20224224《Python程序设计入门》实践4 综合实践

Disaien_Du 2023-05-24 22:36:58

课程:《Python程序设计入门》
班级: 2242
姓名: DMY
学号:20224224
实验教师:WZQ
实验日期:2022年5月24日
必修/选修: 专选课

一、Python综合实践:
实验一:制作一个跳跃的小球游戏
实验过程:
1.首先是安装pygame。在pycharm中直接下载pygame的软件包,引入pygame的常用模块。
2.创建一个游戏窗口,导入pygame模块,调用init()方法初始化pygame模块,设置窗体的高和宽,再使用display模块显示窗体。
3.运行已键入的代码会发现有一个一闪而过的黑色窗口,需要使用while True
让程序一直执行,并设置关闭按钮。
4.在窗口中添加小球。我们要事先准备好一张小球的图片,然后加载该图片,最后将图片显示在窗口中。
5.要让小球动起来,需要将move()函数添加到while循环内。
6.运行已键入的代码会发现小球在屏幕中一闪而过,此时需要添加碰撞检测的功能。当小球与窗体任一边缘发生碰撞,则更改小球移动的方向。
7.运行已键入的代码会发现小球在飞速移动,此时需要添加一个“时钟”来控制程序运行的时间,即使用time模块。使用pygame时钟前,必须先创建一个Clock对象的一个实例,然后再while循环中设置多长时间运行一次。
8.游戏完成。以下为源代码:

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运行视频:

实验二:爱心代码
1.在pycharm中下载tkinter库,这样我们就可以定义画布大小、画布颜色、画布中心的X轴与Y轴坐标,以及“心”的颜色。
2.接下来我们写出基础的心形函数,然后将它放大,移到画布中央。
3.再就是让心形内部扩散,添加抖动效果,并调整跳动周期。
4.创建“爱心类”。写出边缘扩散效果点、中心扩散效果点的坐标集合,以及每帧动态点坐标。
5.添加爱心内扩散,爱心内再次扩散
6.调整缩放比例;写出光环的点的坐标集合,处理新的点;编辑轮廓、内容。
7.设置标题,开始画。
8.实验完成。以下为源代码:

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运行图片:

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二、实验问题及感想体会:
在一开始,我想完成推箱子游戏的制作,但对于我来说,完成推箱子游戏的编写确实很难,遂决定借鉴课本中较为简单的游戏进行编写,因此,在编写跳跃的小球游戏时,没有遇到太多的困难,相反,整个过程可以说是很顺利。
在编写爱心代码的过程中,遇到了一些问题,最大的问题是运行的结果我不是很满意。在运行的过程中并没有报错,从理论上来说,它可以运行得更好,但是现阶段,我的电脑似乎只能运行到这个程度。
这次实验其实是让我更加熟悉课本中的某些板块,让我更进一步熟悉python,也探索全新的领域,懂得了要好好利用CSDN,在遇到问题时要冷静,办法总比困难多。这次实验也让我意识到了细致的重要性,比如编写代码时要注意空格、空行,否则运行的结果就会天差地别。另外,向身边的人寻求帮助其实是解决一些难题最好的方式。

三、全课总结、感想体会及意见建议
对于我来说,python这门课的难度其实是很大的,之前也从没接触过,确实也没想过会接触到。一开始的时候,我显得十分手足无措,最早安装的pycharm有问题,但没有得到及时的发现,而是直到下一次课才发现,因此耽误了一些时间,好在后来慢慢步入了正轨。
尽管困难,在这门课上我还是学到了一些东西,虽然我做不到独立的进行代码的编写,但python还是激发了我的好奇心,我愿意在电脑上敲敲打打,即使是几百行复杂的代码。更高阶的东西我就学不明白了,更难的问题只能请教更专业的人了。总而言之,我的python之旅还是充满了乐趣,感谢与同学们、老师、python的相遇。
希望老师可以让同学们多关注教材上的实例,尤其是基础篇和进阶篇,一定能让零基础的朋友们有更多收获。
希望我的爱心代码在将来的某一天可以更好看一些吧。

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内容概要:本文介绍了如何利用 GitHub Copilot 辅助进行程序调试与 Bug 分析,强调 Copilot 不仅可用于代码生成,更是强大的代码分析与调试工具。文章详细阐述了 Copilot 在调试复杂问题、老旧项目维护和难以复现 Bug 场景下的优势,提出了“先分析、再修改”的四步流程:分析原因→评估风险→提出方案→修改代码,并推荐结合错误日志、用户操作等信息精准提问,提升 AI 回答质量。同时展示了如何通过 Copilot 增强调试能力,如自动加日志、异常保护、生成测试数据和性能分析。最后通过游戏拾取系统的实际案例,说明如何结构化描述问题以获得有效反馈。; 适合人群:具备一定开发经验,正在参与项目调试或维护工作的程序员,尤其是面对复杂逻辑、历史代码或难复现 Bug 的 1-3 年开发者;也适合希望提升 AI 协作能力的技术人员。; 使用场景及目标:①快速定位偶发性崩溃、数据异常等问题根源;②理解无文档或结构混乱的老代码模块;③优化调试流程,借助 AI 生成诊断建议、修复方案与测试用例;④构建更具健壮性的程序,提前发现潜在缺陷。; 阅读建议:学习者应结合自身项目中的真实问题,按照文中提供的结构化提问模板实践,逐步训练与 Copilot 的协作能力,重视问题描述的完整性与准确性,避免直接要求修改代码,优先通过分析提升对系统的理解。
内容概要:本文针对高精度电流控制下的永磁同步电机(PMSM)参数辨识难题,提出一种基于粒子群优化算法(PSO)的多参数辨识模型,并在Simulink环境中完成系统级仿真实现。研究旨在克服传统控制中因电机参数(如定子电阻、交直轴电感、永磁磁链等)随温度、负载变化而失配所导致的电流控制性能下降问题。通过构建以电流跟踪误差为核心的适应度函数,利用PSO算法全局寻优能力强的特点,实现对关键电机参数的在线或离线精确辨识。文中详述了PSO算法的实现机制、参数初始化策略、收敛判据设计以及与PMSM矢量控制系统的集成方法,验证了该方案在不同运行工况下的辨识精度、收敛速度与鲁棒性,显著提升了电流环的动态响应品质与稳态控制精度。; 适合人群:具备电机驱动控制、现代控制理论及优化算法基础,熟悉MATLAB/Simulink仿真平台,从事高性能PMSM控制系统研发的研究生、高校科研人员及自动化、电力电子领域的工程师;特别适合正在开展参数自适应、智能控制算法应用等相关课题的研究者。; 使用场景及目标:①应用于高端制造装备、电动汽车驱动系统、精密伺服系统等对电流控制精度要求严苛的场合;②解决实际工程中因电机温升、老化等因素引发的参数漂移问题,提升系统长期运行稳定性;③作为智能优化算法与电机控制深度融合的教学案例,帮助理解PSO在复杂非线性系统参数辨识中的应用逻辑与实现路径。; 阅读建议:建议读者结合提供的Simulink仿真模型进行复现实验,重点剖析PSO算法模块与电机控制模型的接口设计、适应度函数的构建原则及参数敏感性分析方法,可进一步尝试引入其他先进优化算法(如GWO、HHO)进行性能对比,以深入掌握不同智能算法在工程辨识问题中的适用性与优劣。

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