python实现德州扑克发牌 python实战之德州扑克第一步-发牌

一、前言

最近小编在做一个关于德州扑克的小游戏，当然已经做完了，才写的一系列文章来记录一下自己的开发经历

一系列文章主要包括：

1.发牌
2.判断牌型
3.比较牌的大小
4.开始游戏
5.总结

二、说明

制作的德州扑克仅供参考，提供源码，源码可运行
可满足基本操作，另外还有一些小功能，可先自行研究
和真正的德州扑克游戏相比，九牛一毛，可用来练练手
附：本源码可优化，如果有实力，有时间，可尽情修改代码
注：本源码在pycharm写的，使用python语言
每篇文章最后都有相关源码

三、准备工作

开始做之前我们必须了解德州扑克的基本规则！
  简单说一下：
  五张牌组合由大到小依次为：
  皇家同花顺>同花顺>四条>葫芦>同花>顺子>三条>两队>一对>高牌
  皇家同花顺：同一花色最大的顺子
  同花顺：同一花色的顺子
  四条：四张相同+1个单张
  葫芦：三张相同+1对
  同花：5张牌花色相同
  顺子：花色不同的顺子
  三条：三张相同+2单张
  两对：2对+1单
  一对：1对+3单张
  高牌：五个单张牌
  注：组合相同则比较牌大小（皇家同花顺除外）A1234为最小的顺子

四、开始工作

首先需要一副扑克牌，代码很简单(如下)：

color=["♥", "♠", "♣", "♦"]
value=["2 ","3 ","4 ","5 ","6 ","7 ","8 ","9 ","10","J ","Q ","K ","A "]
pai = [co+va+"" for co,va in product(color,value)]

怎么样！很简单吧！这样就生成了一副不含鬼王的52张牌

五、效果

['♥2 ', '♥3 ', '♥4 ', '♥5 ', '♥6 ', '♥7 ', '♥8 ', '♥9 ', '♥10', '♥J ', '♥Q ', '♥K ', '♥A ',
 '♠2 ', '♠3 ', '♠4 ', '♠5 ', '♠6 ', '♠7 ', '♠8 ', '♠9 ', '♠10', '♠J ', '♠Q ', '♠K ', '♠A ',
 '♣2 ', '♣3 ', '♣4 ', '♣5 ', '♣6 ', '♣7 ', '♣8 ', '♣9 ', '♣10', '♣J ', '♣Q ', '♣K ', '♣A ',
 '♦2 ', '♦3 ', '♦4 ', '♦5 ', '♦6 ', '♦7 ', '♦8 ', '♦9 ', '♦10', '♦J ', '♦Q ', '♦K ', '♦A ']

按照正常思维，发牌之前都是先洗牌的，所以接下来就是洗牌了，先上代码：

random.shuffle(pai)

说明使用了random库里面的shuffle()函数，此函数的作用就是打乱顺序

洗好牌之后就是发牌了，小编使用一个二维列表来存储所有玩家的牌，可能就有人好奇了，二维列表咋存储，首先我们需要知道二维数组的结构，一个列表里面好几个列表，类似于a=[[],[],[]…,[]]，我们可以往里面添加元素，就拿a这个二维列表来说，a[i]存储的是每名玩家的牌，例如a[0]存储的是第一位玩家的牌，以此类推，有多少玩家i就有多大，罗嗦了这么多，瞅一眼代码：

def deal_cards(number,num):
    pais=copy.deepcopy(pai)
    random.shuffle(pais)  # 洗牌
    players=[list() for x in range(number)]
    for pl in range(len(players)):
        players[pl]=[" " for x in range(num)]
    for numb in range(number):#同一副牌
        n=0
        while n<num:
            players[numb][n]=pais.pop(random.randint(0,len(pais)-1))
            n+=1
    return players

这个函数可以给n个人发m张牌

做一个简单说明：
   拷贝一副牌（为什么要拷贝，见下方解释1）
   洗牌
   创建一个number行num列的二维数组players，方便存储（为啥要创建，见解释2）
   双重循环，给players赋值（发牌）
   解释1：因为实现生成了一副牌，如果直接对原来生成的牌，进行操作，会破坏原来的牌，假如，需要给1个人发10万次牌，来统计牌型的话，就需要创建100万次的牌，随着发牌次数的增加，所创建的牌占的内存会越来越大，运行也会越来越慢，导致等待几分钟或几十分钟才会输出结果，进行一个深拷贝，就是赋值一副牌，复制一副牌的时间和空间花销，远远小于创建一副牌。通过实践可知，10万次发牌，通过不断创建牌时间花销大约为91秒，通过深拷贝的花销时间为大约为6秒，对比一下，差距多么大！
   解释2：我们需要一个容器来存储玩家的牌，可以使用列表，字典，使用列表的话就是二维列表（前面已经说明），是用字典的话，key为玩家i，value为对应玩家的牌。使用列表，字典的区别不大只是操作上略有不同，小编使用列表存储玩家的牌
   解释3： players[numb][n]=pais.pop(random.randint(0,len(pais)-1))  这一行代码，就是从一副牌中拿一张牌，存到 players[numb][n]中，使用random.randint(0,len(pais)-1)是为了增加随机性，最大可能的随即发牌，达到一个公平的效果，如果函数不理解的话，可自行搜索，也可查看小编的相关文章

当你看到这里就说明这一篇文章就马上完结了！

以下内容为个人观点，可跳过，查看下一篇文章

发牌程序可以使用很多方法来操作的，例如字典
只需要创建一副扑克牌，洗牌，发牌。完成这三步就成功了
非常感谢，非常感谢，非常感谢！
重要的事说三遍！
更过相关文章可关注我，会不断更新的哦！

六、发牌完整源码

import copy
import random
from itertools import product

color=["♥", "♠", "♣", "♦"]
value=["2 ","3 ","4 ","5 ","6 ","7 ","8 ","9 ","10","J ","Q ","K ","A "]
pai = [co+va+"" for co,va in product(color,value)]
print(pai)
random.shuffle(pai)
def deal_cards(number,num):
    pais=copy.deepcopy(pai)
    random.shuffle(pais)  # 洗牌
    players=[list() for x in range(number)]
    for pl in range(len(players)):
        players[pl]=[" " for x in range(num)]
    for numb in range(number):#同一副牌
        n=0
        while n<num:
            players[numb][n]=pais.pop(random.randint(0,len(pais)-1))
            n+=1
    return players