云顶之弈阵容推荐器
项目概述
本项目是一个基于Python的云顶之弈阵容推荐工具，通过Riot官方提供的游戏数据（职业、特质、棋子），实现自动化的阵容分析与推荐。项目具有灵活的评分机制，能够根据用户需求（如指定人口、羁绊、棋子等）智能推荐最优阵容。
主要功能
-
数据提供模块
- 从官方接口获取最新游戏数据并支持本地缓存
- 提供丰富的数据查询API，如获取羁绊下的棋子、棋子的羁绊详情等
- 高效的数据处理与缓存机制
-
阵容推荐模块
- 根据用户指定的人口、必须羁绊、必选棋子自动生成阵容
- 支持多种约束条件组合，如指定多个羁绊、多个棋子等
- 智能选择最佳棋子组合，最大化羁绊效果
-
阵容评分模块
- 综合考虑羁绊数量、等级、棋子费用等因素
- 可配置的评分权重，支持自定义评分策略
- 多维度评估阵容强度，提供量化的阵容分析
-
接口模块 (开发中)
- 提供编程接口，方便集成到其他应用中
- 命令行界面，便于直接使用
环境与依赖
- Python版本: Python 3.8+
- 主要依赖:
- requests: 用于获取在线数据
- pandas: 用于数据处理
- pyyaml: 用于配置文件解析
- pytest: 用于单元测试
项目安装
- 克隆项目代码
git clone https://github.com/username/TFT-Strategist.git
cd TFT-Strategist
- 安装依赖
pip install -r requirements.txt
快速开始
数据提供模块演示
运行以下命令启动数据提供模块的演示程序：
python main.py data
演示程序将展示以下功能：
- 加载最新的游戏数据
- 显示当前版本职业、特质和棋子的基本信息
- 提供交互式查询界面，可以查询羁绊的棋子、棋子的羁绊等信息
阵容推荐模块演示
运行以下命令启动阵容推荐模块的演示程序：
python main.py recommend
演示程序将提供以下功能：
- 指定人口数量生成最佳阵容
- 指定必选羁绊生成阵容
- 指定必选棋子生成阵容
- 综合多种条件生成最优阵容
项目结构
TFT-Strategist/
├── data/ # 数据存储目录
│ ├── chess.json # 棋子数据
│ ├── job.json # 职业数据
│ └── race.json # 特质数据
├── src/ # 源代码
│ ├── data_provider/ # 数据提供模块
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── data_loader.py # 数据加载器
│ │ └── data_query_api.py # 数据查询API
│ ├── recommendation/ # 阵容推荐模块
│ │ ├── __init__.py
│ │ └── recommendation_engine.py # 阵容推荐引擎
│ ├── scoring/ # 阵容评分模块
│ │ ├── __init__.py
│ │ └── scoring_system.py # 阵容评分系统
│ ├── interface/ # 接口模块 (开发中)
│ ├── __init__.py
│ ├── data_provider_demo.py # 数据提供模块演示
│ └── recommendation_demo.py # 阵容推荐模块演示
├── tests/ # 测试代码
│ ├── test_data_provider.py # 数据提供模块测试
│ └── test_recommendation.py # 阵容推荐模块测试 (开发中)
├── main.py # 主程序入口
├── requirements.txt # 项目依赖
└── README.md # 项目文档
数据提供模块详解
数据提供模块是整个阵容推荐系统的基础，负责从官方接口获取最新的游戏数据，并提供丰富的查询功能。
主要组件
-
DataLoader: 负责数据获取与缓存
- 支持从本地或网络加载数据
- 实现数据缓存机制，避免频繁请求
- 自动处理数据更新
-
DataQueryAPI: 提供丰富的数据查询接口
- 获取所有职业/特质/棋子数据
- 根据ID或名称查询具体数据
- 查询羁绊下的棋子、棋子的羁绊
- 获取羁绊等级信息
- 查询棋子费用分布
使用示例
from src.data_provider import DataQueryAPI
# 初始化API
api = DataQueryAPI()
# 获取所有职业
jobs = api.get_all_jobs()
# 查询特定羁绊的棋子
heavy_warrior = api.get_job_by_name("重装战士")
if heavy_warrior:
chess_list = api.get_chess_by_job(heavy_warrior['jobId'])
print(f"重装战士棋子: {[chess['displayName'] for chess in chess_list]}")
# 查询棋子的羁绊
brand = api.get_chess_by_name("布兰德")
if brand:
synergies = api.get_synergies_of_chess(brand['chessId'])
print(f"布兰德的羁绊: {[synergy['name'] for synergy in synergies]}")
阵容推荐模块详解
阵容推荐模块是系统的核心，能够根据用户需求生成最优阵容。
主要组件
-
RecommendationEngine: 阵容推荐引擎
- 支持多种约束条件组合（人口、羁绊、棋子）
- 智能选择最佳棋子组合
- 内置多种推荐策略
-
TeamComposition: 阵容组合类
- 表示一个完整的云顶之弈阵容
- 包含棋子列表、羁绊统计等信息
- 提供阵容分析功能
使用示例
from src.data_provider import DataQueryAPI
from src.recommendation import RecommendationEngine
from src.scoring import TeamScorer
# 初始化API和推荐引擎
api = DataQueryAPI()
engine = RecommendationEngine(api=api)
# 指定人口推荐
teams = engine.recommend_team(population=9)
# 指定羁绊推荐
required_synergies = [
{'name': '刺客', 'level': 4},
{'name': '忍者', 'level': 1}
]
teams = engine.recommend_team(
population=8,
required_synergies=required_synergies
)
# 指定棋子推荐
required_chess = [
{'name': '阿卡丽'},
{'name': '劫'}
]
teams = engine.recommend_team(
population=7,
required_chess=required_chess
)
# 查看推荐结果
for team in teams:
print(f"推荐阵容评分: {team.score}")
print(f"阵容棋子: {[chess['displayName'] for chess in team.chess_list]}")
阵容评分模块详解
阵容评分模块提供了对阵容进行综合评分的功能，考虑多个因素。
主要组件
-
TeamScorer: 阵容评分系统
- 综合考虑羁绊数量、等级、棋子费用等因素
- 提供可配置的评分权重
- 多维度评估阵容强度
-
ScoringConfig: 评分配置类
- 定义各项评分权重
- 支持自定义评分策略
使用示例
from src.scoring import TeamScorer, ScoringConfig
# 创建自定义评分配置
config = ScoringConfig(
synergy_level_weight=1.2, # 增加羁绊等级权重
chess_cost_weight=0.5 # 增加棋子费用权重
)
# 初始化评分系统
scorer = TeamScorer(config=config)
# 对阵容进行评分
score = scorer.score_team(team)
print(f"阵容评分: {score}")
# 动态调整评分参数
scorer.customize_scoring(synergy_level_weight=1.5)
开发计划
- 数据提供模块
- 阵容推荐模块
- 阵容评分模块
- 接口模块
- 图形用户界面
贡献指南
欢迎贡献代码、报告问题或提出新功能建议！请先fork本仓库，然后提交拉取请求。
许可证
MIT
联系方式
如有任何问题或建议，请提交issue或联系项目维护者。