前言

在自建博客网站中，页面中图片过大对响应时间的影响非常显著：大尺寸图片文件体积通常可达数MB，而优化后的图片可能仅需几十KB。未压缩的3MB图片与优化后的100KB图片相比，传输时间在5Mbps带宽下相差近25秒。频繁的大图片请求会增加服务器I/O负载，尤其在流量高峰期，可能触发服务器限流或宕机。直接导致转化率下降40%。

对于用户来说，页面加载时间每增加1秒，跳出率提升12%。用户对大图片导致的缓慢加载缺乏耐心，尤其移动端用户更倾向于快速离开。SEO排名受损，搜索引擎将页面速度纳入排名算法，大图片会降低页面速度得分。

因此通常可以使用压缩工具，在保持视觉质量前提下压缩图片（如将PNG转为WebP格式可减少30%体积），加快网站的响应，避免用户长时间的等待。

但实际上有着很多的在线工具、软件和插件，如 Plus WebP插件、 caesium、cdkm,有免费的也有收费的。要么收集图像后批量转换，或者一张张转化，相对繁琐。插件通常只能处理媒体库中的图像，在实际编写文章的过程里很麻烦。

因此本文旨在自己编写程序实现格式转化的同时上传到图床的，实现从获取图像到返回公网可访问的图像链接的自动化流程。

在这里插入图片描述

预备内容

Minio图床：提供对象存储
公网访问链接：cploar内网穿透，cpolar推荐链接
PicGo：快速上传
格式转化程序：自行编写
自动化流程：Quicker

Quicker安装就不说了，直接安装就是，图床相关的内容之前有过博客介绍，不重复赘述，可参考下列链接：

【本地图床搭建】宝塔+Docker+MinIO+PicGo+cpolar：打造本地化“黑科技”图床方案
【本地MinIO图床远程访问】Cpolar TCP隧道+PicGo插件，让MinIO图床一键触达

转webp程序

先看眼对应的依赖：

python=3.7
Pillow=9.5.0
pywin32=308
argparse
pyinstaller

笔者创建了新环境进行安装，conda create -n envs_name python=3.7

程序简单不多说，只需要知道pywin32是为了对粘贴板进行操作即可。

#!bin/bash
# name: main.pyfrom io import BytesIO
from os import remove as osremove
from PIL import Image
import win32clipboard
from argparse import ArgumentParserdef get_image(args):# 使用粘贴板的图像if args.clipboard:try:win32clipboard.OpenClipboard()# 粘贴板图像可得if win32clipboard.IsClipboardFormatAvailable(win32clipboard.CF_DIB):data = win32clipboard.GetClipboardData(win32clipboard.CF_DIB)win32clipboard.CloseClipboard()# 将DIB数据转换为PIL图像stream = BytesIO(data)img = Image.open(stream)return img# 粘贴板图像不可得else:win32clipboard.CloseClipboard()return Noneexcept Exception as e:print(e)return None# 使用图片文件else:return Image.open(args.file)def save_image(image, args):try:image.save(f"tmp.webp", format="webp", QUALITY=args.quality)return Trueexcept Exception as e:print(e)return Falsedef main():# 参数说明parser = ArgumentParser()parser.add_argument('--clipboard', '-c', type=bool, default=True, help="convert clipboard image to webp")parser.add_argument('--quality', '-q', type=int,default=80, help="Compression ratio,100 means lossless compression")parser.add_argument('--file', '-f', type=str, default='./test.png', help="path of the image")args = parser.parse_args()# 尝试移除临时文件try:osremove("dist/tmp.webp")except Exception as e:pass# 获取图像img = get_image(args)if img is None:print("剪贴板中没有找到图像!")returnwebp_img = img.copy()save_image(webp_img, args)if __name__ == "__main__":main()

为了方便Quicker，在编写成功后也进行了打包，后面也会直接给出链接，没有环境也不用担心。.

打包方法：pyinstaller --onefile --windowed main.py，打包好的.exe，点击下载

上述代码的参数有三个：

① --clipboard：将粘贴板上的图像进行转webp格式
② --quality：压缩比例，100默认不压缩
③ --file：将特定的图像进行进行转webp格式，当且仅当clipboard为否的情况下生效

批量处理的逻辑，可自行扩展，不难的。

PicGo设置

PicGo在2.2.0版本开始内置了一个小型的服务器，用于接收来自其他应用的HTTP请求来上传图片。

默认监听地址： 127.0.0.1，默认监听端口：36677

更多上传方式：PicGo-Server的使用

在这里插入图片描述

由于防止过多的临时文件，因此设置了转化后的文件名字是固定的，因此上传时候需要重命名，建议时间戳，不重复。

在这里插入图片描述

Quicker设置

新建动作：大致有几个步骤，运行截图，将截图内容写入粘贴板，调用打包程序转化格式，进一步的读取该转化文件，并通过PicGo-Server上传到对应的图床。

下面对其的每个部分进行截图说明：

运行动作
等待粘贴板内容改变
运行打包程序，保存转化后的图像
等待时间，等待打包程序结束
将保存的图像放入粘贴板
HTTP请求，使用PicGo着图床上传

视频演示

Quicker截图上传图床演示视频

总结

总结： 本文通过Quicker串联动作，实现从截图到返回公网可访问的图像链接的自动化流程。

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致谢

欲尽善本文，因所视短浅，怎奈所书皆是瞽言蒭议。行文至此，诚向予助与余者致以谢意。

参考

[1] cpolar推荐链接
[2] Quicker
[3] https://saerasoft.com/caesium/
[4] https://cdkm.com/cn/jpg-to-webp
[5] 【本地图床搭建】宝塔+Docker+MinIO+PicGo+cpolar：打造本地化“黑科技”图床方案
[6] 【本地MinIO图床远程访问】Cpolar TCP隧道+PicGo插件，让MinIO图床一键触达
[7] PicGo-Server的使用