Pywinauto Recorder: 将Windows操作转化为Python脚本，高效简易地实现操作 ...

Pywinauto Recorder是一个强盛的UI自动化工具，它可以或许记录用户在Windows应用步伐上的操作，并将其转换为可实验的Python脚本。这意味着你可以轻松地将重复性的GUI操作自动化，提高效率并降低人为错误。
什么是Pywinauto Recorder？
Pywinauto Recorder的核心是Pywinauto库。不同于依赖图像识别或硬编码坐标的传统UI自动化工具，Pywinauto Recorder使用Windows的辅助功能（Accessibility technologies），可以或允许靠地识别和操作各种GUI元素，包括MFC、VB6、VCL、WinForms、WPF、Store apps、Qt以及大多数浏览器。它天生的Python脚本并非依赖于元素的屏幕坐标，而是通过元素的属性进行识别，因此更稳固，更易于维护。天生的脚本可以直接运行，也可以作为根本，进一步扩展和修改。
Pywinauto Recorder 的重要功能:

• • 录制用户操作: 录制用户在Windows应用步伐上的各种操作，例如点击按钮、输入文本、选择菜单项等。
  
• • 天生Python脚本: 将录制的操作转换为清晰易懂的Python代码，并使用Pywinauto库进行操作。
  
• • 元素识别: 通过辅助功能识别GUI元素，而非依赖于屏幕坐标，提高脚本的稳固性和可维护性。
  
• • 脚本回放: 直接运行天生的Python脚本，重现录制的操作。
  
• • 脚本增强: 天生的脚本返回Pywinauto包装器，方便用户进一步使用Pywinauto的丰富功能进行扩展和修改。
  

怎样使用Pywinauto Recorder？

• 启动录制器: 双击 pywinauto_recorder.exe_ 或运行 python.exe pywinauto_recorder.py 启动录制器。启动后，会在系统托盘中表现一个图标。
  
• 切换到录制模式: 按下 Ctrl + Alt + r 切换到录制模式。此时，鼠标指针移动到可识别的GUI元素上方时，该元素会高亮表现为绿色或橙色。
  
• 录制操作: 在录制模式下，实验你想要自动化的操作，例如点击按钮、输入文本等。Pywinauto Recorder会将这些操作记录到脚本中。
  
• 制止录制: 完成录制后，再次按下 Ctrl + Alt + r 制止录制。天生的Python脚本将生存在 Pywinauto recorder 文件夹（位于用户主目次下），同时也会复制到剪贴板。
  
• 元素信息复制: 按下 Ctrl + Shift + f 可以将当前高亮表现的GUI元素信息复制到剪贴板，方便调试和脚本编写。
  
• 脚本回放: 你可以直接运行天生的Python脚本，大概将脚本拖放到 pywinauto_recorder.exe_ 来回放。
  
• 退出录制器: 在系统托盘菜单中点击“Quit”退出录制器。
  

示例：自动化记事本操作
假设我们想自动化一个简单的记事本操作：打开记事本，输入文本“Hello, world!”，然后生存文件。使用Pywinauto Recorder，我们可以录制这些操作，并天生相应的Python脚本。录制完成后，天生的Python脚本大概类似如下（实际代码大概略有不同，取决于记事本的窗口标题和元素属性）：

1. # Generated by Pywinauto Recorder
2. from pywinauto.application import Application
4. app = Application(backend="uia").start("notepad.exe")
5. app.UntitledNotepad.Edit.type_keys("Hello, world!")
6. app.UntitledNotepad.menu_select("File->Save As")
7. # ... (后续代码可能包含保存对话框的交互) ...

复制代码

这个脚本使用了Pywinauto库，通过访问记事本窗口的元素（例如 Edit 用于编辑文本地区），来实验操作。你可以根据需要修改和扩展这个脚本。
小结
Pywinauto Recorder 是一款优秀的UI自动化工具，它结合了 Pywinauto 库的强盛功能和简单的录制回放机制，可以或许极大提高UI自动化测试和日常办公效率。其基于辅助功能的元素识别方式包管了脚本的稳固性和可维护性。对于需要进行大量重复性GUI操作的用户来说，Pywinauto Recorder 是一个值得尝试的工具。
项目地址：https://github.com/beuaaa/pywinauto_recorder
高效管理本身的Python开发环境


在日常的Python开发中，把握怎样管理和查看已经安装的库好坏常重要的。这不仅能帮助你了解当前项目标依赖关系，还能制止出现版本冲突等问题。在这篇文章中，我们将详细先容查看已安装Python库的方法，并提供一些实用的工具和本事。
了解Python环境
在开始之前，我们需要明白Python环境的概念。Python环境指的是一个独立的运行环境，此中包罗了Python解释器及其相干库。在开发中，通常我们会使用假造环境来管理不同项目标依赖。
使用假造环境的好处包括：

• • 隔离性：每个项目都有独立的库，不会相互干扰。
  
• • 可控性：可以自由地安装、更新和删除库。
  

使用pip查看已安装库
pip是Python的尺度包管理工具，用于安装和管理Python库。查看已安装库的最常用方法是使用pip list命令。

1. pip list

复制代码

实验这条命令后，终端将列出当前环境中所有已安装的库及其版本。输特别式如下：

1. Package    Version
2. ---------- -------
3. numpy      1.21.0
4. pandas     1.3.0
5. requests   2.25.1

复制代码

通过查看这些信息，你可以很方便地了解当前环境中有哪些库，以及每个库的版本号。
使用pip freeze获取版本信息
如果你需要获取已安装库的详细信息以便于在其他环境中重建相同的环境，可以使用pip freeze命令。

1. pip freeze

复制代码

该命令将输出已安装库的名称及版本，格式为名称==版本，便于直接天生requirements.txt文件。例如：

1. numpy==1.21.0
2. pandas==1.3.0
3. requests==2.25.1

复制代码

你可以将这些内容生存到requirements.txt文件中，以便于将来在其他环境中使用pip install -r requirements.txt来安装。
使用Anaconda查看已安装库
如果你使用Anaconda来管理Python环境，可以使用conda命令来查看安装的库。

1. conda list

复制代码

与pip list类似，conda list会列出当前环境中所有已安装的库及其版本，但它还会提供包的构建信息和通道来源，帮助你更好地了解库的安装环境。
管理库的版本
在项目开发过程中，库的版本管理十分重要。为了制止因库版本不兼容导致的问题，了解怎样查看和更改库的版本非常有必要。
如果你想查看某个特定库的版本，可以使用以下命令：

1. pip show <包名>

复制代码

例如，要查看numpy的版本，可以实验：

1. pip show numpy

复制代码

该命令将输出详细信息，包括库的版本、位置、作者等。
使用IDE查看已安装库
很多集成开发环境（IDE）如PyCharm、VS Code等，提供了可视化的方式来管理项目中的库。在PyCharm中，你可以通过以下步骤查看已安装库：

• 打开PyCharm，进入项目。
  
• 在左侧的项目视图中，右键点击项目名称，选择“Open Terminal”。
  
• 运行pip list或pip freeze命令。
  

在VS Code中，你可以通过内建的终端运行相同的命令，大概使用其“Python”扩展来可视化库的管理。
小结
把握怎样查看和管理已安装的Python库对于开发者来说至关重要。无论你使用的是pip照旧conda，了解这些工具的使用方法，可以有效帮助你管理项目标依赖关系，制止版本冲突，提高开发效率。
通常环境下，使用pip list和pip freeze最为方便，而对于Anaconda用户，则可以使用conda list。对于更复杂的项目，尝试使用IDE提供的功能，简化库的查看和管理流程。

一个将 Python 代码编译为可实验文件的神器，支持多平台，简化步伐部署



   Nuitka 是一个用 Python 编写的 Python 编译器，它可以或许将 Python 代码编译为可实验文件或扩展模块，让你的 Python 步伐运行得更快，更安全，更易于部署。
  Nuitka 的用途
Nuitka 可以用来：

• • 提高 Python 代码的实验速度: Nuitka 通过将 Python 代码编译为 C 代码，并使用 libpython 库和自身的静态 C 文件来实验，制止了 Python 解释器的开销，从而提高了代码的实验速度。
  
• • 创建独立的可实验文件: Nuitka 可以使用 --standalone 和 --onefile 选项创建独立的可实验文件，使你的 Python 步伐可以在没有 Python 环境的机器上运行。
  
• • 提高 Python 代码的安全性: Nuitka 编译后的代码更难以被反编译，从而提高了代码的安全性。
  
• • 简化 Python 步伐的部署: Nuitka 编译后的可实验文件可以方便地部署到不同的平台，而无需安装 Python 环境。
  

怎样使用 Nuitka
Nuitka 的使用非常简单，你只需要在命令行中输入以下命令即可：

1. python -m nuitka your_script.py

复制代码

此中 your_script.py 是你要编译的 Python 脚本文件名。
示例
假设你有一个名为 hello.py 的 Python 脚本，代码如下：

1. def talk(message):
2. return "Talk "+ message
5. def main():
6. print(talk("Hello World"))
9. if __name__ =="__main__":
10.     main()

复制代码

你可以使用以下命令编译它：

1. python -m nuitka hello.py

复制代码

编译完成后，会在 hello.py 的同级目次下天生一个名为 hello.exe 的可实验文件（Windows 系统）或 hello.bin 的可实验文件（其他系统）。你可以直接运行这个可实验文件，它会输出 Talk Hello World。
Nuitka 的上风

• • 完全兼容 Python：Nuitka 支持 Python 2.6、2.7、3.4-3.13，并且与 Python 的语法和语义完全兼容。
  
• • 高度优化：Nuitka 对代码进行了高度优化，以制止不必要的开销，并尽大概地提高代码的实验速度。
  
• • 灵活的编译选项：Nuitka 提供了丰富的编译选项，可以满足你不同的需求，例如创建独立可实验文件、嵌入依赖库等。
  
• • 易于使用：Nuitka 的使用非常简单，只需要简单的命令即可完成编译。
  

总结
Nuitka 是一个功能强盛、易于使用的 Python 编译器，它可以帮助你提高 Python 代码的实验速度、安全性、易于部署，是每个 Python 开发者必备的工具之一。
项目地址：https://github.com/Nuitka/Nuitka
Python打包exe体积爆炸？这5招让你的步伐秒瘦身！

为什么Python打包的exe文件像充气胖子？
当你用PyInstaller将Python代码打包成exe时，大概会震动地发现一个简单的脚本竟天生上百MB的文件，更有甚者大概到大到几个G。这是因为Python解释器、依赖库和第三方包都被完备打包。更糟糕的是，某些机器学习库（如TensorFlow）会让体积轻松突破500MB！理解这个机制是瘦身的第一步。
打造极简打包环境
80%的臃肿来自非必要依赖。通过假造环境隔离打包是最有效的解决方案：

1. python -m venv clean_env
2. clean_env\Scripts\activate
3. pip install 仅需要的库
4. pyinstaller --onefile your_script.py

复制代码

这能制止全局环境中的冗余库混入。曾有开发者用此法将450MB的文件缩减到60MB！
UPX压缩：给exe穿上紧身衣
PyInstaller内置的UPX压缩工具能减少30%-50%体积：

1. pyinstaller --onefile --upx-dir /path/to/upx your_script.py

复制代码

但需注意：某些杀毒软件大概误报UPX压缩文件，且压缩会增长启动时间（约0.5-2秒）。
精准狙击：手动排除冗余模块
在spec文件中添加排除列表，像手术刀般精准移除无用组件：

1. a = Analysis(
2.     ['your_script.py'],
3.     excludes=['tkinter', 'pandas', 'numpy'],  # 按需排除
4.     ...
5. )

复制代码

通过pyi-archive_viewer工具分析打包内容，曾有案例通过排除matplotlib的后端组件节省40MB空间。
代码层面的瘦身美学
从源码入手实现深度优化：

• 删除所有未使用的import语句
  
• 将import pandas as pd改为from pandas import DataFrame
  
• 用sys.exit()替代冗余的while True循环
  
• 将大尺寸资源文件改为运行时下载
  

进阶武器：编译型打包工具
当常规方法碰到瓶颈时，Nuitka可将Python编译为C代码：

1. nuitka --standalone --onefile your_script.py

复制代码

虽然学习曲线陡峭，但能将某些项目标体积压缩到原生Python的1/3，同时提升实验速度。
总结通过假造环境隔离（减脂50%）、UPX压缩（塑形30%）、模块排除（精准抽脂）、代码优化（肌肉强化）、编译工具（基因改造）的五重组合拳，完全可以将典型Python exe文件从500MB压缩到百MB以内。但需注意：过度优化大概导致兼容性问题，发起接纳渐进式优化战略，每次修改后验证功能完备性。最终选择哪种方案，取决于你对体积、兼容性和开发成本的权衡。现在，是时候让你的Python步伐告别臃肿，轻装上阵了！



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