Kurios Python bibliotekos yra geriausios masiniam vaizdų optimizavimui

1. Pagalvė (PIL): pagalvė yra populiari Python vaizdų biblioteka, teikianti daugybę vaizdo apdorojimo galimybių, įskaitant dydžio keitimą, glaudinimą ir formato konvertavimą. Tai universali biblioteka, kurią galima naudoti masiniam vaizdų optimizavimui.

2. Img4web: „Img4web“ yra „Python“ scenarijus, optimizuojantis JPEG, PNG ir animuotus GIF svetainėse. Jis gali sukurti be nuostolių ir šiek tiek suspaustus vaizdus, ​​​​sumažindamas puslapių su nuotraukomis įkėlimo laiką.

3. Tinify: „Tinify“ yra „Python“ paketas, suteikiantis API JPEG ir PNG vaizdams suspausti naudojant „Tinify“ paslaugą. Tai paprastas ir efektyvus būdas optimizuoti masinius vaizdus.

4. Smush.py: Smush.py yra „Python“ komandų eilutės įrankis, veikiantis kaip be nuostolių internetinių vaizdų vaizdo optimizavimo priemonė. Jis pagrįstas Yahoo smush.it paslauga.

5. Scikit-image: Scikit-image yra universali Python vaizdų apdorojimo biblioteka, kurią galima naudoti įvairioms vaizdo optimizavimo technikoms, pvz., dydžio keitimui, glaudinimui ir formato konvertavimui.

6. Vaizdų optimizavimas X: Vaizdų optimizavimas X yra „Python“ parašyta darbalaukio programa, kuri grafinėje vartotojo sąsajoje atskleidžia visą vaizdų optimizavimo CLI priemonės galią, kad būtų lengviau optimizuoti vaizdus masiškai.

7. Pyguetzli: Pyguetzli yra Python biblioteka, sukurta naudojant Google Guetzli biblioteką, kuri gali optimizuoti JPEG failus 20–30 % nepakenkiant vaizdo kokybei.

8. PYCloudinary: PYCloudinary yra „Python“ biblioteka, kuri integruojama su „Cloudinary“ vaizdo optimizavimo paslauga, suteikianti patogų būdą masiškai optimizuoti vaizdus.

Renkantis Python biblioteką masiniam vaizdų optimizavimui, atsižvelkite į tokius veiksnius kaip palaikomi vaizdo formatai, galimi optimizavimo būdai (praradimas, be nuostolių, dydžio keitimas, formato konvertavimas), integravimo į programą paprastumas ir bendras našumas bei efektyvumas. biblioteka.