handheld-database
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https://github.com/Handheld-Database/handheld-database
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资源简介:
一个手持游戏机数据库,包含游戏、平台和系统的详细信息,包括图像和数据文件。
A handheld video game console database containing detailed information about games, platforms and systems, as well as image and data files.
创建时间:
2024-06-24
原始信息汇总
手持设备数据库贡献指南
数据集结构
游戏数据
-
游戏图像:
- 封面图像:存储在
commons/images/games/目录下,格式为[gamename].cover.webp。 - 图标图像:存储在
commons/images/games/目录下,格式为[gamename].icon.webp。
- 封面图像:存储在
-
游戏概览:
- 概览文件:存储在
commons/overviews/目录下,格式为[gamename].md。
- 概览文件:存储在
-
游戏数据:
- 游戏目录:存储在
platforms/tsp/systems/ports/[gamename]/目录下。 - 数据文件:格式为
[gamename].json。 - 平台游戏说明文件:格式为
[gamename].md,使用%game_overview%标记概览文件位置。
- 游戏目录:存储在
平台数据
-
平台图像:
- 图像文件:存储在
commons/images/platforms/目录下,格式为[platformname].webp。
- 图像文件:存储在
-
平台数据:
- 平台目录:存储在
platforms/目录下。 - 数据文件:格式为
index.json。
- 平台目录:存储在
系统数据
-
系统图像:
- 图像文件:存储在
commons/images/systems/目录下,格式为[systemname].webp。
- 图像文件:存储在
-
系统数据:
- 系统目录:存储在
platforms/[platformname]/systems/[systemname]/目录下。 - 数据文件:格式为
index.json。
- 系统目录:存储在
自动化脚本
前提条件
- Python 3.x
- JSON 模块
- OS 模块
- SYS 模块
- RE 模块
- BeautifulSoup 模块
- PIL 模块
使用方法
- 创建新平台:
python tools/new_file.py new platform [platform_name] - 创建新系统:
python tools/new_file.py new system [platform_name] [system_name] - 创建新游戏:
python tools/new_file.py new game [platform_name] [system_name] [game_name] - 显示帮助信息:
python tools/new_file.py help
可选参数
--steamgrid-key [your_api_key]:提供 API 密钥进行身份验证。
提交指南
- 编写清晰、简洁的提交信息。
- 在提交正文中详细描述更改内容。
拉取请求流程
- 创建仓库分支。
- 创建新分支:
git checkout -b feature/your-feature-name。 - 进行更改。
- 提交更改:
git commit -am Add new feature。 - 推送分支:
git push origin feature/your-feature-name。 - 发起拉取请求。
媒体规范
-
WebP 格式使用:
- 确保使用 WebP 格式以优化性能。
-
图标规格:
- 图标尺寸应为 512x512 像素。
-
横幅要求:
- 横幅尺寸应为 1050x380 像素。
游戏评级
PLATINUM
- 图形:杰出,无故障或视觉问题,细节出众。
- 游戏性:极其稳定,FPS 极高(60 或更高),无掉帧或卡顿。
- 加载:即时加载,完全无崩溃或影响用户体验的问题。
GOLD
- 图形:优秀,无重大故障或视觉问题。
- 游戏性:非常稳定,FPS 高(30 或更高),无明显掉帧或卡顿。
- 加载:快速加载,无崩溃或影响用户体验的问题。
SILVER
- 图形:良好,有些小故障但不严重影响游戏体验。
- 游戏性:大部分时间稳定,偶尔有小掉帧或卡顿。
- 加载:相对快速加载,有一些慢加载或小问题可绕过。
BRONZE
- 图形:可接受,但有明显的视觉故障影响游戏体验。
- 游戏性:不稳定,频繁且明显的掉帧和偶尔卡顿。
- 加载:慢加载,有可能崩溃或影响可用性的问题。
FAULTY
- 图形:差,严重故障和视觉问题妨碍游戏。
- 游戏性:非常不稳定,持续掉帧和严重卡顿,影响可玩性。
- 加载:严重加载问题,频繁崩溃和妨碍正常使用的故障。
搜集汇总
数据集介绍

构建方式
在构建手持设备数据库时,采用了模块化的组织结构,以确保数据的高效管理和易于扩展。具体而言,游戏、平台和系统的信息分别存储在独立的Markdown和JSON文件中。游戏评论文件以`gamekey.username.md`格式命名,而平台和系统的图像则分别存储在`commons/images/platforms/`和`commons/images/systems/`目录下,并以`[platformname].webp`和`[systemname].webp`格式命名。此外,平台和系统的数据通过`index.json`文件进行管理,这些文件位于`platforms/`目录下的相应子目录中。这种结构不仅便于数据的分类和检索,还支持自动化的游戏索引和排名生成,极大地简化了数据维护的复杂性。
特点
手持设备数据库的一个显著特点是其高度自动化的数据处理流程。游戏索引和排名生成均通过自动化机制实现,无需手动干预,从而确保了数据的实时性和准确性。此外,该数据集采用了WebP图像格式,这种格式在保持高质量的同时,提供了高效的压缩率,特别适合用于网页应用。图像的尺寸规范也经过精心设计,如图标为512x512像素,横幅为1050x380像素,以确保在不同分辨率下的清晰度和兼容性。数据集还引入了详细的排名系统,从PLATINUM到FAULTY,每个等级都有明确的图形、游戏性和加载性能标准,为用户提供了详尽的游戏体验评估。
使用方法
使用手持设备数据库时,用户可以通过创建或更新Markdown文件来添加新的游戏评论,文件名需遵循`gamekey.username.md`格式。对于新平台和系统的添加,用户需在相应目录下创建新的子目录,并添加包含平台或系统数据的`index.json`文件。图像文件需采用WebP格式,并放置在指定的图像目录中。提交更改时,应遵循清晰的提交指南,包括详细的提交信息和描述。完成更改后,用户可以通过创建分支、提交更改并发起拉取请求的方式,将更新合并到主数据库中。这种流程确保了数据集的持续更新和社区贡献的高效管理。
背景与挑战
背景概述
手持设备数据库(Handheld Database)是一个专注于手持游戏设备兼容性列表的项目,旨在为游戏爱好者和开发者提供一个详尽的资源库。该数据集的创建旨在解决手持设备游戏兼容性的问题,通过收集和整理不同游戏、平台和系统的信息,确保用户能够轻松找到并评估特定游戏在特定设备上的表现。该项目由一群热衷于游戏技术的研究人员和开发者共同维护,其核心研究问题是如何有效地管理和展示手持设备上的游戏兼容性数据。自创建以来,该数据集已成为手持游戏设备领域的重要参考资源,极大地促进了相关研究和开发工作。
当前挑战
手持设备数据库在构建过程中面临多项挑战。首先,数据集需要不断更新以反映最新的游戏和设备兼容性信息,这要求持续的维护和社区贡献。其次,确保数据的准确性和一致性是一个重大挑战,特别是在处理大量游戏和设备时。此外,自动化的游戏索引和排名系统虽然提高了效率,但也带来了技术实现的复杂性。最后,图像和媒体文件的优化和标准化,如使用WebP格式和特定尺寸的图标,确保了数据集在不同平台上的最佳性能和兼容性。这些挑战共同推动了数据集的不断完善和扩展。
常用场景
经典使用场景
在手持设备兼容性研究领域,handheld-database数据集的经典使用场景主要集中在游戏兼容性评估与优化。研究者通过该数据集,能够系统地分析不同游戏在各类手持设备上的表现,包括图形质量、游戏稳定性及加载速度等关键指标。这不仅有助于开发者识别和修复潜在的兼容性问题,还能为玩家提供详尽的游戏体验报告,从而提升整体用户体验。
解决学术问题
该数据集解决了手持设备游戏兼容性研究中的多个关键学术问题。首先,它为研究人员提供了一个标准化、结构化的数据平台,便于进行跨平台和跨系统的比较研究。其次,通过自动化的游戏排名生成机制,该数据集能够揭示不同游戏在特定设备上的性能差异,为性能优化和游戏推荐系统提供了宝贵的数据支持。此外,该数据集还促进了手持设备硬件与软件协同优化研究的发展,具有重要的学术价值和实际应用意义。
衍生相关工作
handheld-database数据集的发布催生了一系列相关研究与应用。首先,基于该数据集的兼容性评估模型被广泛应用于游戏开发流程中,显著提升了游戏发布前的质量控制。其次,研究人员利用数据集中的性能数据,开发了多种手持设备性能优化算法,进一步提升了设备的运行效率。此外,该数据集还激发了对手持设备游戏体验评价标准的研究,推动了行业标准的制定与完善。
以上内容由遇见数据集搜集并总结生成



