【亲测免费】 UnrealCSharp 使用教程
1. 项目介绍
UnrealCSharp 是一个基于 .NET 8 (Mono) 的 Unreal Engine (UE) 插件,旨在为 UE 提供 C# 编程支持。该插件提供了多种编程模式,功能强大且易于上手,能够灵活高效地进行游戏开发。UnrealCSharp 支持全反射类型,自动生成 C# 代码,能够静态导出各种数据类型和函数,并且拥有强大的动态类特性,可以通过 C# 直接生成 UClass、UInterface、UStruct 和 UEnum,而无需蓝图载体。此外,它还支持跨平台,包括 Windows、macOS、Linux、Android 和 iOS。
2. 项目快速启动
2.1 环境准备
在开始之前,请确保你已经安装了以下软件:
- Unreal Engine 5.0 或更高版本
- .NET 8 SDK
- Visual Studio 或 Rider 等 C# 开发工具
2.2 下载与安装
-
克隆项目仓库:
git clone https://github.com/crazytuzi/UnrealCSharp.git -
将
UnrealCSharp文件夹复制到你的 Unreal Engine 项目的Plugins目录下。 -
在 Unreal Engine 编辑器中启用插件:
- 打开你的项目。
- 进入
编辑->插件。 - 在
编程语言分类下找到UnrealCSharp插件并启用它。
2.3 编写你的第一个 C# 脚本
在 Source 目录下创建一个新的 C# 脚本文件,例如 MyFirstScript.cs:
using UnrealEngine.Runtime;
public class MyFirstScript : UObject
{
public void PrintHelloWorld()
{
UE.Log("Hello, World!");
}
}
2.4 在蓝图中调用 C# 脚本
- 在 Unreal Engine 编辑器中创建一个新的蓝图类,例如
BP_MyFirstScript。 - 在蓝图中添加一个
Event Tick事件。 - 在
Event Tick事件中调用PrintHelloWorld方法。
2.5 运行项目
编译并运行你的项目,你应该会在控制台中看到 Hello, World! 的输出。
3. 应用案例和最佳实践
3.1 动态类生成
UnrealCSharp 支持通过 C# 动态生成 UClass、UInterface、UStruct 和 UEnum,这使得开发者可以在运行时动态创建和修改类结构。例如:
var myClass = new UClass("MyDynamicClass");
myClass.AddFunction("MyFunction", () => {
UE.Log("Dynamic function called!");
});
3.2 热更新
UnrealCSharp 支持通过 Pak 文件进行 C# 代码的热更新,这使得开发者可以在不重启游戏的情况下更新代码逻辑。
3.3 跨平台开发
UnrealCSharp 支持 Windows、macOS、Linux、Android 和 iOS 等多个平台,开发者可以使用相同的 C# 代码进行跨平台开发。
4. 典型生态项目
4.1 StackOBot 复刻
UnrealCSharp 已经成功复刻了 Epic 提供的 StackOBot 游戏示例,展示了如何使用 C# 进行游戏逻辑的编写和动态类的生成。
4.2 Cropout 复刻
另一个成功的案例是 Cropout 游戏示例的复刻,展示了 UnrealCSharp 在复杂游戏逻辑中的应用。
4.3 社区项目
UnrealCSharp 社区中已经有多个项目实际接入使用,包括一些商业游戏项目,展示了该插件在实际开发中的强大功能和灵活性。
通过本教程,你应该已经掌握了 UnrealCSharp 的基本使用方法,并了解了其在实际项目中的应用。希望你能利用 UnrealCSharp 开发出更多优秀的游戏作品!
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C0134
let_datasetLET数据集 基于全尺寸人形机器人 Kuavo 4 Pro 采集,涵盖多场景、多类型操作的真实世界多任务数据。面向机器人操作、移动与交互任务,支持真实环境下的可扩展机器人学习00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python059
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
AgentCPM-ReportAgentCPM-Report是由THUNLP、中国人民大学RUCBM和ModelBest联合开发的开源大语言模型智能体。它基于MiniCPM4.1 80亿参数基座模型构建,接收用户指令作为输入,可自主生成长篇报告。Python00