Offizielle Integration & SDK
Elegante Integration für Django, FastAPI und Machine-Learning-Pipelines
Optimieren und transformieren Sie Bilder in Python über moderne asynchrone httpx-Schnittstellen oder benutzerdefinierte Django-ImageField-Backends.
Installieren:
PYTHON-Paketpip install smallpictImplementierungsbeispiel
python# FastAPI / Async Python Example
from fastapi import FastAPI, UploadFile, File
from smallpict import AsyncSmallPictClient, ImageFormat
app = FastAPI()
client = AsyncSmallPictClient(api_key="sp_live_key_xxxxx")
@app.post("/api/upload")
async def upload_image(file: UploadFile = File(...)):
image_bytes = await file.read()
result = await client.optimize(
image_bytes,
format=ImageFormat.AVIF,
quality=80,
max_width=1400
)
return {
"cdn_url": result.cdn_url,
"savings": f"{result.savings_percentage}%",
"original_size": result.original_size,
"optimized_size": result.new_size
}Integrationsschritte
1Über Pip installieren
Führen Sie pip install smallpict in Ihrer virtuellen Python-Umgebung aus.
2Einstellungen konfigurieren
Definieren Sie SMALLPICT_API_KEY in Ihren Umgebungsvariablen oder in settings.py.
3Bilder verarbeiten
Nutzen Sie den asynchronen Client in FastAPI oder das benutzerdefinierte Django-Speichermodul.
Hauptvorteile
- Native asynchrone Unterstützung mit async/await für FastAPI und Starlette
- Maßgeschneidertes Speicher-Backend für Django mit automatischen Vorschaubildern
- Nahtlose Zusammenarbeit mit Pillow und NumPy-Arrays
- Automatische Wiederholungsversuche mit exponentiellem Backoff bei Netzwerkfehlern
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