python 如何批量保存图片

Python 批量保存图片的方法有：使用 requests 库下载图片、使用 os 库管理文件路径、使用 PIL 库处理图片。下面详细介绍如何使用这些库来批量保存图片。

在批量保存图片时，首先需要明确图片的来源和保存路径。可以从网络上获取图片，也可以从本地文件夹中读取图片。本文将以从网络下载图片为例，详细介绍如何使用 Python 来批量保存图片。

一、使用 requests 库下载图片

requests 库是一个简单易用的 HTTP 库，可以用来发送 HTTP 请求并接收响应。通过使用 requests 库，我们可以轻松地下载图片。

1. 安装 requests 库

首先，确保已经安装 requests 库。如果没有安装，可以使用以下命令进行安装：

pip install requests

2. 下载图片

我们可以使用 requests.get() 方法来发送 HTTP GET 请求，并将响应内容保存为图片文件。以下是一个简单的示例：

import requests

def download_image(url, save_path):
    response = requests.get(url)
    if response.status_code == 200:
        with open(save_path, 'wb') as file:
            file.write(response.content)
    else:
        print(f"Failed to download image from {url}")
示例 URL 列表
image_urls = [
    "https://example.com/image1.jpg",
    "https://example.com/image2.jpg",
    "https://example.com/image3.jpg"
]
批量下载并保存图片
for i, url in enumerate(image_urls):
    save_path = f"image_{i + 1}.jpg"
    download_image(url, save_path)

在这个示例中，我们定义了一个 download_image 函数，该函数接受图片的 URL 和保存路径作为参数，并将图片下载并保存到指定路径。然后，我们遍历图片 URL 列表，依次下载并保存每张图片。

二、使用 os 库管理文件路径

os 库提供了许多与操作系统交互的功能，可以用来管理文件和目录路径。在批量保存图片时，我们可以使用 os 库来创建文件夹并管理文件路径。

1. 创建文件夹

为了将下载的图片保存到指定文件夹，我们可以使用 os.makedirs() 方法来创建文件夹。如果文件夹已经存在，os.makedirs() 不会抛出异常。

import os

创建文件夹
output_dir = "downloaded_images"
os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)

2. 生成文件路径

在批量保存图片时，我们需要为每张图片生成唯一的文件路径。可以使用 os.path.join() 方法来生成文件路径。

for i, url in enumerate(image_urls):

    save_path = os.path.join(output_dir, f"image_{i + 1}.jpg")
    download_image(url, save_path)

三、使用 PIL 库处理图片

PIL（Python Imaging Library）是一个强大的图像处理库，可以用来打开、操作和保存多种格式的图片。在批量保存图片时，我们可以使用 PIL 库来处理图片，例如调整图片大小、格式转换等。

1. 安装 PIL 库

PIL 库的现代版本是 Pillow，可以使用以下命令安装 Pillow 库：

pip install pillow

2. 处理图片

我们可以使用 PIL 库来打开、操作和保存图片。以下是一个示例，展示了如何调整图片大小并保存为指定格式：

from PIL import Image

def process_image(input_path, output_path, size=(800, 600)):
    with Image.open(input_path) as img:
        img = img.resize(size)
        img.save(output_path, format='JPEG')
示例图片路径
input_image = "image_1.jpg"
output_image = "image_1_resized.jpg"
处理并保存图片
process_image(input_image, output_image)

在这个示例中，我们定义了一个 process_image 函数，该函数接受输入图片路径、输出图片路径和目标大小作为参数，并将图片调整为指定大小并保存为 JPEG 格式。

四、综合示例

下面是一个综合示例，展示了如何使用 requests、os 和 PIL 库来批量下载、处理并保存图片：

import os

import requests
from PIL import Image
def download_image(url, save_path):
    response = requests.get(url)
    if response.status_code == 200:
        with open(save_path, 'wb') as file:
            file.write(response.content)
    else:
        print(f"Failed to download image from {url}")
def process_image(input_path, output_path, size=(800, 600)):
    with Image.open(input_path) as img:
        img = img.resize(size)
        img.save(output_path, format='JPEG')
示例 URL 列表
image_urls = [
    "https://example.com/image1.jpg",
    "https://example.com/image2.jpg",
    "https://example.com/image3.jpg"
]
创建文件夹
output_dir = "downloaded_images"
os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)
批量下载、处理并保存图片
for i, url in enumerate(image_urls):
    save_path = os.path.join(output_dir, f"image_{i + 1}.jpg")
    resized_path = os.path.join(output_dir, f"image_{i + 1}_resized.jpg")
    download_image(url, save_path)
    process_image(save_path, resized_path)

在这个综合示例中，我们首先定义了两个函数 download_image 和 process_image，分别用于下载图片和处理图片。然后，我们创建一个文件夹来保存下载的图片，并遍历图片 URL 列表，依次下载、处理并保存每张图片。

五、使用多线程加速下载

在批量下载大量图片时，单线程下载可能会比较慢。我们可以使用多线程来加速下载。Python 的 threading 模块提供了多线程支持，可以用来并行下载图片。

1. 使用 threading 模块

以下是一个使用多线程下载图片的示例：

import threading

def download_image_threaded(url, save_path):
    response = requests.get(url)
    if response.status_code == 200:
        with open(save_path, 'wb') as file:
            file.write(response.content)
    else:
        print(f"Failed to download image from {url}")
创建线程列表
threads = []
批量创建线程
for i, url in enumerate(image_urls):
    save_path = os.path.join(output_dir, f"image_{i + 1}.jpg")
    thread = threading.Thread(target=download_image_threaded, args=(url, save_path))
    threads.append(thread)
    thread.start()
等待所有线程完成
for thread in threads:
    thread.join()

在这个示例中，我们定义了一个 download_image_threaded 函数，并使用 threading.Thread 创建线程来并行下载图片。最后，我们使用 thread.join() 方法等待所有线程完成。

六、总结

通过本文的介绍，我们学习了如何使用 Python 批量保存图片。主要方法包括使用 requests 库下载图片、使用 os 库管理文件路径、使用 PIL 库处理图片，并使用多线程加速下载。在实际应用中，可以根据具体需求选择合适的方法和工具。

在项目管理中，如果需要对图片下载和处理的进度进行跟踪和管理，可以使用研发项目管理系统 PingCode 或通用项目管理软件 Worktile 来提高工作效率和协作效果。这些项目管理系统提供了丰富的功能，可以帮助团队更好地管理项目、任务和资源。

相关问答FAQs：

1. 如何使用Python批量下载图片到本地？

可以使用Python的requests库来发送HTTP请求，然后将响应中的图片数据保存到本地。具体步骤如下：

• 导入requests库和os库（用于创建文件夹）
• 创建一个文件夹来保存图片（如果不存在的话）
• 使用requests库发送HTTP请求获取图片数据
• 将响应中的图片数据保存到本地文件中

2. 如何使用Python批量修改图片的文件名？

可以使用Python的os库来对图片文件进行重命名。具体步骤如下：

• 导入os库
• 获取指定文件夹中所有的图片文件名
• 遍历每个文件名，对其进行重命名操作，可以使用字符串的replace()函数来替换文件名中的部分内容
• 使用os库的rename()函数将原文件名修改为新文件名

3. 如何使用Python批量压缩图片文件大小？

可以使用Python的PIL库来对图片进行压缩。具体步骤如下：

• 导入PIL库
• 获取指定文件夹中所有的图片文件
• 遍历每个图片文件，使用PIL库的open()函数打开图片
• 使用PIL库的resize()函数调整图片尺寸
• 使用PIL库的save()函数保存修改后的图片到指定文件夹中