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Python break语句，就像在C语言中，打破了最小封闭for或while循环。
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break语句用来终止循环语句，即循环条件没有False条件或者序列还没被完全递归完，也会停止执行循环语句。
break语句用在while和for循环中。
如果您使用嵌套循环，break语句将停止执行最深层的循环，并开始执行下一行代码。
原项目地址：wangshub/wechat_jump_game
教你用Python来玩微信跳一跳
本项目源码：yangyiLTS/wechat_jump_game_iOS
目前已有的iOS跳一跳辅助需要macOS环境下的WebDriverAgentRunner。而现在介绍的方法在Windows环境下物理实现，不需要macOS也不需要越狱。
先上效果
运行环境工具
Python 3.6 in Windows
Python Pillow库
局域网环境
iToools Airplayer
树莓派或arduino （本文使用树莓派）
SG90 舵机
杜邦线、纸板
一小块海绵
橙子或其它多汁水果（可选）
基本思路使用iOS自带Airplay服务将游戏画面投影到电脑上。使用Pillow库截取电脑屏幕，获得游戏画面。分析图片，计算出跳跃距离，乘以时间系数获得按压时间。将按压时间发送至树莓派，树莓派控制舵机点击手机屏幕。原理步骤
舵机 控制器部分
树莓派（OS：Raspbian Jessie）连接上局域网，下载servo_control.py到树莓派。拿一根杜邦线粘在舵机的摆臂上，并且固定好舵机在纸板上，如图：
取一小块海绵，约10mm*10mm*5mm，不必太精确。海绵中间挖一个小洞。大概是这样：
海绵上滴水浸透，放在手机屏幕上“再来一次”的位置。杜邦线的另一头插进橙子。（触发电容屏需要在屏幕上形成一个电场，我尝试过连接干电池负极的方案，但是效果不理想，最后不得已拿了室友的一个橙子。当然，一直捏着或者含着导线也是可以的。）
舵机连接上树莓派，电源使用5v（Pin #04，Pin #06），舵机控制线接在GPIO18(Pin #12)。
需要根据实际安装位置调整舵机高点和低点位置（范围： 2.5~12.5）
servo_down = 3.8 servo_up = 5
最终效果
Windows 部分
下载Airplayer（免安装，暂无捆绑）
配置Airplayer，画质什么的统统调到最高。启动iPhone上的Airplay，然后可以在电脑上看到iPhone画面，游戏运行时需要Airplayer全屏显示。
安装Pillow库，本文使用Pillow库的ImageGrab截屏，截屏代码：
im = ImageGrab.grab((654, 0, 1264, 1080)） im.save('a.png', 'png')
下载wechat_jump_auto_iOS_Win.py，我的显示器分辨率是1920*1080，手机是iPhone7。如果使用不同的设备需要更改时间系数等参数。
由于Airplay传输画面时会压缩，获取的游戏画面会有颜色偏差。我修改了原算法的一些参数，增大了颜色上的宽容度，在测试中已经达到一个比较好的准确率。
wechat_jump_auto_iOS_Win.py 计算出跳跃距离后，会调用socket库把跳跃时间发送到树莓派上，其中ip地址需要修改为实际树莓派的ip地址。
ip_addr = 'rasp_ip'
运行打开游戏画面，Airplayer窗口全屏树莓派上运行servo_control.py ，监听9999端口，等待Win的计算结果Windows运行wechat_jump_auto_iOS_Win.py海绵放在“再来一次”的位置可以自动重新开始，然后就会一直自动刷分问题其它
由于是物理点击屏幕，会产生一定的操作误差。操作误差由时间常数误差、舵机运动时间、杜邦线触点插进海绵的深度等等因素引起。而当前使用的算法在一种情况下会出现误差叠加的问题。
Z形路径误差累积过程
舵机的摆动角度和时间系数没有绝对的数值，需要慢慢尝试，当前使用的时间系数是2.43。
可以使用arduino + pyfirmata组合控制舵机，成本比较低，不需要网络传输计算结果。因为我的arduino前些天送给了女票，所以还没有使用arduino的方案。
这个游戏在跳了200+次之后方块会变的非常小（如题图），已经不是普通人类所能做到的。研究了外挂之后才知道手玩高分有多难，大家还是不要刷分了，会没朋友的。
Python作为一个设计优秀的程序语言，现在已广泛应用于各种领域，依靠其强大的第三方类库，Python在各个领域都能发挥巨大的作用。
下面我们就来看一下python中常用到的库：
数值计算库：
1. NumPy
支持多维数组与矩阵运算，也针对数组运算提供大量的数学函数库。通常与SciPy和Matplotlib一起使用，支持比Python更多种类的数值类型，其中定义的最重要的对象是称为ndarray的n维数组类型，用于描述相同类型的元素集合，可以使用基于0的索引访问集合中元素。
2. SciPy
在NumPy库的基础上增加了众多的数学、科学及工程计算中常用的库函数，如线性代数、常微分方程数值求解、信号处理、图像处理、稀疏矩阵等，可进行插值处理、信号滤波，以及使用C语言加速计算。
3. Pandas
基于NumPy的一种工具，为解决数据分析任务而生。纳入大量库和一些标准的数据模型，提供高效地操作大型数据集所需的工具及大量的能快速便捷处理数据的函数和方法，为时间序列分析提供很好的支持，提供多种数据结构，如Series、Time-Series、DataFrame和Panel。
数据可视化库：
4. Matplotlib
第一个Python可视化库，有许多别的程序库都是建立在其基础上或者直接调用该库，可以很方便地得到数据的大致信息，功能非常强大，但也非常复杂。
5. Seaborn
利用了Matplotlib，用简洁的代码来制作好看的图表。与Matplotlib最大的区别为默认绘图风格和色彩搭配都具有现代美感。
6. ggplot
基于R的一个作图库ggplot2，同时利用了源于《图像语法》（The Grammar of Graphics）中的概念，允许叠加不同的图层来完成一幅图，并不适用于制作非常个性化的图像，为操作的简洁度而牺牲了图像的复杂度。
7. Bokeh
跟ggplot一样，Bokeh也基于《图形语法》的概念。与ggplot不同之处为它完全基于Python而不是从R处引用。长处在于能用于制作可交互、可直接用于网络的图表。图表可以输出为JSON对象、HTML文档或者可交互的网络应用。
8. Plotly
可以通过Python notebook使用，与Bokeh一样致力于交互图表的制作，但提供在别的库中几乎没有的几种图表类型，如等值线图、树形图和三维图表。
9. pygal
与Bokeh和Plotly一样，提供可直接嵌入网络浏览器的可交互图像。与其他两者的主要区别在于可将图表输出为SVG格式，所有的图表都被封装成方法，且默认的风格也很漂亮，用几行代码就可以很容易地制作出漂亮的图表。
10. geoplotlib
用于制作地图和地理相关数据的工具箱。可用来制作多种地图，比如等值区域图、热度图、点密度图。必须安装Pyglet（一个面向对象编程接口）方可使用。
11. missingno
用图像的方式快速评估数据缺失的情况，可根据数据的完整度对数据进行排序或过滤，或者根据热度图或树状图对数据进行修正。
web开发库：
12. Django
一个高级的Python Web框架，支持快速开发，提供从模板引擎到ORM所需的一切东西，使用该库构建App时，必须遵循Django的方式。
13. Socket
一个套接字通讯底层库，用于在服务器和客户端间建立TCP或UDP连接，通过连接发送请求与响应。
14. Flask
一个基于Werkzeug、Jinja 2的Python轻量级框架（microframework），默认配备Jinja模板引擎，也包含其他模板引擎或ORM供选择，适合用来编写API服务（RESTful rervices）。
15. Twisted
一个使用Python实现的基于事件驱动的网络引擎框架，建立在deferred object之上，一个通过异步架构实现的高性能的引擎，不适用于编写常规的Web Apps，更适用于底层网络。
数据库管理：
16. MySQL-python
又称MySQLdb，是Python连接MySQL最流行的一个驱动，很多框架也基于此库进行开发。只支持Python 2.x，且安装时有许多前置条件。由于该库基于C语言开发，在Windows平台上的安装非常不友好，经常出现失败的情况，现在基本不推荐使用，取代品为衍生版本。
17. mysqlclient
完全兼容MySQLdb，同时支持Python 3.x，是Django ORM的依赖工具，可使用原生SQL来操作数据库，安装方式与MySQLdb一致。
18. PyMySQL
纯Python实现的驱动，速度比MySQLdb慢，最大的特点为安装方式简洁，同时也兼容MySQL-python。
19. SQLAlchemy
一种既支持原生SQL，又支持ORM的工具。ORM是Python对象与数据库关系表的一种映射关系，可有效提高写代码的速度，同时兼容多种数据库系统，如SQLite、MySQL、PostgreSQL，代价为性能上的一些损失。
自动化运维：
20. jumpsever跳板机
一种由Python编写的开源跳板机（堡垒机）系统，实现了跳板机的基本功能，包含认证、授权和审计，集成了Ansible、批量命令等。
支持WebTerminal Bootstrap编写，界面美观，自动收集硬件信息，支持录像回放、命令搜索、实时监控、批量上传下载等功能，基于SSH协议进行管理，客户端无须安装agent。主要用于解决可视化安全管理，因完全开源，容易再次开发。
21. Magedu分布式监控系统
一种用Python开发的自动化监控系统，可监控常用系统服务、应用、网络设备，可在一台主机上监控多个不同服务，不同服务的监控间隔可以不同，同一个服务在不同主机上的监控间隔、报警阈值可以不同，并提供数据可视化界面。
22. Magedu的CMDB
一种用Python开发的硬件管理系统，包含采集硬件数据、API、页面管理3部分功能，主要用于自动化管理笔记本、路由器等常见设备的日常使用。由服务器的客户端采集硬件数据，将硬件信息发送至API，API负责将获取的数据保存至数据库中，后台管理程序负责对服务器信息进行配置和展示。
23. 任务调度系统
一种由Python开发的任务调度系统，主要用于自动化地将一个服务进程分布到其他多个机器的多个进程中，一个服务进程可作为调度者依靠网络通信完成这一工作。
24. Python运维流程系统
一种使用Python语言编写的调度和监控工作流的平台，内部用于创建、监控和调整数据管道。允许工作流开发人员轻松创建、维护和周期性地调度运行工作流，包括了如数据存储、增长分析、Email发送、A/B测试等诸多跨多部门的用例。
GUI编程：
25. Tkinter
一个Python的标准GUI库，可以快速地创建GUI应用程序，可以在大多数的UNIX平台下使用，同样可以应用在Windows和Macintosh系统中，Tkinter 8.0的后续版本可以实现本地窗口风格，并良好地运行在绝大多数平台中。
26. wxPython
一款开源软件跨平台GUI库wxWidgets的Python封装和Python模块，是Python语言的一套优秀的GUI图形库，允许程序员很方便地创建完整的、功能健全的GUI用户界面。
27. PyQt
一个创建GUI应用程序的工具库，是Python编程语言和Qt的成功融合，可以运行在所有主要操作系统上，包括UNIX、Windows和Mac。PyQt采用双许可证，开发人员可以选择GPL和商业许可，从PyQt的版本4开始，GPL许可证可用于所有支持的平台。
28. PySide
一个跨平台的应用程式框架Qt的Python绑定版本，提供与PyQt类似的功能，并相容API，但与PyQt不同处为其使用LGPL授权。
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