Als ich mit der Erstellung von Colorify Rocks, meiner Farbpaletten-Website, begann, hatte ich keine Ahnung, wie tief das Kaninchenloch der programmatischen Farbmanipulation gehen würde. Was als einfaches ?Lass mich einen Farbw?hler bauen“-Projekt begann, entwickelte sich zu einer faszinierenden Reise durch Farbtheorie, mathematische Farbr?ume und überlegungen zur Zug?nglichkeit. Heute m?chte ich teilen, was ich beim Erstellen dieses Tools gelernt habe, zusammen mit etwas Python-Code, der Ihnen bei Ihren eigenen Farbabenteuern helfen k?nnte.
Es sind nur Farben, wie schwer kann es sein?
Oh, an mir vorbei. Wie naiv du warst! Meine Reise begann mit einem einfachen Ziel: eine Website zu erstellen, auf der Menschen Farbpaletten erstellen und speichern k?nnen. Einfach, oder? Schnappen Sie sich einfach einen Hex-Code und ... Moment, was ist HSL? Und warum brauchen wir RGB? Und was in aller Welt ist CMYK?
M?chten Sie sehen, wovon ich spreche? Schauen Sie sich unsere Farbanalyse für #3B49DF an
Hier ist der erste Code, den ich geschrieben habe, um Farbkonvertierungen durchzuführen, und jetzt muss ich über seine Einfachheit schmunzeln:
class Color:
def __init__(self, hex_code):
self.hex = hex_code.lstrip('#')
# Past me: "This is probably all I need!"
def to_rgb(self):
# My first "aha!" moment with color spaces
r = int(self.hex[0:2], 16)
g = int(self.hex[2:4], 16)
b = int(self.hex[4:6], 16)
return f"rgb({r},{g},)"
Alles ist Mathematik
Dann kam der Moment, in dem mir klar wurde, dass Farben im Grunde nur eine versteckte Mathematik sind. Die Konvertierung zwischen Farbr?umen bedeutete, mich mit Algorithmen zu befassen, die ich seit der High School nicht mehr berührt hatte. Hier erfahren Sie, woraus sich der Code entwickelt hat
def _rgb_to_hsl(self):
# This was my "mind-blown" moment
r, g, b = [x/255 for x in (self.rgb['r'], self.rgb['g'], self.rgb['b'])]
cmax, cmin = max(r, g, b), min(r, g, b)
delta = cmax - cmin
# The math that made me question everything I knew about colors
h = 0
if delta != 0:
if cmax == r:
h = 60 * (((g - b) / delta) % 6)
elif cmax == g:
h = 60 * ((b - r) / delta + 2)
else:
h = 60 * ((r - g) / delta + 4)
l = (cmax + cmin) / 2
s = 0 if delta == 0 else delta / (1 - abs(2 * l - 1))
return {
'h': round(h),
's': round(s * 100),
'l': round(l * 100)
}
Farben haben Beziehungen
Eine der aufregendsten Funktionen, die ich für Colorify Rocks entwickelt habe, war der Farbharmoniegenerator. Es stellt sich heraus, dass Farben Beziehungen zueinander haben, genau wie Musiknoten! So habe ich Farbharmonien umgesetzt:
def get_color_harmonies(self, color):
"""
This is probably my favorite piece of code in the entire project.
It's like playing with a color wheel, but in code!
"""
h, s, l = color.hsl['h'], color.hsl['s'], color.hsl['l']
return {
'complementary': self._get_complementary(h, s, l),
'analogous': self._get_analogous(h, s, l),
'triadic': self._get_triadic(h, s, l),
'split_complementary': self._get_split_complementary(h, s, l)
}
def _get_analogous(self, h, s, l):
# The magic numbers that make designers happy
return [
self._hsl_to_hex((h - 30) % 360, s, l),
self._hsl_to_hex(h, s, l),
self._hsl_to_hex((h + 30) % 360, s, l)
]
Zug?nglichkeit
Der gr??te Augen?ffner war, als ein Benutzer mit Farbenblindheit Feedback abgab. Ich hatte die Barrierefreiheit v?llig übersehen! Dies veranlasste mich, eine Simulation der Farbenblindheit zu implementieren:
def simulate_color_blindness(self, color, type='protanopia'):
"""
This feature wasn't in my original plan, but it became one of
the most important parts of Colorify Rocks
"""
matrices = {
'protanopia': [
[0.567, 0.433, 0],
[0.558, 0.442, 0],
[0, 0.242, 0.758]
],
# Added more types after learning about different forms of color blindness
'deuteranopia': [
[0.625, 0.375, 0],
[0.7, 0.3, 0],
[0, 0.3, 0.7]
]
}
# Matrix multiplication that makes sure everyone can use our color palettes
return self._apply_color_matrix(color, matrices[type])
Als Colorify Rocks wuchs, begannen Designer, nach mehr Funktionen zu fragen. Der Gro?e? Schattierungen und Farbt?ne. Dies führte zu einigen lustigen Experimenten:
def get_color_variations(self, color, steps=10):
"""
This started as a simple feature request and turned into
one of our most-used tools
"""
return {
'shades': self._generate_shades(color, steps),
'tints': self._generate_tints(color, steps),
'tones': self._generate_tones(color, steps)
}
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonFarbtheorie: Programmatisches Spielen mit Farben. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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Polymorphismus in Pythonklassen
Jul 05, 2025 am 02:58 AM
Der Polymorphismus ist ein Kernkonzept in der objektorientierten Programmierung von Python-Objekte und bezieht sich auf "eine Schnittstelle, mehrere Implementierungen" und erm?glicht eine einheitliche Verarbeitung verschiedener Arten von Objekten. 1. Polymorphismus wird durch Umschreiben durch Methode implementiert. Unterklassen k?nnen übergeordnete Klassenmethoden neu definieren. Zum Beispiel hat die Spoke () -Methode der Tierklasse unterschiedliche Implementierungen in Hunde- und Katzenunterklassen. 2. Die praktischen Verwendungen des Polymorphismus umfassen die Vereinfachung der Codestruktur und die Verbesserung der Skalierbarkeit, z. 3. Die Python -Implementierungspolymorphismus muss erfüllen: Die übergeordnete Klasse definiert eine Methode, und die untergeordnete Klasse überschreibt die Methode, erfordert jedoch keine Vererbung derselben übergeordneten Klasse. Solange das Objekt dieselbe Methode implementiert, wird dies als "Ententyp" bezeichnet. 4. Zu beachten ist die Wartung
Erkl?ren Sie Python -Generatoren und Iteratoren.
Jul 05, 2025 am 02:55 AM
Iteratoren sind Objekte, die __iter __ () und __next __ () Methoden implementieren. Der Generator ist eine vereinfachte Version von Iteratoren, die diese Methoden automatisch über das Keyword für Rendite implementiert. 1. Der Iterator gibt jedes Mal, wenn er als n?chstes anruft, ein Element zurück und wirft eine Ausnahme in der Stopperation aus, wenn es keine Elemente mehr gibt. 2. Der Generator verwendet Funktionsdefinition, um Daten auf Bedarf zu generieren, Speicher zu speichern und unendliche Sequenzen zu unterstützen. 3. Verwenden Sie Iteratoren, wenn Sie vorhandene S?tze verarbeiten, und verwenden Sie einen Generator, wenn Sie dynamisch Big Data oder faule Bewertung generieren, z. B. das Laden von Zeilen nach Zeile beim Lesen gro?er Dateien. Hinweis: Iterbare Objekte wie Listen sind keine Iteratoren. Sie müssen nach dem Erreichen des Iterators nach seinem Ende nachgebaut werden, und der Generator kann ihn nur einmal durchqueren.
Wie man mit der API -Authentifizierung in Python umgeht
Jul 13, 2025 am 02:22 AM
Der Schlüssel zum Umgang mit der API -Authentifizierung besteht darin, die Authentifizierungsmethode korrekt zu verstehen und zu verwenden. 1. Apikey ist die einfachste Authentifizierungsmethode, die normalerweise in den Anforderungsheader- oder URL -Parametern platziert ist. 2. BasicAuth verwendet Benutzername und Kennwort für die Basis64 -Codierungsübertragung, die für interne Systeme geeignet ist. 3.. OAuth2 muss das Token zuerst über Client_id und Client_secret erhalten und dann das BearerToken in den Anforderungsheader bringen. V. Kurz gesagt, die Auswahl der entsprechenden Methode gem?? dem Dokument und das sichere Speichern der Schlüsselinformationen ist der Schlüssel.
Erkl?ren Sie Python -Behauptungen.
Jul 07, 2025 am 12:14 AM
Assert ist ein Inssertion -Tool, das in Python zum Debuggen verwendet wird, und wirft einen Assertionerror aus, wenn der Zustand nicht erfüllt ist. Die Syntax ist eine geltende Bedingung sowie optionale Fehlerinformationen, die für die interne Logiküberprüfung geeignet sind, z. B. Parameterprüfung, Statusbest?tigung usw., k?nnen jedoch nicht für die Sicherheits- oder Benutzereingabeprüfung verwendet werden und sollten in Verbindung mit klaren Eingabeaufforderungen verwendet werden. Es ist nur zum Hilfsdebuggen in der Entwicklungsphase verfügbar, anstatt die Ausnahmebehandlung zu ersetzen.
Wie man über zwei Listen gleichzeitig python iteriert
Jul 09, 2025 am 01:13 AM
Eine gemeinsame Methode, um zwei Listen gleichzeitig in Python zu durchqueren, besteht darin, die Funktion ZIP () zu verwenden, die mehrere Listen in der Reihenfolge und die kürzeste ist. Wenn die Listenl?nge inkonsistent ist, k?nnen Sie iTertools.zip_longest () verwenden, um die l?ngste zu sein und die fehlenden Werte auszufüllen. In Kombination mit Enumerate () k?nnen Sie den Index gleichzeitig erhalten. 1.zip () ist pr?gnant und praktisch, geeignet für die Iteration gepaarte Daten; 2.zip_longest () kann den Standardwert beim Umgang mit inkonsistenten L?ngen einfüllen. 3.Enumerate (ZIP ()) kann w?hrend des Durchlaufens Indizes erhalten und die Bedürfnisse einer Vielzahl komplexer Szenarien erfüllen.
Was sind Python -Iteratoren?
Jul 08, 2025 am 02:56 AM
INPYTHON, ITERATORATORSAROBJECTSHATALWOULOUPING ThroughCollections Byimplementing__iter __ () und __Next __ (). 1) IteratorsworkviATheiterProtocol, verwendete __iter __ () toreturn thiteratorand__Next __ () torethentexteemtemuntemuntilstoperationSaised.2) und
Was sind Python -Typ -Hinweise?
Jul 07, 2025 am 02:55 AM
TypHintsinpythonsolvetheProblemofAmbiguityAndpotentialbugsindynamicalpedCodeByAllowingDevelopstospecifyexpectypes
Python Fastapi Tutorial
Jul 12, 2025 am 02:42 AM
Um moderne und effiziente APIs mit Python zu schaffen, wird Fastapi empfohlen. Es basiert auf Eingabeaufforderungen an Standardpython -Typ und kann automatisch Dokumente mit ausgezeichneter Leistung generieren. Nach der Installation von Fastapi und ASGI Server Uvicorn k?nnen Sie Schnittstellencode schreiben. Durch das Definieren von Routen, das Schreiben von Verarbeitungsfunktionen und die Rückgabe von Daten kann schnell APIs erstellt werden. Fastapi unterstützt eine Vielzahl von HTTP -Methoden und bietet automatisch generierte Swaggerui- und Redoc -Dokumentationssysteme. URL -Parameter k?nnen durch Pfaddefinition erfasst werden, w?hrend Abfrageparameter durch Einstellen von Standardwerten für Funktionsparameter implementiert werden k?nnen. Der rationale Einsatz pydantischer Modelle kann dazu beitragen, die Entwicklungseffizienz und Genauigkeit zu verbessern.
