PyHook是一个基于Python的“钩子”库,主要用于监听当前电脑上鼠标和键盘的事件。这个库依赖于另一个Python库PyWin32,如同名字所显示的,PyWin32只能运行在Windows平台,所以PyHook也只能运行在Windows平台。
关于PyHook的使用,在它的官方主页上就有一个简单的教程,大体上来说,可以这样使用
# -*- coding: utf-8 -*- # 3import pythoncom 4import pyHook 5def onMouseEvent(event): # 监听鼠标事件 print "MessageName:",event.MessageName print "Message:", event.Message print "Time:", event.Time print "Window:", event.Window print "WindowName:", event.WindowName print "Position:", event.Position print "Wheel:", event.Wheel print "Injected:", event.Injected print"---" # 返回 True 以便将事件传给其它处理程序 # 注意,这儿如果返回 False ,则鼠标事件将被全部拦截 # 也就是说你的鼠标看起来会僵在那儿,似乎失去响应了 return True 23def onKeyboardEvent(event): # 监听键盘事件 print "MessageName:", event.MessageName print "Message:", event.Message print "Time:", event.Time print "Window:", event.Window print "WindowName:", event.WindowName print "Ascii:", event.Ascii, chr(event.Ascii) print "Key:", event.Key print "KeyID:", event.KeyID print "ScanCode:", event.ScanCode print "Extended:", event.Extended print "Injected:", event.Injected print "Alt", event.Alt print "Transition", event.Transition print "---" # 同鼠标事件监听函数的返回值 return True 42def main(): # 创建一个“钩子”管理对象 hm = pyHook.HookManager() # 监听所有键盘事件 hm.KeyDown = onKeyboardEvent # 设置键盘“钩子” hm.HookKeyboard() # 监听所有鼠标事件 hm.MouseAll = onMouseEvent # 设置鼠标“钩子” hm.HookMouse() # 进入循环,如不手动关闭,程序将一直处于监听状态 pythoncom.PumpMessages() 56if __name__ == "__main__": main()
运行上面的脚本,试试看移动一下鼠标,或者按一下键盘(比如开一个记事本程序,随便写点东西),看看这个脚本输出了什么。你会发现,你的鼠标、键盘的每一个动作都被它捕捉到并打印出来了。
另外,需要注意上面两个监听函数的返回值。这两个函数可以没有返回值(实际上返回的是 None),如果有返回值的话,如果返回值为 True,则这个脚本在捕捉、处理对应的事件后会把事件继续传递下去,如果返回值为 False,则事件将会被阻塞在这儿,具体来说,就是你的鼠标或键盘将不再有响应。
有了 PyHook,我们可以做很多有趣的事情:比如记录一下自己一天鼠标的轨迹,再结合别的程序画一张图出来;或者记录一下你每天的按键记录,看看键盘上哪些 键你按得最多;如果你很坏,还可以把它悄悄地装在别人的电脑中,看一看那个人一天都做了些什么;当然,由于 PyHook 还可以取得当前窗口的标题(WindowName),你还可以记录下来一天之中你在各个程序上花费了多少时间,看看自己有多少时间在看网页、多少时间在聊 天、多少时间在真正地工作,呵呵。

Python은 게임 및 GUI 개발에서 탁월합니다. 1) 게임 개발은 Pygame을 사용하여 드로잉, 오디오 및 기타 기능을 제공하며 2D 게임을 만드는 데 적합합니다. 2) GUI 개발은 Tkinter 또는 PYQT를 선택할 수 있습니다. Tkinter는 간단하고 사용하기 쉽고 PYQT는 풍부한 기능을 가지고 있으며 전문 개발에 적합합니다.

Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 작업에 적합한 반면 C는 시스템 프로그래밍, 게임 개발 및 임베디드 시스템에 적합합니다. Python은 단순성과 강력한 생태계로 유명하며 C는 고성능 및 기본 제어 기능으로 유명합니다.

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Python은 웹 개발, 데이터 과학, 기계 학습, 자동화 및 스크립팅 분야에서 널리 사용됩니다. 1) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 개발 프로세스를 단순화합니다. 2) 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 Numpy, Pandas, Scikit-Learn 및 Tensorflow 라이브러리는 강력한 지원을 제공합니다. 3) 자동화 및 스크립팅 측면에서 Python은 자동화 된 테스트 및 시스템 관리와 같은 작업에 적합합니다.

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