pywinauto 기반 자동 수집 작업
구현 기술
이 프로그램은 Python 자동화 라이브러리---pywinauto를 사용합니다. 공식 버전이 오랫동안 업데이트되지 않았기 때문에 Python의 최고 버전은 Python 주변에만 있을 수 있습니다. 3.7.하나는 Python 3.7.1을 사용하여 단어 입력, 예문 복사, 예문 가져오기, 클립보드 지우기 및 이 작업을 반복하는 데 사용했습니다. 단순화를 위해 예문 페이지로 직접 전환했기 때문에 예문 페이지로 전환하기 위해 프로그램을 사용할 필요는 없습니다.
pyperclip==1.8.2 pywin32==304 pywinauto==0.6.8
Demo
이 코드를 시작하려면 꽤 복잡합니다. 여기 있습니다. 관심 있는 학생들에게 도움이 되길 바라며 필요한 단계만 나열해 보세요.dir_path를 수정하고 아래 input.txt 파일을 준비하세요.
Youdao 사전 프로세스의 ID를 가져옵니다.
Get 단어 입력 상자의 좌표를 가져오고, 복사 및 붙여넣기 위치의 좌표를 가져옵니다.
- Youdao 사전 인터페이스를 예문에 맞게 조정합니다.
-
프로젝트를 시작하려면
input.txt 파일이 필요합니다. 여기에 제가 테스트한 파일이 있습니다. - sophisticated centralization
- phenomenon
internationalization
radioactive
작업 관리자를 통해 프로세스 pid를 얻었습니다. 또는 가장 간단한 방법은 Inspect와 Spy++를 사용하는 것입니다. 저는 여기에서 직접 문제를 해결하는 방법을 알려드립니다.
단어 입력 상자의 좌표, 복사본의 좌표 첫 번째 좌표는 입력 상자의 위치를 지정하는 것이며 프로그램은 해당 단어를 여기에 복사하고 Enter 키를 누르면 내용이 쿼리됩니다. 그런 다음 마우스를 두 번째 좌표로 이동합니다. 아래 빈 공간으로 이동하면 모두 선택 CTRL+A 작업이 수행됩니다. 이런 식으로 단어의 모든 내용을 가져옵니다.
Youdao를 이 위치로 조정하고 먼저 단어를 쿼리하고, 예문을 선택한 다음 이 인터페이스를 변경하지 않고 유지하세요.
마지막 단계는 프로그램 실행이며, 녹화된 GIF가 가속되었습니다. 실제로 실행 시 조기 발견을 방지하기 위해 의도적으로 지연이 추가됩니다.
위 내용은 Python 및 pywinauto를 사용하여 자동화된 수집 작업을 구현하는 단계 및 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

PythonArraysSupportVariousOperations : 1) SlicingExtractsSubsets, 2) 추가/확장 어드먼트, 3) 삽입 값 삽입 ATSpecificPositions, 4) retingdeletesElements, 5) 분류/ReversingChangesOrder 및 6) ListsompectionScreateNewListSbasedOnsistin

NumpyArraysareSentialplosplicationSefficationSefficientNumericalcomputationsanddatamanipulation. Theyarcrucialindatascience, MachineLearning, Physics, Engineering 및 Financeduetotheiribility에 대한 handlarge-scaledataefficivally. forexample, Infinancialanyaly

UseanArray.ArrayOveralistInpyThonWhendealingwithhomogeneousData, Performance-CriticalCode, OrinterFacingwithCcode.1) HomogeneousData : ArraysSaveMemorywithtypepletement.2) Performance-CriticalCode : arraysofferbetterporcomanceFornumericalOperations.3) Interf

아니요, NOTALLLISTOPERATIONARESUPPORTEDBYARRARES, andVICEVERSA.1) ArraySDONOTSUPPORTDYNAMICOPERATIONSLIKEPENDORINSERTWITHUTRESIGING, WHITHIMPACTSPERFORMANCE.2) ListSDONOTEECONSTANTTIMECOMPLEXITEFORDITITICCESSLIKEARRAYSDO.

ToaccesselementsInapyThonlist, 사용 인덱싱, 부정적인 인덱싱, 슬라이스, 오리 화.

Arraysinpython, 특히 비밀 복구를위한 ArecrucialInscientificcomputing.1) theaRearedFornumericalOperations, DataAnalysis 및 MachinELearning.2) Numpy'SimplementationIncensuressuressurations thanpythonlists.3) arraysenablequick

Pyenv, Venv 및 Anaconda를 사용하여 다양한 Python 버전을 관리 할 수 있습니다. 1) PYENV를 사용하여 여러 Python 버전을 관리합니다. Pyenv를 설치하고 글로벌 및 로컬 버전을 설정하십시오. 2) VENV를 사용하여 프로젝트 종속성을 분리하기 위해 가상 환경을 만듭니다. 3) Anaconda를 사용하여 데이터 과학 프로젝트에서 Python 버전을 관리하십시오. 4) 시스템 수준의 작업을 위해 시스템 파이썬을 유지하십시오. 이러한 도구와 전략을 통해 다양한 버전의 Python을 효과적으로 관리하여 프로젝트의 원활한 실행을 보장 할 수 있습니다.

Numpyarrayshaveseveraladvantagesstandardpythonarrays : 1) thearemuchfasterduetoc 기반 간증, 2) thearemorememory-refficient, 특히 withlargedatasets 및 3) wepferoptizedformationsformationstaticaloperations, 만들기, 만들기


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