mpyq 使用教程
2024-09-01 00:43:19作者:蔡怀权
项目介绍
mpyq 是一个用于读取 MPQ(MoPaQ)档案的 Python 库,这些档案在许多暴雪游戏(如《星际争霸 II》)中广泛使用。该库最初是为挖掘《星际争霸 II》回放文件而开发的。除了作为库使用外,mpyq 还提供了一个命令行接口,用于提取档案。目前,该库仅支持使用 DEFLATE 或 bzip2 压缩的文件解压缩。
项目快速启动
安装
首先,确保你已经安装了 Python。然后,使用 pip 安装 mpyq:
pip install mpyq
基本使用
以下是一个简单的示例,展示如何使用 mpyq 读取一个 MPQ 文件:
import mpyq
# 读取 MPQ 文件
archive = mpyq.MPQArchive('path_to_your_file.mpq')
# 提取所有文件内容
contents = archive.extract()
# 打印第一个文件的内容
for file_name, file_content in contents.items():
print(f'File: {file_name}')
print(f'Content: {file_content[:100]}...') # 只显示前100个字符
break
应用案例和最佳实践
数据挖掘
mpyq 最初是为数据挖掘《星际争霸 II》回放文件而开发的。你可以使用它来解析回放文件,提取游戏数据,进行统计分析或机器学习。
游戏开发
如果你正在开发一个与暴雪游戏相关的项目,mpyq 可以帮助你读取和解析游戏资源文件,从而实现自定义的游戏内容或工具。
典型生态项目
相关库
- pysc2: 一个用于《星际争霸 II》机器学习的库,依赖于 mpyq 来解析回放文件。
- s2protocol: 一个用于解析《星际争霸 II》协议的库,与 mpyq 结合使用可以更深入地分析游戏数据。
社区项目
- SC2ReplayParser: 一个社区开发的回放解析工具,使用 mpyq 来读取和解析《星际争霸 II》回放文件。
通过这些项目,你可以进一步扩展 mpyq 的功能,实现更复杂的游戏数据分析和处理。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
615
140
Ascend Extension for PyTorch
Python
167
187
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
240
315
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
647
255
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
373
3.18 K
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.09 K
618
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
62
19
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
261
92