Cách nén và thay đổi kích thước hình ảnh trong Python

Tìm hiểu cách giảm kích thước tệp hình ảnh bằng cách nén và thay đổi kích thước hình ảnh bằng thư viện Pillow trong Python.

Nén hình ảnh là quá trình giảm thiểu kích thước của hình ảnh mà không làm giảm chất lượng hình ảnh. Có rất nhiều công cụ trực tuyến cung cấp dịch vụ này; hầu hết chúng là một lựa chọn tuyệt vời nếu bạn muốn thu nhỏ hình ảnh của mình một cách nhanh chóng và đáng tin cậy. Tuy nhiên, trong hướng dẫn này, bạn sẽ học cách giảm kích thước tệp hình ảnh bằng Python bằng cách sử dụng thư viện Pillow .

Bạn có thể tự do sử dụng mã của hướng dẫn này. Ví dụ: bạn có thể tạo một API xung quanh nó để giảm kích thước hình ảnh hàng loạt thay vì sử dụng API của bên thứ ba có thể khiến bạn mất tiền.

Tôi đã tạo mã cho hướng dẫn này linh hoạt nhất có thể. Bạn có thể nén hình ảnh và thay đổi kích thước bằng hệ số tỷ lệ hoặc chiều rộng và chiều cao chính xác. Bạn cũng có thể chỉ định tỷ lệ chất lượng.

Được rồi, để bắt đầu, hãy cài đặt Pillow:

$ pip install Pillow

Mở một tệp Python mới và nhập nó:

import os
from PIL import Image

Trước khi chúng ta đi sâu vào việc nén hình ảnh, hãy lấy một chức năng từ hướng dẫn này để in kích thước tệp ở định dạng thân thiện:

def get_size_format(b, factor=1024, suffix="B"):
    """
    Scale bytes to its proper byte format
    e.g:
        1253656 => '1.20MB'
        1253656678 => '1.17GB'
    """
    for unit in ["", "K", "M", "G", "T", "P", "E", "Z"]:
        if b < factor:
            return f"{b:.2f}{unit}{suffix}"
        b /= factor
    return f"{b:.2f}Y{suffix}"

Tiếp theo, hãy tạo chức năng cốt lõi để nén hình ảnh:

def compress_img(image_name, new_size_ratio=0.9, quality=90, width=None, height=None, to_jpg=True):
    # load the image to memory
    img = Image.open(image_name)
    # print the original image shape
    print("[*] Image shape:", img.size)
    # get the original image size in bytes
    image_size = os.path.getsize(image_name)
    # print the size before compression/resizing
    print("[*] Size before compression:", get_size_format(image_size))
    if new_size_ratio < 1.0:
        # if resizing ratio is below 1.0, then multiply width & height with this ratio to reduce image size
        img = img.resize((int(img.size[0] * new_size_ratio), int(img.size[1] * new_size_ratio)), Image.ANTIALIAS)
        # print new image shape
        print("[+] New Image shape:", img.size)
    elif width and height:
        # if width and height are set, resize with them instead
        img = img.resize((width, height), Image.ANTIALIAS)
        # print new image shape
        print("[+] New Image shape:", img.size)
    # split the filename and extension
    filename, ext = os.path.splitext(image_name)
    # make new filename appending _compressed to the original file name
    if to_jpg:
        # change the extension to JPEG
        new_filename = f"{filename}_compressed.jpg"
    else:
        # retain the same extension of the original image
        new_filename = f"{filename}_compressed{ext}"
    try:
        # save the image with the corresponding quality and optimize set to True
        img.save(new_filename, quality=quality, optimize=True)
    except OSError:
        # convert the image to RGB mode first
        img = img.convert("RGB")
        # save the image with the corresponding quality and optimize set to True
        img.save(new_filename, quality=quality, optimize=True)
    print("[+] New file saved:", new_filename)
    # get the new image size in bytes
    new_image_size = os.path.getsize(new_filename)
    # print the new size in a good format
    print("[+] Size after compression:", get_size_format(new_image_size))
    # calculate the saving bytes
    saving_diff = new_image_size - image_size
    # print the saving percentage
    print(f"[+] Image size change: {saving_diff/image_size*100:.2f}% of the original image size.")

Một chức năng khổng lồ thực hiện rất nhiều thứ, hãy trình bày chi tiết hơn:

• Đầu tiên, chúng tôi sử dụng Image.open()phương pháp để tải hình ảnh vào bộ nhớ, chúng tôi nhận được kích thước của tệp hình ảnh bằng cách sử dụng os.path.getsize()để sau này chúng tôi có thể so sánh kích thước này với kích thước của tệp được tạo mới.
• Nếu new_size_ratiođược đặt dưới đây 1.0, thì việc thay đổi kích thước là cần thiết. Con số này nằm trong khoảng từ 0 đến 1 và được nhân với widthvà heightcủa hình ảnh gốc để tạo ra hình ảnh có độ phân giải thấp hơn. Đây là thông số phù hợp nếu bạn muốn giảm dung lượng ảnh xuống nữa. Bạn cũng có thể đặt nó thành 0.95hoặc 0.9giảm kích thước hình ảnh với những thay đổi nhỏ nhất đối với độ phân giải.
• Nếu new_size_ratiolà 1.0, nhưng widthvà heightđược đặt, thì chúng tôi thay đổi kích thước thành các giá trị widthvà mới này height, đảm bảo chúng thấp hơn giá trị ban đầu widthvà height.
• Nếu to_jpgđược đặt thành True, chúng tôi thay đổi phần mở rộng của ảnh gốc thành JPEG. Điều này sẽ làm giảm đáng kể kích thước hình ảnh, đặc biệt là đối với hình ảnh PNG. Nếu quá trình chuyển đổi tăng lên OSError, việc chuyển đổi định dạng hình ảnh thành RGB sẽ giải quyết được vấn đề.
• Cuối cùng, chúng tôi sử dụng save()phương pháp để viết hình ảnh được tối ưu hóa và chúng tôi đặt cùng optimizevới Truechất lượng được truyền từ hàm. Sau đó, chúng tôi lấy kích thước của hình ảnh mới và so sánh nó với kích thước của hình ảnh gốc.

Bây giờ chúng ta đã có chức năng cốt lõi của mình, hãy sử dụng argparsemô-đun để tích hợp nó với các đối số dòng lệnh:

if __name__ == "__main__":
    import argparse
    parser = argparse.ArgumentParser(description="Simple Python script for compressing and resizing images")
    parser.add_argument("image", help="Target image to compress and/or resize")
    parser.add_argument("-j", "--to-jpg", action="store_true", help="Whether to convert the image to the JPEG format")
    parser.add_argument("-q", "--quality", type=int, help="Quality ranging from a minimum of 0 (worst) to a maximum of 95 (best). Default is 90", default=90)
    parser.add_argument("-r", "--resize-ratio", type=float, help="Resizing ratio from 0 to 1, setting to 0.5 will multiply width & height of the image by 0.5. Default is 1.0", default=1.0)
    parser.add_argument("-w", "--width", type=int, help="The new width image, make sure to set it with the `height` parameter")
    parser.add_argument("-hh", "--height", type=int, help="The new height for the image, make sure to set it with the `width` parameter")
    args = parser.parse_args()
    # print the passed arguments
    print("="*50)
    print("[*] Image:", args.image)
    print("[*] To JPEG:", args.to_jpg)
    print("[*] Quality:", args.quality)
    print("[*] Resizing ratio:", args.resize_ratio)
    if args.width and args.height:
        print("[*] Width:", args.width)
        print("[*] Height:", args.height)
    print("="*50)
    # compress the image
    compress_img(args.image, args.resize_ratio, args.quality, args.width, args.height, args.to_jpg)

Chúng tôi thực hiện phân tích cú pháp đối số dòng lệnh của chúng tôi trong đoạn mã trên và thêm các tham số mà chúng tôi đã thảo luận trước đó.

Hãy sử dụng kịch bản của chúng tôi ngay bây giờ. Bạn có thể lấy hình ảnh ví dụ ở đây . Đầu tiên, hãy sử dụng tập lệnh của chúng tôi mà không có bất kỳ tham số nào:

$ python compress_image.py sample-satellite-images.png

Đầu ra:

==================================================
[*] Image: sample-satellite-images.png
[*] To JPEG: False
[*] Quality: 90
[*] Resizing ratio: 1.0
==================================================
[*] Image shape: (953, 496)
[*] Size before compression: 425.65KB
[+] New file saved: sample-satellite-images_compressed.png
[+] Size after compression: 379.25KB
[+] Image size change: -10.90% of the original image size.

Kích thước hình ảnh giảm xuống còn 379,25KB từ 425,65KB , tức là mức giảm khoảng 11% . Tiếp theo, hãy thử -jchuyển đổi từ PNG sang JPEG:

$ python compress_image.py sample-satellite-images.png -j

Đầu ra:

==================================================
[*] Image: sample-satellite-images.png
[*] To JPEG: True
[*] Quality: 90
[*] Resizing ratio: 1.0
==================================================
[*] Image shape: (953, 496)
[*] Size before compression: 425.65KB
[+] New file saved: sample-satellite-images_compressed.jpg
[+] Size after compression: 100.07KB
[+] Image size change: -76.49% of the original image size.

Lưu ý : Bạn có thể lấy hình ảnh ví dụ ở đây .

Thật tuyệt vời, cải thiện tới 76,5% . Hãy giảm chất lượng một chút:

$ python compress_image.py sample-satellite-images.png -j -q 75

Đầu ra:

==================================================
[*] Image: sample-satellite-images.png
[*] To JPEG: True
[*] Quality: 75
[*] Resizing ratio: 1.0
==================================================
[*] Image shape: (953, 496)
[*] Size before compression: 425.65KB
[+] New file saved: sample-satellite-images_compressed.jpg
[+] Size after compression: 64.95KB
[+] Image size change: -84.74% of the original image size.

Giảm khoảng 85% mà không cần chạm vào độ phân giải ảnh gốc. Hãy thử nhân widthvà heightcủa hình ảnh với 0.9:

$ python compress_image.py sample-satellite-images.png -j -q 75 -r 0.9

Đầu ra:

==================================================
[*] Image: sample-satellite-images.png
[*] To JPEG: True
[*] Quality: 75
[*] Resizing ratio: 0.9
==================================================
[*] Image shape: (953, 496)
[*] Size before compression: 425.65KB
[+] New Image shape: (857, 446)
[+] New file saved: sample-satellite-images_compressed.jpg
[+] Size after compression: 56.94KB
[+] Image size change: -86.62% of the original image size.

Bây giờ thiết lập chính xác widthvà heightgiá trị:

$ python compress_image.py sample-satellite-images.png -j -q 75 -w 800 -hh 400 

Đầu ra:

==================================================
[*] Image: sample-satellite-images.png
[*] To JPEG: True
[*] Quality: 75
[*] Resizing ratio: 1.0
[*] Width: 800
[*] Height: 400
==================================================
[*] Image shape: (953, 496)
[*] Size before compression: 425.65KB
[+] New Image shape: (800, 400)
[+] New file saved: sample-satellite-images_compressed.jpg
[+] Size after compression: 49.73KB
[+] Image size change: -88.32% of the original image size.

Kết luận

Đáng kinh ngạc! Bạn có thể thử và điều chỉnh các thông số để phù hợp với nhu cầu cụ thể của mình. Tôi hy vọng tập lệnh này hữu ích cho bạn để đẩy nhanh quá trình phát triển ứng dụng của bạn.

Kiểm tra mã hoàn chỉnh ở đây

Nguồn: https://www.thepythoncode.com

#python #image 

What is GEEK

Buddha Community

Why use Python for Software Development

No programming language is pretty much as diverse as Python. It enables building cutting edge applications effortlessly. Developers are as yet investigating the full capability of end-to-end Python development services in various areas. 

By areas, we mean FinTech, HealthTech, InsureTech, Cybersecurity, and that's just the beginning. These are New Economy areas, and Python has the ability to serve every one of them. The vast majority of them require massive computational abilities. Python's code is dynamic and powerful - equipped for taking care of the heavy traffic and substantial algorithmic capacities. 

Programming advancement is multidimensional today. Endeavor programming requires an intelligent application with AI and ML capacities. Shopper based applications require information examination to convey a superior client experience. Netflix, Trello, and Amazon are genuine instances of such applications. Python assists with building them effortlessly. 

5 Reasons to Utilize Python for Programming Web Apps 

Python can do such numerous things that developers can't discover enough reasons to admire it. Python application development isn't restricted to web and enterprise applications. It is exceptionally adaptable and superb for a wide range of uses.

Robust frameworks 

Python is known for its tools and frameworks. There's a structure for everything. Django is helpful for building web applications, venture applications, logical applications, and mathematical processing. Flask is another web improvement framework with no conditions. 

Web2Py, CherryPy, and Falcon offer incredible capabilities to customize Python development services. A large portion of them are open-source frameworks that allow quick turn of events. 

Simple to read and compose 

Python has an improved sentence structure - one that is like the English language. New engineers for Python can undoubtedly understand where they stand in the development process. The simplicity of composing allows quick application building. 

The motivation behind building Python, as said by its maker Guido Van Rossum, was to empower even beginner engineers to comprehend the programming language. The simple coding likewise permits developers to roll out speedy improvements without getting confused by pointless subtleties. 

Utilized by the best 

Alright - Python isn't simply one more programming language. It should have something, which is the reason the business giants use it. Furthermore, that too for different purposes. Developers at Google use Python to assemble framework organization systems, parallel information pusher, code audit, testing and QA, and substantially more. Netflix utilizes Python web development services for its recommendation algorithm and media player. 

Massive community support 

Python has a steadily developing community that offers enormous help. From amateurs to specialists, there's everybody. There are a lot of instructional exercises, documentation, and guides accessible for Python web development solutions. 

Today, numerous universities start with Python, adding to the quantity of individuals in the community. Frequently, Python designers team up on various tasks and help each other with algorithmic, utilitarian, and application critical thinking. 

Progressive applications 

Python is the greatest supporter of data science, Machine Learning, and Artificial Intelligence at any enterprise software development company. Its utilization cases in cutting edge applications are the most compelling motivation for its prosperity. Python is the second most well known tool after R for data analytics.

The simplicity of getting sorted out, overseeing, and visualizing information through unique libraries makes it ideal for data based applications. TensorFlow for neural networks and OpenCV for computer vision are two of Python's most well known use cases for Machine learning applications.

Summary

Thinking about the advances in programming and innovation, Python is a YES for an assorted scope of utilizations. Game development, web application development services, GUI advancement, ML and AI improvement, Enterprise and customer applications - every one of them uses Python to its full potential. 

The disadvantages of Python web improvement arrangements are regularly disregarded by developers and organizations because of the advantages it gives. They focus on quality over speed and performance over blunders. That is the reason it's a good idea to utilize Python for building the applications of the future.

#python development services #python development company #python app development #python development #python in web development #python software development

Cách nén và thay đổi kích thước hình ảnh trong Python

Tìm hiểu cách giảm kích thước tệp hình ảnh bằng cách nén và thay đổi kích thước hình ảnh bằng thư viện Pillow trong Python.

Nén hình ảnh là quá trình giảm thiểu kích thước của hình ảnh mà không làm giảm chất lượng hình ảnh. Có rất nhiều công cụ trực tuyến cung cấp dịch vụ này; hầu hết chúng là một lựa chọn tuyệt vời nếu bạn muốn thu nhỏ hình ảnh của mình một cách nhanh chóng và đáng tin cậy. Tuy nhiên, trong hướng dẫn này, bạn sẽ học cách giảm kích thước tệp hình ảnh bằng Python bằng cách sử dụng thư viện Pillow .

Bạn có thể tự do sử dụng mã của hướng dẫn này. Ví dụ: bạn có thể tạo một API xung quanh nó để giảm kích thước hình ảnh hàng loạt thay vì sử dụng API của bên thứ ba có thể khiến bạn mất tiền.

Tôi đã tạo mã cho hướng dẫn này linh hoạt nhất có thể. Bạn có thể nén hình ảnh và thay đổi kích thước bằng hệ số tỷ lệ hoặc chiều rộng và chiều cao chính xác. Bạn cũng có thể chỉ định tỷ lệ chất lượng.

Được rồi, để bắt đầu, hãy cài đặt Pillow:

$ pip install Pillow

Mở một tệp Python mới và nhập nó:

import os
from PIL import Image

Trước khi chúng ta đi sâu vào việc nén hình ảnh, hãy lấy một chức năng từ hướng dẫn này để in kích thước tệp ở định dạng thân thiện:

def get_size_format(b, factor=1024, suffix="B"):
    """
    Scale bytes to its proper byte format
    e.g:
        1253656 => '1.20MB'
        1253656678 => '1.17GB'
    """
    for unit in ["", "K", "M", "G", "T", "P", "E", "Z"]:
        if b < factor:
            return f"{b:.2f}{unit}{suffix}"
        b /= factor
    return f"{b:.2f}Y{suffix}"

Tiếp theo, hãy tạo chức năng cốt lõi để nén hình ảnh:

def compress_img(image_name, new_size_ratio=0.9, quality=90, width=None, height=None, to_jpg=True):
    # load the image to memory
    img = Image.open(image_name)
    # print the original image shape
    print("[*] Image shape:", img.size)
    # get the original image size in bytes
    image_size = os.path.getsize(image_name)
    # print the size before compression/resizing
    print("[*] Size before compression:", get_size_format(image_size))
    if new_size_ratio < 1.0:
        # if resizing ratio is below 1.0, then multiply width & height with this ratio to reduce image size
        img = img.resize((int(img.size[0] * new_size_ratio), int(img.size[1] * new_size_ratio)), Image.ANTIALIAS)
        # print new image shape
        print("[+] New Image shape:", img.size)
    elif width and height:
        # if width and height are set, resize with them instead
        img = img.resize((width, height), Image.ANTIALIAS)
        # print new image shape
        print("[+] New Image shape:", img.size)
    # split the filename and extension
    filename, ext = os.path.splitext(image_name)
    # make new filename appending _compressed to the original file name
    if to_jpg:
        # change the extension to JPEG
        new_filename = f"{filename}_compressed.jpg"
    else:
        # retain the same extension of the original image
        new_filename = f"{filename}_compressed{ext}"
    try:
        # save the image with the corresponding quality and optimize set to True
        img.save(new_filename, quality=quality, optimize=True)
    except OSError:
        # convert the image to RGB mode first
        img = img.convert("RGB")
        # save the image with the corresponding quality and optimize set to True
        img.save(new_filename, quality=quality, optimize=True)
    print("[+] New file saved:", new_filename)
    # get the new image size in bytes
    new_image_size = os.path.getsize(new_filename)
    # print the new size in a good format
    print("[+] Size after compression:", get_size_format(new_image_size))
    # calculate the saving bytes
    saving_diff = new_image_size - image_size
    # print the saving percentage
    print(f"[+] Image size change: {saving_diff/image_size*100:.2f}% of the original image size.")

Một chức năng khổng lồ thực hiện rất nhiều thứ, hãy trình bày chi tiết hơn:

• Đầu tiên, chúng tôi sử dụng Image.open()phương pháp để tải hình ảnh vào bộ nhớ, chúng tôi nhận được kích thước của tệp hình ảnh bằng cách sử dụng os.path.getsize()để sau này chúng tôi có thể so sánh kích thước này với kích thước của tệp được tạo mới.
• Nếu new_size_ratiođược đặt dưới đây 1.0, thì việc thay đổi kích thước là cần thiết. Con số này nằm trong khoảng từ 0 đến 1 và được nhân với widthvà heightcủa hình ảnh gốc để tạo ra hình ảnh có độ phân giải thấp hơn. Đây là thông số phù hợp nếu bạn muốn giảm dung lượng ảnh xuống nữa. Bạn cũng có thể đặt nó thành 0.95hoặc 0.9giảm kích thước hình ảnh với những thay đổi nhỏ nhất đối với độ phân giải.
• Nếu new_size_ratiolà 1.0, nhưng widthvà heightđược đặt, thì chúng tôi thay đổi kích thước thành các giá trị widthvà mới này height, đảm bảo chúng thấp hơn giá trị ban đầu widthvà height.
• Nếu to_jpgđược đặt thành True, chúng tôi thay đổi phần mở rộng của ảnh gốc thành JPEG. Điều này sẽ làm giảm đáng kể kích thước hình ảnh, đặc biệt là đối với hình ảnh PNG. Nếu quá trình chuyển đổi tăng lên OSError, việc chuyển đổi định dạng hình ảnh thành RGB sẽ giải quyết được vấn đề.
• Cuối cùng, chúng tôi sử dụng save()phương pháp để viết hình ảnh được tối ưu hóa và chúng tôi đặt cùng optimizevới Truechất lượng được truyền từ hàm. Sau đó, chúng tôi lấy kích thước của hình ảnh mới và so sánh nó với kích thước của hình ảnh gốc.

Bây giờ chúng ta đã có chức năng cốt lõi của mình, hãy sử dụng argparsemô-đun để tích hợp nó với các đối số dòng lệnh:

if __name__ == "__main__":
    import argparse
    parser = argparse.ArgumentParser(description="Simple Python script for compressing and resizing images")
    parser.add_argument("image", help="Target image to compress and/or resize")
    parser.add_argument("-j", "--to-jpg", action="store_true", help="Whether to convert the image to the JPEG format")
    parser.add_argument("-q", "--quality", type=int, help="Quality ranging from a minimum of 0 (worst) to a maximum of 95 (best). Default is 90", default=90)
    parser.add_argument("-r", "--resize-ratio", type=float, help="Resizing ratio from 0 to 1, setting to 0.5 will multiply width & height of the image by 0.5. Default is 1.0", default=1.0)
    parser.add_argument("-w", "--width", type=int, help="The new width image, make sure to set it with the `height` parameter")
    parser.add_argument("-hh", "--height", type=int, help="The new height for the image, make sure to set it with the `width` parameter")
    args = parser.parse_args()
    # print the passed arguments
    print("="*50)
    print("[*] Image:", args.image)
    print("[*] To JPEG:", args.to_jpg)
    print("[*] Quality:", args.quality)
    print("[*] Resizing ratio:", args.resize_ratio)
    if args.width and args.height:
        print("[*] Width:", args.width)
        print("[*] Height:", args.height)
    print("="*50)
    # compress the image
    compress_img(args.image, args.resize_ratio, args.quality, args.width, args.height, args.to_jpg)

Chúng tôi thực hiện phân tích cú pháp đối số dòng lệnh của chúng tôi trong đoạn mã trên và thêm các tham số mà chúng tôi đã thảo luận trước đó.

Hãy sử dụng kịch bản của chúng tôi ngay bây giờ. Bạn có thể lấy hình ảnh ví dụ ở đây . Đầu tiên, hãy sử dụng tập lệnh của chúng tôi mà không có bất kỳ tham số nào:

$ python compress_image.py sample-satellite-images.png

Đầu ra:

==================================================
[*] Image: sample-satellite-images.png
[*] To JPEG: False
[*] Quality: 90
[*] Resizing ratio: 1.0
==================================================
[*] Image shape: (953, 496)
[*] Size before compression: 425.65KB
[+] New file saved: sample-satellite-images_compressed.png
[+] Size after compression: 379.25KB
[+] Image size change: -10.90% of the original image size.

Kích thước hình ảnh giảm xuống còn 379,25KB từ 425,65KB , tức là mức giảm khoảng 11% . Tiếp theo, hãy thử -jchuyển đổi từ PNG sang JPEG:

$ python compress_image.py sample-satellite-images.png -j

Đầu ra:

==================================================
[*] Image: sample-satellite-images.png
[*] To JPEG: True
[*] Quality: 90
[*] Resizing ratio: 1.0
==================================================
[*] Image shape: (953, 496)
[*] Size before compression: 425.65KB
[+] New file saved: sample-satellite-images_compressed.jpg
[+] Size after compression: 100.07KB
[+] Image size change: -76.49% of the original image size.

Lưu ý : Bạn có thể lấy hình ảnh ví dụ ở đây .

Thật tuyệt vời, cải thiện tới 76,5% . Hãy giảm chất lượng một chút:

$ python compress_image.py sample-satellite-images.png -j -q 75

Đầu ra:

==================================================
[*] Image: sample-satellite-images.png
[*] To JPEG: True
[*] Quality: 75
[*] Resizing ratio: 1.0
==================================================
[*] Image shape: (953, 496)
[*] Size before compression: 425.65KB
[+] New file saved: sample-satellite-images_compressed.jpg
[+] Size after compression: 64.95KB
[+] Image size change: -84.74% of the original image size.

Giảm khoảng 85% mà không cần chạm vào độ phân giải ảnh gốc. Hãy thử nhân widthvà heightcủa hình ảnh với 0.9:

$ python compress_image.py sample-satellite-images.png -j -q 75 -r 0.9

Đầu ra:

==================================================
[*] Image: sample-satellite-images.png
[*] To JPEG: True
[*] Quality: 75
[*] Resizing ratio: 0.9
==================================================
[*] Image shape: (953, 496)
[*] Size before compression: 425.65KB
[+] New Image shape: (857, 446)
[+] New file saved: sample-satellite-images_compressed.jpg
[+] Size after compression: 56.94KB
[+] Image size change: -86.62% of the original image size.

Bây giờ thiết lập chính xác widthvà heightgiá trị:

$ python compress_image.py sample-satellite-images.png -j -q 75 -w 800 -hh 400 

Đầu ra:

==================================================
[*] Image: sample-satellite-images.png
[*] To JPEG: True
[*] Quality: 75
[*] Resizing ratio: 1.0
[*] Width: 800
[*] Height: 400
==================================================
[*] Image shape: (953, 496)
[*] Size before compression: 425.65KB
[+] New Image shape: (800, 400)
[+] New file saved: sample-satellite-images_compressed.jpg
[+] Size after compression: 49.73KB
[+] Image size change: -88.32% of the original image size.

Kết luận

Đáng kinh ngạc! Bạn có thể thử và điều chỉnh các thông số để phù hợp với nhu cầu cụ thể của mình. Tôi hy vọng tập lệnh này hữu ích cho bạn để đẩy nhanh quá trình phát triển ứng dụng của bạn.

Kiểm tra mã hoàn chỉnh ở đây

Nguồn: https://www.thepythoncode.com

#python #image 

Python Tricks Every Developer Should Know

Python is awesome, it’s one of the easiest languages with simple and intuitive syntax but wait, have you ever thought that there might ways to write your python code simpler?

In this tutorial, you’re going to learn a variety of Python tricks that you can use to write your Python code in a more readable and efficient way like a pro.

Let’s get started

Swapping value in Python

Instead of creating a temporary variable to hold the value of the one while swapping, you can do this instead

>>> FirstName = "kalebu"
>>> LastName = "Jordan"
>>> FirstName, LastName = LastName, FirstName 
>>> print(FirstName, LastName)
('Jordan', 'kalebu')

#python #python-programming #python3 #python-tutorials #learn-python #python-tips #python-skills #python-development

How to Remove all Duplicate Files on your Drive via Python

Today you’re going to learn how to use Python programming in a way that can ultimately save a lot of space on your drive by removing all the duplicates.

Intro

In many situations you may find yourself having duplicates files on your disk and but when it comes to tracking and checking them manually it can tedious.

Heres a solution

Instead of tracking throughout your disk to see if there is a duplicate, you can automate the process using coding, by writing a program to recursively track through the disk and remove all the found duplicates and that’s what this article is about.

But How do we do it?

If we were to read the whole file and then compare it to the rest of the files recursively through the given directory it will take a very long time, then how do we do it?

The answer is hashing, with hashing can generate a given string of letters and numbers which act as the identity of a given file and if we find any other file with the same identity we gonna delete it.

There’s a variety of hashing algorithms out there such as

• md5
• sha1
• sha224, sha256, sha384 and sha512

#python-programming #python-tutorials #learn-python #python-project #python3 #python #python-skills #python-tips

How To Compare Tesla and Ford Company By Using Magic Methods in Python

Magic Methods are the special methods which gives us the ability to access built in syntactical features such as ‘<’, ‘>’, ‘==’, ‘+’ etc…

You must have worked with such methods without knowing them to be as magic methods. Magic methods can be identified with their names which start with __ and ends with __ like init, call, str etc. These methods are also called Dunder Methods, because of their name starting and ending with Double Underscore (Dunder).

Now there are a number of such special methods, which you might have come across too, in Python. We will just be taking an example of a few of them to understand how they work and how we can use them.

1. init

class AnyClass:
    def __init__():
        print("Init called on its own")
obj = AnyClass()

The first example is _init, _and as the name suggests, it is used for initializing objects. Init method is called on its own, ie. whenever an object is created for the class, the init method is called on its own.

The output of the above code will be given below. Note how we did not call the init method and it got invoked as we created an object for class AnyClass.

Init called on its own

2. add

Let’s move to some other example, add gives us the ability to access the built in syntax feature of the character +. Let’s see how,

class AnyClass:
    def __init__(self, var):
        self.some_var = var
    def __add__(self, other_obj):
        print("Calling the add method")
        return self.some_var + other_obj.some_var
obj1 = AnyClass(5)
obj2 = AnyClass(6)
obj1 + obj2

#python3 #python #python-programming #python-web-development #python-tutorials #python-top-story #python-tips #learn-python