Fontimize
1.0.0
轻松优化（子集）字体仅适用于文本或HTML所需的特定字形！
您是否担心网站的初始下载尺寸？需要下载的兆字节，并且您已经优化和缩小了CSS，JavaScript和图像，但是发现了一些大字体？想法是给您的！该工具分析您的HTML文件和CSS（或任何文本），并创建字体子集，仅包含实际使用的字符或字形的字体文件。
实际上，您可以将字体下载尺寸缩小到原始字体的10％或更少。
Fontimize使用TTF2Web，非常感谢并感谢该奇妙图书馆的作者。
该图书馆最初是为我的个人网站创建的。它使用了四个TTF字体，总计超过1.5MB。 （这并不罕见：一个用于标题，一个用于带有斜体变体的普通文本，以及印刷怪癖的第四个，dropcaps。）
直接运行后，所有字体的总尺寸组合为76KB。
1.5MB降至76KB可节省95.2％！这对下载网站上的页面的初始时间产生了明显的影响，再加上对渲染的巨大影响：在此之前，该站点的初始负载将使用通用的Serif字体呈现，然后在下载字体后几秒钟重新渲染，一旦下载了几秒钟，这看起来真的很糟糕。现在，您将立即或在注意到之前立即获取新字体，并且该站点从一开始就看起来正确。
Fontimize是一个Python库，可以包含在您的Python软件中，也可以在命令行上使用的独立。
首先安装和导入通知：
$ python3 -m pip install fontimize
在您的脚本中：
import fontimize要在磁盘上解析一组HTML文件以及它们使用的CSS文件，并导出新字体（默认情况下，与原始字体相同的文件夹中）仅包含HTML中使用的字形：
all_html_files = [ 'input/one.html' , 'input/two.html' ]
font_results = fontimize . optimise_fonts_for_files ( all_html_files )
print ( font_results [ "css" ])
# Prints CSS files found used by any of the HTML input files:
# { 'input/main.css',
# 'input/secondary.css' }
print ( font_results [ "fonts" ])
# Prints pairs mapping the old fonts to the new optimised font generated for each. Use this to, eg, rewrite your CSS
# By default exports to the same folder as the input files; use `font_output_dir` to change
# { 'input/fonts/Arial.ttf': 'input/fonts/Arial.FontimizeSubset.woff2',
# 'input/fonts/EB Garamond.ttf': 'input/fonts/EB Garamond.FontimizeSubset.woff2' }
print ( font_results [ "chars" ]
# Prints the set of characters that were found or synthesised that the output fonts will use
# { ',', 'u', '.', '@', 'n', 'a', '_', 'l', 'i', 'h', 'Q', 'y', 'w', 'T', 'q', 'j', ' ', 'p', 'm', 's', 'o', 't', 'c' ... }
print ( font_results [ "uranges" ]
# Prints the same set of characters, formatted as ranges of Unicode characters
# U+0020, U+002C, U+002E, U+0040, U+0051, U+0054, U+005F, U+0061-007A ...optimise_fonts_for_files()这可能是您要使用的方法。
根据磁盘上的一组输入文件，优化 /子集字体，（自动）任何HTML文件引用的外部CSS文件。如果文件具有.htm或.html文件扩展名（提取用户可见文本并解释CSS），则将文件解析为HTML，否则将文件视为文本。返回发现的CSS文件的列表和旧的到新优化字体文件的地图。
参数：
html_files : list[str] ：路径列表，每个路径是一个HTML文件。每个都将进行分析。font_output_dir = "" ：应放置子集字体的路径。默认情况下，这是空的（ "" ），这意味着在与输入字体同一位置生成新字体。由于新字体具有不同的名称（请参见subsetname ，下一个参数），您不会覆盖输入字体。没有检查子集字体在编写之前是否已经存在。subsetname = "FontimizeSubset" ：优化字体以format OriginalName.FontimizeSubset.woff2重命名。重要的是要将子集字体与所有字形的原始字体区分原始字体。您可以将输出子集名称更改为在文件系统上有效的任何其他字符串。verbose : bool = False ：如果是True ，请发出有关其发现并正在生成的CSS文件，字体等的诊断信息。print_stats : bool = True ：打印输入字体磁盘上的总尺寸的信息，优化字体的总尺寸，以及节省百分比的信息。如果您希望它静静地运行，则将其设置为False 。fonts : list[str] = [] ：字体文件的路径列表。这些被添加到该方法通过CSS找到的任何字体中。如果您传递文本文件而不是HTML，通常会指定这一点addtl_text : str = "" ：应添加到文件中的其他字符返回：
dict[str, typing.Any]return_value["css"] - > HTML文件使用的唯一CSS文件列表return_value["fonts"] - >一个dict keys()是原始字体文件，每个密钥的值是生成的替换字体文件。您可以使用它将引用更新到原始字体文件。请注意，Fontimizer不会重写输入CSS。return_value["chars"] - >解析输入时发现的一set字符return_value["uranges] - > unicode范围相同的字符范围：“ u+1000-2000，u+2500-2501”等。请注意，请注意每对中的第二个数字没有“ u+” - 这与字体库的所需输入格式相匹配。optimise_fonts_for_html_contents()类似于optimise_fonts_for_html_files ，除了输入为html作为字符串（例如<head>...</head><body>...<body> ）。它不能解析找到使用的CSS文件（以及使用的字体），因此您还需要给它一个字体文件列表以优化。
参数：
html_contents : list[str] ：HTML字符串列表。该文本将被提取并用于生成优化字体的字形列表。fonts : list[str] ：本地文件系统上的路径列表以优化字体。这些可以是相对路径。其他参数（ fontpath ， subsetname ， verbose ， print_stats ）与optimise_fonts_for_html_files相同。
返回：
dict keys()是原始字体文件，每个密钥的值是生成的替换字体文件optimise_fonts_for_multiple_text()类似于optimise_fonts_for_html_contents ，除了输入是Python字符串列表。这些字符串的内容用于生成优化字体的字形：输入字符串中的每个唯一字符都会有一个字形（如果输入字体包含所需的字形。）
将字体文件（ fonts参数）列表传递为输入字体文件，以根据文本进行优化。
参数：
texts : list[str] ：Python字符串列表。生成的字体将包含这些字符串使用的字形。其他参数（ fonts ， fontpath ， subsetname ， verbose ， print_stats ）和返回值对optimise_fonts_for_html_contents为单元。
optimise_fonts()这是主要方法；上面的所有方法最终都在这里。它需要一个python Unicode文本字符串，并列出了字体文件的路径列表以优化，并创建仅包含输入文本所需的唯一字形的字体子集。
参数：
text: str ：python unicode字符串。从此生成了一组唯一的Unicode字符，输出字体文件将包含正确渲染此字符串所需的所有字形（假设字体包含要开始的字形。）其他参数（ fonts ， fontpath ， subsetname ， verbose ， print_stats ）和返回值与optimise_fonts_for_html_contents和optimise_fonts_for_multiple_text相同。
命令行工具可以独立使用或集成到内容生成管道中。
简单用法：
python3 fontimize.py file_a.html file_b.html
这解析了HTML以及任何引用的外部CSS文件，以找到同时的字体和二手字体。它与输入字体文件同一位置生成新的字体文件。
python3 fontimize.py --text "The fonts will contain only the glyphs in this string" --fonts "Arial.tff" "Times New Roman.ttf"
这仅生成指定字符串所需的字形，并在与输入字体文件相同的位置以Woff2格式创建新版本的Arial和Times New Roman。
--text "string here" （ -t ）：用于渲染此字符串的字形将添加到输入文件中的字形（如果有的话）中。您必须传递输入文件或文本（或两者），否则会出现错误。--fonts "a.ttf" "b.ttf" （ -f ）：输入字体的可选列表。这些将添加到通过HTML/CSS引用的任何发现。 --outputdir folder_here （ -o ）：放置生成的字体文件的目录。这一定已经存在。--subsetname MySubset （ -s ）：生成的字体文件名中使用的短语。将输出字体与输入字体区分开很重要，因为（按定义作为子集）它们不完整。 --verbose （ -v ）：在处理时输出详细信息--nostats （ -n ）：未打印有关优化结果的信息单位测试通过tests.py进行运行，并在tests中使用文件。请注意，这将在testsoutput文件夹中生成新的输出文件。
tests文件夹包含在SIL Open Font许可证下获得许可的几个字体。
我将Fontimize用作自定义静态站点生成器的一部分来构建我的网站。它是最后一步，根据存储在磁盘上的生成的HTML文件优化字体。然后，来自Fontimize的返回值（例如它创建的字体和分析的CSS文件）是用来重写CSS并指向新优化的字体的。
（重写CSS当前不是通过Fontimize提供的功能；如果您愿意的话，请创建问题或拉动请求。当前，该库会生成新的字体文件并返回映射（作为字典或文本输出），以显示旧字体文件和相应的新文件，但是，如果您不需要修改该文件，则该文件不适合您，如果您愿意为您进行修改，请使用该文件，如果您愿意为您进行修改。需要显式这样做。
默认情况下，新的子集字体将以“ fontimizersubset”的后缀命名，例如， Arial.FontimizerSubset.woff2 。您可以使用subsetname方法参数或--subsetname=Foo命令行参数自定义子集字体的名称。建议使用子集名称避免将优化字体与原始字体混淆（包含所有字形），但您可以使用任何喜欢的名称。默认的名称“ fontimizersubset”只是一个建议，将其他人指向此库，如果他们遇到它。没有必要保留此名称，您可以自由使用其他短语。
CSS伪元素：
对于明确使用的字体和屏幕上显示的任何字形的字体，就会对两个字体进行parses css。这包括CSS伪元素中的字形，例如:before和:after 。如果在这些伪元素中定义了文本或字符，则将它们包含在子集字体中。
内联CSS：
Fontimize当前未在HTML文件中解析内联CSS。它假设正在使用外部CSS，它通过HTML文档的<head>部分中的<link>标签找到。然后，Fontimize将对字体和字形分析这些CSS文件。如果对内联CSS进行解析会有所帮助，请提出一个问题。
其他字符：
当输入文本中找到单个或双引号时，子集字体还将包括相应的左和右倾角引号。同样，如果找到破折号，该子集将包括持续仪表和EM划线。
如果您使用fontimizer，链接到https://fontimize.daveon.design/或此github repo是真的很不错（但不是必需的）。那就是将其他人指向该工具。非常感谢:)
