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用Python实现自动扫雷，挑战世界纪录！
来源：zhuanlan.zhihu.com/p/35755039
作者：Artrix
项目：github.com/ArtrixTech/BoomMine
中级 – 0.74秒 3BV/S=60.81
相信许多人很早就知道有扫雷这么一款经典的游（显卡测试）戏（软件），更是有不少人曾听说过中国雷圣，也是中国扫雷第一、世界综合排名第二的郭蔚嘉的顶顶大名。扫雷作为一款在Windows9x时代就已经诞生的经典游戏，从过去到现在依然都有着它独特的魅力：快节奏高精准的鼠标操作要求、快速的反应能力、刷新纪录的快感，这些都是扫雷给雷友们带来的、只属于扫雷的独一无二的兴奋点。
准备动手制作一套扫雷自动化软件之前，你需要准备如下一些工具/软件/环境
– 开发环境
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Python3 环境 – 推荐3.6或者以上 [更加推荐Anaconda3，以下很多依赖库无需安装]
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numpy依赖库 [如有Anaconda则无需安装]
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PIL依赖库 [如有Anaconda则无需安装]
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opencv-python
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win32gui、win32api依赖库
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支持Python的IDE [可选，如果你能忍受用文本编辑器写程序也可以]
– 扫雷软件
好啦，那么我们的准备工作已经全部完成了！让我们开始吧~
在去做一件事情之前最重要的是什么？是将要做的这件事情在心中搭建一个步骤框架。只有这样，才能保证在去做这件事的过程中，尽可能的做到深思熟虑，使得最终有个好的结果。我们写程序也要尽可能做到在正式开始开发之前，在心中有个大致的思路。
对于本项目而言，大致的开发过程是这样的：
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完成窗体内容截取部分
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完成雷块分割部分
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完成雷块类型识别部分
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完成扫雷算法
好啦，既然我们有了个思路，那就撸起袖子大力干！
其实对于本项目而言，窗体截取是一个逻辑上简单，实现起来却相当麻烦的部分，而且还是必不可少的部分。我们通过Spy++得到了以下两点信息：
class_name = "TMain"title_name = "Minesweeper Arbiter "
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ms_arbiter.exe的主窗体类别为”TMain”
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ms_arbiter.exe的主窗体名称为”Minesweeper Arbiter “
注意到了么？主窗体的名称后面有个空格。正是这个空格让笔者困扰了一会儿，只有加上这个空格，win32gui才能够正常的获取到窗体的句柄。
本项目采用了win32gui来获取窗体的位置信息，具体代码如下：
hwnd = win32gui.FindWindow(class_name, title_name)if hwnd:left, top, right, bottom = win32gui.GetWindowRect(hwnd)
通过以上代码，我们得到了窗体相对于整块屏幕的位置。之后我们需要通过PIL来进行扫雷界面的棋盘截取。
我们需要先导入PIL库
from PIL import ImageGrab然后进行具体的操作。
left += 15top += 101right -= 15bottom -= 43rect = (left, top, right, bottom)img = ImageGrab.grab().crop(rect)
聪明的你肯定一眼就发现了那些奇奇怪怪的Magic Numbers，没错，这的确是Magic Numbers，是我们通过一点点细微调节得到的整个棋盘相对于窗体的位置。
注意：这些数据仅在Windows10下测试通过，如果在别的Windows系统下，不保证相对位置的正确性，因为老版本的系统可能有不同宽度的窗体边框。
好啦，棋盘的图像我们有了，下一步就是对各个雷块进行图像分割了~
在进行雷块分割之前，我们事先需要了解雷块的尺寸以及它的边框大小。经过笔者的测量，在ms_arbiter下，每一个雷块的尺寸为16px*16px。
知道了雷块的尺寸，我们就可以进行每一个雷块的裁剪了。首先我们需要知道在横和竖两个方向上雷块的数量。
block_width, block_height = 16, 16blocks_x = int((right - left) / block_width)blocks_y = int((bottom - top) / block_height)
之后，我们建立一个二维数组用于存储每一个雷块的图像，并且进行图像分割，保存在之前建立的数组中。
def crop_block(hole_img, x, y):x1, y1 = x * block_width, y * block_heightx2, y2 = x1 + block_width, y1 + block_heightreturn hole_img.crop((x1, y1, x2, y2))blocks_img = [[0 for i in range(blocks_y)] for i in range(blocks_x)]for y in range(blocks_y):for x in range(blocks_x):blocks_img[x][y] = crop_block(img, x, y)
将整个图像获取、分割的部分封装成一个库，随时调用就OK啦~在笔者的实现中，我们将这一部分封装成了imageProcess.py，其中函数get_frame()用于完成上述的图像获取、分割过程。
这一部分可能是整个项目里除了扫雷算法本身之外最重要的部分了。笔者在进行雷块检测的时候采用了比较简单的特征，高效并且可以满足要求。
def analyze_block(self, block, location):block = imageProcess.pil_to_cv(block)block_color = block[8, 8]x, y = location[0], location[1]# -1:Not opened# -2:Opened but blank# -3:Un initialized# Openedif self.equal(block_color, self.rgb_to_bgr((192, 192, 192))):if not self.equal(block[8, 1], self.rgb_to_bgr((255, 255, 255))):self.blocks_num[x][y] = -2self.is_started = Trueelse:self.blocks_num[x][y] = -1elif self.equal(block_color, self.rgb_to_bgr((0, 0, 255))):self.blocks_num[x][y] = 1elif self.equal(block_color, self.rgb_to_bgr((0, 128, 0))):self.blocks_num[x][y] = 2elif self.equal(block_color, self.rgb_to_bgr((255, 0, 0))):self.blocks_num[x][y] = 3elif self.equal(block_color, self.rgb_to_bgr((0, 0, 128))):self.blocks_num[x][y] = 4elif self.equal(block_color, self.rgb_to_bgr((128, 0, 0))):self.blocks_num[x][y] = 5elif self.equal(block_color, self.rgb_to_bgr((0, 128, 128))):self.blocks_num[x][y] = 6elif self.equal(block_color, self.rgb_to_bgr((0, 0, 0))):if self.equal(block[6, 6], self.rgb_to_bgr((255, 255, 255))):# Is mineself.blocks_num[x][y] = 9elif self.equal(block[5, 8], self.rgb_to_bgr((255, 0, 0))):# Is flagself.blocks_num[x][y] = 0else:self.blocks_num[x][y] = 7elif self.equal(block_color, self.rgb_to_bgr((128, 128, 128))):self.blocks_num[x][y] = 8else:self.blocks_num[x][y] = -3self.is_mine_form = Falseif self.blocks_num[x][y] == -3 or not self.blocks_num[x][y] == -1:self.is_new_start = False
可以看到，我们采用了读取每个雷块的中心点像素的方式来判断雷块的类别，并且针对插旗、未点开、已点开但是空白等情况进行了进一步判断。具体色值是笔者直接取色得到的，并且屏幕截图的色彩也没有经过压缩，所以通过中心像素结合其他特征点来判断类别已经足够了，并且做到了高效率。
在本项目中，我们实现的时候采用了如下标注方式：
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1-8：表示数字1到8
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9：表示是地雷
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0：表示插旗
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-1：表示未打开
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-2：表示打开但是空白
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-3：表示不是扫雷游戏中的任何方块类型
通过这种简单快速又有效的方式，我们成功实现了高效率的图像识别。
这可能是本篇文章最激动人心的部分了。在这里我们需要先说明一下具体的扫雷算法思路：
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遍历每一个已经有数字的雷块，判断在它周围的九宫格内未被打开的雷块数量是否和本身数字相同，如果相同则表明周围九宫格内全部都是地雷，进行标记。
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再次遍历每一个有数字的雷块，取九宫格范围内所有未被打开的雷块，去除已经被上一次遍历标记为地雷的雷块，记录并且点开。
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如果以上方式无法继续进行，那么说明遇到了死局，选择在当前所有未打开的雷块中随机点击。（当然这个方法不是最优的，有更加优秀的解决方案，但是实现相对麻烦）
基本的扫雷流程就是这样，那么让我们来亲手实现它吧~
首先我们需要一个能够找出一个雷块的九宫格范围的所有方块位置的方法。因为扫雷游戏的特殊性，在棋盘的四边是没有九宫格的边缘部分的，所以我们需要筛选来排除掉可能超过边界的访问。
def generate_kernel(k, k_width, k_height, block_location):ls = []loc_x, loc_y = block_location[0], block_location[1]for now_y in range(k_height):for now_x in range(k_width):if k[now_y][now_x]:rel_x, rel_y = now_x - 1, now_y - 1ls.append((loc_y + rel_y, loc_x + rel_x))return lskernel_width, kernel_height = 3, 3# Kernel mode:[Row][Col]kernel = [[1, 1, 1], [1, 1, 1], [1, 1, 1]]# Left borderif x == 0:for i in range(kernel_height):kernel[i][0] = 0# Right borderif x == self.blocks_x - 1:for i in range(kernel_height):kernel[i][kernel_width - 1] = 0# Top borderif y == 0:for i in range(kernel_width):kernel[0][i] = 0# Bottom borderif y == self.blocks_y - 1:for i in range(kernel_width):kernel[kernel_height - 1][i] = 0# Generate the search mapto_visit = generate_kernel(kernel, kernel_width, kernel_height, location)
我们在这一部分通过检测当前雷块是否在棋盘的各个边缘来进行核的删除（在核中，1为保留，0为舍弃），之后通过generate_kernel函数来进行最终坐标的生成。
def count_unopen_blocks(blocks):count = 0for single_block in blocks:if self.blocks_num[single_block[1]][single_block[0]] == -1:count += 1return countdef mark_as_mine(blocks):for single_block in blocks:if self.blocks_num[single_block[1]][single_block[0]] == -1:self.blocks_is_mine[single_block[1]][single_block[0]] = 1unopen_blocks = count_unopen_blocks(to_visit)if unopen_blocks == self.blocks_num[x][y]:mark_as_mine(to_visit)
在完成核的生成之后，我们有了一个需要去检测的雷块“地址簿”：to_visit。之后，我们通过count_unopen_blocks函数来统计周围九宫格范围的未打开数量，并且和当前雷块的数字进行比对，如果相等则将所有九宫格内雷块通过mark_as_mine函数来标注为地雷。
def mark_to_click_block(blocks):for single_block in blocks:# Not Mineif not self.blocks_is_mine[single_block[1]][single_block[0]] == 1:# Click-ableif self.blocks_num[single_block[1]][single_block[0]] == -1:# Source Syntax: [y][x] - Convertedif not (single_block[1], single_block[0]) in self.next_steps:self.next_steps.append((single_block[1], single_block[0]))def count_mines(blocks):count = 0for single_block in blocks:if self.blocks_is_mine[single_block[1]][single_block[0]] == 1:count += 1return countmines_count = count_mines(to_visit)if mines_count == block:mark_to_click_block(to_visit)
扫雷流程中的第二步我们也采用了和第一步相近的方法来实现。先用和第一步完全一样的方法来生成需要访问的雷块的核，之后生成具体的雷块位置，通过count_mines函数来获取九宫格范围内所有雷块的数量，并且判断当前九宫格内所有雷块是否已经被检测出来。
如果是，则通过mark_to_click_block函数来排除九宫格内已经被标记为地雷的雷块，并且将剩余的安全雷块加入next_steps数组内。
# Analyze the number of blocksself.iterate_blocks_image(BoomMine.analyze_block)# Mark all minesself.iterate_blocks_number(BoomMine.detect_mine)# Calculate where to clickself.iterate_blocks_number(BoomMine.detect_to_click_block)if self.is_in_form(mouseOperation.get_mouse_point()):for to_click in self.next_steps:on_screen_location = self.rel_loc_to_real(to_click)mouseOperation.mouse_move(on_screen_location[0], on_screen_location[1])mouseOperation.mouse_click()
在最终的实现内，笔者将几个过程都封装成为了函数，并且可以通过iterate_blocks_number方法来对所有雷块都使用传入的函数来进行处理，这有点类似Python中Filter的作用。
之后笔者做的工作就是判断当前鼠标位置是否在棋盘之内，如果是，就会自动开始识别并且点击。具体的点击部分，笔者采用了作者为”wp”的一份代码（从互联网搜集而得），里面实现了基于win32api的窗体消息发送工作，进而完成了鼠标移动和点击的操作。具体实现封装在mouseOperation.py中，有兴趣可以在文末的Github Repo中查看。
作者的记录
这张录像最后的点击部分遇到了死局，最终是通过随机完成的
笔者还实现了在新开局的时候随机点击来开出局面的功能，不过由于比较简单，所以详细解析就不在这里贴出啦~
注明一下：如果在实验的时候发现会有雷块炸掉的情况，不要担心，这是因为当前已经遇到了死局，没法通过本项目的算法来进行直接的推断了，这个时候程序会随机进行点击，有一定几率炸裂哦！
项目完整代码/GitHub地址：
https://github.com/ArtrixTech/BoomMine
我的投资体系，是写出来的
我是2018年年底开始做职业投资的，“职业投资人”这个称呼比较有趣，不同人有不同的理解。对我来说，这里面有两个限定，一个是“职业投资”，代表着我的工作内容和性质，就是说我是以投资为职业的，另一个就是“人”这个后缀，表明了我只是一个个体，从调研、资料整理、宏观研究和微观研究，到最终做出交易决策，都是我自己独立来完成。
投资是一件很孤独的事情，好在还有雪球和雪球上的朋友。2019年开始，我加大了写文章的密度，主要原因是整理自己的一些思路，表达自己的一些观点，希望能在雪球上得到思想的碰撞，以便进一步完善自己的研究，不断提升自己的认识。
最开始的时候，我写地产比较多。虽然我之前20多年一直在做房地产，但研究地产股的时候，很多东西不是了解行业就可以的，股票有很多自己专门的知识和体系，我现在的不少认识，也都是在一篇篇文章中不断提升的。后来一些认识沉淀下来，就有了《看透地产股-从价值投资的根本逻辑出发》这本书。
虽然2021年下半年，行业突变，很多东西发生了一些方向性调整，但大逻辑并无变化。地产仍然是最大的行业，仍然要肩负使命，继续扮演自己“支柱产业”的角色。这种剧烈的供给侧出清，确实大大缩短了行业集中化的进程，对于活下来的头部企业来说，日子要比之前预期变得更舒服了。
到了2020年，从年初到年尾，市场一直在大幅波动。国内疫情影响和国际形势的变化，让每一个投资者都面临着全新的市场变化。包括下半年“赛道”说法盛行，很多个股都出现了令人目瞪口呆的估值。这对价值投资来说，是一个很有冲击力的考验。
这一年，我写的大多数是关于投资理念的文章。有些钱因为不懂才能赚得到，有些钱因为懂所以赚不到。投资者用赚钱来评判成败是天经地义的，但赚钱指的是长期稳定的收益，短期的钱赚得再多，如果用的是错误方法，早晚会连本带利还给市场。
通过这些文章，我也在不断完善自己的投资体系。之前很多时候，我一直在用大师们的经典理论作为标尺，但越来越发现，那些理论都是经过时间和案例检验的，但放在自己身上却未必适用。因为我只是个普通的个人投资者，很多时候自己的能力完全做不到那些理论的要求，如果生搬硬套，变成邯郸学步，后果可能会比投机失败还严重。
这些体会整理出来，就有了《个人投资者的股市生存之道》这本书。要讲理论高度，大家只需要去看看格雷厄姆、巴菲特、芒格、彼得林奇等大师的言论和著作就行了，完全没必要读国内投资人写的文字。但要理解中国股市，只看这些就远远不够了。
要想明白自己作为一个散户，怎么在股市上生存，雪球上的很多文章都是非常有意义的。因为我们的世界和大师们不一样，就像我们谁都无法像梅西那样踢球，更无法像詹姆斯那样扣篮一样。用最适合自己的方法赚钱才是唯一生路，哪怕这些模式看起来很笨拙，但它至少能让我们在中国股市中长期生存下去。
2022年，我的文章方向上会更接近市场一些。投资体系不是发现好股票就可以的，在选股体系之外，交易体系也是至关重要。我也有不少长期持有的股票，但对我来说，买入股票之后，从来没有想过要持有多少年，长期持有是结果而不是目标。我会给自己的每一只股票设置基本面调整点甚至是基本面止损点，不触及也就不需要改变，一旦出现调整点，就必须要执行严格的应对计划。
之所以今年要强调交易体系，也是出于对当前市场的理解。这两年赛道股的超高估值和崩溃式下跌，对投资者的信心是一个严重打击。去年下半年，部分行业出现重大变化，对就业和社消都影响深远。可以说，现在基本面好的企业估值泡沫严重，估值偏低的企业又面临着行业景气度下降的持续压力，市场的复杂程度可想而知。
2022年开市以来，银保地的强势，与去年部分热门板块的大幅下跌形成鲜明对比。但目前来看，银保地还是属于板块切换的受益者，自身的业绩推动能力仍显不足，后面随着年报陆续发布，某些权重企业低于预期也是很有可能的。现在需要维稳，更需要续命，有些东西已经超出股票层面，2022年，先生存后发展吧。
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2021上海230+所高中分数线排位表！
今天给大家分享一下2021年上海230多所高中录取分数线。
转自：https://mp.weixin.qq.com/s/O54-ohffpJI9cFMswjPw9g
《开端》：无限流是弱者的游戏
最近陪老婆看了《开端》，《开端》在我看来，确实是烂尾了。
但我非常能理解正午阳光，如果给任何一个角色BE的结局，都不够和谐，以现在观众的脆弱，也未必能够接受。
所以唯一有梗的肖鹤云的循环次数有限的设定，彻底沦为一个设定。
不过我在那一刹那也明白了，无限流是个弱者的游戏。
无限流很简单？存档嘛。
已经要反复读档存档了，那么要看的是什么就不言而喻了，大团圆才是最好的。
但是，游戏有存档，人生是没有存档的，人生中给我们的机会都是稍纵即逝，越是重大机会，给你的窗口期越短，几乎没有存档机会。
或者说，即使有存档，存档次数也非常有限，任何一个事情，如果给你24次读档的机会，人人都可以成为非常牛逼的人。
就像游戏一样，人人都可以通关，但是现实里，通关的人有几个？
凡是想要完美的人，都是弱者思维，穷人思维，都会困在循环里。
如果你在一个卢笛身上就浪费3条命，这个游戏你赢不了。太想赢得完美的人，一定赢不了。
我曾经很喜欢玩游戏，尤其喜欢玩解密和策略战棋类。
去年疫情的时候我重玩《盟军敢死队2》，忽然发现一个问题，我以前是一个屌丝的时候，玩这个游戏觉得非常难，我需要花一天的时间琢磨规划，然后过一关，甚至一边上数学课，一边用圆规在桌子上扎眼、画图，研究怎么破局。
但是现在，我发现根本不需要，只要我愿意舍得挨几枪，愿意多浪费一些弹药物资，我可以很快通关。
通关，最重要。
什么叫赢？兑子耳。
该兑子的时候，就要兑子，兑子，就是牺牲。
但是，我在那个屌丝学生的状态时，就是想不到，所以，我今天玩这个游戏，约等于开挂了，因为我发育了。
就像我大学毕业回看高中的数学题时，我发现一点都不难，而我从来没有从事过跟数学教学相关的工作。
有一句话曾经很流行，「高考是我人生的知识巅峰」，所有说这句话的人，就是资质不行，让你再回炉，你也赢不了高考的游戏，你复读考上了更好的大学，不是因为你努力了，而是因为，你发育了。
任何一个游戏，他设计出来就是给人破的，如果没有办法破局，那么原因只有一个，你的认知不够，你的认知导致你的解法错了。
这时候，读档有意义吗？读档没有任何意义，因为你看不见问题在哪里。
我前几天跟一个很厉害的运动员吃饭，他妻子也是一个运动员。
他妻子说，年轻的时候，最烦的就是她老公，因为她每天都被他批评，那时候她练的非常好，她的教练夸她，所有队友都夸她，但是只有他说她，打得不对。
那时候，不用说嫁给他，光是看见他就烦死了。
然后后来在几次全国比赛以后，她见识到更牛逼的对手，发现怎么也打不过这些选手，然后她找到她后来的老公，一起看她的比赛录像，他告诉她，这里，你错了，这里别人在诱你，你上当了，这里，你出手早了。
然后她发现，她看不出来！她看不出来！那些佯攻，那些陷阱，那些时机。
后来她跟他老公对练，才慢慢发现一个事实，他讲的都对。
她发现不了自己的错误，是她没有经历，天赋不够，而她的教练，很不幸，天赋和资质也很平庸。
他现在给她喂招，刷视频，等于给她开挂了。
后来再比赛，她也拿到更好的成绩。
做题家的错误，就是总以为，题海能解决一切问题，其实题海不能解决问题，你需要的是开窍，开窍需要开挂和发育，只不过有人在这个过程中，刷着刷着刷开窍了。
大多数的时候，你不需要存那么多档，也不会给你存档读档机会，如果人生给了你存档读档机会了，那么毫无疑问。
那是给弱者的游戏。
前几天，我一个中学时代的同学，十几年没有见的人，约我回乡过年，说找我，想聚一聚。
其实这些人，我见过太多，大多数是为了证明自己混得不错，牛逼了，出息了，所以要给我看看。
至于为什么要找我？因为我那时候算是我们那批小镇青年里学生时代比较厉害的，所谓的「箭垛型」人物，大家有箭了都想试试。
这种人我一般不爱理的，因为非常无聊无趣，但是这同学的电话，我接了，因为人还比较老实。我就一边看《开端》，一边听他絮叨顺便炫耀人生，顺便插几句，你好棒，你挺好的。
但是大部分时间，我插不上嘴，因为将近一个钟头，都是他在说。
无非就是他评职称、升职那点事，说实话，要不是同学，我就挂了，毕竟我接受咨询是要收费的。
这个同学，就是那种喜欢存档读档的人，高中时代，考的不满意，复读，吭哧吭哧上了一个211，不甘心，又费尽功夫考研，上了985，后来努力进了大单位，熬了七八年，终于升职了。
现在觉得自己可以了，能衣锦还乡了。
我就这么听着，等到他的表达欲消退。
这哥们可能想不到，我已经脱离了他们理解的人生轨迹，走向了另一条轨道，因为我很怕吓到他们这些老实人，更怕不够老实的找我借钱。
他以为我是一座山，他辛苦多年，反复存档刷档，弄出一个完美的档案告诉我，山被我挖了。
但我不想告诉他，山会飞。
而且就他自己的人生，我发现即使关键的成功，他也没抓到。
第一点：他的成功不是因为读档，而是因为他娶了一个教授的女儿，对他这种出身寒门的来说，开挂了。
第二点：这个开挂的福利很快就会被消解，因为他岳父所在的行业，很快就夕阳了。
如果没有意外，他这个小领导职位，很快就会随着行业大背景的衰退变成鸡肋，也就是说，寒窗苦读十年，勤恳刷题十年，还可能背负「赘婿」这样的名头，换来的东西，也不过如此。
我觉得，这就是很多弱者的悲哀。
命运给过他们选择的窗口期，他们在读档；
命运也给过他们开挂的机会，他们在读档。
他们有无数次抬头看天的机会，但是他们选择不看，等他们抬头看天的时候，发现山已经在天上。
穷人，大部分都是读档家，为了眼前的蝇头小利、蜗角微名，可以用上自己的全部去争取，结果拿到手就会发现，完全没有必要。
他们缺少破局意识，也缺少远大眼光。
他们只想要最甜，最好的，却永远得不到最甜最好的。
其实我有时候觉得，是现在的氛围出了问题，过去的我们看的文学，大部分都是BE的，即使我认可命运的残酷，但是至少是要反抗的。以前的金庸武侠小说，好歹还要开挂，好歹还要金手指，要做强者，逆天而行，要以平民之躯傲视王侯。
现在翻翻大家看的无限流，赘婿流，个个都是微操小达人，要通过各种微操，达到完美解决，还有最屌丝的《雪中悍刀行》，直接就是公侯小王爷，幻想自己欺男霸女的操行了。
我是个厌恶留恋过去的人，如果过去不好，那就翻过这一页就好了。
用游戏里的话来说，换地图。
总是停留在新手村苛求完美没有价值，到更大的地图中去砍瓜切菜，才有更大的奖励。
这个叫做世界online的游戏真相就是，强者不能靠努力，强者都是靠换地图更新认知拼出来的。
强者一路生猛，弱者一路存档。
END
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