Windows下用Python+fontTools提取TTF字体元数据的多样式字体问题

问题根源 #

Arial这类传统字体属于单样式字体文件，没有可变字体特有的fvar表，直接访问font["fvar"]会触发KeyError；而Cascadia Code是可变字体，单个文件包含多种样式，需要读取fvar表获取所有实例样式。

修正后的代码 #

结合两种字体类型的处理逻辑，修改代码如下：

import os
import pandas as pd
from fontTools import ttLib

table = []
fonts_dir = r'C:\Windows\fonts'

# 遍历所有TTF字体文件
for file in os.listdir(fonts_dir):
    if file.lower().endswith('.ttf'):
        font_path = os.path.join(fonts_dir, file)
        try:
            font = ttLib.TTFont(font_path)
            
            # 获取字体家族名称
            family_name = font['name'].getDebugName(1)
            if not family_name:
                family_name = font['name'].getName(1, 3, 1, 0x409).toUnicode() if 'name' in font else 'Unknown'
            
            # 判断是否为可变字体（存在fvar表）
            if 'fvar' in font:
                # 遍历可变字体的所有实例样式
                for instance in font["fvar"].instances:
                    style_name = font["name"].getName(instance.subfamilyNameID, 3, 1, 0x409)
                    if style_name:
                        style_name = style_name.toUnicode()
                        full_name = f"{family_name} {style_name}"
                        table.append({
                            'family': family_name,
                            'name': full_name,
                            'style': style_name,
                            'path': font_path
                        })
            else:
                # 处理传统单样式字体
                style_name = font['name'].getDebugName(2) or 'Regular'
                full_name = font['name'].getDebugName(3) or f"{family_name} {style_name}"
                table.append({
                    'family': family_name,
                    'name': full_name,
                    'style': style_name,
                    'path': font_path
                })
        except Exception as e:
            print(f"处理字体 {file} 时出错: {str(e)}")
            continue

# 整理DataFrame并去重
df = pd.DataFrame(table, columns=['family', 'name', 'style', 'path'])
df['name'] = df['name'].str.split(':').str[-1]
df = df.drop_duplicates(subset=['family', 'name', 'style'])
print(df.head())

关键改进点 #

• 兼容性判断：通过'fvar' in font区分可变字体和传统字体，避免KeyError
• 名称读取容错：同时使用getDebugName和getName方法，确保在不同字体命名规范下都能获取有效名称
• 异常处理：捕获处理字体文件读取中的异常，避免程序中断
• 去重优化：指定subset参数精准去重，保留唯一的字体家族-名称-样式组合

说明 #

• 可变字体的fvar表存储了所有预设的样式实例（如ExtraLight、Bold等），遍历这些实例即可获取完整样式列表
• 传统字体每个文件对应一种样式，直接读取name表中的子家族名称（ID=2）即可获取样式

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ruthpozuelo