Με βάση τα αποτελέσματα αναζήτησης, εδώ είναι μερικές από τις καλύτερες βιβλιοθήκες Python για βελτιστοποίηση μαζικής εικόνας:
1. Pillow (PIL): Το Pillow είναι μια δημοφιλής βιβλιοθήκη απεικόνισης Python που παρέχει ένα ευρύ φάσμα δυνατοτήτων επεξεργασίας εικόνας, συμπεριλαμβανομένης της αλλαγής μεγέθους, της συμπίεσης και της μετατροπής μορφής. Είναι μια ευέλικτη βιβλιοθήκη που μπορεί να χρησιμοποιηθεί για βελτιστοποίηση μαζικής εικόνας.
2. Img4web: Το Img4web είναι ένα σενάριο Python που βελτιστοποιεί JPEG, PNG και κινούμενα GIF για ιστότοπους. Μπορεί να παράγει εικόνες χωρίς απώλειες και ελαφρώς συμπιεσμένες, μειώνοντας το χρόνο φόρτωσης σελίδων με εικόνες.
3. Tinify: Το Tinify είναι ένα πακέτο Python που παρέχει ένα API για τη συμπίεση εικόνων JPEG και PNG χρησιμοποιώντας την υπηρεσία Tinify. Προσφέρει έναν απλό και αποτελεσματικό τρόπο βελτιστοποίησης των εικόνων μαζικά.
4. Smush.py: Το Smush.py είναι ένα εργαλείο γραμμής εντολών της Python που λειτουργεί ως βελτιστοποιητής εικόνας χωρίς απώλειες για διαδικτυακές εικόνες. Βασίζεται στην υπηρεσία smush.it της Yahoo.
5. Scikit-image: Το Scikit-image είναι μια ευέλικτη βιβλιοθήκη επεξεργασίας εικόνας Python που μπορεί να χρησιμοποιηθεί για διάφορες τεχνικές βελτιστοποίησης εικόνας, όπως αλλαγή μεγέθους, συμπίεση και μετατροπή μορφής.
6. Optimize Images X: Optimize Images X είναι μια εφαρμογή επιφάνειας εργασίας γραμμένη σε Python που εκθέτει την πλήρη ισχύ του βοηθητικού προγράμματος optimize-images CLI σε μια γραφική διεπαφή χρήστη, καθιστώντας ευκολότερη τη μαζική βελτιστοποίηση εικόνων.
7. Pyguetzli: Το Pyguetzli είναι μια βιβλιοθήκη Python που βασίζεται στη βιβλιοθήκη Guetzli της Google, η οποία μπορεί να βελτιστοποιήσει τα αρχεία JPEG κατά 20-30% χωρίς να επηρεάζει σημαντικά την ποιότητα της εικόνας.
8. PYCloudinary: Το PYCloudinary είναι μια βιβλιοθήκη Python που ενσωματώνεται με την υπηρεσία βελτιστοποίησης εικόνας Cloudinary, παρέχοντας έναν βολικό τρόπο για τη μαζική βελτιστοποίηση εικόνων.
Όταν επιλέγετε μια βιβλιοθήκη Python για μαζική βελτιστοποίηση εικόνας, λάβετε υπόψη παράγοντες όπως οι υποστηριζόμενες μορφές εικόνας, οι διαθέσιμες τεχνικές βελτιστοποίησης (απώλειες, χωρίς απώλειες, αλλαγή μεγέθους, μετατροπή μορφής), η ευκολία ενσωμάτωσης στην εφαρμογή σας και η συνολική απόδοση και αποτελεσματικότητα του βιβλιοθήκη.
Αναφορές:[1] https://github.com/carzam87/python-bulk-image-optimizer
[2] https://www.holisticseo.digital/python-seo/image-optimization/
[3] https://www.projectpro.io/article/python-image-processing-libraries/793
[4] https://uploadcare.com/blog/image-optimization-python/
[5] https://www.reddit.com/r/Python/comments/16bsn5y/i_created_a_python_code_that_optimizes_bulk/