前言
随着版本的迭代，业务增加，本地图片越来越多，APPipa包的Assets的大小有62.5M，对于APP的瘦身，图片的压缩也是很重要的一部分。
因为PNG 图片是项目中数量最多的图片，一般是PNG图片手动处理压缩，但是因为操作麻烦，工作量大，容易出现忘记某个目录下图片压缩，图片失真问题，选择什么形式压缩，用什么工具压缩，都要考虑清楚。
查找了很多资料，也踩了很多的坑，因为不想手动操作压缩图片，所以首选可以用命令批量压缩的工具，上网查找定位了一下三款：optipng 无损压缩图片，tinypng有损批量压缩图片，pngquant有损压缩图片等压缩工具都试过，这篇文章记录了整个过程和最终的解决方案。
压缩工具选择
optipng
1.简介
OptiPNG是一种PNG优化器，可将图像文件重新压缩为更小的尺寸，而不会丢失任何信息。该程序还将外部格式（BMP，GIF，PNM和TIFF）转换为优化的PNG，并执行PNG完整性检查和更正。如果您想了解PNG优化的工作原理，请看OptiPNG官网。
2.使用方法
$ optipng *.png
虽然optiPNG 可以设置压缩比例系数，但是我已经设置最高，可以压缩比例还是不高，也因为是无损压缩，大小大约可以减少20%左右，因为并没有减少很多，所以想看下有损压缩的tinypng，虽然是有损压缩，但是让设计师验收压缩过的图片，肉眼看不出有什么变化，tinypng图片压缩通过，下面介绍tinypng。
tinypng
1.原理，根据官网https://tinypng.com/介绍，主要是使用Quantization的技术，通过合并图片中相似的颜色，通过将 24 位的 PNG 图片压缩成小得多的 8 位色值的图片，并且去掉了图片中不必要的 metadata（元数据，从 Photoshop 等工具中导出的图片都会带有此类信息），这种方式几乎能完美支持原图片的透明度。
2.在线API压缩，tinypng 压缩图片大小可以减少70% 左右，压缩过的图片UI验收通过，但是由于需要申请api-key 而且要求一个月不能超过500张图片压缩，实际脚本我也试过，超过430张也就报错，因为我们工程目前有1000多张图片，需要申请3个api-key , 这还不是重点，重点是因为每次循环扫描都是从工程目录的第一张开始，所以如果不做额外操作，即使运行3遍，但是压缩的永远都是前面的430张图片，重复压缩的问题，数量限制的问题，放弃了这个方案。上网了解到pnguant 压缩图片大小可以减少70%左右，压缩过的图片UI验收通过，并且没有数量的限制，下面介绍pngquant。
pngquant
根据官网pngquant介绍，pngquant是国外的一个有损的PNG压缩开源库，提供了命令行形式和源码库形式。将24位或32位的RGBA PNG图转换成8位PNG图并保留透明度通道。通过这个库的转化可以显著减少png文件大小（通常减少70%）。生成的图片文件可以兼容所有现代web浏览器，在IE6下比24-bit PNGs也有更好的表现，具有快速模式，用于处理大批图片。源码库地址为pngquant。
pngquant 安装
(1).git clone git://github.com/pornel/pngquant.git
(2).cd pngquant；
(3). make 回车后就会看到一大串命令，然后看到生成pngquant执行文件以及其他相关文件，即安装成功；
(4).可以用pngquant -h 检查是否安装成功。
(5). “pngquant -f --ext .png --quality 50-80 ”主要是压缩图片的命令。
PS：需要了解更多关于pngquant 请参照官网，
工具选择确定，实验也通过，那就开始批量压缩，下面是python脚本功能简介，文章末尾有脚本链接的下载地址。
python 脚本
本地运行脚本，主要功能包括：
1.会压缩目录下的所有png 的图片；
2.本地记录一份压缩过的所有图片信息；
3.如果是相同名字的图片替换过，有三种情况：
1两种图片大小相同，不会操作；
2.新的图片小于旧的图片，不会压缩，更新图片信息;
3.新的图片大于旧的图片，会压缩，更新图片信息；
4.如果是新增，直接压缩，更新存储记录；
5.用了这个脚本，我们ipa 包的Assets大小较少11M。
使用：
python PngquantPicture.py
可以下载脚本，git链接：链接地址 https://github.com/beiyangguangsumiao/python-iOS-pngquant-PNG- 用到根目录下，运行一遍就好了。
您的工程需要优化，减少安装包的大小啦~
PS：自学python 脚本语句，走了很多坑，有什么问题请多多指教 ，如果有帮助，请关注，点击喜欢，您的喜欢，是对我努力的最大肯定。谢谢~
