首页
/ 探秘SharpHook:跨平台的全局键盘与鼠标捕获库

探秘SharpHook:跨平台的全局键盘与鼠标捕获库

2024-05-23 10:40:30作者:伍希望

在开发中,有时我们需要捕获系统的键盘和鼠标事件,或者进行输入行为操作。SharpHook就是这样一款强大的开源工具,它为.NET开发者提供了跨平台的全局键盘和鼠标钩子,以及事件操作功能。

项目介绍

SharpHook是基于TolikPylypchuk/libuiohook的.NET封装库,能够实现在Windows、macOS和部分Linux发行版上的全局键盘和鼠标事件监听。此外,它还提供了事件操作和文本输入操作的能力,让开发者可以方便地进行各种系统级别的交互操作。

项目技术分析

SharpHook的核心是libuiohook库的.NET接口,通过提供直接访问libuiohook的功能和更高级别的类型,使得开发者能够轻松处理全局钩子事件。它支持.NET 6+、.NET Framework 4.6.2+ 和 .NET Standard 2.0,确保了广泛的兼容性。

库的设计遵循了几大原则:

  1. 跨平台:支持多种操作系统,包括x86/x64/Arm架构。
  2. 高效:提供了简单易用的API,便于快速集成到你的应用程序中。
  3. 可扩展:允许自定义事件处理方式,并提供了针对Rx.NET的扩展,可以通过Observable订阅事件。

项目及技术应用场景

SharpHook广泛适用于各种需要捕获或操作键盘和鼠标事件的场景,例如:

  • 屏幕录制软件:记录用户的按键和点击行为。
  • 自动化测试工具:进行用户操作以执行自动化测试。
  • 游戏辅助程序:在游戏中实现自动化的控制逻辑。
  • 无障碍应用:帮助障碍人士通过特殊设备交互。

项目特点

  1. 多平台支持:不仅覆盖Windows,还包括macOS和部分Linux环境,满足不同平台的需求。
  2. 高性能:原生库封装,保证了较低的资源消耗和较高的性能。
  3. 易于使用:提供清晰的API和事件模型,快速上手并整合进现有项目。
  4. 可定制化:支持自定义事件处理策略,满足特定业务需求。
  5. Reactive扩展:对于使用Rx.NET的开发者,提供了响应式编程的支持,便于流式处理事件。

结语

无论你是正在构建一个桌面应用,还是寻求提高自动化测试效率的解决方案,SharpHook都能为你提供强大且灵活的工具集。通过其强大的功能和便捷的API,你可以轻松地将全局键盘和鼠标事件监控纳入你的应用程序,进一步提升用户体验和功能完整性。立即尝试SharpHook,开启你的跨平台事件捕获之旅吧!

登录后查看全文
热门项目推荐

项目优选

收起
kernelkernel
deepin linux kernel
C
22
6
docsdocs
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
223
2.26 K
flutter_flutterflutter_flutter
暂无简介
Dart
525
116
ohos_react_nativeohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
210
286
nop-entropynop-entropy
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
frameworksframeworks
openvela 操作系统专为 AIoT 领域量身定制。服务框架:主要包含蓝牙、电话、图形、多媒体、应用框架、安全、系统服务框架。
CMake
795
12
RuoYi-Vue3RuoYi-Vue3
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
984
581
pytorchpytorch
Ascend Extension for PyTorch
Python
67
97
ops-mathops-math
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
566
94
GLM-4.6GLM-4.6
GLM-4.6在GLM-4.5基础上全面升级:200K超长上下文窗口支持复杂任务,代码性能大幅提升,前端页面生成更优。推理能力增强且支持工具调用,智能体表现更出色,写作风格更贴合人类偏好。八项公开基准测试显示其全面超越GLM-4.5,比肩DeepSeek-V3.1-Terminus等国内外领先模型。【此简介由AI生成】
Jinja
42
0