Projeto de estudantes do primeiro período do CIn - UFPE voltado para a criação de um sistema interativo no fechamento da disciplina IF669 - Introdução a Programação.

Overview

Projeto Game: Dona da Lua

Banner Dono da Lua


Alunos:

  • Beatriz Férre
  • Clara Kenderessy
  • Matheus Silva
  • Rafael Baltar
  • Roseane Oliveira
  • Samuel Marsaro

Sinopse

O Cebolinha aprontou de novo! Dessa vez, o mestre dos planos infalíveis roubou a máquina de clonagem do Franjinha em uma tentativa desesperada de se tornar o dono da rua... Mas a Mônica não vai deixar barato! Com ajuda do Franjinha, nossa golducha favorita clonou seu coelhinho Sansão e fará de tudo para impedir o Cebolinha de roubar seu título. Ande pelo mapa, pegue os power-ups e atire nos Cebolinhas antes que eles alcancem a lua para manter a Mônica em seu pedestal!


Como iniciar o Game

Caso for seja primeira vez iniciando o projeto, faça um git clone e siga os seguintes passos:

  • Abra o terminal e vá para a pasta deste projeto
  • Crie ou inicie sua python venv com os pacotes do requirements.txt instalado
  • Insira python run.py ou python -m Game para iniciar o jogo

OS suportado: Windows


Documentação

Estruturação de Repositório:
Fizemos uma divisão em branches para cada feature, hotfix, bugfix, ou release que fosse adicionada, mantendo a branch main protegida de git push sem revisões dos outros integrantes. O repositório também conta com uma pasta .github que contém um template para a abertura de pull request para incentivar que o integrante escreva o que ele alterou, adicionou ou removeu em seus commits.

Estruturação de Código:
Dono da Lua é um jogo essencialmente orientado a objetos, pois para apressar o desenvolvimento de todos montandos o que chamamos de GameLoop class que implementa todas as fazes do Game Loop descritas na documentação oficial do Pygame. Desse modo, começamos a pensar em funcionalidades que iam ser componentes, ou seja, outras classes de objetos que iam ser encaixadas no GameLoop.

Estruturação de Pastas e arquivos:
o arquivo "default" de geração do jogo é o main.py e pastas com os componentes a serem incrementados pelas features:

  • Components:
    • spawn.py : organização em classe da geração de inimigos (Cebolinhas) e sua formatação básica para inserção no loop.
    • gamester.py : organização em classe para geração do herói (Mônica, user-guided), suas mecânicas com o sansão, e formatação básica para inclusão no loop
    • powerup.py : implementação do mecanismo de coleta dos buffs de vida, velocidade e debuff
    • background.py : geração do cenário, transformação da imagem e estrutura básica do display
  • Assets:
    • imagens usadas como sprite e mídia
  • Sounds:
    • arquivos de BGM do jogo

Ferramentas & Bibliotecas:

  • Bibliotecas:
    • pygame : usado pra importar configurações próprias de jogo
  • Módulos Nativos do Python:
    • sys : usado pra oportunizar o exit
    • random : usada pra spawnar buffs em intervalos aleatórios e com efeitos distintos

Divisão básica do trabalho:

  • Mecânicas da Mônica e dos tiros: Samuel, Clara
  • Integração de códigos: Matheus
  • Sistema de coleta de buffs: Rafael e Roseane
  • Sistema de spawning e mecânicas de buffs: Beatriz
  • Sistema de spawning e mecânicas de Cebolinha: Roseane
  • Arte do background e implementação de sprites: Clara e Matheus
  • Slides: Clara
  • Relatório: Beatriz e Matheus

Conceitos apresentados na disciplina que foram aplicados:

  • Listas: geração de Cebolinhas no spawn.py, geração de Sansão no gamester.py
  • Tuplas: identificação de coordenadas para implementação de coleta no powerup.py
  • Orientação a Objetos: estruturação completa dos componentes do jogo (presente em todos os subcódigos)
  • Condicionais: essencial na colisão dos elementos e regras do jogo
  • Laços: o jogo ocorre dentro de um while True:

Desafios & Lições:
Desafios:

  • Lidar com divergências de código e programação em paralelo;
  • Estudar P.O.O on-demand;
  • Implementar um módulo novo (pygame);
  • Aprender a utilizar a ferramenta Git e GitHub.

Lições:

  • Adaptação ao ritmo on-demand de aprendizagem e implementação;
  • Conhecimento de P.O.O adquirido;
  • Modularizar é sempre melhor!

made with <\> and <3 by Ratos do CIn


Owner
Maria Clara Kenderessy
c.s student at UFPE
Maria Clara Kenderessy
Utilizing the freqtrade high-frequency cryptocurrency trading framework to build and optimize trading strategies. The bot runs nonstop on a Rasberry Pi.

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