Skip to main content

All in one Warship Girls python package

Project description

AutoWSGR

MIT licensed

用python与c++实现的战舰少女R的自动化流水线 & 数据统计一体化脚本,提供 WSGR 游戏级别接口以及部分图像和原子操作接口。

近期更新

  • 支持了"美食联合作战" 活动 - 2022/11/20
  • 自动化决战功能(目前已支持 E5 E6),使用方式见examples/decesive_battle.py- 2022/10/26
  • 一体化日常挂机策略,使用方式见examples/auto_daily.py - 2022/10/5

功能

  • 无间断重复远征
  • 自动点击完成任务
  • 全自动出征,可通过简单的描述文本实现高可复用的自定义策略
    • 支持:战役、演习、常规战、当前活动地图
    • 即将支持:所有类型活动图、决战
  • 支持多种修理模式:快修大破、快修中破、澡堂修理(可指定船名)
  • 强容错性
    • 任何游戏界面,返回主页面,处理各种特殊点击需求
    • 游戏卡死、断网时自动重启游戏、模拟器
  • ctrl+alt+c 终止所有操作并退出程序

配置

前期准备

请自行安装 Python == 3.7,雷电模拟器战舰少女R

推荐分辨率为 1280x720,兼容其它分辨率,高级功能的使用对分辨率有特殊要求,详见下方。

image-20221006213603676

安装AutoWSGR

AutoWSGR 目前已支持通过 PyPI 进行部署,您可以通过以下命令一键安装稳定发布版(推荐):

$ pip install -U AutoWSGR

也可以通过以下命令从 GitHub 安装最新版:

$ pip install -U git+https://github.com/huan-yp/Auto-WSGR.git@main

在安装完成后,打开任意命令行并键入:

import AutoWSGR
print(AutoWSGR.__version__)

如果没有报错则说明安装成功。

(github 上的代码并不是稳定版本,如果出现无法解决的问题请使用 pip 安装稳定发布版本)

快速使用

样例代码在本项目的examples/文件夹下,您可以参考使用。计划在未来功能更新稳定后提供全面的中文文档。

建议先尝试一体化日常挂机策略(examples/auto_daily.py),在使用前你需要更改如下设置:

  • user_settings.yaml中的LDPLAYER_ROOT属性替换为您的雷电模拟器安装根目录

    LDPLAYER_ROOT: C:\leidian\LDPlayer9
    
  • 此外请确保雷电模拟器应用程序名为 dnplayer.exe,AutoWSGR将使用 {LDPLAYER_ROOT}\dnplayer.exe 命令启动模拟器。

启用高级功能

目前的高级功能主要指基于 easyocr 的,需要文字识别的功能,请按照以下说明进行配置。

该功能要求分辨率在 1280x720 及以上,推荐使用 1280x720

目前有以下功能属于高级功能:

  • 自动化决战

配置 ship_name.yaml

启用基于舰船识别功能需要配置 ship_name.yaml 文件,该文件相对路径为 AutoWSGR/data/ocr/ship_name.yaml

请将同一目录下的 shipname_example.yaml 文件复制进去,并对照您的船舱修改对应舰船名

shipname_example.yaml 文件中所有舰船名和游戏图鉴保持一致,当前更新到济南版本,欢迎 PR。

如果某一舰船有多艘,请使用以下格式填写:

No.1: # 胡德
	- 胡德荣耀
	- 胡德飙车
	- 胡德未改

注意,对于名字为一个字符的舰船,例如 "鹰"(某未改潜艇),识别效果较差,如果需要使用,请自行改为两字或以上。

本项目通过舰船名字唯一区分舰船,如果两艘舰船为同一名字(例如战列狮和战巡狮),那么她们被认为是同一艘舰船,为了避免出现不必要的麻烦,请保证需要使用到的舰船没有同名。

另外,由于 easyocr 工具本身可能没有收录一些中文字体, 所以无法识别部分生僻字, 经典例子是日系动物园和 "鲃鱼", 这里推荐把 "鲃鱼" 改名为 "肥鱼", 以解决相关问题, 以后会解决这个问题

配置 GPU

这一步不是必要的,如果进行配置,会有一定的执行效率提升,但不会很大,不建议配置。

使用了 easyocr 识别舰船,请参考 easyocr 的 GPU 配置方式。

未来开发任务

任务大致按优先级排序。

  • 浴场修复,任务调度系统(对轮换策略的支持)
  • 更完善的舰船解装逻辑。
  • 舰船掉落数据统计。
  • 建造,开发,强化,装备废弃等更多功能
  • 船舱扫描检查。
  • 舰船更换装备。

Project details


Release history Release notifications | RSS feed

Download files

Download the file for your platform. If you're not sure which to choose, learn more about installing packages.

Source Distribution

AutoWSGR-0.0.8.tar.gz (29.3 MB view details)

Uploaded Source

Built Distribution

AutoWSGR-0.0.8-py3-none-any.whl (26.2 MB view details)

Uploaded Python 3

File details

Details for the file AutoWSGR-0.0.8.tar.gz.

File metadata

  • Download URL: AutoWSGR-0.0.8.tar.gz
  • Upload date:
  • Size: 29.3 MB
  • Tags: Source
  • Uploaded using Trusted Publishing? No
  • Uploaded via: twine/4.0.1 CPython/3.9.15

File hashes

Hashes for AutoWSGR-0.0.8.tar.gz
Algorithm Hash digest
SHA256 976db399add1009fe3d3389f54ce907a4a0c5f76e9f7de6b19f17cf1b0a66487
MD5 104e449a39af6c60635c24dabb4579e9
BLAKE2b-256 ca498442d434f65bf3d9aa725a78f27494b83c45de972858a3685c3243150dc8

See more details on using hashes here.

File details

Details for the file AutoWSGR-0.0.8-py3-none-any.whl.

File metadata

  • Download URL: AutoWSGR-0.0.8-py3-none-any.whl
  • Upload date:
  • Size: 26.2 MB
  • Tags: Python 3
  • Uploaded using Trusted Publishing? No
  • Uploaded via: twine/4.0.1 CPython/3.9.15

File hashes

Hashes for AutoWSGR-0.0.8-py3-none-any.whl
Algorithm Hash digest
SHA256 4e6e730d9ca811f59969e9960da5d39f1daefe4cfcb2e724117a5aa9d7b810e1
MD5 1a24575355b63db4514aa59bebf14eee
BLAKE2b-256 f45fc70ecf3f58896efdfa99970f631b241d1c2264dae2ad9c92b89c7c06def5

See more details on using hashes here.

Supported by

AWS AWS Cloud computing and Security Sponsor Datadog Datadog Monitoring Fastly Fastly CDN Google Google Download Analytics Microsoft Microsoft PSF Sponsor Pingdom Pingdom Monitoring Sentry Sentry Error logging StatusPage StatusPage Status page