假设我们有一个非常简单的Post模型,它将是一个图像及其描述,
from django.db import models class Post(models.Model): text = models.TextField() image = models.ImageField(upload_to='images/')
但是我们要优化图像大小,这将由我们Post的image字段指出。 这样做有充分的理由-它有助于更快地加载网站/应用程序并减少我们的服务器存储。 在使用Django之前,首先让我们简单介绍一下使用Pillow进行图像压缩的概述。
使用Pillow压缩图像
Pillow是用于图像相关操作的出色Python软件包。 Image类带有用于图像io和操作的方法。 Image.open从文件路径或文件对象读取图像。 Image类的save方法将质量作为以jpg格式保存图像的可选参数,范围为1到95,此参数的默认值为75,并且设置质量大于95会导致图像尺寸大于 原本的。
from PIL import Image im = Image.open('/some/path/to/image') im.save('/desired/path/new_image_name.jpg', quality=70) im.close()
使用quality参数不是减小大小的唯一方法。 例如,您可以将其与调整图像大小相结合,以获得更小的图像尺寸。
利用Django signals
信号允许某些发送者通知一组接收者已经采取了某些措施。
Django带有许多内置信号,目前,我们对django.db.models.signals.pre_save信号感兴趣,该信号将在调用模型的save()方法之前发送。 要将处理程序连接到信号,有Signal.connect方法。 要将信号附加到特定的sender(在我们的例子中是模型),我们必须给Signal.connect方法提供sender参数,例如,将pre_save信号附加到我们的Post模型(上面定义),如下所示:
pre_save.connect(our_handler, sender=Post)
Django还提供了用于连接信号的接收器装饰器,这使代码更加惯用。 因此,除了定义our_handler并进行连接之外,我们还可以将our_handler的定义修饰为
from django.dispatch import receiver ... @receiver(pre_save, sender=Post) def my_handler(sender, **kwargs): ...
现在,让我们完成处理程序以压缩图像。 pre_save信号还将实例参数发送到处理程序函数,该函数对应于要保存的实际实例。 当我们要检查字段是否已更新时,这特别有用,因为我们不想重复压缩图像。 因此我们可以将处理程序功能设为
from django.db.models.signals import pre_save from django.dispatch import receiver @receiver(pre_save, sender=Post) def handle_image_compression(sender, instance, **kwargs): try: post_obj = Post.objects.get(pk=instance.pk) except Post.DoesNotExist: # the object does not exists, so compress the image instance.image = compress_image(instance.image) else: # the object exists, so check if the image field is updated if post_obj.image != instance.image: instance.image = compress_image(instance.image)
现在,我们的最后一项任务是编写compress_image函数,该函数将使用一个ImageField并返回一个ImageField。 PIL的Image.open()方法只能用于文件路径或文件对象。 这是一个有趣的事实,它是ImageField的超类,它镜像了python的File API,因此,我们可以像使用实际文件一样使用它。 使用Image.open的问题已解决,但是Image.save呢? 事实证明Image.save可以将图像写入BytesIO对象。 因此,我们压缩图像的功能将变为
from PIL import Image from io import BytesIO from django.core.files import File def compress_image(image): im = Image.open(image) out = BytesIO() im.save(out, 'JPEG', quality=70) compressed = File(out, name=image.name) im.close() return compressed
总结
以上所述是小编给大家介绍的django在保存图像的同时压缩图像示例代码详解,希望对大家有所帮助!
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
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