색상 이론: 프로그래밍 방식으로 색상 활용
처음 색상 팔레트 웹사이트인 Colorify Rocks를 구축하기 시작했을 때 프로그래밍 방식 색상 조작의 토끼굴이 얼마나 깊어질지 전혀 몰랐습니다. 단순한 "색상 선택기 만들기" 프로젝트로 시작된 것이 색상 이론, 수학적 색상 공간 및 접근성 고려 사항을 통한 매혹적인 여정으로 바뀌었습니다. 오늘은 여러분의 색상 모험에 도움이 될 수 있는 몇 가지 Python 코드와 함께 이 도구를 구축하면서 배운 내용을 공유하고 싶습니다.
단지 색상일 뿐인데, 얼마나 어려울 수 있나요?
아, 저를 지나쳤어요. 당신은 얼마나 순진했는가! 나의 여정은 사람들이 색상 팔레트를 생성하고 저장할 수 있는 웹사이트를 구축한다는 단순한 목표로 시작되었습니다. 쉽지요? 16진수 코드를 잡고... 잠깐, HSL이 뭐예요? 그리고 왜 RGB가 필요한가요? 그런데 CMYK가 도대체 뭐죠?
내가 무슨 말을 하는지 보고 싶으신가요? #3B49DF
에 대한 색상 분석을 확인하세요.색상 변환을 처리하기 위해 제가 작성한 첫 번째 코드는 다음과 같습니다. 이제 그 단순함에 웃음이 나옵니다.
class Color: def __init__(self, hex_code): self.hex = hex_code.lstrip('#') # Past me: "This is probably all I need!" def to_rgb(self): # My first "aha!" moment with color spaces r = int(self.hex[0:2], 16) g = int(self.hex[2:4], 16) b = int(self.hex[4:6], 16) return f"rgb({r},{g},{b})"
모든 것이 수학이다
그러다가 색상은 기본적으로 변장된 수학일 뿐이라는 사실을 깨달은 순간이 왔습니다. 색 공간 간 변환은 고등학교 이후로 접해본 적이 없는 알고리즘에 뛰어드는 것을 의미했습니다. 코드는 다음과 같이 발전했습니다.
def _rgb_to_hsl(self): # This was my "mind-blown" moment r, g, b = [x/255 for x in (self.rgb['r'], self.rgb['g'], self.rgb['b'])] cmax, cmin = max(r, g, b), min(r, g, b) delta = cmax - cmin # The math that made me question everything I knew about colors h = 0 if delta != 0: if cmax == r: h = 60 * (((g - b) / delta) % 6) elif cmax == g: h = 60 * ((b - r) / delta + 2) else: h = 60 * ((r - g) / delta + 4) l = (cmax + cmin) / 2 s = 0 if delta == 0 else delta / (1 - abs(2 * l - 1)) return { 'h': round(h), 's': round(s * 100), 'l': round(l * 100) }
색상에는 관계가 있습니다
Colorify Rocks를 위해 만든 가장 흥미로운 기능 중 하나는 색상 조화 생성기였습니다. 색상은 음표처럼 서로 관계가 있다는 것이 밝혀졌습니다! 색상 조화를 구현한 방법은 다음과 같습니다.
def get_color_harmonies(self, color): """ This is probably my favorite piece of code in the entire project. It's like playing with a color wheel, but in code! """ h, s, l = color.hsl['h'], color.hsl['s'], color.hsl['l'] return { 'complementary': self._get_complementary(h, s, l), 'analogous': self._get_analogous(h, s, l), 'triadic': self._get_triadic(h, s, l), 'split_complementary': self._get_split_complementary(h, s, l) } def _get_analogous(self, h, s, l): # The magic numbers that make designers happy return [ self._hsl_to_hex((h - 30) % 360, s, l), self._hsl_to_hex(h, s, l), self._hsl_to_hex((h + 30) % 360, s, l) ]
접근성
색맹이 있는 사용자가 피드백을 제출했을 때 가장 놀랐습니다. 접근성을 완전히 간과했습니다! 이로 인해 색맹 시뮬레이션을 구현하게 되었습니다.
def simulate_color_blindness(self, color, type='protanopia'): """ This feature wasn't in my original plan, but it became one of the most important parts of Colorify Rocks """ matrices = { 'protanopia': [ [0.567, 0.433, 0], [0.558, 0.442, 0], [0, 0.242, 0.758] ], # Added more types after learning about different forms of color blindness 'deuteranopia': [ [0.625, 0.375, 0], [0.7, 0.3, 0], [0, 0.3, 0.7] ] } # Matrix multiplication that makes sure everyone can use our color palettes return self._apply_color_matrix(color, matrices[type])
Colorify Rocks가 성장함에 따라 디자이너들은 더 많은 기능을 요구하기 시작했습니다. 큰 것? 색상의 음영과 색조. 이로 인해 재미있는 실험이 이루어졌습니다.
def get_color_variations(self, color, steps=10): """ This started as a simple feature request and turned into one of our most-used tools """ return { 'shades': self._generate_shades(color, steps), 'tints': self._generate_tints(color, steps), 'tones': self._generate_tones(color, steps) }
위 내용은 색상 이론: 프로그래밍 방식으로 색상 활용의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 작업에 적합한 반면 C는 시스템 프로그래밍, 게임 개발 및 임베디드 시스템에 적합합니다. Python은 단순성과 강력한 생태계로 유명하며 C는 고성능 및 기본 제어 기능으로 유명합니다.

Python은 게임 및 GUI 개발에서 탁월합니다. 1) 게임 개발은 Pygame을 사용하여 드로잉, 오디오 및 기타 기능을 제공하며 2D 게임을 만드는 데 적합합니다. 2) GUI 개발은 Tkinter 또는 PYQT를 선택할 수 있습니다. Tkinter는 간단하고 사용하기 쉽고 PYQT는 풍부한 기능을 가지고 있으며 전문 개발에 적합합니다.

2 시간 이내에 Python의 기본 프로그래밍 개념과 기술을 배울 수 있습니다. 1. 변수 및 데이터 유형을 배우기, 2. 마스터 제어 흐름 (조건부 명세서 및 루프), 3. 기능의 정의 및 사용을 이해하십시오. 4. 간단한 예제 및 코드 스 니펫을 통해 Python 프로그래밍을 신속하게 시작하십시오.

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

2 시간 이내에 파이썬의 기본 사항을 배울 수 있습니다. 1. 변수 및 데이터 유형을 배우십시오. 이를 통해 간단한 파이썬 프로그램 작성을 시작하는 데 도움이됩니다.

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

Python은 웹 개발, 데이터 과학, 기계 학습, 자동화 및 스크립팅 분야에서 널리 사용됩니다. 1) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 개발 프로세스를 단순화합니다. 2) 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 Numpy, Pandas, Scikit-Learn 및 Tensorflow 라이브러리는 강력한 지원을 제공합니다. 3) 자동화 및 스크립팅 측면에서 Python은 자동화 된 테스트 및 시스템 관리와 같은 작업에 적합합니다.
