玩過電腦遊戲的同學對於外掛肯定不陌生，但是你在用外掛的時候有沒有想過如何做一個外掛呢？（當然用外掛不是那麼道義哈，呵呵），那我們就來看一下如何用python來製作一個外掛。。。。

我打開了4399小遊戲網，點開了一個不知名的遊戲，唔，做壽司的，有材料在一邊，客人過來後說出他們的要求，你按照選單做好端給他便好~ 為啥這麼有難度？8種菜單記不清，點點就點錯，滑鼠還不好使肌肉勞損啥的傷不起啊……

首先要宣告，這裡的遊戲外掛的概念，和那些大型網遊裡的外掛可不同，不能自動打怪，不能喝藥不能躲避GM…… 那做這個外掛有啥用？問的好，沒用，除了可以浪費你一點時間，提高一下程式設計技術，增加一點點點點點點的做外掛的基礎以外，毫無用處，如果您是以製作一個驚天地泣鬼神不開則已一開立刻超神的外掛為目標過來的話，恐怕要讓您失望了，請及早繞道。我的目的很簡單，就是自動玩這款小遊戲而已。

工具的準備

Python

需要安裝autopy和PIL以及pywin32包。autopy是一個自動化操作的python庫，可以模擬一些滑鼠、鍵盤事件，還能對螢幕進行訪問，本來我想用win32api來模擬輸入事件的，發現這個用起來比較簡單，最厲害的是它是跨平臺的，請搜尋安裝；而PIL那是大名鼎鼎了，Python影象處理的No.1，下面會說明用它來做什麼；pywin32其實不是必須的，但是為了方便（滑鼠它在自己動著呢，如何結束它呢)，還是建議安裝一下，哦對了，我是在win平臺上做的，外掛大概只有windows使用者需要吧？

截圖和影象處理工具

截圖是獲取遊戲影象以供分析遊戲提示，其實沒有專門的工具直接Print Screen貼上到影象處理工具裡也可以。我用的是PicPick，相當好用，而且個人使用者是免費的；而影象處理則是為了獲取各種資訊的，我們要用它得到點菜影象後儲存起來，供外掛分析判斷。我用的是PhotoShop… 不要告訴Adobe，其實PicPick中自帶的影象編輯器也足夠了，只要能檢視影象座標和剪貼圖片就好餓了，只不過我習慣PS了~

編輯器

這個我就不用說了吧，寫程式碼得要個編輯器啊！俺用VIM，您若願意用寫字板也可以……

原理分析

外掛的歷史啥的我不想說啦，有興趣請谷歌或度娘（注：非技術問題儘可以百度）。

看這個遊戲，有8種菜，每種菜都有固定的做法，顧客一旦坐下來，頭頂上就會有一個圖片，看圖片就知道他想要點什麼菜，點選左邊原料區域，然後點選一下……不知道叫什麼，像個竹簡一樣的東西，菜就做完了，然後把做好的食物拖拽到客戶面前就好了。

顧客頭上顯示圖片的位置是固定的，總共也只有四個位置，我們可以逐一分析，而原料的位置也是固定的，每種菜的做法更是清清楚楚，這樣一來我們完全可以判斷，程式可以很好的幫我們做出一份一份的佳餚並奉上，於是錢滾滾的來：）

autopy介紹

github上有一篇很不錯的入門文章，雖然是英文但是很簡單，不過我還是摘幾個這次用得到的說明一下，以顯示我很勤勞。

移動滑鼠

import autopy

autopy.mouse.move(100, 100) # 移動滑鼠

autopy.mouse.smooth_move(400, 400) # 平滑移動滑鼠（上面那個是瞬間的）

這個命令會讓滑鼠迅速移動到指定螢幕座標，你知道什麼是螢幕座標的吧，左上角是（0,0），然後向右向下遞增，所以1024×768螢幕的右下角座標是……你猜對了，是（1023,767）。

不過有些不幸的，如果你實際用一下這個命令，然後用autopy.mouse.get_pos()獲得一下當前座標，發現它並不在(100,100)上，而是更小一些，比如我的機器上是（97,99），和解析度有關。這個移動是使用者了和windows中mouse_event函式，若不清楚api的，知道這回事就好了，就是這個座標不是很精確的。像我一樣很好奇的，可以去讀一下autopy的原始碼，我發現他計算絕對座標演算法有問題：

point.x *= 0xFFFF / GetSystemMetrics(SM_CXSCREEN);

這裡先做除法再做乘法，學過一點計算方法的就應該知道對於整數運算，應該先乘再除的，否則就會產生比較大的誤差，如果他寫成:

point.x = point.x * 0xffff / GetSystemMetrics(SM_CXSCREEN);

就會準多了，雖然理論上會慢一點點，不過我也懶得改程式碼重新編譯了，差幾個畫素，這裡對我們影響不大~咱要吸取教訓呀。

點選滑鼠

import autopy

autopy.mouse.click() # 單擊

autopy.mouse.toggle(True) # 按下左鍵

autopy.mouse.toggle(False) # 鬆開左鍵

這個比較簡單，不過記得這裡的操作都是非常非常快的，有可能遊戲還沒反應過來呢，你就完成了，於是失敗了…… 所以必要的時候，請sleep一小會兒。

鍵盤操作

我們這次沒用到鍵盤，所以我就不說了。

怎麼做？分析顧客頭上的影象就可以，來，從獲取影象開始吧~

開啟你鍾愛的影象編輯器，開始丈量吧~ 我們得知道影象在螢幕的具體位置，可以用標尺量出來，本來直接量也是可以的，但是我這裡使用了畫面左上角的位置（也就是點1）來當做參考位置，這樣一旦畫面有變動，我們只需要修改一個點座標就好了，否則每一個點都需要重新寫一遍可不是一件快樂的事情。

看最左邊的顧客頭像上面的影象，我們需要兩個點才可確定這個範圍，分別是影象的左上角和右下角，也就是點2和點3,。後面還有三個顧客的位置，只需要簡單的加上一個增量就好了，for迴圈就是為此而生！

同樣的，我們原料的位置，“竹蓆”的位置等等，都可以用這種方法獲得。注意獲得的都是相對遊戲畫面左上角的相對位置。至於抓圖的方法，PIL的ImageGrab就很好用，autopy也可以抓圖，為什麼不用，我下面就會說到。

分析影象

我們這個外掛裡相當有難度的一個問題出現了，如何知道我們獲得的影象到底是哪一個菜？對人眼……甚至狗眼來說，這都是一個相當easy的問題，“一看就知道”！對的，這就是人比機器高明的地方，我們做起來很簡單的事情，電腦卻傻傻分不清楚。

autopy影象侷限

如果你看過autopy的api，會發現它有一個bitmap包，裡面有find_bitmap方法，就是在一個大影象裡尋找樣品小影象的。聰明的你一定可以想到，我們可以截下整個遊戲畫面，然後準備所有的菜的小影象用這個方法一找就明白哪個菜被叫到了。確實，一開始我也有這樣做的衝動，不過立刻就放棄了……這個方法查詢影象，速度先不說，它有個條件是“精確匹配”，影象上有一個畫素的RGB值差了1，它就查不出來了。我們知道flash是向量繪圖，它把一個點陣圖片顯示在螢幕上是經過了縮放的，這裡變數就很大，理論上相同的輸入相同的演算法得出的結果肯定是一致的，但是因為繪圖背景等的關係，總會有一點點的差距，就是這點差距使得這個美妙的函式不可使用了……

好吧，不能用也是好事，否則我怎麼引出我們高明的影象分析演算法呢？

相似影象查詢原理

相信你一定用過Google的“按圖搜圖”功能，如果沒有，你就落伍啦，快去試試！當你輸入一張圖片時，它會把與這張圖相似的影象都給你呈現出來，所以當你找到一張中意的圖想做桌布又覺得太小的時候，基本可以用這個方法找到合適的~

我們就要利用和這個相似的原理來判斷使用者的點餐，當然我們的演算法不可能和Google那般複雜，知乎上有一篇很不錯的文章描述了這個問題，有興趣的可以看看，我直接給出實現：

   def get_hash(self, img):

       image = img.resize((18, 13), Image.ANTIALIAS).convert("L")

       pixels = list(image.getdata())

       avg = sum(pixels) / len(pixels)

       return "".join(map(lambda p : "1" if p > avg else "0", pixels))

因為這是類的一個方法，所以有個self引數，無視它。這裡的img應該傳入一個Image物件，可以使讀入影象檔案後的結果，也可以是截圖後的結果。而縮放的尺寸（18,13）是我根據實際情況定的，因為顧客頭像上的菜的影象基本就是這個比例。事實證明這個比例還是挺重要的，因為我們的菜有點兒相似，如果比例不合適壓縮後就失真了，容易誤判（我之前就吃虧了）。

得到一個圖片的“指紋”後，我們就可以與標準的圖片指紋比較，怎麼比較呢，應該使用“漢明距離”，也就是兩個字串對應位置的不同字元的個數。實現也很簡單……

   def hamming_dist(self, hash1, hash2):

       return sum(itertools.imap(operator.ne, hash1, hash2))

好了，我們可以用準備好的標準影象，然後預先讀取計算特徵碼儲存起來，然後再截圖與它們比較就好了，距離最小的那個就是對應的菜，程式碼如下：

   def order(self, i):

       l, t = self.left + i * self.step, self.top

       r, b = l + self.width, t + self.height

       hash2 = self.get_hash(ImageGrab.grab((l, t, r, b)))

       (mi, dist) = None, 50

       for i, hash1 in enumerate(self.maps):

           if hash1 is None:

               continue

           this_dist = self.hamming_dist(hash1, hash2)

           if this_dist < dist:

               mi = i

               dist = this_dist

       return mi

這裡有一個50的初始距離，如果擷取影象與任何選單相比都大於50，說明什麼？說明現在那個位置的影象不是菜，也就是說顧客還沒坐那位置上呢，或者我們把遊戲最小化了（老闆來了），這樣處理很重要，免得它隨意找一個最相近但又完全不搭邊的菜進行處理。

自動做菜

這個問題很簡單，我們只需要把選單的原料記錄在案，然後點選相應位置便可，我把它寫成了一個類來呼叫：

class Menu:

   def __init__(self):

       self.stuff_pos = []

       self.recipes = [None] * 8

       self.init_stuff()

       self.init_recipe()

   def init_stuff(self):

       for i in range(9):

           self.stuff_pos.append( (L + 102 + (i % 3) * 42, T + 303 + (i / 3) * 42) )

   def init_recipe(self):

       self.recipes[0] = (1, 2)

       self.recipes[1] = (0, 1, 2)

       self.recipes[2] = (5, 1, 2)

       self.recipes[3] = (3, 0, 1, 2)

       self.recipes[4] = (4, 1, 2)

       self.recipes[5] = (7, 1, 2)

       self.recipes[6] = (6, 1, 2)

       self.recipes[7] = (8, 1, 2)

   def click(self, i):

       autopy.mouse.move(self.stuff_pos[i][0] + 20, self.stuff_pos[i][1] + 20)

       autopy.mouse.click()

   def make(self, i):

       for x in self.recipes[i]:

           self.click(x)

       autopy.mouse.move(L + 315, T + 363)

       autopy.mouse.click()

學習過程中有不懂的可以加入我們的學習交流秋秋圈784中間758後面214，與你分享Python企業當下人才需求及怎麼從零基礎學習Python，和學習什麼內容。相關學習視訊資料、開發工具都有分享

這是本外掛中最沒技術含量的一個類了：）請原諒我沒有寫註釋和doc，因為都很簡單