OpenAI Gym详细讲解一下，给出示例代码

OpenAI Gym是一个用于开发、比较和调试强化学习算法的开源工具包。 强化学习是一种机器学习方法，其中模型学习如何通过执行动作来获得最大回报。 例如，在一个模拟游戏中，模型可以学习如何操纵游戏角色来获得最高分。

Gym提供了一组标准化的模拟环境，可以用于训练强化学习模型。 这些环境包括游戏、机器人控制等应用，并提供了用于与模型交互的API。 例如，您可以使用Gym的API来重置环境、获取当前观测、执行动作等。

使用Gym的基本流程如下：

创建模拟环境：首先，您需要使用Gym的API创建一个模拟环境。 例如，您可以使用gym.make()函数创建“猫狗大战”游戏环境，如下所示：
设置种子：为了使模拟环境可重现，您可以使用env.seed()函数设置种子。 这样，每次运行模拟环境时，都会得到相同的随机数序列。 例如：

import gym
env = gym.make('Catcher-v0'