python小游戏——打砖块代码开源

简介: python小游戏——打砖块代码开源

一.效果呈现

二.主代码

'''
Function:
    打砖块小游戏
'''
import cfg
from modules import breakoutClone
'''主函数'''
def main():
    game = breakoutClone(cfg)
    game.run()
'''run'''
if __name__ == '__main__':
    main()

三.cfg

'''配置文件
'''
import os
'''游戏界面一些数值'''
SCREENWIDTH = 640
SCREENHEIGHT = 480
BRICKWIDTH = 10
BRICKHEIGHT = 10
PADDLEWIDTH = 60
PADDLEHEIGHT = 12
BALLRADIUS = 8
'''游戏素材路径'''
FONTPATH = os.path.join(os.getcwd(), 'resources/font/font.TTF')
HITSOUNDPATH = os.path.join(os.getcwd(), 'resources/audios/hit.wav')
BGMPATH = os.path.join(os.getcwd(), 'resources/audios/bgm.mp3')
LEVELROOTPATH = os.path.join(os.getcwd(), 'resources/levels')
LEVELPATHS = [os.path.join(LEVELROOTPATH, '%s.level' % str(i+1)) for i in range(len(os.listdir(LEVELROOTPATH)))]
'''一些颜色'''
BLACK = (0, 0, 0)
WHITE = (255, 255, 255)
PINK = (0, 199, 140)
PURPLE = (0, 199, 140)
YELLOW = (255, 0, 0)
BLUE  = (0, 0, 0)
AQUA = (192, 192, 192)

四.README

# Introduction

https://mp.weixin.qq.com/s/9tNVTA06dFthdugNs3TePA


# Environment

```

OS: Windows10

Python: Python3.5+(have installed necessary dependencies)

```


# Usage

```

Step1:

pip install -r requirements.txt

Step2:

run "python Game18.py"

```


# Game Display

![giphy](demonstration/running.gif)



相关文章
|
8天前
|
缓存 监控 测试技术
Python中的装饰器:功能扩展与代码复用的利器###
本文深入探讨了Python中装饰器的概念、实现机制及其在实际开发中的应用价值。通过生动的实例和详尽的解释,文章展示了装饰器如何增强函数功能、提升代码可读性和维护性,并鼓励读者在项目中灵活运用这一强大的语言特性。 ###
|
11天前
|
缓存 开发者 Python
探索Python中的装饰器:简化代码,增强功能
【10月更文挑战第35天】装饰器在Python中是一种强大的工具,它允许开发者在不修改原有函数代码的情况下增加额外的功能。本文旨在通过简明的语言和实际的编码示例,带领读者理解装饰器的概念、用法及其在实际编程场景中的应用,从而提升代码的可读性和复用性。
|
7天前
|
Python
探索Python中的装饰器:简化代码,提升效率
【10月更文挑战第39天】在编程的世界中,我们总是在寻找使代码更简洁、更高效的方法。Python的装饰器提供了一种强大的工具,能够让我们做到这一点。本文将深入探讨装饰器的基本概念,展示如何通过它们来增强函数的功能,同时保持代码的整洁性。我们将从基础开始,逐步深入到装饰器的高级用法,让你了解如何利用这一特性来优化你的Python代码。准备好让你的代码变得更加优雅和强大了吗?让我们开始吧!
15 1
|
8天前
|
存储 缓存 监控
掌握Python装饰器:提升代码复用性与可读性的利器
在本文中,我们将深入探讨Python装饰器的概念、工作原理以及如何有效地应用它们来增强代码的可读性和复用性。不同于传统的函数调用,装饰器提供了一种优雅的方式来修改或扩展函数的行为,而无需直接修改原始函数代码。通过实际示例和应用场景分析,本文旨在帮助读者理解装饰器的实用性,并鼓励在日常编程实践中灵活运用这一强大特性。
|
10天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
探索机器学习:从理论到Python代码实践
【10月更文挑战第36天】本文将深入浅出地介绍机器学习的基本概念、主要算法及其在Python中的实现。我们将通过实际案例,展示如何使用scikit-learn库进行数据预处理、模型选择和参数调优。无论你是初学者还是有一定基础的开发者,都能从中获得启发和实践指导。
24 2
|
2月前
|
人工智能 数据挖掘 数据处理
揭秘Python编程之美:从基础到进阶的代码实践之旅
【9月更文挑战第14天】本文将带领读者深入探索Python编程语言的魅力所在。通过简明扼要的示例,我们将揭示Python如何简化复杂问题,提升编程效率。无论你是初学者还是有一定经验的开发者,这篇文章都将为你打开一扇通往高效编码世界的大门。让我们开始这段充满智慧和乐趣的Python编程之旅吧!
|
6月前
|
算法 编译器 开发者
如何提高Python代码的性能:优化技巧与实践
本文探讨了如何提高Python代码的性能,重点介绍了一些优化技巧与实践方法。通过使用适当的数据结构、算法和编程范式,以及利用Python内置的性能优化工具,可以有效地提升Python程序的执行效率,从而提升整体应用性能。本文将针对不同场景和需求,分享一些实用的优化技巧,并通过示例代码和性能测试结果加以说明。
|
1月前
|
大数据 Python
Python 高级编程:深入探索高级代码实践
本文深入探讨了Python的四大高级特性:装饰器、生成器、上下文管理器及并发与并行编程。通过装饰器,我们能够在不改动原函数的基础上增添功能;生成器允许按需生成值,优化处理大数据;上下文管理器确保资源被妥善管理和释放;多线程等技术则助力高效完成并发任务。本文通过具体代码实例详细解析这些特性的应用方法,帮助读者提升Python编程水平。
92 5
|
3月前
|
机器学习/深度学习 Python
时间序列特征提取:从理论到Python代码实践
时间序列是一种特殊的存在。这意味着你对表格数据或图像进行的许多转换/操作/处理技术对于时间序列来说可能根本不起作用。
59 1
时间序列特征提取:从理论到Python代码实践
|
1月前
|
数据采集 机器学习/深度学习 数据处理
Python编程之魔法:从基础到进阶的代码实践
在编程的世界里,Python以其简洁和易读性而闻名。本文将通过一系列精选的代码示例,引导你从Python的基础语法出发,逐步探索更深层次的应用,包括数据处理、网络爬虫、自动化脚本以及机器学习模型的构建。每个例子都将是一次新的发现,带你领略Python编程的魅力。无论你是初学者还是希望提升技能的开发者,这些示例都将是你的宝贵财富。让我们开始这段Python编程之旅,一起揭开它的魔法面纱。