ImageConverter开发笔记及更新日志

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ImageConverter开发笔记及更新日志

2025-06-29

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更新日志

ImageConverter开发笔记及更新日志#

版本 v1.0 (初始版本)#

项目目标:
- 创建一个能快速将文件夹内所有WEBP图片转换为PNG格式的Python脚本。
- 目标用户为不熟悉编程的小白，交互应尽可能简单（如拖放）。
核心技术选型:
- 图像处理: 选用 Pillow (PIL Fork) 库，它是Python图像处理的事实标准，支持WEBP的读取和PNG的写入。
- 文件遍历: 使用 os.walk()，因为相比 os.listdir()，它能递归地遍历所有子文件夹，功能更强大、更彻底。
- 接收输入: 利用 sys.argv 来捕获从命令行传入的参数。这使得脚本能接收拖放操作传递过来的文件夹路径。
- 跨平台兼容: 创建 .bat 启动器来解决Windows上拖放 .py 文件默认是编辑而不是执行的问题。同时，脚本核心逻辑不依赖特定系统，也能在macOS/Linux上通过命令行运行。
设计抉择:
- 在主循环中采用 try...except 结构，确保即使个别图片文件损坏或无法转换，脚本也不会中途崩溃。
- 在脚本末尾加入 input()，防止在Windows上直接双击或执行时，命令行窗口一闪而过，让用户能看到执行结果。
局限性:
- 处理大量文件时，用户无法得知当前进度，只能等待。
- 转换后的WEBP源文件仍保留在原地，需要用户手动清理。

版本 v2.0 (增强版)#

项目目标:
- 在v1.0的基础上提升用户体验和实用性。
- 增加进度反馈机制。
- 增加自动化清理源文件的选项。
新依赖引入:
- tqdm: 一个功能强大且极为易用的进度条库。选择它是因为其“开箱即用”的特性，只需将迭代器包装一下即可生成美观的进度条，且能与 print 等标准输出很好地共存（通过tqdm.write）。
功能实现 - 进度条:
- 逻辑重构: 原v1.0是一边遍历一边转换的“单通道”模式。为了实现准确的进度条，必须预先知道需要处理的总文件数。因此，逻辑重构为“双通道”模式：
  1. 第一通道（扫描）: 先用 os.walk() 完整遍历一次目录树，将所有“需要被转换”（即没有对应PNG文件）的WEBP文件路径搜集到一个列表 files_to_convert 中。
  2. 第二通道（处理）: 使用 tqdm(files_to_convert) 来包装这个列表进行迭代处理。tqdm会自动获取列表长度作为总数，从而生成进度条。
- 体验优化: 在tqdm循环中，使用 pbar.set_description() 方法动态显示当前正在处理的文件名，让进度反馈更具体。
功能实现 - 可选删除:
- 交互设计: 在脚本开始执行时，通过 input() 函数向用户提问，获取明确的意图 (yes/no)。这是一个简单直接的交互方式。增加了循环判断和 strip() / lower() 来处理用户可能的多样化输入，增强了健壮性。
- 安全机制:
  1. 数据安全: os.remove(webp_path) 删除操作被严格放置在 img.save() 之后，并且同在 try 代码块内。这确保了只有在图片成功保存为PNG后，对应的源文件才会被删除，杜绝了因转换失败而导致数据丢失的风险。
  2. 操作警告: 当用户选择“是”时，会打印一个醒目的警告信息，并提供一个5秒的倒计时，给予用户中止操作（通过Ctrl+C）的最后机会，防止误操作。
环境管理:
- 在代码的开头使用 try...except ImportError 来捕获 tqdm 的导入错误。如果用户没有安装，会打印清晰的安装提示并退出，引导用户正确配置虚拟环境。