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# 五子棋前后端集成示例 |
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✨ 这是一个五子棋游戏的前后端集成方案,其中[前端界面](https://github.com/lihongxun945/gobang)基于 React 构建,提供了与用户的交互界面; |
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后端服务使用Flask框架搭建,基于 [LightZero](https://github.com/opendilab/LightZero) 实现了五子棋的 AI(包括基于规则的 `RuleBot` 和预训练好的 `AlphaZero` Agent)。 |
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## 快速上手 |
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本指南将帮助您快速部署和启动五子棋游戏的前端和后端服务。 |
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### 前端安装与运行 |
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首先,您需要从GitHub上克隆前端项目代码: |
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```bash |
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git clone https://github.com/puyuan1996/gomoku_server_ui.git |
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cd gomoku/frontend |
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npm install |
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npm run start # 或者 npm run debug 以启动调试模式 |
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``` |
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上面的命令会安装所有前端依赖,并启动前端开发服务器。 |
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✨注意,与参考的 Gomoku [前端项目](https://github.com/lihongxun945/gobang) 相比,主要更改如下: |
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- 为了与后端服务器进行交互,增加了与后端交互的代码,主要更改位于: |
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- `src/components/board.js` 的 `handleClick` 函数。 |
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- `src/components/control.js` 的 `return` 渲染界面部分。 |
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- `src/minimax.worker.js` 的 `start` 和 `move` 函数。 |
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- 为 React 相关的前端核心文件增加了整体功能和结构概述,以及逐行注释。 |
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### 后端安装与运行 |
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在您的系统中安装好Python环境之后,按照以下步骤配置和运行后端服务: |
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```bash |
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cd gomoku/backend |
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pip3 install -e . |
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# 将miniconda环境路径添加到系统PATH变量中,确保能使用该环境下的Python及其库 |
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export PATH="/Users/puyuan/miniconda3/envs/arm64-py38/bin:$PATH" |
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# 设置Flask应用的环境变量并启动Flask应用 |
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FLASK_APP=app.py FLASK_ENV=development FLASK_DEBUG=1 flask run --port 5001 |
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``` |
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上面的命令将设置必要的环境变量,然后启动Flask服务器。 |
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### 与 AI 对战 |
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✨在前端渲染得到的界面上,一般网址为 http://localhost:3000/。 |
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您可以选择与不同的 AI 对战,具体界面如下所示: |
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![ui.png](assets/ui.png) |
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- [AI 类型] 选择 `AlphaZero` 就是与基于 [LightZero](https://github.com/opendilab/LightZero) 预训练好的 AlphaZero Agent 对战。 |
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- [AI 类型] 选择 `RuleBot` 就是与 [LightZero](https://github.com/opendilab/LightZero) 中基于规则的 Bot 对战。 |
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- [AI 类型] 选择 `Random` 就是与随机 Agent 对战。 |
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- [AI 类型] 选择 `AB-2, AB-4` 表示直接与[前端AI](https://github.com/lihongxun945/gobang) 中的 Alpha-Beta 减枝算法对战,其中 AB-x 中的 x 表示不同的搜索深度,也即不同的水平。 |
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## 致谢 |
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- 🎉在这个五子棋项目中,前端部分是在[lihongxun945/gobang](https://github.com/lihongxun945/gobang)项目上进行了微调,感谢原作者提供的优秀代码作为参考。如果您对五子棋前端AI感兴趣,您可以访问原项目以了解更多详情。 |
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- 🎉后端 AI 部分基于 [LightZero](https://github.com/opendilab/LightZero) 实现,如果你对 MCTS+RL 算法感兴趣,欢迎访问原项目。 |
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