Выберите области в которых популярно использование python разработка компьютерных игр

Обновлено: 05.07.2024

В игровом мире доступно множество популярных игр, которые были разработаны с использованием фреймворков Python и его библиотек, например, Battlefield 2, Pirates of the Caribbean и многие другие. Большинство разработчиков используют язык Python вместо других языков программирования из-за его функциональных возможностей и надстроек. С развитием индустрии разработки игр программирование на Python стало исключительным выбором разработчиков для быстрого прототипирования видеоигр.

В этой статье мы обсудим 10 лучших фреймворков Python, которые используются для разработки игр:

1. Pygame

Pygame позволяет пользователю создавать полнофункциональные игры и мультимедийные программы. Библиотека очень портативна и может работать в любой операционной системе и на любой платформе.

Особенности библиотеки pygame для python:

В библиотеку легко входят многоядерные процессоры.
Используются оптимизированные коды C и Assemble для основных функций.
Pygame очень проста и портативна.
Может работать очень мало строк кода.

2. PyKyra

Фреймворк Pykyra разработан для поддержки боковых симметричных переводов и переводов сверху вниз.
В Pykyra пользователь может разделить экран на представления подокна, и каждое представление подокна имеет собственное преобразование объекта.
Движок Kyra быстр и обладает специальными кодированными алгоритмами, используемыми для рендеринга обновлений.
Этот фреймворк включает хорошо продвинутые инструменты, такие как редактор спрайтов и кодировщик.
Движок kyra также поддерживает объединение альфа-значений и преобразование цвета.
Все объекты в этой структуре встроены в регулируемую иерархию.
Pykyra также имеет функцию, с помощью которой сложные объекты можно указывать вверх и вниз всякий раз, когда они нарисованы или сопоставлены в предварительно кэшированной форме.

3. Pyglet

Pyglet позволяет использовать его как для проектов с открытым исходным кодом, так и для коммерческих проектов и разработок с небольшими ограничениями.

Особенности библиотеки Pyglet:

Имеет портативное собственное оконное управление.
Эта библиотека также имеет встроенную поддержку изображений и аудио.
Библиотека Pyglet не требует никаких требований к установке, а также не имеет внешних зависимостей.

4. PyOpenGL

Это стандартизированная структура Python, которая является интероперабельной и имеет огромное количество внешних графических пользовательских интерфейсов, звуковых библиотек Python, таких как PyGame, Raw XLib, PyQt и многих других.

5. Kivy

Библиотека Kivy разработана с использованием новых пользовательских интерфейсов, например, приложений с поддержкой мультитач. Библиотека Kivy используется для быстрой разработки приложений и программного обеспечения.

Библиотека Kivy бесплатна для использования по лицензии MIT, начиная с версии 1.7.2, и LGPL 3 для предыдущих версий. Инструментарий этой библиотеки официально разработан, и пользователи могут использовать его в рыночном продукте.

Эта структура очень стабильна в использовании и имеет полностью документированный API, а также руководство по программированию, которое поможет пользователям начать ее использовать.

6. Panda3D

7. Python-Ogre

Orge применяется для разработки сцен и создания всей графики, которую пользователь хочет импортировать в игру. Фреймворк PyOrge используется для версий, разработанных до версии Orge v1.05. После этого доступно множество других модулей.

Программное обеспечение Orge также содержит скрипты Python для импорта данных из Blender в Orge. Эта структура упрощает для пользователя создание ресурсов в Blender для своей игры и может импортировать данные в Orge. В этой структуре также доступны другие формы экспортеров.

9. Cocos2d

10. Soya3d

Заключение

В наши дни игры стали активной частью повседневной жизни, и достижения в игровом мире побудили разработчиков создавать высококачественные впечатляющие игры. В этой статье мы обсудили 10 основных фреймворков Python, которые можно использовать для разработки игр, и их конкретные функции, которые полезны для разработки определенных функций и используются в видеоиграх.

Python – это не просто язык программирования. Это целый мир со своими возможностями, трудными задачами и способами их решений. Новичку, который только начал знакомство с языком, довольно трудно осознать, в каких областях могут пригодиться его знания.

На самом деле, выбор довольно огромный. Python с каждым днем всё активнее завоевывает рынок, и на сегодняшний день он занимает одну из лидирующих позиций среди все остальных языков, соревнуясь за первенство с «монолитами» индустрии.

Конечно, Питон никогда не сможет заменить низкоуровневые C и C++, ведь именно они способны практически полностью контролировать процессор, не займет место Java, предназначенный для разработки сложнейших приложений. Также, Python нельзя назвать аналогом JavaScript, который поддерживается огромной долей сайтов.

Но почему Питон всё ещё движется к своему Олимпу? По какой причине его не вытиснили конкуренты? Ведь даже сам создатель Python, Гвидо ван Россум, в далеком 1989 году заявил, что не пророчит своему языку популярность на рынке.

На самом деле, с Питоном всё максимально прозрачно – он простой и универсальный, поэтому может применяться для работы по многим направлениям.

Web-разработка

На Питоне можно делать весь backend интернет-ресурса, который будет выполняться на сервере. Делается это при помощи специальных фреймворков (Django и Flask), написанных на этом языке. С их помощью упрощается процесс обработки адресов, обращение к базам данный и создание HTML, отображающихся на пользовательских страницах.

Практический онлайн-курс по Python: от Git и алгоритмов до django и unit-тестирования. На курсе вы создадите несколько реальных сервисов и получите все необходимые навыки и знания для старта работы в Python программировании (Junior Python Developer). Последнее обновление курса — Октябрь 2021 года

На сегодняшний день сторонними разработчиками написано большое количество дополнительного инструментария, направленно на реализацию сетевых приложений. К примеру, инструмент HTMLGen позволяет создавать готовые классы под страницу на HTML, используя для этого язык Питон. А пакет mod_python облегчает запуск сценариев Apache, обеспечивая при этом стабильную работу шаблонов Python Server Pages.

Графический интерфейс

Если говорить о визуальной составляющей в сфере IT, то и здесь Python может показать себя как вполне эффективный инструмент, решающий массу задач. Создавая современные графические интерфейсы на Питоне, можно легко подстроиться под стилистику ОС, в чьей среде создается приложение. Специально для этих целей были созданы дополнительные библиотеки для построения интерфейса – PythonCard и Dabo, облегчающие процесс работы.

Базы данных

Разработчики современной версии Питона создали максимально простой и понятный доступ практически к любым базам данных. Так, на сегодняшний день, в рабочей среде языка находится программный интерфейс, который позволяет пользоваться базами прямиком из сценария с помощью запросов SQL. Также, код, написанный на Python, может с минимальными доработками использоваться для баз данных MySQL и Oracle.

Системное программирование

Ещё одна монетка в копилку возможностей Python – это интерфейсы языка, которые позволяют управлять службами операционных систем Windows, Linux и др. Благодаря этому, Питон открывает массу возможностей для создания портативных программ. Не секрет, что этот язык применяется для написания приложений, используемых системными администраторами. Таким образом, Python ускоряет поиск и открытие файлов, запуск приложений, облегчает вычисления и многое другое.

Сложные вычислительные процессы

Это та самая сфера, где Питон может потягаться в своих возможностях с FORTRAN или C++. Специальное расширение NumPy, написанное для математических расчётов, прекрасно функционирует с массивами, интерфейсами уравнений и другими данными. Как только расширение устанавливается на компьютер, Python без проблем проходит интеграцию с библиотеками формул.

Но NumPy предназначен не только для вычислений. Помимо своей основной задачи, с его помощью можно создавать анимированные элементы и прорисовывать объекты в среде 3D, производя при этом параллельные вычисления. Например, популярное дополнение ScientificPython может похвастаться собственными библиотеками, которые созданы для вычислительных процессов в сфере науки.

Помимо расчётов, Python позволяет визуализировать полученные данные, что довольно удобно.

Машинное обучение

Помимо основного инструментария, у Python есть дополнительные библиотеки и фреймворки, позволяющие работать в области машинного обучения. Особой популярностью пользуются scikit-learn и TensorFlow. Scikit-learn отличается тем, что в него уже встроены самые распространенные алгоритмы обучения. TensorFlow, в свою очередь – это низкоуровневая библиотека, которая открывает возможности для создания алгоритмов пользователя.

Процессы машинного обучения, основанные на языке программирования Python, помогают реализовывать системы распознавания лиц и голоса, создавать нейронные сети, глубокое обучение и многое другое.

Автоматизация процессов

Сегодня одним из самых востребованных способов использования языка Питон является создание мелких скриптов, автоматизирующих некоторые рабочие процессы. Например, можно написать вполне простой код, который будет «самостоятельно» работать с письмами на электронной почте. Если человеку необходимо отсортировывать письма с определенными ключевыми словами или фразами, то вручную это сделать довольно проблематично, а вот скрипт справится с этой задачей без проблем.

Почему для этого лучше всего использовать именно Python? Во-первых, он отличается вполне простым синтаксисом, который позволяет с легкостью разрабатывать сценарии. А во-вторых, сам код не проходит компиляцию перед запуском, что заметно облегчает процесс отладки.

Игровая индустрия

Изучая Python, не стоит бояться пробовать свои силы, выполняя простые задачи, создавая элементарные скрипты, даже если они кажутся вам слишком шаблонными. Ведь только таким образом вы сможете подобрать для себя подходящее направление, в котором захотите развиваться и строить карьеру.

В этой статье пойдет разговор о практическом использовании языка программирования Python и о том, какими возможностями он обладает. Также будут рассмотрены основные характеристики и сферы применения Python.

Любой, кто всерьез задумывается об изучении языка программирования «Пайтон», поневоле спрашивает себя, какие задачи он сможет решать, освоив эту технологию. В реальности на этот вопрос нельзя ответит быстро, т. к. Python обладает широкими возможностями и используется для решения множества задач.

Три основные области применения «Питона»:

— Big Data и Machine learning (машинное обучение, работа с данными: анализ, визуализация и т. д.);

— скриптинг (написание скриптов автоматизации).

Но давайте обо всем по порядку.

Устройство Python. Преимущества языка

Python — язык высокоуровневого типа, который поддерживает следующие виды программирования:

Основной упор сделан на читаемость кода и повышение скорости работы программиста. Синтаксис ядра «Питона» является минималистичным, а стандартная библиотека обладает широким набором функций.

Архитектурные черты:

— механизм обработки исключений;

— высокоуровневые структуры данных;

— разбиение программ на модули, которые можно объединять в пакеты.

Эталонная реализация — интерпретатор CPython — его поддерживает большая часть активно используемых платформ. Распространение языка осуществляется под свободной лицензией. Существуют реализации интерпретатора для JVM,CLR, LLVM и прочие. Проект PyPy задействует JIT-компиляцию, увеличивающую скорость выполнения программ, написанных на Python.

Тезисно о преимуществах:

— низкий порог вхождения. При адекватных усилиях «Пайтон» поймет даже новичок (подходит в качестве первого языка);

— синтаксис прост, лаконичен, понятен, то есть скорость разработки повышается;

— кроссплатформенность. Программировать можно почти на всех платформах;

— большое и активное профессиональное сообщество, множество доступной технической и обучающей информации;

— мощная поддержка крупных компаний IT-индустрии;

— большое количество дополнительных фреймворков и библиотек, еще больше расширяющих возможности использования языка (для решения той либо иной коммерческой задачи не надо каждый раз изобретать велосипед);

— востребованность Python-специалистов на современном рынке труда;

— широкое применение в разных сферах. Это преимущество является закономерным следствием вышеуказанных плюсов.

Из минусов: Python — язык программирования с динамической типизацией, и пусть скорость написания кода выше, а в силу синтаксиса — писать проще, но по производительности Python все же уступает компилируемым языкам, тому же C++.

После краткого знакомства с языком Python, перейдем к примерам его практического применения.

Web-разработка

Для разработки веба подключают специальные фреймворки, наиболее популярными являются Django и Flask. Благодаря фреймворкам, работа по написанию веб-приложений значительно упрощается. К примеру, фреймворки помогают реализовывать нужные бизнес-процессы, облегчают рефакторинг старых сайтов, упрощают применение Ajax и так далее.

Два слова о Django и Flask:

Flask. Гибок, прост в эксплуатации, минималистичен;
Django. «Все включено»: административная панель, ORM, интерфейс базы данных, структура каталогов для готовых проектов и программных приложений.

Кто работает с этими фреймворками, и какой из них лучше выбрать, читайте здесь.

Работа с данными

Машинное обучение сегодня более чем популярно и у всех на слуху. При использовании Machine learning (ML) задействуются методы работы с искусственным интеллектом. Существует много алгоритмов машинного обучения, которые применяются в системах распознавания лиц, голосов, изображений и прочих системах. Всего не перечесть. Если интересуют подробности, основные алгоритмы машинного обучения и примеры использования ML для решения реальных проблем, вам сюда. Также может представлять определенный интерес подборка Open Source-проектов по машинному обучению.

Таким образом, именно Python в силу своих возможностей чаще всего используется в Data Science. С его помощью пишут алгоритмы ML-программ и аналитические приложения. Среди популярных фреймворков и библиотек для ML можно выделить scikit-learn и TensorFlow.

Нельзя отдельно не упомянуть анализ и визуализацию данных, где тоже задействуется Python. Одна из наиболее популярных библиотек для визуализации — Matplotlib.

Также «Питон» подходит для написания парсеров, позволяющих выполнять сбор информации в глобальной сети. А еще с его помощью обслуживают облачные сервисы, хранилища данных и т. п.

Скриптинг

Под скриптингом понимают написание скриптов, позволяющих автоматизировать простые задачи. Это могут быть дополнительные модули, плагины к уже готовому программному обеспечению и т. д.

Широко применяется «Пито н» и при автоматизации тестирования ПО. Таким образом, если вы освоите этот язык, вы сможете развивать свою карьеру по целому ряду IT-направлений:

— дата-инженер, data scientist, специалист по машинному обучению;

— QA-инженер (тестировщик) с уклоном в автоматизацию тестирования.

Где еще используется Python?

Кроме вышеописанных сфер, Python используется и в следующих целях:

— разработка приложений для мобильных устройств. Да, для гаджетов с ОС Android больше нужен Java или Kotlin, для iOS — нужен язык Swift либо Objective-C. Однако на Python могут разрабатывать серверную часть приложений;

— создание десктопных программ для ПК (для разработки графического интерфейса можно воспользоваться, к примеру, библиотекой Tkinter);

— разработка встроенных систем для разных цифровых устройств. Классический пример — Raspberry Pi. Также это могут быть системы управления банкоматами и пр.;

— создание игр. Тут нужно вспомнить несколько серьезных проектов, где задействовался Python: Battlefield 2, World of Tanks. Также с его помощью была создана Civilization IV. Если же создавать игры — это просто личное хобби, обратите внимание на фреймворк PyGame.

Пришло время сделать краткие выводы. Пусть «Пайтон» и не «самый-самый», но один из лучших — это точно, и говорить об этом можно смело. Да и вряд ли кто будет спорить с тем, что такая универсальность и популярность языка означает, что его знания не останутся невостребованными на рынке труда. То есть вы не только без особых проблем найдете новое место, где можно будет применить свои знания, но и сможете получать за это неплохую зарплату. А вот о том, что конкретно стоит знать начинающему разработчику, чтобы успешно претендовать на позицию Junior, читайте в этой статье. Вы узнаете, как начать этот путь, можно ли получить работу с опытом без году неделя, какие необходимые soft skills особенно важны, какие сложные сопутствующие технологии надо знать.

Нужен курс для продвинутых? Хотите получить знания от практикующих экспертов? Переходите по ссылке ниже:

Python входит в 5-ку самых популярных языков программирования. Он используется в самых разных областях IT, таких, как веб-разработка, машинное обучение, создание приложений и даже геймдев.

Где применяется Python

Python используется в разных областях программирования не просто так. Он прост в изучении, имеет приятный синтаксис и обладает достаточным для решения любых задач набором инструментов.

И хотя он не может потеснить Java и PHP с ведущих мест в веб-разработке, в сфере машинного обучения Python – язык номер один.

Создание приложений

Python можно использовать для разработки десктопных и мобильных приложений, для этого разработано много мощных инструментов. Однако крупные проекты зачастую не пишут только на одном Python полностью.

Python часто используется для разработки отдельных частей приложения, он позволяет создать простую систему моддинга. Благодаря высокой степени модульности, изменение одной части программы может не затрагивать другую.

Возможность встроить в Python код на С/C++ сглаживает проблему низкой скорости работы программ.

Можно и полностью разрабатывать полноценные приложения для мобильных устройств, используя фреймворки, например, Kivi.

Веб-разработка

Python захватил определенную часть сферы, но не может соперничать с такими гигантами, как PHP, Java и Node.js. Для реализации серверной логики они удобнее и мощнее Python.

На Python часто создаются решения, которые имеют узкую направленность. Например, отправку документа с сайта на принтер трудно реализовать на PHP, а Python легко справляется с этой задачей.

Python проигрывает, потому что он является языком общего назначения, PHP – это инструмент, заточенный только под веб-программирование, а Java уже давно используется в вебе.

Машинное обучение

Искусственный интеллект с каждым годом становится лучше, ученые одержимы идеей создать суперкомпьютер, превосходящий человека во всем.

Python стал абсолютным лидером в этой сфере по ряду причин:

Язык очень простой, это нравится ученым. Им не нужно тратить много времени на написание кода, вместо этого они могут сосредоточиться на проектировании ИИ.
В Python легко встраивается код на C и C++, что позволяет использовать C-код в тех местах, где важна скорость.
Python обзавелся достаточным количеством библиотек и фреймворков, созданных для упрощения машинного обучения.
Гибкость языка позволяет не ограничиваться какой-то одной парадигмой разработки, программист может писать как объектно-ориентированные программы, так и процедурные.

Интересные проекты на Python

Разработок много, но не все из них можно назвать успешными, однако есть проекты, заслуживающие внимания. Рассмотрим примеры известных программ, игр и сайтов написанных на Python.

На Python написаны сотни арканоидов, платформеров и других маленьких проектов, но, чтобы оценить возможности языка, следует рассмотреть большие разработки.

Mount and Blade

Mount and blade – это RPG, у которой нет аналогов. Игрок погружается в средневековый мир, путешествует по глобальной карте, набирает армию и завоевывает себе славу и власть. Когда начинается битва, игра превращается в средневековый симулятор сражений, игрок управляет персонажем от третьего лица, у него есть несколько десятков воинов, которым можно отдавать приказы, и он должен убить всех воинов противника.

Такой системы нет ни в одной игре. Стратегия, RPG и экшн — странная, но крутая смесь. Кроме того, на поле боя может быть несколько сотен воинов, управляемых компьютером, такой масштаб впечатляет.

Все скрипты написаны на Python. Игра отлично работает на слабых машинах. Особенность Python — возможность сделать проект модульным. Энтузиасты без проблем могут сделать дополнения для игры, изменить какую-то механику, текстуры и анимации, эти изменения никак не коснутся системных файлов игры.

Battlefield

Battlefield полюбили миллионы человек. Не стоит думать, что игра полностью написана на Python. Разработчики использовали его для создания некоторых скриптов, серверной части игры и её логики.

Игра вышла в 2005 году и имела подходящие для компьютеров того времени системные требования. Использование Python позволило ускорить разработку и не повлияло на производительностью

EVE Online

Как и в случае с Battlefield, в EVE Online Python использовался для создания игровой логики и управления серверной частью игры.

Разработчики использовали улучшенную версию интерпретатора, которая называется stackless python. Так как это ММО, сервер может обрабатывать миллионы запросов, и stackless python отлично справляется с этим.

Sims 4

Sims – это самый известный симулятор жизни.

Игра была на слуху около 4 лет, освещалась на различных событиях, занимала топы и, конечно, успешно продавалась. Чтобы дать игрокам больше контента и возможностей, разработчики использовали Python для реализации игрового моддинга, что позволило без проблем расширять игру с помощью дополнительного контента.

Civilization 4

Про цивилизацию слышал каждый геймер. Это глобальная пошаговая стратегия, сочетающая в себе дипломатию, развитие и войну.

Разработчики не ограничились использованием Python для реализации каких-то частей проекта, они написали на нём практически всю игру.

Программы

BitTorrent

Популярный торрент-клиент, которым пользуются миллионы людей, был полностью написан на Python.

Примечание: 6 версия программы была переписана на C++.

Blender

Это программа для работы с 3D графикой, способная соперничать с такими гигантами, как Maya и 3DMax.

Пользователь получает возможность создавать трехмерные модели, анимацию, а также видео и игры.

Главное преимущества программы заключается в том, что она распространяется бесплатно. Blender постоянно улучшается, дополняется с помощью различных расширений, получает все больше поддержки в виде видео-уроков и обучающих статей.

Python используется для создания логики, импорта и экспорта, автоматического выполнения задач и работы инструментов.

GIMP является редактором растровой графики и, частично, векторной графики.

Он является единственной достойной заменой Adobe Photoshop в системе Linux и установлен на большинстве дистрибутивов по умолчанию.

Python использовали для создания фильтров, дополнительных модулей, некоторых скриптов.

Программа, которая использует метод интервальных повторений, чтобы пользователь мог легко запомнить нужную информацию (новые слова, формулы, ответы на тесты и другое).

Calibre

Любимое приложение каждого, кто читает много книг.

Программа позволяет просматривать, конвертировать и редактировать книги различных форматов, кроме того она поддерживает прямую работу с различными электронными книгами.

Искусственный интеллект

Python — лидер в сфере машинного обучения. Он может быть как основным языком проекта, так и использоваться в отдельных модулях.

Наиболее популярными являются ИИ, работающие с фотографиями и видео (поиск по фото, редактирование видео и фото, сопоставление различных фото и так далее). Программисты даже могут научить компьютер определять эмоциональное состояние человека по фотографии, хотя есть еще некоторые проблемы, связанные с индивидуальными особенностями мимики разных людей.

Обилие библиотек позволяет без проблем создавать ИИ, способные ориентироваться в пространстве, принимать решения, выполнять задачи, недоступные человеку.

Одним из новейших искуственных интеллектов, написанных на Python, является AlphaStar – искусственный интеллект для Starcraft 2.

Разработчики использовали PySC2 — инструменты, написанные на Python специально для SC2.

Сложность заключается в том, что компьютеру нужно делать и оценивать много вещей: разведывать противника, определять его стратегию, подстраивать свою игру под неё, принимать оптимальные решения по передвижению армии и многое другое.

AlphaStar – это нейросеть, которая улучшает сама себя. Сначала разработчики «показывали» ей записи игр, а позже выпустили играть с обычными игроками.

AlphaStar показал поразительные результаты, он обыграл одного из лучших игроков мира.

Сайты

Для работы с сайтами используют обычно фреймворк Django, превращающий Python в язык для веб-программирования.

Google

Это самая популярная поисковая система в мире.

Каждый день через сервера Google проходит огромный объем трафика, который обрабатывается и направляется с помощью Python.

YouTube

Это сайт, где пользователи могут загружать и смотреть видеоролики.

Facebook

Это самая популярная социальная сеть в мире, ежедневно пользователи загружаются миллионы картинок, меняют статусы, создаются посты — всё это обрабатывается с помощью инструментов языка Python.

Instagram

Всё, что связано с картинками (поиск, постинг, просмотр) обрабатывается кодом на Python.

Потенциал Python в крупных проектах

Python часто используют для прототипирования программ, позже они переписываются на другие языки программирования. Это очень удобно, потому что разработка таких прототипов очень быстрая, также она помогает понять, как будет выглядеть программа. На другой язык проект переписывается из-за низкой скорости выполнения кода на Python.

Да, этот язык можно использовать во всех крупных проектах, как инструмент для создания прототипов, но как насчет применения в финальной версии?

Если не рассматривать машинное обучение, и брать программы, которым жизненно важна скорость выполнения, то вряд ли для Python найдется место. Однако часто практикуется гибрид разных языков, например, Python и C++. Такой подход позволяет достичь и высокой скорости разработки и высокой скорости выполнения программы. На Python пишется большая часть кода, а на C++ лишь те участки, которые сильно влияют на скорость выполнения (например, функция по обработке и передаче большого количества данных в единицу времени).

Читайте также: