Я новичок в python и pygame. Может кто-нибудь помочь мне в этом, пожалуйста. заранее спасибо
Как я могу определить, дважды ли пользователь нажал клавишу пробела в pygame?
09.03.2017
- Возможный дубликат Как определить, пользователь дважды щелкнул в pygame? 09.03.2017
- Я добавил еще один ответ на связанный вопрос. 09.03.2017
Ответы:
1
Здесь используется tkinter, но вы можете попробовать это:
from tkinter import *
tk = Tk()
def helloworld(event):
print('Hello world!')
tk.bind_all('<Double-Button-1>', helloworld)
Извините, это использует левый клик, но я надеюсь, что это ответит. Вы можете сделать любой код в функции, только убедитесь, что вы не используете круглые скобки.
07.12.2020
2
Этот код работал для меня.
global clock, double_click_event, timer
double_click_event = pygame.USEREVENT + 1
timer = 0
for event in pygame.event.get():
if event.type == pygame.QUIT:
pygame.quit()
sys.exit()
if event.type == pygame.KEYDOWN:
if event.key==pygame.K_SPACE:
if timer == 0:
pygame.time.set_timer(double_click_event, 500)
timerset = True
x, y = pyautogui.position()
pyautogui.click(x, y, button='left')
else:
if timer == 1:
pygame.time.set_timer(double_click_event, 0)
double_click()
timerset = False
if timerset:
timer = 1
else:
timer = 0
09.03.2017
Новые материалы
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..
ИИ в аэрокосмической отрасли
Каждый полет – это шаг вперед к великой мечте. Чтобы это происходило в их собственном темпе, необходима команда астронавтов для погони за космосом и команда технического обслуживания..