看遍天下程序，心中天然有碼

上次玩數獨（旁友數獨會伐啦？python秒解數獨瞭解下伐啦？）的事情給老王氣的……此次我直接掏出了照片，看看他的反應。

小胖此次要人碼結合，看看他鬧哪樣。

那做爲一名合格的程序員，怎麼能不懂二維碼是如何生成，如何解析，如何玩耍的呢？廢話很少說，我們今天就用Python來玩玩這我的碼合一。

演示環境

• 操做系統：windows10
• python版本：python 3.7
• 代碼編輯器：pycharm 2018.2
• 使用模塊：zxing,myqr,qrcode
• tips: 上面的模塊都使用pip安裝，它們依賴的模塊也會自動安裝，相信會Python的你對pip不會太陌生。

pip install qrcode
pip install myqr
pip install zxing
複製代碼

使用qrcode模塊生成二維碼

首先咱們來生成一個 「Hello World」。

import qrcode

def first_demo():
    # 存儲的字符串
    qr = qrcode.make('Hello World')
    qr.get_image().show()
複製代碼

經過上面的步驟就完成了這個經典入門，拿出你的手機，用微信、QQ掃碼，就會出現「Hello World」字眼，有沒有勾起你初學Python的回憶呢。

剛纔只是小試牛刀，咱們來一個進階，把生成的二維碼保存到本地。

import qrcode

def second_demo():
    text = 'Python專欄'
    img = qrcode.make(text)
    # 須要傳一個參數 文件名
    img.save('qr.png')
    img.show()
複製代碼

我公衆號二維碼你們應該很熟悉了吧，上面步驟生成的都是純二維碼，不符合咱們的氣質。接下來我要使用qrcode庫生成帶有內嵌圖片的二維碼。

from PIL import Image
import qrcode

def create_icon_qrcode():
    qr = qrcode.QRCode(
        # 二維碼size尺寸大小。官方稱爲version
        version=1,
        # 二維碼錯誤處理級別，有四種方式，稍後給出解釋
        error_correction=qrcode.constants.ERROR_CORRECT_H,
        # 二維碼圖片的大小
        box_size=10,
        # 二維碼白色邊框的大小
        border=2
    )

    # 添加數據
    qr.add_data('小可愛你好，我是波多野結衣老溼')
    # 填充數據
    qr.make(fit=True)
    # 生成二維碼圖片 指定填充顏色 指定背景顏色
    img = qr.make_image(fill_color='grey',back_color='white')

    # 獲得生成的二維碼圖片的寬，高
    img_w,img_h = img.size

    # 添加圖片到二維碼中
    # 使用pillow的Image打開圖片
    icon = Image.open('girl.jpg')

    # 設置icon的大小,爲二維碼圖片大小的6分之一
    factor = 3
    size_w = img_w // factor
    size_h = img_h // factor

    # 獲得icon圖片的大小
    icon_w,icon_h = icon.size

    # 只有當咱們icon圖片的大小超過了二維碼圖片的3分之一的時候，纔對icon圖片大小從新定義大小。
    if icon_w > size_w:
        icon_w = size_w
    if icon_h > size_h:
        icon_h = size_h

    # 從新設置icon的尺寸
    icon = icon.resize((icon_w,icon_h),Image.ANTIALIAS)
    # 獲得在二維碼中顯示的位置，座標。
    w =  (img_w - icon_w) // 2
    h =  (img_h - icon_h) // 2

    img.paste(icon,(w,h),mask=None)
    img.save('girl.png')
複製代碼

這裏說一下version參數和error_correction參數：

• version: 就是二維碼圖片的size，官方稱做爲version。version爲1的時候，二維碼就是2121組成的正方形，version爲2的話就是2525，version爲3的話就是2929。最大爲40。因此說最大的尺寸爲(40 - 1) * 4 + 21 = 177. 也就是177177 正方形。
• error_correction: 糾錯級別，級別越高，糾錯能力越強。這也就是爲何咱們的二維碼殘缺了一點點，也可以正確的讀取到信息的緣由。

錯誤修正容量

• L水平: 7%的字碼可被修正
• M水平: 15%的字碼可被修正
• Q水平: 25%的字碼可被修正
• H水平: 30%的字碼可被修正

經過上面的步驟，就生成了一張灰色背景填充的二維碼，最最核心的中間部分……她是誰？

github地址： github.com/lincolnloop…

上面就是qrcode庫的基本使用。接下來再介紹一下MyQr庫。這個庫就至關強大，強大到可使用圖片做爲二維碼的背景，甚至是動態圖。

使用MyQr模塊生成二維碼

import os
from MyQR import myqr

def myqr_demo():
    # 注意，這裏的字符串不能出現中文，只能如下這些
    # supported_chars = r"0123456789ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefghijklmnopqrstuvwxyz ··,.:;+-*/\~!@#$%^&`'=<>[]()?_{}|"
    words = 'hello world'
    # 調用myqr.run方法，就可以生成圖片了。返回三個值，二維碼的version，糾錯級別，二維碼的完整路徑
    version, level, qr_name = myqr.run(
        # 存放的數據
        words=words,
        # 二維碼size
        version=10,
        # 選取的背景圖片
        picture='girl.jpg',
        # 是否爲彩色。若是爲False，那麼就是黑白的
        colorized=True,
        # 保存到本地的名字
        save_name='girl_img.png',
        # 保存二維碼的目錄,這裏就是當前目錄。默認就是這個
        save_dir=os.getcwd()
    )
    print(version,level,qr_name)
複製代碼

執行以上代碼，咱們就能夠生成一張以咱們圖片做爲背景的二維碼。

若是須要將動態圖做爲背景圖，其實也和正常的背景圖相似，只須要寫入背景圖的文件名就好了，而後保存圖片的時候，將二維碼的後綴名改爲gif便可.

github地址: github.com/sylnsfar/qr…

這裏簡單的比較一下這兩個庫吧

• qrcode支持中文數據，而myqr不支持中文等字符。
• qrcode不能設置背景圖，可是能將圖片放在二維碼中間。
• myqr能夠將背景設置爲圖片，而且容許爲動態圖。

使用zxing庫解析二維碼

上面咱們只說瞭如何生成二維碼圖片。接下來介紹下如何解析二維碼中的信息。

import zxing

def parse_qrcode(filename):
    reader = zxing.BarCodeReader()
    barcode = reader.decode(filename)
    print(barcode.parsed)
複製代碼

短短的幾行代碼，就能解析出複雜而又簡單的二維碼，而且獲得裏面的詳細數據。

**注意：**若是二維碼中的數據包含中文，那麼應該會報這樣的錯誤。UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xc0 in position 0: invalid start byte 這個時候只須要修改一下這個庫的源碼就好了。

修改位置在zxing包下面的 __init__.py 文件中第81行代碼處。

原來是這樣的

raw = raw[:-1].decode()
parsed = parsed[:-1].decode()
return cls(format, type, raw, parsed, points)
複製代碼

須要修改成下面這樣

raw = raw[:-1].decode(encoding='gbk')
parsed = parsed[:-1].decode(encoding='gbk')
return cls(format, type, raw, parsed, points)
複製代碼

這樣就不會出錯了。

這樣，咱們就成功的對二維碼進行解析了。

本文全套代碼已上傳至Github：github.com/MiracleYoun…

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