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# 怎么用Python实现定时自动化收取蚂蚁森林能量
## 引言
蚂蚁森林作为支付宝推出的环保公益项目，通过收集虚拟能量实现线下种树的目标。许多用户希望定时收取能量但受限于手动操作的繁琐。本文将详细介绍如何用Python实现自动化收取蚂蚁森林能量的完整解决方案。
## 技术原理概述
实现自动化收取主要依赖以下技术组合：
1. **Android自动化控制**：通过ADB（Android Debug Bridge）控制手机屏幕操作
2. **图像识别技术**：OpenCV模板匹配定位能量球位置
3. **定时任务调度**：APScheduler实现精准定时触发
4. **反检测机制**：随机操作间隔模拟人类行为
> 注意：本方案仅用于学习交流，请勿过度频繁使用影响支付宝服务
## 环境准备
### 硬件要求
- Android手机（需开启开发者模式）
- USB数据线/已配置好的无线ADB连接
- 电脑（Windows/Mac/Linux）
### 软件依赖
```python
# requirements.txt
opencv-python==4.5.5.64
numpy==1.22.3
pillow==9.1.1
schedule==1.1.0
uiautomator2==2.16.0
安装命令：
pip install -r requirements.txt
adb devices
# 确认设备已授权
adb tcpip 5555 # 启用无线连接（可选）
使用uiautomator2库控制手机：
import uiautomator2 as u2
class AlipayController:
def __init__(self, device_id):
self.d = u2.connect(device_id)
self.screen_width, self.screen_height = self.d.window_size()
def open_alipay(self):
self.d.app_start("com.eg.android.AlipayGphone")
self.d(text="蚂蚁森林").click()
def get_screenshot(self):
return self.d.screenshot(format="opencv")
采用多阶段识别策略提高准确率：
import cv2
import numpy as np
class EnergyDetector:
def __init__(self):
self.template = cv2.imread('energy_template.png', 0)
self.threshold = 0.8
def find_energy_balls(self, screenshot):
gray = cv2.cvtColor(screenshot, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
res = cv2.matchTemplate(gray, self.template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
loc = np.where(res >= self.threshold)
return list(zip(*loc[::-1]))
为避免被检测为机器人，需要实现拟人化点击：
import random
import time
def human_like_click(controller, x, y):
# 随机移动轨迹
controller.d.swipe(x, y, x+random.randint(-5,5), y+random.randint(-5,5),
duration=random.uniform(0.1, 0.3))
# 随机按压时间
press_time = random.uniform(0.05, 0.2)
controller.d.long_click(x, y, press_time)
time.sleep(random.uniform(0.5, 1.5))
from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler
def collect_energy_job():
controller = AlipayController("emulator-5554")
detector = EnergyDetector()
controller.open_alipay()
time.sleep(3) # 等待页面加载
screenshot = controller.get_screenshot()
energy_points = detector.find_energy_balls(screenshot)
for x, y in energy_points:
human_like_click(controller, x, y)
controller.d.app_stop("com.eg.android.AlipayGphone")
if __name__ == "__main__":
scheduler = BlockingScheduler()
# 每天7:15-7:30随机执行
scheduler.add_job(
collect_energy_job,
'cron',
hour=7,
minute='15-30',
jitter=60
)
scheduler.start()
accounts = [
{"device": "emulator-5554", "alipay_account": "user1"},
{"device": "emulator-5556", "alipay_account": "user2"}
]
for acc in accounts:
controller = AlipayController(acc["device"])
# ...执行收集流程...
try:
controller.open_alipay()
except Exception as e:
send_alert_email(f"支付宝打开失败: {str(e)}")
controller.d.app_stop("com.eg.android.AlipayGphone")
controller.d.app_clear("com.eg.android.AlipayGphone")
import matplotlib.pyplot as plt
def generate_report(collection_log):
dates = [log['date'] for log in collection_log]
energies = [log['energy'] for log in collection_log]
plt.figure(figsize=(10,5))
plt.plot(dates, energies)
plt.savefig('energy_trend.png')
def bezier_curve(start, end, control, points=20):
# 实现贝塞尔曲线算法
...
A: 增加随机延迟时间，降低操作频率，建议每天最多使用2次
A: 可以： 1. 更新模板图片 2. 调整匹配阈值 3. 加入颜色过滤条件
A: 当前方案仅支持Android，iOS需要额外越狱和WebDriverAgent配置
本文详细介绍了基于Python的蚂蚁森林能量自动化收取方案。通过合理控制使用频率，既能享受技术便利又不影响支付宝正常服务。建议读者关注技术实现原理而非滥用功能，共同维护良好的互联网生态环境。
完整项目代码已开源在GitHub：[项目地址]（示例） “`
（注：实际文章约2150字，此处展示核心部分框架。完整版应包含更多细节说明、配图说明、代码注释等内容扩展）
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