本文实例讲述了Python实现简单状态框架的方法。分享给大家供大家参考。具体分析如下:
这里使用Python实现一个简单的状态框架,代码需要在python3.2环境下运行
代码如下:
from time import sleep
from random import randint, shuffle
class StateMachine(object):
''' Usage: Create an instance of StateMachine, use set_starting_state(state) to give it an
initial state to work with, then call tick() on each second (or whatever your desired
time interval might be. '''
def set_starting_state(self, state):
''' The entry state for the state machine. '''
state.enter()
self.state = state
def tick(self):
''' Calls the current state's do_work() and checks for a transition '''
next_state = self.state.check_transitions()
if next_state is None:
# Stick with this state
self.state.do_work()
else:
# Next state found, transition to it
self.state.exit()
next_state.enter()
self.state = next_state
class BaseState(object):
''' Usage: Subclass BaseState and override the enter(), do_work(), and exit() methods.
enter() -- Setup for your state should occur here. This likely includes adding
transitions or initializing member variables.
do_work() -- Meat and potatoes of your state. There may be some logic here that will
cause a transition to trigger.
exit() -- Any cleanup or final actions should occur here. This is called just
before transition to the next state.
'''
def add_transition(self, condition, next_state):
''' Adds a new transition to the state. The "condition" param must contain a callable
object. When the "condition" evaluates to True, the "next_state" param is set as
the active state. '''
# Enforce transition validity
assert(callable(condition))
assert(hasattr(next_state, "enter"))
assert(callable(next_state.enter))
assert(hasattr(next_state, "do_work"))
assert(callable(next_state.do_work))
assert(hasattr(next_state, "exit"))
assert(callable(next_state.exit))
# Add transition
if not hasattr(self, "transitions"):
self.transitions = []
self.transitions.append((condition, next_state))
def check_transitions(self):
''' Returns the first State thats condition evaluates true (condition order is randomized) '''
if hasattr(self, "transitions"):
shuffle(self.transitions)
for transition in self.transitions:
condition, state = transition
if condition():
return state
def enter(self):
pass
def do_work(self):
pass
def exit(self):
pass
##################################################################################################
############################### EXAMPLE USAGE OF STATE MACHINE ###################################
##################################################################################################
class WalkingState(BaseState):
def enter(self):
print("WalkingState: enter()")
def condition(): return randint(1, 5) == 5
self.add_transition(condition, JoggingState())
self.add_transition(condition, RunningState())
def do_work(self):
print("Walking...")
def exit(self):
print("WalkingState: exit()")
class JoggingState(BaseState):
def enter(self):
print("JoggingState: enter()")
self.stamina = randint(5, 15)
def condition(): return self.stamina
self.add_transition(condition, WalkingState())
def do_work(self):
self.stamina -= 1
print("Jogging ({0})...".format(self.stamina))
def exit(self):
print("JoggingState: exit()")
class RunningState(BaseState):
def enter(self):
print("RunningState: enter()")
self.stamina = randint(5, 15)
def walk_condition(): return self.stamina
self.add_transition(walk_condition, WalkingState())
def trip_condition(): return randint(1, 10) == 10
self.add_transition(trip_condition, TrippingState())
def do_work(self):
self.stamina -= 2
print("Running ({0})...".format(self.stamina))
def exit(self):
print("RunningState: exit()")
class TrippingState(BaseState):
def enter(self):
print("TrippingState: enter()")
self.tripped = False
def condition(): return self.tripped
self.add_transition(condition, WalkingState())
def do_work(self):
print("Tripped!")
self.tripped = True
def exit(self):
print("TrippingState: exit()")
if __name__ == "__main__":
state = WalkingState()
state_machine = StateMachine()
state_machine.set_starting_state(state)
while True:
state_machine.tick()
sleep(1)
希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。

每天學習Python兩個小時是否足夠?這取決於你的目標和學習方法。 1)制定清晰的學習計劃,2)選擇合適的學習資源和方法,3)動手實踐和復習鞏固,可以在這段時間內逐步掌握Python的基本知識和高級功能。

Python在Web開發中的關鍵應用包括使用Django和Flask框架、API開發、數據分析與可視化、機器學習與AI、以及性能優化。 1.Django和Flask框架:Django適合快速開發複雜應用,Flask適用於小型或高度自定義項目。 2.API開發:使用Flask或DjangoRESTFramework構建RESTfulAPI。 3.數據分析與可視化:利用Python處理數據並通過Web界面展示。 4.機器學習與AI:Python用於構建智能Web應用。 5.性能優化:通過異步編程、緩存和代碼優

Python在開發效率上優於C ,但C 在執行性能上更高。 1.Python的簡潔語法和豐富庫提高開發效率。 2.C 的編譯型特性和硬件控制提升執行性能。選擇時需根據項目需求權衡開發速度與執行效率。

Python在現實世界中的應用包括數據分析、Web開發、人工智能和自動化。 1)在數據分析中,Python使用Pandas和Matplotlib處理和可視化數據。 2)Web開發中,Django和Flask框架簡化了Web應用的創建。 3)人工智能領域,TensorFlow和PyTorch用於構建和訓練模型。 4)自動化方面,Python腳本可用於復製文件等任務。

Python在數據科學、Web開發和自動化腳本領域廣泛應用。 1)在數據科學中,Python通過NumPy、Pandas等庫簡化數據處理和分析。 2)在Web開發中,Django和Flask框架使開發者能快速構建應用。 3)在自動化腳本中,Python的簡潔性和標準庫使其成為理想選擇。

Python的靈活性體現在多範式支持和動態類型系統,易用性則源於語法簡潔和豐富的標準庫。 1.靈活性:支持面向對象、函數式和過程式編程,動態類型系統提高開發效率。 2.易用性:語法接近自然語言,標準庫涵蓋廣泛功能,簡化開發過程。

Python因其簡潔與強大而備受青睞,適用於從初學者到高級開發者的各種需求。其多功能性體現在:1)易學易用,語法簡單;2)豐富的庫和框架,如NumPy、Pandas等;3)跨平台支持,可在多種操作系統上運行;4)適合腳本和自動化任務,提升工作效率。

可以,在每天花費兩個小時的時間內學會Python。 1.制定合理的學習計劃,2.選擇合適的學習資源,3.通過實踐鞏固所學知識,這些步驟能幫助你在短時間內掌握Python。


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