仅用10行Python代码,就能批量压缩500张图片

2023-11-23 10:30

本文主要是介绍仅用10行Python代码,就能批量压缩500张图片,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

在这里插入图片描述
Tinypng 网站提供在线图片压缩服务,是所有图片压缩工具中最好用的之一,但有限制:批量最多处理 20 张,且每张大小不允许超过 5M。
在这里插入图片描述
这个网站非常良心,开放了免费的 API ,API 取消了每张大小的限制,只限定每个月处理 500 张图片。这对我来说,已经足足有余了。

下面介绍怎么使用它。第一步是在它网站上注册,获得专属的 API_KEY。使用的是邮箱注册,很简单。

然后是安装 package:
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
接着是处理图片:
在这里插入图片描述
不到 10 行代码,轻轻松松就批量压缩图片,简直不要太爽!20 M 的图片能压缩到 2 M,压缩率达到惊人的 90%,成绩喜人。

它的API还提供图片裁剪、加水印、保存压缩图片至云服务商(亚马逊云、谷歌云)等功能,非常强大。除压缩过程有点慢,其它无可挑剔。

经过一番探索与比较,我确定这是目前的最优方案,所以强烈分享给大家。

这篇关于仅用10行Python代码,就能批量压缩500张图片的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/417298

相关文章

python: 多模块(.py)中全局变量的导入

文章目录 global关键字可变类型和不可变类型数据的内存地址单模块(单个py文件)的全局变量示例总结 多模块(多个py文件)的全局变量from x import x导入全局变量示例 import x导入全局变量示例 总结 global关键字 global 的作用范围是模块(.py)级别: 当你在一个模块(文件)中使用 global 声明变量时,这个变量只在该模块的全局命名空

hdu1043(八数码问题,广搜 + hash(实现状态压缩) )

利用康拓展开将一个排列映射成一个自然数,然后就变成了普通的广搜题。 #include<iostream>#include<algorithm>#include<string>#include<stack>#include<queue>#include<map>#include<stdio.h>#include<stdlib.h>#include<ctype.h>#inclu

使用opencv优化图片(画面变清晰)

文章目录 需求影响照片清晰度的因素 实现降噪测试代码 锐化空间锐化Unsharp Masking频率域锐化对比测试 对比度增强常用算法对比测试 需求 对图像进行优化,使其看起来更清晰,同时保持尺寸不变,通常涉及到图像处理技术如锐化、降噪、对比度增强等 影响照片清晰度的因素 影响照片清晰度的因素有很多,主要可以从以下几个方面来分析 1. 拍摄设备 相机传感器:相机传

hdu1565(状态压缩)

本人第一道ac的状态压缩dp,这题的数据非常水,很容易过 题意:在n*n的矩阵中选数字使得不存在任意两个数字相邻,求最大值 解题思路: 一、因为在1<<20中有很多状态是无效的,所以第一步是选择有效状态,存到cnt[]数组中 二、dp[i][j]表示到第i行的状态cnt[j]所能得到的最大值,状态转移方程dp[i][j] = max(dp[i][j],dp[i-1][k]) ,其中k满足c

活用c4d官方开发文档查询代码

当你问AI助手比如豆包,如何用python禁止掉xpresso标签时候,它会提示到 这时候要用到两个东西。https://developers.maxon.net/论坛搜索和开发文档 比如这里我就在官方找到正确的id描述 然后我就把参数标签换过来

【Python编程】Linux创建虚拟环境并配置与notebook相连接

1.创建 使用 venv 创建虚拟环境。例如,在当前目录下创建一个名为 myenv 的虚拟环境: python3 -m venv myenv 2.激活 激活虚拟环境使其成为当前终端会话的活动环境。运行: source myenv/bin/activate 3.与notebook连接 在虚拟环境中,使用 pip 安装 Jupyter 和 ipykernel: pip instal

poj 1258 Agri-Net(最小生成树模板代码)

感觉用这题来当模板更适合。 题意就是给你邻接矩阵求最小生成树啦。~ prim代码:效率很高。172k...0ms。 #include<stdio.h>#include<algorithm>using namespace std;const int MaxN = 101;const int INF = 0x3f3f3f3f;int g[MaxN][MaxN];int n

【机器学习】高斯过程的基本概念和应用领域以及在python中的实例

引言 高斯过程(Gaussian Process,简称GP)是一种概率模型,用于描述一组随机变量的联合概率分布,其中任何一个有限维度的子集都具有高斯分布 文章目录 引言一、高斯过程1.1 基本定义1.1.1 随机过程1.1.2 高斯分布 1.2 高斯过程的特性1.2.1 联合高斯性1.2.2 均值函数1.2.3 协方差函数(或核函数) 1.3 核函数1.4 高斯过程回归(Gauss

【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch15 人工神经网络(1)sklearn

系列文章目录 监督学习:参数方法 【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch4 线性回归 【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch5 逻辑回归 【课后题练习】 陈强-机器学习-Python-Ch5 逻辑回归(SAheart.csv) 【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch6 多项逻辑回归 【学习笔记 及 课后题练习】 陈强-机器学习-Python-Ch7 判别分析 【学

计算机毕业设计 大学志愿填报系统 Java+SpringBoot+Vue 前后端分离 文档报告 代码讲解 安装调试

🍊作者:计算机编程-吉哥 🍊简介:专业从事JavaWeb程序开发,微信小程序开发,定制化项目、 源码、代码讲解、文档撰写、ppt制作。做自己喜欢的事,生活就是快乐的。 🍊心愿:点赞 👍 收藏 ⭐评论 📝 🍅 文末获取源码联系 👇🏻 精彩专栏推荐订阅 👇🏻 不然下次找不到哟~Java毕业设计项目~热门选题推荐《1000套》 目录 1.技术选型 2.开发工具 3.功能