笔者因为项目原因或者个人撰文需要，经常要写大量技术文档，文档中通常需要配图，但配图就有一个比较讨厌的问题：截图大小不一，宽度通常要手动调整，非常麻烦。那有没有好的办法可以解决？是有的，我们可以通过批量图片处理软件，预先将图片的宽度都调成一样，长度跟随比例缩放，这样在写文档插入图片就不用再逐个调整，大部分直接可用。
市面上这样的软件很多，百度和知乎一搜就有好多，它们有精美的界面，简易的操作，和强大的工具箱，免费的广告和收费的主题…反正不被笔者所爱。
基于上述原因，笔者目光转移到了开源软件，之前用ffmpeg做过视频处理，它强大的功能给笔者留下了很深刻的印象。软件有了，要实现批量处理需要写脚本自动遍历文件夹并提取，再调用ffmpeg处理。可选项有不少：matlab脚本、BAT脚本、Python脚本。Matlab强大的同时也异常庞大，放弃。BAT脚本易用但难写，放弃。最终本文基于Python脚本编写了脚本调用ffmpeg实现了图片的批量缩放。
文中代码参考了博主：星沉地动的文章。原文处理的是视频文件，用于格式转换，笔者对代码进行了改写，实现图片的缩放。有兴趣的读者可以移步原文章：
原文链接：https://blog.csdn.net/qq446252221/article/details/111679491
ffmpeg是一款强大的开源音视频处理软件，被网友称为：“多媒体处理神器”，它由鼎鼎大名的天才程序员法布里斯•贝拉编写并开源。ffmpeg你不一定听过，但是使用ffmpeg作为内核的视频播放器和音视频工具，大部分读者一定用过：Mplayer，ffplay，射手播放器，暴风影音，KMPlayer，QQ影音，格式工厂等，还有众多播放器使用开源的ffmpeg但并不对外公布。
它通常被用来处理音视频数据，在本文中被用来处理图片，可谓大材小用了。
对批处理脚本有兴趣的读者，想必软件安装定不是难题，笔者不在此多费口舌，自行检索安装即可，安装后记得在作者脚本代码中更改ffmpeg路径为自己的安装路径。
最后，法布里斯•贝拉简直是个神，有兴趣的可以去找他的履历看一下。
这个，不想多说，只说一句话**：“人生苦短，我用Python”**，各位读者自行安装吧。
使用本文脚本的步骤是：
安装Python（已安装可忽略）
安装ffmpeg（已安装可忽略）
将脚本拷贝到图片所在的根目录，修改脚本代码以下宏定义内容：ffmpeg路径，长宽参数，需要处理的图片扩展名。
在该目录下通过以下命令调用脚本：
python '.\Picture Process.py'
脚本运行结束后会在源文件目录的上一级目录新建**“NewPicture”**文件夹，并将缩放完成后的图片存入其中。
源图片分辨率 1718*636
处理后图片分辨率800*296
新生成的所有图片，都按照脚本参数进行了宽度为800的限制，高度等比例缩放。即：小于该分辨率的图片将被放大，大于该分辨率的图片将被缩小。
最后，贴上源代码:
import os
from turtle import heading
#设置ffmpeg路径
EXE_PATH="D:\\ffmpeg\\bin\\ffmpeg.exe"
#源图像路径
src_dir = ".\\"
#目标路径
dst_dir = "..\\NewPicture\\"
#图片文件扩展名
src_name= ".jpg"
# ffmpeg参数设置
#设置长度
width = 800
#设置宽度
height = -1
# 二者任何一个参数为-1时，将保持比例跟随另一个参数缩放
""" Picture_Zoom函数定义
调用ffmpeg """
def Picture_Zoom(exe_path, src_path, dst_path):
# 命令编辑
cmd_line = '%s -i "%s" -vf scale="%s":"%s" -q 1 "%s"' % (exe_path, src_path,width,height,dst_path)
# 调用命令行
ret = os.system(cmd_line)
if ret == 0:
return True
else:
return False
""" Process_dir函数定义
遍历目录下所有文件并调用ffmpeg处理 """
def Process_dir(exe_path, src_dir, dst_dir):
# 判断源目录是否存在
if not os.path.exists(src_dir):
print("The directory does not exist!")
return
#判断目标目录是否存在，若目标路径已存在，
#先删除原来的旧目录
if os.path.exists(dst_dir):
# 调用CMD命令“rmdir”删除旧目录
os.system('rmdir /s/q "%s"' % dst_dir)
# 新建目标目录
if not os.path.exists(dst_dir):
os.mkdir(dst_dir)
# 枚举源目录下的文件
picture_list = os.listdir(src_dir)
# 遍历指定扩展名的图像文件并处理
for file in picture_list:
if file.endswith(src_name):
print("+Convert file:", file)
# 生成新的源图片路径
src_path = src_dir + file
# 生成新的目标图片路径
dst_path = dst_dir + file
# 调用ffmpeg进行缩放
Picture_Zoom(exe_path, src_path, dst_path)
Process_dir(EXE_PATH,src_dir, dst_dir)
#By ZhangJianCe 2022.3.17
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很好奇，就使用rubyonrails自动化单元测试而言，你们正在做什么？您是否创建了一个脚本来在cron中运行rake作业并将结果邮寄给您？git中的预提交Hook？只是手动调用？我完全理解测试，但想知道在错误发生之前捕获错误的最佳实践是什么。让我们理所当然地认为测试本身是完美无缺的，并且可以正常工作。下一步是什么以确保他们在正确的时间将可能有害的结果传达给您？ 最佳答案 不确定您到底想听什么，但是有几个级别的自动代码库控制:在处理某项功能时，您可以使用类似autotest的内容获得关于哪些有效，哪些无效的即时反馈。要确保您的提
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