文章目錄
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- 前言
- PyQt5界面設計
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- 使用Qt Designer繪制界面
- 視訊部件插入小技巧
- 解碼器下載下傳
- 功能實作
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- trace.moe API介紹與視訊
- 使用Nuitka打包成exe檔案
前言
喜歡看動漫的朋友們大概都能體會到一個難受的事情，就是在論壇或者群聊裡面看到一張動漫截圖，很想知道它的出處，但百度搜了一圈卻也沒有一個可靠結果，就很郁悶。今天就來帶大家用Python做一個簡單的“以圖搜番”小應用。應用本身的實作不是很難的事情，其實就是調用别人的API接口來實作，主要目的還是通過這個案例來學習以下内容：
- 學習如何用PyQt5做使用者互動界面（UI）；
- 學習如何使用Nuitka打包程式為exe檔案；
PyQt5界面設計
如果用 Python 語言開發 跨平台 的圖形界面的程式，主要有3種選擇：
- Tkinter：基于Tk的Python庫，這是Python官方采用的标準庫，優點是作為Python标準庫、穩定、釋出程式較小，缺點是控件相對較少。
- wxPython：基于wxWidgets的Python庫，優點是控件比較豐富，缺點是穩定性相對差點、文檔少、使用者少。
- PyQt5（或者PySide2）：基于Qt 的Python庫，優點是控件比較豐富、跨平台體驗好、文檔完善、使用者多。缺點是庫比較大，釋出出來的程式比較大。
本教程使用的就是PyQt5，它是Digia的一套Qt5應用架構與python的結合，同時支援2.x和3.x。本教程使用的是3.x。Qt庫由Riverbank Computing開發，是最強大的GUI庫之一 ，官方網站：https://www.riverbankcomputing.com/software/pyqt/。
PyQt5是由一系列Python子產品組成。超過620個類，6000函數和方法。能在諸如Unix、Windows和Mac OS等主流作業系統上運作。PyQt5有兩種證書，GPL和商業證書。
安裝方法：
pip install PyQt5
使用Qt Designer繪制界面
在設計一個圖形化界面的應用時，我們需要先繪制出其大緻布局，可以在草稿紙上勾勒一下，然後通過PyQt5中的Qt Designer應用來設計，它的檔案名叫
designer.exe
，找不到位置可以在本地檔案中搜尋一下：
下圖為本應用的一個界面初步設計，通過标注的四個區域互相配合，即可完成一個UI設計，該工程會儲存為一個
.ui
字尾名的UI檔案，最好放在Python代碼檔案一起。本次界面設計并不複雜，兩個按鈕，一個打開圖檔，另一個點選後開始查詢；一個QComboBox部件，用于選擇備選結果；一個圖檔顯示區域，顯示打開的查詢圖檔，一個結果顯示區域，顯示查詢結果具體内容。界面下面是視訊顯示區域，即該圖檔出現在原動畫中的視訊片段。
具體的Qt Designer基本使用方法我就不在這裡展開了，如果你第一次用，可以參考這個入門視訊教程：https://www.bilibili.com/video/BV1cJ411R7bP ，講得還挺好，我就是跟着這個視訊入門學習的。它的文字版教程在這裡：http://www.python3.vip/tut/py/gui/qt_01/
我是使用的VSCode編輯器，推薦一個插件——PYQT Integration，可以随時預覽UI界面和編輯UI界面，也很友善把UI檔案轉換成Python代碼。
視訊部件插入小技巧
在UI界面中加一個視訊顯示部分我花了不少時間去研究，主要因為Qt Designer中沒有視訊播放器的小部件，于是我就有點懵了，雖然可以直接編輯Python代碼來弄，但為了統一流程，還是希望能在Qt Designer中布置好。經過一番研究，總結以下方法:
第一步：拖拽一個Containers中的Widget到編輯界面；
第二步：選擇Widget部件，右鍵選擇“提升為…（Promote to …）”;
第三步：設定“提升的類名稱”為
QVideoWidget
，“頭檔案”為
PyQt5.QtMultimediaWidgets
[外鍊圖檔轉存失敗,源站可能有防盜鍊機制,建議将圖檔儲存下來直接上傳(img-i5MSN0LQ-1593942714477)(http://img.wildwind0.com/202020051143-r.png)]
第四步：點選添加，然後點選提升。
反應到編譯的Python代碼中，其實就是增加了一句
from PyQt5.QtMultimediaWidgets import QVideoWidget
在使用時，可以參考下面代碼使用（僅僅是一個示例），此處僅僅播放視訊，沒有暫停、顯示進度條等功能，如需增加，可以參考這篇教程：https://stackoverflow.com/questions/57842104/how-to-play-videos-in-pyqt
from PyQt5.QtMultimedia import QMediaContent, QMediaPlayer
# 首先初始化一個mediaPlayer
self.mediaPlayer = QMediaPlayer(None, QMediaPlayer.VideoSurface)
self.mediaPlayer.setVideoOutput(self.ui.VideoDisplay)
# 在需要使用這個mediaPlayer的函數中，從本地打開視訊并播放
self.mediaPlayer.setMedia(QMediaContent(QUrl.fromLocalFile(file_name)))
self.mediaPlayer.play()
解碼器下載下傳
另外，需要下載下傳一個解碼器，不然播放mp4視訊的時候會如下圖一樣報錯。解碼器的話下載下傳安裝 LAV 解碼器就好，下載下傳位址：LAV 0.74.1: Installer (both x86/x64)
功能實作
trace.moe API介紹與視訊
它背後的實作依靠的是大資料+基于内容的圖像檢索（Content-based image retrieval ，CBIR），“基于内容”意味着搜尋分析圖像的内容，而不是與圖像相關的中繼資料，如關鍵字、标簽或描述。術語“内容”在這個上下文中可能指的是顔色、形狀、紋理或任何其他可以從圖像本身衍生出來的資訊。CBIR使用起來比較友善，因為它不需要标注資訊，而純粹依賴中繼資料的搜尋依賴于标注的品質和完整性。wikipedia上有列出很多CBIR engines，trace.moe則使用了Lire。對于圖像的描述，trace.moe則僅僅使用了顔色布局（Color Layout ）。另一方面就是大資料，其背後的資料支撐為30096小時的視訊内容（大約26億幀），來自于3194部動畫，大約18.1 TB大小。7.46億幀索引(重複資料删除後)，資料庫大小為140 GB。具體實作細節可以參考：trace.moe slide和trace.moe github 項目。
如果你不關心實作細節，可以直接看下面的API接口使用。
import requests
img_path = 'xxx.png'
traceMoe_api = "https://trace.moe/api/search"
files = {"image": ('anime.png', open(img_path, 'rb'))}
res = requests.post(traceMoe_api, files=files)
傳回一個json結果，内容如下：
其中docs則包含了可能的結果，其内容如下：
得到這些内容後，就可以下載下傳對應的視訊片段：
url = f"https://trace.moe/preview.php?anilist_id={item['anilist_id']}&file={item['filename']}&t={item['at']}&token={item['tokenthumb']}"
video = requests.get(url)
with open(item['filename'], 'wb') as f:
f.write(video.content)
當然，也不是每天無限制請求的，普通使用者每天隻能查詢150次
使用Nuitka打包成exe檔案
Nuitka的作用是将Python程式轉換成C語言的可執行elf檔案。這樣在運作時就可以享受到C語言處理過程中的優化，提高速度。經測試，Nuitka打包後的exe比Pyinstaller打包後的exe運作速度提升30%，PyQT5的UI檔案轉換成py檔案轉換成C語言後，界面秒開呀。
第一步：下載下傳MinGW64 8.1，解壓檔案到C槽根目錄，并将bin路徑加入到環境變量中。然後安裝Nuitka：
pip install nuitka
；
]
這樣就表示成功了：
import的系統庫，使用python3x.dll來執行，其他自己實作的UI界面和資料庫的連接配接以及函數和功能實作，需要加密（反編譯）和快速反應的，使用者的體驗就在這裡，這部分借助Nuitka來實作。
以下是Nuitka的關鍵指令段：
–nofollow-imports #所有的import全部不使用，交給python3x.dll執行
–follow-import-to=need #need為你需要編譯成C/C++的py檔案夾命名
——引用自：Python打包exe(32/64位)-Nuitka再下一城
第二步：調試階段，逐個加入所需的輪子檔案：
首先運作
nuitka --standalone --mingw64 --show-memory --show-progress --nofollow-imports --plugin-enable=qt-plugins --follow-import-to=need --output-dir=output app_main.py
[外鍊圖檔轉存失敗,源站可能有防盜鍊機制,建議将圖檔儲存下來直接上傳(img-oU533ih4-1593942714480)(http://img.wildwind0.com/202020051445-y.png)]
然後運作output\app_main.dist中的app_main.exe，逐個找到缺的輪子的檔案，并加入到output\app_main.dist目錄下，如下圖，表明缺少
requests
等庫，則可以利用Everything，XSearch等軟體快速定位檔案所在地（關注公衆号：野風同學，回複“檔案查找”即可擷取軟體）。加到可以運作為止。記住把這些庫檔案單獨另外找一個檔案夾放着，後面需要複制到正式輸出的檔案夾中。
第三步：生成階段，
運作
nuitka --standalone --windows-disable-console --mingw64 --nofollow-imports --show-memory --show-progress --plugin-enable=qt-plugins --follow-import-to=need --recurse-all --output-dir=output app_main.py
，然後将剛剛找到庫檔案複制到app_main.dist檔案夾下。這樣就基本完成了打包，進入app_main.dist中，點選app_main.exe即可運作（前提是安裝了LAV 解碼器，不然視訊不會顯示！）。
下面示範一下：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/156851623
本文Python源碼及exe打包後的軟體，關注我的公衆号“野風同學”，回複“以圖搜番”即可擷取。
一個程式員的自我成長之路，持續分享機器學習基礎與應用、LeetCode面試算法和Python基礎與應用等技術幹貨文章，同時也經常推薦高品質軟體工具、網站和書籍。