json [ { "filename": "loading-spinner.gif", "title": "现代加载动效设计", "keywords": ["加载", "旋转", "UI组件"], "description": "一组流畅的环形加载动画，适用于移动端界面。", "content": "在移动应用设计中，用户等待感知至关重要……（此处为约1000字的原创分析）" }, { "filename": "wave-motion.gif", "title": "水面波动物理模拟", "keywords": ["波动", "物理", "流体"], "description": "通过简化的数学模型实现的二维波纹扩散效果。", "content": "自然界中的波传播是经典力学的重要课题……" } ]

接下来，在Streamlit应用中读取这些数据。使用Python标准库中的os和json模块即可完成基础加载。确保你的主脚本 app.py 包含如下逻辑：

python
import streamlit as st
import os
import json

设置页面布局

st.setpageconfig(page_title="GIF图集展示", layout="wide")

加载元数据

with open("metadata.json", "r", encoding="utf-8") as f:
entries = json.load(f)

主标题

st.title("动态视觉档案馆")
st.markdown("精选本地GIF资源，附带深度解读与设计思考")

为了提升阅读体验，我们采用卡片式布局。每一张GIF及其相关信息作为一个独立区块，按顺序排列。利用st.container()划分区域，结合列布局控制图文比例：

python
for idx, item in enumerate(entries):
gif_path = os.path.join("gifs", item["filename"])

# 检查文件是否存在
if not os.path.exists(gif_path):
    st.warning(f"未找到文件：{gif_path}")
    continue

# 创建内容区块
with st.container():
    st.markdown(f"### {item['title']}")

    col1, col2 = st.columns([1, 2])

    with col1:
        st.image(gif_path, use_column_width=True, caption=item["description"])

    with col2:
        st.markdown("**关键词**：" + "、".join(item["keywords"]))
        st.write("")
        st.markdown(item["content"])

    st.divider()  # 分隔线增强可读性

这种布局方式既保证了视觉焦点集中在GIF本身，又让文字内容有足够的空间展开论述。左侧图像、右侧文本的结构符合多数用户的阅读习惯。特别是当正文达到千字左右时，合理的分栏能有效缓解信息压迫感。

进一步优化可加入筛选功能。例如根据关键词过滤内容，帮助用户快速定位感兴趣的主题。添加一个侧边栏选择器：

python
allkeywords = set() for item in entries: allkeywords.update(item["keywords"])

selectedkeyword = st.sidebar.selectbox( "筛选关键词", ["全部"] + sorted(list(allkeywords))
)

过滤条目

filteredentries = entries if selectedkeyword != "全部":
filteredentries = [e for e in entries if selectedkeyword in e["keywords"]]

然后将循环遍历的对象由entries改为filtered_entries，即可实现动态筛选。这个小功能极大提升了应用的实用性，尤其在图集规模扩大后尤为明显。

性能方面，Streamlit会缓存静态资源，但若GIF体积过大仍可能导致加载延迟。建议提前压缩动图尺寸与帧率，保持单个文件在500KB以内。可使用工具如gifsicle进行无损优化，或在Python中借助Pillow批量处理。

整个系统不依赖外部数据库，结构清晰，易于部署。只需将文件夹与脚本打包，任何支持Streamlit的环境都能立即运行。无论是个人作品集、团队知识库，还是教学案例集，这套方案都提供了兼具美感与功能性的解决方案。