Python 3: 974 Zeichen [nb]
Weiter mit dem hässlichen Stock schlagen, siehe Notizbuch auf GH-Gist . Python 3 verfügt über eine integrierte ASCII-85-Codierung, die bei der komprimierten Ausgabe hilft. Die fortschrittlicheren integrierten Kompressionsalgorithmen (LZMA) von 3 scheinen mit so kleinen Dingen nicht gut zu funktionieren.
Das Zippen ist sehr unbeständig, wenn es darum geht, Zeichen zu ändern. Es war fast versucht, etwas zu schreiben, bei dem zufällig verschiedene Namen mit einem Buchstaben für Variablen gesucht wurden, um die Größe des Zippers zu minimieren.
Python 2: 1420 1356 1085 1077 Zeichen
Ich habe das erste beim Aufruf übergebene Argument gelesen, das eine Zeichenfolge mit bis zu 106 Zeichen sein kann. Die Ausgabe ist immer ein Version 5-L QR-Code und Maske 4, was bedeutet, dass die Module 37x37 groß sind und nur ~ 5% Schaden aushalten können.
Die einzigen Abhängigkeiten des Programms sind numpy(Array-Manipulationen) und matplotlib(nur Anzeige); Alle Reed-Solomon-Codierungen, Datenpakete und Modullayouts werden im bereitgestellten Code behandelt . Für RS habe ich im Grunde genommen die Wikiversity-Funktionen beraubt ... für mich ist es immer noch eine Art Black-Box. Auf jeden Fall eine Menge über QR gelernt.
Hier ist der Code, bevor ich ihn mit dem hässlichen Stock besiege:
import sys
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# version 5-L ! = 108 data code words (bytes), 106 after metadata/packing
### RS code stolen from https://en.wikiversity.org/wiki/Reed%E2%80%93Solomon_codes_for_coders#RS_generator_polynomial
gf_exp = [1] + [0] * 511
gf_log = [0] * 256
x = 1
for i in range(1,255):
x <<= 1
if x & 0x100:
x ^= 0x11d
gf_exp[i] = x
gf_log[x] = i
for i in range(255,512):
gf_exp[i] = gf_exp[i-255]
def gf_mul(x,y):
if x==0 or y==0:
return 0
return gf_exp[gf_log[x] + gf_log[y]]
def main():
s = sys.argv[1]
version = 5
mode = 4 # byte mode
dim = 17 + 4 * version
datamatrix = 0.5 * np.ones((dim, dim))
nsym = 26
# PACK
msg = [mode * 16, len(s) * 16] + [ord(c) << 4 for c in s]
for i in range(1, len(msg)):
msg[i-1] += msg[i] // 256
msg[i] = msg[i] % 256
pad = [236, 17]
msg = (msg + pad * 54)[:108]
# MAGIC (encoding)
gen = [1]
for i in range(0, nsym):
q = [1, gf_exp[i]]
r = [0] * (len(gen)+len(q)-1)
for j in range(0, len(q)):
for i in range(0, len(gen)):
r[i+j] ^= gf_mul(gen[i], q[j])
gen = r
msg_enc = [0] * (len(msg) + nsym)
for i in range(0, len(msg)):
msg_enc[i] = msg[i]
for i in range(0, len(msg)):
coef = msg_enc[i]
if coef != 0:
for j in range(0, len(gen)):
msg_enc[i+j] ^= gf_mul(gen[j], coef)
for i in range(0, len(msg)):
msg_enc[i] = msg[i]
# PATTERN
# position marks
for _ in range(3):
datamatrix = np.rot90(datamatrix)
for i in range(4):
datamatrix[max(0, i-1):8-i, max(0, i-1):8-i] = i%2
datamatrix = np.rot90(datamatrix.T)
# alignment
for i in range(3):
datamatrix[28+i:33-i, 28+i:33-i] = (i+1)%2
# timing
for i in range(7, dim-7):
datamatrix[i, 6] = datamatrix[6, i] = (i+1)%2
# the "dark module"
datamatrix[dim-8, 8] = 1
# FORMAT INFO
L4 = '110011000101111' # Low/Mask4
ptr_ul = np.array([8, -1])
steps_ul = [0, 1] * 8 + [-1, 0] * 7
steps_ul[13] = 2 # hop over vertical timing
steps_ul[18] = -2 # then horizontal
ptr_x = np.array([dim, 8])
steps_x = [-1, 0] * 7 + [15-dim, dim-16] + [0, 1] * 7
for bit, step_ul, step_x in zip(L4, np.array(steps_ul).reshape(-1,2), np.array(steps_x).reshape(-1,2)):
ptr_ul += step_ul
ptr_x += step_x
datamatrix[tuple(ptr_ul)] = int(bit)
datamatrix[tuple(ptr_x)] = int(bit)
# FILL
dmask = datamatrix == 0.5
cols = (dim-1)/2
cursor = np.array([dim-1, dim]) # starting off the matrix
up_col = [-1, 1, 0, -1] * dim
down_col = [1, 1, 0, -1] * dim
steps = ([0, -1] + up_col[2:] + [0, -1] + down_col[2:]) * (cols/2)
steps = np.array(steps).reshape(-1, 2)
steps = iter(steps)
# bit-ify everything
msg_enc = ''.join('{:08b}'.format(x) for x in msg_enc) + '0' * 7 # 7 0's are for padding
for bit in msg_enc:
collision = 'maybe'
while collision:
cursor += steps.next()
# skip vertical timing
if cursor[1] == 6:
cursor[1] = 5
collision = not dmask[tuple(cursor)]
datamatrix[tuple(cursor)] = int(bit)
# COOK
mask4 = lambda i, j: (i//2 + j//3)%2 == 0
for i in range(dim):
for j in range(dim):
if dmask[i, j]:
datamatrix[i, j] = int(datamatrix[i, j]) ^ (1 if mask4(i, j) else 0)
# THE PRESTIGE
plt.figure(facecolor='white')
plt.imshow(datamatrix, cmap=plt.cm.gray_r, interpolation='nearest')
plt.axis('off')
plt.show()
if __name__ == '__main__':
main()
Nach:
import sys
from pylab import*
n=range
l=len
E=[1]+[0]*511
L=[0]*256
x=1
for i in n(1,255):
x<<=1
if x&256:x^=285
E[i]=x;L[x]=i
for i in n(255,512):E[i]=E[i-255]
def f(x,y):
if x*y==0:return 0
return E[L[x]+L[y]]
m=sys.argv[1]
m=[ord(c)*16 for c in'\4'+chr(l(m))+m]
for i in n(1,l(m)):m[i-1]+=m[i]/256;m[i]=m[i]%256
m=(m+[236,17]*54)[:108]
g=[1]
for i in n(26):
q=[1,E[i]]
r=[0]*(l(g)+l(q)-1)
for j in n(l(q)):
for i in n(l(g)):r[i+j]^=f(g[i],q[j])
g=r
e=[0]*134
for i in n(108):
e[i]=m[i]
for i in n(108):
c=e[i]
if c:
for j in n(l(g)):e[i+j]^=f(g[j],c)
for i in n(108):e[i]=m[i]
m=.1*ones((37,)*2)
for _ in n(3):
m=rot90(m)
for i in n(4):m[max(0,i-1):8-i,max(0,i-1):8-i]=i%2
m=rot90(m.T)
for i in n(3):m[28+i:33-i,28+i:33-i]=(i+1)%2
for i in n(7,30):m[i,6]=m[6,i]=(i+1)%2
m[29,8]=1
a=array
t=tuple
g=int
r=lambda x:iter(a(x).reshape(-1,2))
p=a([8,-1])
s=[0,1]*8+[-1,0]*7
s[13]=2
s[18]=-2
P=a([37,8])
S=[-1,0]*7+[-22,21]+[0,1]*7
for b,q,Q in zip(bin(32170)[2:],r(s),r(S)):p+=q;P+=Q;m[t(p)]=g(b);m[t(P)]=g(b)
D=m==0.1
c=a([36,37])
s=r(([0,-1]+([-1,1,0,-1]*37)[2:]+[0,-1]+([1,1,0,-1]*37)[2:])*9)
for b in ''.join('{:08b}'.format(x) for x in e):
k=3
while k:
c+=s.next()
if c[1]==6:c[1]=5
k=not D[t(c)]
m[t(c)]=g(b)
a=n(37)
for i in a:
for j in a:
if D[i,j]:m[i,j]=g(m[i,j])^(j%3==0)
imshow(m,cmap=cm.gray_r);show()
(unter Verwendung eines Tabulators als 4/8 / unabhängig von der Anzahl der Leerzeichen> = 2., nicht sicher, wie gut es kopiert)
Weil es so lange dauert, können wir es komprimieren (ich habe es woanders gemacht, habe aber vergessen, wen :(), um ein paar weitere Zeichen zu speichern, was die Gesamtsumme auf 1085 - 1077 reduziert, weil pylabes schmutzig ist:
import zlib,base64
exec zlib.decompress(base64.b64decode('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'))
Wenn Sie die letzte Zeile durch die folgende ersetzen (es werden 62 Zeichen hinzugefügt), erhalten Sie eine nahezu perfekte Ausgabe, aber die andere scannt immer noch.
figure(facecolor='white');imshow(m,cmap=cm.gray_r,interpolation='nearest');axis('off');show()
