et服装cad没有官方开发文档，没有宏录制，不知道隐藏设置，怎么用python做一个插件或者脚本来实现自动放码

嗯，用户想用Python为ET服装CAD开发插件或脚本实现自动放码，但问题是这个软件没有官方文档、宏录制功能和隐藏设置。这确实挺有挑战性的。首先，我得想想怎么在没有官方支持的情况下逆向工程软件的API或者找到其他接口。
可能的途径有几个：首先检查软件有没有提供COM接口或者.NET API，很多CAD软件会支持这些。用户可以用Python的pywin32库来调用COM对象，这样或许能访问到一些功能。比如像AutoCAD那样，通过COM与Python交互。
其次，看看软件的安装目录有没有示例脚本或者插件文件，有时候里面会有VBScript或JavaScript的例子，这些可以作为参考，转换成Python代码。如果有现成的脚本，可能能从中分析出可用的函数或方法。
然后，考虑UI自动化。如果软件没有开放的API，可能需要用像pyautogui这样的库来模拟鼠标键盘操作，录制用户操作步骤然后回放。不过这种方法稳定性差，容易受界面变动影响，而且效率可能不高。但对于没有其他办法的情况，这可能是一个临时解决方案。
另外，内存分析或网络接口的可能性比较低，但如果有的话，可能需要更高级的反编译技术，这可能会涉及法律问题，得提醒用户注意风险。
接下来，用户需要分解自动放码的具体步骤。比如，读取尺寸表、选择放码规则、生成放码点、应用规则、输出结果等。每个步骤可能需要不同的方法来实现，比如读取文件用Python的文件操作，界面操作用pyautogui，数据处理用pandas或numpy。
然后，建议用户从简单功能开始，比如读取DXF文件，用dxfgrabber库解析，处理数据后保存。虽然ET可能用自有格式，但如果有导出选项的话，这可能可行。另外，模拟按键操作来执行放码步骤，比如点击按钮、输入数值等，用pyautogui实现。
还要提到可能遇到的困难，比如控件识别问题，可能需要用图像识别或控件查看工具，比如Inspect.exe或UI Automation。不过这些方法比较复杂，需要耐心调试。
最后，建议用户加入开发者社区，看看有没有其他人逆向工程过这个软件，或者分享经验。同时提醒法律风险，确保不违反用户协议。
总结起来，步骤大致是：逆向工程找接口、UI自动化、分解任务分步实现，从简单开始逐步迭代，结合第三方库处理数据，最后测试优化。整个过程需要耐心和反复试验，可能得尝试多种方法组合使用。我将为您梳理在没有官方支持的情况下为ET服装CAD开发Python自动化工具的可行方案，请按照以下步骤逐步推进：
一、逆向工程基础准备

使用Spy++/Inspect.exe工具定位控件信息
获取放码功能按钮的Class Name和Handle
记录菜单项的快捷键组合（如Ctrl+Shift+G）

内存分析工具Cheat Engine
扫描放码参数的内存地址变化规律
定位关键数据结构的存储位置

二、自动化接口探索

COM接口检测（需管理员权限）：
import win32com.client
try:
et = win32com.client.GetActiveObject("ET.Application")
print("COM接口访问成功！版本:", et.Version)
except:
print("未检测到COM接口")
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Windows API注入方案：
import ctypes
user32 = ctypes.windll.user32
# 示例：发送放码快捷键
user32.keybd_event(0x12, 0, 0, 0) # Alt
user32.keybd_event(0x47, 0, 0, 0) # G
user32.keybd_event(0x47, 0, 2, 0) # Release
user32.keybd_event(0x12, 0, 2, 0)
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三、自动化放码流程实现

基于图像识别的操作：

import pyautogui
import cv2

训练放码按钮模板
button_pos = pyautogui.locateOnScreen('grading_btn.png', confidence=0.8)
if button_pos:
    pyautogui.click(button_pos)

2. DXF文件解析（需先导出）：

import dxfgrabber

def parse_pattern(file_path):
dxf = dxfgrabber.readfile(file_path)
for entity in dxf.entities:
if entity.dxftype == 'LWPOLYLINE':
print(f"获取版片轮廓点:{entity.points}")
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四、数据驱动放码示例
grading_rules = {
"S-M": {"胸围": -2, "腰围": -1.5, "袖长": -0.5},
"M-L": {"胸围": +2, "腰围": +1.5, "袖长": +0.5}
}

def apply_grading(rule):
for param, value in rule.items():
pyautogui.write(param) # 定位参数输入框
pyautogui.press('tab')
pyautogui.write(str(value))

pyautogui.hotkey('ctrl', 's') # 模拟保存操作
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五、优化建议

使用OpenCV改进图像识别稳定性：
def enhance_detection():
screenshot = cv2.imread('current_screen.png')
gray = cv2.cvtColor(screenshot, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# 添加形态学处理提高识别精度
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建立异常处理机制：

from PIL import ImageGrab


def safe_click(image_path):
    try:
        location = pyautogui.locateOnScreen(image_path, confidence=0.7)
        if location:
            pyautogui.click(location)
            return True
        else:
            ImageGrab.grab().save('error_screen.png')
            return False
    except Exception as e:
        print(f"操作失败: {str(e)}")
        return False

注意事项：
1. 操作延迟需模拟人工节奏（建议每个操作间加0.3-0.5秒间隔）
2. 不同屏幕分辨率需要重新校准坐标参数
3. 建议先在小样板上测试验证算法
4. 关键操作前建议创建系统还原点

进阶方案：
可尝试使用机器学习方法分析历史放码数据：

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 示例：建立放码规则预测模型
X = [[36, 28], [38, 30], [40, 32]] # 输入尺寸
y = [[38, 29], [40, 31], [42, 33]] # 目标尺寸

model = LinearRegression()
model.fit(X, y)
prediction = model.predict([[37, 29]])
print(f"预测放码结果: {prediction}")
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建议开发路线：

先用自动化实现单个版片的放码流程
逐步添加尺寸表导入功能（支持Excel/CSV）
实现规则模板保存和调用
添加日志记录和错误回溯功能
最终打包成exe工具供生产线使用

请务必注意：

定期备份原始版型文件
在非生产环境充分测试
不同软件版本可能需要调整参数
考虑加入人工复核环节确保质量