第詳解Python如何生成優(yōu)雅的二維碼目錄一、使用MyQR生成二維碼（1）模塊安裝（2）生成一個圖像二維碼二、使用qrcode生成二維碼（1）模塊安裝（2）更準確的生成二維碼（3）讀取二維碼中的數(shù)據(jù)二維碼作為一種信息傳遞的工具，在當今社會發(fā)揮了重要作用。從手機用戶登錄到手機支付，生活的各個角落都能看到二維碼的存在，那么我們?nèi)绾巫约荷梢粋€二維碼呢？如果使用Python，我們可以很快的生成一個二維碼，我們可以自己定義二維碼包含的信息。這些信息可以是文字、圖片，也可以是網(wǎng)站。下面我們就來看看如何生成一個二維碼。

一、使用MyQR生成二維碼

生成二維碼的方式多種多樣，我們先來看看使用MyQR模塊如何生成一個二維碼。

（1）模塊安裝

在開始使用之前我們需要先安裝該模塊。這里使用pip直接下載，這里選用的是國內(nèi)的源：

pipinstall-i/simple/myqr

安裝完成后我們就可以開始使用了。先生成一個最簡單的二維碼：

fromMyQRimportmyqr#注意區(qū)分大小寫

myqr.run(words='Donotgogentleintothatgoodnight!')#生成二維碼

在我們運行這個程序后，py文件同目錄下會生成圖片qrcode.png，該圖片就是我們的二維碼圖片，掃出來就是我們上面設置的文本信息了。

（2）生成一個圖像二維碼

我們?nèi)粘Ｉ钪械亩S碼都比較單調(diào)，有純二維碼，整個二維碼只有黑白方塊；也有帶圖片的二維碼，通常是在二維碼中心放置一個圖片，而我們現(xiàn)在要做的是一個整體是一張圖片的二維碼。也就是將一張圖片作為背景。這種二維碼實現(xiàn)起來也非常簡單：

fromMyQRimportmyqr

myqr.run(

words='',#包含信息

picture='lbxx.jpg',#背景圖片

colorized=True,#是否有顏色，如果為False則為黑白

save_name='code.png'#輸出文件名

生成二維碼效果如下：

可以看到，這里我們二維碼包含的信息是一個網(wǎng)址，這個時候我們掃描二維碼會直接跳轉(zhuǎn)網(wǎng)頁。代碼一樣我們只需要將picture參數(shù)設置為一張動圖，另外輸出文件后綴改為gif即可：

二、使用qrcode生成二維碼

qrcode同樣是一個便捷的工具，使用該模塊我們也能夠很快的實現(xiàn)二維碼的生成。

（1）模塊安裝

這里同樣使用pip安裝，我們在命令行窗口執(zhí)行下列語句：

pipinstall-i/simple/qrcode

安裝完成后我們就可以開始生成我們的第一個二維碼了：

importqrcode

img=qrcode.make('')

img.save('qrcode.jpg')

在我們調(diào)用save方法后，項目下就會生成一張qrcode.png圖片，該圖片就是我們的二維碼圖片，我們掃出來同樣是直接跳轉(zhuǎn)網(wǎng)頁。

（2）更準確的生成二維碼

除了上面的方式，我們還可以通過QRCode類來生成二維碼，這種方式我們可以控制二維碼的更多信息：

fromqrcodeimportQRCode

qr=QRCode()#創(chuàng)建二維碼對象

qr.add_data('')#設置二維碼數(shù)據(jù)

img=qr.make_image()#創(chuàng)建二維碼圖片

img.save('qrcode.png')#保存二維碼圖片

通過這種方式我們同樣可以生成一個二維碼，當然我們還可以豐富一下：

importqrcode

qr=qrcode.QRCode(

version=5,#二維碼的大小，取值1-40

box_size=10,#二維碼最小正方形的像素數(shù)量

error_correction=qrcode.constants.ERROR_CORRECT_H,#二維碼的糾錯等級

border=5#白色邊框的大小

qr.add_data('')#設置二維碼數(shù)據(jù)

img=qr.make_image()#創(chuàng)建二維碼圖片

img.save('qrcode.png')#保存二維碼

其中version包含了大小信息，當設置為1時，生成一個12x12大小的二維碼，單位為box_size個像素。

我們可以將version設置為None，并添加一句qr.make(fit=True)，這樣程序會自動生成大小合適的二維碼。

另外error_correction為糾錯等級的設置，糾錯等級是什么這就是關(guān)于二維碼本身的知識了。

ERROR_CORRECT_L：大約7%或更少的錯誤能被糾正。ERROR_CORRECT_M（默認）：大約15%或更少的錯誤能被糾正。ROR_CORRECT_H：大約30%或更少的錯誤能被糾正。

上面是可以供我們選擇的幾個內(nèi)置常數(shù)。

（3）讀取二維碼中的數(shù)據(jù)

上面我們一直在講如何生成二維碼，但是我們?nèi)吮旧硎菬o法讀取二維碼中的信息，這就要借助我們的設備了。在Python中，我們可以通過pyzbar模塊來識別二維碼的識別，當然還有其它方法，這里我們使用pyzbar看看應該如何識別二維碼，首先我們需要安裝模塊：

pipinstall-i/simple/pyzbar

另外我們需要安裝opencv模塊：

pipinstall-i/simple/opencv-python

之后就可以開始識別二維碼了：

importcv2

frompyzbarimportpyzbar

im=cv2.imread('qrcode.png')#讀取二維碼

data=pyzbar.decode(im)#解析二維碼

print(data)

我們使用如下圖片作為測試：

其中包含的信息為，我們看一下輸出結(jié)果：

[Decoded(data=b,type=QRCODE,rect=Rect(left=5,top=5,width=29,height=29),polygon=[Point(x=5,y=5),Point(x=5,y=34),Point(x=34,y=34),Point(x=34,y=5)])]

顯然是我們看不懂的東西，但是我們在里面看到了的字樣，我們可以通過如下方式解析出內(nèi)容：

importcv2

frompyzbarimportpyzbar

im=cv2.imre