簡介

Python語言的簡潔語法和庫支持使其成為圖像處理的理想選擇。本文將介紹如何利用Python實現(xiàn)批量將圖片轉(zhuǎn)換為WebP格式的腳本。WebP作為一種高效的圖像格式，能顯著減小文件大小，優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)傳輸。我們將使用PIL或Pillow庫處理圖像和multiprocessing庫實現(xiàn)并行處理，提高轉(zhuǎn)換速度。通過實例腳本，演示如何將指定目錄下的PNG和JPEG圖片批量轉(zhuǎn)換為WebP格式。該腳本考慮了并行處理的效率，并可擴展包括錯誤處理和命令行參數(shù)解析等功能。

1. Python在圖像處理中的應(yīng)用

隨著數(shù)字化時代的飛速發(fā)展，圖像處理已經(jīng)深入到日常生活的方方面面。Python作為一種廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)科學(xué)、機器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域的編程語言，也在圖像處理領(lǐng)域表現(xiàn)出了其強大的優(yōu)勢。Python生態(tài)在圖像處理方面擁有豐富的工具集，使得開發(fā)者能夠在圖像處理中實現(xiàn)復(fù)雜的功能。

Python的圖像處理功能不僅僅局限于傳統(tǒng)的圖像編輯和轉(zhuǎn)換，它還能夠?qū)崿F(xiàn)圖像識別、圖像增強、機器視覺等多種高級功能。這得益于Python強大的庫支持，其中最著名的包括Pillow、OpenCV、SciPy等。這些庫提供了大量的圖像處理功能，可以輕松實現(xiàn)圖像的加載、保存、轉(zhuǎn)換、濾鏡、變形等操作。

接下來的章節(jié)將會對Python在圖像處理中的應(yīng)用進行深入探討，從Python生態(tài)概述、工具集介紹，到具體的圖像處理庫概覽，將帶領(lǐng)讀者一步步了解Python在圖像處理領(lǐng)域的強大能力。

2. WebP格式的原理和優(yōu)勢

2.1 WebP格式與傳統(tǒng)格式對比

WebP是Google在2010年推出的一種現(xiàn)代圖像格式，旨在替代傳統(tǒng)格式如JPEG、PNG和GIF。WebP提供了有損壓縮和無損壓縮兩種模式，這意味著它可以在不同的使用場景下提供不同程度的圖像質(zhì)量與文件大小的平衡。

WebP的有損壓縮算法利用了先進的預(yù)測編碼技術(shù)，在保持圖片質(zhì)量的同時，提供了比JPEG更小的文件尺寸。無損模式則采用LZ77派生的算法，加上后處理過濾器，使得文件大小顯著小于PNG格式，同時保持相同的視覺質(zhì)量。

為了更深入地理解WebP的優(yōu)勢，我們可以看以下幾點對比：

• 文件大小 : WebP通常能在保持相同視覺質(zhì)量的前提下，比JPEG和PNG格式提供更小的文件大小。這種更小的文件尺寸可以加速網(wǎng)頁加載時間，從而提升用戶體驗。
• 透明度 : 在支持透明度的圖像格式中，WebP提供了比PNG更好的壓縮效果。它通過Alpha通道進行透明度的處理，但在壓縮性能上優(yōu)于PNG。
• 動畫 : WebP同樣支持動畫格式，與GIF相比，WebP動畫通常具有更小的文件大小和更高質(zhì)量的視覺效果。

2.2 WebP支持的特性解析

WebP作為一種現(xiàn)代圖像格式，它支持以下特性：

• 透明度 : WebP支持無損和有損的透明度，可以在圖片中使用alpha通道來表示透明度。
• 動畫 : WebP格式支持動畫序列，適合用于創(chuàng)建動態(tài)圖像。
• 元數(shù)據(jù) : 可以嵌入EXIF、XMP等元數(shù)據(jù)信息。
• 色彩深度 : 支持最高24位的RGB顏色和8位的alpha通道。

這種特性集的多樣使得WebP在不同的應(yīng)用場景中都能提供良好的支持。接下來，我們深入討論WebP在不同領(lǐng)域的應(yīng)用案例。

3. 使用PIL/Pillow庫處理圖像轉(zhuǎn)換

3.1 PIL/Pillow庫基礎(chǔ)介紹

3.1.1 PIL與Pillow庫的簡史

Python Imaging Library（PIL）最初由Fredrik Lundh開發(fā)，是一個用于處理圖像的強大庫。然而，隨著時間的推移，PIL的開發(fā)趨于停滯，社區(qū)中一個新的分支Pillow應(yīng)運而生，由Alex Clark領(lǐng)導(dǎo)開發(fā)。Pillow旨在成為PIL的友好分支，兼容現(xiàn)有的PIL代碼，并添加了新的功能。Pillow庫修復(fù)了一些PIL中的bug，并提供了一些額外的特性，它得到了廣泛的社區(qū)支持和更新，是當(dāng)前活躍且推薦使用的圖像處理庫。

3.1.2 PIL/Pillow庫的主要功能

PIL/Pillow庫提供了全面的圖像處理功能，包括但不限于： - 圖像的創(chuàng)建、打開、修改以及保存。 - 支持多種圖像格式，包括常見的JPEG、PNG、GIF、TIFF等。 - 提供了豐富的圖像操作功能，如裁剪、合并、旋轉(zhuǎn)、縮放等。 - 支持圖像的插值算法，改善圖像縮放質(zhì)量。 - 提供圖像處理濾鏡，如模糊、銳化、邊緣檢測等。 - 支持透明度處理，可以處理帶alpha通道的圖像。

Pillow庫是Python圖像處理的基石，無論是在科學(xué)計算還是日常的圖像轉(zhuǎn)換任務(wù)中，它都能提供高效的解決方案。

3.2 PIL/Pillow進行圖像操作的實踐

3.2.1 讀取和寫入圖片

使用Pillow庫讀取和寫入圖片是一個簡單的過程。首先，需要安裝Pillow庫（如果尚未安裝）：

pip install Pillow

然后，可以通過以下代碼讀取圖片文件：

from PIL import Image
 
# 打開圖片文件
image = Image.open('path/to/your/image.jpg')

寫入圖片到指定格式同樣簡單：

# 保存圖片到新的文件格式
image.save('path/to/your/save_location.png')

3.2.2 圖像格式轉(zhuǎn)換的操作流程

Pillow庫可以輕松實現(xiàn)圖像格式之間的轉(zhuǎn)換。以下是一個將圖片轉(zhuǎn)換為PNG格式的示例代碼：

from PIL import Image
 
# 打開圖片文件
original_image = Image.open('path/to/your/image.jpg')
 
# 將圖片轉(zhuǎn)換為PNG格式并保存
original_image.convert('PNG').save('path/to/your/output_image.png')

轉(zhuǎn)換圖像格式不僅包括文件擴展名的改變，同時也可能包括圖像內(nèi)部數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)換。Pillow通過內(nèi)置的轉(zhuǎn)換器在不同格式間進行轉(zhuǎn)換，并且保持了高質(zhì)量的圖像輸出。

3.2.3 圖像處理實踐

Pillow庫支持多種圖像處理功能。以下是一個簡單的圖像處理流程，展示如何對一張圖片進行裁剪操作：

from PIL import Image
 
# 打開圖片文件
image = Image.open('path/to/your/image.jpg')
 
# 設(shè)置裁剪區(qū)域（左上角x,y坐標和寬度，高度）
left = 100
top = 100
right = 300
bottom = 300
 
# 執(zhí)行裁剪操作
cropped_image = image.crop((left, top, right, bottom))
 
# 保存裁剪后的圖片
cropped_image.save('path/to/your/cropped_image.png')

通過Pillow庫，還可以進行更復(fù)雜的圖像處理任務(wù)，例如圖像的旋轉(zhuǎn)、縮放、顏色調(diào)整、應(yīng)用濾鏡效果等。這些功能的實現(xiàn)都是通過Pillow庫提供的豐富接口完成的，具體用法請參閱官方文檔。

以上章節(jié)內(nèi)容充分展示了PIL/Pillow庫在圖像處理中的基礎(chǔ)應(yīng)用和實踐操作。作為Python中圖像處理的重要工具，Pillow庫不僅方便易用，而且功能全面，能夠滿足從初學(xué)者到高級用戶的各類圖像處理需求。

4. 利用multiprocessing庫進行并行處理

4.1 multiprocessing庫概述

4.1.1 并行處理與Python的多進程模型

在現(xiàn)代軟件開發(fā)中，尤其是圖像處理等計算密集型任務(wù)中，能夠高效地利用多核處理器的計算資源是提高程序性能的關(guān)鍵。Python在處理多線程任務(wù)時受限于全局解釋器鎖（Global Interpreter Lock, GIL），使得多線程并不能在CPU密集型任務(wù)中實現(xiàn)真正的并行執(zhí)行。然而，Python的多進程模型提供了一個繞過GIL的解決方案，使得程序能夠在多個處理器核心上并行運行。

Python通過`multiprocessing`庫提供了一個接口來創(chuàng)建多個進程，從而實現(xiàn)并行處理。每個進程擁有自己的Python解釋器和內(nèi)存空間，因此不受GIL的限制。這種機制特別適用于那些可以并行處理的算法，比如圖像處理任務(wù)中的圖像轉(zhuǎn)換、圖像效果應(yīng)用等。

4.1.2 multiprocessing庫的主要組件

`multiprocessing`庫的主要組件包括`Process`類，用于創(chuàng)建新的進程，`Queue`和`Pipe`等用于進程間通信（IPC），以及`Pool`類，它提供了一個方便的方法來創(chuàng)建進程池，可以并發(fā)地執(zhí)行指定數(shù)量的任務(wù)。

這些組件可以被用來構(gòu)建出高度可定制的并行處理解決方案，不僅適用于圖像處理，還能擴展到其他需要高并行度的場景。

4.2 并行處理圖像轉(zhuǎn)換的優(yōu)勢與挑戰(zhàn)

4.2.1 并行處理的性能優(yōu)勢

在進行圖像轉(zhuǎn)換這樣的CPU密集型任務(wù)時，使用`multiprocessing`庫能顯著提高執(zhí)行效率。通過將圖像分割為多個部分，并將這些部分分配給不同的進程來處理，可以充分利用多核處理器的優(yōu)勢。

例如，在將大量的JPEG圖像轉(zhuǎn)換為WebP格式的場景中，如果順序執(zhí)行，每個轉(zhuǎn)換操作都需要等待前一個操作完成后才能繼續(xù)，這會導(dǎo)致CPU資源的浪費。而并行處理可以同時啟動多個轉(zhuǎn)換任務(wù)，縮短了整體的執(zhí)行時間，提高了效率。

4.2.2 遇到的問題和解決方案

然而，并行處理也帶來了新的挑戰(zhàn)，如進程間同步、內(nèi)存管理、任務(wù)調(diào)度等。這些都需要妥善的解決方案來確保系統(tǒng)的穩(wěn)定性和效率。

例如，在并行處理圖像轉(zhuǎn)換時，可能會遇到輸出文件命名沖突的問題。多個進程可能同時嘗試寫入同一個文件名的輸出文件，導(dǎo)致數(shù)據(jù)覆蓋或損壞。一種解決方案是使用`multiprocessing`提供的`Lock`或`Semaphore`來控制對共享資源的訪問，確保每個進程在寫入文件前能獲得一個鎖。

from multiprocessing import Process, Lock
 
def convert_image(input_image, output_image, lock):
    with lock:
        # 在這里執(zhí)行圖像轉(zhuǎn)換操作
        pass
 
if __name__ == '__main__':
    lock = Lock()
    processes = []
    for image in image_list:
        p = Process(target=convert_image, args=(image, output_image, lock))
        processes.append(p)
        p.start()
    for p in processes:
        p.join()

在此代碼示例中，每個進程在執(zhí)行圖像轉(zhuǎn)換前會嘗試獲取一個鎖。只有當(dāng)一個進程成功獲取鎖后，它才能執(zhí)行圖像轉(zhuǎn)換操作。這可以防止多個進程同時寫入同一個輸出文件的問題。

在下一章節(jié)中，我們將深入探討如何利用 multiprocessing 庫，結(jié)合具體的需求，實現(xiàn)批量轉(zhuǎn)換圖片為WebP格式的Python腳本。這將涉及到圖像讀取、格式判斷、并行處理以及錯誤處理等多個方面，展示并行處理在實際應(yīng)用中的強大優(yōu)勢。

5. 批量轉(zhuǎn)換圖片為WebP格式的Python腳本實現(xiàn)

5.1 腳本需求分析和設(shè)計方案

5.1.1 確定腳本功能和目標

在本節(jié)中，我們將深入了解如何實現(xiàn)一個Python腳本，用于批量將圖片文件轉(zhuǎn)換為WebP格式。WebP格式因其高壓縮比和良好的圖像質(zhì)量特性，成為了圖像文件大小優(yōu)化的理想選擇。腳本的主要目標是為用戶提供一個便捷的解決方案，通過簡單地運行腳本，即可將文件夾中的所有或指定圖片轉(zhuǎn)換為WebP格式，同時保留或優(yōu)化圖像質(zhì)量，并處理可能出現(xiàn)的錯誤情況。

具體來說，腳本的功能應(yīng)該包括：

• 自動識別并處理目標文件夾中的圖片文件。
• 支持多種常見的圖像格式作為輸入，如JPEG、PNG等。
• 提供轉(zhuǎn)換質(zhì)量的選項，允許用戶根據(jù)需要調(diào)整輸出的圖像質(zhì)量。
• 實現(xiàn)多線程或并行處理，以加速轉(zhuǎn)換過程。
• 輸出轉(zhuǎn)換結(jié)果，并提供對錯誤和異常情況的處理反饋。

5.1.2 設(shè)計方案的細節(jié)和選擇

設(shè)計這樣一個腳本涉及到多個決策點。首先，選擇合適的圖像處理庫是核心環(huán)節(jié)。根據(jù)我們的需求，Pillow（PIL的一個分支）是一個不錯的選擇，因為它是Python中最常用的圖像處理庫之一，并且對WebP格式提供支持。

其次，為了實現(xiàn)并行處理，我們可以使用Python的 multiprocessing 模塊。這樣可以在多核心的CPU上并行處理圖像轉(zhuǎn)換任務(wù)，大大提高處理效率。

接下來，我們需要考慮腳本的命令行界面（CLI）。使用像 argparse 這樣的標準庫可以幫助我們構(gòu)建用戶友好的命令行參數(shù)解析功能。腳本應(yīng)該能夠處理如下參數(shù)：

• 輸入目錄：腳本將在此目錄中查找圖片文件。
• 輸出目錄：轉(zhuǎn)換后的圖片將被保存在這個目錄下。
• 轉(zhuǎn)換質(zhì)量：一個可選參數(shù)，允許用戶指定輸出圖像的質(zhì)量。
• 并發(fā)數(shù)：一個可選參數(shù)，指定用于并行處理的進程數(shù)量。

5.2 腳本的核心代碼解析

5.2.1 圖片讀取和格式判斷

在開始編寫腳本之前，我們要先了解如何使用Pillow庫來讀取和判斷圖片格式。代碼塊如下：

from PIL import Image
import os
 
def get_image_files(directory):
    """
    獲取給定目錄下的所有圖片文件。
    參數(shù):
    directory: str - 圖片文件所在的目錄
    返回:
    list - 包含圖片文件的路徑列表
    """
    supported_formats = ('.jpg', '.jpeg', '.png', '.bmp', '.gif')
    image_files = []
    for filename in os.listdir(directory):
        if filename.lower().endswith(supported_formats):
            image_files.append(os.path.join(directory, filename))
    return image_files

上述函數(shù) get_image_files 遍歷指定目錄，篩選出所有支持的圖片格式文件，并將它們的路徑添加到列表中返回。它使用了標準庫 os 來列出目錄中的所有文件，并通過文件擴展名來判斷文件是否為支持的圖片格式。

5.2.2 并行處理與輸出控制

并行處理可以通過 multiprocessing 模塊實現(xiàn)。以下是一個基本的并行處理流程的代碼示例：

import multiprocessing
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
 
def convert_image_to_webp(filepath, quality, output_dir):
    """
    將單個圖片轉(zhuǎn)換為WebP格式并保存。
    參數(shù):
    filepath: str - 輸入圖片文件的路徑
    quality: int - WebP轉(zhuǎn)換的質(zhì)量設(shè)置
    output_dir: str - 輸出目錄的路徑
    """
    try:
        image = Image.open(filepath)
        if not os.path.exists(output_dir):
            os.makedirs(output_dir)
        webp_filename = os.path.join(output_dir, os.path.basename(filepath) + '.webp')
        image.save(webp_filename, format='webp', quality=quality)
    except Exception as e:
        print(f"Error converting file {filepath}: {e}")
 
def process_images_parallel(image_paths, quality, output_dir, workers=4):
    """
    并行處理圖片轉(zhuǎn)換。
    參數(shù):
    image_paths: list - 圖片文件路徑列表
    quality: int - WebP轉(zhuǎn)換的質(zhì)量設(shè)置
    output_dir: str - 輸出目錄的路徑
    workers: int - 并行處理的工作進程數(shù)量
    """
    with ProcessPoolExecutor(max_workers=workers) as executor:
        for _ in executor.map(convert_image_to_webp, image_paths, [quality]*len(image_paths), [output_dir]*len(image_paths)):
            pass
 
# 示例調(diào)用
image_files = get_image_files('path/to/images')
process_images_parallel(image_files, quality=85, output_dir='path/to/output', workers=multiprocessing.cpu_count())

此代碼段首先定義了 convert_image_to_webp 函數(shù)，用于打開一張圖片、保存為WebP格式。然后定義了 process_images_parallel 函數(shù)，它接受圖片路徑列表、質(zhì)量設(shè)置、輸出目錄和工作進程數(shù)量，使用 ProcessPoolExecutor 來并行執(zhí)行轉(zhuǎn)換任務(wù)。 workers 參數(shù)默認設(shè)置為CPU核心數(shù)，以達到最優(yōu)的并行效率。

5.2.3 錯誤處理和異常管理

在進行文件操作時，錯誤處理是必須要考慮的環(huán)節(jié)。腳本中應(yīng)增加適當(dāng)?shù)漠惓Ｌ幚磉壿媮聿东@并處理可能出現(xiàn)的錯誤。例如：

try:
    # ...執(zhí)行文件操作代碼...
except FileNotFoundError:
    print("The provided path does not exist.")
except IOError as e:
    print(f"File I/O error: {e}")
except Exception as e:
    print(f"An unexpected error occurred: {e}")

在 convert_image_to_webp 函數(shù)中，我們已經(jīng)使用了一個簡單的異常處理機制。不過，在更復(fù)雜的腳本中，可能需要更詳細的錯誤日志記錄，并且在主函數(shù)中維護一個錯誤日志文件。這將允許用戶在轉(zhuǎn)換大量文件時能夠追蹤哪些文件遇到了問題，同時不會中斷整個腳本的運行。

此外，對于圖像轉(zhuǎn)換質(zhì)量的設(shè)置， convert_image_to_webp 函數(shù)中的 quality 參數(shù)可以提供給用戶一定的控制權(quán)。用戶可以根據(jù)需求和對圖像質(zhì)量與文件大小的權(quán)衡來指定該參數(shù)，影響輸出文件的質(zhì)量。

通過以上步驟的深入分析和代碼實現(xiàn)，我們已經(jīng)完成了批量轉(zhuǎn)換圖片為WebP格式的Python腳本的核心功能和異常處理策略。在接下來的章節(jié)中，我們將討論如何對腳本進行錯誤處理的擴展以及如何通過命令行參數(shù)來增加腳本的靈活性和可用性。

6. 錯誤處理和命令行參數(shù)解析的潛在擴展

在開發(fā)實際應(yīng)用軟件的過程中，錯誤處理和命令行參數(shù)解析是兩個不可或缺的環(huán)節(jié)。它們不僅可以提升程序的健壯性，也極大地增強了用戶的使用體驗。本章節(jié)將深入探討錯誤處理的重要性和實踐方法，同時，解析命令行參數(shù)的技巧，這對于腳本的擴展性及用戶友好性都至關(guān)重要。

6.1 錯誤處理的重要性與實踐方法

在進行Python腳本開發(fā)時，正確處理錯誤是保證程序正常運行的關(guān)鍵。錯誤處理不當(dāng)可能導(dǎo)致程序崩潰或數(shù)據(jù)丟失，因此，合理地使用異常處理機制能夠提升程序的健壯性。

6.1.1 錯誤類型和處理策略

在Python中，常見的錯誤類型包括語法錯誤（SyntaxError）、運行時錯誤（如KeyError, IOError, ValueError等），以及更高級別的業(yè)務(wù)邏輯錯誤。合理地分類并處理這些錯誤是開發(fā)過程中的重要環(huán)節(jié)。

• 語法錯誤 通常在代碼執(zhí)行之前就被編譯器捕捉到，因此對這類錯誤的處理主要在于預(yù)防。
• 運行時錯誤 需要通過try-except塊來捕捉和處理。例如，在文件操作中：

try:
    with open('non_existent_file.txt', 'r') as file:
        content = file.read()
except IOError as e:
    print(f"An error occurred while reading the file: {e}")

• 業(yè)務(wù)邏輯錯誤 往往需要自定義異常，通過定義異常類來處理特定的錯誤情況。

6.1.2 實踐中的錯誤處理代碼示例

下面的示例代碼展示了如何處理在批量轉(zhuǎn)換圖片時可能會遇到的不同類型的錯誤：

import sys
import os
from PIL import Image
 
def convert_to_webp(src_dir, dest_dir):
    if not os.path.isdir(src_dir):
        raise ValueError("Source directory does not exist")
    if not os.path.isdir(dest_dir):
        os.makedirs(dest_dir)
 
    for filename in os.listdir(src_dir):
        src_file = os.path.join(src_dir, filename)
        if not os.path.isfile(src_file):
            print(f"Skipping {src_file}: Not a regular file")
            continue
 
        try:
            img = Image.open(src_file)
            img.save(os.path.join(dest_dir, f"{filename}.webp"), "WEBP")
        except IOError as e:
            print(f"Could not convert {src_file}: {e}")
 
try:
    convert_to_webp(sys.argv[1], sys.argv[2])
except IndexError as e:
    print("Please provide the source and destination directories as arguments")
except ValueError as e:
    print(f"Value error: {e}")

上述代碼在執(zhí)行圖片轉(zhuǎn)換操作時，通過異常處理機制來捕獲可能發(fā)生的錯誤，從而避免程序中斷。

6.2 命令行參數(shù)解析的深入應(yīng)用

命令行參數(shù)解析工具可以讓用戶通過命令行界面與Python腳本進行交互，提高了腳本的可用性和靈活性。

6.2.1 命令行參數(shù)解析工具的選擇

Python提供了多種工具來解析命令行參數(shù)，如內(nèi)置的 argparse 模塊，第三方的 click 庫等。 argparse 是Python標準庫的一部分，使用廣泛，功能強大，足以應(yīng)對大多數(shù)需求。

6.2.2 參數(shù)解析在腳本擴展性中的作用

使用命令行參數(shù)解析器不僅可以提升用戶體驗，還可以使得腳本更加靈活和可擴展。例如，參數(shù)可以用來控制腳本的執(zhí)行方式，指定輸出格式，甚至激活特定的功能模塊。

6.2.3 高級參數(shù)解析示例與技巧

下面代碼利用 argparse 模塊來增強腳本的命令行接口，通過定義不同的參數(shù)選項來控制輸出和行為：

import argparse
import os
import webbrowser
 
def create_parser():
    parser = argparse.ArgumentParser(description="Batch convert images to WebP format.")
    parser.add_argument('source', type=str, help='Path to the directory containing images.')
    parser.add_argument('destination', type=str, help='Path to the directory where converted images will be saved.')
    parser.add_argument('-o', '--open', action='store_true', help='Open the destination folder after conversion.')
    return parser
 
def main():
    parser = create_parser()
    args = parser.parse_args()
 
    # ... (省略轉(zhuǎn)換圖片的代碼) ...
 
    if args.open:
        webbrowser.open(args.destination)
 
if __name__ == '__main__':
    main()

在這個例子中，通過 create_parser 函數(shù)構(gòu)建了一個帶有選項的命令行參數(shù)解析器，它允許用戶指定源目錄和目標目錄，并提供了一個可選參數(shù) -o 或 --open ，用于在轉(zhuǎn)換完成后打開目標目錄。

通過這些實踐和示例，可以看出錯誤處理和命令行參數(shù)解析對于提升Python腳本的健壯性和易用性是十分關(guān)鍵的。在將來的章節(jié)中，我們將探討如何結(jié)合這些工具來優(yōu)化和擴展我們的圖像處理腳本。

以上就是利用Python腳本實現(xiàn)批量將圖片轉(zhuǎn)換為WebP格式的詳細內(nèi)容，更多關(guān)于Python圖片轉(zhuǎn)為WebP的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！

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