Python自动化 gui 桌面应用测试,鼠标操作

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:

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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:

 

Python自动化 gui 桌面应用测试,鼠标操作  

 

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:

 

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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:

 

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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:

 

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4, 后期可以期待的

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