| # 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 | |