如今二維碼可以說遍及了我們生活的各個角落，基本上我們的衣食住行都會見到二維碼的身影。Python 用于生成及解析二維碼的庫為：qrcode、myqr 和 zxing，安裝通過 pip install qrcode/myqr/zxing 即可。

生成

生成二維碼的 Python 庫為：qrcode、myqr，接下來我們通過示例來看一下。

1. 方式一

qrcode 庫可以生成一些相對簡單的二維碼，優勢是速度快、占用空間小，便于在線生成，以掃描二維碼跳轉某地址為例來看一下。

import qrcode ? # 二維碼內容（鏈接地址或文字） data = 'https://www.baidu.com/' # 生成二維碼 img = qrcode.make(data=data) # 顯示二維碼 img.show() # 保存二維碼 # img.save('qr.jpg')

效果如下：

我們可以看出上面的是最基本的二維碼，下面我們對它進行一下簡單的美化。

import qrcode ? ''' version：二維碼的格子矩陣大小，可以是 1 到 40，1 最小為 21*21，40 是 177*177 error_correction：二維碼錯誤容許率，默認 ERROR_CORRECT_M，容許小于 15% 的錯誤率 box_size：二維碼每個小格子包含的像素數量 border：二維碼到圖片邊框的小格子數，默認值為 4 ''' qr = qrcode.QRCode(version=2,error_correction=qrcode.constants.ERROR_CORRECT_L,box_size=15,border=3, ) # 二維碼內容 data = 'https://www.baidu.com/' qr.add_data(data=data) # 啟用二維碼顏色設置 qr.make(fit=True) img = qr.make_image(fill_color='blue', back_color='white') # 顯示二維碼 img.show()

效果如下：

2. 方式二

如果我們想要生成更加炫酷的二維碼可以使用 myqr 庫，但它同樣有缺點，就是不適合在線使用。

普通樣式

我們先生成一個基本二維碼。

from MyQR import myqr ? ''' words：內容 version：容錯率 save_name：保存的名字 ''' myqr.run(words='https://www.baidu.com/',version=1,save_name='myqr.png')

效果如下：

帶圖樣式

我們接著生成一個帶圖二維碼。

from MyQR import myqr ? ''' picture：生成二維碼用到的圖片 colorized：False 為黑白，True 為彩色 ''' myqr.run(words='https://www.baidu.com/',version=1,picture='bg.jpg',colorized=True,save_name='pmyqr.png')

效果如下：

動態樣式

最后我們生成一個動態二維碼。

from MyQR import myqr ? myqr.run(words='https://www.baidu.com/',version=1,picture='my.gif',colorized=True,save_name='myqr.gif')

效果如下：

解析

zxing 庫是用來解析二維碼的，我們通過示例來看一下。

import zxing ? reader = zxing.BarCodeReader() barcode = reader.decode('myqr.gif') print(barcode.parsed)

如果我們需要對現有二維碼進行美化，只需如下兩步即可。

• 對現有二維碼進行解析獲取解析內容
• 利用解析的內容生成新的二維碼

比如以如下二維碼為例，我們對其解析并生成新的二維碼。

import zxing from MyQR import myqr ? reader = zxing.BarCodeReader() barcode = reader.decode('gzh.jpg') myqr.run(words=str(barcode.parsed),version=1,picture='my.gif',colorized=True,save_name='gmyqr.gif')

效果如下：

這樣我們會發現掃描原二維碼與新生成的二維碼具體相同的效果。

在公眾號 Python小二 后臺回復 qrcode 獲取源碼

總結

以上是生活随笔為你收集整理的如何用 Python 生成炫酷二维码及解析的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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