# 获取当前鼠标位置print(pyautogui.position())
在每次调用PyAutoGUI的函数后设置2.5秒的暂停：

# 暂停2.5s
pyautogui.PAUSE = 2.5

此外，为了防止程序出问题，当鼠标移动到屏幕左上角，会引发pyautogui.FailSafeException错误进而中止程序。
关闭命令如下（不建议关闭）：

pyautogui.FAILSAFE = False
鼠标移动

# 用num_seconds(秒)将鼠标移动到(x,y)位置

x = 200
y = 100

num_seconds = 1

pyautogui.moveTo(x, y, duration=num_seconds)

# 用num_seconds(秒)将鼠标从当前位置向右移动xOffset，向下移动yOffset

# 如果duration为0或未指定，则立即移动。

xOffset = 30

yOffset = -50

num_seconds = 0.5

pyautogui.moveRel(xOffset, yOffset, duration=num_seconds)

鼠标拖动
# 用num_seconds(秒)将鼠标推动到(x,y)位置
# 鼠标拖动是指按下鼠标左键移动鼠标。
x = 200
y = 100
num_seconds= 1
pyautogui.dragTo(x, y, duration=num_seconds)

# 用num_seconds(秒)将鼠标从当前位置向右拖动xOffset，向下推动yOffset
xOffset = 30
yOffset = -50
num_seconds = 0.5
pyautogui.dragRel(xOffset, yOffset, duration=num_seconds) 

鼠标单击
# 将鼠标移动到(moveToX,moveToY)位置，点击鼠标num_of_clicks次，每次点击间隔secs_between_clicks秒
# button表示单击方式，'left'左键单击，'middle'中键单击，'right'右键单击
moveToX = 500
moveToY = 600
num_of_clicks = 1
secs_between_clicks = 1
pyautogui.click(x=moveToX, y=moveToY, clicks=num_of_clicks, interval=secs_between_clicks, button='left')
所有的鼠标点击都可以用click()完成，但也存在一些函数是为了方便阅读，如下所示。

moveToX = 10
moveToY = 20
# 右键单击
pyautogui.rightClick(x=moveToX + 50, y=moveToY)
# 中键单击
pyautogui.middleClick(x=moveToX + 50, y=moveToY)
# 左键双击
pyautogui.doubleClick(x=moveToX + 50, y=moveToY)
# 左键三击
pyautogui.tripleClick(x=moveToX + 50, y=moveToY)
4.4 鼠标滚动
moveToX = 100
moveToY = 200
# 鼠标在当前位置向下滑动100格
# pyautogui.scroll(clicks=-100)
# 鼠标移动到(moveToX,moveToY)位置，然后向上滚动150格
pyautogui.scroll(clicks=150, x=moveToX, y=moveToY)
4.5 鼠标按下
# 鼠标移动到(moveToX,moveToY)位置，鼠标左键按下
pyautogui.mouseDown(x=moveToX, y=moveToY, button='left')
# 鼠标移动到(moveToX,moveToY)位置，鼠标右键松开（按下右键的情况下）
pyautogui.mouseUp(x=moveToX, y=moveToY, button='right')
# 鼠标在当前位置，按下中键
pyautogui.mouseDown(button='middle')
4.6 缓动/渐变（Tween / Easing）函数
缓动/渐变函数的作用是让光标的移动更炫。如果你不需要用到的话，你可以忽略这些。PyAutoGUI有30种缓动/渐变函数，可以通过以下函数查看

print(pyautogui.ease*?)
常用缓动/渐变函数使用示例如下：

moveToX = 100
moveToY = 100
# #开始慢，结束快
pyautogui.moveTo(moveToX + 5 , moveToY+ 45, 2, pyautogui.easeInQuad)
# 开始快，结束慢
pyautogui.moveTo(moveToX + 15, moveToY+ 35, 2, pyautogui.easeOutQuad)
# 快速开始和结束，中间缓慢
pyautogui.moveTo(moveToX + 25, moveToY+ 25, 2, pyautogui.easeInOutQuad)
# 最后反弹
pyautogui.moveTo(moveToX + 35, moveToY+ 15, 2, pyautogui.easeInBounce)
# 反复横跳
pyautogui.moveTo(moveToX + 45, moveToY+ 5, 2, pyautogui.easeInElastic)
5 键盘函数
5.1 文字输入
键盘控制文字输入的主要函数就是typewrite()/write()。这个函数可以实现字符输入，可以用interval参数设置两次输入间时间间隔。

# 在当前位置输入文字text，每个字符输入间隔secs_between_keys秒
# \n表示换行
text = 'Hello world!\n'
secs_between_keys = 0.1
pyautogui.typewrite(message=text, interval=secs_between_keys)
# 在当前位置按下键盘各种键
pyautogui.typewrite(['\t', 'a', 'b', 'c', 'left', 'backspace', 'enter', 'f1','\n'], interval=secs_between_keys)
# 查看所有支持按键
print(pyautogui.KEYBOARD_KEYS)
5.2 快捷键
通过keyDown/keyUp按下或者松开键盘，通过hotkey执行快捷键操作。

# ctrl+c 复制文字
pyautogui.hotkey('ctrl', 'c')
# ctrl+v 粘贴文字
pyautogui.hotkey('ctrl', 'v')

# 按下ctrl键
pyautogui.keyDown('ctrl')
# 按下v键，相当文字粘贴
pyautogui.keyDown('v')
# 松开ctrl键盘
pyautogui.keyUp('ctrl')
当然可以使用press()函数设置按下某个键再释放某个键，如下所示。

# 按下shift键
pyautogui.keyDown('shift')
pyautogui.press('left')
pyautogui.press('left')
pyautogui.press('left')
# 松开shift键
pyautogui.keyUp('shift')
同时也可以和typewrite()函数一样，用数组把一组键传入press()，或者设置press按压次数。

# 按下三个left键
pyautogui.press(['left', 'left', 'left'])
# 按left键五次
pyautogui.press('left', presses=5)
5.3 hold()上下文管理器
hold()函数可以用作上下文管理器，并从pyautogui.KEYBOARD_KEYS传递一个字符串，并且该键将在上下文块的持续时间内保持。示例如下：

# 按住shift
with pyautogui.hold('shift'):
# 连续按left,然后松开shift
pyautogui.press(['left', 'left', 'left'])

# 上面代码功能和下面代码实现功能相同
# 按下shift键
pyautogui.keyDown('shift')
pyautogui.press('left')
pyautogui.press('left')
pyautogui.press('left')
# 松开shift键
pyautogui.keyUp('shift')
6 消息框函数
如果你需要暂停程序直到用户点击确定，或者想向用户显示一些信息，可以使用消息框函数。这里消息框函数的使用方式和javascript一样。

# 警告窗口
alert_result = pyautogui.alert('点击确定返回字符串OK')
# 确认窗口
confirm_result = pyautogui.confirm('点击确定返回字符串OK，点击取消返回字符串Cancel')
# 点击ok保存输入的文字，点击Cancel返回None
prompt_result = pyautogui.prompt('输入文字')
# 点击ok保存输入的密码，点击Cancel返回None
# default默认文字，mask用什么符号代替输入的密码
password_result = pyautogui.password(text='', title='', default='', mask='*')
7 截图函数
PyAutoGUI使用Pillow/PIL库实现图像的处理。在Linux上，您必须运行以下命令安装scrot库才能使用屏幕截图功能。

sudo apt-get install scrot
7.1 截屏
# 截屏返回result对象
result = pyautogui.screenshot()
# result是PIL中的Image对象
print(type(result))
# 保存图像
result.save('result1.jpg')
# 展示图片
#result.show()

# imageFilename参数设置文件保存为止，在截屏前保存图片到本地foo.png文件
# region设置截图区域[x,y,w,h]，以(x,y)为左上角顶点，截宽w，高h的区域
result = pyautogui.screenshot(imageFilename='result2.jpg',region=[10,20,100,50])

7.2 图像定位
PyAutoGUI提供了多个定位函数。都是从左上角原点开始向右向下搜索截图位置。具体如下：

locateOnScreen(image, grayscale=False)：在屏幕中，返回和image图片最类似区域的坐标(left, top, width, height)，如果没找到返回None。grayscale设置是否灰度查找。
locateCenterOnScreen(image, grayscale=False)：在屏幕中，返回和image图片最类似区域的中心坐标(x, y)，如果没找到返回None。
locateAllOnScreen(image, grayscale=False)：在屏幕中，返回和image图片所有类似区域的坐标(left, top, width, height)的生成器
locate(needleImage, haystackImage, grayscale=False)：在haystackImage中，返回和image图片最类似区域的坐标(left, top, width, height)。
locateAll(needleImage, haystackImage, grayscale=False)：在haystackImage中，返回和image图片所有类似区域的坐标(left, top, width, height)的生成器。
官方说在1920x1080屏幕上，screenshot()函数大约需要100毫秒。但实测图像定位需要花费3秒左右，而且常常找不到图片相似区域。可选的confidence关键字参数指定函数在屏幕上定位图像的准确性。如果由于像素差异可忽略不计，函数无法定位图像，调低confidence将提高查找命中结果。但是需要安装OpenCV才能使confidence关键字工作。

图像定位函数基础使用如下：

# 在屏幕返回和result1.jpg图片类似的区域坐标，返回值(左上角x坐标，左上角y坐标，宽度，高度)
# 如果没找到返回None
result = pyautogui.locateOnScreen('result1.jpg')
# 在屏幕返回和result1.jpg图片类似的区域中间位置的XY坐标,confidence返回区域最低置信度
result = pyautogui.locateCenterOnScreen('result1.jpg', confidence=0.9)
# 为查找图片找到的所有位置返回一个生成器
results = pyautogui.locateAllOnScreen('result1.jpg', confidence=0.6)
print(results)
# 打印各组的(左上角x坐标，左上角y坐标，宽度，高度)
for i in results:
print(i)
# 将结果保存为list
list_result = list(pyautogui.locateAllOnScreen('result1.jpg', confidence=0.6)

# 在haystackImage中，返回和image图片最类似区域的坐标
result = pyautogui.locate(needleImage='result1.jpg', haystackImage='result.jpg', confidence=0.5)
# 在haystackImage中，返回和image图片所有类似区域的坐标(left, top, width, height)
result = pyautogui.locateAll(needleImage='result1.jpg', haystackImage='result.jpg', confidence=0.5)
这些“定位”功能相当昂贵；他们可能需要整整几秒钟的时间才能运行。加速它们的最好方法是传递一个region参数（一个（左、上、宽、高）的4整数元组）来只搜索屏幕的较小区域而不是全屏。但是这个region区域必须比待搜索截图区域大，否则会引发错误。代码如下：

result = pyautogui.locateOnScreen('result1.jpg', region=(0,0, 300, 400))
result = pyautogui.locate(needleImage='result1.jpg', haystackImage='result.jpg', confidence=0.5, region=(0,0, 300, 400))
您可以传递grayscale=True给定位函数以提供轻微的加速（大约30%左右）。这会降低图像和屏幕截图的颜色饱和度，加快定位速度，但可能会导致误报匹配。

result_location = pyautogui.locateOnScreen('result.jpg', grayscale=True,confidence=0.6)
此外要获取截屏某个位置的RGB像素值，可以用PIL中Image对象的getpixel()方法，也可以用PyAutoGUI的pixel()函数。

im = pyautogui.screenshot()
print(im.getpixel((100, 200)))
print(pyautogui.pixel(100, 200))
如果您只需要验证单个像素是否与给定像素匹配，请调用该pixelMatchesColor()函数，并将其表示的颜色的X坐标、Y坐标和RGB元组传递给它：

# 颜色匹配
pyautogui.pixelMatchesColor(100, 200, (255, 255, 255))
# tolerance参数可以指定红、绿、蓝3种颜色误差范围
pyautogui.pixelMatchesColor(100, 200, (248, 250, 245), tolerance=10)

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