대량 이미지 최적화에 가장 적합한 Python 라이브러리는 무엇입니까?

1. Pillow(PIL): Pillow는 크기 조정, 압축, 형식 변환을 포함한 광범위한 이미지 처리 기능을 제공하는 인기 있는 Python 이미징 라이브러리입니다. 대량 이미지 최적화에 사용할 수 있는 다목적 라이브러리입니다.

2. Img4web: Img4web은 웹사이트용 JPEG, PNG 및 애니메이션 GIF를 최적화하는 Python 스크립트입니다. 무손실 및 약간 압축된 이미지를 생성하여 사진이 포함된 페이지의 로딩 시간을 줄일 수 있습니다.

3. Tinify: Tinify는 Tinify 서비스를 사용하여 JPEG 및 PNG 이미지를 압축하기 위한 API를 제공하는 Python 패키지입니다. 이미지를 대량으로 최적화하는 간단하고 효율적인 방법을 제공합니다.

4. Smush.py: Smush.py는 온라인 이미지에 대한 무손실 이미지 최적화 기능을 수행하는 Python 명령줄 도구입니다. Yahoo의 smush.it 서비스를 기반으로 합니다.

5. Scikit-image: Scikit-image는 크기 조정, 압축, 형식 변환과 같은 다양한 이미지 최적화 기술에 사용할 수 있는 다목적 Python 이미지 처리 라이브러리입니다.

6. 이미지 최적화 X: 이미지 최적화 X는 그래픽 사용자 인터페이스에서 최적화 이미지 CLI 유틸리티의 모든 기능을 노출하는 Python으로 작성된 데스크톱 앱으로, 이미지를 대량으로 더 쉽게 최적화할 수 있습니다.

7. Pyguetzli: Pyguetzli는 Google의 Guetzli 라이브러리를 기반으로 구축된 Python 라이브러리로, 이미지 품질에 큰 영향을 주지 않고 JPEG 파일을 20~30%까지 최적화할 수 있습니다.

8. PYCloudinary: PYCloudinary는 Cloudinary 이미지 최적화 서비스와 통합되어 이미지를 대량으로 최적화하는 편리한 방법을 제공하는 Python 라이브러리입니다.

대량 이미지 최적화를 위한 Python 라이브러리를 선택할 때 지원되는 이미지 형식, 사용 가능한 최적화 기술(손실, 무손실, 크기 조정, 형식 변환), 애플리케이션에 대한 통합 용이성, 전반적인 성능 및 효율성과 같은 요소를 고려하십시오. 도서관.