经典武林修真单机游戏推荐

1. 《大话西游》：这款游戏可以说是经典中的经典，自1995年发行以来就一直备受玩家喜爱。游戏采用了RPG的玩法，让玩家在一个充满神话色彩的世界中冒险，感受到无穷的乐趣。

2. 《仙剑奇侠传》：这款游戏是中国单机游戏史上的经典之作，以中国古代神话故事为背景，游戏中的场景、角色等都极具中国风格。游戏玩法是以RPG为主的角色扮演游戏。

3. 《轩辕剑》：这是一款以中国古代神话故事为背景的角色扮演游戏。游戏画面精美，玩法丰富，配以优美的音乐，让人仿佛置身于古代神话的世界中。

4. 《水浒Q传》：这是一款以《水浒传》为背景的角色扮演游戏。游戏中的角色形象、场景等都非常有特色，玩家可以选择自己喜欢的角色进行游戏，感受到不同的战斗体验。

5. 《武林外传》：这是一款以武侠为主题的角色扮演游戏，游戏中的武侠世界非常真实，玩家可以选择不同的角色进行游戏，感受到不同的武侠风情。游戏玩法比较自由，可以自由探索游戏世界。

6. 《金庸群侠传》：这是一款以金庸武侠小说为背景的角色扮演游戏，游戏中的角色形象、场景等都非常有特色，玩家可以选择自己喜欢的角色进行游戏，感受到不同的武侠风情。游戏玩法比较自由，可以自由探索游戏世界。

相关问题

铁血武林2角色测试点推荐10条 详细层次版

以下是铁血武林2角色测试点的详细层次版：

1. 角色属性测试
- 生命值、内力值等属性是否正确计算
- 属性点分配是否合理、平衡
- 属性对角色能力的影响是否符合设计要求
2. 角色技能测试
- 技能的效果、范围、消耗等是否符合设计要求
- 技能的动作、音效、特效等是否流畅、美观
- 技能之间的相互配合、组合是否合理、有趣
3. 角色装备测试
- 装备的属性加成、套装效果等是否正确生效
- 装备的外观、动作、音效等是否符合设计要求
- 装备的获取难度、稀有度等是否适当
4. 角色成长测试
- 角色的等级、经验值、升级需求等是否符合设计要求
- 角色的成长曲线、成长速度等是否平衡、合理
- 角色升级后属性和能力的提升是否符合预期
5. 角色AI测试
- 角色的AI行为是否符合设计要求，比如攻击、防御、逃跑等
- 角色的AI策略是否合理、有趣，比如使用技能、装备等
- 角色的AI难度是否适当，能否满足不同玩家的需求
6. 角色界面测试
- 角色的界面是否清晰、美观、易用
- 角色的界面是否提供足够的信息，比如属性、技能、装备等
- 角色的界面是否支持自定义、个性化设置
7. 角色任务测试
- 角色的任务类型、数量、奖励等是否符合设计要求
- 角色的任务流程、难度、时限等是否合理、有趣
- 角色的任务跟剧情、世界观等是否紧密关联、有深度
8. 角色社交测试
- 角色的社交系统是否完善、有趣，比如交友、结婚、师徒等
- 角色的社交功能是否支持多种交互方式，比如对话、邮件、礼物等
- 角色的社交关系是否有足够的影响力、意义，比如情缘、门派等
9. 角色音乐测试
- 角色的音乐是否符合游戏风格、氛围，比如背景音乐、特效音效等
- 角色的音乐是否有足够的变化、丰富度，比如不同场景、不同状态等
- 角色的音乐是否配合游戏节奏、战斗节奏等，增强游戏体验
10. 角色测试报告
- 对角色测试结果的总结、分析和评价
- 对角色测试中发现的问题、建议和改进点的归纳和整理
- 对角色测试的总体质量、可玩性、用户满意度的评估和反馈

python查找Q宠大乐斗武林数据并分类排列

A：

这个问题比较复杂，需要结合实际情况进行分类排列。不过根据一般的需求，步骤如下：

1. 导入需要用到的库和模块

import pandas as pd
import requests
from lxml import etree

2. 获取Q宠大乐斗武林数据

url = "http://dq.cbg.163.com/cgi/api/get_search_list_by_new_condotion"
params = {
    "game_id": 5,
    "sort_type": 1,
    "page": 1,
    "is_refresh": 1,
    "new_search": 1,
    "search_type": "role_score",
    "server_id": 25,
    "class_id": 0,
    "equip_level_req_min": 0,
    "equip_level_req_max": 0,
    "profession_id": 0,
    "race_id": 0,
    "sex_id": -1,
    "page_size": 200
}

response = requests.post(url, params=params)
json_data = response.json()
datas = json_data['result']['f_search_result']

3. 将数据转成DataFrame格式，方便后续操作

data = []
for d in datas:
    data.append([d["s_role_name"], d["s_userid"], d["i_score"]])

df = pd.DataFrame(data, columns=['name', 'userid', 'score'])

4. 对数据进行分类排列（例如按照分数和用户ID排序）

# 按照分数排序
df_score_sorted = df.sort_values(by='score', ascending=False)

# 按照用户ID排序
df_userid_sorted = df.sort_values(by='userid')

5. 将分类排列后的数据保存为Excel或者CSV格式的文件

df_score_sorted.to_excel('score_sorted.xlsx', sheet_name='Sheet1', index=False)
df_userid_sorted.to_csv('userid_sorted.csv', index=False)