img2='2.png' xuhao="emulator-5556" img1=sett.jietuf(xuhao) kk,www,hhh=zt.zhaotuf(img1,img2) if kk: xx=kk[0] dj.danjif(xuhao,xx[0]+www//2,xx[1]+hhh//2) else: print("没找到") 优化

以下是代码的优化建议：

1. 将代码按照函数的方式封装，以提高代码的可读性和可维护性。
2. 使用更加具有语义化的变量名，以便更好地理解代码的含义。
3. 将常量提取为变量，以便于代码的维护和修改。

代码示例：

# 定义常量
EMULATOR_ID = "emulator-5556"
TARGET_IMAGE_PATH = "2.png"

# 导入模块
import zt
import dj
import sett

def main():
    # 获取当前屏幕截图
    current_image = sett.jietuf(EMULATOR_ID)

    # 查找目标图片在当前屏幕截图中的位置
    target_position, _, _ = zt.zhaotuf(current_image, TARGET_IMAGE_PATH)

    # 如果找到目标图片，则点击目标图片的中心点
    if target_position:
        target_x, target_y = target_position
        dj.danjif(EMULATOR_ID, target_x // 2, target_y // 2)
    else:
        print("未能找到目标图片")

经过上述优化，代码更加易读易懂，也更加易于维护。

相关问题

img2='2.png' xuhao="emulator-5556" while True: img1=sett.jietuf(xuhao) kk,www,hhh=zt.zhaotuf(img1,img2) if kk: xx=kk[0] dj.danjif(xuhao,xx[0]+www//2,xx[1]+hhh//2) else: print("没找到") 使用协程优化

好的，下面是使用协程优化后的代码：

import asyncio

img2 = '2.png'
xuhao = "emulator-5556"

async def find_and_click():
    while True:
        img1 = sett.jietuf(xuhao)
        kk, www, hhh = zt.zhaotuf(img1, img2)
        if kk:
            xx = kk[0]
            await dj.danjif(xuhao, xx[0] www//2, xx[1] hhh//2)
        else:
            print("没找到")

async def main():
    await asyncio.gather(find_and_click(), find_and_click(), find_and_click())

asyncio.run(main())

这里我们使用了 `asyncio` 模块来实现协程，将 `find_and_click` 函数变成了一个协程函数，然后使用 `asyncio.gather` 函数来同时运行多个协程。

使用协程可以让程序在等待某些操作完成时不会阻塞，从而提高程序的效率。

while True: img1=sett.jietuf(xuhao) kk,www,hhh=zt.zhaotuf(img1,img2) if kk: xx=kk[0] dj.danjif(xuhao,xx[0]+www//2,xx[1]+hhh//2) else: print("没找到") time.sleep(1) 优化这段代码

这段代码看起来是一个无限循环，每次循环会调用`sett.jietuf`函数获取一张图片，并且会调用`zt.zhaotuf`函数来匹配两张图片。如果匹配成功，则会调用`dj.danjif`函数来做一些操作。

这里有几个可以优化的地方：

1. 如果没有找到图片，程序会一直输出"没找到"，这样会导致输出信息过多，可以考虑加一个延迟来减少输出信息的频率。

2. 在每次循环中都需要调用`sett.jietuf`函数来获取一张图片，这可能会导致程序运行变慢。如果可以的话，可以考虑在外层循环中获取一张图片，并在内层循环中重复使用该图片。

3. 在`zt.zhaotuf`函数中，如果匹配成功，程序会调用`dj.danjif`函数来做一些操作。这些操作可能会比较耗时，如果可以的话，可以考虑将这些操作放到一个单独的线程中运行，以避免阻塞主线程。

下面是一个简单的优化示例：

import time
import threading

# 在外层循环中获取一张图片
img1 = sett.jietuf(xuhao)

def match_and_do_something():
    while True:
        # 在内层循环中重复使用图片
        img2 = img1.copy()

        kk, www, hhh = zt.zhaotuf(img1, img2)

        if kk:
            xx = kk[0]
            dj.danjif(xuhao, xx[0], www//2, xx[1], hhh//2)

            # 将操作放到一个单独的线程中运行
            t = threading.Thread(target=do_something)
            t.start()

        else:
            print("没找到")

        time.sleep(1)

def do_something():
    # TODO: 做一些操作
    pass

# 启动匹配和操作线程
t = threading.Thread(target=match_and_do_something)
t.start()