
作者:闲欢
来源:Python 技术
周末在家没事,大哥和嫂子要出去 happy,于是将他的儿子丢到我家,让我当奶爸陪玩一下。为了让这磨人的小妖精消停会,我好安静地打盘王者,我灵机一动,准备写个简单的小游戏给他玩一会。
对于这种三岁小孩,他们不需要复杂操作的游戏,而是要傻瓜式的,并且界面带有色彩的最好。并且写这个小游戏不能占用我太多时间,不然得不偿失!
基于这样的思路,我想起了以前在哪里看过的一个小游戏————七彩同心圆。它的玩法就是每次点击鼠标时,会以鼠标为圆心画一个圆,然后在这个圆的基础上不断向外扩展圆(类似于水波浪的扩散),从而形成一个同心圆,并达到随机大小后停止扩展,其中每个同心圆的颜色都是随机的。
这个小游戏正好满足目前的场景,于是我撸起袖子准备三下五除二式地实现它,为我的王者之路争取时间!
首先,我需要初始化各种变量:
pygame.init() screen = pygame.display.set_mode([600, 400]) screen.fill((255, 255, 255)) # 圆的半径 radius = [0] * 10 # 圆的半径增量 circleDelt = [0] * 10 # 圆是否存在,False代表该索引值下的圆不存在,True代表存在 circleExists = [False] * 10 # 圆的坐标x轴 circleX = [0] * 10 # 圆的坐标y轴 circleY = [0] * 10 # 颜色RGB值 RGBx = [0] * 10 RGBy = [0] * 10 RGBz = [0] * 10
接着我需要监听鼠标事件,监听到之后,根据鼠标的位置画一个初始化的圆:
# 鼠标按下 if event.type == pygame.MOUSEBUTTONDOWN: # 获取圆不存在的索引值 num = circleExists.index(False) # 将该索引值的圆设置为存在 circleExists[num] = True # 圆的半径设置为0 radius[num] = 0 # 获取鼠标坐标 circleX[num], circleY[num] = pygame.mouse.get_pos() # 随机获取颜色值 RGBx[num] = random.randint(0, 255) RGBy[num] = random.randint(0, 255) RGBz[num] = random.randint(0, 255) # 画圆 pygame.draw.circle(screen, pygame.Color(RGBx[num], RGBy[num], RGBz[num]), (circleX[num], circleY[num]), radius[num], 1) if event.type == pygame.QUIT: pygame.quit() sys.exit()
画了圆之后,我需要让它随机扩展出同心圆,这个同心圆需要一圈一圈地画:
for i in range(10): # 圆不存在则跳过循环 if not circleExists[i]: pass else: # 随机圆的大小 if radius[i] < random.randint(10, 50): # 圆的随机半径增量 circleDelt[i] = random.randint(0, 5) radius[i] += circleDelt[i] # 画圆 pygame.draw.circle(screen, pygame.Color(RGBx[i], RGBy[i], RGBz[i]), (circleX[i], circleY[i]), radius[i], 1) else: #若圆已达到最大,这将该索引值的圆设置为不存在 circleExists[i] = False
最终的效果是这样子的:
虽然我还不是奶爸,但是我感觉我需要多琢磨琢磨 pygame,储备一些有意思的小游戏给未来的儿子玩,以彰显技术人的优势,此处应有喝彩!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14