Основываясь на результатах поиска, вот некоторые из лучших библиотек Python для массовой оптимизации изображений:
1. Pillow (PIL): Pillow — это популярная библиотека обработки изображений Python, предоставляющая широкий спектр возможностей обработки изображений, включая изменение размера, сжатие и преобразование формата. Это универсальная библиотека, которую можно использовать для массовой оптимизации изображений.
2. Img4web: Img4web — это скрипт Python, который оптимизирует JPEG, PNG и анимированные GIF-файлы для веб-сайтов. Он может создавать изображения без потерь и слегка сжатые, сокращая время загрузки страниц с изображениями.
3. Tinify: Tinify — это пакет Python, предоставляющий API для сжатия изображений JPEG и PNG с помощью сервиса Tinify. Он предлагает простой и эффективный способ массовой оптимизации изображений.
4. Smush.py: Smush.py — это инструмент командной строки Python, который работает как оптимизатор изображений без потерь для онлайн-изображений. Он основан на сервисе Yahoo smush.it.
5. Scikit-image: Scikit-image — это универсальная библиотека обработки изображений Python, которую можно использовать для различных методов оптимизации изображений, таких как изменение размера, сжатие и преобразование формата.
6. Optimize Images X: Optimize Images X — это настольное приложение, написанное на Python, которое раскрывает всю мощь утилиты CLIOptimize-images в графическом пользовательском интерфейсе, упрощая массовую оптимизацию изображений.
7. Pyguetzli: Pyguetzli — это библиотека Python, созданная на основе библиотеки Google Guetzli, которая может оптимизировать файлы JPEG на 20–30 % без существенного влияния на качество изображения.
8. PYCloudinary: PYCloudinary — это библиотека Python, которая интегрируется со службой оптимизации изображений Cloudinary, предоставляя удобный способ массовой оптимизации изображений.
При выборе библиотеки Python для массовой оптимизации изображений учитывайте такие факторы, как поддерживаемые форматы изображений, доступные методы оптимизации (с потерями, без потерь, изменение размера, преобразование формата), простота интеграции в ваше приложение, а также общая производительность и эффективность библиотека.
Цитаты:[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/