この記事では主にPythonでのPILインストールの簡単なチュートリアルを詳しく説明していますので、興味のある方は参考にしてください
Pythonでグラフィックプログラムを使いたい場合、画像を保存するだけでも非常に面倒です。バイナリ ストリームから (たとえば、画像をクロールして保存するために Scrapy を使用する) 場合は、PIL
ライブラリを使用します。このライブラリは、インストールが難しいことで有名です。
Scrapy の ImagePipeline を使用するかのように動作します。グラフィック デコーダが正しくインストールされていない場合、次のエラーが発生します:
IOError: decoder jpeg not available
インターネットで多くの方法を見つけましたが、それでも機能しません。何が起こっているのかわかりません。始めましょう。PIL ライブラリのインストールに問題があるのではないかと思いましたが、PIL が正しくインストールされていても、上記のエラーが発生します。原因はデコーダーにありました。
その後、Imaging-1.1.7 というパッケージを見つけて適当にインストールしましたが、しばらくすると問題ないことがわかり、技術的負債は常に返済する必要がありましたが、これほど早くなるとは予想していませんでした。プロジェクトのリリース近くに、Ubuntu で同じ問題に遭遇しました。このパッケージを直接使用しましたが、結果は...
注:
このテーブルは、Python setup.py ビルドを使用した後に表示されます。画像のインストール ディレクトリにあるコマンドです。詳しく見ると、すべての画像がデコードされていないことがわかります。問題は、PIL にあるのではなく、以前に成功したデコーダーにあります。 OSX は、以前にこれらのデコーダをインストールしたからに違いありません。他の友達が再びこの穴に落ちるのを防ぐために、私は特別にインストール方法を整理しましょう:
Mac OSXbrew updatebrew install libjpeg libpng
この 2 つをインストールするだけで十分です
Ubuntu 14.0.4
sudo apt-get install libjpeg-dev libpng12 -dev libfreetype6-dev libtiff-dev
Linux ではさらにいくつかインストールする必要があります。 これでは不十分です。Imaging パッケージを手動でダウンロードする代わりに、Pillow Python パッケージを使用することをお勧めします。
pip install -I --no-cache-dir -v Pillow
-------------------------------------------------------------------- PIL 1.1.7 SETUP SUMMARY -------------------------------------------------------------------- version 1.1.7 platform linux2 2.7.6 (default, Jun 22 2015, 17:58:13) [GCC 4.8.2] -------------------------------------------------------------------- *** TKINTER support not available *** JPEG support not available *** ZLIB (PNG/ZIP) support not available *** FREETYPE2 support not available *** LITTLECMS support not available --------------------------------------------------------------------
これは次の行です。 はい、もう 1 つの小さなヒント: 上記の行に注意してください。 ,
ビルドを確認するには、selftest.py スクリプトを実行します
この selftest.py で、少なくとも成功したかどうかを知ることができます。 皆さんのインストールが成功することを祈っています!
以上がPythonでPILをインストールするための簡単なチュートリアルの詳細な説明の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

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Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

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