服务器执行图片批处理：image_compress.py
import osimport sys
from PIL import Image
from tqdm import tqdm
import traceback
# 配置项（可根据需要修改）
TARGET_QUALITY = 50# 压缩质量（1-100，数值越小压缩率越高）
MAX_WIDTH = 1024 # 最大宽度，超过则等比例缩放
SUPPORT_FORMATS = ('.jpg', '.jpeg', '.png', '.bmp')# 支持的图片格式
def compress_image(file_path):
"""
处理单张图片：缩放+压缩
:param file_path: 图片文件的绝对路径
:return: (是否成功, 原大小/KB, 新大小/KB, 错误信息)
"""
try:
# 获取文件原始大小
original_size = os.path.getsize(file_path) / 1024# 转KB
# 打开图片（处理PNG透明通道问题）
with Image.open(file_path) as img:
# 1. 处理尺寸：宽度超过MAX_WIDTH则等比例缩放
width, height = img.size
if width > MAX_WIDTH:
ratio = MAX_WIDTH / width
new_height = int(height * ratio)
# 缩放图片（保留原图质量的缩放算法）
img = img.resize((MAX_WIDTH, new_height), Image.Resampling.LANCZOS)
# 2. 处理压缩并保存（覆盖原文件，保持原格式）
# 区分JPEG和PNG/BMP的保存参数
file_ext = os.path.splitext(file_path).lower()
save_kwargs = {}
if file_ext in ('.jpg', '.jpeg'):
# JPEG压缩：设置质量，关闭渐进式（加快加载）
save_kwargs['quality'] = TARGET_QUALITY
save_kwargs['optimize'] = True
save_kwargs['progressive'] = False
elif file_ext == '.png':
# PNG压缩：优化压缩
save_kwargs['optimize'] = True
elif file_ext == '.bmp':
# BMP无质量参数，仅缩放
pass
# 保存图片（覆盖原文件）
img.save(file_path, **save_kwargs)
# 获取处理后文件大小
new_size = os.path.getsize(file_path) / 1024
return (True, original_size, new_size, "")
except Exception as e:
# 捕获异常并返回错误信息
error_info = traceback.format_exc()[:200]# 截取前200字符，避免信息过长
return (False, 0, 0, error_info)
def batch_compress(root_dir):
"""
批量处理指定目录下的所有图片（递归遍历子目录）
:param root_dir: 目标根目录
"""
# 第一步：收集所有符合条件的图片文件路径
image_files = []
for root, dirs, files in os.walk(root_dir):
for file in files:
file_ext = os.path.splitext(file).lower()
if file_ext in SUPPORT_FORMATS:
file_path = os.path.join(root, file)
image_files.append(file_path)
if not image_files:
print(f"⚠️在目录 {root_dir} 下未找到任何支持的图片文件（{SUPPORT_FORMATS}）")
return
# 第二步：批量处理图片，显示进度条
success_count = 0
fail_count = 0
total_original_size = 0# 总原始大小（KB）
total_new_size = 0 # 总处理后大小（KB）
print(f"\n📌 共发现 {len(image_files)} 张待处理图片，开始批量压缩...\n")
# 进度条配置：显示当前文件、进度、速度
pbar = tqdm(image_files, desc="处理进度", unit="张", ncols=100)
for file_path in pbar:
# 更新进度条的当前文件提示
pbar.set_postfix(file=os.path.basename(file_path))
# 处理单张图片
success, ori_size, new_size, error = compress_image(file_path)
# 统计数据
if success:
success_count += 1
total_original_size += ori_size
total_new_size += new_size
else:
fail_count += 1
# 失败时在进度条后标注错误
tqdm.write(f"❌ 处理失败 {file_path}：{error}")
# 第三步：输出统计结果
pbar.close()
print(f"\n✅ 处理完成！")
print(f" 成功：{success_count} 张 | 失败：{fail_count} 张")
print(f" 原始总大小：{total_original_size:.2f} KB | 压缩后总大小：{total_new_size:.2f} KB")
if total_original_size > 0:
compression_rate = (1 - total_new_size / total_original_size) * 100
print(f" 整体压缩率：{compression_rate:.2f}%")
if __name__ == "__main__":
# 检查命令行参数：需要传入目标目录路径
if len(sys.argv) != 2:
print("🔧 使用方法：python image_compress.py 目标目录路径")
print(" 示例：python image_compress.py /www/wwwroot/your_site/images")
sys.exit(1)
target_dir = sys.argv
# 验证目录是否存在
if not os.path.isdir(target_dir):
print(f"❌ 错误：目录 {target_dir} 不存在！")
sys.exit(1)
# 开始批量处理
batch_compress(target_dir)
使用说明：
打开宝塔的「终端」（或通过 SSH 连接服务器），执行以下命令安装依赖库：
pip install pillow tqdm
执行脚本：
执行以下命令（替换为你的图片目录路径）：
# 示例：处理 /www/wwwroot/你的网站域名/images 目录下的所有图片
python /www/image_compress.py /www/wwwroot/your_site/images
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