Na podstawie wyników wyszukiwania oto niektóre z najlepszych bibliotek Pythona do optymalizacji obrazów zbiorczych:
1. Pillow (PIL): Pillow to popularna biblioteka obrazów w języku Python, która zapewnia szeroki zakres możliwości przetwarzania obrazu, w tym zmianę rozmiaru, kompresję i konwersję formatu. Jest to wszechstronna biblioteka, której można używać do optymalizacji obrazów zbiorczych.
2. Img4web: Img4web to skrypt w języku Python, który optymalizuje pliki JPEG, PNG i animowane pliki GIF na potrzeby witryn internetowych. Może generować bezstratne i lekko skompresowane obrazy, skracając czas ładowania stron ze zdjęciami.
3. Tinify: Tinify to pakiet Pythona udostępniający interfejs API do kompresji obrazów JPEG i PNG przy użyciu usługi Tinify. Oferuje prosty i skuteczny sposób zbiorczej optymalizacji obrazów.
4. Smush.py: Smush.py to narzędzie wiersza poleceń języka Python, które działa jako bezstratny optymalizator obrazów online. Opiera się na usłudze smush.it Yahoo.
5. Scikit-image: Scikit-image to wszechstronna biblioteka do przetwarzania obrazów w języku Python, której można używać do różnych technik optymalizacji obrazu, takich jak zmiana rozmiaru, kompresja i konwersja formatu.
6. Optymalizuj obrazy X: Optymalizuj obrazy X to aplikacja komputerowa napisana w języku Python, która udostępnia pełną moc narzędzia Optimize-images CLI w graficznym interfejsie użytkownika, ułatwiając zbiorczą optymalizację obrazów.
7. Pyguetzli: Pyguetzli to biblioteka Pythona zbudowana na bibliotece Google Guetzli, która może optymalizować pliki JPEG o 20-30% bez znaczącego wpływu na jakość obrazu.
8. PYCloudinary: PYCloudinary to biblioteka Pythona, która integruje się z usługą optymalizacji obrazów Cloudinary, zapewniając wygodny sposób zbiorczej optymalizacji obrazów.
Wybierając bibliotekę Pythona do optymalizacji obrazów zbiorczych, należy wziąć pod uwagę takie czynniki, jak obsługiwane formaty obrazów, dostępne techniki optymalizacji (stratna, bezstratna, zmiana rozmiaru, konwersja formatu), łatwość integracji z aplikacją oraz ogólna wydajność i efektywność biblioteka.
Cytaty:[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/