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长期有效,如何一步步的用python制作游戏外挂
分类:编程

[接活]python爬虫,小活当天完成,先完成任务后给报酬,价格你说了算,长期有效。

玩过电脑游戏的同学对于外挂肯定不陌生,但是你在用外挂的时候有没有想过如何做一个外挂呢?(当然用外挂不是那么道义哈,呵呵),那我们就来看一下如何用python来制作一个外挂。。。。

1 什么是redis?

 

Redis 是一个基于内存的高性能key-value数据库。 (有空再补充,有理解错误或不足欢迎指正)

 

完成任务包括给数据和程序,你完全满意才付报酬,不用预先支付任何费用。如果不满意,无须支付任何费用。

澳门新葡亰手机版,我打开了4399小游戏网,点开了一个不知名的游戏,唔,做寿司的,有材料在一边,客人过来后说出他们的要求,你按照菜单做好端给他便好~ 为啥这么有难度?8种菜单记不清,点点就点错,鼠标还不好使肌肉劳损啥的伤不起啊……

2 Reids的特点

 

Redis本质上是一个Key-Value类型的内存数据库,很像memcached,整个数据库统统加载在内存当中进行操作,定期通过异步操作把数据库数据flush到硬盘上进行保存。因为是纯内存操作,Redis的性能非常出色,每秒可以处理超过 10万次读写操作,是已知性能最快的Key-Value DB。

Redis的出色之处不仅仅是性能,Redis最大的魅力是支持保存多种数据结构,此外单个value的最大限制是1GB,不像 memcached只能保存1MB的数据,因此Redis可以用来实现很多有用的功能,比方说用他的List来做FIFO双向链表,实现一个轻量级的高性 能消息队列服务,用他的Set可以做高性能的tag系统等等。另外Redis也可以对存入的Key-Value设置expire时间,因此也可以被当作一 个功能加强版的memcached来用。

Redis的主要缺点是数据库容量受到物理内存的限制,不能用作海量数据的高性能读写,因此Redis适合的场景主要局限在较小数据量的高性能操作和运算上。

澳门新葡亰手机版 1

也不用提前约定报酬数额。只需直截了当给我需求,我会快速回复我能不能做好。

首先要声明,这里的游戏外挂的概念,和那些大型网游里的外挂可不同,不能自动打怪,不能喝药不能躲避GM…… 那做这个外挂有啥用?问的好,没用,除了可以浪费你一点时间,提高一下编程技术,增加一点点点点点点的做外挂的基础以外,毫无用处,如果您是以制作一个惊天地泣鬼神不开则已一开立刻超神的外挂为目标过来的话,恐怕要让您失望了,请及早绕道。我的目的很简单,就是自动玩这款小游戏而已。

3 Redis支持的数据类型

 

Redis通过Key-Value的单值不同类型来区分, 以下是支持的类型:
Strings
Lists
Sets 求交集、并集
Sorted Set 
hashes

我本身有固定收入,兼职只为饭补。所以价格你说了算。中介也可以接受。

工具的准备

4 为什么redis需要把所有数据放到内存中?

 

Redis为了达到最快的读写速度将数据都读到内存中,并通过异步的方式将数据写入磁盘。所以redis具有快速和数据持久化的特征。如果不将数据放在内存中,磁盘I/O速度为严重影响redis的性能。在内存越来越便宜的今天,redis将会越来越受欢迎。
如果设置了最大使用的内存,则数据已有记录数达到内存限值后不能继续插入新值。

 

有需求联系 QQ 284339296

需要安装autopy和PIL以及pywin32包。autopy是一个自动化操作的python库,可以模拟一些鼠标、键盘事件,还能对屏幕进行访问,本来我想用win32api来模拟输入事件的,发现这个用起来比较简单,最厉害的是它是跨平台的,请搜索安装;而PIL那是大名鼎鼎了,Python图像处理的No.1,下面会说明用它来做什么;pywin32其实不是必须的,但是为了方便(鼠标它在自己动着呢,如何结束它呢),还是建议安装一下,哦对了,我是在win平台上做的,外挂大概只有windows用户需要吧?
截屏和图像处理工具
截屏是获取游戏图像以供分析游戏提示,其实没有专门的工具直接Print Screen粘贴到图像处理工具里也可以。我用的是PicPick,相当好用,而且个人用户是免费的;而图像处理则是为了获取各种信息的,我们要用它得到点菜图像后保存起来,供外挂分析判断。我用的是PhotoShop… 不要告诉Adobe,其实PicPick中自带的图像编辑器也足够了,只要能查看图像坐标和剪贴图片就好饿了,只不过我习惯PS了~
编辑器
这个我就不用说了吧,写代码得要个编辑器啊!俺用VIM,您若愿意用写字板也可以……
原理分析

5 Redis是单进程单线程的

redis利用队列技术将并发访问变为串行访问,消除了传统数据库串行控制的开销

 

本人在家远程工作,此贴长期有效!!!

外挂的历史啥的我不想说啦,有兴趣请谷歌或度娘(注:非技术问题尽可以百度)。

6 虚拟内存

 

当你的key很小而value很大时,使用VM的效果会比较好.因为这样节约的内存比较大.
当你的key不小时,可以考虑使用一些非常方法将很大的key变成很大的value,比如你可以考虑将key,value组合成一个新的value.

vm-max-threads这个参数,可以设置访问swap文件的线程数,设置最好不要超过机器的核数,如果设置为0,那么所有对swap文件的操作都是串行的.可能会造成比较长时间的延迟,但是对数据完整性有很好的保证.

 

自己测试的时候发现用虚拟内存性能也不错。如果数据量很大,可以考虑分布式或者其他数据库

 

看这个游戏,有8种菜,每种菜都有固定的做法,顾客一旦坐下来,头顶上就会有一个图片,看图片就知道他想要点什么菜,点击左边原料区域,然后点击一下……不知道叫什么,像个竹简一样的东西,菜就做完了,然后把做好的食物拖拽到客户面前就好了。

7 分布式

 

redis支持主从的模式。原则:Master会将数据同步到slave,而slave不会将数据同步到master。Slave启动时会连接master来同步数据。

 

这是一个典型的分布式读写分离模型。我们可以利用master来插入数据,slave提供检索服务。这样可以有效减少单个机器的并发访问数量

 

顾客头上显示图片的位置是固定的,总共也只有四个位置,我们可以逐一分析,而原料的位置也是固定的,每种菜的做法更是清清楚楚,这样一来我们完全可以判断,程序可以很好的帮我们做出一份一份的佳肴并奉上,于是钱滚滚的来:)

8 读写分离模型

 

通过增加Slave DB的数量,读的性能可以线性增长。为了避免Master DB的单点故障,集群一般都会采用两台Master DB做双机热备,所以整个集群的读和写的可用性都非常高。

读写分离架构的缺陷在于,不管是Master还是Slave,每个节点都必须保存完整的数据,如果在数据量很大的情况下,集群的扩展能力还是受限于单个节点的存储能力,而且对于Write-intensive类型的应用,读写分离架构并不适合。

                                        

autopy介绍

9 数据分片模型

 

为了解决读写分离模型的缺陷,可以将数据分片模型应用进来。

可以将每个节点看成都是独立的master,然后通过业务实现数据分片。

结合上面两种模型,可以将每个master设计成由一个master和多个slave组成的模型。

 

10 Redis的回收策略

 

volatile-lru:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选最近最少使用的数据淘汰

 

volatile-ttl:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选将要过期的数据淘汰

 

volatile-random:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中任意选择数据淘汰

 

allkeys-lru:从数据集(server.db[i].dict)中挑选最近最少使用的数据淘汰

 

allkeys-random:从数据集(server.db[i].dict)中任意选择数据淘汰

 

no-enviction(驱逐):禁止驱逐数据

 

11. 使用Redis有哪些好处?

 

(1) 速度快,因为数据存在内存中,类似于HashMap,HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1)

 

(2) 支持丰富数据类型,支持string,list,set,sorted set,hash

 

(3) 支持事务,操作都是原子性,所谓的原子性就是对数据的更改要么全部执行,要么全部不执行

 

(4) 丰富的特性:可用于缓存,消息,按key设置过期时间,过期后将会自动删除

 

12. redis相比memcached有哪些优势?

 

(1) memcached所有的值均是简单的字符串,redis作为其替代者,支持更为丰富的数据类型

 

(2) redis的速度比memcached快很多

 

(3) redis可以持久化其数据

 

13. redis常见性能问题和解决方案:

 

(1) Master最好不要做任何持久化工作,如RDB内存快照和AOF日志文件

 

(2) 如果数据比较重要,某个Slave开启AOF备份数据,策略设置为每秒同步一次

 

(3) 为了主从复制的速度和连接的稳定性,Master和Slave最好在同一个局域网内

 

(4) 尽量避免在压力很大的主库上增加从库

 

(5) 主从复制不要用图状结构,用单向链表结构更为稳定,即:Master <- Slave1 <- Slave2 <- Slave3...

 

这样的结构方便解决单点故障问题,实现Slave对Master的替换。如果Master挂了,可以立刻启用Slave1做Master,其他不变。

 

14. MySQL里有2000w数据,redis中只存20w的数据,如何保证redis中的数据都是热点数据

 

 相关知识:redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候,就会施行数据淘汰策略。redis 提供 6种数据淘汰策略:

 

voltile-lru:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选最近最少使用的数据淘汰

 

volatile-ttl:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选将要过期的数据淘汰

 

volatile-random:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中任意选择数据淘汰

 

allkeys-lru:从数据集(server.db[i].dict)中挑选最近最少使用的数据淘汰

 

allkeys-random:从数据集(server.db[i].dict)中任意选择数据淘汰

 

no-enviction(驱逐):禁止驱逐数据

 

15. Memcache与Redis的区别都有哪些?

 

1)、存储方式

 

Memecache把数据全部存在内存之中,断电后会挂掉,数据不能超过内存大小。

 

Redis有部份存在硬盘上,这样能保证数据的持久性。

 

2)、数据支持类型

 

Memcache对数据类型支持相对简单。

 

Redis有复杂的数据类型。

 

3)、使用底层模型不同

 

它们之间底层实现方式 以及与客户端之间通信的应用协议不一样。

 

Redis直接自己构建了VM 机制 ,因为一般的系统调用系统函数的话,会浪费一定的时间去移动和请求。

 

4),value大小

 

redis最大可以达到1GB,而memcache只有1MB

 

16. Redis 常见的性能问题都有哪些?如何解决?

 

1).Master写内存快照,save命令调度rdbSave函数,会阻塞主线程的工作,当快照比较大时对性能影响是非常大的,会间断性暂停服务,所以Master最好不要写内存快照。

 

2).Master AOF持久化,如果不重写AOF文件,这个持久化方式对性能的影响是最小的,但是AOF文件会不断增大,AOF文件过大会影响Master重启的恢复速度。Master最好不要做任何持久化工作,包括内存快照和AOF日志文件,特别是不要启用内存快照做持久化,如果数据比较关键,某个Slave开启AOF备份数据,策略为每秒同步一次。

 

3).Master调用BGREWRITEAOF重写AOF文件,AOF在重写的时候会占大量的CPU和内存资源,导致服务load过高,出现短暂服务暂停现象。

 

4). Redis主从复制的性能问题,为了主从复制的速度和连接的稳定性,Slave和Master最好在同一个局域网内

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17, redis 最适合的场景

 

Redis最适合所有数据in-momory的场景,虽然Redis也提供持久化功能,但实际更多的是一个disk-backed的功能,跟传统意义上的持久化有比较大的差别,那么可能大家就会有疑问,似乎Redis更像一个加强版的Memcached,那么何时使用Memcached,何时使用Redis呢?

 

如果简单地比较Redis与Memcached的区别,大多数都会得到以下观点:

  • Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据,同时还提供list,set,zset,hash等数据结构的存储。

  • Redis支持数据的备份,即master-slave模式的数据备份。

  • Redis支持数据的持久化,可以将内存中的数据保持在磁盘中,重启的时候可以再次加载进行使用。

 

(1)、会话缓存(Session Cache)

最常用的一种使用Redis的情景是会话缓存(session cache)。用Redis缓存会话比其他存储(如Memcached)的优势在于:Redis提供持久化。当维护一个不是严格要求一致性的缓存时,如果用户的购物车信息全部丢失,大部分人都会不高兴的,现在,他们还会这样吗?

 

幸运的是,随着 Redis 这些年的改进,很容易找到怎么恰当的使用Redis来缓存会话的文档。甚至广为人知的商业平台Magento也提供Redis的插件。

 

(2)、全页缓存(FPC)

除基本的会话token之外,Redis还提供很简便的FPC平台。回到一致性问题,即使重启了Redis实例,因为有磁盘的持久化,用户也不会看到页面加载速度的下降,这是一个极大改进,类似PHP本地FPC。

 

再次以Magento为例,Magento提供一个插件来使用Redis作为全页缓存后端。

 

此外,对WordPress的用户来说,Pantheon有一个非常好的插件  wp-redis,这个插件能帮助你以最快速度加载你曾浏览过的页面。

 

(3)、队列

Reids在内存存储引擎领域的一大优点是提供 list 和 set 操作,这使得Redis能作为一个很好的消息队列平台来使用。Redis作为队列使用的操作,就类似于本地程序语言(如Python)对 list 的 push/pop 操作。

 

如果你快速的在Google中搜索“Redis queues”,你马上就能找到大量的开源项目,这些项目的目的就是利用Redis创建非常好的后端工具,以满足各种队列需求。例如,Celery有一个后台就是使用Redis作为broker,你可以从这里去查看。

 

(4),排行榜/计数器

Redis在内存中对数字进行递增或递减的操作实现的非常好。集合(Set)和有序集合(Sorted Set)也使得我们在执行这些操作的时候变的非常简单,Redis只是正好提供了这两种数据结构。所以,我们要从排序集合中获取到排名最靠前的10个用户–我们称之为“user_scores”,我们只需要像下面一样执行即可:

 

当然,这是假定你是根据你用户的分数做递增的排序。如果你想返回用户及用户的分数,你需要这样执行:

 

ZRANGE user_scores 0 10 WITHSCORES

 

Agora Games就是一个很好的例子,用Ruby实现的,它的排行榜就是使用Redis来存储数据的,你可以在这里看到。

 

(5)、发布/订阅

最后(但肯定不是最不重要的)是Redis的发布/订阅功能。发布/订阅的使用场景确实非常多。我已看见人们在社交网络连接中使用,还可作为基于发布/订阅的脚本触发器,甚至用Redis的发布/订阅功能来建立聊天系统!(不,这是真的,你可以去核实)。

 

Redis提供的所有特性中,我感觉这个是喜欢的人最少的一个,虽然它为用户提供如果此多功能。

github上有一篇很不错的入门文章,虽然是英文但是很简单,不过我还是摘几个这次用得到的说明一下,以显示我很勤劳。

移动鼠标

1 import autopy
2 autopy.mouse.move(100, 100) # 移动鼠标
3 autopy.mouse.smooth_move(400, 400) # 平滑移动鼠标(上面那个是瞬间的)

这个命令会让鼠标迅速移动到指定屏幕坐标,你知道什么是屏幕坐标的吧,左上角是(0,0),然后向右向下递增,所以1024×768屏幕的右下角坐标是……你猜对了,是(1023,767)。

不过有些不幸的,如果你实际用一下这个命令,然后用autopy.mouse.get_pos()获得一下当前坐标,发现它并不在(100,100)上,而是更小一些,比如我的机器上是(97,99),和分辨率有关。这个移动是用户了和windows中mouse_event函数,若不清楚api的,知道这回事就好了,就是这个坐标不是很精确的。像我一样很好奇的,可以去读一下autopy的源码,我发现他计算绝对坐标算法有问题:

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