用Python编写一个带UI可对弈的五子棋游戏

时间: 2023-11-16 22:09:19 浏览: 34
好的,我可以为您提供一个简单的五子棋游戏代码,带有Python Tkinter GUI界面。下面是代码: ```python import tkinter as tk class Board: def __init__(self, master): self.master = master self.master.title("五子棋") self.canvas = tk.Canvas(self.master, width=480, height=480, bg="white") self.canvas.pack(side=tk.TOP) self.canvas.bind("<Button-1>", self.mouseClick) self.canvas.bind("<Button-2>", self.resetBoard) self.canvas.bind("<Button-3>", self.undo) self.side = 30 self.margin = 20 self.board = [[0] * 15 for _ in range(15)] self.color = 1 self.gameover = False self.drawBoard() def drawBoard(self): for i in range(15): self.canvas.create_line(self.margin+self.side*i, self.margin, self.margin+self.side*i, 15*self.side+self.margin, width=2) for i in range(15): self.canvas.create_line(self.margin, self.margin+self.side*i, 15*self.side+self.margin, self.margin+self.side*i, width=2) def mouseClick(self, event): if self.gameover: return x, y = event.x, event.y if x < self.margin - self.side/2 or x > 15*self.side+self.margin + self.side/2 or \ y < self.margin - self.side/2 or y > 15*self.side+self.margin + self.side/2: return row, col = int((y-self.margin)/self.side), int((x-self.margin)/self.side) if self.board[row][col] != 0: return self.board[row][col] = self.color self.drawPiece(row, col, self.color) if self.checkWin(row, col): self.showResult() self.gameover = True return self.color = 3 - self.color def drawPiece(self, row, col, color): x = col * self.side + self.margin y = row * self.side + self.margin if color == 1: self.canvas.create_oval(x-self.side/2, y-self.side/2, x+self.side/2, y+self.side/2, fill="black") else: self.canvas.create_oval(x-self.side/2, y-self.side/2, x+self.side/2, y+self.side/2, fill="white") def checkWin(self, row, col): directions = [(0, 1), (1, 0), (1, 1), (1, -1)] for d in directions: count = 1 r, c = row, col while r+d[0] >= 0 and r+d[0] < 15 and c+d[1] >= 0 and c+d[1] < 15 and self.board[r+d[0]][c+d[1]] == self.color: count += 1 r, c = r+d[0], c+d[1] r, c = row, col while r-d[0] >= 0 and r-d[0] < 15 and c-d[1] >= 0 and c-d[1] < 15 and self.board[r-d[0]][c-d[1]] == self.color: count += 1 r, c = r-d[0], c-d[1] if count >= 5: return True return False def showResult(self): if self.color == 1: message = "黑方胜利!" else: message = "白方胜利!" self.canvas.create_text(240, 240, text=message, font=("Arial", 20, "bold")) def resetBoard(self, event): self.__init__(self.master) def undo(self, event): if self.gameover: return for row in range(15): for col in range(15): if self.board[row][col] != 0: self.canvas.delete("piece"+str(row)+str(col)) self.board[row][col] = 0 root = tk.Tk() board = Board(root) root.mainloop() ``` 运行后将会弹出一个五子棋游戏界面,您可以使用鼠标进行操作。左键为落子,右键为悔棋,中键为重新开始游戏。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

python五子棋游戏的设计与实现

主要为大家详细介绍了python五子棋游戏的设计与实现,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
recommend-type

使用 prometheus python 库编写自定义指标的方法(完整代码)

主要介绍了使用 prometheus python 库编写自定义指标的方法,本文给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
recommend-type

Python实现保证只能运行一个脚本实例

主要介绍了Python实现保证只能运行一个脚本实例,本文直接给出实现代码,需要的朋友可以参考下
recommend-type

Python语言编写智力问答小游戏功能

本篇博文将使用Python代码语言简单编写一个轻松益智的小游戏,效果如下所示: 1、设计思路 本项目使用SQLite建立问答题库,每道题包括4个选项答案(3个正确答案,1个错误答案)。每道题都有一定分值,根据用户的...
recommend-type

python pygame实现五子棋小游戏

主要为大家详细介绍了python pygame实现五子棋小游戏,代码注释很详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

解释minorization-maximization (MM) algorithm,并给出matlab代码编写的例子

Minorization-maximization (MM) algorithm是一种常用的优化算法,用于求解非凸问题或含有约束的优化问题。该算法的基本思想是通过构造一个凸下界函数来逼近原问题,然后通过求解凸下界函数的最优解来逼近原问题的最优解。具体步骤如下: 1. 初始化参数 $\theta_0$,设 $k=0$; 2. 构造一个凸下界函数 $Q(\theta|\theta_k)$,使其满足 $Q(\theta_k|\theta_k)=f(\theta_k)$; 3. 求解 $Q(\theta|\theta_k)$ 的最优值 $\theta_{k+1}=\arg\min_\theta Q(
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。