python使用qrcode生成二维码

1. 生成二维码

   qr = qrcode.QRCode(version=2,error_correction=qrcode.constants.ERROR_CORRECT_H ,box_size=10, border=4)
   # add_data方法将数据添加到二维码中
   qr.add_data('Hello, world!')
   #使用make方法生成二维码。
   qr.make(fit=True)
   

   • version参数指定QR码的版本。
   • error_correction指定二维码校验级别
     • ERROR_CORRECT_L：大约7%或者更少的错误会被更正。
     • ERROR_CORRECT_M：默认值，大约15%或者更少的错误会被更正。
     • ERROR_CORRECT_Q：大约25%或者更少的错误会被更正。
     • ERROR_CORRECT_H：大约30%或者更少的错误会被更正。
   • box_size参数指定每个模块的像素大小
   • border参数指定二维码周围的边框宽度。
2. 将二维码渲染为图像

   # make_image方法将二维码渲染为图像
   img = qr.make_image(fill_color="red", back_color="white")
   #将二维码保存为PNG文件
   img.save('demo.png')
   

   • fill_color参数指定二维码的颜色
   • back_color参数指定背景颜色
3. 自由调整边框像素值、二维码颜色等内容，设置二维码内容为
   https://github.com/

   # 创建一个QRCode对象
   qr = qrcode.QRCode(version=1, box_size=10, border=4)
   # 设置数据
   data = "https://github.com/"
   qr.add_data(data)
   # 编译并生成二维码图像
   qr.make(fit=True)
   img = qr.make_image(fill_color="red", back_color="white")
   # 修改边框像素值
   border_pixels = 15
   img_with_border = img.crop(
   (0, 0, img.size[0], img.size[1])).resize(
   # border_pixels 是一个代表边框像素数的变量。
   (img.size[0] + border_pixels * 4,
    img.size[1] + border_pixels * 6)
   ).convert('RGB')
   # 修改二维码颜色
   # 转换为 RGBA 模式。
   img_with_border = img_with_border.convert("RGBA")
   data = img_with_border.getdata()
   new_data = []
   for item in data:
   	#判断该像素点的颜色是否为黑色。如果是黑色，就将其修改为蓝色。
   	#这里的RGB值(0, 0, 255)表示蓝色。在将黑色修改为蓝色时，
   	#还保留了原有的透明度值。
   	if item[0] == 0 and item[1] == 0 and item[2] == 0:
       	# 将黑色修改为蓝色
   		# item代表一个像素点的颜色值，
   		#是一个四元组(R, G, B, A)，其中A代表该像素点的透明度值。
       	# 分别是红色（R）、绿色（G）、蓝色（B）和透明度（A）。
       	#因此，item[3]表示获取该像素点颜色值的第4个分量，
       	#即透明度（A）的值。
       	new_data.append((0, 0, 255, item[3]))
   	else:
       	new_data.append(item)
   #调用putdata()方法，将修改后的像素序列应用到二维码图像中
   img_with_border.putdata(new_data)
   # 保存二维码图像
   img_with_border.save("demo2.png")
   

   • crop() 方法接受一个元组作为参数，包含四个整数值，分别表示左上角和右下角的坐标，即 (left, upper, right, lower)。
   • size 属性，它是一个包含两个元素的元组，第一个元素表示图像的宽度，第二个元素表示图像的高度 。
   • resize() 方法也接受一个元组作为参数，包含两个整数值，分别表示缩放后的宽度和高度。