python对多文件夹图片压缩，成品+源码

矢岛舞美

python代码：

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import os import sys from PIL import Image from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor import multiprocessing   def is_image_file(file):     try:         with Image.open(file) as img:             return img.format in ['JPEG', 'PNG', 'BMP', 'GIF', 'TIFF']     except IOError:         return False   def compress_image(input_file):     # 打开图像文件     with Image.open(input_file) as img:         # 获取图像的格式         file_format = img.format           try:             # 保存压缩后的图像             img.save(input_file, format=file_format, optimize=True)         except OSError:             # 如果遇到缺少 EXIF 信息的情况，重新保存图像             img.save(input_file, format=file_format, optimize=True, exif=b'')       print(f"图像已成功压缩: {input_file}")   def compress_images_in_folders(thread_count):     image_files = []       # 遍历文件夹，找到所有图像文件     for root, _, files in os.walk(os.getcwd()):         for file in files:             input_file = os.path.join(root, file)               # 检查文件扩展名             _, ext = os.path.splitext(input_file)             if ext.lower() in ['.jpg', '.jpeg', '.png', '.bmp', '.gif', '.tiff']:                 if is_image_file(input_file):                     image_files.append(input_file)       # 使用线程池进行图像压缩     with ThreadPoolExecutor(max_workers=thread_count) as executor:         executor.map(compress_image, image_files)   if __name__ == "__main__":     thread_count = multiprocessing.cpu_count()     print(f"使用 {thread_count} 个线程进行图像压缩")     compress_images_in_folders(thread_count)

成品地址：https://wwqb.lanzout.com/iGGT00xpr0ub   密码:2big

使用方法：放到要处理的文件夹，双击即可运行，比如：A文件夹下有B、C、D、E、F文件夹，将软件放到A目录下，即可对BCDEF下的图片进行压缩并对图片进行原位替换。

矢岛舞美

Siono01 发表于 2023-5-30 17:48
谢谢分享。 顺便问一下这个可以压缩tga格式的嘛 这种压缩会不会损坏原始的的画质和质量的啊谢谢

那种十多M的图压缩之后看不出有啥损失，几百k的压到几十k会肉眼可见的有画质损失，我主要是压缩一些写真图，还有就是放在网站上的图

liaoyikai100

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import os from PIL import Image from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor import multiprocessing     def is_image_file(file):     try:         with Image.open(file) as img:             return img.format in ['JPEG', 'PNG', 'BMP', 'GIF', 'TIFF']     except IOError:         return False     def compress_image(input_file, output_file):     # 打开图像文件     with Image.open(input_file) as img:         # 获取图像的格式         file_format = img.format           try:             # 保存压缩后的图像             img.save(output_file, format=file_format, optimize=True)         except OSError:             # 如果遇到缺少 EXIF 信息的情况，重新保存图像             img.save(output_file, format=file_format, optimize=True, exif=b'')       print(f"图像已成功压缩: {output_file}")     def compress_images_in_folders(thread_count):     # 获取用户输入的文件夹路径     folder_path = input("请输入要压缩图像文件所在的文件夹路径：")       # 遍历文件夹，找到所有图像文件     image_files = []     for root, _, files in os.walk(folder_path):         for file in files:             input_file = os.path.join(root, file)               # 检查文件扩展名             _, ext = os.path.splitext(input_file)             if ext.lower() in ['.jpg', '.jpeg', '.png', '.bmp', '.gif', '.tiff']:                 if is_image_file(input_file):                     image_files.append(input_file)       # 使用线程池进行图像压缩     with ThreadPoolExecutor(max_workers=thread_count) as executor:         for input_file in image_files:             # 生成压缩后的文件名             output_file = os.path.splitext(input_file)[0] + "_compressed" + os.path.splitext(input_file)[1]               # 检查是否已存在同名文件             if os.path.exists(output_file):                 i = 1                 while os.path.exists(output_file):                     output_file = os.path.splitext(input_file)[0] + f"_compressed_{i}" + os.path.splitext(input_file)[1]                     i += 1               executor.submit(compress_image, input_file, output_file)     if __name__ == "__main__":     thread_count = multiprocessing.cpu_count()     print(f"使用 {thread_count} 个线程进行图像压缩")     compress_images_in_folders(thread_count)

更新一版手动选择路径并不替换源文件

Siono01

谢谢分享。 顺便问一下这个可以压缩tga格式的嘛 这种压缩会不会损坏原始的的画质和质量的啊谢谢

111wdw

这个软件很强大，值得收藏

jmsdqwl

   py 不会 php会

ppplp

听起来好像很牛Q的样子

Alice27

谢谢分享，已收藏，辛苦啦

dcyxiaoxue

辛苦了    收藏一下

nccdap

保存了，研究学习

bjlaoge

不错，很好用