编程农场 - 代码示例

游戏完整代码示例，包含详细解释。直接复制粘贴这些代码到游戏中，提升你的农场自动化技能。

← 返回主页

示例1：基础自动收获

最简单的自动化脚本，持续收获成熟的草。

python
# 基础自动收获 - 最简单的自动化脚本
# 这会持续检查并收获成熟的作物
while True:
    if can_harvest():
        harvest()
    # 游戏会在迭代之间自动暂停

📊 Code Analysis

6
Lines
0
Functions
1
Loops
1
Conditions

示例2：3×3农场自动遍历

自动遍历所有方块并收获。

python
# 3x3农场自动遍历 - 系统性的耕作模式
# 这个脚本以网格模式移动，覆盖整个农场
while True:
    # 总是先检查可收获的作物
    if can_harvest():
        harvest()

    # 移动到下一个格子（东方向）
    move(East)

    # 当到达行末尾时，移动到下一行（北方向）
    # get_world_size() 返回你的农场大小（通常是3x3或5x5）
    if get_pos_x() == get_world_size() - 1:
        move(North)

示例3：多作物自动化（草+灌木+胡萝卜）

根据列位置种植不同作物。

python
# 多作物自动化 - 按列种植不同作物
# 演示条件逻辑和资源管理
while True:
    # 总是先收获已准备好的作物
    if can_harvest():
        harvest()

    # 获取当前位置（x坐标）
    x = get_pos_x()

    # 基于列的种植策略：
    if x == 0:
        # 第0列：让草自然生长（免费资源）
        pass  # 无需操作
    elif x == 1:
        # 第1列：种植灌木获取木材
        plant(Entities.Bush)
    elif x == 2:
        # 第2列：种植胡萝卜（需要土壤准备）
        # 检查地面是否为土壤，如果不是就耕作
        if get_ground_type() != Grounds.Soil:
            till()
        # 确保有胡萝卜种子再种植
        if num_items(Items.Carrot_Seed) < 1:
            trade(Items.Carrot_Seed)  # 需要时购买种子
        plant(Entities.Carrot)

    # 移动到下一列
    move(East)
    # 当到达行末尾时，移动到下一行
    if x == get_world_size() - 1:
        move(North)

示例4：树木棋盘格种植

树木需要棋盘格种植以避免相邻。

python
# 棋盘格种植模式 - 空间高效的耕作
# 树木不能相邻种植，因此使用棋盘格模式
while True:
    # 收获任何成熟的作物
    if can_harvest():
        harvest()

    # 获取当前位置坐标
    x = get_pos_x()  # 当前列（0, 1, 2, 等）
    y = get_pos_y()  # 当前行（0, 1, 2, 等）

    # 棋盘格逻辑：在"黑格"中种树，在"白格"中种灌木
    # 这确保没有两棵树相邻（树需要生长空间）
    if (x % 2 == 0 and y % 2 == 0) or (x % 2 == 1 and y % 2 == 1):
        # "黑格" - 种植树木
        plant(Entities.Tree)
    else:
        # "白格" - 种植灌木
        plant(Entities.Bush)

    # 移动到下一个格子
    move(East)
    # 当到达当前行末尾时，换到下一行
    if x == get_world_size() - 1:
        move(North)

示例5：资源优先级管理

智能资源管理，优先收集稀缺资源。

python
# 资源优先级管理 - 智能资源分配
# 根据当前库存水平自动调整耕作策略
while True:
    # 总是先收获 - 这是我们的主要行动
    if can_harvest():
        harvest()

    # 获取当前位置用于种植决策
    x = get_pos_x()

    # 基于资源的种植策略，按优先级排序：

    # 优先级1：确保干草供应（交易和喂养必需品）
    if num_items(Items.Hay) < 500:
        # 什么都不种 - 让草自然生长获得免费干草
        pass  # 无需操作

    # 优先级2：维持木材供应（各种升级所需）
    elif num_items(Items.Wood) < 300:
        # 种植灌木生成木材
        plant(Entities.Bush)

    # 优先级3：建立胡萝卜储备（食物和高级交易）
    elif num_items(Items.Carrot) < 200:
        # 种植胡萝卜（需要土壤准备）
        if get_ground_type() != Grounds.Soil:
            till()  # 需要时准备土壤
        if num_items(Items.Carrot_Seed) == 0:
            trade(Items.Carrot_Seed)  # 如果没有种子就购买
        plant(Entities.Carrot)

    # 以系统化模式移动到下一个格子
    move(East)
    if x == get_world_size() - 1:
        move(North)

示例6：自动浇水系统

自动化浇水系统，加速作物生长至5倍速度。

python
# 自动浇水系统 - 高级作物加速
# 维持水箱供应，将作物生长速度加速至5倍
while True:
    # 水资源管理：确保充足的水供应
    # 水箱对于加速作物生长至关重要
    if num_items(Items.Water_Tank) < 100:
        # 如果没有足够的空水箱就交易获取
        trade(Items.Empty_Tank)

    # 水分应用：作物需要时使用水
    # get_water() 返回水分水平（0.0到1.0）
    # 0.75意味着作物水分达75% - 低于此值时浇水
    if get_water() < 0.75:
        use_item(Items.Water_Tank)  # 对当前格子应用水

    # 收获：总是先检查成熟的作物
    if can_harvest():
        harvest()

    # 种植：维持胡萝卜作物周期
    # 需要时准备土壤（胡萝卜需要耕作过的土壤）
    if get_ground_type() != Grounds.Soil:
        till()  # 将草地转换为土壤
    # 确保种植前有种子
    if num_items(Items.Carrot_Seed) < 1:
        trade(Items.Carrot_Seed)  # 需要时购买种子
    plant(Entities.Carrot)  # 种植胡萝卜种子

    # 移动：继续系统化遍历
    move(East)
    if get_pos_x() == get_world_size() - 1:
        move(North)

示例7：函数封装

使用函数使代码更清晰易读。

python
# 函数封装 - 代码组织和重用性
# 将复杂逻辑分解为可重用的函数

# 函数：处理网格模式下移动到下一个格子的逻辑
def move_to_next():
    """移动到下一个格子，到达行末时换到下一行"""
    x = get_pos_x()
    move(East)  # 总是先尝试向东移动
    # 如果到达当前行末尾，向北移动到下一行
    if x == get_world_size() - 1:
        move(North)

# 函数：处理胡萝卜种植的所有必要准备工作
def plant_carrot():
    """种植胡萝卜，包括土壤准备和种子管理"""
    # 确保有适合胡萝卜的土壤
    if get_ground_type() != Grounds.Soil:
        till()  # 需要时准备土壤
    # 确保有胡萝卜种子
    if num_items(Items.Carrot_Seed) < 1:
        trade(Items.Carrot_Seed)  # 如果没有就购买种子
    # 种植胡萝卜
    plant(Entities.Carrot)

# 主程序：使用函数的清晰、可读逻辑
while True:
    # 收获任何成熟的作物（总是先做这个）
    if can_harvest():
        harvest()

    # 如果库存不足，维持胡萝卜生产
    if num_items(Items.Carrot) < 100:
        plant_carrot()  # 使用我们的函数保持代码整洁

    # 使用移动函数移动到下一个位置
    move_to_next()  # 整洁、可重用的移动逻辑

示例8：向日葵能量优化

向日葵优化策略，只收获高能量的花。

python
# 向日葵能量优化 - 高级测量和选择
# 这个脚本演示循环、数组和优化算法

# 第一阶段：在农场种植并测量所有向日葵
sunflowers = []  # 数组存储能量测量值
world_size = get_world_size()

# 在每个格子种植向日葵并测量其能量
for i in range(world_size * world_size):
    # 需要时准备土壤
    if get_ground_type() == Grounds.Turf:
        till()

    # 种植向日葵（如果没有种子就交易获取）
    if num_items(Items.Sunflower_Seed) > 0 or trade(Items.Sunflower_Seed):
        plant(Entities.Sunflower)

    # 如果种植了向日葵就测量能量
    if get_entity_type() == Entities.Sunflower:
        energy = measure()  # 获取向日葵的能量值
        sunflowers.append(energy)  # 存储到我们的数组中

    # 以行主序移动到下一个格子
    move(East)
    if get_pos_x() == 0:  # 到达行末尾
        move(North)  # 移动到下一行

# 第二阶段：找到能量最高的向日葵
max_val = 0
max_index = 0
# 遍历所有测量值找到最大值
for i in range(len(sunflowers)):
    if sunflowers[i] > max_val:
        max_val = sunflowers[i]  # 更新最大值
        max_index = i  # 记住最佳向日葵的位置

# 第三阶段：移动到并收获最优向日葵
# （在实际实现中，你需要移动逻辑到达max_index位置）
# 现在，我们假设我们在正确的位置
if measure() == max_val:  # 再次确认我们在正确的花朵位置
    if can_harvest():
        harvest()  # 收获能量最高的向日葵
← 返回主页