本文主要介绍了Python开发实战-用python开发一个炸金花小游戏，通过具体的内容展现，希望对大家Python开发的学习有所帮助。

扑克牌可谓是居家旅行、桌面交友的必备道具，今天我们用 Python 来实现一个类似炸金花的扑克牌小游戏，先来看一下基本的游戏规则。

炸（诈）金花又叫三张牌，是在全国广泛流传的一种民间多人纸牌游戏。游戏使用一副除去大小王的扑克牌，共 4 个花色 52 张牌，各个玩家从中抽取 3 张牌，比较大小。各种牌型的大小顺序如下（按照全排列组合中出现的概率越小，牌型分数奖励越大）：

1、同花顺：三张同样花色且点数连续的牌，如红心2、红心3、红心4；

2、豹子：三张点数一样的牌，如 AAA、222；

3、顺子：三张点数连续的牌，如红心2、黑桃3、方块4；

4、金花：三张同样花色的牌，如红心2、红心5、红心8；

5、对子：两张点数一样的牌，如红心2、黑桃2；

6、单张：2~10 < J < Q < K < A。

以下概率截自百度百科：

注：本文所述游戏规则与实际有所不同，主要基于对不同牌型的比较进行设计

一、游戏流程实现

1、准备扑克牌

开始游戏前，需要先生成一副满足要求的扑克牌，牌友们都知道，扑克牌有以下四种花色，每种花色有 A、2~10、J、Q、K 等 13 张牌。

suit = ["黑桃", "红心", "方块", "梅花"]

num = [str(i) for i in range(2, 11)] + ["J", "Q", "K", "A"]

为了便于后续算分，先给每一个单张赋予相应的点数。

score_map = {}  # 单张点数映射表

for s in suit:

    count = 2

    for n in num:

        score_map[f"{s}{n}"] = count

        count += 1

扑克牌点数预览如下：

score_map = {‘黑桃2’: 2, ‘黑桃3’: 3, ‘黑桃4’: 4, ‘黑桃5’: 5, ‘黑桃6’: 6, ‘黑桃7’: 7, ‘黑桃8’: 8, ‘黑桃9’: 9, ‘黑桃10’: 10, ‘黑桃J’: 11, ‘黑桃Q’: 12, ‘黑桃K’: 13, ‘黑桃A’: 14, ‘红心2’: 2, … }

2、玩家入场

以 p1、p2 等名称对玩家进行区分，我们先邀请 5 个玩家入场。

players = [f"p{i}" for i in range(1, 6)]

3、发牌

将玩家和扑克牌列表作为参数，传入发牌器。发牌器在扑克牌中进行不放回抽取，为每个玩家随机抽取 3 张牌，并记下玩家名称及其对应牌组。

def get_pk_lst(pls, pks):

    result = []

    for p in pls:

        pk = sample(pks, 3)

        for _pk in pk:

            pks.remove(_pk)

        result.append({"name": p, "poker": pk})

    return result

pokers = list(score_map.keys())  # 去掉大小王的一幅扑克

poker_grp = get_pk_lst(players, pokers)  # 发牌

发牌预览如下：

result = [{‘name’: ‘p1’, ‘poker’: [‘方块5’, ‘梅花3’, ‘方块A’]},

{‘name’: ‘p2’, ‘poker’: [‘黑桃4’, ‘方块8’, ‘黑桃J’]},

{‘name’: ‘p3’, ‘poker’: [‘红心10’, ‘红心K’, ‘方块7’]},

{‘name’: ‘p4’, ‘poker’: [‘方块4’, ‘梅花6’, ‘方块J’]},

{‘name’: ‘p5’, ‘poker’: [‘红心5’, ‘梅花10’, ‘黑桃A’]}]

4、判断牌型及算分

在算分之前先按之前的映射字典，将 pk_lst 里的 3 张扑克牌转换成对应的点数。

n_lst = list(map(lambda x: score_map[x], pk_lst))  # 点数映射

接下来截取花色部分的文本，利用集合去重后判断是否为三张同花。

same_suit = len(set([pk[:2] for pk in pk_lst])) == 1  # 是否同花色

再对点数部分进行排序，与依靠点数的最值生成的顺序列表进行比较，判断是否为连续的点数。要注意的是，A23 与 QKA 一样被视作顺子。

continuity = sorted(n_lst) == [i for i in range(min(n_lst), max(n_lst) + 1)] or set(n_lst) == {14, 2, 3}  # 是否连续

别忘了考虑对子和豹子的检查方式。

check = len(set(n_lst))  # 重复情况

那么正式开始判断牌型和算分吧！首先是单张，非同花、非顺子、三张点数不一。得分以 3 个单张点数相加。

if not same_suit and not continuity and check == 3:

    return sum(n_lst), "单张"

其次是对子，非同花，有且仅有两张点数一致。为保证

if not same_suit and check == 2:

    w = [i for i in n_lst if n_lst.count(i) == 2][0]

    single = [i for i in n_lst if i != w][0]

    return w*2*2 + single, "对子"

金花，即同花而非顺子，给予 9 倍奖励。

if same_suit and not continuity:

    return sum(n_lst)*9, "金花"

顺子，即点数连续而非同花，给予 81 倍奖励。

if continuity and not same_suit:

    return sum(n_lst)*81, "顺子"

豹子，即三张点数一致，这不得刷个 666 嘛。

if check == 1:

    return sum(n_lst)*666, "豹子"

同花顺，同花色且点数连续，绝了，赌神一个技能 999 伤害。

if continuity and same_suit:

    return sum(n_lst)*999, "同花顺"

5、决出胜负

一组玩家、抽牌、算分、牌型记录如下：

pk_grp = [{‘name’: ‘p1’, ‘poker’: [‘方块5’, ‘梅花3’, ‘方块A’], ‘score’: 22, ‘type’: ‘单张’},

{‘name’: ‘p2’, ‘poker’: [‘黑桃4’, ‘方块8’, ‘黑桃J’], ‘score’: 23, ‘type’: ‘单张’},

{‘name’: ‘p3’, ‘poker’: [‘红心10’, ‘红心K’, ‘方块7’], ‘score’: 30, ‘type’: ‘单张’},

{‘name’: ‘p4’, ‘poker’: [‘方块4’, ‘梅花6’, ‘方块J’], ‘score’: 21, ‘type’: ‘单张’},

{‘name’: ‘p5’, ‘poker’: [‘红心5’, ‘梅花10’, ‘黑桃A’], ‘score’: 29, ‘type’: ‘单张’}]

利用 max 函数找出来谁是最棒的，公布名字！

best = max(pk_grp, key=lambda x: x["score"])["name"]

赢家是------

p3

好啦，又可以开始下一场愉快的游戏了~

二、统计及源码

1、牌型统计

进行了 10 万场游戏并对各类牌型进行频率统计，可见与前述排列组合的计算所得概率基本一致。

Counter({'单张': 371856, '对子': 84773, '金花': 24833, '顺子': 16239, '豹子': 1179, '同花顺': 1120})

单张频率：74.37%

对子频率：16.95%

金花频率：4.97%

顺子频率：3.25%

豹子频率：0.24%

同花顺频率：0.22%

2、牌局案例

各类牌型的局面和结果如下：

开牌结果------

{'name': 'p1', 'poker': ['方块5', '梅花3', '方块A'], 'score': 22, 'type': '单张'}

{'name': 'p2', 'poker': ['黑桃4', '方块8', '黑桃J'], 'score': 23, 'type': '单张'}

{'name': 'p3', 'poker': ['红心10', '红心K', '方块7'], 'score': 30, 'type': '单张'}

{'name': 'p4', 'poker': ['方块4', '梅花6', '方块J'], 'score': 21, 'type': '单张'}

{'name': 'p5', 'poker': ['红心5', '梅花10', '黑桃A'], 'score': 29, 'type': '单张'}

赢家是------

p3

开牌结果------

{'name': 'p1', 'poker': ['方块Q', '黑桃5', '黑桃K'], 'score': 30, 'type': '单张'}

{'name': 'p2', 'poker': ['黑桃2', '方块2', '红心10'], 'score': 18, 'type': '对子'}

{'name': 'p3', 'poker': ['梅花2', '黑桃4', '梅花J'], 'score': 17, 'type': '单张'}

{'name': 'p4', 'poker': ['红心K', '梅花7', '红心6'], 'score': 26, 'type': '单张'}

{'name': 'p5', 'poker': ['方块A', '方块6', '红心4'], 'score': 24, 'type': '单张'}

赢家是------

p1

开牌结果------

{'name': 'p1', 'poker': ['黑桃J', '黑桃5', '黑桃4'], 'score': 180, 'type': '金花'}

{'name': 'p2', 'poker': ['梅花7', '红心4', '梅花5'], 'score': 16, 'type': '单张'}

{'name': 'p3', 'poker': ['方块5', '黑桃9', '梅花10'], 'score': 24, 'type': '单张'}

{'name': 'p4', 'poker': ['黑桃Q', '梅花9', '黑桃10'], 'score': 31, 'type': '单张'}

{'name': 'p5', 'poker': ['红心9', '方块9', '红心A'], 'score': 50, 'type': '对子'}

赢家是------

p1

开牌结果------

{'name': 'p1', 'poker': ['方块8', '黑桃10', '方块9'], 'score': 2187, 'type': '顺子'}

{'name': 'p2', 'poker': ['梅花9', '红心Q', '黑桃3'], 'score': 24, 'type': '单张'}

{'name': 'p3', 'poker': ['方块A', '梅花K', '黑桃4'], 'score': 31, 'type': '单张'}

{'name': 'p4', 'poker': ['方块J', '红心J', '红心6'], 'score': 50, 'type': '对子'}

{'name': 'p5', 'poker': ['梅花5', '黑桃K', '方块3'], 'score': 21, 'type': '单张'}

赢家是------

p1

开牌结果------

{'name': 'p1', 'poker': ['黑桃Q', '黑桃8', '梅花6'], 'score': 26, 'type': '单张'}

{'name': 'p2', 'poker': ['红心3', '梅花3', '黑桃3'], 'score': 5994, 'type': '豹子'}

{'name': 'p3', 'poker': ['红心A', '红心6', '方块5'], 'score': 25, 'type': '单张'}

{'name': 'p4', 'poker': ['黑桃4', '梅花A', '方块2'], 'score': 20, 'type': '单张'}

{'name': 'p5', 'poker': ['梅花7', '黑桃6', '梅花8'], 'score': 1701, 'type': '顺子'}

赢家是------

p2

开牌结果------

{'name': 'p1', 'poker': ['黑桃5', '梅花9', '方块9'], 'score': 41, 'type': '对子'}

{'name': 'p2', 'poker': ['黑桃Q', '黑桃2', '红心Q'], 'score': 50, 'type': '对子'}

{'name': 'p3', 'poker': ['红心2', '黑桃7', '红心5'], 'score': 14, 'type': '单张'}

{'name': 'p4', 'poker': ['梅花3', '方块10', '黑桃A'], 'score': 27, 'type': '单张'}

{'name': 'p5', 'poker': ['黑桃9', '黑桃J', '黑桃10'], 'score': 29970, 'type': '同花顺'}

赢家是------

p5

3、完整代码

# @Seon

# 炸金花

from random import sample

from collections import Counter

def get_pk_lst(pls, pks):  # 发牌

    result = []

    for p in pls:

        pk = sample(pks, 3)

        for _pk in pk:

            pks.remove(_pk)

        result.append({"name": p, "poker": pk})

    return result

def calculate(_score_map, pk_lst):  # 返回得分和牌型

    n_lst = list(map(lambda x: _score_map[x], pk_lst))  # 点数映射

    same_suit = len(set([pk[:2] for pk in pk_lst])) == 1  # 是否同花色

    continuity = sorted(n_lst) == [i for i in range(min(n_lst), max(n_lst) + 1)] or set(n_lst) == {14, 2, 3}  # 是否连续

    check = len(set(n_lst))  # 重复情况

    if not same_suit and not continuity and check == 3:

        return sum(n_lst), "单张"

    if not same_suit and check == 2:

        w = [i for i in n_lst if n_lst.count(i) == 2][0]

        single = [i for i in n_lst if i != w][0]

        return w*2*2 + single, "对子"

    if same_suit and not continuity:

        return sum(n_lst)*9, "金花"

    if continuity and not same_suit:

        return sum(n_lst)*81, "顺子"

    if check == 1:

        return sum(n_lst)*666, "豹子"

    if continuity and same_suit:

        return sum(n_lst)*999, "同花顺"

def compare(_score_map, pk_grp):  # 比大小

    for p in pk_grp:

        p["score"], p["type"] = calculate(_score_map, p["poker"])

    print("开牌结果------")

    for p in pk_grp:

        print(p)

    print("赢家是------")

    best = max(pk_grp, key=lambda x: x["score"])["name"]

    print(best)

    return pk_grp

def show(_score_map, _players):   # 开局

    pokers = list(_score_map.keys())

    poker_grp = get_pk_lst(_players, pokers)

    return compare(_score_map, poker_grp)

def start_game(_score_map, _players, freq=1):   # 游戏和统计

    type_lst = []

    for i in range(freq):

        grp = show(_score_map, _players)

        type_lst = type_lst + [t["type"] for t in grp]

    c = Counter(type_lst)

    print(c)

    total = sum(c.values())

    for item in c.items():

        print(f"{item[0]}频率：{item[1]/total:.2%}")

if __name__ == '__main__':

    # 准备扑克牌

    suit = ["黑桃", "红心", "方块", "梅花"]

    num = [str(i) for i in range(2, 11)] + ["J", "Q", "K", "A"]

    score_map = {}  # 单张点数映射表

    for s in suit:

        count = 2

        for n in num:

            score_map[f"{s}{n}"] = count

            count += 1

    # 5个玩家入场

    players = [f"p{i}" for i in range(1, 6)]

    # 开始游戏

    start_game(score_map, players, freq=100000)

这里是水中滑翔者、鱼类按摩师，Seon塞翁，下一篇再见！

补充

前述各牌型算分方式存在疏漏，可能会出现大牌型输给小牌型的情况，需对奖励机制进行调整。已知奖励前的原始得分如下：

最大单张得分：J(11) + K(13) + A(14) = 38

最小对子得分：2 + 2 + 3 = 7

最大对子得分：A(14) + A(14) + K(13) = 41

最小金花得分：2 + 2 + 3 = 7 （同花且含对子时按同花算，或叠加算分亦可）

…

为保证所有出现对子的牌组，都可以胜过纯单张的牌组，可将对子的奖励倍数设为 6 倍，以便简单地使用 sum(n_lst)*6，而不像前文所述的单独计算对子。 此时最大对子受奖励后的得分为 41 X 6 = 246，而最小金花受奖励后的得分也应高于对子，因此可设为 40 倍。后续牌型的奖励倍数以此类推进行调整。

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