标签云(Tag Cloud)常见于各种博客站点中,标签有利于网站内容分类,还可以用于相关性内容推荐。近日笔者有空把个人的开源博客Django_blog添加了一个新功能--标签云。
实现原理
标签云最终展现出来的效果其实是由两个HTML参数来控制的,分别是:font-size和color,如:
<a href="http://foofish.net/blog/tag/django" rel="external nofollow" style="font-size:24px; color:#4f4f4f">django</a>
标签关联的文章越多,表示这个标签被引用的次数越大,font-size的值也越大,color的颜色越深。考虑到体验效果,font-size不能随着的标签的引用次数的增大而无限增大,否则页面显得非常丑陋。因此会把font-size控制在某个区间,同理color也是在一个区间中。
这里我把font-size设置在12到33之间数组FONT_SIZES,标签的font-size属性只能是里面的一个值,COLORS是与FONT_SIZES对应的一个数组,12对应#ccc,15对应#adadad,以此类推。
MIN_FONT_SIZE = 12 # 最小尺寸 MAX_FONT_SIZE = 33 # 最大尺寸 FONT_SIZES = [MIN_FONT_SIZE, 15, 18, 21, 24, 27, 30, MAX_FONT_SIZE] COLORS = ['#ccc', "#adadad", '#8e8e8e', '#6f6f6f', '#4f4f4f', '#303030', '#111', '#000']
现在关键问题就是如何根据标签的引用次数(tag_ref_count)来确定它的font-size。一旦font-size了,color也随之确定。要想标签的font-size能够均匀分布在数组FONT_SIZES中,那么要遵循的一个原则就是,随着次数的增加其font-size的取值也增加,而且引用次数最少的标签使用MIN_FONT_SIZE,引用次数最多的标签使用MAX_FONT_SIZE。
因此有一个公式,MIN_FONT_SIZE + n*step = MAX_FONT_SIZE,step是步长,n是指引用次数最多的标签减去引用次数最少的标签,表示两者之间总共有多少步step,根据此根式可以算出每一步的step值是多少,知道了步长后,就可以计算出任意一个标签的font-size了,任何一个标签到最小标签的步数是两者之差,因此每一个标签的font-size为 MIN_FONT_SIZE + (tag_ref_count-min_ref_count)*step
源代码:
# encoding: utf-8 __author__ = 'liuzhijun' class TagCloud(object): MIN_FONT_SIZE = 12 MAX_FONT_SIZE = 33 FONT_SIZES = [MIN_FONT_SIZE, 15, 18, 21, 24, 27, 30, MAX_FONT_SIZE] COLORS = ['#ccc', "#adadad", '#8e8e8e', '#6f6f6f', '#4f4f4f', '#303030', '#111', '#000'] def __init__(self, min_ref_count, max_ref_count): TagCloud.min_ref_count = min_ref_count # 如果最大标签和最小标签相等,那么认为两者的步长为0,所有标签取同样的font-size. if max_ref_count == min_ref_count: TagCloud.step = 0 else: TagCloud.step = (TagCloud.MAX_FONT_SIZE - TagCloud.MIN_FONT_SIZE) / (max_ref_count - min_ref_count) def get_tag_font_size(self, tag_ref_count): font_size = TagCloud.MIN_FONT_SIZE + (tag_ref_count - TagCloud.min_ref_count) * TagCloud.step # 上面计算出来的font_size并不一定刚好是FONT_SIZES中的某个元素, 可以能某两个元素之间的某个值 # 因此要取最接近FONT_SIZES中某个元素 font_size = min(TagCloud.FONT_SIZES, key=lambda x: abs(font_size - x)) return font_size def get_tag_color(self, tag_ref_count): return TagCloud.COLORS[(TagCloud.FONT_SIZES.index(self.get_tag_font_size(tag_ref_count)))]
输出结果:
12,12,12,18,24,18,21,27,33,
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
python,标签云算法
免责声明:本站文章均来自网站采集或用户投稿,网站不提供任何软件下载或自行开发的软件! 如有用户或公司发现本站内容信息存在侵权行为,请邮件告知! 858582#qq.com
更新日志
- 雨林唱片《赏》新曲+精选集SACD版[ISO][2.3G]
- 罗大佑与OK男女合唱团.1995-再会吧!素兰【音乐工厂】【WAV+CUE】
- 草蜢.1993-宝贝对不起(国)【宝丽金】【WAV+CUE】
- 杨培安.2009-抒·情(EP)【擎天娱乐】【WAV+CUE】
- 周慧敏《EndlessDream》[WAV+CUE]
- 彭芳《纯色角3》2007[WAV+CUE]
- 江志丰2008-今生为你[豪记][WAV+CUE]
- 罗大佑1994《恋曲2000》音乐工厂[WAV+CUE][1G]
- 群星《一首歌一个故事》赵英俊某些作品重唱企划[FLAC分轨][1G]
- 群星《网易云英文歌曲播放量TOP100》[MP3][1G]
- 方大同.2024-梦想家TheDreamer【赋音乐】【FLAC分轨】
- 李慧珍.2007-爱死了【华谊兄弟】【WAV+CUE】
- 王大文.2019-国际太空站【环球】【FLAC分轨】
- 群星《2022超好听的十倍音质网络歌曲(163)》U盘音乐[WAV分轨][1.1G]
- 童丽《啼笑姻缘》头版限量编号24K金碟[低速原抓WAV+CUE][1.1G]