Skip to content

TadaoYamaoka/cshogi

Repository files navigation

cshogi: A Fast Shogi Library for Python

PyPI package

概要

cshogi is a fast Python shogi library that provides board management, legal move generation, move verification, USI protocol, and support for machine learning formats. Below is an example of creating a board, generating legal moves at the starting position, displaying them, and making a move.

cshogiは、盤面管理、合法手生成、指し手の検証、USIプロトコル、および機械学習向けフォーマットのサポートを備えた高速なPythonの将棋ライブラリです。 以下は、盤を作成して、開始局面で合法手を生成して表示し、1手指す処理の例です。

>>> import cshogi

>>> board = cshogi.Board()

>>> for move in board.legal_moves:
...     print(cshogi.move_to_usi(move))
1g1f
2g2f
3g3f
4g4f
5g5f
6g6f
7g7f
...
>>> board.push_usi('7g7f')

機能

  • Python 3.5以上とCython 0.29以上をサポート

  • IPython/Jupyter Notebookと統合

    >>> board
    https://raw.githubusercontent.com/wiki/TadaoYamaoka/cshogi/images/board.svg?sanitize=true
  • 指す/手を戻す

    >>> move = board.push_usi('7g7f') # 指す
    
    >>> board.pop() # 手を戻す
  • テキスト形式で盤面を表示

    >>> board = Board('ln4skl/3r1g3/1p2pgnp1/p1ppsbp1p/5p3/2PPP1P1P/PPBSSG1P1/2R3GK1/LN5NL b P 43')
    >>> print(board)
    '  9  8  7  6  5  4  3  2  1
    P1-KY-KE *  *  *  * -GI-OU-KY
    P2 *  *  * -HI * -KI *  *  *
    P3 * -FU *  * -FU-KI-KE-FU *
    P4-FU * -FU-FU-GI-KA-FU * -FU
    P5 *  *  *  *  * -FU *  *  *
    P6 *  * +FU+FU+FU * +FU * +FU
    P7+FU+FU+KA+GI+GI+KI * +FU *
    P8 *  * +HI *  *  * +KI+OU *
    P9+KY+KE *  *  *  *  * +KE+KY
    P+00FU
    +
    
  • 王手判定、終局判定、入玉宣言法判定

    >>> board.is_check()
    False
    >>> board.is_game_over()
    True
    >>> board.is_nyugyoku()
    False
  • 千日手判定

    >>> board.is_draw() == REPETITION_DRAW # 同一局面が1つ以上ある
    False
  • 指し手の表現

    指し手は数値で扱う。ヘルパー関数でUSIまたはCSA形式に変換できる。

    >>> move = [move for move in board.legal_moves][0]
    >>> move
    66309
    >>> move_to_usi(move)
    '1g1f'
    >>> move_to_csa(move)
    '1716FU'

    USIまたはCSA形式から数値の指し手に変換できる。

    >>> board.move_from_usi('7g7f')
    73275
    >>> board.move_from_csa('7776FU')
    73275
  • 局面の圧縮形式

    Apery、やねうら王で生成した教師局面を読み込むことができる。

    >>> import numpy as np
    
    >>> hcpes = np.fromfile('teacher.hcpe', dtype=cshogi.HuffmanCodedPosAndEval) # Aperyの教師局面(HuffmanCodedPosAndEval)
    >>> board.set_hcp(hcpes[0]['hcp'])
    
    >>> psfens = np.fromfile('sfen.bin', dtype=cshogi.PackedSfenValue) # やねうら王の教師局面(PackedSfenValue)
    >>> board.set_psfen(psfens[0]['sfen'])

    局面をAperyの圧縮形式で保存できる。

    >>> hcps = np.empty(1, dtype=cshogi.HuffmanCodedPos)
    >>> board.to_hcp(hcps)
    >>> hcps.tofile('hcp')
  • USIエンジンの操作

    USIエンジンを起動して操作できる。

    >>> from cshogi.usi import Engine
    
    >>> engine = Engine('/content/LesserkaiSrc/Lesserkai/Lesserkai')
    >>> engine.isready()
    >>> engine.position(sfen='sfen 7nl/5kP2/3p2g1p/2p1gp3/p6sP/s1BGpN3/4nPSp1/1+r4R2/L1+p3K1L w GSNLPb6p 122')
    >>> engine.go()
  • USIエンジン同士の対局

    >>> from cshogi import cli
    
    >>> cli.main('/content/LesserkaiSrc/Lesserkai/Lesserkai', '/content/LesserkaiSrc/Lesserkai/Lesserkai')

インストール

  • GitHubのソースからインストール

以下のコマンドでインストールします。インストールにはCythonと対応したC++コンパイラが必要です。

pip install git+https://github.com/TadaoYamaoka/cshogi
  • PYPIからインストール
pip install cshogi

pipのバージョン19.0以上が必要です。19.0未満の場合は、事前にpipの アップグレード が必要です。

インストールに失敗して、再実行する際は、--no-cache-dirオプションを付けて実行してください。

pip install --no-cache-dir cshogi

cshogi.webパッケージを使用する場合は、以下のコマンドで追加の依存パッケージをインストールできます。

pip install cshogi[web]

ドキュメント

謝辞

高速化のために多くの部分で Apery のソースを流用しています。

ライセンス

cshogiはGPL3の元にライセンスされています。詳細はLICENSEを確認してください。