在之前博客的编辑中，每一张图片都需要经历截图-改名-改大小-压缩-写img标签这几步，最后才能正常的显示在博客之中。 这样的操作确实非常耗费时间，尤其是一篇文章有二三十张图片时，还很有可能弄错。 因此下午研究了一下并用Python脚本实现了这一系列过程的自动化。经过测试效果很不错。
一、主要技术
整个自动化流程从改名开始。首先利用Python OS模块中的walk函数遍历文件夹寻找图片，然后利用字符串拼接，生成符合规范的文件名。 再用rename函数批量改名。然后对改名后的文件利用OpenCV进行读取，依据一定规则对图片大小进行缩放修改，然后输出覆盖原图。 然后调用TinyPNG的API接口，上传图片进行压缩，完成后下载覆盖原图。最后按照img标签的格式和图片大小，生成img标签文本并输出。
TinyPNG的Python非常简单。首先是需要安装tinify的包，利用pip就可以装好。然后在代码中import包，并指定tinify.key为你申请的Key。
上传与下载全部都封装在了函数里，只需要两行代码就可以搞定。
source = tinify.from_file("unoptimized.jpg")
source.to_file("optimized.jpg")
第一行代码表示从文件读取图片并上传，压缩成功后返回压缩后的图片给source。
source是tinify中定义的一个类型，自带有to_file()函数，可以将图片保存到本地。
当然也可以直接压缩网络图片，代码如下。
source = tinify.from_url("https://tinypng.com/images/panda-happy.png")
source.to_file("optimized.jpg")
更多关于Python API的使用可以参考这里。
TinyPNG每个月每个账户有500个免费压缩的次数，超过就要收费了。经过测试，同一张图片上传压缩多次只算一次。
其实如果需要，可以多申请几个账户，换着用即可。申请只需要邮箱即可。下图是我的账户界面。
二、代码
# coding=utf-8
import cv2
import os.path
import datetime
import tinify
# 脚本功能
# 1.批量读取、改名
# 2.批量修改大小
# 3.批量压缩
# 4.自动插入标签
# 读取目录下所有图片的路径，返回一个list
def findAllImages(root_dir):
paths = []
# 遍历
for parent, dirname, filenames in os.walk(root_dir):
for filename in filenames:
if filename.endswith(".jpg") or filename.endswith(".png") or filename.endswith(".PNG"):
paths.append(parent + "\\" + filename)
print "All images loaded."
return paths
# 获取当前系统的日期
def getDateString():
return datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')
# 基于读取的图片路径和当前日期，拼接组成新的符合格式的文件名
def generateFormatName(paths, start_index):
new_names = []
root = paths[0][0: paths[0].rfind("\\")] + "\\"
for i in range(len(paths)):
new_name = root + getDateString() + "-" + '{:0>2}'.format(i + 1 + start_index) + "." + paths[i].split(".")[1]
new_names.append(new_name)
return new_names
# 批量将文件重命名
def renameImages(ori, new):
for i in range(len(new)):
os.rename(ori[i], new[i])
print "All images are renamed."
# 修改图片大小
def resizeImage(img):
width = img.shape[1]
new_width = 0
if width > 650:
new_width = 650
elif 650 > width >= 625:
new_width = 625
elif 625 > width >= 600:
new_width = 600
elif 600 > width >= 575:
new_width = 575
elif 575 > width >= 550:
new_width = 550
elif 550 > width >= 525:
new_width = 525
elif 525 > width >= 500:
new_width = 500
elif 500 > width >= 475:
new_width = 475
elif 475 > width >= 450:
new_width = 450
elif 450 > width >= 425:
new_width = 425
elif 425 > width >= 400:
new_width = 400
elif 400 > width >= 375:
new_width = 375
elif 375 > width >= 350:
new_width = 350
elif 350 > width > 325:
new_width = 325
elif 325 > width > 300:
new_width = 300
elif 300 > width >= 275:
new_width = 275
elif 275 > width >= 250:
new_width = 250
elif 250 > width >= 225:
new_width = 225
elif 225 > width >= 200:
new_width = 200
elif 200 > width >= 175:
new_width = 175
elif 175 > width >= 150:
new_width = 150
elif 150 > width >= 125:
new_width = 125
elif 125 > width >= 100:
new_width = 100
elif 100 > width >= 75:
new_width = 75
elif 75 > width >= 50:
new_width = 50
elif 50 > width >= 0:
new_width = 50
ratio = new_width * 1.0 / width
if ratio == 0:
ratio = 1
res = cv2.resize(img, None, fx=ratio, fy=ratio, interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
return res
# 批量修改图片大小并输出覆盖原图
def saveImages(new):
for item in new:
img = cv2.imread(item)
img2 = resizeImage(img)
cv2.imwrite(item, img2)
print "All images are resized."
# 调用TinyPNG接口进行图像压缩，并替换原图
def tinifyImage(image_paths):
for i in range(len(image_paths)):
source = tinify.from_file(image_paths[i])
source.to_file(image_paths[i])
print "Compress", format((i * 1.0 / len(image_paths)) * 100, '0.2f'), "% finished.", image_paths[i]
print "Compress 100% finished."
# 根据文件路径生成img标签
def generateHTML(html1, html2, html3, new_paths, root):
f = open(root + "\\img_tag.txt", "w")
for item in new_paths:
f.write(html1 + item[item.rfind("\\") + 1:] + html2 + cv2.imread(item).shape[1].__str__() + html3 + "\n")
f.close()
print "HTML tag generated successfully."
# 根据"<-img"标签自动插入图片Tag
def insertImgTag(html1, html2, html3, new_paths, file_path):
img_tags = []
i = 0
out = ""
for item in new_paths:
img_tags.append(
html1 + item[item.rfind("\\") + 1:] + html2 + cv2.imread(item).shape[1].__str__() + html3 + "\n")
f = open(file_path)
lines = f.readlines()
for line in lines:
if line.__contains__("<-img"):
line = img_tags[i]
i += 1
out += line
f.close()
f = open(file_path.split('.')[-2] + "_auto.md", "w")
f.writelines(out)
f.close()
# 你的TinyPNG密钥
tinify.key = "xxxxxxxxxxxxxxxxx"
# HTML img标签
html_part1 = "<img src = \"https://zhaoxuhui.top/assets/images/blog/content/"
html_part2 = "\" width = \""
html_part3 = "\">"
# 用户指定图片所在目录
root_dir = raw_input("Input the parent path of images:\n")
# 第一步，获取目录下所有图片路径
ori = findAllImages(root_dir)
# 第二步，根据规则创建新的文件名
start = raw_input("Input the start index of images:\n")
new = generateFormatName(ori, int(start))
# 第三步，文件批量改名
renameImages(ori, new)
flag1 = raw_input("Resize all images?y/n\n")
if flag1 == "y":
# 第四步，批量修改文件大小并替换原图
saveImages(new)
flag2 = raw_input("Tinify all images?y/n\n")
if flag2 == "y":
# 第五步，调用TinyPNG接口进行图像压缩，并替换原图
tinifyImage(new)
flag3 = raw_input("Auto insert tags into files?y/n\n")
if flag3 == "y":
# 第六步，生成每个文件对应的img标签并自动插入
# 注意文件名不支持中文
file_path = raw_input("Input the file path:\n")
insertImgTag(html_part1, html_part2, html_part3, new, file_path)
else:
# 第六步，生成每个文件对应的img标签
generateHTML(html_part1, html_part2, html_part3, new, root_dir)
三、测试
在电脑中选取了10张从50多像素到1920像素的不同图片作为测试。在控制台输入图片所在目录。输出结果如下：
同时可以看到，已经在文件夹中自动修改了文件名并进行了压缩，而且生成了img_tag.txt文件。
txt文件内容如下，直接复制到需要的位置即可。
类比未修改过的文件，如下。可以看到原始大小是1.04MB，压缩完以后是334KB。效果还是很明显的。
而且文件名、大小也都改好了。img标签直接粘贴就行。整个过程效率大大提升。
项目的py文件传到了Github，点击这里可以下载。
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