python實現簡單動畫——生命游戲

生命游戲

       生命游戲的宇宙是一個無限的，其中細胞的二維正交網格，每個細胞處於兩種可能的狀態之一，即*活着*或*死亡*（分別是*人口稠密*和*無人居住*）。每個細胞與它的八個鄰居相互作用，這八個鄰居是水平，垂直或對角相鄰的細胞。在每一步中，都會發生以下轉換：

1.  任何有兩個以上活着的鄰居的活細胞都會死亡，好像是在人口下一樣。
2. 任何有兩三個活着的鄰居的活細胞都會生活在下一代。
3. 任何有三個以上活着的鄰居的活細胞都會死亡，就好像人口過剩一樣。
4. 任何具有三個活的鄰居的死細胞都會變成一個活細胞，就像是通過繁殖一樣。

其簡單動畫效果如：

其主要實現邏輯代碼出自Effective Python一書中。不過原代碼中的生命游戲是靜止的，把每一代分別打印出來，沒有動畫效果，我增加部分代碼，實現在終端的動畫效果。
動畫實現原理是：

\x1b[nA]   光標上移
\x1b[nB]   光標下移
\x1b[nC]   光標右移
\x1b[nD]   光標左移
(n為字符數)

控制光標位置是通過ANSI轉義符實現的。從這篇文章獲得相關知識的：https://www.zhihu.com/question/21100416/answer/208143599

　　第一代細胞（預設生存環境在 X * Y 的二維平面方格上）隨機生成，將其打印在控制台上，然后此時控制台光標會從初始位置（方格左上角（1，1）上）到方格右下角（X,Y）的位置。下一代細胞打印前通過移動控制台的光標到初始位置（1，1）上，此后的打印這代細胞就會覆蓋前一代細胞。造成視覺上的動畫效果。

全部代碼如下：

import os
import sys
import time
import random
from collections import namedtuple


ALIVE = '*'
EMPTY = ' '


Query = namedtuple('Query', ('y', 'x'))

def count_neighbors(y, x):
    n_ = yield Query(y + 1, x + 0)  # North
    ne = yield Query(y + 1, x + 1)  # Northeast
    e_ = yield Query(y + 0, x + 1)  # East
    se = yield Query(y - 1, x + 1)  # Southeast
    s_ = yield Query(y - 1, x + 0)  # South
    sw = yield Query(y - 1, x - 1)  # Southwest
    w_ = yield Query(y + 0, x - 1)  # West
    nw = yield Query(y + 1, x - 1)  # Northwest
    neighbor_states = [n_, ne, e_, se, s_, sw, w_, nw]
    count = 0
    for state in neighbor_states:
        if state == ALIVE:
            count += 1
    return count

Transition = namedtuple('Transition', ('y', 'x', 'state'))

def step_cell(y, x):
    state = yield Query(y, x)
    neighbors = yield from count_neighbors(y, x)
    next_state = game_logic(state, neighbors)
    yield Transition(y, x, next_state)


def game_logic(state, neighbors):
    if state == ALIVE:
        if neighbors < 2:
            return EMPTY     # Die: Too few
        elif neighbors > 3:
            return EMPTY     # Die: Too many
    else:
        if neighbors == 3:
            return ALIVE     # Regenerate
    return state


TICK = object()

def simulate(height, width):
    while True:
        for y in range(height):
            for x in range(width):
                yield from step_cell(y, x)
        yield TICK


class Grid(object):
    def __init__(self, height, width):
        self.height = height
        self.width = width
        self.rows = []
        for _ in range(self.height):
            self.rows.append([EMPTY] * self.width)

    def query(self, y, x):
        return self.rows[y % self.height][x % self.width]

    def assign(self, y, x, state):
        self.rows[y % self.height][x % self.width] = state

    def random_alive(self, live_count):
        xy = [(i,j) for i in range(self.width) for j in range(self.height)]
        for i,j in random.sample(xy, live_count):
            self.assign(i, j, ALIVE)

    def live_a_generation(self,grid, sim):
        # self.change_state(EMPTY)
        progeny = Grid(grid.height, grid.width)
        item = next(sim)
        while item is not TICK:
            if isinstance(item, Query):
                state = grid.query(item.y, item.x)
                item = sim.send(state)
            else:  # Must be a Transition
                progeny.assign(item.y, item.x, item.state)
                item = next(sim)
        return progeny

    def __str__(self):
        output = ''
        for row in self.rows:
            for cell in row:
                output += cell
            output += '\n'
        return output.strip()      


def main(x,y,k):
    os.system('cls') # linux 為 clear
    grid = Grid(x, y)
    grid.random_alive(k)
    clear = '\x1b[{}A\x1b[{}D'.format(x,y)
    print(grid, end='')
    sim = simulate(grid.height, grid.width)
    while 1:
        time.sleep(.1)
        grid = grid.live_a_generation(grid, sim)
        print(clear)
        print(grid, end='')
        time.sleep(.1)
        print(clear)

if __name__ == '__main__':
    main(30,40,205)