#py #tech 4 行級的 base64 ? 如果是 Chrome 可以直接用 btoa (实现于WTF基架) ，这次就用 numpy 实现吧；也比上次写明确一点(亿点点)，兼容URI-safe等不同编码表

Google WTF的支持URI是靠 .Replace('+/', '-_') 的.. 写几百行的人，真的只是因为真的视编码为奇技淫巧，才求仁得仁了 😅

但所谓4行，一定是指算法复用了「数据模型」。这个涉及二进制/列表滑窗的编码在C里可并不易写，用 'a'->'1100..' join&chunk(6) 也太慢了

指针不如内联函数，快取也是要做频率分析和perf PGO的，你千万别觉得符号比名字多就更快……
把問題複雜化是一定会「难以优化底层算法」的，说到SIMD用 CuPy.dev 最好，faster.rs simd_iter(chunks) 也不错。以前我用C生成过奇怪的图片

#py #code

b= b'ABC'
rad = R64[K]; nc=int(math.log2(K))

A,B=K_AB[nc]; kEQ=A/B

nEQ=A-len(b)%A; b=b.ljust(len(b)+nEQ,b'\x00')
n=len(b)
bs = np.frombuffer(b, dtype=np.uint8)
a=np.packbits(np.fliplr(np.unpackbits(bs).reshape(n*B//A,-1) ), axis=1, bitorder='little')

print(b"".join(rad[a].reshape(-1))[:-round(nEQ / kEQ)])

如果是纯 b64+numpy AI也做得到；但是我用到了列表处理的复用，暂时不能全靠问AI
当然，我是不会自卑到和AI比做高端工具人的能力，很希望，明年我就不再手写任何代码；能自解释的AI技术赛高☺️

误打误撞发现 np,numba 支持 SIMD 的 packbits() ，所以能4行实现，但目标还是添加z85等4byte:5char 的分组编码 。在开发中