某天，张三接到一个任务需求，将一个Excel表格里面的员工信息，录入到员工系统里面，由于数据量非常大，操作起来巨慢。经过一段时间的操作和观察，他发现这种操作，非常有规律，基本就是一些固定操作，无非换一下数据，于是他打算编写一段小程序实现这个功能，这样就能让程序干活，自己轻松一点，而且程序不知道累，只要电脑有电就行。

  在手动上传了上百条员工信息后，累的头昏眼花，张三开始了编码实现自动化操作，折腾了半天后，张三实现了Excel数据读取，每一行数据都可以成功读出来，接着程序切换窗口到已经登录的员工系统浏览器页面，准备将读取到的数据，逐个填写到表单里面。

工号	姓名	性别	部门	邮箱	头像
1001	赵一	男	侍卫	1001@m.com	😃

  前面手动录入数据的操作，张三总结出了这套操作的规律，按tab键可以在各个输入框和单选框中移动，姓名等文本数据很快就确定好了解决方案，测试代码跑了几次，将读取到的数据顺利的填写到相应的输入框内，或选择合适的单选框。

  但是在选择头像的时候遇到了问题，因为要操作选择文件按钮，在本地硬盘选择对应的头像图片文件，选择完成头像图片之后，一系列数据和头像都准备好，提交按钮才会变成可点击状态，按钮颜色由灰色变为蓝色。

找色

  通过调用JDK提供的Robot类，填充完所有信息后，获取提交按钮在屏幕坐标的位置的颜色，判断是否可以点击，如果可以点击，点击提交就可以了。

  于是张三编码如下：

void inputEmployee(){
//......Robot robot = new Robot();//......//......填写各种信息//获取按钮坐标位置的颜色Color color = robot.getPixelColor(812, 670);int getColor = color.getRGB() & 0x00ffffff;int btnColor = 0x007bff;if (getColor == btnColor) {System.out.println("按钮可点击");robot.delay(300);//点击提交按钮robot.mouseMove(812, 670);robot.mousePress(InputEvent.BUTTON1_DOWN_MASK);robot.mouseRelease(InputEvent.BUTTON1_DOWN_MASK);} else {System.out.println("按钮不可点击");}
}

  运行后测试了几次，效果不错。现在程序读取数据后自己逐个填写员工信息，最后点击提交，2秒后开始下一条数据的填写和提交。

找图

  程序运行了一段时间，张三发现在提交数据出现异常的情况，程序还在孜孜不倦的工作，这种情况问题很严重，容易遗漏数据。

  目前由于失败的情况比较复杂，临时人工处理一下，程序遇到提交失败先暂停，人工处理后再开始下一条。接下来得让程序判断提交结果是否成功，如果成功自动开始填写下一条员工信息。

  经过观察，提交成功会显示一个绿色小图标的成功提示，失败会显示一个红色小图标的错误提示。张三于是截取了一个包含成功提示的小图片，用微软画图mspaint简单去除了一下边缘空白，保存为一张png图片。接下来编写程序，在屏幕截图中查找这张小图片，如果查找到，就认为提交数据成功了，接着开始下一条数据的填写提交。

  接下来，张三编码如下

boolean findSuccess(){boolean found = false;try {// 加载小图BufferedImage smallImage = javax.imageio.ImageIO.read(new java.io.File("toast_ok.png"));Robot robot = new Robot();for (int i = 0; i < 8; i++) {robot.delay(200);Rectangle screenRect = new Rectangle(java.awt.Toolkit.getDefaultToolkit().getScreenSize());BufferedImage screenShot = robot.createScreenCapture(screenRect);// 这里将屏幕截图保存为文件，方便查看结果//javax.imageio.ImageIO.write(screenShot, "png", new java.io.File("screenshot6.png"));found = searchForImage(screenShot, smallImage);}} catch (AWTException | java.io.IOException e) {e.printStackTrace();}return found;
}private static void searchForImage(BufferedImage bigImage, BufferedImage smallImage) {int bigWidth = bigImage.getWidth();int bigHeight = bigImage.getHeight();int smallWidth = smallImage.getWidth();int smallHeight = smallImage.getHeight();for (int y = 0; y <= bigHeight - smallHeight; y++) {for (int x = 0; x <= bigWidth - smallWidth; x++) {if (isSubImageAt(bigImage, smallImage, x, y)) {System.out.println("小图在大图中的位置：(" + x + ", " + y + ")");return;}}}System.out.println("小图未在大图中找到。");
}private static boolean isSubImageAt(BufferedImage bigImage, BufferedImage smallImage, int x, int y) {for (int smallY = 0; smallY < smallImage.getHeight(); smallY++) {for (int smallX = 0; smallX < smallImage.getWidth(); smallX++) {int bigRGB = bigImage.getRGB(x + smallX, y + smallY);int smallRGB = smallImage.getRGB(smallX, smallY);if (bigRGB!= smallRGB) {return false;}}}return true;
}

运行测试后接过如下，看来没什么问题

小图未在大图中找到。
小图未在大图中找到。
小图未在大图中找到。
小图未在大图中找到。
小图未在大图中找到。
小图在大图中的位置：(937, 1017)
小图在大图中的位置：(937, 1017)
小图在大图中的位置：(937, 1017)

  接下来张三将程序完善了一下，把一些不变的对象提前创建好，避免不必要的对象创建，重新测试后功能正常，将这个逻辑加入后，程序就更稳定了，而且提交出现异常的情况不算多，这样一来，张三就基本实现了程序全自动读取提交员工信息，他自己接了杯茶，一边喝一边看着程序干活，偶尔处理一下失败的异常，非常惬意。

  晚上快下班的时候，10000条员工信息终于传完了，还好编写了个程序，不然，这一万条数据得把自己累死，而且今天还干不完。

  晚上张三和李四、周五聚餐，说了自己白天编写的程序上传信息的事情，李四询问了下他的实现过程，说：“其实，有一种更为激进的方法，分析一下信息提交的http通信过程，分析几次就能看出所有交互细节，然后直接调用Http相关API进行进行数据提交，协议级别要比操作UI更快。”

周五：“四哥说的对，不过我觉得三哥在模拟UI操作实现的情况下，一天完成这么多数据填写也是难能可贵了。”

李四：“没毛病，服务器那边的吴六请假了，要不然这个功能找他直接读取入库，还要快得多。”

周五：“不过三哥，你为什么不用按键精灵呢？用它编写这种脚本要方便快捷的多。”

张三：“主要是咱们有要求，软件库没有这种软件，不能使用”

周五：“也对，在条件有限的情况下也只能这样了，不过我听说调用OpenCV进行识图更加准确可靠，还有比如说一些文本识别可以调用一些成熟的OCR库来进行判断，也会更加可靠。”

李四：“你说的对”

三个人又交流了半天技术，李四说：“连上五天班太累了，周末咱们爬山去，锻炼锻炼”，其他两人纷纷同意，相约周末去爬山。