微信小程序云开发 「 单词天天斗 」,单词对战游戏,支持好友对战、随机匹配、人机对战等,单词 毕业设计
该项目已经完全使用 typescript 重构,优化所有代码,精简无用功能,修复兼容最新的微信 API,新版本代码库:https://github.com/arleyGuoLei/wechat-app-words-pk
该项目已经完全使用 typescript 重构,优化所有代码,精简无用功能,修复兼容最新的微信 API,新版本代码库:https://github.com/arleyGuoLei/wechat-app-words-pk
该项目已经完全使用 typescript 重构,优化所有代码,精简无用功能,修复兼容最新的微信 API,新版本代码库:https://github.com/arleyGuoLei/wechat-app-words-pk
最新版本的部署文档点我:http://words-pk-deploy.i7xy.cn/
基于“微信小程序” + “云开发”实现的单词对战小程序,支持好友对战、随机匹配、人机对战三种对战的形式,含四级核心词、四级大纲词、六级核心词、六级大纲词、考研真题核心词、考研大纲词、小学必备词、中考大纲词、高考大纲词、雅思大纲词、商务词汇等多种单词书。
系统演示视频:https://www.bilibili.com/video/BV1hg4y1i714
微信:34805850,期待大佬关注微信公众号:磊子执行力,部署文档/视频教程,Star后微信联系 ~
该项目适用于:
HTML
、CSS
、JavaScript
,另外需要看一下微信小程序开发者文档
↓ 图片加载不出来,可以Star后clone项目,查看README.md
~
单词对战的游戏核心为:随机生成一定数量的单词列表的单选题类型题目,题目文本为该单词,有 4 个随机中文释义的选项,其中仅有一个为正确释义,双方用户一起选择释义,正确率高且速度快的用户获得对战胜利。
单词对战游戏分为好友对战、随机匹配、人机对战三种对战的形式,均通过上述游戏核心的方式进行对战。
用户还可以对以下对战信息进行自定义设置
正在对战过程中
、对战已结束
、房间已满
等非正常类型房间,做出相应的交互提示,然后跳转至首页词汇挑战的核心为:获取随机的一个单词作为单选题题目文本,包含四个中文释义选项,其中一个为正确答案,选择错误则失败,选择正确再获取随机单词,循环下去。
在词汇挑战的过程中,如果选择错误,可以有两次复活机会
整个项目的产品方案、UI 设计、开发、测试、上线运营等皆一个人独立完成。
设置使用sketch完成,设计稿上传至蓝湖
,作为数据标注。
链接:https://lanhuapp.com/url/qe2Dl 密码: ydIX
下载链接: https://pan.baidu.com/s/1KsZjvlTUbtyYFDcVCy91lg 密码:vylm
├── cloudfunctions # 云开发_云函数目录
| ├── model_auto_sign_trigger # 自动签到定时触发器
| ├── model_book_changeBook # 改变单词书
| ├── model_userWords_clear # 清除用户生词
| ├── model_userWords_get # 获取用户生词
| └── model_user_getInfo # 获取用户信息
├── db # 数据整理的脚本
├── design # 设计稿文件、素材文件
| └── words-pk-re.sketch # 设计稿
├── docs # 项目文档
├── miniprogram # 小程序前端目录
| ├── app.js # 小程序全局入口
| ├── app.json # 全局配置
| ├── app.wxss # 全局样式
| ├── audios # 选词正确错误的发音
| | ├── correct.mp3
| | └── wrong.mp3
| ├── components # 全局组件
| | ├── header # header组件
| | ├── loading # 全局loading
| | └── message # 全局弹窗
| ├── images
| | ├── ... 图片素材
| ├── miniprogram_npm # 小程序npm目录
| | └── wxapp-animate # 动画库
| ├── model # 所有的数据库操作
| | ├── base.js # 基类,所有集合继承该基类
| | ├── book.js # 单词书集合
| | ├── index.js # 导出所有数据库操作
| | ├── room.js # 房间集合
| | ├── sign.js # 签到集合
| | ├── user.js # 用户集合
| | ├── userWord.js # 生词表集合
| | └── word.js # 单词集合
| ├── pages # 页面
| | ├── combat # 对战页
| | ├── home # 首页
| | ├── ranking # 排行榜
| | ├── setting # 设置页
| | ├── sign # 签到页
| | ├── userWords # 生词表页
| | └── wordChallenge # 单词挑战
| └── utils
| ├── Tool.js # 全局工具类,放了加载、全局store等
| ├── ad.js # 广告
| ├── log.js # 日志上报
| ├── router.js # 全局路由
| ├── setting.js # 全局设置
| └── util.js # 全局工具函数
├── package.json
└── project.config.json # IDE设置、开发设置
在该项目中,将所有的服务端交互、数据库的读取、云函数的调用都放到了 model 目录下,对该目录结构深入解析。
base 基类,所有其他数据集合都继承该类,在构造函数中,用来做数据集合初始化和生命一些可能所需用到的变量。
import $ from './../utils/Tool'
const DB_PREFIX = 'pk_'
export default class {
constructor(collectionName) {
const env = $.store.get('env')
const db = wx.cloud.database({ env })
this.model = db.collection(`${DB_PREFIX}${collectionName}`)
this._ = db.command
this.db = db
this.env = env
}
get date() {
return wx.cloud.database({ env: this.env }).serverDate()
}
/**
* 取服务器偏移量后的时间
* @param {Number} offset 时间偏移,单位为ms 可+可-
*/
serverDate(offset = 0) {
return wx.cloud.database({ env: this.env }).serverDate({ offset })
}
}
在这些文件中,对应和文件名同名的集合的所有数据操作,比如 book.js 中,包含了所有对 pk_book 集合的所有数据增删改查操作。
import Base from './base'
import $ from './../utils/Tool'
const collectionName = 'book'
/**
* 权限: 所有用户可读
*/
class BookModel extends Base {
constructor() {
super(collectionName)
}
async getInfo() {
const { data } = await this.model.get()
return data
}
async changeBook(bookId, oldBookId, bookName, bookDesc) {
if (bookId !== oldBookId) {
const { result: bookList } = await $.callCloud('model_book_changeBook', { bookId, oldBookId, bookName, bookDesc })
return bookList
}
}
}
export default new BookModel()
在该文件中,对所有的数据集合操作文件进行引入,然后又导出,之后在其他文件中的的调用,就只需要引入该文件即可,就可以实现调用不同的集合操作。
import userModel from './user'
import bookModel from './book'
import wordModel from './word'
import roomModel from './room'
import userWordModel from './userWord'
import signModel from './sign'
export {
userModel,
bookModel,
wordModel,
roomModel,
userWordModel,
signModel
}
在小程序初始化的时候,对云开发环境进行了全局的初始化,区别开发环境和正式环境。
// app.js
initEnv() {
const envVersion = __wxConfig.envVersion
const env = envVersion === 'develop' ? 'dev-lkupx' : 'prod-words-pk' // 'prod-words-pk' // ['develop', 'trial', 'release']
wx.cloud.init({
env,
traceUser: true
})
this.store.env = env
},
onLaunch() {
this.initEnv()
this.initUiGlobal()
},
本课题中使用 MacOS 系统、Charles 抓包软件、安卓手机作为抓包的基本环境。首先在电脑上安装 Charles,然后开启 Proxy 抓包代理,同局域网下配置手机 WiFi 代理实现抓取手机包。
通过爬虫下来的单词数据如下,对于该课题的项目单词数据相对复杂,所以我们对单词数据结构进行简化,只提取项目中需要的字段,以单词 yum 为例:
优化前:
{"wordRank":63,"headWord":"yum","content":{"word":{"wordHead":"yum","wordId":"PEPXiaoXue4_2_63","content":{"usphone":"jʌm","ukphone":"jʌm","ukspeech":"yum&type=1","usspeech":"yum&type=2","trans":[{"tranCn":"味道好","descCn":"中释"}]}}},"bookId":"PEPXiaoXue4_2"}
优化后:
{"rank":286,"word":"yum","bookId":"primary","_id":"primary_286","usphone":"jʌm","trans":[{"tranCn":"味道好"}]}
通过 NodeJS 编写批量格式整理的程序,整理后导出 JSON 文件
由于微信小程序云开发控制台不支持数据文件的批量导入数据库,所以开发了一个支持云开发数据集合批量导入的程序
本节详细解析单词对战模式的实现,将从创建房间(生成随机词汇、新增房间数据)、对战监听、对战过程(好友对战、随机匹配、人机对战)、对战结算的角度进行分析。
对战房间的创建,分为触发创建房间事件、获取当前选择的单词书、获取单词对战每一局的词汇数量、从数据库 pk_word 集合读取随机单词、格式化获取的随机单词列表、创建房间(使用生成的单词列表、是否好友对战条件)、根据房间的 roomId(主键)跳转至对战页等多个步骤流程组成。
单词对战模式中,对 room 数据集合的监听是对战的核心要点,进入对战页面后,调用数据集合的 WatchAPI 对 room 集合中的当前房间记录进行监听,在当前房间记录数据发生变化的时候,将会调用 watch 函数的回调,执行相应的业务,详细流程如下:
有了前面创建好的对战房间,也建立好了对当前房间的数据监听,接下来就可以实现有趣的对战交互了。游戏会监听好友用户准备,更新 room 集合中的 right.openid 字段,触发 watch,通知房主可以开始对战;房主点击开始对战,会更新 room 集合中的 state 字段为 PK,watch 回调通知双方开始对战,显示第一道题目,双方用户选择释义的时候,会把选择结果和得分更新至 left/right 中的 grades 和 gradeSum 字段,在 watch 的回调中对双方的选择结果进行显示;当对战到达最后一道题目,且双方都选择完毕,进入结算流程,将房间 state 更新至 finish;如果在对战过程中,有任意用户离开对战,将修改房间 state 为 leave;对战结束之后,房主可以选择再来一局,进行创建房间,更新上一个房间的 nextRoomId 字段,在 watch 回调中通知非房主用户可以加入新的房间,进行再来一局的对战。
随机匹配对战相对于好友对战的区别在于:好友对战是通过房主将房间链接(roomId)分享到微信好友/微信群,当用户点击分享卡片之后,会跳转至对战页面且房间 Id 为当前分享的房间 roomId,用户进入房间之后就进行上述的监听操作和准备、开始对战等。然而随机匹配的实现原理为,当用户触发随机匹配操作之后,会先在数据库检索有没有符合自己所选择的单词书、目前房主在等待的房间,如果有则加入该房间,如果没有则创建新的随机匹配房间,等待其他用户进入。用户进入之后会自动触发准备操作,房主在 watch 中监听到有用户准备,然后自动触发开始对战操作,后续对战、结算、再来一局流程则和好友对战流程一致。
人机对战的核心思想为:房主用户端随机取一名人机用户,房主端触发人机的自动准备,房主端也自动开始对战,在对战过程中,房主端通过页面 UI 用户手动选词,人机将在 2~5s 或房主选词之后随机完成选词操作,正确率为 75%。 后期可以对正确率进行优化,根据用户的历史正确率进行自动化推算,实现更智能的人机用户,提供更好的用户体验。
微信小程序云开发实现的单词PK小程序,支持好友对战、随机匹配、人机模式,完整代码 ~ UI可以披靡市场上所有同类型小程序,体验也是一流的哦 ~ 目前已经有同学在QQ小程序、阿里小程序部署;也有同学修改成了公务员题库
~ 期待看到各类优秀产品上线哦 ~