Engine python что это
ТОП-10 лучших фреймворков Python для разработки игр
В игровом мире доступно множество популярных игр, которые были разработаны с использованием фреймворков Python и его библиотек, например, Battlefield 2, Pirates of the Caribbean и многие другие. Большинство разработчиков используют язык Python вместо других языков программирования из-за его функциональных возможностей и надстроек. С развитием индустрии разработки игр программирование на Python стало исключительным выбором разработчиков для быстрого прототипирования видеоигр.
В этой статье мы обсудим 10 лучших фреймворков Python, которые используются для разработки игр:
1. Pygame
PyGame – это библиотека с открытым исходным кодом, которая используется для создания игр на Python, разработанных с использованием исключительной библиотеки SDL. Эта библиотека есть на языках C, Python, Native и OpenGL.
Pygame позволяет пользователю создавать полнофункциональные игры и мультимедийные программы. Библиотека очень портативна и может работать в любой операционной системе и на любой платформе.
Особенности библиотеки pygame для python:
2. PyKyra
Самый быстрый фреймворк языка Python – PyKyra, который используется для разработки игр. Фреймворк PyKyra основан на программной и документальной локализации(SDL) и движке kyra. Помимо таких стандартных функций, эта структура языка Python также поддерживает видео и звуки MPEG, такие как MP3, WAV, Ogg Vorbis, прямое чтение изображений и многое другое.
3. Pyglet
Pyglet – это мощная библиотека Python, которая представляет собой кроссплатформенный оконный и мультимедийный фреймворк с открытым исходным кодом. Используется для разработки игр и многих других визуально насыщенных приложений и программного обеспечения в операционных системах Windows, Linux и Mac OS X.
Pyglet – это библиотека языка Python, которая поддерживает пользовательский интерфейс, используемый для обработки событий, графики OpenGL, джойстиков, загрузки видео и изображений, работы с окнами, воспроизведения звуков и музыки. Библиотека Pyglet работает только под управлением Python 3.5 или более поздней версии Python. Она также работает с другими интерпретаторами Python, такими как Pypy.
Pyglet позволяет использовать его как для проектов с открытым исходным кодом, так и для коммерческих проектов и разработок с небольшими ограничениями.
Особенности библиотеки Pyglet:
4. PyOpenGL
Самая распространенная кроссплатформенная платформа Python – это PyOpenGL. Эта структура представляет собой привязку Python к OpenGL и связанным API. В среде PyOpenGL привязка была разработана с использованием стандартной библиотеки c-типов.
Это стандартизированная структура Python, которая является интероперабельной и имеет огромное количество внешних графических пользовательских интерфейсов, звуковых библиотек Python, таких как PyGame, Raw XLib, PyQt и многих других.
5. Kivy
Библиотека Kivy разработана с использованием новых пользовательских интерфейсов, например, приложений с поддержкой мультитач. Библиотека Kivy используется для быстрой разработки приложений и программного обеспечения.
Эта платформа работает на Windows, Android, Raspberry Pi, Linux, OS X и iOS. Естественно, она может использовать множество входов, устройств и протоколов, таких как Mac OS X Trackpad и Magic Mouse, Mtdev, WM_Touch, WM_Pen, ядро Linux HID и TUIO. Библиотека Kivy – это ускоренный графический процессор(GPU). Имеет более 20 виджетов, которые можно легко расширять.
Библиотека Kivy бесплатна для использования по лицензии MIT, начиная с версии 1.7.2, и LGPL 3 для предыдущих версий. Инструментарий этой библиотеки официально разработан, и пользователи могут использовать его в рыночном продукте.
Эта структура очень стабильна в использовании и имеет полностью документированный API, а также руководство по программированию, которое поможет пользователям начать ее использовать.
6. Panda3D
Panda 3d – это фреймворк на языке Python, написанный на Python и C ++. Это бесплатный движок с открытым исходным кодом, используемый для разработки трехмерных игр в реальном времени, моделирования, визуализации экспериментов и многого другого. Эта структура имеет инструменты командной строки для оптимизации и обработки исходного кода.
7. Python-Ogre
Python – Orge – это фреймворк, используемый для разработки игр, также известный как PyOrge. Он написан на языке C ++, связывающем библиотеку Python для движка Orge 3d. Этот фреймворк является кроссплатформенным, отличается гибкостью и быстротой. Он поддерживает замечательный набор функций, который использовался для разработки увлекательных игр.
Фреймворк PyOrge фактически состоит из двух библиотек, называемых Orge3D и CEGUi. Orge3s – это движок 3D-рендеринга, а CEGUi – это система встроенного графического пользовательского интерфейса(GUI).
Orge применяется для разработки сцен и создания всей графики, которую пользователь хочет импортировать в игру. Фреймворк PyOrge используется для версий, разработанных до версии Orge v1.05. После этого доступно множество других модулей.
Программное обеспечение Orge также содержит скрипты Python для импорта данных из Blender в Orge. Эта структура упрощает для пользователя создание ресурсов в Blender для своей игры и может импортировать данные в Orge. В этой структуре также доступны другие формы экспортеров.
8. Ren’Py
Ren’Py – это Python Framework, который можно использовать бесплатно и он кроссплатформенный. Этот фреймворк написан на Python и Cython. Ren’Py используется для цифрового повествования, что позволяет пользователям легко комбинировать слова, изображения и звуки, а также разрабатывать графические сюжеты и игры для воспроизведения жизни.
Поскольку движок Ren’Py поддерживает язык сценариев Python, который позволяет пользователям работать со сложной игровой логикой. Самым большим преимуществом этого фреймворка является то, что его можно использовать в любой операционной системе компьютера.
9. Cocos2d
Cocos 2D – это среда Python, которая используется для разработки игр, приложений, программного обеспечения и многих других интерактивных программ, основанных на кроссплатформенном графическом интерфейсе пользователя(GUI). Этот фреймворк основан на программном обеспечении с открытым исходным кодом.
Cocos 2d – это большое семейство, которое включает Cococs2D – x, Cocos2D – XNA и Ccos2D – JS. Этот фреймворк написан на языке программирования C ++. Он имеет тонкий слой зависимости от платформы, который можно использовать для создания игр, приложений и программного обеспечения. Cococs2D – JS – это версия движка на JavaScript, которая поддерживает полную функциональность Cocos2D – x, включая набор упрощенных API.
10. Soya3d
Soya 3D – это высокоуровневый фреймворк Python, используемый для разработки трехмерных видеоигр. Эта структура бесплатна для использования и находится под лицензией General Public License(GPL). Этот Framework представляет собой многоплатформенный движок разработки игр, который может работать в операционных системах Linux, Microsoft Windows и Mac OS X.
Создатель этого фреймворка описывает Soya 2D как игровой движок, полностью ориентированный на быструю разработку. Пользоваться им очень легко и просто. Основная цель этого фреймворка – дать возможность пользователям-любителям разрабатывать сложные трехмерные игры полностью на языке программирования Python.
Заключение
В наши дни игры стали активной частью повседневной жизни, и достижения в игровом мире побудили разработчиков создавать высококачественные впечатляющие игры. В этой статье мы обсудили 10 основных фреймворков Python, которые можно использовать для разработки игр, и их конкретные функции, которые полезны для разработки определенных функций и используются в видеоиграх.
Создаем 2D игру на Python с библиотекой Arcade
Мы продолжаем делится с вами интересными найденными вещами про питончик. Сегодня вот решили разобраться с 2D играми. Это, конечно, немного попроще, чем то, что проходят у нас на курсе «Разработчик Python», но не менее интересно это уж точно.
Python — выдающийся язык для начинающих изучать программирование. Он также идеально подходит тем, кто хочет “просто взять и сделать”, а не тратить кучу времени на шаблонный код. Arcade — библиотека Python для создания 2D игр, с низким порогом вхождения, но очень функциональная в опытных руках. В этом статье я объясню, как начать использовать Python и Arcade для программирования игр.
Я начал разрабатывать на Arcade после преподавания азов библиотеки PyGame студентам. Я очно преподавал PyGames в течение почти 10 лет, а также разработал ProgramArcadeGames.com для обучения онлайн. PyGames отличная, но в какой-то момент я понял, что устал тратить время на оправдание багов, которые никогда не фиксятся.
Меня беспокоило преподавание таких вещей, как событийный цикл, которым уже почти не пользовались. И был целый раздел, в котором я объяснял, почему y-координаты повернуты в противоположном направлении. PyGames обновлялась редко и базировалась на старой библиотеке SDL 1, а не чем-то более современном вроде OpenGL. На светлое будущее я не рассчитывал.
В моих мечтах была простая и мощная библиотека, которая бы использовала новые фичи Python 3, например, декораторы и тайп-хинтинг. Ей оказалась Arcade. Посмотрим, как начать ее использовать.
Установка
Arcade, как и многие другие пакеты, доступна на PyPi, а значит, можно установить Arcade при помощи команды pip (или pipenv). Если Python уже установлен, скорее всего можно просто открыть командную строку Windows и написать:
Для более детализированной инструкции по установке, почитайте документацию по установке Arcade.
Простой рисунок
Вы можете открыть окно и нарисовать простой рисунок всего несколькими строчками кода. В качестве примера, нарисуем смайлик, как на картинке ниже:
Скрипт ниже показывает, как это сделать, используя команды рисования Arcade. Заметьте, что вам не обязательно знать, как использовать классы или определять функции. Программирование с быстрым визуальным фидбеком — хороший старт для тех, кто только учится.
Использование функций
Конечно, писать код в глобальном контексте — не лучший способ. К счастью, использование функций поможет улучшить ваш код. Ниже приведен пример того, как нарисовать елку в заданных координатах (x, y), используя функцию:
Для полного примера, посмотрите рисунок с функциями.
Более опытные программисты знают, что современные программы сначала загружают графическую информацию на видеокарту, а затем просят ее отрисовать batch-файлом. Arcade это поддерживает. Индивидуальная отрисовка 10000 прямоугольников занимает 0.8 секунды. Отрисовка того же количества батником займет менее 0.001 секунды.
Класс Window
Большие программы обычно базируются на классе Window или используют декораторы. Это позволяет программисту писать код, контролирующий отрисовку, обновление и обработку входных данных пользователя. Ниже приведен шаблон для программы с Window-основой.
В классе Window есть несколько методов, которые ваши программы могут переопределять для обеспечения функциональности. Вот список тех, что используются чаще всего:
Спрайты
Спрайты — простой способ создания 2D bitmap объектов в Arcade. В нем есть методы, позволяющие с легкостью рисовать, перемещать и анимировать спрайты. Также можно использовать спрайты для отслеживания коллизий между объектами.
Создание спрайта
Создать инстанс Sprite класса Arcade очень легко. Программисту необходимо только название файла изображения, на котором будет основываться спрайт, и, опционально, число раз для увеличения или уменьшения изображения. Например:
Этот код создает спрайт, используя изображение coin_01.png. Картинка уменьшится до 20% от исходной.
Список спрайтов
Спрайты обычно организуются в списки. Они помогают упростить их управление. Спрайты в списке будут использовать OpenGl для групповой batch-отрисовки. Нижеприведенный код настраивает игру, где есть игрок и множество монет, которые игрок должен собрать. Мы используем два списка — один для игрока и один для монеток.
Мы с легкостью можем отрисовать все монетки в списке монеток:
Отслеживание коллизий спрайтов
Функция check_for_collision_with_list позволяет увидеть, если спрайт наталкивается на другой спрайт из списка. Используем ее, чтобы увидеть все монетки, с которыми пересекается спрайт игрока. Применив простой for- цикл, можно избавиться от монетки в игре и увеличить счет.
С полным примером можно ознакомиться в collect_coins.py.
Игровая физика
Во многих играх есть физика в том или ином виде. Самые простое, например, что top-down игры не позволяют игроку проходить сквозь стены. Платформеры добавляют сложности с гравитацией и движущимися платформами. Некоторые игры используют полноценные физические 2D движки с массами, трением, пружинами и тд.
Top-down игры
Для простых игр с видом сверху программе на Arcade необходим список стен (или чего-то подобного), через которые игрок не сможет проходить. Обычно я называю это wall_list. Затем создается физический движок в установочном коде класса Window:
player_sprite получает вектор движения с двумя атрибутами change_x и change_y. Просто пример использования — перемещение игрока с помощью клавиатуры.
Несмотря на то что этот код задает скорость игрока, он его не перемещает. Метод update в классе Window вызывает physics_engine.update(), что заставит игрока двигаться, но не через стены.
Пример полностью можно посмотреть в sprite_move_walls.py.
Платформеры
Переход к платформеру с видом сбоку достаточно прост. Программисту необходимо переключить физический движок на PhysicsEnginePlatformer и добавить гравитационную константу.
Для добавления тайлов и блоков, из которых будет состоять уровень, можно использовать программу вроде Tiled.
Учитесь на примере
Учиться на примере — один из лучших методов. В библиотеке Arcade есть большой список образцов программ, на которые можно ориентироваться при создании игры. Эти примеры раскрывают концепты игр, о которых спрашивали мои онлайн и оффлайн студенты в течение нескольких лет.
Запускать демки при установленной Arcade совсем не сложно. В начале программы каждого примера есть комментарий с командой, которую нужно ввести в командную строку для запуска этого примера. Например:
Как всегда ждём ваши комментарии и вопросы, которые можно оставить тут или зайти к Стасу на день открытых дверей.
Генераторы Python: что это такое и зачем они нужны
Генераторы используют, чтобы оперативная память не давилась большими объёмами информации. В Python это фишки, экономящие память.
Допустим, у вас есть файл, который весит десяток гигабайт. Из него нужно выбрать и обработать строки, подходящие под какое-то условие, а то и сравнить со строками другого большого файла.
Другой пример: нужно проанализировать практически бесконечный поток данных. Это могут быть, например, показания счётчиков, биржевые котировки, сетевой трафик.
А может, нужно создать поток данных самостоятельно: рассчитать комбинаторную структуру для определения вероятности какого-то события, математическую последовательность или последовательность случайных чисел.
Что делать? Хранить такие объёмы данных в компьютере нереально: они не поместятся в оперативную память — а некоторые и на жёсткий диск. Выход один — обрабатывать информацию небольшими порциями, чтобы не вызывать переполнения памяти. В Python на этот случай есть специальный инструмент — генераторы.
Программист, консультант, специалист по документированию. Легко и доступно рассказывает о сложных вещах в программировании и дизайне.
Что такое генератор и как он работает?
Этим генераторы отличаются от списков — те хранят в памяти все свои элементы, и удалить их можно только программно. Вычисления с помощью генераторов называются ленивыми, они экономят память.
Рассмотрим пример: создадим объект-генератор gen с помощью так называемого генераторного выражения. Он будет считать квадраты чисел от 1 до 4 — такую последовательность создаёт функция range(1,5).
Когда мы выведем на консоль переменную gen, то увидим лишь сообщение, что это объект-генератор.
При четырёх вызовах метода next(a) будут по одному рассчитываться и выводиться на консоль значения генератора: 1, 4, 9, 16. Причём в памяти будет сохраняться только последнее значение, а предыдущие сотрутся.
Когда мы попытаемся вызвать next(gen) в пятый раз, генератор сотрёт из памяти последний элемент (число 16) и выдаст исключение StopIteration.
Всё! Генератор больше не работает. Сколько бы мы ни вызывали next(gen), ничего считаться не будет. Чтобы запустить генератор ещё раз, придётся создавать его заново.
И что, для вычисления генератора придётся много раз вызывать next()?
Нет, значения можно вычислять в цикле for. В этом случае метод next() вызывается неявно. Например:
Когда весь цикл пройден, произойдёт исключение StopIteration. Хотя на консоль сообщение об этом не выводится, но генератор помнит о нём и больше работать не будет. То есть цикл for можно запускать только один раз, во второй раз не получится. Нельзя об этом забывать.
И чем помогут генераторы в наших задачах?
Для этого сначала рассмотрим упрощённый способ создания генератора — с помощью генераторного выражения.
Генераторные выражения позволяют создавать объект-генератор в одну строчку. В общем случае их пишут по шаблону:
( выражение for j in итерируемый объект if условие)
Где for, in, if — ключевые слова, j — переменная.
Пример генераторного выражения мы рассмотрели выше. Теперь посмотрим, как можно применить его для обработки большого файла.
Перед нами задача: на сервере есть огромный журнал событий log.txt, в котором хранятся сведения о работе какой-то системы за год. Из него нужно выбрать и обработать для статистики данные об ошибках — строки, содержащие слово error.
Такие строки можно выбрать и сохранить в памяти с помощью списка:
Здесь path — путь к файлу log. В результате сформируется список вида:
[строка1, строка2, строка3, ….. ]
В списке e_l содержатся все строки со словом error, они записаны в память компьютера. Теперь их можно обработать в цикле. Недостаток метода в том, что, если таких строк будет слишком много, они переполнят память и вызовут ошибку MemoryError.
Переполнения памяти можно избежать, если организовать поточную обработку данных с использованием объекта-генератора. Мы создадим его с помощью генераторного выражения (оно отличается от генератора списка только круглыми скобками).
Рассмотрим следующий код:
Этот метод не вызывает переполнения, так как в каждый момент времени в памяти находится только одна строка. При этом нужный для работы объём памяти не зависит от размера файла и количества строк, удовлетворяющих условию.
Как ещё можно создавать генераторы?
Генераторные выражения — это упрощённый вариант функций-генераторов, также создающих генераторы.
Функция-генератор отличается от обычной функции тем, что вместо команды return в ней используется yield. И если return завершает работу функции, то инструкция yield лишь приостанавливает её, при этом она возвращает какое-то значение.
При первом вызове метода next() выполняется код функции с первой команды до yield. При втором next() и последующих до конца генератора — код со следующей после yield команды и до тех пор, пока yield не встретится снова.
Чтобы было понятнее, рассмотрим небольшой пример:
Здесь функция f_gen(5) при вызове создаёт генератор a. Мы видим это, когда выводим a на консоль.
Посчитаем значения генератора в цикле for.
Как видим, значения переменных n и s между вызовами сохраняются.
Yield — инструмент очень гибкий. Его можно несколько раз использовать в коде функции-генератора. В этом случае команды yield служат разделителями кода: при первом вызове метода next() выполняется код до первого yield, при следующих вызовах — операторы между yield. При этом в генераторной функции необязательно должен быть цикл, все значения генератора и так посчитаются.
Как создать бесконечную последовательность
Рассмотрим, как можно с помощью генератора создать математическую последовательность, например, программу, генерирующую простые числа (напоминаем, это числа, не имеющие делителей, кроме 1).
Наша программа будет последовательно анализировать целые числа больше 1. Для каждого числа n программа ищет делители в диапазоне от 2 до √n. Если делители есть, программа переходит к следующему числу. Если их нет, значит, n — число простое, и программа выводит его на печать.
Этот код выдаёт бесконечную последовательность простых чисел без ограничения сверху. Остановить его можно только вручную.
Подобным образом с помощью генераторов можно создавать ряды случайных чисел, комбинаторные структуры, рекуррентные ряды, например, ряд Фибоначчи и другие последовательности.
Какие ещё методы есть у генераторов?
Когда-то был один next(), но в Python 2.5 появилось ещё три метода:
Рассмотрим пару небольших примеров.
С помощью этих методов можно создавать сопрограммы, или корутины, — это функции, которым можно передавать значения, приостанавливать и снова возобновлять их работу. Их обычно используют в Python для анализа потоков данных в корпоративной многозадачности. Генераторы позволяют создавать сложные разветвлённые программы для обработки потоков.
Что ещё можно сказать
С изучения генераторов начинается освоение последовательной обработки гигантских потоков данных. Это может быть, например, трейдинг и технический анализ в биржевых операциях.
Но даже если не говорить о глобальных задачах, скрипты с применением генераторов — это способ избежать копирования данных в память. Генераторы позволяют экономить ресурсы компьютера и создавать красивый чистый код.
Изучить генераторы и другие объекты Python можно на курсах в Skillbox. Вы получите серьёзные теоретические знания и практический опыт. С самого начала обучения будете участвовать в реальных проектах. Те, кто успешно окончит курсы, станут программистами middle-уровня, а мы поможем найти хорошую работу.
Веб-скрапинг (web scraping) автоматизированное получение данных с веб-страниц.
Engine python что это
Python – это очень популярное и быстрое решение, которое во многих случаях обходит аналогичные скриптовые языки. Он очень доступен, т.к. в сети полно сайтов, форумов, документов и обучающих статей, электронных книг, в том числе посвященных непосредственно разработке игр.
Для основы стоит рассмотреть такие библиотеки как: PyOgre, PySFML, PySDL и Allegro.
Для разработки 2D-проектов я бы рекомендовал ознакомиться с такими достаточно популярными движками и наборами инструментов: PyGame, Pyglet, Python Arcade Library, Ren’Py, Cocos2D, FIFE, Ignifuga Game Engine.
Например, Ren’Py часто называют конструктором игр, ведь на нём даже начинающие игроделы с лёгкостью делают собственные игрушки в жанре визуальная новелла. Сказывается то, что он заточен под жанр, а для создания такой игры не требует обширных знаний в программировании на Python, ведь игра в основном состоит из набора диалогов, сцен с фоном и персонажами, переход между которыми происходит от выбранного игроком диалога. Питон ещё используется, например, в Metagam – это конструктор браузерных MMORPG старого типа. Для 3D MMO разрабатывался движок World Forge, но он, судя по всему, уже заглох несколько лет как.
Из последних, мною опробованных движков, я бы ещё особо отметил Tilengine Graphics Engine 2 – отличное решение для разработки игр ретро-стиля с классными растровыми эффектами в стиле консолей начала и середины 1990-ых годов. Питон в нём наряду с поддержкой других популярных ЯП: C/C++, C#, Pascal, FreeBasic и Java. Поэтому вы можете переключиться, если что.
Для разработки 3D-игр я бы рекомендовал следующие популярные решения: Panda3D SDK, Ursina Engine (поддерживает Python 3.6), Blender Game Engine, UPBGE и Delta3D Engine.
Для игр с нетребовательной трёхмерной графикой, если вы не гонитесь за современными визуальными эффектами, я бы посоветовал ещё WorldSim3D – отечественный движок, базируемый на исходниках открытого движка Irrlicht. Ранее в WorldSim3D использовал только FreeBASIC, но с версии 1.12 появилась поддержка других языков: C/C++, D, Pascal и Python, конечно же.