felia 0.0.2

python & autohotkey

pyhotkey

介绍

python + autohotkey实现自动化办公, 只支持Windows环境。该项目处于开发阶段。

autohotkey是Windows下强大、易用的自动化脚本语言。

pyhotkey基于autohotkey实现了以下特性:

• 自动生成热键列表说明
• 借助python强大的生态，可以轻松自定义拓展和快速实现你需要的功能
• 借助autohotkey快速调用python脚本, 无需执行命令行或者双击python脚本
• 对autohotkey语法做了简单的封装, 程序自动生成ahk代码文件, 无需手工编写ahk代码

安装

1. 安装v1版本的autohotkey

2. git下载项目

git clone https://gitee.com/luzhenxiong/pyhotkey.git

3. 安装python依赖库

cd .\pyhotkey
pip install -r server\requirements.txt

4. 初始化sqlite, 在pyhotkey目录下执行

cd .\server
python manage.py migrate

快速上手

双击运行 server\autohotkey\bin\pyahk.ahk 脚本。

如果pyahk.ahk正常运行，按下 Alt + 1 , 将显示所有pyhotkey当前设置好的热键列表。

自定义热键脚本

在 server\autohotkey\script.py 增加以下内容:

class Example(AHK):
    
    @classmethod
    def add_hotkeys(cls):
        cls.add_hotkey(["Ctrl", "j"], cmds.Send("My First Script"))

接着，按下 Ctrl + Alt + r 重启 pyahk.ahk 脚本，自动生成的 Example.ahk 脚本放在 autohotkey/bin/lib 目录中。

#SingleInstance force  ; 单实例运行
#Persistent  ; 让脚本持续运行

^j::Send, My First Script

这是一个使用 Send 命令创建的一个包含热键的简单脚本, 当你按下热键后, 它会向窗口发送一段文字。

现在，打开记事本或者其他可以输入文字的地方然后按下 Ctrl 和 J。

调用python函数

对于已经掌握python但不熟悉autohotkey的开发者，简单的热键动作使用autohotkey应用程序即可。对于复杂一点的功能实现，可以考虑python实现，然后在ahk脚本中调用，下面将演示如何调用python自定义函数

接着前面的例子，继续修改script.py代码

def showinfo():
    from tkinter import messagebox
    messagebox.showinfo("callpython测试", ".ahk调用python函数!")
    
class Example(AHK):
    
    @classmethod
    def add_hotkeys(cls):
        cls.add_hotkey(["Ctrl", "j"], cmds.Send("My First Script"))
        cls.add_hotkey(["Ctrl", "p"], showinfo)

新增的cls.add_hotkey描述了按下热键 Ctrl + p 调用python函数 showinfo

修改完代码按下 Ctrl + Alt + r 重新生成ahk文件和启动，然后按下 Ctrl + p

pyhotkey内置的热键列表

• Ctrl + Alt + r : 重新加载pyahk.ahk
• Alt + 1 : pyahk帮助文档
• Alt + 2 : python官方中文文档
• Alt + 3 : autohotkey官方中文文档
• Alt + 4 : gitee仓库
• Alt + 5 : django文档
• Alt + 6 : Golang官网
• Alt + 7 : sphinx文档
• Alt + 8 : awesome python
• Alt + 9 : awesome go
• Alt + 0 : 百度一下
• Ctrl + Alt + q : Git命令学习
• Ctrl + Alt + p : 暂停脚本. 再次按下以恢复.

TODO

• 使用单独的浏览器进程弹出帮助文档
• 新增特性: 模式切换(定义多个ahk文件，同一时刻只能运行其中一个，但可以切换)
• 性能优化: 每次调用python前初始化django，影响执行时间