木兰编程语言 0.0.14.3：井字棋演示，tuple、枚举等

内容简介：安装方法：pip install ulang，使用方法与例程请见 pypi 项目首页（源于码云首页）。 注意：必需 python 3.7 前文只画了个井字棋棋盘，本版本完成与自己对弈的功能（与原 Python 代码功能相同）。在此期间检验已重...

安装方法：pip install ulang，使用方法与例程请见 pypi 项目首页（源于码云首页）。 注意：必需 python 3.7

前文只画了个井字棋棋盘，本版本完成与自己对弈的功能（与原 Python 代码功能相同）。在此期间检验已重现的部分木兰的实用程度，并在使用中发现需要重现的语法进而加以实现。

1 实例演示

主要木兰代码如下（完整代码在此，基本沿用原 Python 代码结构，仅作了些微重构）：

pygame.init()
pygame.display.set_caption('井字棋')
屏幕 = pygame.display.set_mode(tuple(棋盘尺寸, 棋盘尺寸))
loop {
  for 事件 in pygame.event.get() {
    事件类型 = 事件.__getattribute__('type')
    if 事件类型 == pygame.QUIT {
      pygame.quit()
      quit()
    } elif 进行状态 == 状态.对弈 and 事件类型 == pygame.MOUSEBUTTONUP {
      x, y = pygame.mouse.get_pos()
      横格 = int((x - 边框) * 1.0 / 格子尺寸)
      纵格 = int((y - 边框) * 1.0 / 格子尺寸)
      if 在棋盘内(横格, 纵格) and !该位置已占(横格, 纵格) {
        所有落子.append(tuple(横格, 纵格, 哪方))
        if 胜负已分() {
          进行状态 = 哪方 == 棋手.X ? 状态.X胜 : 状态.O胜
        } else {
          哪方 = 哪方 == 棋手.X ? 棋手.O : 棋手.X
        }
      }
    }
  }
  屏幕.fill(背景色)
  画格子()

  for 落子 in 所有落子 {
    画棋子(落子)
  }

  宣布 = 进行状态 != 状态.对弈 ?
    ((进行状态 == 状态.X胜 ? 'X' : 'O') + " 赢了!!")
    : (len(所有落子) == 9 ? "平局" : "")
  // 比赛结束
  if 宣布 != "" {
    字体 = pygame.font.SysFont("pmingliu", 50)
    文字 = 字体.render(宣布, true, 红色)
    屏幕.blit(文字, tuple(20,190))
  }

  pygame.display.update()
}

2 语言功能

2.1 元组（tuple）

之前未发现元组初始化的简便方法。本周发现可用内置函数“tuple(1, 2, 3)”进行初始化

2.2 枚举

与 Python 定义枚举类似，但之前一直没用过，井字棋示例中第一次用：

using Enum in enum
type 棋手 : Enum {
  {
    X = 1
    O = 2
  }
}

2.3 超过两项变量赋值

早先只允许两项，如：a, b = 1, 2。现在支持更多项如：a, b, c = 1, 2, 3。也同时支持了 for a, b, c in t { ... }

2.4 其他

恢复了自带木兰代码编辑器功能，并继续修正的格式化功能

附录：代码量统计

主要部分的代码行数统计，格式为：上次->现在。

• 木兰代码量
  • 编辑器，实现与测试都是木兰代码：333 -> 381
  • 木兰测试用例，包括部分实用小程序（如井字棋）：2160 -> 2304

• Python 代码量（包括测试部分）：2425 -> 2473
  • 分析器/语法分析器.py：986 -> 989
  • 测试/运行所有.py，检验所有木兰测试代码片段：185 -> 187
  • 环境.py，定义全局方法：157 -> 160
  • 中.py，主程序：41 -> 45
  • setup.py, 33
  • 未变
    • 分析器/词法分析器.py：198
    • 分析器/语法树.py：178
    • 交互.py，交互环境（REPL）：138
    • 分析器/语法成分.py，从语法分析器中提取出来的枚举常量：79
    • 功用/反馈信息.py：49
    • 分析器/错误.py：17
    • 测试/unittest/语法树.py，确保生成的语法树与原始版本一致：67
    • 测试/unittest/交互.py，交互环境相关测试：28

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