使用pgns创建游戏资源管理器（如lichess Explorer）

Question

目前，我正在用python做一个失败的“ia”，它给了我一个最小最大成功率（使用lichess数据库的大师级部分）最好的开场，并且只采取至少已经打了100个位置的动作，这样就不会在一场比赛中落在100%的黑人成功率上。我设法用lichess api做到了这一点，问题是当我请求超过3个深度时，lichess会因为api上生成的垃圾邮件而阻止我。

我告诉自己，我要做同样的事情，但不是使用无衣api，我要使用一个. pgns的大师部分和库"国际象棋"，我可以做类似的事情，但目前我被阻止如何通过示例"e2-e4"过滤这个文件，并有每一步的成功率，并有一个递归函数来探索这个文件。

我找不到一个征集通过国际象棋-py文档和我的谷歌搜索没有拿出任何东西。

有人有主意吗？

api lichess：https://lichess.org/api#tag/Opening-探险家

png文件：https://odysee.com/@Toadofsky:b/巫妖精英数据库：b

Answer 1

下面是一个@fougueux的例子（我没有想过用这个文件创建一个数据库，我错过了“erd”代码，这正是我需要的）

填写数据库（dbname=“game”、行id、行fen、行结果）

import json
import requests
import chess
import chess.pgn
import chess.polyglot

import pymysql


pgn = open('C:/Users/pierr/OneDrive/Bureau/lichess_elite_2020-05.pgn')
result = []

while True:
    game = chess.pgn.read_game(pgn)
    if game is not None:
        board = game.board()
        for move in game.mainline_moves():
            board.push(move)
            result.append([board.epd(), game.headers["Result"]])
    else: 
        break

connection = pymysql.connect(host='localhost',
                             user='root',
                             password='',
                             database='chess-master',
                             cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor)

with connection:
    with connection.cursor() as cursor:
        # Create a new record
        for i in result:
            sql = "INSERT INTO `game` (`fen`, `result`) VALUES (%s, %s)"
            cursor.execute(sql, (i[0], i[1]))

以及搜索最小最大分数的算法（分数=%winrate white*1，%winrate black*0，%winrate draw*0.5），他用100多个移动游戏进行移动

import json
import requests
import chess
import chess.pgn
import chess.polyglot

board = chess.Board()

def parcourir(board, depth, traitblanc):
    
    scorelist = []
    
    for move in board.legal_moves:
        board.push(move)
                   
        url = 'http://localhost/chess-master/?fen='
        url += board.epd() # fen
        
        r = requests.get(url)
        data  = json.loads(r.text)
        
        somme = int(data[0]['COUNT(result)']) + int(data[1]['COUNT(result)']) + int(data[2]['COUNT(result)'])
       
        if(somme > 100):  
            score = (int(data[0]['COUNT(result)']) * 1) + (int(data[1]['COUNT(result)']) * 0) + (int(data[2]['COUNT(result)']) * 0.5)
            scorelist.append(score)

        board.pop()
        
    if(depth != 0):
        score = []
        for move in board.legal_moves:

            board.push(move)
            score.append(parcourir(board, depth-1, not traitblanc))
            board.pop()
            
    if(traitblanc):
        if(not scorelist):
            return -100
        return max(scorelist)
    else:
        if(not scorelist):
            return 100
        return min(scorelist)
    
print (parcourir(board, 1, True))

与php比python更舒适，我通过以下代码选择了fen：

<?php
    $servername = "localhost";
    $username = "root";
    $password = "";
    $dbname = "chess-master";
    
    $doCount = array("1-0","0-1","1/2-1/2");
    
    // Create connection
    $conn = new mysqli($servername, $username, $password, $dbname);

    $results = array();
    
    foreach($doCount as $c) {
        
        $sql = "SELECT COUNT(result) FROM `game` WHERE fen = '".$_GET['fen']."' and result = '".$c."'";
        $result = $conn->query($sql);
        while($row = $result->fetch_assoc()) {
            $results[] = $row;
            #print_r($row);
        }
    
    }   
    echo json_encode($results)
?>

谢谢你的帮助：）

Answer 2

一种方法是建立一个类似mongoDB的数据库。

1. Read each game in the pgn file.
2. Record the epd after every move in the game.
3. Get the result of this game.
4. Record white_win, white_loss, white_draw, black_win, black_loss, black_draw, num_game.
5. Save/update to database the following info.
{
  "epd": <epd> 
  "white_win": ...,
  "white_loss": ..., 
  "...": ...
}

现在，你可以通过环保署查询数据库，得到其中的信息。

例如，可以使用python国际象棋库解析pgn文件中的每一个游戏。

首先将其保存到数据库的优点是，当您稍后进行查询时，会很快得到结果。

如果你不喜欢把它保存在数据库中，你可以这样做，但是如果文件很大，可能会很贵。你仍然可以使用上面的算法。