背景介绍
自己搭建的网站《联远智维》直接部署到云服务器上，由于带宽与价格息息相关，图片过大的时候会出现网站加载缓慢的问题。近来，在尽可能保证清晰度的前提下，编写python代码对图像进行压缩，最终实现了网站的优化，本推文做一个简要记录：
实现的功能点：
1.能够实现png，jpg等格式的压缩；2.能够对文件夹下所有图片进行遍历，实现图片的压缩；3.单张图片压缩后，清晰度变化不大，能够从6Mb到200kb，能够有效的提高网站流畅度；
疑问点：
图像位数的概念，从32到8能够有效减小图片的大小；
具体采用的代码为：
from PIL import Image
import os
def compress_image(input_path, quality=50, resize_factor=0.5):
# 打开图片
with Image.open(input_path) as img:
original_format = img.format
# 如果是 PNG 格式，尝试将位深度减少到 8 位
if original_format == 'PNG':
# 转为调色板模式（8位）
img = img.convert('P', palette=Image.ADAPTIVE, colors=256)
img.save(input_path, format='PNG', optimize=True, compress_level=9) # 最大压缩级别
else:
# 对 JPEG 或其他格式，降低质量进行更强压缩
if resize_factor < 1:
width, height = img.size
new_width = int(width * resize_factor)
new_height = int(height * resize_factor)
img = img.resize((new_width, new_height))
# 保存图片时，使用较低的质量参数（如 50）来进一步压缩
img.save(input_path, quality=quality, optimize=True)
print(f"Compressed and replaced: {input_path}")
def batch_compress_images(input_folder, quality=50, resize_factor=0.5):
# 遍历文件夹下所有图片文件，包括子文件夹
for root, dirs, files in os.walk(input_folder):
for filename in files:
input_path = os.path.join(root, filename)
if filename.lower().endswith(('png', 'jpg', 'jpeg', 'bmp', 'gif')):
# 压缩每个图片并替换原始文件
compress_image(input_path, quality, resize_factor)
# 设置输入文件夹路径
input_folder = '2022' # 输入文件夹路径
# 调用函数进行批量压缩并替换原始文件
batch_compress_images(input_folder, quality=50, resize_factor=0.5)
