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前言
我之前不是用 Avalonia 开发了 StarBlogPublisher(一款为 StarBlog 设计的 Markdown 文章发布工具)吗?
当时里面有个分类 词云(Word Cloud) 展示功能。
初版的词云虽然 "能用",但效果极其粗糙——基本只是简单堆叠文字,完全没有体现出词云那种灵动、密集、错落有致的美感。
于是,我决定 彻底重构 这一模块,重新寻找合适的词云生成方案。
选型
在 Avalonia 生态中是没有直接可用的词云组件的。
不过没事,C# 的生态还算丰富,基本要啥有啥,词云自然不在话下。
在调研阶段,我找到了两个比较流行的 C# 词云库:
简单对比一下:
特性Sdcb.WordCloudKnowledgePicker.WordCloud渲染引擎SkiaSharp(跨平台)SkiaSharp(跨平台)输出格式图片(PNG)、SVG、JSON图片(Bitmap)、SVG(需要自绘)自定义程度高(遮罩、字体、多方向、JSON输出等)中(字体、颜色、布局可定制,但不支持遮罩)遮罩功能✅ 原生支持遮罩图生成特定形状词云❌ 暂不支持遮罩,生成规则矩形词云最近维护状态活跃(2024年持续更新)活跃(2024年有提交)使用复杂度中(配置多、自由度高)中(较简洁,适合快速集成)共同点
- 两者都使用 SkiaSharp,意味着可以在 Windows、Linux、macOS 等多平台运行。
- 都支持灵活配置字体、布局、颜色,并且速度非常快。
主要区别
- Sdcb.WordCloud 更注重视觉效果(支持复杂遮罩图案),适合追求自定义形状、炫酷效果的场景。
- KnowledgePicker.WordCloud 更注重性能和简洁性,适合标准矩形词云生成,不追求复杂形状。
最终,我选择了功能更强大、兼容性更好的 Sdcb.WordCloud。
Sdcb.WordCloud简介
Sdcb.WordCloud 是一个基于 SkiaSharp 的跨平台词云生成库,具备以下特点:
- 跨平台兼容:Windows、Linux、macOS 均可使用。
- 多种输出:支持生成图片、SVG文件或JSON数据。
- 高度可定制:自定义字体、颜色、遮罩图案、文本排列方式等。
- 无依赖System.Drawing:在服务器环境也能轻松部署。
- 开源友好:MIT License,开发者自由扩展。
安装
dotnet add package Sdcb.WordCloud实战:在 StarBlogPublisher 中应用
重构后的词云生成逻辑主要分为两步:
获取词频数据
首先,从后端API请求分类词频数据,并进行简单扩充(让词云密度更高)。
private async Task<List<WordScore>?> GetWordScores() { var response = await ApiService.Instance.Categories.GetWordCloud(); if (response.Data == null) throw new Exception("获取词云数据失败"); var originalScores = response.Data .Select(e => new WordScore(Score: e.Value, Word: e.Name)) .ToList(); var extendedScores = new List<WordScore>(); foreach (var score in originalScores) { for (int i = 0; i < 10; i++) { extendedScores.Add(score); } } return extendedScores;}这里小技巧:
👉 将原本每个单词的词频复制多次,可以有效提升词云的视觉密度和丰富度。
生成词云图像
拿到词频数据后,使用 WordCloud.Create() 创建词云对象,并通过遮罩图案和字体定制,生成最终的词云图片。
private async Task GenerateWordCloudImage() { var wordScores = await GetWordScores(); if (wordScores == null || !wordScores.Any()) { ErrorMessage = "没有可用的词云数据"; return; } var wc = WordCloud.Create(new WordCloudOptions(900, 900, wordScores) { FontManager = new FontManager([ SKTypeface.FromFamilyName("Times New Roman") ]), Mask = MaskOptions.CreateWithForegroundColor( SKBitmap.Decode(await new HttpClient().GetByteArrayAsync( "https://io.starworks.cc:88/cv-public/2024/alice_mask.png" )), SKColors.White ) }); using var skImage = wc.ToSKBitmap(); using var data = skImage.Encode(SKEncodedImageFormat.Png, 100); using var stream = new MemoryStream(data.ToArray()); WordCloudImage = new Bitmap(stream);}这里用了两点增强体验的小技巧:
- 📄 遮罩图:使用一张指定形状的透明图,词云可以呈现人物轮廓、LOGO形状等,极大提升美感。
- 🖋 自定义字体:更换字体可以让整体风格更符合网站/应用的设计感。
效果展示
话说之前的效果能算词云吗??
修改前修改后
小结
通过这次重构,我总结出几点经验:
- 选对库很重要,跨平台、高扩展性是首要考虑。
- 词云美观与否,关键在于密度、遮罩形状、字体风格的搭配。
- 尽可能异步请求和局部优化,避免UI卡顿。
如果你也在C#项目中需要集成词云功能,推荐试试Sdcb.WordCloud —— 简单高效,而且效果不错 |
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