楔子
二維碼在我們的生活中可以說是必不可少的，不單單是手機支付、其它很多地方也都需要掃描二維碼。那么下面我們就來看看如何使用python來生成二維碼、以及識別二維碼。
關于二維碼，我們來說一下它的結構。當然關于二維碼的結構其實不是太重要，這里只是提一下，沒興趣可以不用看。
從圖中我們可以看出二維碼結構整體劃分為功能圖形和編碼區(qū)兩大部分，功能圖形又細分為：空白區(qū)、位置探測圖形、位置探測圖形分隔符、定位圖形、校正圖形，而編碼區(qū)細分為：格式信息、版本信息、數(shù)據(jù)和糾錯碼字，來簡單了解一下每一部分的功能：
- 空白區(qū)：留白，不需要做任何處理
- 位置探測圖形：協(xié)助掃描軟件定位二維碼碼
- 位置探測圖形分隔符：區(qū)分功能圖形和編碼區(qū)
- 定位圖形：指示標識密度和確定坐標系
- 校正圖形：校正圖形的數(shù)量和位置
- 格式信息：存放格式化數(shù)據(jù)的信息
- 版本信息：二維碼的規(guī)格，二維碼符號共有 40 種規(guī)格的矩陣
- 數(shù)據(jù)和糾錯碼字：實際保存的二維碼信息和糾錯碼字（用于修正二維碼損壞帶來的錯誤）
生成二維碼
生成二維碼的話，python有兩個第三方模塊：qrcode和MyQR可以幫我我們生成二維碼，下面來看一下這兩個模塊的用法。
qrcode
生成比較簡單的二維碼就是，當我們掃描的時候，會自動跳轉到某個頁面。
import qrcode
# 調(diào)用QRCode，可以接收以下參數(shù)
"""
version: 二維碼的格子大小，可以是1到40。值越大，格子越大，一般不超過10，選擇3比較合適
error_correction: 二維碼錯誤容許率，默認為qrcode.constants.ERROR_CORRECT_M，容許小于 15% 的錯誤率
此外還有qrcode.constants.ERROR_CORRECT_L: 容許小于 7% 的錯誤率
qrcode.constants.ROR_CORRECT_H: 容許小于 30% 的錯誤率
box_size: 二維碼每個小格子包含的像素數(shù)量
border: 二維碼到圖片邊框的小格子數(shù)，默認值為 4
"""
qr = qrcode.QRCode() # 事實上里面的參數(shù)我們可以都不指定，默認會選擇一個比較合適的參數(shù)
# 調(diào)用add_data，指定url。
qr.add_data("https://www.baidu.com/")
# 生成二維碼圖像，顏色為藍色，背景色為粉色
img = qr.make_image(fill_color='blue', back_color='pink')
# 顯示圖像，這個會打開一個臨時文件
img.show()
# 此外，我們還可以保存到硬盤上
img.save("1.png")
# 事實上，這個img實際上是通過PIL模塊得到的，可以理解為里面Image對象
# 如果你熟悉PIL模塊的話，那么你應該知道可以將里面Image對象保存成圖片對應的字節(jié)流
from io import BytesIO
buf = BytesIO()
img.save(buf) # 將字節(jié)保存到buf里面
with open("2.png", "wb") as f:
f.write(buf.getvalue()) # 和直接保存為1.png是一樣的
此時我們就生成了一個二維碼，當掃描該二維碼的時候就會跳轉到百度。
另外我們在add_data中指定的是一個url，我們也可以不指定url，而是指定一段文字。這樣的話，當掃描的時候就會顯示我們輸入的文字。
MyQR
MyQR也可以用來生成二維碼，但是它和qrcode相比最大的特點就是它可以嵌入圖片當背景。
from MyQR import myqr
# 主要用到以下幾個參數(shù)
# words：文本，可以是一個鏈接，或者你想說的話(不支持中文，很不友好)
# picture：你用到的圖片，作為背景，不然只是一個光禿禿的二維碼
# colorsize：True，表示生成彩圖
# save_name：表示生成的二維碼的名字
myqr.run(words="http://www.bilibili.com",
picture="satori.jpg",
colorized=True,
save_name="bilibili.png")
當掃這個二維碼的時候，就會跳轉到bilibili。指的一提的是，這里圖片，還可以使用gif格式的動圖，當然生成的圖片也要是gif格式的。
解析二維碼
我們除了可以使用python生成二維碼，還可以解析二維碼，解析二維碼也有兩個模塊，一個是zxing、一個是pyzbar。
首先是zxing，不過這個模塊有點讓人尷尬，因為這個模塊調(diào)用的是java的接口。也就是說解析二維碼的底層工作是java做的，python是負責調(diào)用，所以使用這個模塊的時候需要你本地有java環(huán)境。所以我使用我阿里云上的centos進行測試。
>>> import zxing
>>> reader = zxing.BarCodeReader()
>>> barcode = reader.decode('bilibili.png')
>>> barcode.parsed
'http://www.bilibili.com' # 是可以解析出來的
>>>
然后看看pyzbar模塊，這個模塊就不需要java了，直接使用python即可。
import numpy as np
from PIL import Image
from pyzbar import pyzbar
# 讀取文件，轉成數(shù)組
im = np.array(Image.open("bilibili.png"))
print(pyzbar.decode(im))
# 返回的信息還是很多的
"""
[
Decoded(data=b'http://www.bilibili.com',
type='QRCODE',
rect=Rect(left=35, top=35, width=263, height=264),
polygon=[Point(x=35, y=35), Point(x=35, y=297), Point(x=297, y=299), Point(x=298, y=35)])
]
"""
# 拿到內(nèi)容
print(pyzbar.decode(im)[0].data.decode("utf-8")) # http://www.bilibili.com
兩個模塊都是可以正常解析的，以上就是python關于二維碼的一些操作。
以上就是如何用Python生成二維碼、解析二維碼的詳細內(nèi)容，更多關于Python生成二維碼、解析二維碼的資料請關注腳本之家其它相關文章！
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