Simulation

Учебный проект пошаговой симуляции 2D-мира на Python. Мир представлен в виде сетки, где существа и объекты занимают отдельные клетки и взаимодействуют по заданным правилам. Проект демонстрирует применение принципов ООП: инкапсуляции, иерархий классов, разделения ответственности и расширяемости архитектуры.

---

Цель проекта

Отработка и закрепление принципов объектно-ориентированного проектирования и архитектурного дизайна приложений.

---

Описание симуляции

Симуляция представляет собой пошаговое моделирование двумерного мира размером NxM. Каждая клетка может быть занята ровно одним объектом или существом.

В мире присутствуют:

• живые существа: травоядные и хищники;
• ресурсы: трава, используемая травоядными;
• статичные объекты: деревья и камни, занимающие пространство и влияющие на передвижение.

На каждом шаге симуляции существа принимают решения в соответствии со своим поведением: перемещаются, взаимодействуют с окружающей средой или с другими существами.

---

Архитектура

Сущности

• Entity
  Базовый абстрактный класс для всех объектов и существ симуляции.

• Creature
  Абстрактный класс для живых существ. Содержит общее состояние (скорость, HP) и контракт поведения в виде абстрактного метода make_move.

• Herbivore / Predator
  Конкретные реализации поведения:

  • травоядные ищут и потребляют ресурсы;
  • хищники преследуют травоядных и атакуют их.

• Grass, Rock, Tree
  Ресурсы и статичные объекты, не обладающие собственной логикой хода.

---

Карта

• Map
  Отвечает за хранение состояния мира и расположение сущностей.
  Внутреннее устройство карты инкапсулировано; взаимодействие с ней осуществляется через методы с явной семантикой (добавление, удаление, проверки состояния ячеек).

---

Actions и Simulation

• Action
  Абстракция действия, совершаемого над миром. Каждое действие оформлено отдельным классом и оперирует состоянием карты.

  В симуляции используются два набора действий:

  • действия инициализации (выполняются перед стартом);
  • действия хода (выполняются на каждом шаге симуляции).

• Simulation
  Центральный управляющий компонент, который:

  • хранит состояние симуляции;
  • управляет жизненным циклом;
  • выполняет действия;
  • инициирует рендеринг;
  • обрабатывает пользовательский ввод.

---

Поиск пути и визуализация

• Pathfinder
  Независимый компонент поиска пути к ближайшей цели. В качестве алгоритма поиска используется BFS. Не встроен в классы существ и не зависит от их логики, что упрощает повторное использование и развитие.

• Renderer
  Отвечает за визуализацию состояния мира. Используется терминальный вывод с применением ANSI-последовательностей и цветовых схем.

---

Используемые технологии

• Python 3.9+
• Терминальная визуализация (ANSI 256 colors)
• loguru — логирование
• uv — управление зависимостями
• mypy, ruff — статический анализ и контроль качества кода

---

Установка и запуск

Клонируйте репозиторий:

git clone https://github.com/ikorepanov/simulation.git
cd simulation

Убедитесь, что установлен uv и синхронизируйте зависимости:

uv sync

Запуск симуляции:

python -m simulation.main

или через entry point:

uv run simulation

После запуска симуляция сразу начнёт выполняться и отрисовываться в терминале.

---

Конфигурация

Основные параметры симуляции задаются в simulation/settings.py:

Примеры настраиваемых параметров

• размер карты:

WIDTH = 40
HEIGHT = 20

• количество сущностей:

PREDATOR_NUMBER = 10
HERBIVORE_NUMBER = 50
GRASS_NUMBER = 200

• параметры существ (HP, скорость, сила атаки);

• цветовая схема терминала:

COLOR_SCHEME = 'abyss'

Доступные цветовые схемы: industrial, midnight, ocean, savanna, twilight, glacier, abyss.

---

Управление

Во время выполнения симуляции доступны следующие команды (вводятся с подтверждением клавишей Enter):

• p - поставить симуляцию на паузу или снять с паузы
• q - завершить выполнение