前言
一般从终端登录mysql是怎么操作的。
（这里的终端是指pycharm下面的终端，不是指cmd，当然，二者也就路径不一样）
过程是这样的。
1，点击终端
2，在鼠标的光标后写mysql -u root -p（也可以写其他登陆者）
3，点enter键
4，输入密码
5 ，点enter
搞事情
我不想用手，我希望鼠标和键盘自己动。很明显，python有这种控制控制鼠标和键盘的第三方库
比如selenium、playwright等的自动化工具，在网页就可以控制鼠标和键盘，但这里不是在网页
pass
pynput也可以控制鼠标和键盘，但并不是很好用，可以的。
我力推pyautogui来控制鼠标键盘。哈哈哈哈哈，都是第三方库，没有可以pip一下
操作
其实我很早就有这个想法，以前也实现了，但是有个巨大的问题。
pycharm的终端并不是固定的，是会变换的，你终端的位置不同
比如
pyautogui.leftClick(x,y)
# 这个代码意思左击，位置在x，y
# 如果你锁定终端的位置，比如（500，981）
# 一次可以，今天可以，明天可以
# 也许后天就不行，终端位置变了遇到这个问题，也很简单呀，再次锁定终端的位置
pyautogui.position()
# 这个可以锁定
# 知道位置，改一下x，y但终究有---时效性。不是长久之策。
解决办法
在运行之前，截屏，经过某种手段，得到此时终端所在的位置。我想到用图像识别，识别终端，得到它的位置。
写爬虫经常就会遇到，需要识别验证码，简单的验证码，识别数字，英文之类的简单验证码，简单的
pytessertact，或者ddddocr，就可以搞定。难点的一般用打码平台来识别。
对于终端的位置，肯定也是可以的，但每次运行都是要钱的，虽然很便宜，不推荐。
用ddddor，好像已经改版了许多，点选验证码都能识别了，我并不是很了解。。。。
不说废话了。。。，没有可以pip一下，(好像要安装许多东西)，直接上代码
正文
对终端的截屏，看
（下面这段代码的目的----识别并点击终端）
from paddleocr import PaddleOCR
import cv2 as cv
import numpy as np
import pyautogui
# 导包
img = pyautogui.screenshot(region=[0,950, 600, 50])
# [0,950,600,50] 代表 x,y,宽,高
img = cv.cvtColor(np.asarray(img), cv.COLOR_RGB2BGR)
# 这步是截屏，参考了大佬的博客，修改通道顺序，opencv不一样。
ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang="ch")
# 初始化 use_angle_cls是否加载分类模型，lang 语言
thresh,img=cv.threshold(img,70,255,cv.THRESH_BINARY)
# 二值化，返回阈值和二值化后的图片
# 不二值化，识别有误差
# 二值化后感觉很好。哈哈哈哈
result = ocr.ocr(img=img)[0][-1][0]
# 取的-1，代表最后一个元素，看图，终端是不是在最后，如果在其他位置，看着取。
# 如果这样写 result = ocr.ocr(img=img)
# 返回的result是个数组，数组里面还有数组，。。。有4层，离谱
# 最里面有5个元素，4个列表，一个元组，4个列表分别代表字体的逆时针的四个坐标，元组里面有识别的内容、准确度
# 而这样就取了最后一个列表（终端）的4个坐标
# result 4个坐标
# 看 [[485.0, 26.0], [515.0, 26.0], [515.0, 41.0], [485.0, 41.0]]
p1=result[0]
p3=result[2]
p4=result[3]
x=int((p3[0]+p4[0])/2)
# 截屏x=0.看截屏[]
# x是指的整个屏幕下的坐标，取了中间，减小误差，取int
y=int((p1[1]+p4[1])/2)+950
# 950 是截屏的时候的y的位置
pyautogui.leftClick(x,y)
# 得到(x,y)=(500 983)
# 可以点击
# 哈哈哈哈哈哈哈哈哈看一下二值化后的照片
看一下识别后的结果，用for循环打印一下
”“”
[[[52.0, 27.0], [86.0, 27.0], [86.0, 41.0], [52.0, 41.0]], ('运行', 0.9966387748718262)]
[[[131.0, 27.0], [220.0, 27.0], [220.0, 40.0], [131.0, 40.0]], ('Python软件包', 0.9266456961631775)]
[[[245.0, 25.0], [308.0, 27.0], [307.0, 41.0], [245.0, 39.0]], (' TODO', 0.9500144124031067)]
[[[353.0, 27.0], [440.0, 27.0], [440.0, 40.0], [353.0, 40.0]], ('Python 控制台', 0.9459636807441711)]
[[[485.0, 26.0], [515.0, 26.0], [515.0, 41.0], [485.0, 41.0]], ('终端', 0.9898760318756104)]
“”“
# 可以的识别了终端，点击一下，后面登录mysql，就很简单
pyautogui可以完成。
封装一下
源码
from paddleocr import PaddleOCR
import cv2 as cv
import numpy as np
import pyautogui as k
class lazy:
def __init__(self, a=False, pos: int = None):
self.posi=(500, 981)
# 默认等于这个位置，如果终端改变了，再修改a=True，pos=？
if a:
self.posi=self.change_pos(pos)
k.leftClick(self.posi)
def change_pos(self, pos: int):
img = k.screenshot(region=[0, 950, 600, 50]) # 分别代表：左上角坐标，宽高
img = cv.cvtColor(np.asarray(img), cv.COLOR_RGB2BGR)
ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang="ch")
thresh, img = cv.threshold(img, 70, 255, cv.THRESH_BINARY)
result = ocr.ocr(img=img)[0][pos][0]
print(result)
p1 = result[0]
p3 = result[2]
p4 = result[3]
x = int((p3[0] + p4[0]) / 2)
y = int((p1[1] + p4[1]) / 2) + 950
return x,y
def write(self,text):
k.typewrite(f'{text}')
def mysql(self,name='luffy',pasword=123456):
self.write(f'mysql -u {name} -p')
k.hotkey('enter')
self.write(f'{pasword}')
k.hotkey('enter')
self.write('system cls;')
k.hotkey('enter')实现
看下过程
速度很快的，一下就登录了，哈哈哈哈哈
把终端的位置给改了，看看
😃😃😃😃😃
需要识别，还是比较慢的
