PyGame でグラフィックスが出力されない: その理由と修正方法
PyGame では、描画指示に従っているにもかかわらず、画面に何も描画されないという問題が発生する場合があります。この動作は困惑する可能性があり、一般的な誤解から生じている可能性があります。
PyGame で pygame.draw.rect() などの描画関数を使用すると、実際には Surface オブジェクトに描画することになります。このサーフェスはディスプレイ上に自動的には表示されません。変更を表示するには、pygame.display.update() または pygame.display.flip() を使用して表示を明示的に更新する必要があります。
pygame.display.update() vs pygame.display.flip()
- pygame.display.update(): 画面の特定の部分のみを更新し、ソフトウェアの表示に対してより最適化します。
- pygame.display.flip(): 適切な表示全体を更新します。ハードウェア アクセラレーション ディスプレイの場合。
解決策
この問題を解決するには、メイン ゲーム ループ内にディスプレイ更新関数呼び出しを追加します。
while True: # ... (event handling and game logic here) ... DISPLAY.fill((0, 0, 0)) # Clear the display pygame.draw.rect(...) # Draw your shapes pygame.display.update() # Update the display
その他の考慮事項
典型的な場合PyGame アプリケーション ループ:
- イベントの処理 (例: pygame.event.pump() または pygame.event.get())
- ゲームの状態と位置の更新
- 表示をクリアするか、背景を描画します
- シーンを描画します(オブジェクト)
- 表示を更新します (pygame.display.update() または pygame.display.flip())
- 1 秒あたりのフレーム数を制限します (例: pygame.time.Clock.tick) (60))
次の手順に従うことで、PyGame グラフィックスが表示されることを確認できます。これにより、ダイナミックで魅力的なゲームやアプリケーションを作成できるようになります。
以上が私の PyGame にグラフィックが表示されないのはなぜですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Pythonの実際のアプリケーションには、データ分析、Web開発、人工知能、自動化が含まれます。 1)データ分析では、PythonはPandasとMatplotlibを使用してデータを処理および視覚化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask FrameworksがWebアプリケーションの作成を簡素化します。 3)人工知能の分野では、TensorflowとPytorchがモデルの構築と訓練に使用されます。 4)自動化に関しては、ファイルのコピーなどのタスクにPythonスクリプトを使用できます。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化スクリプトフィールドで広く使用されています。 1)データサイエンスでは、PythonはNumpyやPandasなどのライブラリを介してデータ処理と分析を簡素化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksにより、開発者はアプリケーションを迅速に構築できます。 3)自動化されたスクリプトでは、Pythonのシンプルさと標準ライブラリが理想的になります。

Pythonの柔軟性は、マルチパラダイムサポートと動的タイプシステムに反映されていますが、使いやすさはシンプルな構文とリッチ標準ライブラリに由来しています。 1。柔軟性:オブジェクト指向、機能的および手続き的プログラミングをサポートし、動的タイプシステムは開発効率を向上させます。 2。使いやすさ:文法は自然言語に近く、標準的なライブラリは幅広い機能をカバーし、開発プロセスを簡素化します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。

はい、1日2時間でPythonを学びます。 1.合理的な学習計画を作成します。2。適切な学習リソースを選択します。3。実践を通じて学んだ知識を統合します。これらの手順は、短時間でPythonをマスターするのに役立ちます。


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