PySC2 环境的基本使用
关于pysc2使用的全部内容请参考：【文集：pysc2的简单教程】
- 如何使用自定义的地图、agent来启动、运行、测试环境：
python -m pysc2.bin.agent --map <Map> --agent <Agent>
其中<Agent>参数是一个指向你自定义类的python路径，比如，你的项目目录为[PATH]，你的agent的类名为 MyAgentClassName，它被定义在了MyAgentFile.py的文件中，这种情况下，假设你在[PATH]目录下运行上述命令，需要这样的指定<Agent>参数：
python -m pysc2.bin.agent --map <Map> --agent MyAgentFile.MyAgentClassName
- 如何设计、编写自己的agent
任何自定义的agent类都需要继承自BaseAgent基类（在 pysc2.agents.base_agent 中，需要引入），并且重写其 step(self, obs) 函数，该函数中也需要调用其父类方法，该函数的一个参数是obs。
一个基本的agent类应该拥有如下的结构：
# to be compatible with python 2.x
from __future__ import absolute_import
from __future__ import division
from __future__ import print_function
import numpy
# import the BaseAgent class which we should derive from
from pysc2.agents import base_agent
# import actions
from pysc2.lib import actions
# import features
from pysc2.lib import features
# define our own agent
class MyAgent (base_agent.BaseAgent):
def step(self, obs):
super(MyAgent, self).step(obs)
#-------------------#
# RL algorithm here #
#-------------------#
# return the actions
return action
- 获取环境信息（state/observation）与奖赏（reward）
有关环境的信息都包含在了step函数的obs参数中，从中可以获取所有相关的能够从环境中获取到的信息，比如：
- state、不同的feature:
obs.observation["screen"][feature_map_name] - 该状态下的有效action：
obs.observation["available_actions"] - 回报/奖赏（rewards）:
obs.reward
- 如何使用action与环境进行交互
同样在 step 函数中，使用一定的算法获取要执行的动作，然后由 step 函数返回即可，即 step 函数必须返回一个action。
