判断一段文字的width

本文介绍了一个JavaScript函数getTextWidth,用于动态创建div元素,测量并返回给定字符串的宽度,以便于满足宽度阈值限制。通过实例演示如何使用该函数来判断字符串'哈哈哈,春意盎然!'的宽度是否超过200px。

判断一段文字的width

将一段文字字符串传入函数动态创建一个div元素,然后返回获取div的宽度即可:(思想就是和图片上传预判断图片的宽高一致)

export const getTextWidth = ({
  str,
  overWidth,
  document,
}: {
  str: string;//需要判断的一段字符串
  overWidth: number;//需要判断的宽度阈值(单位px)
  document: any;
}) => {
  var width = 0;
  var html = document.createElement('span');
  html.innerText = str;
  html.className = 'getTextWidth';
  document.querySelector('body').appendChild(html);
  width = document.querySelector('.getTextWidth').offsetWidth;
  document.querySelector('.getTextWidth').remove();
  return width >= overWidth;
};

console.log(getTextWidth({
  str:'哈哈哈,春意盎然!',
  overWidth:200,
  document
}))
### 使用Python实现将文本加密后隐藏在图片中的方法 #### 加密模块的选择与应用 为了确保数据的安全性,在处理敏感信息时,通常会先对要隐藏的信息进行加密。可以采用AES(高级加密标准)算法来完成这一过程[^2]。 ```python from Crypto.Cipher import AES from Crypto.Util.Padding import pad, unpad from Crypto.Random import get_random_bytes def encrypt_text(key, text): cipher = AES.new(key, AES.MODE_CBC) ct_bytes = cipher.encrypt(pad(text.encode('utf-8'), AES.block_size)) iv = cipher.iv return iv + ct_bytes ``` 这段代码展示了如何利用PyCryptodome库创建一个基于AES的加密函数`encrypt_text()`,该函数接收两个参数:用于加密操作的秘密钥`key`以及待加密的消息字符串`text`。注意这里使用了CBC模式,并且返回的结果包含了初始化向量IV以便后续解码所需。 #### 图像载体准备 选择合适的图像作为载体至关重要。理想的载体会有较大的容量空间以容纳更多的秘密消息而不引起明显的视觉变化。一般而言,颜色丰富的位图格式如BMP更适合此类用途;然而考虑到兼容性和易用性,JPEG或PNG也是不错的选择[^1]。 加载选定的图像文件可以通过PIL/Pillow库轻松达成: ```python from PIL import Image image_path = 'path_to_image' img = Image.open(image_path).convert("RGB") # 转换为RGB模式方便修改像素值 pixels = img.load() width, height = img.size ``` 上述脚本片段说明了怎样打开一张指定路径下的图片并将其转换成适合进一步加工的形式——即读取其宽度、高度属性的同时获取所有像素点的颜色数值。 #### 隐藏加密后的文本于图像之中 当完成了前两步之后就可以着手把经过编码压缩过后的二进制流巧妙地融入到目标图形里去了。一种简单有效的方法就是最低有效位替换法(LSB),即将每一个字节拆分成单独比特位再依次替换成原图各通道最后一位上的数值得到新的色彩组合从而达到隐蔽传输的目的。 下面给出具体实施此策略的一段示范程序: ```python def embed_message_in_image(img, message_bits): pixels = img.load() width, height = img.size index = 0 for row in range(height): for col in range(width): r, g, b = pixels[col, row] if index < len(message_bits): new_r = (r & ~1) | int(message_bits[index]) index += 1 if index >= len(message_bits): break new_g = (g & ~1) | int(message_bits[index]) index += 1 if index >= len(message_bits): break new_b = (b & ~1) | int(message_bits[index]) index += 1 else: new_r, new_g, new_b = r,g,b pixels[col, row] = (new_r, new_g, new_b) if index >= len(message_bits): break if index >= len(message_bits): break return img ``` 通过遍历整个画布上所有的像素位置逐一调整它们红绿蓝三基色分量中最不重要的那部分直到全部携带完毕为止。值得注意的是,由于实际应用场景下可能涉及到更复杂的边界条件判断逻辑所以此处仅提供了一个简化版本供参考学习之用。 #### 提取出隐藏的数据 对于接收方来说,则需反向执行相同的操作流程才能成功恢复出原始被掩藏起来的内容。这同样依赖于之前提到过的LSB技术原理来进行逐位重构工作直至获得完整的序列后再按照相应的协议解析还原最终得到想要找寻的目标资料。
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