如何轻松玩转照片元数据？Piexif——纯Python的Exif终极处理神器 🚀
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pi/Piexif 你是否曾想过如何不依赖复杂软件就能修改照片的拍摄时间、相机型号等信息？Piexif 就是这样一款专为Python开发者打造的轻量级Exif处理库，它让照片元数据操作变得前所未有的简单！无论是读取、编辑、删除还是移植Exif信息，这个纯Python编写的工具都能轻松搞定，无需任何第三方依赖。
📚 什么是Piexif？为什么选择它？
Piexif 是一个零依赖的Python库，专注于解决Exif（可交换图像文件格式）数据的处理难题。它兼容Python 2.7至3.5+及PyPy3环境，甚至能运行在Google App Engine等云平台上。
✨ 核心优势：
- 纯Python编写：无需C扩展，跨平台兼容性拉满
- 极简API：5个核心函数搞定99%的Exif操作
- 轻量级：整个库仅10个核心文件，安装包体积不足100KB
- 文档完善：官方文档提供详细示例和参数说明
🚀 5分钟上手：Piexif安装指南
安装Piexif就像喝杯水一样简单！支持三种主流安装方式：
1️⃣ pip一键安装（推荐）
pip install piexif
2️⃣ easy_install备用方案
easy_install piexif
3️⃣ 手动安装（适合离线环境）
- 从仓库下载源码压缩包
- 解压后将
piexif目录复制到你的项目中
💡 小贴士：如果你需要在虚拟环境中使用，建议配合
virtualenv或conda创建独立环境，避免依赖冲突。
🛠️ 核心功能详解：5个函数玩转Exif
Piexif的API设计遵循"简洁即美"的原则，五个核心函数就能满足大部分使用场景：
🔍 1. 读取Exif数据：load()函数
使用piexif.load()可以将照片中的Exif信息解析为Python字典，方便后续处理：
import piexif
exif_dict = piexif.load("tests/images/01.jpg") # 解析示例图片的Exif数据
# 打印相机制造商和型号
print("相机品牌:", exif_dict["0th"][piexif.ImageIFD.Make])
print("相机型号:", exif_dict["0th"][piexif.ImageIFD.Model])
📷 示例图片：测试目录中的
01.jpg包含完整的Exif信息，可用于功能验证
图：包含完整Exif数据的测试图片，可用于load()函数演示
✏️ 2. 生成Exif字节流：dump()函数
修改字典后，使用piexif.dump()将其转换为可插入图片的字节流：
# 修改分辨率信息
exif_dict["0th"][piexif.ImageIFD.XResolution] = (300, 1) # 300dpi
exif_dict["0th"][piexif.ImageIFD.YResolution] = (300, 1)
exif_bytes = piexif.dump(exif_dict) # 转换为字节流
📥 3. 插入Exif数据：insert()函数
将生成的Exif字节流插入到JPEG或WebP图片中：
piexif.insert(exif_bytes, "tests/images/noexif.jpg")
⚠️ 注意：
insert()函数目前支持JPEG和WebP两种格式，测试目录中的pil_rgb.webp就是一张适合的WebP测试图
图：用于Exif插入测试的WebP格式图片
🗑️ 4. 删除Exif数据：remove()函数
想要保护隐私？一行代码即可清除照片中的所有Exif信息：
piexif.remove("tests/images/r_canon.jpg") # 清除佳能相机拍摄的示例照片Exif
🔄 5. 移植Exif数据：transplant()函数
将一张照片的Exif信息完整复制到另一张照片：
# 将01.jpg的Exif移植到02.jpg
piexif.transplant("tests/images/01.jpg", "tests/images/02.jpg")
📝 实战案例：用Piexif修复旅行照片元数据
假设你有一批旅行照片，需要统一修改拍摄时间和相机型号。使用Piexif可以这样操作：
import piexif
from datetime import datetime
def batch_fix_exif(input_dir):
for filename in os.listdir(input_dir):
if filename.lower().endswith(('.jpg', '.jpeg')):
try:
exif_dict = piexif.load(os.path.join(input_dir, filename))
# 修改拍摄时间为2023年10月1日
new_date = datetime(2023, 10, 1, 14, 30, 0).strftime("%Y:%m:%d %H:%M:%S")
exif_dict["Exif"][piexif.ExifIFD.DateTimeOriginal] = new_date
# 修改相机型号
exif_dict["0th"][piexif.ImageIFD.Model] = "Piexif Modified"
# 保存修改
exif_bytes = piexif.dump(exif_dict)
piexif.insert(exif_bytes, os.path.join(input_dir, filename))
print(f"✅ 处理完成: {filename}")
except Exception as e:
print(f"❌ 处理失败{filename}: {str(e)}")
# 处理测试目录中的图片
batch_fix_exif("tests/images/")
📸 效果对比：处理前后的照片元数据变化可通过文件属性查看
图：使用Piexif修改前后的索尼相机照片Exif信息对比
📚 进阶学习资源
- 官方文档：完整API参考和高级用法
- 源码目录：核心实现位于
piexif/目录，关键文件包括：_load.py：Exif解析核心逻辑_dump.py：Exif生成器实现_insert.py：图片写入功能
- 测试用例：
tests/s_test.py包含100+个验证用例，可作为最佳实践参考
❓ 常见问题解答
Q1: 支持RAW格式照片吗？
A: 目前Piexif主要支持JPEG和WebP格式，RAW文件（如CR2、NEF）需要先转换为JPEG再处理。测试目录中的01.tif是TIFF格式示例。
Q2: 处理大文件会占用很多内存吗？
A: 不会！Piexif采用流式处理，测试目录中的large.jpg（20MB+）可在1秒内完成Exif读取。
Q3: 如何获取GPS坐标等高级信息？
A: Exif字典中的"GPS"键包含经纬度数据，格式为度分秒元组，可通过piexif.helper.GPSHelper类转换为十进制坐标。
🎯 总结：谁应该使用Piexif？
无论你是：
- 摄影爱好者：批量修改照片元数据
- Web开发者：实现图片上传时的Exif处理
- 数据分析师：从照片中提取拍摄时间/地点信息
- 移动开发者：在Python环境中处理相机照片
Piexif都能成为你的得力助手！这个轻量级工具将复杂的Exif操作封装成简洁API，让你用最少的代码实现专业级图片元数据处理。
🚀 立即行动：克隆仓库开始体验吧！
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/pi/Piexif探索
tests/images/目录下的20+张测试图片，动手实践Exif的读取、修改和移植功能！
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
