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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:pip install smallpict
PYTHON-Paket

Implementierungsbeispiel

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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