


Membina Permainan Kasino dengan NPC daripada Lost: A Codecademy Journey
pengenalan
Selamat datang ke catatan blog saya tentang Projek Permainan Kasino yang saya bangunkan sebagai sebahagian daripada kursus Codecademy. Projek ini menggabungkan keterujaan permainan kasino dengan tipu daya NPC yang diilhamkan oleh watak dari rancangan TV "Lost". Dalam siaran ini, saya akan membimbing anda melalui ciri, proses pembangunan dan cara anda boleh mencubanya sendiri.
Gambaran Keseluruhan Projek
Projek Permainan Kasino ialah permainan berasaskan Python yang merangkumi permainan kasino popular seperti Blackjack dan Roulette. Apa yang menjadikan projek ini unik ialah kemasukan NPC yang diilhamkan oleh watak daripada "Lost", menambahkan lapisan keseronokan tambahan.
Ciri-ciri
- Main Blackjack dan Roulette: Nikmati dua permainan kasino klasik dengan mekanik dan peraturan yang realistik.
- NPC: Diilhamkan oleh watak "Hilang" menyertai permainan dan bermain.
- Seni ASCII: Alami permainan dengan representasi seni ASCII unsur permainan yang menarik secara visual.
Proses Pembangunan
Proses pembangunan melibatkan beberapa langkah utama:
- Merancang Mekanik Permainan: Melaksanakan peraturan dan logik untuk Blackjack dan Roulette.
- Mencipta NPC: Mereka bentuk NPC berdasarkan watak "Hilang" dan menyepadukannya ke dalam permainan.
- Antara Muka Pengguna: Menggunakan seni ASCII untuk mencipta antara muka pengguna yang ringkas lagi menarik.
- Pengujian dan Nyahpepijat: Memastikan permainan berjalan lancar dan membetulkan sebarang isu yang timbul semasa pembangunan.(sentiasa proses berterusan)
Pemasangan
Untuk menjalankan permainan secara tempatan, ikut langkah berikut:
-
Klon repositori:
git clone https://github.com/DigitalDruid10010110/casino.git
Salin selepas log masuk -
Navigasi ke direktori projek:
cd casino
Salin selepas log masuk -
Buat persekitaran maya:
python3 -m venv venv
Salin selepas log masuk -
Aktifkan persekitaran maya:
-
Pada Windows:
venv\Scripts\activate
Salin selepas log masuk
-
- On macOS/Linux:
```bash source venv/bin/activate ```
-
Pasang kebergantungan yang diperlukan:
pip install -r requirements.txt
Salin selepas log masuk
Penggunaan
Untuk memulakan permainan, jalankan arahan berikut:
python lost_casino.py
Ikuti arahan pada skrin untuk bermain permainan. Anda boleh memilih untuk bermain Blackjack atau Roulette dan berinteraksi dengan NPC.
Repositori GitHub
Anda boleh mendapatkan kod sumber lengkap untuk Projek Permainan Kasino pada repositori GitHub saya: Projek Permainan Kasino
Kesimpulan
Membangunkan Projek Permainan Kasino merupakan pengalaman yang menarik dan mendidik. Menggabungkan kemahiran pengekodan dengan kreativiti, saya dapat mencipta permainan yang menyeronokkan dan menarik. Saya harap anda menikmati bermainnya sama seperti saya menikmati mengembangkannya! Walaupun saya telah memutuskan untuk meletakkan projek di rak buat masa ini, sila beritahu saya jika anda menemui sebarang pepijat atau jika anda mempunyai sebarang cadangan untuk kandungan selanjutnya.
Kredit
Dibangunkan oleh Shaun Columbia
NPC Diilhamkan oleh rancangan TV "Lost"
Projek untuk Codecademy
Lesen
Projek ini dilesenkan di bawah Lesen MIT. Lihat fail LESEN untuk mendapatkan butiran.
Atas ialah kandungan terperinci Membina Permainan Kasino dengan NPC daripada Lost: A Codecademy Journey. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.
