10 行 Python 代碼，批量壓縮圖片 500 張，簡直太強大了

 

本文原創並首發於公衆號【Python貓】，未經受權，請勿轉載。 原文地址：https://mp.weixin.qq.com/s/5hpFDgjCpfb0O1Jg-ycACw

熟悉 「Python貓」 的讀者應該知道，貓哥我發佈的全部文章都使用了極具特點的配圖——原創文章使用貓圖，轉載文章使用狗圖，極少例外。

這幾天，我在用 Github page + hexo 搭建我的網站，爲了延續風格，就想把配圖與文章一塊兒遷移過去。這時候就出現了一個難題：我所用的圖片都是高清大圖，放到網站上就嚴重拖慢了加載速度。所以，須要先把圖片壓縮，再上傳。

我把需求歸納以下：

• 須要批量壓縮圖片，現有大約 200 張，後會再增
• 是壓縮，不是切割截取，不改變圖片尺寸
• 原圖片大部分是 10M - 30M，目標是壓縮成 1M 之內，越小越好

按着這幾條線索，我搜索「批量壓縮圖片」、「圖片壓縮工具「、」批量處理圖片「......

一開始的想法是找輕量級的圖片壓縮工具，簡單處理一下就好。然而不知是搜索的姿式不對，仍是篩選過濾信息的姿式不對，結果都差強人氣。

查找到的工具備本地與在線兩類，可試驗後都不太理想：有的軟件下載後才發現是付費的，有的在使用時直接致使程序卡死，有的壓縮率不夠須要屢次壓縮，有的要求原始圖片大小不能超過 5 M，有的要求批量處理數量不超過 20 張，有的不支持批量壓縮......羣內小夥伴還幫忙推薦了「PS+批處理」、acdsee、甚至手機應用 snapseed，都不合我意。

花了很多時間後，偶然看到有文章寫用 Python 來壓縮圖片。一文驚醒夢中人，我怎麼沒想到呢？

先看看別人是怎麼作的。這篇《如何用Python智能批量壓縮圖片？》（https://zhuanlan.zhihu.com/p/32246003）文章中介紹了使用 PIL 庫的 Image 模塊來壓縮圖片的方法，主要經過調節圖片長寬數值的方式。

PIL 是個強大的圖片處理庫，但只支持 Python 2，並且早已中止更新。有開發者在它基礎上改良並維護了 Pillow，支持 Python 3。以前有所耳聞，沒用過。因而貓哥查了幾篇教程和文檔。讀後發現它壓縮圖片的方法主要是等比例縮放、裁剪以及改變格式等，並不是我所要的。

還看到一篇《如何在無損的狀況下讓圖片變的更小》（http://www.javashuo.com/article/p-yctpjtvu-ht.html）文章，它介紹了 Yelp（美國最大點評網站）的三種優化圖片的策略：Pillow、動態調優、更換編碼器。有些方法很高大上，應該是業界先進經驗了，但它但願保證圖片無損，全部方法加起來纔可使圖片大小平均減小 30%，所以並不知足個人要求。另外它引伸介紹了幾種方法，但是須要花費時間去研究，我也放棄了。

最後，終於找到了一種很是便捷，又十分知足的方案，下面開始進入正題了。（不要嫌我囉嗦，探索的過程也頗有趣）（噓，其實是由於下面要介紹的方法太簡單，才區區幾行代碼，我實在忍不住強行加戲......）

----------------當心翼翼的分割線---------------

Tinypng 網站提供在線圖片壓縮服務，是全部圖片壓縮工具中最好用的之一，但它有所限制：批量最多處理 20 張，且每張大小不容許超過 5 M。

這個網站很是良心，開放了免費的 API ，API 取消了每張大小的限制，只限定每月處理 500 張圖片。這對我來講，已經足足有餘了。

下面介紹怎麼使用它。第一步是在它網站上註冊，得到專屬的 API_KEY。使用的是郵箱註冊，很簡單。

而後是安裝 package：

pip install --upgrade tinify

接着是處理圖片：

import tinify
import os

tinify.key = '此處填入你的key'
path = "C:\\Users\\yunpoyue\\Pictures\\cat" # 圖片存放的路徑

for dirpath, dirs, files in os.walk(path):
    for file in files:
        imgpath = os.path.join(dirpath, file)
        print("compressing ..."+ imgpath)
        tinify.from_file(imgpath).to_file(imgpath)

不到 10 行代碼，輕輕鬆鬆就批量壓縮圖片，簡直不要太爽！20 M 的圖片能壓縮到 2 M，壓縮率達到驚人的 90%，成績喜人。

它的 API 還提供圖片裁剪、加水印、保存壓縮圖片至雲服務商（亞馬遜雲、谷歌雲）等功能，很是強大。除了壓縮過程有點慢，其它無可挑剔。

通過一番探索與比較，我肯定這是目前的最優方案，因此強烈分享給你們。

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