20、Python 文件输入输出与加法游戏的逐步实现

Python 文件输入输出与加法游戏的逐步实现

一、外部 Python 文件的导入

在 Python 编程中,若要使用外部 Python 文件的大部分或全部代码,可使用星号( * )导入整个文件。不过,当导入的 Python 文件非常大,而我们仅使用其中少量函数时,就需要逐个列出函数名。使用星号导入能确保外部文件中的所有函数都可在我们的代码中使用。

通过这种方式构建和使用外部 Python 文件,程序员可以将大型程序拆分成多个文件。能够导入这类 Python 源文件,有助于构建可复用的代码文件,并将其融入多个程序中。而且,修复此类文件中的一个 bug,就能解决所有导入该文件的程序中的相同 bug。

二、数据的文件读写示例

我们以一个统计程序运行次数的程序为例。该程序的目标是读取一个包含程序运行次数的数据文件,每次运行时,读取文件内容,将次数加 1,然后重写文件。但首次运行程序时,文件并不存在,因此需要从一开始就检查文件是否存在。以下是对应的伪代码:

如果文件不存在
    写入一个包含数字 1 的文件
否则
    将文件内容读取到一个变量中
    变量值加 1
    将变量的值写入文件

将上述伪代码转换为 Python 代码如下:

# Increment test
from FileReadWrite import *
# 这里是一个常量 - 我们将在整个程序中使用的数据文件的名称
DATA_FILE_PATH = 
基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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