面向对象(二)
对象类型
一、isinstance(obj, cls)
检查是否obj是否是类 cls 的对象
1 class Foo(object):
2 pass
3
4 obj = Foo()
5
6 isinstance(obj, Foo)
二、issubclass(sub, super)
检查sub类是否是 super 类的派生类
1 class Foo(object):
2 pass
3
4 class Bar(Foo):
5 pass
6
7 issubclass(Bar, Foo)
可变类型vs不可变类型和深拷贝vs浅拷贝
可变类型 Vs 不可变类型
可变类型(mutable):列表,字典
不可变类型(unmutable):数字,字符串,元组
这里的可变不可变,是指内存中的那块内容(value)是否可以被改变
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# -*- coding: utf-8 -*-'''# @Datetime: 2019/02/13# @author: Zhang Yafei'''a = (1,2,3,'hello')b = aprint(id(a))print(id(b))# 263034329432# 263034329432a = (23,46)print(a)print(b)print(id(a))print(id(b))# (23, 46)# (1, 2, 3, 'hello')# 990975432776# 990975252824a = 'l love you'b = aprint(b)print(id(a))print(id(b))# l love you# 1082135746864# 1082135746864a = 'you lie'print(a)print(b)print(id(a))print(id(b))# you lie# l love you# 1082138333848# 1082135746864a = 111b = aprint(a)print(b)print(id(a))print(id(b))# 111# 1880059248# 1880062416a = 12print(a)print(b)print(id(a))print(id(b))# 12# 111# 1880062416# 1880062416a = [1,2,3]b = aprint(b)print(id(a))print(id(b))# [1, 2, 3]# 880126268808# 880126268808a[1] = 22print(a)print(b)print(id(a))print(id(b))# [1, 22, 3]# [1, 22, 3]# 880126268808# 880126268808a = {'name':'zhang','sex':0}b = aprint(b)print(id(a))print(id(b))# {'name': 'zhang', 'sex': 0}# 75290721448# 75290721448a['age'] = 23print(a)print(b)print(id(a))print(id(b))# {'name': 'zhang', 'sex': 0, 'age': 23}# {'name': 'zhang', 'sex': 0, 'age': 23}# 75290721448# 75290721448# [1, 2, 3]"""例如数值、字符串,元组(tuple不允许被更改)采用的是复制的方式(深拷贝?),也就是说当将另一个变量B赋值给变量A时,虽然A和B的内存空间仍然相同,但当A的值发生变化时,会重新给A分配空间,A和B的地址变得不再相同而对于像字典(dict),列表(List)等,改变一个就会引起另一个的改变,也称之为浅拷贝""" |
深拷贝 Vs 浅拷贝
copy.copy() 浅拷贝
copy.deepcopy() 深拷贝
浅拷贝是新创建了一个跟原对象一样的类型,但是其内容是对原对象元素的引用。这个拷贝的对象本身是新的,但内容不是。拷贝序列类型对象(列表\元组)时,默认是浅拷贝。
深拷贝,在内存中将所有的数据重新创建一份(排除最后一层,即:python内部对字符串和数字的优化)
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import copyn1 = "'zhang'/23"n2 = n1n3 = copy.copy(n1)n4 = copy.deepcopy(n1)print(n1, n2, n3, n4)# 'zhang'/23 'zhang'/23 'zhang'/23 'zhang'/23n1 = 'kobe'print(n1, n2, n3, n4)# kobe 'zhang'/23 'zhang'/23 'zhang'/23n1 = {"k1": "zhang", "k2": 23, "k3": ["kobe", 42]}n2 = n1n3 = copy.copy(n1)n4 = copy.deepcopy(n1)print(n1, n2, n3, n4)# {'k1': 'zhang', 'k2': 23, 'k3': ['kobe', 42]} {'k1': 'zhang', 'k2': 23, 'k3': ['kobe', 42]} {'k1': 'zhang', 'k2': 23, 'k3': ['kobe', 42]} {'k1': 'zhang', 'k2': 23, 'k3': ['kobe', 42]}n1['k3'].append(0)print(n1, n2, n3, n4)# {'k1': 'zhang', 'k2': 23, 'k3': ['kobe', 42, 0]} {'k1': 'zhang', 'k2': 23, 'k3': ['kobe', 42, 0]} {'k1': 'zhang', 'k2': 23, 'k3':# ['kobe', 42, 0]} {'k1': 'zhang', 'k2': 23, 'k3': ['kobe', 42]} |
总结
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1:对于不可变对象(如数字/字符串/元组),无论是深拷贝还是浅拷贝,内存地址和值都是相同的,没有意义;2:对于可变的对象,如列表,字典类型的: 浅拷贝:值和地址都是相同的 深拷贝:值相同,地址不同例如数值、字符串,元组(tuple不允许被更改)采用的是复制的方式(深拷贝?),也就是说当将另一个变量B赋值给变量A时,虽然A和B的内存空间仍然相同,但当A的值发生变化时,会重新给A分配空间,A和B的地址变得不再相同而对于像字典(dict),列表(List)等,改变一个就会引起另一个的改变,也称之为浅拷贝 |
异常处理
异常,在程序运行时出现非正常情况时会被抛出,比如常见的名称错误、键错误等。当程序发生一些错误的时候,该如何处理。即异常预处理方案。
例如:空列表弹出报错
In [26]: a = []
In [27]: a.pop()
---------------------------------------------------------------------------
IndexError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-27-9c070c907602> in <module>()
----> 1 a.pop()
IndexError: pop from empty list
1、捕获异常
try:
pass
except Exception,ex:
pass
In [28]: try:
...: a.pop()
...: except IndexError as e:
...: print(e)
...:
pop from empty list
二、异常种类
AttributeError 试图访问一个对象没有的树形,比如foo.x,但是foo没有属性x
IOError 输入/输出异常;基本上是无法打开文件
ImportError 无法引入模块或包;基本上是路径问题或名称错误
IndentationError 语法错误(的子类) ;代码没有正确对齐
IndexError 下标索引超出序列边界,比如当x只有三个元素,却试图访问x[5]
KeyError 试图访问字典里不存在的键
KeyboardInterrupt Ctrl+C被按下
NameError 使用一个还未被赋予对象的变量
SyntaxError Python代码非法,代码不能编译(个人认为这是语法错误,写错了)
TypeError 传入对象类型与要求的不符合
UnboundLocalError 试图访问一个还未被设置的局部变量,基本上是由于另有一个同名的全局变量,
导致你以为正在访问它
ValueError 传入一个调用者不期望的值,即使值的类型是正确的
常用异常
更多异常三、异常处理
捕获异常
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s1 = 'hello'try: int(s1)except IndexError,e: print(e)except KeyError,e: print(e)except ValueError,e: print(e) |
所以,对于异常的处理就是我们需要捕捉到这个异常,但是如果我们不知道的指定的异常怎么办呢?
万能异常 在python的异常中,有一个万能异常:Exception,他可以捕获任意异常,即:
1 s1 = 'hello'
2 try:
3 int(s1)
4 except Exception,e:
5 print(e)
四、异常其他结构
1 try:
2 # 主代码块
3 pass
4 except KeyError,e:
5 # 异常时,执行该块
6 pass
7 else:
8 # 主代码块执行完,执行该块
9 pass
10 finally:
11 # 无论异常与否,最终执行该块
12 pass
五、主动发现异常
1 try:
2 raise Exception('错误了。。。')
3 except Exception as e:
4 print(e)
六、自定义异常
1 class ShortInputException(Exception):
2 def __init__(self,length,atleast):
3 #super().__init__()
4 self.length = length
5 self.atleast = atleast
6
7 while True:
8 try:
9 a = input("输入一个字符串:")
10 if len(a) < 3:
11 raise ShortInputException(len(a),3)
12 except ShortInputException as result:
13 print("ShortInputException:输入的长度是%d,长度至少是:%d"%(result.length,result.atleast))
14 break
15 else:
16 print("没有异常")
六、断言
断言,判断某个表达式的真假,真则程序继续执行,否则抛出 AssertionError 异常。
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assert 条件assert 1>2Traceback (most recent call last): File "D:\pytho3.6\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py", line 2963, in run_code exec(code_obj, self.user_global_ns, self.user_ns) File "<ipython-input-3-1e5504265e0c>", line 1, in <module> assert 1>2AssertionErrorassert 1<2try: assert 1>2except AssertionError: print('ok') ok |
异常和断言的对比
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1. 使用断言去检测程序中理论上不应该出现的情况。2.当由用户输入或者外部环境(比如网络延迟、文件不存在等)引起的问题时,我们应抛出异常。3。尽量避免抛出或捕获 [Base]Exception 。 |
单例模式
单例,顾名思义单个实例。
学习单例之前,首先来回顾下面向对象的内容:
python的面向对象由两个非常重要的两个“东西”组成:类、实例
面向对象场景一:
如:创建三个游戏人物,分别是:
苍井井,女,18,初始战斗力1000
东尼木木,男,20,初始战斗力1800
波多多,女,19,初始战斗力2500
# ##################### 定义类 #####################
class Person:
def __init__(self, na, gen, age, fig):
self.name = na
self.gender = gen
self.age = age
self.fight =fig
def grassland(self):
"""注释:草丛战斗,消耗200战斗力"""
self.fight = self.fight - 200
# ##################### 创建实例 #####################
cang = Person('苍井井', '女', 18, 1000) # 创建苍井井角色
dong = Person('东尼木木', '男', 20, 1800) # 创建东尼木木角色
bo = Person('波多多', '女', 19, 2500) # 创建波多多角色
面向对象场景二:
如:创建对数据库操作的公共类
- 增
- 删
- 改
- 查
View Code
实例:结合场景二实现Web应用程序
#!/usr/bin/env python
#coding:utf-8
from wsgiref.simple_server import make_server
class DbHelper(object):
def __init__(self):
self.hostname = '1.1.1.1'
self.port = 3306
self.password = 'pwd'
self.username = 'root'
def fetch(self):
# 连接数据库
# 拼接sql语句
# 操作
return 'fetch'
def create(self):
# 连接数据库
# 拼接sql语句
# 操作
return 'create'
def remove(self):
# 连接数据库
# 拼接sql语句
# 操作
return 'remove'
def modify(self):
# 连接数据库
# 拼接sql语句
# 操作
return 'modify'
class Handler(object):
def index(self):
# 创建对象
db = DbHelper()
db.fetch()
return 'index'
def news(self):
return 'news'
def RunServer(environ, start_response):
start_response('200 OK', [('Content-Type', 'text/html')])
url = environ['PATH_INFO']
temp = url.split('/')[1]
obj = Handler()
is_exist = hasattr(obj, temp)
if is_exist:
func = getattr(obj, temp)
ret = func()
return ret
else:
return '404 not found'
if __name__ == '__main__':
httpd = make_server('', 8001, RunServer)
print "Serving HTTP on port 8001..."
httpd.serve_forever()
Web应用程序实例
对于上述实例,每个请求到来,都需要在内存里创建一个实例,再通过该实例执行指定的方法。
那么问题来了...如果并发量大的话,内存里就会存在非常多功能上一模一样的对象。存在这些对象肯定会消耗内存,对于这些功能相同的对象可以在内存中仅创建一个,需要时都去调用,也是极好的!!!
单例模式出马,单例模式用来保证内存中仅存在一个实例!!!
通过面向对象的特性,构造出单例模式:
1 # ########### 单例类定义 ###########
2 class Foo(object):
3
4 __instance = None
5
6 @staticmethod
7 def singleton():
8 if Foo.__instance:
9 return Foo.__instance
10 else:
11 Foo.__instance = Foo()
12 return Foo.__instance
13
14 # ########### 获取实例 ###########
15 obj = Foo.singleton()
对于Python单例模式,创建对象时不能再直接使用:obj = Foo(),而应该调用特殊的方法:obj = Foo.singleton() 。
from wsgiref.simple_server import make_server
# ########### 单例类定义 ###########
class DbHelper(object):
__instance = None
def __init__(self):
self.hostname = '1.1.1.1'
self.port = 3306
self.password = 'pwd'
self.username = 'root'
@staticmethod
def singleton():
if DbHelper.__instance:
return DbHelper.__instance
else:
DbHelper.__instance = DbHelper()
return DbHelper.__instance
def fetch(self):
# 连接数据库
# 拼接sql语句
# 操作
pass
def create(self):
# 连接数据库
# 拼接sql语句
# 操作
pass
def remove(self):
# 连接数据库
# 拼接sql语句
# 操作
pass
def modify(self):
# 连接数据库
# 拼接sql语句
# 操作
pass
class Handler(object):
def index(self):
obj = DbHelper.singleton()
print(id(single))
obj.create()
return 'index'
def news(self):
return 'news'
def RunServer(environ, start_response):
start_response('200 OK', [('Content-Type', 'text/html')])
url = environ['PATH_INFO']
temp = url.split('/')[1]
obj = Handler()
is_exist = hasattr(obj, temp)
if is_exist:
func = getattr(obj, temp)
ret = func()
return ret
else:
return '404 not found'
if __name__ == '__main__':
httpd = make_server('', 8001, RunServer)
print "Serving HTTP on port 8001..."
httpd.serve_forever()
总结:单利模式存在的目的是保证当前内存中仅存在单个实例,避免内存浪费!!!
实现单例模式的几种方式
1.使用模块
其实,Python 的模块就是天然的单例模式,因为模块在第一次导入时,会生成 .pyc 文件,当第二次导入时,就会直接加载 .pyc 文件,而不会再次执行模块代码。因此,我们只需把相关的函数和数据定义在一个模块中,就可以获得一个单例对象了。如果我们真的想要一个单例类,可以考虑这样做:
my_singleton.py
class Singleton(object):
def foo(self):
pass
singleton = Singleton()
将上面的代码保存在文件 mysingleton.py 中,要使用时,直接在其他文件中导入此文件中的对象,这个对象即是单例模式的对象
from my_singleton import Singleton
2.使用装饰器
def Singleton(cls):
_instance = {}
def _singleton(*args, **kargs):
if cls not in _instance:
_instance[cls] = cls(*args, **kargs)
return _instance[cls]
return _singleton
@Singleton
class A(object):
a = 1
def __init__(self, x=0):
self.x = x
a1 = A(2)
a2 = A(3)
3.使用类
class Singleton(object):
def __init__(self):
pass
@classmethod
def instance(cls, *args, **kwargs):
if not hasattr(Singleton, "_instance"):
Singleton._instance = Singleton(*args, **kwargs)
return Singleton._instance
import threading
def task(arg):
obj = Singleton.instance()
print(obj)
for i in range(10):
t = threading.Thread(target=task,args=[i,])
t.start()
<__main__.Singleton object at 0x0000006FFBEAA438>
<__main__.Singleton object at 0x0000006FFBEAA438>
<__main__.Singleton object at 0x0000006FFBEAA438>
<__main__.Singleton object at 0x0000006FFBEAA438>
<__main__.Singleton object at 0x0000006FFBEAA438>
<__main__.Singleton object at 0x0000006FFBEAA438>
<__main__.Singleton object at 0x0000006FFBEAA438>
<__main__.Singleton object at 0x0000006FFBEAA438>
<__main__.Singleton object at 0x0000006FFBEAA438>
<__main__.Singleton object at 0x0000006FFBEAA438>
看起来也没有问题,那是因为执行速度过快,如果在init方法中有一些IO操作,就会发现问题了,下面我们通过time.sleep模拟
我们在上面__init__方法中加入以下代码:
mport threading
import time
class Singleton(object):
def __init__(self):
time.sleep(1)
@classmethod
def instance(cls, *args, **kwargs):
if not hasattr(Singleton, "_instance"):
Singleton._instance = Singleton(*args, **kwargs)
return Singleton._instance
def task(arg):
obj = Singleton.instance()
print(obj)
for i in range(10):
t = threading.Thread(target=task,args=[i,])
t.start()
输出结果:
<__main__.Singleton object at 0x000000D95435E400>
<__main__.Singleton object at 0x000000D9543614E0>
<__main__.Singleton object at 0x000000D95B7772B0>
<__main__.Singleton object at 0x000000D95B961390>
<__main__.Singleton object at 0x000000D95B9612B0>
<__main__.Singleton object at 0x000000D95B961748>
<__main__.Singleton object at 0x000000D95B9618D0>
<__main__.Singleton object at 0x000000D95B9619B0>
<__main__.Singleton object at 0x000000D95B961A90>
<__main__.Singleton object at 0x000000D95B961B70>
问题出现了!按照以上方式创建的单例,无法支持多线程
解决办法:加锁!未加锁部分并发执行,加锁部分串行执行,速度降低,但是保证了数据安全
import time
import threading
class Singleton(object):
_instance_lock = threading.Lock()
def __init__(self):
time.sleep(1)
@classmethod
def instance(cls, *args, **kwargs):
with Singleton._instance_lock:
if not hasattr(Singleton, "_instance"):
Singleton._instance = Singleton(*args, **kwargs)
return Singleton._instance
def task(arg):
obj = Singleton.instance()
print(obj)
for i in range(10):
t = threading.Thread(target=task,args=[i,])
t.start()
time.sleep(20)
obj = Singleton.instance()
print(obj)
<__main__.Singleton object at 0x00000064B40AE400>
<__main__.Singleton object at 0x00000064B40AE400>
<__main__.Singleton object at 0x00000064B40AE400>
<__main__.Singleton object at 0x00000064B40AE400>
<__main__.Singleton object at 0x00000064B40AE400>
<__main__.Singleton object at 0x00000064B40AE400>
<__main__.Singleton object at 0x00000064B40AE400>
<__main__.Singleton object at 0x00000064B40AE400>
<__main__.Singleton object at 0x00000064B40AE400>
<__main__.Singleton object at 0x00000064B40AE400>
<__main__.Singleton object at 0x00000064B40AE400>
这样就差不多了,但是还是有一点小问题,就是当程序执行时,执行了time.sleep(20)后,下面实例化对象时,此时已经是单例模式了,但我们还是加了锁,这样不太好,再进行一些优化,把intance方法,改成下面的这样就行:
@classmethod
def instance(cls, *args, **kwargs):
if not hasattr(Singleton, "_instance"):
with Singleton._instance_lock:
if not hasattr(Singleton, "_instance"):
Singleton._instance = Singleton(*args, **kwargs)
return Singleton._instance
import time
import threading
class Singleton(object):
_instance_lock = threading.Lock()
def __init__(self):
time.sleep(1)
@classmethod
def instance(cls, *args, **kwargs):
if not hasattr(Singleton, "_instance"):
with Singleton._instance_lock:
if not hasattr(Singleton, "_instance"):
Singleton._instance = Singleton(*args, **kwargs)
return Singleton._instance
def task(arg):
obj = Singleton.instance()
print(obj)
for i in range(10):
t = threading.Thread(target=task,args=[i,])
t.start()
time.sleep(20)
obj = Singleton.instance()
print(obj)
完整代码
这种方式实现的单例模式,使用时会有限制,以后实例化必须通过 obj = Singleton.instance()
如果用 obj=Singleton() ,这种方式得到的不是单例
4.基于__new__方法实现(推荐使用,方便)
通过上面例子,我们可以知道,当我们实现单例时,为了保证线程安全需要在内部加入锁
我们知道,当我们实例化一个对象时,是先执行了类的__new__方法(我们没写时,默认调用object.__new__),实例化对象;然后再执行类的__init__方法,对这个对象进行初始化,所有我们可以基于这个,实现单例模式
import threading
class Singleton(object):
_instance_lock = threading.Lock()
def __init__(self):
pass
def __new__(cls, *args, **kwargs):
if not hasattr(Singleton, "_instance"):
with Singleton._instance_lock:
if not hasattr(Singleton, "_instance"):
Singleton._instance = object.__new__(cls)
return Singleton._instance
obj1 = Singleton()
obj2 = Singleton()
print(obj1,obj2)
def task(arg):
obj = Singleton()
print(obj)
for i in range(10):
t = threading.Thread(target=task,args=[i,])
t.start()
<__main__.Singleton object at 0x0000009A868EE390> <__main__.Singleton object at 0x0000009A868EE390>
<__main__.Singleton object at 0x0000009A868EE390>
<__main__.Singleton object at 0x0000009A868EE390>
<__main__.Singleton object at 0x0000009A868EE390>
<__main__.Singleton object at 0x0000009A868EE390>
<__main__.Singleton object at 0x0000009A868EE390>
<__main__.Singleton object at 0x0000009A868EE390>
<__main__.Singleton object at 0x0000009A868EE390>
<__main__.Singleton object at 0x0000009A868EE390>
<__main__.Singleton object at 0x0000009A868EE390>
<__main__.Singleton object at 0x0000009A868EE390>
采用这种方式的单例模式,以后实例化对象时,和平时实例化对象的方法一样 obj = Singleton()
class Dog(object):
__instance = None
def __new__(cls):
if cls.__instance == None:
cls.__instance = object.__new__(cls)
return cls.__instance
else:
#return 上一次创建对象的引用
return cls.__instance
a = Dog()
print(id(a))
b = Dog()
print(id(b))
class Dog(object):
__instance = None
__init__flag = False
def __new__(cls,name):
if cls.__instance == None:
cls.__instance = object.__new__(cls)
return cls.__instance
else:
#return 上一次创建对象的引用
return cls.__instance
def __init__(self,name):
if Dog.__init__flag == False:
self.name = name
Dog.__init__flag = True
a = Dog("旺财")
print(id(a))
print(a.name)
b = Dog("哮天犬")
print(id(b))
print(b.name)
5.基于metaclass方式实现
1.类由type创建,创建类时,type的__init__方法自动执行,类() 执行type的 __call__方法(类的__new__方法,类的__init__方法)
2.对象由类创建,创建对象时,类的__init__方法自动执行,对象()执行类的 __call__ 方法
class Foo:
def __init__(self):
pass
def __call__(self, *args, **kwargs):
pass
obj = Foo()
# 执行type的 __call__ 方法,调用 Foo类(是type的对象)的 __new__方法,用于创建对象,然后调用 Foo类(是type的对象)的 __init__方法,用于对对象初始化。
obj() # 执行Foo的 __call__ 方法
元类的使用
class SingletonType(type):
def __init__(self,*args,**kwargs):
super(SingletonType,self).__init__(*args,**kwargs)
def __call__(cls, *args, **kwargs): # 这里的cls,即Foo类
print('cls',cls)
obj = cls.__new__(cls,*args, **kwargs)
cls.__init__(obj,*args, **kwargs) # Foo.__init__(obj)
return obj
class Foo(metaclass=SingletonType): # 指定创建Foo的type为SingletonType
def __init__(self,name):
self.name = name
def __new__(cls, *args, **kwargs):
return object.__new__(cls)
obj = Foo('xx')
实现单例模式
import threading
class SingletonType(type):
_instance_lock = threading.Lock()
def __call__(cls, *args, **kwargs):
if not hasattr(cls, "_instance"):
with SingletonType._instance_lock:
if not hasattr(cls, "_instance"):
cls._instance = super(SingletonType,cls).__call__(*args, **kwargs)
return cls._instance
class Foo(metaclass=SingletonType):
def __init__(self,name):
self.name = name
obj1 = Foo('name')
obj2 = Foo('name')
print(obj1,obj2)
案例:飞机大战,基于pygame
# -*- coding:utf-8 -*-
import pygame
from pygame.locals import *
import time
import random
class BasePlane(object):
def __init__(self,screen_temp,x,y,image):
self.x = x
self.y = y
self.screen = screen_temp
self.image = pygame.image.load(image)
self.bullet_list = []
class HeroPlane(BasePlane):
def __init__(self, screen_temp):
BasePlane.__init__(self,screen_temp,210,580,"./feiji/hero1.png")
#super.__init__()
#爆炸效果用的如下属性
self.hit = False #表示是否要爆炸
self.bomb_list = [] #用来存储爆炸时需要的图片
self.__crate_images() #调用这个方法向bomb_list中添加图片
self.image_num = 0#用来记录while True的次数,当次数达到一定值时才显示一张爆炸的图,然后清空,,当这个次数再次达到时,再显示下一个爆炸效果的图片
self.image_index = 0#用来记录当前要显示的爆炸效果的图片的序号
def __crate_images(self):
self.bomb_list.append(pygame.image.load("./feiji/hero_blowup_n1.png"))
self.bomb_list.append(pygame.image.load("./feiji/hero_blowup_n2.png"))
self.bomb_list.append(pygame.image.load("./feiji/hero_blowup_n3.png"))
self.bomb_list.append(pygame.image.load("./feiji/hero_blowup_n4.png"))
def display(self):
"""显示玩家的飞机"""
#如果被击中,就显示爆炸效果,否则显示普通的飞机效果
if self.hit == True:
self.screen.blit(self.bomb_list[self.image_index], (self.x, self.y))
self.image_num+=1
if self.image_num == 7:
self.image_num=0
self.image_index+=1
if self.image_index>3:
time.sleep(1)
exit()#调用exit让游戏退出
#self.image_index = 0
else:
self.screen.blit(self.image,(self.x, self.y))
for bullet in self.bullet_list:
bullet.display()
bullet.move()
if bullet.judge():#判断子弹是否越界
self.bullet_list.remove(bullet)
def move_left(self):
self.x -= 20
def move_right(self):
self.x += 20
def move_up(self):
self.y -=10
def move_down(self):
self.y +=10
def fire(self):
"""通过创建一个子弹对象,完成发射子弹"""
print("-----fire----")
bullet = Bullet(self.screen, self.x, self.y)#创建一个子弹对象
self.bullet_list.append(bullet)
def bomb(self):
self.hit = True
class EnemyPlane(BasePlane):
#敌机的类
def __init__(self, screen_temp):
BasePlane.__init__(self,screen_temp,0,0,"./feiji/enemy0.png")
self.direction = "right"
#爆炸效果用的如下属性
self.hit = False #表示是否要爆炸
self.bomb_list = [] #用来存储爆炸时需要的图片
self.__crate_images() #调用这个方法向bomb_list中添加图片
self.image_num = 0#用来记录while True的次数,当次数达到一定值时才显示一张爆炸的图,然后清空,,当这个次数再次达到时,再显示下一个爆炸效果的图片
self.image_index = 0#用来记录当前要显示的爆炸效果的图片的序号
def display(self):
if self.hit == True:
self.screen.blit(self.bomb_list[self.image_index], (self.x, self.y))
self.image_num+=1
if self.image_num == 7:
self.image_num=0
self.image_index+=1
if self.image_index>3:
time.sleep(0.1)
self.image = None
else:
self.screen.blit(self.image, (self.x, self.y))
for bullet in self.bullet_list:
bullet.display()
bullet.move()
if bullet.judge():
self.bullet_list.remove(bullet)
def __crate_images(self):
self.bomb_list.append(pygame.image.load("./feiji/enemy0_down1.png"))
self.bomb_list.append(pygame.image.load("./feiji/enemy0_down2.png"))
self.bomb_list.append(pygame.image.load("./feiji/enemy0_down3.png"))
self.bomb_list.append(pygame.image.load("./feiji/enemy0_down4.png"))
def move(self):
if self.direction == "right":
self.x+=5
elif self.direction=="left":
self.x-=5
if self.x>430:
self.direction="left"
elif self.x<0:
self.direction="right"
def fire(self):
random_num = random.randint(1,100)
if random_num==78:
self.bullet_list.append(EnemyBullet(self.screen, self.x, self.y))
def bomb(self):
self.hit = True
class EnemyPlane1(BasePlane):
#敌机的类
def __init__(self, screen_temp):
BasePlane.__init__(self,screen_temp,439,0,"./feiji/enemy1.png")
self.direction = "left"
#爆炸效果用的如下属性
self.hit = False #表示是否要爆炸
self.bomb_list = [] #用来存储爆炸时需要的图片
self.__crate_images() #调用这个方法向bomb_list中添加图片
self.image_num = 0#用来记录while True的次数,当次数达到一定值时才显示一张爆炸的图,然后清空,,当这个次数再次达到时,再显示下一个爆炸效果的图片
self.image_index = 0#用来记录当前要显示的爆炸效果的图片的序号
def display(self):
if self.hit == True:
self.screen.blit(self.bomb_list[self.image_index], (self.x, self.y))
self.image_num+=1
if self.image_num == 7:
self.image_num=0
self.image_index+=1
if self.image_index>4
