1、Python 语言可以开发多种小游戏，例如： 2048游戏：这是一个经典的数字拼图游戏，玩家需要通过上下左右移动数字方块，使得相同数字的方块碰撞合并，最终达到2048的目标分数。 跳动的小球游戏：玩家控制挡板以阻挡跳动的小球，防止小球跳出游戏区域。
2、有EVE、文明、PingPong、五子棋、JunkJungle、Entertainment、Galcon等等。Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。最初被设计用于编写自动化脚本，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越多被用于独立的、大型项目的开发。
3、Pygame： Pygame是一组用于编写游戏的Python模块，支持Python 7。它可用于开发各种游戏，例如纸牌游戏、超级马里奥和击球游戏。 Pyogre： Pyogre是Ogre 3D渲染引擎的Python绑定，可用于开发游戏和仿真程序等3D应用。它的API稳定，快速且灵活。
4、五个有手就行的Python小项目【含源码】 石头剪刀布游戏 目标：创建一个命令行游戏，游戏者可以在石头、剪刀和布之间进行选择，与计算机PK。如果游戏者赢了，得分就会添加，直到结束游戏时，最终的分数会展示给游戏者。 随机密码生成器 目标：创建一个程序，可指定密码长度，生成一串随机密码。
5、python能做什么游戏贪吃蛇贪吃蛇-经典街机游戏。使用箭头键导航并吃绿色食品。每次食用食物，蛇就会长出一段。避免自己进食或出界！吃豆子吃豆子–经典街机游戏。使用箭头键导航并吃掉所有白色食物。提防漫游迷宫的红色幽灵。魔兽世界、坦克世界，星战前夜，文明帝国4，战地风云2是用Python编写的。
6、Github上面有个项目Free Python Games，里面集合了不少的Python开发的小游戏，能玩，也适合新手用来练练手，另外 PyGame 这个网站里面里面集合了很多Python开发的小游戏。 Python版本的 Flapy Bird 简化版，但是感觉更加难玩了。
SUMO与Python的联合仿真 1 配置Python环境与SUMO环境变量，确保SUMO的bin路径添加至path，创建SUMO_HOME变量指向SUMO文件夹。2 连接SUMO与Python，找到SUMO的tool文件夹路径，创建traci.pth文件，将路径放入Python的site-packages文件夹中，通过Python脚本验证traci接口。
SUMO仿真需三个关键文件：路网文件（.net.xml）、交通流文件（.trips.xml）和仿真文件（.sumocfg）。路网文件为仿真基础，配置交通流文件指导车流状况，.sumocfg文件则指定路径文件、交通流文件等，并可设置自动运行，便于与Python联动。
由于SUMO的仿真任务和我没有太大关联，而且仿真大程度上依赖于用户自己导入的数据，而我手头暂时没有，所以就放一张从 OpenStreetMap导入到SUMO的地图吧～看起来很简陋？放大地图后，每个路口的细节都标注得一清二楚。我开始心动了。而从2020年开始，CARLA开始支持和SUMMO，VISSIM 联合仿真。
Carla-SUMO联合仿真的基本逻辑是先启动Carla服务端，使用Carla的PythonAPI加载场景地图，再启动基于Carla PythonAPI和SUMO TraCI Python API编写的run_synchronization.py脚本进行联合同步仿真。在加载场景和运行联合仿真脚本过程中，需要对车辆类型进行映射，确保Carla中的车辆类型与SUMO中的vType匹配。
离散事件仿真（DES）常用于模拟医疗保健、制造、物流等领域的队列和资源使用情况。通过统计函数，可以建模现实事件，最终获取关键运营指标，如资源使用和平均等待时间，以便评估和优化各种配置。SimPy 库是 Python 中实现 DES 的解决方案之一。
离散事件模拟（DES）是一种通过编程和数学解决排队系统问题的方法，适用于制造、电信、医疗保健等领域。在急诊科场景中，DES 可以帮助优化实体（患者）排队请求特定服务的系统。本文通过使用 Python 软件包 SimPy，展示如何实现面向对象的 DES 模型。在队列理论领域，DES 能优化包含实体排队请求服务的系统。
Control是专门为自动控制设计的Python库，提供了丰富的工具和函数，用于分析和设计系统控制器。该库包含了传递函数、状态空间模型、频率响应等相关功能，使得控制系统的建模和分析变得更加简单。SimPy：SimPy是一个基于Python的离散事件仿真库，可用于建立、模拟和评估自动控制系统。
1、四足机器狗，作为一类仿生机器人，外形和运动方式模仿真实狗类。它们由四条腿支撑，具备复杂的步态，如步行、奔跑、跳跃和旋转等，需要高度协调的动作和精确的控制。四足机器狗在灾难救援、环境探索、地质勘探以及军事和安保领域都有广泛的应用。
2、PyBullet基于Bullet物理引擎，是Gazebo的强有力竞争对手。它与Python紧密结合，广泛应用于增强学习（RL）领域，如DQN、PPO、TRPO、DDPG等算法。目前主要使用于仿真多关节机器人。MuJoCo是OpenAI Gym的2D/3D机器人仿真环境，由University of Washington（华盛顿大学）开发维护。
3、PyBullet是一个实时物理仿真工具，支持机器人和机器臂等类别的仿真。MuJoCo是一个免费开源的物理引擎，旨在促进机器人、生物力学、图形和动画等领域的研究。提供独特组合的速度、精度和建模能力。ROS下的一个package，支持机器人仿真，详情见wiki.ros.org/stage。
4、游戏引擎亦被广泛应用于机器人开发，如ABB、NVIDIA的Isaac Sim，以其PhysX、RTX和USD技术，为用户提供高度逼真且可扩展的仿真环境，它曾是Isaac Gym的前身。Webots作为历史悠久的工具，由Cyberbotics Ltd.开发，搭载基于ODE物理引擎的高效模拟能力。
5、Simulately是一个由AI领域青年学者发起的开源机器人模拟器项目，被誉为机器人模拟器界的Hugging Face，尽管还在起步阶段，但对于新手来说，它提供了宝贵的入门指导。我有幸采访了项目参与者秦誉哲和耿浩然，他们解答了我关于模拟器基础问题的疑问，我将访谈内容整理，以帮助大家更好地理解机器人模拟。
6、越疆科技更注重于项目落地，侧重解决工程实践问题，目前暂时没有模拟仿真相关研究。从该面试过程学习到，要落实机器人的基础性、实用性的使用问题。（轨迹规划，基础控制算法，阻抗控制等应有一定了解）总之，Gazebo 和 PyBullet 都使用 URDF 和 SDF 文件作为输入。PyBullet 也允许导入 MuJoCo 文件。