Phaser游戏引擎中容器对象创建时的子对象显示问题解析
2025-05-03 07:22:15作者:宣海椒Queenly
在Phaser 3.70.0版本中,开发者在使用游戏对象创建器(GameObjectCreator)创建容器(Container)时遇到了一个显示问题。本文将深入分析这个问题的本质、产生原因以及解决方案。
问题现象
当开发者使用make.container()方法创建容器对象时,如果直接在配置项中指定多个子对象,最终只有最后一个子对象会被正确显示。而使用游戏对象工厂(GameObjectFactory)的add.container()方法则能正常显示所有子对象。
技术分析
通过对比三种不同的容器创建方式,我们可以更清楚地理解问题所在:
- 问题重现方式:使用
make.container()并直接在配置中传入子对象数组时,只有最后一个子对象可见。 - 正常工作方式:使用
add.container()创建容器时,所有子对象都能正确显示。 - 变通解决方案:先创建空容器,再逐个添加子对象,也能正常工作。
根本原因
经过对Phaser源码的分析,发现问题出在容器创建过程中子对象的添加逻辑上。当通过游戏对象创建器创建容器时,内部处理子对象的流程存在缺陷,导致只有最后一个子对象被正确添加到显示列表中。
解决方案
Phaser开发团队已经修复了这个问题,修复方案主要涉及以下几个方面:
- 修正了容器创建时子对象的添加逻辑
- 确保所有配置中的子对象都能被正确初始化并添加到容器中
- 保持与游戏对象工厂方法的行为一致性
开发者建议
对于正在使用Phaser 3.70.0版本的开发者,可以采取以下措施:
- 升级到包含修复的版本(master分支或后续正式发布版本)
- 如果暂时无法升级,可以使用变通方案:先创建空容器再逐个添加子对象
- 注意检查容器中子对象的显示情况,特别是在使用游戏对象创建器时
总结
这个问题展示了游戏引擎中对象创建流程的重要性,特别是当涉及到复杂对象(如包含子对象的容器)时。Phaser团队快速响应并修复了这个问题,体现了开源社区的高效协作。开发者在使用游戏引擎时,应当注意不同创建方法之间的行为差异,并在遇到问题时及时查阅最新文档或社区讨论。
通过这个案例,我们也看到Phaser框架在游戏对象创建方面提供了多种灵活的方式,开发者可以根据具体需求选择最适合的方法。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
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
🔥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
64
19
暂无简介
Dart
671
155
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++
660
308
Ascend Extension for PyTorch
Python
220
236
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
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
392
3.83 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322