1.Lottie-前端实现AE动效
2.一篇文章教会你利用Python网络爬虫获取Mikan动漫资源
3.python爬取动漫无法用request找到链接？
4.AnimeGANv2复现动漫风格迁移
5.动漫文件中的动漫动漫BIG5和GB是什么意思?

Lottie-前端实现AE动效

       阅读时间 ~min 本文转载自：TAFE - 腾讯动漫前端开发团队，原文链接： 人类身份验证 - SegmentFault

       项目背景

       为了提升用户体验，生成生成项目加入了微交互动画。源码源码用之前动画流程是动漫动漫通过设计输出合成的雪碧图，前端通过序列帧实现动画效果，生成生成如图：

       序列帧：

       动画效果：

       帧动画的源码源码用wpf小游戏源码缺点和局限性明显，合成的动漫动漫雪碧图文件大，且在不同屏幕分辨率下可能会失真。生成生成调研发现，源码源码用Lottie是动漫动漫个简单、高效且性能高的生成生成动画方案。

       Lottie是源码源码用可应用于Android, iOS, Web和Windows的库，通过Bodymovin解析AE动画，动漫动漫并导出可在移动端和web端渲染动画的生成生成json文件。设计师用AE制作动画，源码源码用再用Bodymovin导出相应json文件，前端使用Lottie库实现动画效果。

       Bodymovin插件的安装与使用

       打开输出目录会看到生成的JSON文件，若动画里导入了外部，则会在images中存放JSON中引用的。

       前端使用lottie

       静态URL cdnjs.com/libraries/lot...

       NPM

       调用loadAnimation

       vue-lottie

       也可以在vue中使用lottie

       loadAnimation参数

       container

       用于渲染动画的HTML元素，需确保在调用loadAnimation时该元素已存在

       renderer

       渲染器，可选值为'svg'（默认值）/'canvas'/'html'。狂风红角鹗源码svg支持的功能最多，但html的性能更好且支持3d图层。各选项值支持的功能列表在此

       loop

       默认值为true。可传递需要循环的特定次数

       autoplay

       自动播放

       path

       JSON文件路径

       animationData

       JSON数据，与path互斥

       name

       传递该参数后，可在之后通过lottie引用该动画实例

       rendererSettings

       可传递给renderer实例的特定设置，具体可看

       Lottie动画监听

       Lottie提供了用于监听动画执行情况的事件：可使用addEventListener监听事件

       控制动画播放速度和进度

       可使用anm.pause和anm.play暂停和播放动画，调用anm.stop则会停止动画播放并回到动画第一帧的画面。

       使用anm.setSpeed(speed)可调节动画速度，而anm.goToAndStop(value, isFrame)和anm.goToAndPlay可控制播放特定帧数，也可结合anm.totalFrames控制进度百分比，比如可传anm.totalFrames - 1跳到最后一帧。

       这样的好处是可以把相关联的JSON文件合并，通过anm.goToAndPlay控制动画状态的切换，如下图中一个JSON文件包含了2个动画状态的数据：

       资源

       JSON文件里assets设置了对的引用：

       若想统一修改静态资源路径或者设置成绝对路径，可在调用loadAnimation时传入assetsPath参数：

       功能支持列表

       即使用bodymovin成功输出了JSON文件（没有报错），也会出现动效不如预期的情况，比如这是在AE中构建的形象图：

       但在页面中渲染效果是这样的：

       这是因为使用了不支持的Merge Paths功能

       因此对设计师而言，创建Lottie动画和往常制作AE动画有所不同，此文档记录了Bodymovin支持输出的AE功能列表，动画制作前需跟设计师沟通好，根据动画加载平台来确认可使用的遥感深度学习源码AE功能。

       尽量遵循官方文档里对设计过程的指导和建议：预览效果

       由于以上所说的功能支持问题会导致输出动画效果不确定性，设计师和前端之间有个动画效果联调的过程，为了提高联调效率，设计师可先进行初步的效果预览，再把文件交付给前端。

       方法1:输出预览HTML文件

       渲染前设置所要渲染的文件

       勾选☑️Demo选项

       在输出的文件目录中就可找到可预览的demo.html文件

       方法2:LottieFiles分享平台

       把生成的JSON文件传到LottieFiles平台，可播放、暂停生成文件的动画效果，可设置图层颜色、动画速度，也可以下载lottie preview客户端在iOS或Android机子上预览。

       LottieFiles平台还提供了很多线上公开的Lottie动画效果，可直接下载JSON文件使用

       交互hack

       Lottie的不足之处是没有对应的API操纵动画层，若想做更细化的动画处理，只能直接操作节点来实现。比如当播放完左图动画进入惊讶状态后，若想实现右图随鼠标移动而控制动画层的简单效果：

       开启调试面板可以看到，lottie-web通过使用标签的transform属性来控制动画：

       当元素已添加到DOM节点，找到想要控制的标签，提取其transform属性的矩阵值，并使用 rematrix解析矩阵值。

       监听鼠标移动，复制源码教程视频设置新的transform属性值。

       进一步优化

       看到一个方法，在AE中将图层命名为#id格式，生成的SVG相应的图层id会被设置为id，命名为.class格式，相应的图层class会被设置为class

       试了下的确可以，如下图，因此可通过这个方法快速找到需要操作的动画层，进一步简化代码：

       小结

       Lottie的缺点在于若在AE动画制作的过程不注意规范，会导致数据文件大、耗内存和性能的问题；Lottie-web的官方文档不够详尽，例如assetsPath参数是在看源码的时候发现的；开放的API不够齐全，无法很灵活地控制动画层。

       而优点也很明显，Lottie能帮助提高开发效率，精简代码，易于调试和维护；资源文件小，输出动画效果保真；跨平台——Android, iOS, Web和Windows通用。

       总的来说，Lottie的引用可以替代传统的GIF和帧动画，灵活利用好提供的属性和方法可以控制动画的播放，但需注意规范设计和开发的兰考溯源码燕窝流程，才可以更高效地完成动画的制作与调试。

一篇文章教会你利用Python网络爬虫获取Mikan动漫资源

       获取Mikan动漫资源的Python爬虫实战

       本文将指导你如何利用Python编写网络爬虫，从新一代动漫下载站Mikan Project获取最新动漫资源。目标是通过Python库requests和lxml，配合fake_useragent，实现获取并保存种子链接。

       首先，项目的关键在于模拟浏览器行为，处理下一页请求。通过分析网页结构，观察到每增加一页，链接中会包含一个动态变量。使用for循环构建多个请求网址，进行逐一抓取。

       在抓取过程中，注意反爬策略，如设置常规的。不断实践和学习，才能真正理解和掌握这些技能。期待你在动漫资源的世界里畅游，分享给更多人。

python爬取动漫无法用request找到链接？

       你爬取的确实是源代码

       F看element的是js模板动态生成的。

       给个提示，源码的最底部有 "var DATA =" 这个后面跟的一堆数据存的才是你需要的

AnimeGANv2复现动漫风格迁移

       前几天，我看到了一篇关于AnimeGANv2复现的博客，觉得这个项目非常有趣，因此决定进行一次复现。在进行复现的过程中，我遇到了一些问题，现在我将这些问题分享给大家。

       项目获取的方式有两种：首先，你可以通过Git Bash将代码克隆下来，或者直接在GitHub上下载压缩包并保存。

       为了搭建环境，我使用了Python社区版、PyTorch、CUDA、cudnn以及Anaconda。以下是具体的配置步骤：

       1. 首先下载并安装Anaconda，网上有许多教程可以参考。

       2. 创建一个新的虚拟环境。

       3. 下载适用于你电脑的CUDA和cudnn版本。

       4. 访问PyTorch官网获取对应版本的安装命令。

       5. 打开Anaconda Prompt，输入activate [你的环境名称]激活环境，然后输入安装PyTorch的命令。

       6. 接着，在Anaconda Navigator中找到新创建的环境，并安装OpenCV。

       7. 安装Python社区版后，打开文件。

       配置完成后，我们就可以进行项目运行了。在博客中提到可以直接输入命令，但在实际操作中我遇到了一些问题：

       1. 大小问题，博客中没有明确提及这一点。代码并未对图像进行预处理，我最初以为代码中包含了这个步骤，结果却因为大小过大而导致显存不足。越大，需要的显存越多。因此，在输入时需要进行裁剪（如果你的预算允许的话）。如果仍然遇到显存不足的情况，建议使用CPU。

       2. 输入命令时，需要指定目录，这里的目录指的是文件夹而非单个图像。

       3. 模型文件的路径在源码中默认存在一些问题，代码中的默认路径并不存在，所以需要更改所有路径。模型文件共有四个权重文件，你可以根据个人喜好选择使用。

       建议大家先进行初步的配置并尝试运行，避免每次遇到问题都需重新配置，这样会比较麻烦。

       我复现的结果如下：

       原：...

       处理后的：...

       总体而言，这个项目非常有趣，我计划后续对视频进行处理，并对代码进行优化。如果有任何问题，欢迎在评论区留言。这篇文章使用了Zhihu On VSCode进行创作和发布。

动漫文件中的BIG5和GB是什么意思?

       动漫文件中的BIG5和GB分别代表两种中文编码标准。

       BIG5，正式名称为《大五码》，是使用繁体中文（正体中文）社区中最常用的电脑汉字字符集标准，共收录,个汉字。BIG5源码系以繁体中文字符集作为编码的基础，对繁体中文字符进行系统的整理与分类，其共收字,个，并不包括其他如标点、符号、数字、英文等字符。其编码范围从0x至0xFEFE，共使用,个编码空间中的,个编码。

       而GB，即GB，又称为GB-，是中国国家强制标准《信息交换用汉字编码字符集·基本集》的代号，由中国国家标准总局发布，年5月1日开始实施，是中国国家强制标准。它共收录个汉字和非汉字字符，其中汉字包括一级常用汉字个，二级次常用汉字个；非汉字字符包括拉丁字母、希腊字母、日文平假名及片假名字母、俄语西里尔字母等。其编码范围从0xA1A1至0xF7FE，共使用,个编码空间中的,个编码。

       在动漫文件中，这两种编码标准可能会被用来处理中文字符，确保在不同的设备和系统中都能正确显示。不同的编码标准可能会导致文件大小和兼容性上的差异，因此在处理或分享动漫文件时，了解并选择合适的编码标准是很重要的。

       总的来说，BIG5和GB都是用于处理中文字符的编码标准，它们在动漫文件中可能会用于确保中文字符的正确显示和处理。对于涉及中文的动漫制作和分享，选择合适的编码标准是非常关键的。