Vilka Python-bibliotek är bäst för bulkbildoptimering

1. Pillow (PIL): Pillow är ett populärt Python-bildbibliotek som tillhandahåller ett brett utbud av bildbehandlingsmöjligheter, inklusive storleksändring, komprimering och formatkonvertering. Det är ett mångsidigt bibliotek som kan användas för bulkbildoptimering.

2. Img4web: Img4web är ett Python-skript som optimerar JPEG, PNG och animerade GIF-filer för webbplatser. Det kan producera förlustfria och lätt komprimerade bilder, vilket minskar laddningstiden för sidor med bilder.

3. Tinify: Tinify är ett Python-paket som tillhandahåller ett API för att komprimera JPEG- och PNG-bilder med hjälp av Tinify-tjänsten. Det erbjuder ett enkelt och effektivt sätt att optimera bilder i bulk.

4. Smush.py: Smush.py är ett Python kommandoradsverktyg som fungerar som en förlustfri bildoptimerare för onlinebilder. Den är baserad på Yahoos smush.it-tjänst.

5. Scikit-image: Scikit-image är ett mångsidigt Python-bildbehandlingsbibliotek som kan användas för olika bildoptimeringstekniker, såsom storleksändring, komprimering och formatkonvertering.

6. Optimize Images X: Optimize Images X är en skrivbordsapp skriven i Python som exponerar den fulla kraften hos Optimize-images CLI-verktyget i ett grafiskt användargränssnitt, vilket gör det lättare att optimera bilder i bulk.

7. Pyguetzli: Pyguetzli är ett Python-bibliotek byggt på Googles Guetzli-bibliotek, som kan optimera JPEG-filer med 20-30 % utan att nämnvärt påverka bildkvaliteten.

8. PYCloudinary: PYCloudinary är ett Python-bibliotek som integreras med Cloudinarys bildoptimeringstjänst, vilket ger ett bekvämt sätt att optimera bilder i bulk.

När du väljer ett Python-bibliotek för bulkbildoptimering bör du överväga faktorer som de bildformat som stöds, tillgängliga optimeringstekniker (förlustfria, förlustfria, storleksändring, formatkonvertering), den enkla integrationen i din applikation och den övergripande prestandan och effektiviteten för bibliotek.