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在最近做项目时,发现服务器上的图片比较大,数据传输时会消耗很多流量,体验非常不好。为了缓解这一现象,决定使用gzip压缩数据流,但是发现gzip对于json数据的压缩效果很好,但对于图片的压缩效果很差。无奈,只能写一段代码,将服务器上的图片挨个压缩一下。
我的服务器上的程序,是用django写的,数据库为sqlite,图片文件存储在media目录下。
先看models.py,只有一个ImageField类型的变量picture,也就是一会压缩图片需要用到的变量。
class CrossPicture(models.Model): picture = models.ImageField(upload_to='cross_picture', blank=True, null=True)
Python有一个PIL库,可以处理图像,压缩部分的代码就是用PIL写的
def compressImage(request): picture_list = models.CrossPicture.objects.all() for cp in picture_list: image = Image.open(cp.picture) # 通过cp.picture 获得图像 width = image.width height = image.height rate = 1.0 # 压缩率 # 根据图像大小设置压缩率 if width >= 2000 or height >= 2000: rate = 0.3 elif width >= 1000 or height >= 1000: rate = 0.5 elif width >= 500 or height >= 500: rate = 0.9 width = int(width * rate) # 新的宽 height = int(height * rate) # 新的高 image.thumbnail((width, height), Image.ANTIALIAS) # 生成缩略图 image.save('media/' + str(cp.picture), 'JPEG') # 保存到原路径 cp.save() return HttpResponse('compress ok')
以上这篇django 使用 PIL 压缩图片的例子就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
标签:
django,PIL,压缩图片
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暂无django 使用 PIL 压缩图片的例子的评论...
RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
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2025年01月11日
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