python批量压缩图像的完整步骤是什么

这期内容当中小编将会给大家带来有关python批量压缩图像的完整步骤是什么，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。

背景

今天在工作中，同事遇到一个上传图片的问题：系统要求的图片大小不能超过512KB。但是同事又有很多照片。这要是每一个照片都用ps压缩的话，那岂不是很崩溃。于是我写了一个脚本，可以批量压缩图片到指定大小。直接造福同事、提高同事的工作效率。

解决方案

其实也不用卖关子了，就是使用python的pillow包就可以对图片进行压缩，如果一个图片已经压缩到指定大小了，那就停止压缩，如果没有达到指定大小，那就对压缩后的图片再进行压缩，直到压缩到自定范围内。

可是为什么不在网上找代码呢？我也是找过，但是发现很多代码质量参差不齐，都达不到我想要的效果，而且很不优雅。于是我随手就写了一个代码，不仅仅代码写的简单，而且逻辑清楚，最后为了效率，我还做了一个并行，同时使用10个进程处理。说实话，那可是真的飞快。

操作步骤

要求

• 默认是使用的是Anaconda的环境。

• 将所有要压缩的图片都放在一个文件夹下，然后每个图片的格式只能是下面三种：png,jpg, jpeg。如果是PNG也不行。因为PNG是png的大写。

• 代码中设置的图像的压缩后的大小是512KB，那么你可以设置代码中的target_size为500，只要比512KB小就行了。

• 然后把我的代码从GitHub上下载下来。代码链接为：https://github.com/yuanzhoulvpi2017/tiny_python/blob/main/image_compression/ic.py

步骤

我这里把所有图片都放在了一个文件夹里面，文件夹名称为历史截图。然后我的这个历史截图和ic.py代码都放在了little_code文件夹中。

在little_code文件夹下，打开终端。

直接运行的脚本：

python ic.py xxx_文件夹

等待一会，就会将整个文件夹下的所有图片都转化好了。

完整代码：

如果上不去GitHub的话，我直接把代码放在这里，保存为一个python文件即可。比如保存的文件名为：ic.py

from PIL import Imagefrom glob import globimport osfrom tqdm import tqdmimport shutilimport sysfrom itertools import chainfrom multiprocessing import Pool# image_dir = "image_dir"template_dir = 'template'output_dir = 'output'error_dir = 'error'def clean_dir(dir_name):    if os.path.exists(dir_name):        shutil.rmtree(dir_name)        os.makedirs(dir_name)    else:        os.makedirs(dir_name)# image_file_list = glob(f"{image_dir}/*")# image_file_listdef imagesize(filepath):    """    获得文件的磁盘大小    :param filepath:    :return:    """    return os.path.getsize(filepath) / 1024def compress_image(image_path):    raw_image = Image.open(image_path)    temp_image_name = image_path.split(os.sep)[-1]    template_image = os.path.join(template_dir, temp_image_name)    output_image = os.path.join(output_dir, temp_image_name)    error_image = os.path.join(error_dir, temp_image_name)    target_size = 500  # kb    try:        if imagesize(image_path) < target_size:            shutil.copyfile(image_path, output_image)        else:            width, height = raw_image.size            raw_image.resize((int(width * 0.9), int(height * 0.9)), Image.ANTIALIAS).save(template_image)            while imagesize(template_image) > target_size:                template_iamge2 = Image.open(template_image)                width_2, height_2 = template_iamge2.size                template_iamge2.resize((int(width_2 * 0.9), int(height_2 * 0.9)), Image.ANTIALIAS).save(template_image)            shutil.copyfile(template_image, output_image)    except Exception as e:        shutil.copyfile(image_path, error_image)        print(f'文件保存失败: {image_path}')        # print(e)if __name__ == '__main__':    # 批量创建文件夹    [clean_dir(i) for i in [template_dir, output_dir, error_dir]]    image_dir = sys.argv[1]    image_file_list = list(chain(*[glob(os.path.join(image_dir, i)) for i in ['*.png', '*.jpg', '*.jpeg']]))    # for temp_image_path in tqdm(image_file_list):    #     compress_image(temp_image_path)    print(f'\n\n文件保存父目录: {os.getcwd()}\n'          f'输出文件位置:{os.path.join(os.getcwd(), output_dir)}\n\n')    # parallel    P = Pool(processes=10)    pbar = tqdm(total=len(image_file_list))    res_temp = [P.apply_async(func=compress_image, args=(i,), callback=lambda _: pbar.update(1)) for i in                image_file_list]    _ = [res.get() for res in res_temp]

附：批量将图片的大小设置为指定大小

import osfrom PIL import Image # 源目录project_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))input = os.path.join(project_dir, 'class="lazy" data-src') # 输出目录output = os.path.join(project_dir, 'dest')def modify():    # 切换目录    os.chdir(input)     # 遍历目录下所有的文件    for image_name in os.listdir(os.getcwd()):        print(image_name)        im = Image.open(os.path.join(input, image_name))        im.thumbnail((128, 128))        im.save(os.path.join(output, image_name)) if __name__ == '__main__':    modify()

上述就是小编为大家分享的python批量压缩图像的完整步骤是什么了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注编程网行业资讯频道。