微信跳一跳python自动代码解读的示例分析

小编给大家分享一下微信跳一跳python自动代码解读的示例分析，希望大家阅读完这篇文章之后都有所收获，下面让我们一起去探讨吧！

微信跳一跳自动代码，具体内容如下

那个跳一跳python“外挂”，有几个python文件，其中有一个是得到截图，然后鼠标在图片上点击两次，python窗口上会打印两次鼠标的位置，并且会跟上一行这两个点之间的距离。

这个功能我先给除去获取截屏，就说怎么在某张图片上算出两次点击的距离。

首先，需要用到图形模块，PIL：

from PIL import Image
img = Image.open('0.jpg')

然后用图形绘制模块matplotlib来给出一个plot对象：

import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()

给这个对象加上刚刚打开图片的标签：

plt.imshow(img, animated = True)

然后用matplotlib的canvas.mpl_connect函数，将我们点击的动作和图片连接起来，这个函数的第二个参数要我们自己的写。

fig.canvas.mpl_connect('button_press_event', on_press)

在这个自定义的on_press函数，我们要实现得到两个点以后再算出距离。
那么我们就要有变量来储存两个点，临时储存点，来计算点击了多少次，横纵坐标
分别用全局变量cor=[0,0]，coords=[], click_count=0，ix，iy

global ix,iy
 global click_count
 global cor

 ix,iy = event.xdata, event.ydata
 coords = []
 coords.append((ix,iy))
 print("now = ", coords)
 cor.append(coords)
 click_count += 1

先把点储存在临时的coords里面，打印出当前位置，然后将临时的放入全局变量cor里面, 并且点击次数+1.

 if click_count > 1:
  click_count = 0

  cor1 = cor.pop()
  cor2 = cor.pop()

  distance = (cor1[0][0] - cor2[0][0]) **2 + (cor1[0][1] - cor2[0][1]) **2
  distance = distance ** 0.5
  print("distance = ", distance)

当点击次数大于1的时候，就说明已经储存了两个点了。
这里用的栈pop()方法得到两个点，分别放入cor1 和 cor2, 那么cor1 和 cor2 就是两个点了。
接着计算出距离distance就行了。

完整代码：

import numpy as np
from matplotlib.animation import FuncAnimation
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
def on_press(event):
 global ix,iy
 global click_count
 global cor

 ix,iy = event.xdata, event.ydata
 coords = []
 coords.append((ix,iy))
 print("now = ", coords)
 cor.append(coords)

 click_count += 1
 if click_count > 1:
  click_count = 0

  cor1 = cor.pop()
  cor2 = cor.pop()

  distance = (cor1[0][0] - cor2[0][0]) **2 + (cor1[0][1] - cor2[0][1]) **2
  distance = distance ** 0.5
  print("distance = ", distance)

cor = [0,0]
click_count = 0
fig = plt.figure()
img = Image.open('0.jpg')
#updata = True

plt.imshow(img, animated= True)

fig.canvas.mpl_connect('button_press_event', on_press)
plt.show()

最终效果：

看完了这篇文章，相信你对“微信跳一跳python自动代码解读的示例分析”有了一定的了解，如果想了解更多相关知识，欢迎关注亿速云行业资讯频道，感谢各位的阅读！