用Python和Pygame写游戏-从入门到精通（14）

用Python和Pygame写游戏-从入门到精通（14）

在继续我们的AI之旅前，分享一个在煎蛋上看到的有趣新闻，能通过读说明书来学习的AI，这个世界真是变得越来越不可琢磨啦！机器人很快就要超越咱了……

因为这一次是接着上面的内容的，所以请不要跳过直接看这里。

哭！！！写完了上传出错，丢失啊，重伤重写~~~~~~~~~~~

蚂蚁实例类

在我们正式建造大脑之前，我们得先做一个蚂蚁类出来，就是下面的这个，从GameEntity继承而来：

Python

class Ant(GameEntity): def __init__(self, world, image): # 执行基类构造方法 GameEntity.__init__(self, world, "ant", image) # 创建各种状态 exploring_state = AntStateExploring(self) seeking_state = AntStateSeeking(self) delivering_state = AntStateDelivering(self) hunting_state = AntStateHunting(self) self.brain.add_state(exploring_state) self.brain.add_state(seeking_state) self.brain.add_state(delivering_state) self.brain.add_state(hunting_state) self.carry_image = None def carry(self, image): self.carry_image = image def drop(self, surface): # 放下carry图像 if self.carry_image: x, y = self.location w, h = self.carry_image.get_size() surface.blit(self.carry_image, (x-w, y-h/2)) self.carry_image = None def render(self, surface): # 先调用基类的render方法 GameEntity.render(self, surface) # 额外绘制carry_image if self.carry_image: x, y = self.location w, h = self.carry_image.get_size() surface.blit(self.carry_image, (x-w, y-h/2))

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class Ant ( GameEntity ) :      def __init__ ( self , world , image ) :          # 执行基类构造方法          GameEntity . __init__ ( self , world , "ant" , image )          # 创建各种状态          exploring_state = AntStateExploring ( self )          seeking_state = AntStateSeeking ( self )          delivering_state = AntStateDelivering ( self )          hunting_state = AntStateHunting ( self )          self . brain . add_state ( exploring_state )          self . brain . add_state ( seeking_state )          self . brain . add_state ( delivering_state )          self . brain . add_state ( hunting_state )          self . carry_image = None      def carry ( self , image ) :          self . carry_image = image      def drop ( self , surface ) :          # 放下carry图像          if self . carry_image :              x , y = self . location              w , h = self . carry_image . get_size ( )              surface . blit ( self . carry_image , ( x - w , y - h / 2 ) )              self . carry_image = None      def render ( self , surface ) :          # 先调用基类的render方法          GameEntity . render ( self , surface )          # 额外绘制carry_image          if self . carry_image :              x , y = self . location              w , h = self . carry_image . get_size ( )              surface . blit ( self . carry_image , ( x - w , y - h / 2 ) )

这个Ant类先调用了父类的__init__，都是Python基础不多说了。下面的代码就是一些状态机代码了，对了还有一个carry_image变量，保持了现在蚂蚁正在搬运物体的图像，或许是一片树叶，或许是一只死蜘蛛。这里我们写了一个加强的render函数，因为我们可能还需要画一下搬的东西。

建造大脑

我们给每一只蚂蚁赋予四个状态，这样才能足够建造我们的蚂蚁的状态机。在建造状态机之前，我们得先把这些状态的详细信息列出来。

状态	动作
探索(Exploring)	随机的走向一个点
搜集(Seeking)	向一篇树叶前进
搬运(Dellivering)	搬运一个什么回去
狩猎(Hunting)	攻击一只蜘蛛

我们也需要定义一下各个状态之间的链接，或者可以叫转移条件。这里举两个例子（实际上不止）：

条件	转移状态
发现树叶	搜集
有蜘蛛攻击	狩猎

我们还是最终画一张图来表示整个状态机：

高水平的你也许可以看着上面的图写状态机了，不过为了方便先建立一个State类，来保存一个状态。很简单，只是一个框子，实际上什么都不做：

Python

class State(): def __init__(self, name): self.name = name def do_actions(self): pass def check_conditions(self): pass def entry_actions(self): pass def exit_actions(self): pass

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class State ( ) :      def __init__ ( self , name ) :          self . name = name      def do_actions ( self ) :          pass      def check_conditions ( self ) :          pass      def entry_actions ( self ) :          pass      def exit_actions ( self ) :          pass

然后可以建立一个状态机类来管理这些状态，这个状态机可是整个代码的核心类。

Python

class StateMachine(): def __init__(self): self.states = {} # 存储状态 self.active_state = None # 当前有效状态 def add_state(self, state): # 增加状态 self.states[state.name] = state def think(self): if self.active_state is None: return # 执行有效状态的动作，并做转移检查 self.active_state.do_actions() new_state_name = self.active_state.check_conditions() if new_state_name is not None: self.set_state(new_state_name) def set_state(self, new_state_name): # 更改状态，执行进入/退出动作 if self.active_state is not None: self.active_state.exit_actions() self.active_state = self.states[new_state_name] self.active_state.entry_actions()

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class StateMachine ( ) :      def __init__ ( self ) :          self . states = { }      # 存储状态          self . active_state = None      # 当前有效状态      def add_state ( self , state ) :          # 增加状态          self . states [ state . name ] = state      def think ( self ) :          if self . active_state is None :              return          # 执行有效状态的动作，并做转移检查          self . active_state . do_actions ( )          new_state_name = self . active_state . check_conditions ( )          if new_state_name is not None :              self . set_state ( new_state_name )      def set_state ( self , new_state_name ) :          # 更改状态，执行进入/退出动作          if self . active_state is not None :              self . active_state . exit_actions ( )          self . active_state = self . states [ new_state_name ]          self . active_state . entry_actions ( )

然后就可以通过继承State创建一系列的实际状态了，这些状态传递给StateMachine保留并运行。StateMachine类的think方法是检查当前有效状态并执行其动作的，最后还可能会调用set_state来进入下一个状态。

我们应该根据上面的四个状态表格建立状态了，有鉴于本次的代码已经很多了，需要好好消化…… 下一次将会一次性给出完整代码，到时候就能看到一个丰富多彩的昆虫世界了！尽请期待~