下面我们接着说代码的第二部分：

二、定义经验回放

import random
from collections import deque


class ReplayBufferQue:
    '''DQN的经验回放池，每次采样batch_size个样本，这里分两类采样方式，用的是第二类PGReplay'''

    def __init__(self, capacity: int) -> None:
        self.capacity = capacity
        self.buffer = deque(maxlen=self.capacity)

    def push(self, transitions):
        '''_summary_
        Args:
            transitions (tuple): _description_
        '''
        self.buffer.append(transitions)

    def sample(self, batch_size: int, sequential: bool = False):
        if batch_size > len(self.buffer):
            batch_size = len(self.buffer)
        if sequential:  # sequential sampling
            rand = random.randint(0, len(self.buffer) - batch_size)
            batch = [self.buffer[i] for i in range(rand, rand + batch_size)]
            return zip(*batch)
        else:
            batch = random.sample(self.buffer, batch_size)
            return zip(*batch)

    def clear(self):
        self.buffer.clear()

    def __len__(self):
        return len(self.buffer)


class PGReplay(ReplayBufferQue):
    '''PG的经验回放池，每次采样所有样本，因此只需要继承ReplayBufferQue，重写sample方法即可
    '''

    def __init__(self):
        self.buffer = deque()

    def sample(self):
        ''' sample all the transitions
        '''
        batch = list(self.buffer)
        return zip(*batch)

这是深度学习必备的经验回放池，说就简单点就是存取数据的，这里分了两个大类：

第一类是ReplayBufferQue。首先初始化，参数 capacity表示回放缓冲区的容量。然后创建一个双向队列 self.buffer 作为回放缓冲区，并设置最大长度为 capacity，超出部分会自动移除。之后定义一个push方法，将数据transitions添加到回放缓冲区 self.buffer 中。再定义了一个sample，用于从回放缓冲区中采样数据。之后根据参数 sequential 的取值，进行不同的采样方式。如果 sequential 为 True，则进行顺序采样；否则进行随机采样。clear 用于清空回放缓冲区。Len用于返回回放缓冲区的长度。最后会返回打包好的随机数据。

（关于双向队列deque，可以学习这篇文章：python双向队列deque）

第二类是PGReplay ，继承自 ReplayBufferQue 类。（这一类是采样所有数据）这样就可以避免代码重写。子类具有经验回放池的基本功能，并且可以重写父类中的方法（如 sample() 方法）。首先初始化，这里并没有传入参数，但会创建一个空的双向队列 self.buffer。之后用list将整个缓冲区的数据转换为列表，并传出去。最后返回zip对象。

（上面提到了一个知识点，就是子类和父类，子类如果继承父类，很多重复代码都可以不用写了，具体解释和深刻理解可以看这篇文章：Python:类的继承，调用父类的属性和方法基础详解）

经验回放技术的核心思想是将Agent与环境交互得到的经验数据（在每一步中收集到状态、动作、奖励、下一个状态等经验数据。）存储在一个经验回放缓冲区（Replay Buffer）中，并从中随机抽样一批数据用于训练深度神经网络。

回放缓冲区：通常使用循环缓冲区（Circular Buffer）或双端队列（deque）来实现。

注意：

（1）zip() 函数用于将多个可迭代对象中对应位置的元素打包成元组。而*符号用于解压参数，将包含多个可迭代对象的列表拆分为独立的参数传递给函数。打个比方：batch 应该是一个包含多个列表（或其他可迭代对象）的列表，如 [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]。通过 zip(*batch)，将这些子列表中对应位置的元素打包成元组，例如 (1, 4, 7)、(2, 5, 8)、(3, 6, 9)。

（2）函数注解中使用 -> None 表示该函数的返回值类型为 None，即函数不返回任何有意义的值，类似于在函数体中显式地使用 return None。