1. 实际应用场景与痛点分析
场景描述
- 朋友聚会时，组织者常需要安排一些互动游戏来活跃气氛，但：
1. 人数不同，适合的游戏也不同（例如 2 人适合桌游，10 人适合大团队游戏）。
2. 场地限制（室内/户外）影响游戏选择。
3. 不清楚游戏规则，临时查资料浪费时间。
4. 缺少道具准备清单，导致游戏无法顺利进行。
痛点
- 信息不对称：组织者不知道哪些游戏适合当前人数和场地。
- 准备不足：道具缺失导致游戏中断。
- 规则复杂：临时学习规则影响游戏体验。
- 冷场风险：游戏不合适导致参与度低。
2. 核心逻辑讲解
1. 数据录入：用户选择聚会人数、场景（室内/户外）。
2. 游戏库：预设 JSON 格式的游戏数据库，包含游戏名称、适合人数范围、适用场景、规则简介、所需道具。
3. 匹配算法：
- 根据人数范围过滤（如 2-4 人、5-10 人、10+ 人）。
- 根据场景过滤（室内/户外）。
- 输出匹配的游戏列表。
4. 输出结果：展示游戏名称、人数范围、场景、规则、道具清单。
3. 模块化 Python 代码实现
项目结构
party_game_recommender/
├── data/
│ └── games.json
├── main.py
├── recommender.py
├── utils.py
└── README.md
"data/games.json"（示例）
[
{"name": "狼人杀", "min_players": 6, "max_players": 12, "scene": "室内", "rules": "角色扮演推理游戏，夜晚闭眼发言，白天投票淘汰玩家", "props": ["狼人杀卡牌", "身份牌"]},
{"name": "真心话大冒险", "min_players": 2, "max_players": 10, "scene": "室内", "rules": "输家选择真心话或大冒险完成任务", "props": []},
{"name": "飞盘高尔夫", "min_players": 4, "max_players": 20, "scene": "户外", "rules": "用飞盘投掷入指定区域得分", "props": ["飞盘", "目标桶"]},
{"name": "UNO", "min_players": 2, "max_players": 10, "scene": "室内", "rules": "数字颜色匹配卡牌游戏", "props": ["UNO卡牌"]}
]
"utils.py"
import json
def load_games(file_path):
"""加载游戏库"""
with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
return json.load(f)
"recommender.py"
def recommend_games(games, num_people, scene):
"""
根据人数和场景推荐游戏
:param games: 游戏列表
:param num_people: 聚会人数
:param scene: 场景（室内/户外）
:return: 推荐游戏列表
"""
matched = [
g for g in games
if g["min_players"] <= num_people <= g["max_players"]
and g["scene"] == scene
]
return matched
"main.py"
from utils import load_games
from recommender import recommend_games
GAMES_FILE = "data/games.json"
def main():
games = load_games(GAMES_FILE)
print("已加载游戏库，共 {} 个游戏".format(len(games)))
try:
num_people = int(input("请输入聚会人数："))
scene = input("请输入场景（室内/户外）：").strip()
if scene not in ["室内", "户外"]:
print("场景只能是 室内 或 户外")
return
except ValueError:
print("请输入有效的数字")
return
recommendations = recommend_games(games, num_people, scene)
if recommendations:
print("\n推荐游戏：")
for idx, game in enumerate(recommendations, 1):
print(f"{idx}. {game['name']}")
print(f" 人数范围: {game['min_players']}-{game['max_players']}")
print(f" 场景: {game['scene']}")
print(f" 规则: {game['rules']}")
print(f" 道具: {', '.join(game['props']) if game['props'] else '无'}")
print()
else:
print("未找到符合条件的游戏，请调整人数或场景。")
if __name__ == "__main__":
main()
4. README.md 与使用说明
README.md
# 朋友聚会游戏推荐工具
一个帮助聚会组织者根据人数和场景快速推荐合适游戏的工具。
## 功能
- 按人数和场景筛选游戏
- 显示规则与道具清单
- 快速搞定聚会娱乐项目
## 使用方法
1. 安装 Python 3.x
2. 运行 `python main.py`
3. 输入人数和场景
4. 查看推荐游戏及道具
## 数据文件
- `data/games.json`：游戏库
使用说明
- 可自行编辑
"games.json" 添加更多游戏。
- 人数范围支持灵活匹配。
- 道具清单帮助提前准备。
5. 核心知识点卡片
知识点 说明
JSON 数据操作 读取结构化游戏数据
条件过滤 根据人数和场景筛选
模块化设计 分离数据加载、推荐逻辑、主程序
用户输入验证 防止无效输入
列表遍历与格式化输出 美观展示推荐结果
6. 总结
这个朋友聚会游戏推荐工具通过人数 + 场景双维度匹配，解决了组织者选游戏难、准备不足的问题：
- 快速匹配：输入人数和场景即可获得推荐。
- 信息全面：规则与道具一目了然。
- 易扩展：可随时添加新游戏。
- 低门槛：纯 Python 实现，无需复杂环境。
未来可扩展方向：
- 接入在线游戏数据库。
- 增加游戏难度、时长等筛选条件。
- 开发 Web 或移动端界面，支持多人协作选择。
如果你愿意，可以画一个系统架构图和UI原型图，让这个项目更直观。
利用AI解决实际问题，如果你觉得这个工具好用，欢迎关注长安牧笛！
