软件工程个人作业（第二次）

一箭又一箭 —— Python + Tkinter 小游戏开发实践

项目	内容
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这个作业的目标	使用 Python 和 AIGC 完成“一箭又一箭”小游戏
学号	052401324
GitHub 仓库	12aa950/-Python-Tkinter-

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一、项目展示

游戏界面（第 1 关）：

通关界面：

失败界面：

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二、项目介绍

本项目用 Python + Tkinter 实现了一个“一箭又一箭”风格的点击式箭头解谜小游戏。Tkinter 是 Python 自带的图形库，因此无需安装任何第三方依赖，只要电脑上有 Python 即可运行，非常轻量。

游戏规则

• 棋盘上分布着带方向的箭头，方向分上、下、左、右四种；
• 点击一个箭头，程序检查它“前进方向上到棋盘边界之间”是否还有其他箭头；
• 前方无阻挡 → 箭头沿该方向飞出棋盘并被消除；
• 前方有阻挡 → 箭头不消失，并触发闪红、晃动的碰撞反馈，同时失误次数减 1；
• 清空本关全部箭头 → 通关并进入下一关；
• 失误次数耗尽 → 本关失败，可重新开始。

界面设计

游戏包含“开始界面 / 游戏界面 / 通关界面 / 失败界面”四种画面。游戏界面顶部有状态栏，显示当前关卡、剩余箭头数、剩余失误次数，并提供“重新开始”按钮；中间是 5×5 的棋盘，每个箭头用带方向的蓝色三角表示。

主要功能

• 鼠标点击选择箭头；
• 四种方向的路径阻挡判定；
• 箭头飞出动画与碰撞反馈动画；
• 失误次数系统；
• 3 个手工设计并经程序验证可通关的关卡；
• 通关、失败、重开、关卡切换完整流程。

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三、实现思路

3.1 数据表示

用二维字符列表表示棋盘，一个字符代表一个格子：

字符	含义
.	空格
^	上箭头
v	下箭头
<	左箭头
>	右箭头

方向与其单位位移（行偏移, 列偏移）用字典映射：

DIR_DELTA = {
    "^": (-1, 0),   # 上
    "v": (1, 0),    # 下
    "<": (0, -1),   # 左
    ">": (0, 1),    # 右
}

关卡直接写成字符串列表，例如第 1 关：

[
    "..^..",
    "..^..",
    ".....",
    "<.<.<",
    ".....",
]

3.2 路径检测（核心）

这是整个游戏最关键的函数。从被点击的箭头出发，沿着它的前进方向一步步走：每走一步先判断是否越界——越界说明一路畅通，可以飞出；如果在棋盘内遇到了其他箭头，说明被阻挡。

def is_blocked(board, r, c):
    """判断 (r,c) 处箭头在前进方向上、到达边界之前是否还有其他箭头。"""
    rows, cols = len(board), len(board[0])
    arrow = board[r][c]
    dr, dc = DIR_DELTA[arrow]
    nr, nc = r + dr, c + dc
    while 0 <= nr < rows and 0 <= nc < cols:
        if board[nr][nc] != ".":      # 路径上遇到其他箭头 → 被阻挡
            return True
        nr += dr
        nc += dc
    return False                      # 一路畅通到达边界 → 可以飞出

边界判断 0 <= nr < rows and 0 <= nc < cols 很关键：它保证了点击边缘朝外的箭头不会发生数组越界。测试项 T03 专门验证了这一情况。

3.3 关卡可解性验证

为了确保每个关卡都能通关，我写了一个求解器：反复找出“前方无阻挡”的箭头并消除，直到清空或卡住；如果最终全部清空，说明该关存在合理的消除顺序。

def solvable(board):
    grid = [list(row) for row in board]
    rows, cols = len(grid), len(grid[0])
    while True:
        removed = False
        for r in range(rows):
            for c in range(cols):
                if grid[r][c] != "." and not is_blocked(grid, r, c):
                    grid[r][c] = "."
                    removed = True
        if not removed:
            break
    return all(grid[r][c] == "." for r in range(rows) for c in range(cols))

程序在启动时会对全部关卡执行 solvable() 自检，若某关不可解会直接报错退出，从而保证交付的关卡一定是可通关的。

3.4 点击处理与动画

点击处理根据 is_blocked 的结果分两条路：

• 前方无阻挡 → 锁定输入、播放“飞出”动画，动画结束后从棋盘移除该箭头并刷新剩余数量；
• 前方有阻挡 → 失误次数减 1，箭头闪红并左右晃动作为碰撞反馈，动画结束后若失误次数为 0 则进入失败界面。

def on_click(self, r, c):
    if self._locked:
        return
    if self.board[r][c] == ".":
        return
    if is_blocked(self.board, r, c):
        self._locked = True
        self.lives -= 1
        self._update_info()
        self._flash_collision(r, c, lambda: self._after_collision(r, c))
    else:
        self._locked = True
        self._fly_out(r, c)

动画通过 Tkinter 的 after(ms, callback) 定时回调实现：飞出时按方向逐步移动箭头坐标，碰撞时让箭头左右小幅度摆动并变色，结束后统一进入通关/失败判断。

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四、AIGC 使用过程

本项目全程使用 Trae（Coding Agent）辅助开发，下面记录 3 次具有代表性的协作过程。

记录 1：路径检测与边界处理

项目	内容
子任务	路径检测
借助的 AIGC	Trae
提出要求	“写一个函数，判断某箭头在前进方向上、到棋盘边界之间是否还有其他箭头，要求不越界”
AI 完成情况	生成了 is_blocked 的初版逻辑，能沿方向逐格判断并返回是否受阻
实际效果	初版把“越界”与“遇到箭头”的判断顺序写得比较简略，边界情况不够稳
人工修改	我补充并强调了轮巡时的边界条件 0 <= nr < rows and 0 <= nc < cols，并用测试项 T03（边缘朝外箭头）验证不越界后通过

记录 2：碰撞晃动动画的调试

项目	内容
子任务	碰撞动画
借助的 AIGC	Trae
提出要求	“点击被阻挡的箭头时，让它闪红并左右晃动作为反馈”
AI 完成情况	生成了晃动回调，试图通过一个“方向反查”辅助函数来重建箭头坐标
实际效果	该辅助函数引用了一个未定义的属性 self._quiver_dir，运行时直接报错，程序无法继续
人工修改	我重写了晃动逻辑：直接利用碰撞当时仍在棋盘上的箭头方向 ch = self.board[r][c] 重建多边形坐标，左右摆动若干帧后归位并恢复颜色，运行后正常

记录 3：失误/重新开始机制的回归修复

项目	内容
子任务	失误次数与重开机制
借助的 AIGC	Trae
提出要求	“失误次数耗尽要显示失败；重新开始要恢复本关初始布局和失误次数”
AI 完成情况	第一版给 start_level 加了 resume 参数，试图在不同场景下决定是否重置“失误次数”
实际效果	但这导致“重新开始”走复用分支时失误次数没有被清零；写自动化测试（T05/T06）时立刻暴露，重开后失误仍为 0
人工修改	我去掉了多余的 resume 分支，让每次进入/重开本关都统一重置失误次数和棋盘，测试随即全部通过

小结：AI 在生成整体框架和大部分代码上效率很高，但在“状态是否被正确重置”“边界是否越界”这类细节上容易埋坑。借助自动化测试把它们揪出来，是很有效的手段。

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五、测试结果

测试方式：编写自动化测试脚本 test_game.py，在“无头”模式下驱动游戏逻辑与流程（把动画回调替换为同步回调以便不启动事件循环验证规则）。共 15 项断言全部通过。

编号	测试内容	预期结果	实际结果	是否通过
T01	点击前方无阻挡的箭头	箭头飞出棋盘并消失	箭头数量减 1	通过
T02	点击前方有阻挡的箭头	箭头不消失，失误次数减 1	箭头保留、失误 -1	通过
T03	点击位于边缘且朝向棋盘外的箭头	箭头正常消失，不越界错误	无越界，正常消除	通过
T04	消除本关全部箭头	显示通关并进入下一关	剩余箭头为 0、可进入第 2 关	通过
T05	失误次数耗尽	显示失败并允许重新开始	触发失败、重开后失误复位	通过
T06	游戏进行中重新开始	箭头布局和失误次数恢复	两者均恢复初始	通过

除自动化测试外，我还对设计好的 3 个关卡逐一用求解器验证了存在合理通关顺序，并实际试玩确认操作流畅、动画反馈正常。

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六、PSP 表格

任务	预估耗时（小时）	实际耗时（小时）	差异（小时）
需求分析与游戏设计	1.0	1.0	0.0
Python 与图形库学习	0.5	0.5	0.0
游戏界面实现	1.5	2.0	+0.5
路径与碰撞逻辑实现	1.5	1.5	0.0
关卡设计	1.0	1.0	0.0
AIGC 辅助开发	1.5	2.0	+0.5
测试与修改	1.0	2.0	+1.0
README 与博客撰写	1.5	2.0	+0.5
合计	9.5	12.0	+2.5

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七、心得体会

这次作业让我第一次完整体验了“用 AIGC 从零做一个小型应用”的流程。游戏本身难度不大，但麻雀虽小五脏俱全：二维坐标、方向判断、路径检测、动画反馈、状态管理和关卡流程，几乎把课本里的知识点都串了一遍。

AI 带来的帮助：Trae 生成框架代码的速度非常快，接口设计、绘制逻辑这些重复性工作基本交给它之后，我可以用更多精力去关注游戏规则本身。特别是路径检测、飞行动画这类结构清楚的代码，AI 一次生成的可用度很高。

出现的问题：最大的坑集中在细节上——边界越界、状态重置、动画回调引用不存在的方法，这些都是“看起来能跑、一测就翻车”的问题。这让我意识到，AI 生成代码绝不能写完就跑，必须配合针对性测试来验证。

我的收获：一是对“判定 → 反馈 → 状态更新 → 流程推进”这类游戏主循环有了更清晰的认识；二是学会了写自动化测试来检验规则，而不是只在界面上点几下；三是明白了可靠的 AI 协作方式——不仅要会提需求，还要会审查、会测试、会修复 AI 留下的细节问题。AI 是很好的助手，但最终对代码负责的还是自己。