код для игры крестики нолики на python
Крестики-нолики на Python за 15 минут
Информацию об API вы можете найти тут.
Для начала работы нам потребуется библиотека kivy. Установить ее можно с помощью команды (Windows):
Либо с помощью команды (Linux, Python 3):
Импортируем необходимые нам элементы:
С помощью Config и функции set зададим параметры нашего окна:
Мы установили размер окна 300х300 и указали что окно нельзя перерастягивать.
Поговорим подробнее о каждой из них.
Также добавим виджет для кнопки Restart:
Весь код функции build целиком:
Поскольку мы добавили кнопку Restart, давайте поговорим об ее функционале. Добавим в функцию restart следующий код:
Переменная switch = True показывает, что ход снова возвращается к крестикам, как и было указано в начале игры. Далее мы проходимся в цикле по всем кнопкам, возвращая им цвет по умолчанию и стирая текст. Модификатор disabled показывает, что теперь вы снова можете нажать на кнопку.
После этого, разумеется, мы должны переключить ход:
Далее начнется самое сложное. Нам необходимо задать все возможные координаты кнопок, которые дадут выигрыш:
Также зададим и возможные вектора самих нажатых кнопок (в них будет храниться буквы ‘X’ либо ‘O’ ). Легче всего это сделать, написав короткую лямбда-функцию, которая будет возвращать список букв для каждого набора координат:
Такой объект является анонимной функцией, при выполнении которой возвратится список в котором будут храниться буквы. Если в таком списке все 3 буквы одинаковые, это означает выигрыш!
Теперь напишем цикл, который будет определять победную комбинацию нажатых кнопок. В переменной coordinate есть 8 комбинаций с победными сочетаниями кнопок. Пройдемся по ним в цикле:
Также необходимо залочить все кнопки в случае победы:
Внимательный читатель мог заметить, что переменная win в принципе и не нужна, а последний цикл можно переместить в цикл после перекрашивания цвета кнопок в зеленый. Полный код функции tic_tac_toe после рефакторинга:
Материал подготовлен образовательной организацией Python Academy.
Играем в Крестики-Нолики с Python и GTK
Предисловие
Новый блог GTK+ порадовал статьёй для начинающих и я решил попробовать что-то более простое, чем C++/C. Python оказался как нельзя кстати. Объём кода на Python для работы с GTK значительно меньше чем на C++, что не может не радовать.
PyGTK
PyGTK — биндинг библиотеки GTK для языка Python, PyGTK используется во многих открытых программах (например IM Gajim). Библиотека может быть очень интересна для Python программистов, поскольку проста в обращении и полностью скрывает реализацию GTK.
Под катом пример приложения.
Пример приложения
Для изучения PyGTK я решил написать простой пример — игру Крестики-Нолики.
Окно игры будет максимально простым — квадрат из кнопок 3×3.
Окно игры: 
Итак приступим к реализации. В программе есть пара классов: XO_Field и XO_Win, первый хранит информацию о поле, второй создаёт GUI для приложения и обрабатывает события.
Я использовал для примера модуль pygtk, установленный из пакетного менеджера в Ubuntu, на других системах стоит воспользоваться пакетами или python easy-install, а для Windows есть инсталлятор.
Используем модуль pygtk версии 2.0 или старше:
Создадим простое окно, по закрытию которого будем прерывать и цикл событий GTK. Функция destroy будет приведена чуть позже.
Для окна воспользуемся вертикальной компоновкой из трёх строк с горизонтальной.
Так кнопки будут расположены как раз в виде квадрата 3×3. Для каждой из кнопок добавляется обработчик события «clicked», синтаксис добавления очень похож на сигналы и слоты в Qt.
Функция, создающая кнопку:
Запуск основного цикла событий GTK и уничтожение окна:
По нажатию на кнопки происходит установка знака в указанную позицию и переход хода к следующему игроку, если ещё не определён победитель. Если игра завершена, результат выводится в заголовок окна.
Сама игра в Крестики-Нолики и её реализация довольно тривиальна, ссылка на исходный код приведена ниже. Больший интерес представляет сам цикл работы приложения Python в связке с GTK, так например сборщик мусора при сборке ссылок на объекты GTK также вызывает деструкторы для них, поскольку элементы UI содержат много ссылок на ресурсы.
Дата публикации Dec 15, 2018
Если вы случайно взглянули на мою самую первую статью о джиу-джитсу, я намекнул на тот факт, что у меня горько-сладкие отношения с видеоиграми. Они дают мне потрясающее повышение эго, когда я выигрываю, но время от времени я хочу пробить кулаком мой монитор, когда какой-то ребенок превосходит меня в Ракетной лиге. Прежде чем мы перейдем к скучным техническим вещам (которые составляют большую часть этой статьи), давайте отправимся в путешествие по моей памяти, чтобы объяснить мою мотивацию к этой статье:
Давайте посмотрим на нашего первого гладиатора:
1. Минимаксный алгоритм
В нашем исполнении алгоритма Minimax для решения Tic-Tac-Toe, он работает, визуализируя все будущие возможные состояния платы и конструируя его в виде дерева. Когда текущее состояние доски задается алгоритму (корень дерева), он разделяется на ‘n’ ветвей (где n обозначает количество ходов, которые могут быть выбраны AI / число пустых ячеек, в которых AI может быть помещенный). Если какое-либо из этих новых состояний является состоянием терминала, дальнейшие разбиения для этого состояния не выполняются, и ему присваивается оценка следующим образом:
Записать это в коде:
Поскольку пространство состояний Tic-Tac-Toe очень мало, у нас не может быть дерева с глубиной более 9. Таким образом, нам не нужно использовать такие методы, как отсечение альфа-бета здесь. Однако с Minimax дело в том, что он предполагает особый способ игры противника. Например, минимаксный игрок никогда не достигнет игрового состояния, из которого он мог проиграть, даже если на самом деле он всегда выигрывал из этого состояния из-за неправильной игры оппонента.
Давайте теперь посмотрим на гораздо более захватывающий алгоритм. Введите второго гладиатора:
2 Усиление обучения
Я чувствую, что этот алгоритм легче понять, поскольку вы можете использовать его каждый день, даже не осознавая этого. Давайте возьмем практический пример:
Эксплуатация против разведки
Одним из фундаментальных компромиссов в обучении подкреплению является компромисс между эксплуатацией и разведкой.эксплуатацияозначает выбор действия, которое максимизирует нашу награду (может привести к застреванию в местном оптимуме).Исследованиеозначает выбор действия независимо от вознаграждения, которое оно обеспечивает (это помогает нам найти другой локальный оптимум, который может приблизить нас к глобальному оптимуму). Уничтожение любого из них вредно, любая эксплуатация может привести к неоптимальному агенту, а любое исследование просто даст нам глупого агента, который продолжает предпринимать случайные действия.
Широко используемой стратегией для решения этой проблемы, которую я также использовал в своей реализации, являетсяэпсилон-уменьшающая стратегия, Это работает следующим образом:
Разница во времени обучения
После запуска игры наш агент вычисляет все возможные действия, которые он может предпринять в текущем состоянии, и новые состояния, которые могут возникнуть в результате каждого действия. Значения этих состояний собираются изstate_valueвектор, который содержит значения для всех возможных состояний в игре. Затем агент может выбрать действие, которое приводит к состоянию с наибольшим значением (эксплуатация), или выбрать случайное действие (исследование), в зависимости от значения эпсилона. В ходе нашего обучения мы играем в несколько игр, после каждого хода значение состояния обновляется с использованием следующего правила:
где,V (S)— текущее состояние игрового поля,V (S ^ F)— новое состояние доски после того, как агент предпримет какое-то действие, иальфа— скорость обучения / параметр размера шага.
Используя это правило обновления, состояния, которые приводят к потере, также получают отрицательное значение состояния (величина которого зависит от скорости обучения). Агент узнает, что нахождение в таком состоянии может привести к потере в будущем, поэтому он будет стараться избегать посадки в этом состоянии, если в этом нет необходимости. С другой стороны, состояния, которые приводят к победе, получают положительное значение состояния. Агент узнает, что пребывание в таком состоянии может привести к победе в будущем, поэтому рекомендуется быть в таком состоянии.
Фрагмент кода для этого алгоритма выглядит следующим образом:
Есть 2 версии кода для этого алгоритма:
Ниже приведен пример игры с ботом, обученным
Это Showtime
Теперь, когда у нас есть два готовых чемпиона, давайте бросим их в виртуальный Колизей и позволим им сражаться, пока мы с трепетом наблюдаем. Так как у нас сейчас только 2 из них, у нас будет только битва TKO 1 на 1. В основном это был результат:
(Я вызвал монстра, не так ли?)
Это единственные алгоритмы, с которыми я возился еще. Я мог бы взглянуть на некоторые другие интересные алгоритмы, такие как генетические алгоритмы, но это будет позже. Если вы сочли мое письмо отдаленно полезным или даже достаточно забавным, чтобы заставить вас посмеяться, бросьте хлопок и оставьте ответ ниже.
Крестики-нолики
Очень полезно в целях изучения языка программирования написать на нем несколько простых программ. Здесь мы представим игру крестики-нолики, которая написана на Python 3 с графическим интерфейсом.
О программе
В этой игре можно помериться силами с компьютером. Первый ход за игроком. Но победить искусственный интеллект в этом противостоянии будет не так уж и просто. Компьютер не делает «зевков» и если у него есть шанс победить, он непременно им воспользуется.
Внизу расположена кнопка для начала новой игры. По её нажатию игровое поле очистится и можно будет начать игру заново.
Игрок ставит крестики, а компьютер нолики. Как всегда, побеждает тот, кто первый составит линию из своих символов: по горизонтали, вертикали или диагонали.
Библиотеки и объявление переменных
Для отображения графики будем использовать стандартную библиотеку Tkinter, которая устанавливается вместе с Python. Так же нам потребуется библиотека random для того, чтобы получать случайные числа, благодаря которым ходы компьютера будут неожиданными.
Обработка нажатия кнопок
Функция click будет вызываться после нажатия на поле, то есть при попытки поставить крестик. Если игра еще не завершена, то крестик ставится. После этого увеличиваем счетчик количества выставленных крестиков.
Проверка победы
Проверяем все возможные варианты, так как теоретически можно одним ходом составить сразу 2 линии.
Действия компьютера
Графический интерфейс
Свойство colorspan у кнопки начала игры выставляем в 3, чтобы он занимал всю ширину таблицы
Игровое поле мы делали таким же образом как и кнопки в примере с калькулятором, размещённом в отдельной статье.
В целом, реализация игры крестики-нолики неплохо подходит для изучающих программирование на Python 3. Можно немного усложнить задачу, добавив уровни сложности. Например, на простом уровне сложности компьютер делает абсолютно случайные ходы. На более сложном не упускает возможности победить, но все еще может прозевать два крестика выставленных в ряд.
Как написать игру на Python3
Самоучитель Python3 для начинающих
Глава 10.1 Исходный код игры «Крестики-Нолики».
Как всегда, я настоятельно советую набирать программу самостоятельно. Это и практика и программу понимать вы будете лучше. Впрочем, вы всегда можете скачать образец программы на странице «Загрузки«.
Итак, откройте новое окно текстового редактора Python Shell, наберите приведенный ниже код и сохраните в файле с названием ‘TicTacToe.py’ Впрочем, файл можете назвать как захотите. Но если вы потом решите конвертировать программу в *.exe — формат, то могут возникнуть проблемы с символами кириллицы в названии.
Поделиться ссылкой:
Понравилось это:
Похожее
2 комментария в “ Глава 10.1 Исходный код игры «Крестики-Нолики». ”
Добавь в начало кода
import time
import random
seconds=int(str(time.ctime()).split(‘:’)[2][0:3])
for a in range(seconds):
_random.randint(0,1)
Иначе первым всегда будет ходить один и тот же игрок,
а при добавлении данного кода в начало зависит от того момента, когда юзер открыл игру, сколько игра грузилась (а это уже зависит от компа)
Если вы используете другие функции этого модуля, надо повторять тот же код и для других функций:
import time
import random
seconds=int(str(time.ctime()).split(‘:’)[2][0:3])
for a in range(seconds):
_random.функция(аргументы)
Все это верно, но статья преследует максимально доступно и понятно объяснить концепт человеку, который еще не очень хорошо понимает Python. Кроме того, это, по сути, перевод из книги. Не хотелось ничего менять.
Но все что Вы написали, безусловно верно. И если человеку действительно будет интересно, как можно модифицировать программу, то как раз Ваш комментарий даст ему пищу для размышлений. Все останется как было.