一次小而美的重构：使用 C# 在 Avalonia 中生成真正好看的词云
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：
[*]Sdcb.WordCloud
[*]KnowledgePicker/WordCloud
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：
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