


コレクション | もう見知らぬ人のコンピューターを使用しないでください。これら 2 つの Python ライブラリを使用すると、瞬時に「裸で実行」できるようになります

今日は 2 つをご紹介します

##1.1 pynput のインストール # 1.2 pynput の使用 キー: キーを押したとき:pip install pynput
from pynput.keyboard import Key,Listener
# 按下键时
def on_press(key):
try:
# 普通按键
print('按下键: {0} '.format(key.char))
except :
# 特殊按键
print('按下键: {0} '.format(key))
: Listener: 注意:如果需要同时进行监听和控制操作,需要使用多线程# 松开键时:
def on_release(key):
print('松开: {0} '.format(key)) # 可要可不要
if key == Key.esc:
return False
# 监听键盘按键
with Listener(on_press=on_press, on_release=on_release) as listener:
listener.join()
#この例では、pynput、pynput のキーボード監視モジュールのみを示します。 キーボード制御機能やマウス監視機能もあります. 興味のある方は公式 Web サイトをチェックしてください:
https://pypi.org /project/pynput/#description
#PyHook3 インストール比較的複雑です:
##2.1.1 swig.exe をインストールします:
圧縮パッケージをダウンロードし、直接解凍して環境変数を追加します。2.1.2 Microsoft Visual C 14 のインストール: 必須スペースは比較的大きく (約 4G)、インストール パッケージは直接インストールできます (vscode、vstudio およびその他のソフトウェアがコンピューターにインストールされている場合は、インストールする必要はありません)、 ## vscode はこのマシンにインストールされているため、ここには表示されません。 2.1.3 PyHook3 をインストールします: 失败:pip install PyHook3
2.2 使用PyHook3
import PyHook3 import pythoncom
def onMouseEvent(event): # 鼠标移动过滤 if (event.MessageName != "mouse move"): print(event.MessageName) return True
def onKeyboardEvent(event): # 返回按下的键 print(event.Key) return True
# 创建一个钩子管理器 hm = PyHook3.HookManager() # 监听键盘时间 hm.KeyDown = onKeyboardEvent # 键盘钩子 hm.HookKeyboard() # 监听鼠标事件 hm.MouseAll = onMouseEvent # 鼠标钩子 hm.HookMouse() # 循环监听 pythoncom.PumpMessages()

#
以上がコレクション | もう見知らぬ人のコンピューターを使用しないでください。これら 2 つの Python ライブラリを使用すると、瞬時に「裸で実行」できるようになりますの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Arraysinpython、特にvianumpy、arecrucialinscientificComputing fortheirefficienty andversitility.1)彼らは、fornumericaloperations、data analysis、andmachinelearning.2)numpy'simplementation incensuresfasteroperationsthanpasteroperations.3)arayableminablecickick

Pyenv、Venv、およびAnacondaを使用して、さまざまなPythonバージョンを管理できます。 1)Pyenvを使用して、複数のPythonバージョンを管理します。Pyenvをインストールし、グローバルバージョンとローカルバージョンを設定します。 2)VENVを使用して仮想環境を作成して、プロジェクトの依存関係を分離します。 3)Anacondaを使用して、データサイエンスプロジェクトでPythonバージョンを管理します。 4)システムレベルのタスク用にシステムPythonを保持します。これらのツールと戦略を通じて、Pythonのさまざまなバージョンを効果的に管理して、プロジェクトのスムーズな実行を確保できます。

numpyarrayshaveveraladvantages-averstandardpythonarrays:1)thealmuchfasterduetocベースのインプレンテーション、2)アレモレメモリ効率、特にlargedatasets、および3)それらは、拡散化された、構造化された形成術科療法、

パフォーマンスに対する配列の均一性の影響は二重です。1)均一性により、コンパイラはメモリアクセスを最適化し、パフォーマンスを改善できます。 2)しかし、タイプの多様性を制限し、それが非効率につながる可能性があります。要するに、適切なデータ構造を選択することが重要です。

craftexecutablepythonscripts、次のようになります

numpyarraysarasarebetterfornumeroperations andmulti-dimensionaldata、whilethearraymoduleissuitable forbasic、1)numpyexcelsinperformance and forlargedatasentassandcomplexoperations.2)thearraymuremememory-effictientivearientfa

NumPyArraySareBetterforHeavyNumericalComputing、whilethearrayarayismoreSuitableformemory-constrainedprojectswithsimpledatatypes.1)numpyarraysofferarays andatiledance andpeperancedatasandatassandcomplexoperations.2)thearraymoduleisuleiseightweightandmemememe-ef

ctypesallowsinging andmanipulatingc-stylearraysinpython.1)usectypestointerfacewithclibrariesforperformance.2)createc-stylearraysfornumericalcomputations.3)passarraystocfunctions foreffientientoperations.how、how、becuutiousmorymanagemation、performanceo


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