


Bagaimana untuk Mengelakkan Penimpaan Apabila Melahirkan Berbilang Objek Permainan Secara serentak dalam Python?
Melahirkan Berbilang Kejadian Objek Yang Sama Secara serentak dalam Python
Dalam permainan anda, anda ingin membuat seketika berbilang kejadian objek yang sama (bulatan). Walau bagaimanapun, anda telah menghadapi isu di mana bulatan yang dihasilkan kemudiannya menimpa bulatan sebelumnya.
Masalahnya terletak pada penggunaan masa.sleep(). Fungsi ini menghentikan pelaksanaan program, menghalang pemaparan berterusan objek permainan. Untuk menangani perkara ini, anda perlu mengawal masa dalam gelung permainan menggunakan kaedah alternatif.
Satu pendekatan ialah menggunakan fungsi pygame.time.get_ticks(), yang mengembalikan bilangan milisaat sejak pemulaan pygame. Anda boleh menetapkan selang masa, seperti 500 milisaat, selepas itu objek baharu akan muncul. Dengan mengukur masa semasa dan membandingkannya dengan masa sasaran, anda boleh mencipta objek baharu dengan sewajarnya.
Pilihan lain melibatkan penggunaan modul pygame.event dan pygame.time.set_timer(). Pendekatan ini membolehkan anda menentukan acara tersuai (mis., USEREVENT 1) dan menentukan selang masa dalam milisaat untuk mencipta acara berulang kali. Dalam gelung acara, anda boleh menyemak acara tersuai ini dan menghasilkan objek baharu apabila ia berlaku.
Berikut ialah contoh menggunakan pendekatan pertama dengan pygame.time.get_ticks():
import pygame import random pygame.init() window = pygame.display.set_mode((800, 600)) class Circle(): def __init__(self, color, x, y, radius, width): self.color = color self.x = x self.y = y self.radius = radius self.width = width def draw(self, win, outline=None): pygame.draw.circle(win, self.color, (self.x, self.y, self.radius, self.width), 0) object_list = [] time_interval = 500 # 500 milliseconds == 0.5 seconds next_object_time = 0 run = True while run: window.fill((0, 0, 0)) current_time = pygame.time.get_ticks() if current_time > next_object_time: next_object_time += time_interval object_list.append(Circle((255, 255, 255), random.randint(0, 800), random.randint(0, 600), 20, 20)) for object in object_list: object.draw(window) pygame.display.update() for event in pygame.event.get(): if event.type == pygame.QUIT: run = False pygame.quit() quit()
Dengan kod ini, kalangan akan dihasilkan setiap 500 milisaat, menyelesaikan isu penggantian. Ingat untuk mengekalkan senarai objek yang dibuat (senarai_objek dalam contoh ini) dan lukis semula semua objek (termasuk yang baharu) dalam setiap bingkai untuk memastikan ia kekal kelihatan.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Mengelakkan Penimpaan Apabila Melahirkan Berbilang Objek Permainan Secara serentak dalam Python?. 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.

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 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.

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.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak
