PyQt5：开局只有5个农民，从荒岛到建立帝国！2

PyQt5

55篇

PyQt5：开局只有5个农民，从荒岛到建立帝国！（QTimer与QThread的综合应用举例）2

导读：现在是挖矿时间！

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正文

上期我们展示了使用QTimer和QThread相结合的小例子，本期我们把代码部分一起研究学习下！

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设计思路

整个程序我觉得可以分为以下几个方面：

1、进度条演示挖矿进度

2、多线程调用挖矿，避免UI界面被卡死

3、矿石类的建立

矿石单独用一个类表示，便于代码编写。

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部分核心代码介绍

矿石类

这个矿石类Ore包含了两个函数，一个是digging()表示判断的矿石是否为金矿，一个是begin_dig()表示挖矿这个具体操作：挖多长时间等等。

second、goldnum表示具体的挖矿时间和挖到的金矿数量；start记录下开始挖矿的时间。

要是本地目录下没有gold.gd这个文件，给它创建这个文件，并写入一个空字符串。

注意：是空字符串不是字符串为空！对比如下：

原因知道了吗？

这个函数就是筛选金矿的函数了。

我们知道ASCII码使用指定的7位或8位二进制数组合来表示128或256种可能的字符，这里我们用的是8位，表示256种可能字符。

首先我们建立一个0-255的列表，每个元素对应具体的ASCII。

我们挖矿，得到的矿石（每一个ASCII码）都是随机的，但是金矿相对于其他矿石来说，含量更低，被挖到的可能性更小。所以我们在进行列表元素随机选择的时候，增加了权重的内容，让金矿被选中的几率降低。别的矿石都是100，它只有5。除非挖矿的时间长，否则出现的几率小。

根据Python3.5的官方文档介绍，random模块中增加权重的选择有三种方式：

方式一：

这种方式中，为了给元素增加权重，按照元素的权重构造了一个新的列表，如上述代码中的population。

在population中我们可以看到Red、Blue、Yellow、Green按照权重的方式各自新增元素，这就造成了使用choice()函数，即使是等几率的，出现的结果也会不一样，多的元素当然被选中的机会多啊！

方式二：

就是我们下面的这种写法了。

使用itertools.accumulate对权重进行累加，如：

接着我们利用random.random()与最后一个cumdist相乘，random.random()的范围是浮点数0.0-1.0（不含）。

bisect.bisect(cumdist, x)返回的是在有序列表cumdist中要插入元素x，返回其需要插入的位置。这个位置在ore_list中的元素就是我们需要挖取矿石。

因为金矿的权重和其它矿石相比权重很低，在itertools.accumulate(weights)列表中，这个插入点的位置出现的情况就会比较少，间接造成金矿出现的几率少。

不明白的话，再看看下面这个例子。

我们可以明显的看到第1与第2的元素之间有1个整数的位置，其它位置元素的之间的可以插入的整数位置较多，所以造成了低权重的数据被选中的几率低啊。

方式三：

针对Python3.6及以上，这个最简单了，直接使用函数

3.6版本新增！从population集群中随机抽取K个元素（可重复）。weights是相对权重列表，cum_weights是累计权重，两个参数不能同时存在。

例如，相对权重[10,5,30,5]等于累积权重[10,15,45,50]。在内部，相对权重在进行选择之前会转换为累积权重，因此提供累积权重可以节省工作量。

如果相对权重、累积权重均没有，则以相等的概率进行选择。如果提供了权重序列，则它必须与总体序列的长度相同。

因为我用的版本是Python3.5的，所以只能选择方式二了。

我们将得到的ASCII码，注意chr()转换一下，写入gold.gd文件，追加方式。当然你也可以不写这个，这里只是为了有点挖矿的意思。

同时返回是否是金矿的信息，是返回1，否返回0。

这里较为简单，我们进入一个挖矿的循环当中，并且记录挖到金矿的数量self.goldnum。

要是挖矿的时间和之前传入的挖矿要求时间一致，退出循环，并且返回金矿的数量。

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最后

好的，今天这期就这样结束吧。以上是我自己写得挖矿的模拟，未必最优，仅供参考。如果你喜欢本篇文章，请给我点赞

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