作，还是换用其他工具比较合适。
基于图像识别的具体例子：
import time
import pyautogui as ui
time.sleep(3)
seven = ui.locateCenterOnScreen('img/seven.png', confidence=0.7, grayscale=True)
mult = ui.locateCenterOnScreen('img/multipy.png', confidence=0.7, grayscale=True)
two = ui.locateCenterOnScreen('img/two.png', confidence=0.7, grayscale=True)
equal = ui.locateCenterOnScreen('img/equal.png', confidence=0.7, grayscale=True)
ui.click(*seven)
ui.click(*mult)
ui.click(*two)
ui.click(*equal)
效果：
