Com base nos resultados da pesquisa, aqui estão algumas das melhores bibliotecas Python para otimização de imagens em massa:
1. Pillow (PIL): Pillow é uma popular biblioteca de imagens Python que oferece uma ampla gama de recursos de processamento de imagens, incluindo redimensionamento, compactação e conversão de formato. É uma biblioteca versátil que pode ser usada para otimização de imagens em massa.
2. Img4web: Img4web é um script Python que otimiza JPEG, PNG e GIFs animados para sites. Pode produzir imagens sem perdas e levemente compactadas, reduzindo o tempo de carregamento de páginas com fotos.
3. Tinify: Tinify é um pacote Python que fornece uma API para compactar imagens JPEG e PNG usando o serviço Tinify. Ele oferece uma maneira simples e eficiente de otimizar imagens em massa.
4. Smush.py: Smush.py é uma ferramenta de linha de comando Python que funciona como um otimizador de imagens sem perdas para imagens online. É baseado no serviço smush.it do Yahoo.
5. Scikit-image: Scikit-image é uma biblioteca versátil de processamento de imagens Python que pode ser usada para várias técnicas de otimização de imagens, como redimensionamento, compactação e conversão de formato.
6. Optimize Images X: Optimize Images X é um aplicativo de desktop escrito em Python que expõe todo o poder do utilitário CLI Optimize-images em uma interface gráfica do usuário, facilitando a otimização de imagens em massa.
7. Pyguetzli: Pyguetzli é uma biblioteca Python construída na biblioteca Guetzli do Google, que pode otimizar arquivos JPEG em 20-30% sem afetar significativamente a qualidade da imagem.
8. PYCloudinary: PYCloudinary é uma biblioteca Python que se integra ao serviço de otimização de imagens Cloudinary, fornecendo uma maneira conveniente de otimizar imagens em massa.
Ao escolher uma biblioteca Python para otimização de imagens em massa, considere fatores como os formatos de imagem suportados, as técnicas de otimização disponíveis (com perdas, sem perdas, redimensionamento, conversão de formato), a facilidade de integração em seu aplicativo e o desempenho e eficiência geral do biblioteca.
Citações:[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/