猿人学第七题-动态字体-随风漂移

news2024/11/17 11:45:26

前言:该题主要是考对fontTools.ttLib.TTFont的操作,另外就是对字典互相映射的操作

一、woff文件存储

from fontTools.ttLib import TTFont #pip install fontTools
def save_woff(response):
    woff = response['woff']
    woff_file = base64.b64decode(woff.encode())
    with open('aim.woff', 'wb') as f:
        f.write(woff_file)

二、可视化woff文件

1.首先要把woff文件存成xml格式

from fontTools.ttLib import TTFont

# 加载字体文件:

font = TTFont('ami.woff')

# 保存为xml文件:

font.saveXML('local_fonts.xml')

2.利用网站查看

Iconfont Previewiconfont preview for web, Momo's Blog, LuckyMomoicon-default.png?t=N7T8https://blog.luckly-mjw.cn/tool-show/iconfont-preview/index.html

        通过这两步可以建立初始化的name与num列表

三、抓取一页建立woff中flag与数字之间的关系

1.利用可视化网站手动输出woff中name与数字的关系

r_map = {'unic543': 0, 'unib928': 1, 'unic193': 2, 'unib958': 3, 'unia257': 4, 'unic829': 5, 'unib716': 6, 'unic182': 7,
         'unic387': 8, 'unib718': 9}  # 数字映射字典

2.输出name与flag的关系

def base_font_map(woff):
    """构造基本on数组映射模板"""
    ttobj = TTFont(woff)
    tt_names = ttobj.getGlyphNames()[1:]  # 获取所有name值
    cmap = {}
    for i in tt_names:
        cmap[tuple(ttobj['glyf'][i].flags)] =  i # 构造基本映射on数组模板
    return cmap
print(base_font_map('aim.woff'))

3.建立flag(on)与数字的关系

def on_num(on_name,name_num):
    onnum={}
    for key,value in on_name.items():
        onnum[key]=name_num[value]
    return onnum

四、处理一页response.data数据

def page_data(data,page_name_num): #data=每一页解析的data数据,page_name_num=每一页解析出的name与num的对应关系
    nums=[]
    for d_v in data:
        name_list=d_v['value'].replace('&#x','uni').split(' ')
        if name_list[-1]=='':
            name_list.pop()
        point=''
        for name in name_list:
            point+=str(page_name_num[name])
            
        nums.append(point)
    return nums

五、处理一页woff值中name与num的对应关系

def name_num(onnum,nameon):
    namenum={}
    for key,value in nameon.items():
        namenum[key]=onnum[value]
    return namenum
        

六、返回一页的point点

def page_point(page):
    url = f"https://match.yuanrenxue.cn/api/match/7?page={page}"
    response = requests.get(url, headers=headers, cookies=cookies).json()
    data = response['data']
    woff = response['woff']
    save_woff(woff, page)
    nameon = base_font_map(f'{page}.woff')
    namenum = name_num(onnum, nameon)
    page_point_list = page_data(data, namenum)
    return page_point_list
    

七、获取全部数据

def main(name_list):
    point_list = []
    for page in range(1, 6):
        point_list.extend(page_point(page))
    print(point_list)   
    print(max(point_list))
    print(name_list[point_list.index(max(point_list)) + 1])

最后有一点网页里名字的索引是从1开始的,所以point的最大值索引要+1才是名字的索引。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1642931.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

第11章 软件工程

这里写目录标题 1.软件过程1.1能力成熟度模型(CMM)1.2能力成熟度模型集成(CMMI)1.3瀑布模型(线性顺序)1.4增量模型1.5演化模型1.5.1原型模型1.5.2螺旋模型 1.6喷泉模型1.7统一过程(UP)模型 2.敏捷方法3.系统设计4.系统测试4.1单元测试(模块测试)4.2集成测试4.3黑盒测试(功能测试…

噪声嵌入提升语言模型微调性能

在自然语言处理(NLP)的快速发展中,大模型(LLMs)的微调技术一直是研究的热点。最近,一篇名为《NEFTUNE: NOISY EMBEDDINGS IMPROVE INSTRUCTION FINETUNING》的论文提出了一种新颖的方法,通过在训…

每日一题2:获取DataFrame的大小

在Python中,pandas库是一个非常流行的数据处理库,它提供了DataFrame这一数据结构来高效地处理表格化的数据。如果想查看一个DataFrame的行数和列数,可以使用.shape来实现。 一、基本用法 当你有一个名为df的DataFrame时,只需调用…

rust使用Atomic创建全局变量和使用

Mutex用起来简单,但是无法并发读,RwLock可以并发读,但是使用场景较为受限且性能不够,那么有没有一种全能性选手呢? 欢迎我们的Atomic闪亮登场。 从 Rust1.34 版本后,就正式支持原子类型。原子指的是一系列…

USP技术提升大语言模型的零样本学习能力

大语言模型(LLMs)在零样本和少样本学习能力上取得了显著进展,这通常通过上下文学习(in-context learning, ICL)和提示(prompting)来实现。然而,零样本性能通常较弱,因为缺…

c#Excel:2.写入Excel表 3.读取Excel表

--写入Excel表-- 该例首先从数据库aq中读取学生信息表staq(参考数据库章节),然后将学生信息表中的数据写入Excel表格中 (1)在OfficeOperator类库项目的ExcelOperator类中定义索引器,用于获取Excel表格中的单元格,代码…

QT:QT窗口(一)

文章目录 菜单栏创建菜单栏在菜单栏中添加菜单创建菜单项添加分割线 工具栏创建工具栏设置停靠位置创建工具栏的同时指定停靠位置使用QToolBar类提供的setAllowedAreas函数来设置停靠位置 设置浮动属性设置移动属性 状态栏状态栏的创建在状态栏中显示实时消息在状态栏中显示永久…

Meta Llama 3 使用 Hugging Face 和 PyTorch 优化 CPU 推理

原文地址:meta-llama-3-optimized-cpu-inference-with-hugging-face-and-pytorch 了解在 CPU 上部署 Meta* Llama 3 时如何减少模型延迟 2024 年 4 月 19 日 万众期待的 Meta 第三代 Llama 发布了,我想确保你知道如何以最佳方式部署这个最先进的&…

深入学习Redis(1):Redis内存模型

Redis的五个对象类型 字符串,哈希,列表,集合,有序集合 本节有关redis的内存模型 1.估算redis的内存使用情况 目前内存的价格比较的高,如果对于redis的内存使用情况能够进行计算,就可以选用合适的设备进…

Docker高频使用命令

一、Docker常用命令总结 1.镜像命令管理 指令描述ls列出镜像build构建镜像来自Dockerfilehoistory查看历史镜像inspect显示一个或多个镜像的详细信息pull从镜像仓库拉取镜像push推送一个镜像仓库rm移除一个或多个镜像prune一处未使用的镜像,没有被标记或被任何容器…

上位机图像处理和嵌入式模块部署(树莓派4b和qt应用全屏占有)

【 声明:版权所有,欢迎转载,请勿用于商业用途。 联系信箱:feixiaoxing 163.com】 我们都知道,嵌入式应用一般都是为了某一个特定应用而存在的。也就是说,和pc不同,这个嵌入式板子一般都是为了解…

Java之LinkedHashMap

系列文章目录 文章目录 系列文章目录前言前言 前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站,这篇文章男女通用,看懂了就去分享给你的码吧。 LinkedHashMap是Map接口的哈希表和链接列表实现,具有可预知的迭代顺序。…

【数学建模】矩阵微分方程

一、说明 我相信你们中的许多人都熟悉微分方程,或者至少知道它们。微分方程是数学中最重要的概念之一,也许最著名的微分方程是布莱克-斯科尔斯方程,它控制着任何股票价格。 ​​ 股票价格的布莱克-斯科尔斯模型 微分方程可以由数学中的许多…

正在载入qrc文件 指定的qrc文件无法找到。您想更新这个文件的位置么?

打开Qt的ui文件&#xff0c;弹出提示框 如果需要用到qrc文件&#xff0c;选择Yes&#xff0c;再选择qrc文件所在的位置&#xff1b;如果不需要qrc文件&#xff0c;可以选择No&#xff0c;然后用普通文本编辑器打开&#xff0c;将“ <resources> <include location&q…

去哪儿网机票服务请求体bella值逆向

作者声明&#xff1a;文章仅供学习交流与参考&#xff01;严禁用于任何商业与非法用途&#xff01;否则由此产生的一切后果均与作者无关&#xff01;如有侵权&#xff0c;请联系作者本人进行删除&#xff01; 一、加密定位 直接全局搜索bella&#xff0c;在可疑的地方下断&…

2024/5/5 英语每日一段

Meanwhile, in a twist, Tesla this month settled a high-profile case in Northern California that claimed Autopilot played a role in the fatal crash of an Apple engineer, Walter Huang. The company’s decision to settle with Huang’s family—along with a ruli…

数据结构学习/复习7--栈的实现/括号匹配/队列的实现/两个队列实现栈

一、栈 1.概念及性质 2.栈的实现(top0版) 注意事项&#xff1a;top也可初始为-1,代码需要调整 二、栈练习 1.括号匹配 三、队列 1.概念及性质 2.队列的实现 四、队列练习 1.两个队列实现栈

2024年 Java 面试八股文——SpringBoot篇

目录 1. 什么是 Spring Boot&#xff1f; 2. 为什么要用SpringBoot 3. SpringBoot与SpringCloud 区别 4. Spring Boot 有哪些优点&#xff1f; 5. Spring Boot 的核心注解是哪个&#xff1f;它主要由哪几个注解组成的&#xff1f; 6. Spring Boot 支持哪些日志框架&#…

10个使用NumPy就可以进行的图像处理步骤

图像处理是一种数学计算。数字图像由称为像素的彩色小点组成。每个像素由红、绿、蓝(RGB)三个独立的颜色组成。每个像素中的主色由每个RGB分量的数值决定。 本文将介绍10个使用使用NumPy就可以进行的图像处理步骤&#xff0c;虽然有更强大的图像处理库&#xff0c;但是这些简单…

数据结构-二叉树结尾+排序

一、二叉树结尾 1、如何判断一棵树是完全二叉树。 我们可以使用层序遍历的思路&#xff0c;利用一个队列&#xff0c;去完成层序遍历&#xff0c;但是这里会有些许的不同&#xff0c;我们需要让空也进队列。如果队列里到最后只剩下空那么这棵树就是完全二叉树。具体的实现如下…