1.【Catlike Coding Custom SRP学习之旅——11】Post Processing
2.初学Python,有哪些Pythonic的源码推荐阅读
3.django哪个好?
4.py码是什么意思?
【Catlike Coding Custom SRP学习之旅——11】Post Processing
来到了后处理环节,这是渲染管线中关键的一环。后处理技术能够显著提升画面效果,比如色调映射、Bloom、PF源码抗锯齿等,都能在后处理中实现。除了改善整体画面效果,后处理还能用于实现描边等美术效果。本文将主要介绍后处理堆栈和Bloom效果等内容。
考虑到篇幅和工作量,本文将从第4章节后半部分开始,以及未来的章节,主要提炼原教程的内容,尽量减少篇幅和实际代码。在我的Github工程中,包含了对源代码的详细注释,需要深入了解代码细节的读者可以查看我的Github工程。对于文章中的错误,欢迎读者批评指正。
以下是原教程链接和我的Github工程:
CatlikeCoding-SRP-Tutorial
我的Github工程
1. 后处理堆栈(Post-FX Stack)
FX,全称是Special Effects,即特殊效果,也称为VFX(Visual Special Effects),即视觉特效。参考维基百科,视觉效果(Visual effects,简称VFX)是在**制作中,在真人动作镜头之外创造或操纵图像的过程。游戏很多技术都会沿用影视技术上的一些技术,比如在色调映射时,可以采用ACES(**色调映射)等。关于Special Effects为什么叫FX,而不是SE,网上似乎只是因为FX谐音Effects,让人不知道从哪吐槽。
通常来说,因为后处理会包含很多不同的效果,如色调映射、Bloom、抗锯齿等等,因此后处理在渲染管线中的结构往往是一个堆栈式的结构(URP中也是如此,使用了Post Process Volume)。因此,在本篇中,我们将搭建这样一个堆栈结构,并实现Bloom效果。
1.1 配置资源(Settings Asset)
首先,源码用途我们定义PostFXSettings资源,即Scriptable Object,将其作为渲染管线的一项可配置属性,这样便于我们配置不同的后处理堆栈,并可以方便地切换。
1.2 栈对象(Stack Object)
类似于Light和Shadows,我们同样使用一个类来存储包括Camera、ScriptableRenderContext、PostFXSettings,并在其中执行后处理堆栈。
1.3 使用堆栈(Using the Stack)
在进行后处理前,我们首先需要获取当前摄像机画面的标识RenderTargetIdentifier,RenderTargetIdentifier用于标识CommandBuffer的RenderTexture。在这里,我们使用一个简单的int来标识sourceRT。
对于一个后处理效果而言,其实现过程说来很简单,传入一个矩形Mesh(其纹理即当前画面),使用一个Shader渲染该矩形Mesh,将其覆盖回Camera的RT上,我们通过Blit函数来实现该功能。
1.4 强制清除(Forced Clearing)
因为我们将摄像机渲染到了中间RT上,我们虽然会在每帧结束时释放该RT空间,但是基于Unity自身对RT的管理策略,其并不会真正地清除该RT,因此我们在下一帧时,该RT中会留存上一帧的渲染结果,导致了每一帧画面都是在前一帧的结果之上绘制的。
1.5 Gizmos
我们还需要在后处理前后绘制不同的Gizmos部分,这部分略~
1.6 自定义绘制(Custom Drawing)
使用Blit方法绘制后处理,实际上会绘制一个矩形,也就是2个三角面,即6个顶点。但我们完全可以只用一个三角面来绘制整个画面,因此我们使用自定义的绘制函数代替Blit。
1.7 屏蔽部分FX(Don't Always Apply FX)
目前,我们对于所有摄像机都执行了后处理。但是,我们希望只对Game视图和Scene视图摄像机进行后处理,并对不同Scene视图提供单独的开关控制。很简单,通过判断摄像机类型来屏蔽。
1.8 复制(Copying)
接下来,完善下Copy Pass。我们在片元着色器中,对原画面进行采样,并且由于其不存在Mip,我们可以指定mip等级0进行采样,jsbridge 源码避免一部分性能消耗。
2. 辉光(Bloom)
目前,我们已经实现了后处理堆栈的框架,接下来实现一个Bloom效果。Bloom效果应该非常常见,也是经常被用于美化画面,其主要作用就是让画面亮的区域更亮。
2.1 Bloom金字塔(Bloom Pyramid)
为了实现Bloom效果,我们需要提取画面中亮的像素,并让这些亮的像素影响周围暗的像素。因此,需要首先实现RT的降采样。通过降采样,我们可以很轻易地实现模糊功能。
2.2 配置辉光(Configurable Bloom)
通常来说,我们并不需要降采样到很小的尺寸,因此我们将最大降采样迭代次数和最小尺寸作为可配置选项。
2.3 高斯滤波(Gaussian Filtering)
目前,我们使用双线性滤波来实现降采样,这样的结果会有很多颗粒感,因此我们可以使用高斯滤波,并且使用更大的高斯核函数,通过9x9的高斯滤波加上双线性采样,实现x的模糊效果。
2.4 叠加模糊(Additive Blurring)
对于Bloom的增亮,我们直接将每次降采样后的Pyramid一步步叠加到原RT上,即直接让两张不同尺寸的以相同尺寸采样,叠加颜色,这一步也叫上采样。
2.5 双三次上采样(Bicubic Upsampling)
在上采样过程中,我们使用了双线性采样,这样可能依然会导致块状的模糊效果,因此我们可以增加双三次采样Bicubic Sampling的可选项,以此提供更高质量的上采样。
2.6 半分辨率(Half Resolution)
由于Bloom会渲染多张Pyramid,因此其消耗是比较大的,其实我们完全没必要从初始分辨率开始降采样,从一半的分辨率开始采样的效果也很好。
2.7 阈值(Threshold)
目前,我们对整个RT的每个像素都进行了增亮,这让这个画面看起来过曝了一般,但其实Bloom只需要对亮的区域增亮,本身暗的地方就不需要增亮了。
2.8 强度(Intensity)
最后,提供一个Intensity选项,控制Bloom的整体强度。
结束语
大功告成,我们在渲染管线中增加了后处理堆栈,random 源码以及实现了一个Bloom效果,其实在做完这篇之后,我觉得这个渲染管线才算基本上达成了大部分需要的功能,也算是一个里程碑吧。
初学Python,有哪些Pythonic的源码推荐阅读
1. 初学Python时,阅读Pythonic的源码是提高编程技能的有效方法。推荐从Python标准库中关于网络编程的代码开始学习。
2. 首先,深入研究`SocketServer`模块,它为创建服务器提供了基础。同时,学习与之相关的`socket`模块,掌握TCP和UDP编程的基础知识。
3. 接下来,关注`SocketServer`模块中的`ForkingMixIn`和`ThreadingMixIn`类,它们分别展示了forking和threading并发机制的混合使用,这是理解多线程和多进程编程的重要途径。
4. 了解`thread`和`threading`模块,这对于管理并发执行的线程至关重要。
5. 随后,研究`select`模块,它允许你处理I/O多路复用,这是理解操作系统如何高效处理并发I/O操作的关键。
6. 通过学习`select`模块,你将自然过渡到对`selectors`的理解,这是Python 3.7引入的更现代的I/O多路复用API。
7. 对于想要深入了解并发编程的初学者,可以学习`asyncore`和`asynchat`模块,它们是异步网络编程的基础。
8. 在网络编程的基础上,如果你的兴趣在于游戏开发或实时应用,可以探索`greenlet`和`gevent`,这些库提供了协程,有助于编写高效的并发代码。
9. 如果你对Web开发感兴趣,从`BaseHTTPServer`、`SimpleHTTPServer`和`CGIHTTPServer`开始你的学习之旅。这些模块可以帮助你理解基本的Web服务器和CGI(Common Gateway Interface)。
. 学习`cgi`和`cgitb`模块,这对于调试和运行CGI脚本非常有用。
. 掌握`cookielib`模块,它处理HTTP cookies,这对于处理用户会话和状态管理至关重要。
. 阅读`wsgiref`模块的源码,它是一个WSGI(Web Server Gateway Interface)参考实现,有助于你理解现代Web框架的工作原理。
. 学习如何编写自己的黑洞源码简单Web框架后,你可以更容易地理解并选择`Flask`、`Web.py`、`Django`或`Pyramid`等流行的Web框架。
. 在进行Web开发时,不可避免地需要与API进行交互。因此,熟悉`httplib`、`urllib`和`urlparse`模块是很重要的,它们帮助你处理HTTP请求和响应。
通过以上步骤,初学者可以逐步建立起对Python网络和Web编程的深刻理解,为进一步的编程之旅打下坚实的基础。
django哪个好?
导读:本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关django哪个好的相关内容,希望对大家有所帮助,一起来看看吧。Python三大web框架分别是什么哪个更好导读目前,Python比较火的三大web框架有Django、Flask和Tornado,要论这三个Web框架哪个更好的话,建议一点,Django帮我们事先搭建了好多,上手会快一些,学习的话可以先从Django学起,然后再学习Flask和Tornado,下面我们就来具体了解一下Python三大web框架的详情。
1、Django
Django是一个开放源代码的Web应用框架,由Python写成。采用了MTV的框架模式,即模型M,模板T和视图V。它最初是被开发来用于管理劳伦斯出版集团旗下的一些以新闻内容为主的网站的,即是CMS(内容管理系统)软件。
2、Flask
Flask是一个使用Python编写的轻量级Web应用框架。其WSGI工具箱采用Werkzeug,模板引擎则使用Jinja2
。Flask使用BSD授权。
Flask也被称为“microframework”,因为它使用简单的核心,用extension
增加其他功能。Flask没有默认使用的数据库、窗体验证工具。
Flask很轻,花很少的成本就能够开发一个简单的网站。非常适合初学者学习。Flask框架学会以后,可以考虑学习插件的使用。例如使用WTForm+
Flask-WTForm来验证表单数据,用SQLAlchemy+Flask-SQLAlchemy来对你的数据库进行控制。
3、Tornado
Tornado是一种Web服务器软件的开源版本。Tornado和现在的主流Web服务器框架(包括大多数Python
的框架)有着明显的区别:它是非阻塞式服务器,而且速度相当快。
得利于其非阻塞的方式和对epoll的运用,Tornado每秒可以处理数以千计的连接,因此Tornado是实时Web服务的一个
理想框架。
关于Python三大web框架的简单介绍,就给大家分享到这里了,当然学习是永无止境的,学习一项技能更是受益终身,所以,只要肯努力学,什么时候开始都不晚,希望大家抓紧时间进行学习吧。
Python有哪些好的Web框架1、Django框架
优点:是一个高层次PythonWeb开发框架,特点是开发快速、代码较少、可扩展性强。Django采用MTV(Model、Template、View)模型组织资源,框架功能丰富,模板扩展选择最多。对于专业人员来说,Django是当之无愧的Python排名第一的Web开发框架。
缺点:包括一些轻量级应用不需要的功能模块,不如Flask轻便。过度封装很多类和方法,直接使用比较简单,但改动起来比较困难。相比于C,C++性能,Django性能偏低。模板实现了代码和样式完全分离,不允许模板里出现Python代码,灵活度不够。另外学习曲线也相对陡峭。
2、Flask框架
优点:Flask是一个PythonWeb开发的微框架,严格来说,它仅提供Web服务器支持,不提供全栈开发支持。然而,Flask非常轻量、非常简单,基于它搭建Web系统都以分钟来计时,特别适合小微原型系统的开发。花少时间、产生可用系统,是非常划算的选择。
缺点:对于大型网站开发,需要设计路由映射的规则,否则导致代码混乱。对新手来说,容易使用低质量的代码创建“不良的web应用程序”。
3、Pyramid框架
优点:是一个扩展性很强且灵活的PythonWeb开发框架。上手十分容易,比较适合中等规模且边开发边设计的场景。Pyramid不提供绝对严格的框架定义,根据需求可以扩展开发,对高阶程序员十分友好。
缺点:国内知名度不高,高级用法需要通过阅读源代码获取灵感。默认使用Chameleon模板,灵活度没有成为一个要素。
4、web.py框架
优点:正如其名,web.py是一个采用Python作为开发语言的Web框架,简单且强大。俄罗斯排名第一的Yandex搜索引擎基于这个框架开发,GuidovanRossum认为这是最好的PythonWeb框架,还需要说别的吗?有事实作证、有大牛认可,用起来吧!
缺点:Web.py并未像其他框架一样保持与Python3兼容性的最新状态。这不仅意味着缺乏对异步语法的支持,还意味着缺少对已弃用的函数的错误。此外,目前尚不清楚维护者是否有计划在Python2到达其支持生命周期结束后保持Web.py的最新状态。
5、Tornado框架
优点:Tornado是一个基于异步网络功能库的Web开发框架,因此,它能支持几万个开放连接,Web服务高效稳定。可见,Tornado适合高并发场景下的Web系统,开发过程需要采用Tornado提供的框架,灵活性较差,确定场景后再考虑使用不迟。
缺点:Tornado5.0改进了与Python的本机异步功能的集成。因此不再支持Python3.3.并且Python3.5用户必须使用Python3.5.2或更高版本。Tornado6.0将需要Python3.5及更高版本,并将完全放弃Python2支持。
Django和Flask比较到底哪个比较好用
Flask是小而精的微框架,它不像Django那样大而全,如果使用Flask开发,开发者需要自己决定使用哪个数据库ORM、模块系统、用户认证系统等,需要自己组成。
与采用Django开发对比,开发者在项目开始的时候可能需要花费更多的时间去了解、挑选各个组件,因此Flask开发的灵活度更高,开发者可以根据自己的需要去选择合适的插件。
当然Flask历史相对较短,第三方APP自然没有Django那么全面。
Django和SQLAlchemy,哪个PythonORM更好各有各的好处,如果你在使用Django,那么Django自带的ORM肯定是最合适的。如果你用的是flask等等,那SQLAlchemy无疑是最佳选择。
从个人角度,更喜欢Django的ORM一些。
另外,友情推荐《刘江的博客和教程》。站主致力于分享Python和Django相关的博客和教程,内容全面,深入浅出,探索式讲解,更符合国人口味,值得一看!
web.py与django,那个更好?这个问题在刚学习python框架的时候都遇到过,都不知道要做哪个选择。不知道你要做什么类型的应用。web.py是轻量级没错,django也不见得有多重量。但是做django开发,只要你用到数据库,你会觉得十分方便。至于说要改动的内核多,一般的网络应用程序,绝对不需要你去改什么内核。至少到目前为止,我自己还没有碰到要改内核的情况。话说如果你的水平高到能改内核的程度了,也就不需要再纠结于这个问题了,自己都可以写一个框架了。个人认为django是相当平衡而又好用的。比如说django的Model和Template,你既可以用,也可以不用,没有说一定强迫你用。所以说django是重量级的,估计也是一知半解。做一般的网络应用,强烈建议使用django.
踏板摩托车哪款好踏板摩托车:SYM三阳巡戈Cruisym,标致姜戈Djangoi,豪爵VRHJT-,钱江QJIANGMT。
1、SYM三阳巡戈Cruisym的造型非常酷炫,“大头”的设计能够吸引到不少消费者的目光,骑车出门能够获得比较高的回头率。作为一款尺寸较大的踏板车,该车搭载了CC的排量能够迸发出.3匹的最大马力,理论最高速度可以达到KM/H,能够满足消费者对于速度与激情的追求。
2、标致姜戈Djangoi标致是一个来自于法国的汽车品牌,虽然它的汽车产品在国内市场上并不受欢迎,但是标致摩托车还是有着较高关注度的。标致姜戈Djangoi是一款复古型的踏板车,不仅外观造型个性十足,而且车辆的漆水也非常漂亮,甚至能够跟汽车漆水相媲美,是颜值控的最佳选择。
3、豪爵VRHJT-价格是这款车的一大竞争优势,只需要花不到一万元就能够拥有CC排量的踏板车,这款车的最大马力可以达到9.7匹,峰值扭矩.5N·M/rpm,最高车速可达KM/H,比较可惜的是车辆并没有配备水冷系统和ABS刹车系统,整车的配置相对来说会比较寒碜,但满足代步需求还是没有问题的。
4、钱江QJIANGMT这是一款运动性能出色的城市踏板摩托车,车辆搭载了一款CC排量的单缸水冷发动机,车辆拥有.5匹的最大马力,根据相关测试,车辆0-KM/H加速只需要1秒钟,因此车辆的动力是十分充沛的,日常代步也能给车主带来畅快淋漓的驾驶感受。
5、比亚乔Liberty比亚乔是欧洲规模最大的摩托车制造企业,虽然这个品牌在国内的知名度不大,但产品品质绝对是毋庸置疑的,比亚乔Liberty最早在年就亮相于上海摩托车展,车内配备了自动启停、前后轮ABS等实用配置,发动机能够迸发出.1匹的最大马力。
结语:以上就是首席CTO笔记为大家介绍的关于django哪个好的全部内容了,希望对大家有所帮助,如果你还想了解更多这方面的信息,记得收藏关注本站。
py码是什么意思?
Py码是指使用Python编写的源代码文件。Python是一种高级编程语言,您可以使用它来创建软件、开发Web应用程序、数据分析和其他各种用途。在Python中编写的代码文件通常以“.py”为扩展名,例如“hello.py”。
Python具有很多优势,包括易于学习、语法简洁、可读性强、支持多种编程范例、跨平台支持、大量的库和框架可用于使用以及社区活跃等。因为Python是解释性语言,所以它的调试和测试效率比其他语言快很多。Python的学习曲线非常平缓,即使您是初学者,也很容易上手学习。
Python在软件开发中的应用
Python在软件开发中的应用非常广泛,比如 Django、Flask、Pyramid等Web开发框架。另外Python也有很多应用在数据分析和科学计算方面,可以用于数据处理和可视化,甚至是人工智能领域的深度学习和自然语言处理等。此外,Python也可以用于游戏开发和网络编程方面等。总之,Python是一门非常强大的语言,其应用范围非常广泛,未来也会变得越来越重要。