Python 技术篇-基于PyHook3+threading多线程实现鼠标单击事件和双击事件的识别实例演示

简介: Python 技术篇-基于PyHook3+threading多线程实现鼠标单击事件和双击事件的识别实例演示

           

这里我设定了一个变量 time_k1 秒的多线程延迟变量来控制。

# -*- coding: UTF8 -*-
import PyHook3
import pythoncom
import threading
time_k = 0;
def execute_script(time_k_old, action):
    '''
     作用:执行脚本
    '''
    try:
        global time_k
        if(time_k ==1):
            print(action + "单击动作")
        elif(time_k == 2):
            print(action + "双击动作")
    except Exception as e:
        print(e)
    time_k = 0;
# 监听到鼠标事件调用
def onMouseEvent(event):
    global m
    global time_k;
    try:
        if(event.MessageName != "mouse move"  and (event.MessageName == "mouse left up" or event.MessageName == "mouse right up")):   # 因为鼠标一动就会有很多mouse move,所以把这个过滤下,鼠标按下和抬起都会有记录,这里我们把抬起down操作过滤掉
            action = ""   # 记录左键还是右键点击
            if("right" in event.MessageName):
                action = "右键"
            elif("left" in event.MessageName):
                action = "左键"
            if(time_k == 0):
                time_k = 1;
                # 设定1秒后延迟执行
                threading.Timer(1, execute_script, (time_k, action)).start()
            elif(time_k == 1):
                time_k = 2;
            elif(time_k == 2):
                return False
        return True # 为True才会正常调用,如果为False的话,此次事件被拦截
    except Exception as e:
        print(e)
# 监听到键盘事件调用
def onKeyboardEvent(event):
    # print(event.Key)   # 返回按下的键
    return True
def main():
  # 创建管理器
    hm = PyHook3.HookManager()
    # 监听键盘
    hm.KeyDown = onKeyboardEvent   
    hm.HookKeyboard()  
    # 监听鼠标 
    hm.MouseAll = onMouseEvent   
    hm.HookMouse()
    # 循环监听
    pythoncom.PumpMessages() 
if __name__ == "__main__":
    main()

效果图如下:

image.png

喜欢的点个赞❤吧!

目录
相关文章
|
5月前
|
存储 监控 API
Python实战:跨平台电商数据聚合系统的技术实现
本文介绍如何通过标准化API调用协议,实现淘宝、京东、拼多多等电商平台的商品数据自动化采集、清洗与存储。内容涵盖技术架构设计、Python代码示例及高阶应用(如价格监控系统),提供可直接落地的技术方案,帮助开发者解决多平台数据同步难题。
|
4月前
|
数据可视化 大数据 关系型数据库
基于python大数据技术的医疗数据分析与研究
在数字化时代,医疗数据呈爆炸式增长,涵盖患者信息、检查指标、生活方式等。大数据技术助力疾病预测、资源优化与智慧医疗发展,结合Python、MySQL与B/S架构,推动医疗系统高效实现。
|
5月前
|
数据采集 存储 XML
Python爬虫技术:从基础到实战的完整教程
最后强调: 父母法律法规限制下进行网络抓取活动; 不得侵犯他人版权隐私利益; 同时也要注意个人安全防止泄露敏感信息.
847 19
|
4月前
|
Java 调度 数据库
Python threading模块:多线程编程的实战指南
本文深入讲解Python多线程编程,涵盖threading模块的核心用法:线程创建、生命周期、同步机制(锁、信号量、条件变量)、线程通信(队列)、守护线程与线程池应用。结合实战案例,如多线程下载器,帮助开发者提升程序并发性能,适用于I/O密集型任务处理。
430 0
|
6月前
|
数据采集 机器学习/深度学习 数据可视化
Python量化交易:结合爬虫与TA-Lib技术指标分析
Python量化交易:结合爬虫与TA-Lib技术指标分析
|
7月前
|
数据采集 自然语言处理 分布式计算
大数据岗位技能需求挖掘:Python爬虫与NLP技术结合
大数据岗位技能需求挖掘:Python爬虫与NLP技术结合
|
5月前
|
数据采集 机器学习/深度学习 人工智能
Python:现代编程的首选语言
Python:现代编程的首选语言
397 102
|
5月前
|
数据采集 机器学习/深度学习 算法框架/工具
Python:现代编程的瑞士军刀
Python:现代编程的瑞士军刀
385 104
|
5月前
|
人工智能 自然语言处理 算法框架/工具
Python:现代编程的首选语言
Python:现代编程的首选语言
298 103

推荐镜像

更多