Python俄罗斯方块源码 PyQt5俄罗斯方块源码,亲测可用 游戏概述 本游戏是一个基于 Pygame 库的俄罗斯方块游戏,玩家需要控制下落的方块,使其拼接成完整的一行或多行并消除,以获得得分 游戏规则 玩家需要控制下落的方块,使其拼接成完整的一行或多行并消除,以获得得分。 方块可以左右移动,旋转或加速下落。 当方块下落到底部或与其他方块重叠时,就固定在当前位置,不能再移动或旋转。 当所有方块堆叠到屏幕顶部时,游戏结束。 游戏界面 游戏界面包括如下元素: 俄罗斯方块区域:用于显示下落的方块和已固定的方块。 得分区域:用于显示当前得分。 游戏结束提示:当游戏结束时,屏幕上方会显示 GAME OVER。 游戏实现 游戏的实现采用了 Pygame 库,主要包括如下几个部分: 方块类:用于表示每个方块。 形状类:用于表示每个下落的形状,包括方块的颜色和位置。 碰撞检测:用于检测形状是否与其他方块重叠。 游戏逻辑:包括控制形状的移动,旋转和加速下落,以及消除完整的行等。 游戏界面:用于显示游戏界面和更新得分等。 运行环境 本游戏需要 Python 3 和 Pygame 库。可以在 Win
2024-06-04 14:01:20 7KB 俄罗斯方块 python俄罗斯方块
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Python + tkinter GUI 页面操作 + Mysql数据库 面向对象设计实现停车场管理系统 软件工程第二阶段项目实训作业,基于Python编程语言、面向对象设计的停车场管理系统,包含GUI页面设计,操作Mysql数据库。可供学习和二次开发。 压缩包内包含对代码的详细描述, 项目报告,数据库内容实体,与整体的详细代码
2024-06-04 13:57:52 2.93MB mysql python tkinter
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大麦抢票助手是一款基于Python语言开发的自动化抢票工具,它利用了网络爬虫技术和自动化控制技术,帮助用户在票务网站进行快速的票务抢购。这款工具的源代码公开透明,用户可以根据自己的需求进行定制和优化。它通常包含以下几个核心功能: 1. **自动登录**:用户可以设置自动登录票务网站,减少手动输入账号密码的繁琐过程。 2. **实时监控**:工具可以实时监控票务信息,一旦有新票放出,立即通知用户。 3. **自动抢购**:在用户设置好抢购条件后,工具可以自动执行抢购操作,提高抢票成功率。 4. **详细文档教程**:提供详细的文档和教程,帮助用户理解工具的使用和工作原理。 5. **亲测可运行**:开发者亲自测试过工具的运行情况,确保其稳定性和可靠性。 使用大麦抢票助手,用户可以更加高效地参与到票务抢购中,节省时间和精力。不过,需要注意的是,使用此类工具可能违反票务网站的服务条款,使用前请确保了解相关规定,避免不必要的法律风险。同时,由于网络环境和网站策略的变化,工具的效果可能会受到影响,因此在使用过程中需要保持关注和适时更新。
2024-06-04 12:58:32 23.32MB python 课程资源
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情感分析 一个基本的情绪分析器会从twitterAPI中获取推文,并对其进行分析,并显示有多少推文支持该推文,而有多少则不支持该特定关键字。一次分析10条推文。 Textblob库用于分析目的。 复制您的不记名令牌。 打开终端,然后键入以下命令。 export BEARER_TOKEN = {您的BEARER TOKEN}
2024-06-04 12:34:14 2KB Python
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python爬虫程序源代码-淘宝和天猫微信公众号乌云知乎爬虫.zip
2024-06-03 20:46:22 5.57MB
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Python淘宝店铺爬虫,完整代码可以直接使用.rar
2024-06-03 20:41:01 18.33MB Python 爬虫
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Python爬虫代码实例源码大全(纯源码不带视频的实例)包含安装软件等.zip
2024-06-03 20:38:23 175.25MB python 爬虫
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python课设基于django的就业系统源码.zippython课设基于django的就业系统源码.zippython课设基于django的就业系统源码.zippython课设基于django的就业系统源码.zippython课设基于django的就业系统源码.zip
2024-06-03 19:30:51 24.11MB python课设 python
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熵权法(Entropy Weight Method)是一种常用的多指标权重确定方法,用于评价指标之间的重要程度。它基于信息熵理论,通过计算指标数据的熵值和权重,实现客观、科学地确定指标权重,以辅助决策分析和多指标优化问题的解决。
2024-06-03 17:04:12 870B python
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import cv2 as cv def ORB_Feature(img1, img2): # 初始化ORB orb = cv.ORB_create() # 寻找关键点 kp1 = orb.detect(img1) kp2 = orb.detect(img2) # 计算描述符 kp1, des1 = orb.compute(img1, kp1) kp2, des2 = orb.compute(img2, kp2) # 画出关键点 outimg1 = cv.drawKeypoints(img1, keypoints=kp1, outImage=None) outimg2 = cv.drawKeypoints(img2, keypoints=kp2, outImage=None)
2024-06-03 16:11:38 8.13MB python opencv
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