【python实战】使用 pygame 写一个 flappy-bird 类小游戏 | 涉及思路+项目结构+代码详解 | 新手向

2021/6/22 17:29:43

本文主要是介绍【python实战】使用 pygame 写一个 flappy-bird 类小游戏 | 涉及思路+项目结构+代码详解 | 新手向,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!

基于 pygame 的 Amazing-brick 实现

本文涉及三个 .py 文件:

amazing_brick / amazing_brick_utils.py
              / wrapped_amazing_brick.py
keyboard_play.py


项目地址:https://github.com/PiperLiu/Amazing-Brick-DFS-and-DRL

微信公众号:Piper蛋窝

Bilibili:枇杷鹭

设计思路


从玩家角度看,该游戏是动态的;但实际上,由于我没有使用已有物理引擎/游戏引擎,我是基于每一帧对游戏进行设计、并迭代画面的。

keyboard_play.py 在操作时,游戏类实体:game_state.frame_step(action) 处于一个无限循环中:

  • 每执行一次 game_state.frame_step(action)game_state 会判断位移、是否碰撞、是否得分,并绘制这一帧,并显示;
  • 默认收到的动作 action=1 ,即什么也不干;
  • 玩家按下按钮,将改变 action 的赋值。

1. 整体思路

如图,在游戏中需要绘制在屏幕上的,一共有三种实体:

  • 玩家(黑色方块);
  • 方块障碍物;
  • 中间留有空隙的长条障碍物。

基于这三个实体,我们主要需要考虑以下五个事件:

  • 简易的物理引擎,考虑重力、阻力与加速度;
  • 当玩家上升时,屏幕要随之上升;
  • 检测得分,当玩家穿过间隙时,得分加一;
  • 检测碰撞,当玩家碰到障碍物或撞墙时,游戏结束;
  • 新建随机障碍物。

下面我将展开分别讲解上述事件的实现。

2. 简易的物理引擎

简易物理引擎是最简单的部分,我们为玩家(黑色方块)声明几个变量,作为定位的依据,我这里选择的是左上点 (x, y)

此外,玩家还应该具有速度变量。在 2D 空间里,速度是一个矢量(有大小,有方向),为了方便计算,我用横轴坐标方向的速度值表示 (velX, velY) ,即:单位时间内的 X 、 Y 轴位移量来表示速度。

此外,还有加速度系统。为玩家声明四个变量,分布表示重力加速度、横向空气阻力带来的加速度、按下按钮后带来的横向加速度、按下按钮后带来的纵向加速度: gravity, dragForce, AccX, AccY

因此,我们就能很轻松地实现符合物理公式的运动系统:

  • 首先根据加速度计算速度;
  • 接下来根据速度计算玩家应该处于什么位置。

game/amazing_brick_utils.py :

class Play:
    def __init__(self):
        self.x = ...
        self.y = ...
        self.x_= ...
        self.y_= ...
        # 如果你觉得游戏太难的话,可以改变这些物理参数
        self.gravity = 0.35
        self.dragForce = 0.01
        self.velX = 0
        self.velY = 0
        self.AccX = 4.5
        self.AccY = 2.5
    
    def lFlap(self):
        # 按下左边按钮时,玩家获得一个向左上的力
        # 因此速度发生改变
        self.velX -= self.AccX
        self.velY -= (self.AccY - self.gravity)
    
    def rFlap(self):
        # 按下右边按钮时,玩家获得一个向右上的力
        # 因此速度发生改变
        self.velX += self.AccX
        self.velY -= (self.AccY - self.gravity)
    
    def noneDo(self):
        # 没有按按钮
        # 玩家因为横向空气阻力而减缓横向速度
        # 此外,还因为重力向下加速
        if self.velX > 0:
            self.velX -= self.dragForce
        elif self.velX < 0:
            self.velX += self.dragForce
        self.velY += self.gravity

在 game/wrapped_amazing_brick.py 中,我在每帧的迭代代码中,添加了下述代码,用来根据当前速度,确定玩家的新位置:

class GameState:
    def __init__(self, ifRender=True, fps=30):
        ...
    def frame_step(self, action):
        ...
        if action == 0:
            self.player.noneDo()
        elif action == 1:
            self.player.lFlap()
        elif action == 2:
            self.player.rFlap()
        ...
        # player's movement
        self.player.x += self.player.velX
        self.player.x_ += self.player.velX
        self.player.y += self.player.velY
        self.player.y_ += self.player.velY

3. 屏幕上升机制

有两个思路:

  • 第一个是,让所有障碍物在每帧下移固定距离,从而造成“玩家在上升”的假象;
  • 另一个是,建立一个“摄像头”,摄像头本身有一个坐标,摄像头随着玩家的上升而上升。无论是障碍物还是玩家,都有两套坐标,一套是真实的、绝对的坐标,另一套是相对于“摄像头”的坐标。我们计算碰撞时,基于前者即真实的坐标;绘图时,基于后者即相对于“摄像头”的坐标。

我采用了第二个思路。这样做的好处是,无需每时每刻对所有障碍物的坐标进行更新,且让镜头的移动更加灵活。

我在 game/wrapped_amazing_brick.py 中将这个“摄像头”实现了:

class ScreenCamera:
    def __init__(self):
        self.x = 0
        self.y = 0
        self.width = CONST['SCREEN_WIDTH']
        self.height = CONST['SCREEN_HEIGHT']
        self.x_ = self.x + self.width
        self.y_ = self.y + self.height
    
    def __call__(self, obj: Box):
        # output the obj's (x, y) on screen
        x_c = obj.x - self.x
        y_c = obj.y - self.y
        # 每个实体:玩家、障碍物都有一套相对坐标,即 x_c, y_c
        # obj.set_camera(x_c, y_c) 将其在屏幕上的新位置告诉它
        # 绘图时,就根据其 x_c, y_c 来将其绘制在屏幕上
        obj.set_camera(x_c, y_c)
        return obj
    
    def move(self, obj: Player):
        # 如果玩家此时在屏幕上的坐标将高于屏幕的 1/2
        # 镜头上移
        # 即不允许玩家跑到屏幕上半部分去
        self(obj)
        if obj.y_c < self.height / 2:
            self.y -= (self.height / 2 - obj.y_c)
        else:
            pass

值得注意的是,pygame中的坐标系是右下为正反向的。

如图,因为相机的移动,我们的玩家一直处于屏幕中央。

4. 检测得分

在 game/wrapped_amazing_brick.py 中,我在每帧的迭代代码中,添加了下述代码,用来检测得分:

class GameState:
    def __init__(self, ifRender=True, fps=30):
        ...
    def frame_step(self, action):
        ...
        # check for score
        playerMidPos = self.s_c(self.player).y_c + self.player.height / 2
        for ind, pipe in enumerate(self.pipes):
            if ind % 2 == 1:
                continue
            self.s_c(pipe)
            # 判断 Y 轴是否处于间隙中央
            if pipe.y_c <= playerMidPos <= pipe.y_c + pipe.height:
                if not pipe.scored:
                    self.score += 1
                    # 不能在一个间隙中得两次分
                    pipe.scored = True
                    # reward 用于强化学习
                    reward = 1

只要在Y轴方向经过了间隙中央,则得分。

5. 检测碰撞

以下情况视为碰撞发生,游戏结束:

  • 碰到障碍物;
  • 碰到边缘镜头。

其中,“碰到障碍物”用实际坐标计算:

  • 对于两个物体,取其中心点;
  • 当满足如下图片两个条件时,视为碰撞。

碰到边缘镜头则用相对坐标判断。

6. 新建障碍物

因为每次碰撞都要遍历所有障碍物,因此当障碍物淡出屏幕后,就要将障碍物从内存中删除,以确保程序不会越来越卡顿。

我使用两个列表保存所有已有障碍物:

class GameState:
    def __init__(self, ifRender=True, fps=30):
        ...
        self.pipes = []
        self.blocks = []
    
    def frame_step(self, action):
        ...
        # 判断是否新增障碍物
        low_pipe = self.pipes[0]
        if self.s_c(low_pipe).y_c >= self.s_c.height - low_pipe.width \
                and len(self.pipes) < 6:
            # 满足条件,新增障碍物
            self._getRandomPipe()
        # 如果条形障碍物超出屏幕,则删除
        if self.s_c(low_pipe).y_c >= self.s_c.height \
                and len(self.pipes) > 4:
            self.pipes.pop(0)
            self.pipes.pop(0)
        
        # 如果块状障碍物超出屏幕,则删除
        for block in self.blocks:
            self.s_c(block)
            x_flag = - CONST['BLOCK_WIDTH'] <= block.x_c <= self.s_c.width
            y_flag = block.y_c >= self.s_c.height

此外,还需新增障碍物。这里我使用随机数生成。

class GameState:
    ...
    def _getRandomPipe(self, init=False):
        if self.score % 5 == 4:
            self.color_ind = (self.color_ind + 1) % 5

        gap_left_topXs = list(range(100, 190, 20))
        if init:
            index = random.randint(0, len(gap_left_topXs)-1)
            x = gap_left_topXs[index]
            y = CONST['SCREEN_HEIGHT'] / 2 - CONST['PIPE_WIDTH'] / 2
            first_pipes = pipes(x, y, self.color_ind)
            self.pipes.append(first_pipes[0])
            self.pipes.append(first_pipes[1])
            self._addBlocks()
        index = random.randint(0, len(gap_left_topXs)-1)
        x = self.s_c.x + gap_left_topXs[index]
        y = self.pipes[-1].y - CONST['SCREEN_HEIGHT'] / 2
        pipe = pipes(x, y, self.color_ind)
        self.pipes.append(pipe[0])
        self.pipes.append(pipe[1])
        self._addBlocks()
    
    def _addBlocks(self):
        x = (self.pipes[-2].x_ + self.pipes[-1].x) / 2
        y = (self.pipes[-2].y + self.pipes[-2].y_) / 2
        for i in range(2, 0, -1):
            y_block = y + i * CONST['BLOCK_SPACE']
            x_block = x + np.random.normal() * CONST['PIPE_GAPSIZE'] / 2.5
            block = Block(x_block, y_block, self.color_ind)
            self.blocks.append(block)
程序结构

amazing_brick

整个游戏的核心,包括负责加载图片与存储实体类的 amazing_brick_utils.py 与运算迭代用的 wrapped_amamzing_brick.py

amazing_brick_utils.py

依次实现以下功能:

  • 设置尺寸常量;
  • 加载图片;
  • 声明实体类。

wrapped_amamzing_brick.py

包含:

  • 相机类;
  • 计算迭代绘图类(核心)。

keyboard_play.py

用于与玩家交互。

import os.path as osp
import sys
dirname = osp.dirname(__file__)
sys.path.append(dirname)

import pygame
from amazing_brick.game.wrapped_amazing_brick import \
        GameState, SCREEN

game_state = GameState(True)
ACTIONS = (0, 1, 2)

while True:
    action = ACTIONS[0]
    for event in pygame.event.get():
        if event.type == pygame.QUIT:
            sys.exit()
        if event.type == pygame.KEYDOWN:
            if event.key == pygame.K_LEFTBRACKET:
                action = ACTIONS[1]
            if event.key == pygame.K_RIGHTBRACKET:
                action = ACTIONS[2]

    game_state.frame_step(action)
pygame.quit()

在游戏中,玩家控制一个小方块,按 “[” 键给其一个左上的力,按 “]” 键给其一个右上的力,什么都不按,小方块会由于重力原因下落。

你可以运行 keyboard_play.py 文件,尝试手动控制该游戏。如上图,推荐使用命令行的方式启动该文件:

python keyboard_play.py

源码:https://github.com/PiperLiu/Amazing-Brick-DFS-and-DRL

接下来的文章中,我将讲解:

  • DFS 算法是怎么回事,我是怎么应用于该小游戏的:DFS自动控制
  • BFS 算法是怎么回事,我是怎么应用于该小游戏的:BFS自动控制
  • 强化学习为什么有用?其基本原理:强化学习算法绪论
  • 为了解决此问题,我构建的算法一:基于CNNs的算法构建
  • 为了解决此问题,我构建的算法二:2帧输入的线性NN模型
  • 为了解决此问题,我构建的算法三:输入速度的线性NN模型

欢迎 star 。

 



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