Серия «101 игра на python»

Продолжаю портировать игры на python и добавлять свои

Пост из серии 101 игра на python

Репозиторий для лёгкого обучения коду на игровых примерах

Функция для автоматического определения корневой директории проекта. Используется для упрощения работы с путями в проекте, особенно в случаях, когда структура проекта сложная или когда необходимо динамически определять корневую директорию.

При работе с внешними файлами я использую абсолютные пути. Например, здесь я храню инструкции для модели машинного обучения во внешних файлах.

Что делает код:

1. Определяет корневую директорию проекта:

   • Функция set_project_root ищет корневую директорию проекта, начиная с директории, где находится текущий файл, и поднимаясь вверх по иерархии директорий.

   • Для идентификации корневой директории используются "маркерные файлы" (например, pyproject.toml, requirements.txt, .git), которые обычно находятся в корне проекта.

   • Если один из маркерных файлов найден, директория, в которой он находится, считается корневой.

2. Добавляет корневую директорию в sys.path:

   • Если корневая директория не находится в списке sys.path (список путей, по которым Python ищет модули), она добавляется в начало списка. Это позволяет импортировать модули из корневой директории проекта без необходимости указывать полные пути.

3. Возвращает путь к корневой директории:

   • Функция возвращает объект Path, представляющий путь к корневой директории.

4. Сохраняет корневую директорию в переменной __root__:

   • После вызова функции set_project_root, результат сохраняется в переменной __root__, которая может быть использована в других частях проекта.

Для чего нужен этот код:

1. Упрощение работы с путями:

   • В больших проектах часто требуется работать с файлами и директориями, находящимися в разных частях проекта. Этот код автоматически определяет корневую директорию, что упрощает создание относительных путей.

2. Автоматизация импорта модулей:

   • Добавление корневой директории в sys.path позволяет легко импортировать модули из любой части проекта, не заботясь о том, что Python не найдет их.

3. Гибкость при переносе проекта:

   • Если проект переносится в другую директорию или его структура изменяется, этот код автоматически адаптируется, так как он динамически определяет корневую директорию.

4. Универсальность:

   • Код не зависит от конкретной структуры проекта, если в корневой директории присутствуют стандартные маркерные файлы (например, pyproject.toml или .git).

Пример использования:

Предположим, у тебя есть проект со следующей структурой:

В файле main.py ты можешь использовать этот код для определения корневой директории и импорта модулей из других частей проекта:

Модель Gemini возвращает ответ, в виде ASCII баннера в зависимости от данной ей инструкции

Продолжаю портировать игры из книги 101 Basic Computer Games (и добавлять свои)

Начало здесь: 👉Предисловие
Список игр

Репозиторий

предыдущие программы, где я работаю с моделью:

• Задай вопрос модели, где я показал, как подключиться к модели

• Анаграммы, в которой я использую инструкцию, чтобы определить поведение модели

Особенности сегодняшней программы:

Дисклаеймер: В этом примере я создаю словарь инструкций внутри кода. Это дурной тон, но мне важно показать, как можно динамически подгружать нужную инструкцию. Считай этот код упрощенным.

• инструкции для модели хранятся в отдельных файлах и не засоряют код. Теперь можно добавлять сколько угодно инструкций, код останется чистым. Всегда сохраняй настройки во внешних файлах. На мой взгляд, JSON самый удобный формат хранения настроек.

• ключ от модели начиная с этой программы и далее, пока мне не потребуется отдельное хранилище секретов, я записываю в системную переменную и после первого ввода он будет хранится в ней, что избавляет меня от постоянного ввода ключа.
  
  Запустить код можно в google colab.
  Код в google colab для демонстрации работы. Он отличается тем, что в colab есть свои нюансы чтения и записи внешних по отношению коду файлов, которые на этом этапе я опускаю, чтобы не засорять код.
  Если ты хочешь запустить код на своей машине, потребуются зависимости:
  pip install google
  pip install google-generativeai
  pip install google-api-python-client