为什么我必须运行此 python 脚本两次才能正确格式化图像？

Question

目标：

我正在尝试批量处理文件夹中包含的图像以调整大小和优化它们以供在线使用。

问题：

以下脚本有效，但我必须运行两次才能获得所需的输出。这就是我期望它的工作方式：

函数一：resize_aspect_fit()

将目标文件夹中的每个图像调整为特定大小，将“_small.png”添加到文件名中，并将其保存为子文件夹“optimized_images”中的新文件，与原始组在同一目录中创建图片。

函数2：png_conversion()

获取“optimized_images”（“_small.png”）中新制作的图像并应用减小原始文件大小的转换，添加“-opt.png”后缀以表明它已被优化。

函数3：未优化_cleanup()

获取功能 1 构建的文件，这些文件不再需要（因为它们已被优化）并删除它们，以减少混乱。

当我运行脚本时，我从 function1 得到预期的响应，目标文件中的所有文件都被适当地调整大小并保存在“optimized_images”文件夹中。但我必须在函数 2 和 3 生效之前再次运行脚本。它确实有效，但我以前从未遇到过这样的问题。知道为什么会这样吗？

我尝试了什么：

我认为这可能与文件打开/关闭操作有关，但我认为我会在适当的时候将它们全部关闭。我将 Image.open 语法换成使用“with Image.open(path) as image:”，但这并没有解决问题。

我认为 os.listdir 或 os.path 可能存在一些问题，可能必须“重置”才能遍历文件目录两次，但我找不到任何东西。

from PIL import Image
import os, sys

path = "../path/to/images/"
new_folder = '/optimized_images/'
optimized_path = path + new_folder[1:]

dirs = os.listdir( path )
optimized_dirs = os.listdir( optimized_path )

def resize_aspect_fit(final_size=250, dirs=dirs, optimized_path=optimized_path, optimized_dirs=optimized_dirs):
    for item in dirs:
        if item == '.DS_Store':
            continue
        if os.path.isfile(path+item):

        with Image.open(path+item) as im:
            f, e = os.path.splitext(path+item)
            size = im.size
            ratio = float(final_size) / max(size)
            new_image_size = tuple([int(x*ratio) for x in size])

            im = im.resize(new_image_size, Image.ANTIALIAS)

            new_im = Image.new("RGBA", (final_size, final_size), color=(255,255,255,0))

        new_im.paste(im, ((final_size-new_image_size[0])//2, (final_size-new_image_size[1])//2))

        new_path, new_filename = f.rsplit('/', 1)
        new_im.save(new_path + new_folder + new_filename + '_small.png', 'PNG', quality=10, optimize=True)
        new_im.close()

def png_conversion(optimized_dirs=optimized_dirs, optimized_path=optimized_path):
    for item in optimized_dirs:
        if item == '.DS_Store':
            continue

        f, e = os.path.splitext(optimized_path+item)

        with Image.open(f + e) as im:
            im.load()

            # Get the alpha band
            alpha = im.split()[-1]

            im = im.convert('RGB').convert('P', palette=Image.ADAPTIVE, colors=255)

            # Set all pixel values below 128 to 255,
            # and the rest to 0
            mask = Image.eval(alpha, lambda a: 255 if a <=128 else 0)

            # Paste the color of index 255 and use alpha as a mask
            im.paste(255, mask)

            # The transparency index is 255
            e = e.split('.png')[0]
            im.save(f + e + "-opt.png", transparency=255)
            im.close()

def unoptimized_cleanup(optimized_dirs=optimized_dirs, optimized_path=optimized_path):
    for item in optimized_dirs:
        if item.endswith('small.png'):
            os.remove(os.path.join(optimized_path, item))

#functions called in order

resize_aspect_fit(final_size=250, dirs=dirs)
png_conversion(optimized_dirs=optimized_dirs, optimized_path=optimized_path)
unoptimized_cleanup(optimized_dirs=optimized_dirs, optimized_path=optimized_path)

我希望以下文件夹结构：

folder/image1.png
folder/image2.png

输出应如下所示，文件大小适当且更小：

folder/optimized_images/image1_small-opt.png
folder/optimized_images/image2_small-opt.png

我从中提取的相关来源：

Converting PNG32 to PNG8 with PIL while preserving transparency

Python/PIL Resize all images in a folder

抱歉，问题/代码太长，提前感谢您的帮助！！

Answer 1

问题是您在运行第 1 步之前创建了变量 optimized_dirs。因此，在执行第 1 步之前，您在该目录中创建了一个文件列表，此时该目录为空。如果你第二次运行它，文件在optimized_dirs，因此它可以工作。

一种解决方案是在函数png_compression 中读取optimized_dirs 的内容，即将os.listdir( optimized_path ) 移动到那里。

顺便说一句：我看到你做了一些魔法来构建使用[1:] 来防止双斜杠的路径。使用os.path.join 构建路径更加健壮，这将确保目录之间始终有一个斜杠，无论您是在每个目录的开头还是结尾指定它们。