https://github.com/SidertheCoder/Python-Git-Repository/blob/main/TTT.py
저는 현재 Codecademy.com에서 컴퓨터 과학 강좌를 수강하고 있는데 포트폴리오 프로젝트를 위해 터미널 게임을 만들어야 해서 Tic Tac Toe 게임을 만들기로 했습니다.
내 코드에서는 먼저 목록의 [ ]가 터미널에 인쇄될 때 상자처럼 보인다는 사실을 활용하여 Tic Tac Toe 보드의 각 상자에 들어갈 내용을 보관하는 사전을 만들었습니다. 그런 다음 create_grid 함수에서 해당 사전을 사용하여 보드를 현재 있는 그대로 표시합니다. 다음으로 나는 2명의 플레이어 이름을 가져오고 1에서 6 사이의 무작위 굴림을 기반으로 누가 먼저 갈 것인지 확인하는 Player라는 클래스를 만들었습니다. 먼저 온 사람이 X 또는 O를 원하는지 선택하게 됩니다. 그 다음은 win_check 함수입니다. 8개의 승리 조합 중 하나라도 그리드에 나타나는지 확인합니다. 마지막으로 게임과 모든 이전 기능을 초기화하는 정의는 보드가 가득 차거나 승리 조합이 발견될 때까지 플레이어가 X 또는 O가 가는 위치를 선택하여 재생하고 반복하여 승자 발표를 인쇄합니다.
저는 아직 Python을 처음 접하기 때문에 주석을 더 많이 사용해야 한다는 것을 알고 있고, 더 자주 커밋해야 한다는 것을 기억하고 더 깔끔하게 보이게 만들 수 있었지만 그런 일을 할 수 있도록 계속 작업할 계획입니다. 더 나은. 어떤 조언이나 조언이라도 항상 감사드리며 읽어주셔서 감사합니다.
위 내용은 간단한 Tic Tac Toe 터미널 게임의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Arraysinpython, 특히 비밀 복구를위한 ArecrucialInscientificcomputing.1) theaRearedFornumericalOperations, DataAnalysis 및 MachinELearning.2) Numpy'SimplementationIncensuressuressurations thanpythonlists.3) arraysenablequick

Pyenv, Venv 및 Anaconda를 사용하여 다양한 Python 버전을 관리 할 수 있습니다. 1) PYENV를 사용하여 여러 Python 버전을 관리합니다. Pyenv를 설치하고 글로벌 및 로컬 버전을 설정하십시오. 2) VENV를 사용하여 프로젝트 종속성을 분리하기 위해 가상 환경을 만듭니다. 3) Anaconda를 사용하여 데이터 과학 프로젝트에서 Python 버전을 관리하십시오. 4) 시스템 수준의 작업을 위해 시스템 파이썬을 유지하십시오. 이러한 도구와 전략을 통해 다양한 버전의 Python을 효과적으로 관리하여 프로젝트의 원활한 실행을 보장 할 수 있습니다.

Numpyarrayshaveseveraladvantagesstandardpythonarrays : 1) thearemuchfasterduetoc 기반 간증, 2) thearemorememory-refficient, 특히 withlargedatasets 및 3) wepferoptizedformationsformationstaticaloperations, 만들기, 만들기

어레이의 균질성이 성능에 미치는 영향은 이중입니다. 1) 균질성은 컴파일러가 메모리 액세스를 최적화하고 성능을 향상시킬 수 있습니다. 2) 그러나 유형 다양성을 제한하여 비 효율성으로 이어질 수 있습니다. 요컨대, 올바른 데이터 구조를 선택하는 것이 중요합니다.

tocraftexecutablepythonscripts, 다음과 같은 비스트 프랙티스를 따르십시오 : 1) 1) addashebangline (#!/usr/bin/envpython3) tomakethescriptexecutable.2) setpermissionswithchmod xyour_script.py.3) organtionewithlarstringanduseifname == "__"

numpyarraysarebetterfornumericaloperations 및 multi-dimensionaldata, mumemer-efficientArrays

numpyarraysarebetterforheavynumericalcomputing, whilearraymoduleisiMoresuily-sportainedprojectswithsimpledatatypes.1) numpyarraysofferversatively 및 formanceforgedatasets 및 complexoperations.2) Thearraymoduleisweighit 및 ep

ctypesallowscreatingandmanipulatingC-stylearraysinPython.1)UsectypestointerfacewithClibrariesforperformance.2)CreateC-stylearraysfornumericalcomputations.3)PassarraystoCfunctionsforefficientoperations.However,becautiousofmemorymanagement,performanceo


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