使用 python 压缩 png 图片,高达 80% 压缩率,肉眼无差异(四):使用 requests 库上传

python基础

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2020-6-11

在网上有很多使用 python 的 pillow 库进行图片压缩的教程,使用简单,但是压缩效果存在明显的色彩不自然,这是因为 pillow 库采取的压缩算法没有优化的问题。

这个系列实现一款简单的压缩工具,使用 pngquant 有损压缩,压缩率高达 80%, 而且压缩后的图片没有明显差异。

上一篇使用了 pngquant 图片压缩工具进行压缩,并通过 click 命令行工具构建了 picom 包。这篇的主要功能是实现图片上传。

图片上传功能的实现

通过 pngquant 压缩图片后,得到一个 -fs8.png 为后缀的图片。想要把图片上传到云端,只需要把这个文件通过 API 发送给图片存储服务商就可以了。

先实现 sm.ms 网站的图片上传。官方提供了 API 文档,照着文档传入参数就可以搞定,so easy.

image.png

上传接口的参数说明:

  1. content-type 为 multipart/form-data ;
  2. Authorization 为可选项,当不需要用户管理时,可以不填;
  3. 传入文件的参数名为 smfile。

对应的 python 代码:

api_addr = 'https://sm.ms/api/v2/upload'
files = {
 "smfile": open(file, 'rb')
}
res = requests.post(url, files=files)

获取上传的图片地址

文件上传完毕以后,需要通过 API 的响应结果得到图片的 URL。 sm.ms 的响应结果包含 2 种情况:

  1. 当图片已经上传过一次,会通过图片的 hash 值判断出重复。响应中的 code 为 image_repeated, 可以通过 images 取得之前已存在的图片地址。
{
 "code": "image_repeated",
 "images": "https:..."
}
  1. 当图片是第一次上传,code 为 success, 可以通过 data 中的 url 获取图片地址。
{
 "code": "success",
 "data": {
        "url": "https:..."
    }
}

所以在上传的函数中添加判断,获取图片 url:

resp = res.json()
code = resp.get('code')
if code == 'image_repeated':
 url = resp["images"]
 return url
elif code == 'success':
 return resp["data"]["url"]

因为有时候并不是上传单张图片,而是要上传整个文件夹下面的图片,一次性需要处理多张图片的上传操作,所以可以共用一个 session, 对应的上传图片类:

image.png

为命令行添加 --upload 可选参数

现在我可以选择是否把图片上传到网上,如果需要上传,就添加 --upload 参数;如果不需要上传,就不传这个命令行参数:

picom elephant.png -f --upload

增加 --upload 可选参数只需要在 cli 函数上多加一个 option, 然后添加上传代码就可以了:

image.png

最后得到的运行结果:

image.png

通过 yaml 记录以及上传过的图片地址

上面上传的图片地址是在命令行显示的,如果一次性使用还好,但是如果需要重复使用就需要把图片的 URL 保存起来。

sm.ms 的账号功能可以管理已经上传的图片。所以如果有 sm.ms 的账号,就不需要这个保存的功能。 但是如果不想去注册账号,有一个委曲求全的办法,就是在当前文件夹创建一个名为 uploaded_img.yaml 的文件,把已经上传的图片地址保存起来。

可以通过新建一个选项 --record 来选择是否记录在本地。python 可以通过 pyyaml 库操作 yaml 文件,存储上传的图片数据。 也可以通过 json 格式保存,大致的格式是这样的:

{
 "upload":[
  {
   "name": "elephant.png",
   "url" : "http://img-server/ofos.png"
  }
 ]
}

因为这个功能不是特别重要,甚至可以说鸡肋,就不贴代码了。

总结

picom-upload

上传图片功能非常简单,只需要使用 requests 库的基础操作就可以完成各个图床服务商的上传操作。如果觉得 requests 库的操作比较慢,可以采用 aiohttp 进行异步传输。 这个工具暂且不考虑加快传输速度,因为现在的图床服务很多都是小本经营,没什么盈利能力,为了能提供长久服务,还是尽量少的给别人压力。

作者:和牛