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# 新表情编写指北 | |
## 表情注册 | |
meme-generator 会以包的形式加载表情,通过 `add_meme` 函数来“注册”一个表情 | |
以 `petpet` 表情为例,文件结构如下: | |
``` | |
meme_generator/memes/petpet | |
├── __init__.py # 表情制作程序 | |
└── images # 表情需要的图片文件 | |
├── 0.png | |
├── 1.png | |
├── 2.png | |
├── 3.png | |
└── 4.png | |
``` | |
在不考虑额外参数的情况下,`petpet` 表情的 `__init__.py` 编写如下: | |
```python | |
from typing import List | |
from pathlib import Path | |
from pil_utils import BuildImage | |
from PIL.Image import Image as IMG | |
from meme_generator.utils import save_gif | |
from meme_generator import add_meme | |
img_dir = Path(__file__).parent / "images" | |
def petpet(images: List[BuildImage], texts, args): | |
"""表情制作函数 | |
函数会接收 3 个参数: | |
- `images`: 传入的图片列表,类型为 `pil_utils.BuildImage` | |
- `texts`: 传入的文字列表,类型为 `str` | |
- `args`: 其他参数,类型为 `meme_generator.meme.MemeArgsModel` | |
""" | |
img = images[0].convert("RGBA").square() | |
frames: List[IMG] = [] | |
locs = [ | |
(14, 20, 98, 98), | |
(12, 33, 101, 85), | |
(8, 40, 110, 76), | |
(10, 33, 102, 84), | |
(12, 20, 98, 98), | |
] | |
for i in range(5): | |
hand = BuildImage.open(img_dir / f"{i}.png") | |
frame = BuildImage.new("RGBA", hand.size, (255, 255, 255, 0)) | |
x, y, w, h = locs[i] | |
frame.paste(img.resize((w, h)), (x, y), alpha=True) | |
frame.paste(hand, alpha=True) | |
frames.append(frame.image) | |
return save_gif(frames, 0.06) | |
add_meme( | |
"petpet", # 表情唯一名 | |
petpet, # 表情制作函数 | |
min_images=1, # 至少需要 1 张图片 | |
max_images=1, # 另有 `min_texts` 和 `max_texts` 选项来控制传入文字的数量 | |
keywords=["摸", "摸摸", "摸头", "rua"], # 关键词,填写言简意赅的词语,用于展示表情含义、方便聊天Bot调用等 | |
) | |
``` | |
通常情况下,建议每个表情一个文件夹,表情所需的图片文件等都放置于该文件夹中,方便增删表情 | |
也可以一个文件中注册多个表情,如:[gif_subtitle](../meme_generator/memes/gif_subtitle/__init__.py) | |
## 参数定义 | |
部分表情需要额外的参数。表情参数的类型定义如下: | |
```python | |
@dataclass | |
class MemeArgsType: | |
parser: MemeArgsParser # 参数解析器,将命令行形式的文本解析为字典形式,方便通过命令行使用 | |
model: Type[MemeArgsModel] # 参数模型,用于验证字典形式的参数,并传入表情制作函数 | |
instances: List[MemeArgsModel] = field(default_factory=list) # 可选,参数模型示例,推荐填写,方便生成不同参数下的预览图 | |
``` | |
以 `petpet` 表情为例,需要定义一个控制图片是否变为圆形的参数 `circle` | |
可以定义如下的 `pydantic` 模型: | |
```python | |
from pydantic import Field | |
from meme_generator import MemeArgsModel | |
class Model(MemeArgsModel): | |
circle: bool = Field(False, description="是否将图片变为圆形") | |
``` | |
定义参数时推荐使用 `Field` 定义默认值,可以定义 `description` 描述参数含义,方便生成文档 | |
同时定义如下的参数解析器: | |
```python | |
from meme_generator import MemeArgsParser | |
parser = MemeArgsParser(prefix_chars="-/") | |
parser.add_argument("--circle", "/圆", action="store_true", help="是否将图片变为圆形") | |
``` | |
以上参数解析器可以将形如 `["--circle"]` 的参数列表解析为 `{"circle": true}` 的形式,继而通过 `pydantic` 模型验证 | |
推荐在定义选项时添加自然语言风格的别名,如 `/圆`,这样可以方便聊天机器人等场合调用,比如可以解析 `摸头 /圆` 这样的文本 | |
定义好上述的 `parser` 和 `Model` 后,需要在 `add_meme` 时传入: | |
```python | |
add_meme( | |
"petpet", | |
petpet, | |
min_images=1, | |
max_images=1, | |
args_type=MemeArgsType( | |
parser, | |
Model, | |
[ | |
Model(circle=False), | |
Model(circle=True), | |
], | |
), | |
keywords=["摸", "摸摸", "摸头", "rua"], | |
) | |
``` | |
这里传入了 `circle=False` 和 `circle=True` 两个模型实例,可以在生成文档时生成不同参数时的预览图,效果如 [memes.md](memes.md#petpet) 所示 | |