本文涉及三个 .py 文件：
amazing_brick / amazing_brick_utils.py / wrapped_amazing_brick.pykeyboard_play.py微信公众号：Piper蛋窝
设计思路Bilibili：枇杷鹭
keyboard_play.py 在 *** 作时，游戏类实体：game_state.frame_step(action) 处于一个无限循环中：
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@H_502_54@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@H_502_54@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)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 。
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@H_502_54@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 ospimport sysdirname = osp.dirname(__file__)sys.path.append(dirname)import pygamefrom amazing_brick.game.wrapped_amazing_brick import \ GameState, SCREENgame_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 。
总结
以上是内存溢出为你收集整理的【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 | 新手向全部内容，希望文章能够帮你解决【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 | 新手向所遇到的程序开发问题。
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