Python Imaging Library (PIL) 全面指南：PIL基础入门-跨平台安装与环境配置

PIL环境搭建与基础配置

学习目标

通过本课程，学员可以学会如何在不同的操作系统（Windows, macOS, Linux）上安装PIL（通过Pillow库），并配置开发环境，确保能够顺利运行PIL相关代码，为后续的图像处理学习打下坚实的基础。

相关知识点

• PIL环境搭建与基础配置

学习内容

1 PIL环境搭建与基础配置

1.1 PIL与Pillow的关系

PIL（Python Imaging Library）是一个强大的图像处理库，它提供了广泛的文件格式支持，以及强大的图像处理能力。然而，PIL的开发已经停止，取而代之的是Pillow，Pillow是PIL的一个分支，它不仅修复了PIL的许多bug，还增加了新的功能和改进。因此，当提到使用PIL进行图像处理时，实际上是指使用Pillow库。

Pillow的安装非常简单，可以通过Python的包管理工具pip来完成。Pillow支持多种操作系统，包括Windows、macOS和Linux，这使得它成为跨平台图像处理的理想选择。

1.2 不同操作系统上的Pillow安装

1.2.1 Windows上的安装

在Windows上安装Pillow，首先需要确保已经安装了Python。可以通过访问Python官方网站下载并安装最新版本的Python。安装过程中，记得勾选“Add Python to PATH”选项，以便在命令行中直接使用Python。

安装完Python后，打开命令提示符（按Win+R键，输入cmd，然后按回车键），输入以下命令来安装Pillow：

pip install pillow

安装完成后，可以通过以下Python代码来验证Pillow是否安装成功：

import PIL

print(PIL.__version__)

如果安装成功，将输出Pillow的版本号。

1.2.2 macOS上的安装

在macOS上安装Pillow，同样需要先安装Python。macOS通常预装了Python，但建议通过Homebrew安装最新版本的Python，以确保兼容性和安全性。首先，安装Homebrew：

/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"

然后，使用Homebrew安装Python：

brew install python

安装完成后，使用pip安装Pillow：

pip install pillow

验证安装是否成功的方法与Windows相同。

1.2.3 Linux上的安装

在Linux上安装Pillow，首先确保已经安装了Python。大多数Linux发行版都预装了Python，但建议通过包管理器安装最新版本。以Ubuntu为例，可以使用以下命令安装Python：

sudo apt update
sudo apt install python3 python3-pip

安装完成后，使用pip安装Pillow：

pip3 install pillow

验证安装是否成功的方法与Windows相同。

1.3 开发环境配置

安装完Pillow后，下一步是配置开发环境，确保能够顺利运行PIL相关代码。开发环境的配置主要包括选择合适的代码编辑器或IDE，以及设置Python解释器。

1.3.1 选择代码编辑器或IDE

有许多优秀的代码编辑器和IDE可以选择，例如Visual Studio Code、PyCharm、Sublime Text等。这里以Visual Studio Code为例，介绍如何配置Python开发环境。

1. 安装Visual Studio Code：访问Visual Studio Code官方网站下载并安装最新版本。
2. 安装Python插件：打开Visual Studio Code，点击左侧活动栏中的扩展图标，搜索“Python”，安装由Microsoft提供的Python插件。
3. 配置Python解释器：安装完Python插件后，打开命令面板（按Ctrl+Shift+P），输入“Python: Select Interpreter”，选择安装的Python解释器。

1.3.2 设置Python解释器

确保Visual Studio Code使用的是安装了Pillow的Python解释器。可以通过以下步骤检查和设置：

1. 打开Visual Studio Code，点击左下角的Python版本号，选择安装了Pillow的Python解释器。
2. 创建一个新的Python文件，输入以下代码来验证Pillow是否可用：

import PIL

print(PIL.__version__)

如果输出Pillow的版本号，说明配置成功。

通过以上步骤，学员将能够在不同的操作系统上成功安装Pillow，并配置好开发环境，为后续的图像处理学习做好准备。