爬取的woff字型動態變化，且字型座標會隨機偏移一點點（如下圖1.woff和2.woff），無法形成統一的'unicode——字型座標矩陣'對映，只能求兩矩陣的相識度，這裡使用距離相識度(參考機器學習knn分類演算法概念）。
放大後兩者是有區別的：
解決辦法：
以2.woff為標準，人為設定基礎矩陣字型對映，然後讀取1.woff，按字型座標資訊與2.woff的最大相識度求出1.woff的字型對映表。
from fonttools.ttlib import ttfont
import numpy as np```
```# 比較兩個陣列的歐式距離
def compare_axis(axis1, axis2):
# 以座標（0，0）補填空缺
if len(axis1) < len(axis2):
axis1.extend([0, 0] for _ in range(len(axis2) - len(axis1)))
elif len(axis2) < len(axis1):
axis2.extend([0, 0] for _ in range(len(axis1) - len(axis2)))
# 將列表轉換為 numpy 中的陣列
axis1 = np.array(axis1)
axis2 = np.array(axis2)
# 計算並返回歐式距離
return np.sqrt(np.sum(np.square(axis1 - axis2)))```
```# 讀取font資訊
def read_font(path):
''':param path: 檔案路徑
:return: 讀取後的unicode；字型矩陣對映字典
'''font = ttfont(path)
series = font.getglyphnames()
arr_dict = {}
for i in series:
arr_dict[i] = list(font['glyf'][i].coordinates)
del arr_dict['.notdef']
return arr_dict```
# 解析woff檔案，返回解析後對映字典
```def parse_font_code(woff_path):
''':param woff_name: 傳入待解碼woff檔案路徑
:return: 解碼後的
'''# 生成基礎矩陣字型對映
base_dict =
base_code_dict = read_font('2.woff')
new_code_dict = read_font(woff_path)
# print(new_code_dict)
res_dict = {}
for new_k, new_v in new_code_dict.items():
res = float('inf')
for base_k, base_v in base_code_dict.items():
dis = compare_axis(new_v, base_v)
if dis < res:
res = dis
res_dict[new_k] = base_k
for i, v in res_dict.items():
res_dict[i] = base_dict[v]
return res_dict```
```if __name__ == '__main__':
print(parse_font_code('1.woff'))```
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