这次我们使用 Python 来实现生命游戏，这是一种简单的元胞自动机。基于一定规则，程序可以自动从当前状态推演到下一状态。制作的成品如下：
先来说说生命游戏的规则：
在生命游戏中，每个单元格有两种状态，生与死。在我们的实现中，黄色的单元格代表活着的细胞，红色单元格表示死亡的细胞。而每一个细胞的下一状态，是由该细胞及周围的八个细胞的当前状态决定的。
具体而言：
当前细胞为活细胞
当前细胞为死细胞
无需安装的标准库：
第三方库：
导入模块：
首先，我们要知道细胞的生存空间是 N * N 的方阵，每个细胞都有两种状态：on, off。on 为 255，off 为 0。我们使用 numpy 产生 N * N 的方阵。np.random.choice 是在 State.on 和 State.off ，等概率随机抽取一个元素构造 N * N 的方阵。
其次我们要明白如何计算细胞周围活细胞的个数，尤其是边界一圈的细胞。我们可以采用余数的方式，假设棋盘大小为 9 * 9，那么对于左右边界而言，左边界的左边一个元素的计算方式： - 1 % 9 = 8，自动折到右边界上。将细胞周围八个单元格的数值加起来，除以 255，就可以得到细胞周围活细胞的个数。
接下来是对规则的翻译，即根据当前世代的状态，推演出下一世代，细胞的状态。initial 为当前世代的矩阵，data为下一世代的矩阵，我们根据 initial 的数值，计算出 data 的数值。total 为周围活细胞的个数，如果当前为活细胞，total 大于三或者小于二，下一世代就会死去。如果当前为死细胞，total 等于三，下一世代活细胞就会繁殖到该单元格上。
接下来是制作动图的过程，前面几行是绘图的基本操作。之后，我们使用到了 matplotlib.animation 的方法。其中，FuncAnimation 接受的参数含义：fig 为图像句柄，generate 函数是我们更新每一帧图像所需数据的函数，下面会有介绍，fargs 为 genrate 函数的除去第一个参数的其他参数，第一个参数由 FuncAnimation 指定 framenum（帧数） 传给 generate 函数。frames 是帧数，interval 是更新图像间隔，save_count 为从帧到缓存的值的数量。
如果指定保存路径(html)，则保存为 html 动画。
下面我们来看 generate 函数，NUM 为当迭代次数，frame_num 接收来自 FuncAnimation 的帧数。通过嵌套的 for 循环，我们逐个地更新方阵中各元素的状态。
最后，我们可以通过命令行参数，运行我们的程序：
-- size 参数为棋盘大小，--seed 为随机种子，用于产生不同的随机方阵。
高斯帕滑翔机枪(Gosper Glider Gun)
可将 --gosper 更改为 --glider 滑翔机。--save 为动图保存的地址。
本功能实现逻辑如下：
主要使用Python的urllib.request库来调用https://nlp.xiaoi.com/上的接口，具体接口可以通过浏览器抓包获取，然后根据抓包信息进行url的构造，使用urllib.request库的urlopen函数来调用构造的url，将其返回进行编解码之后，使用re模块将所需信息匹配出来。
功能实现脚本如下：
因为工作养成的习惯，生怕写的脚本在别的环境跑出问题，索性将它编译成exe文件。
使用pyinstall库来实现py脚本到exe文件的编译过程。
（本文参考csdn上的一篇文章，路径如下：https://blog.csdn.net/jiahuiandxuehui/article/details/118193844，不过这里的运行后返回结果会有一些\r\n这种东西，这里我修改了一下正则表达式，把不重要的信息给过滤掉了。）
