提升下面代码的运行速度：import os from PIL import Image # 定义一个函数，判断图片是否全黑 def is_black_image(filepath): img = Image.open(filepath) width, height = img.size for x in range(width): for y in range(height): pixel = img.getpixel((x,y)) if sum(pixel) != 0: return False return True # 遍历文件夹，判断并删除纯黑照片 def batch_delete_black_images(folder_path): for f in os.listdir(folder_path): file_path = os.path.join(folder_path, f) if os.path.isfile(file_path): if is_black_image(file_path): os.remove(file_path) print('{} has del'.format(file_path)) # 调用函数批量删除 batch_delete_black_images(r'F:\H18\Dfinal640.tif\8-2')

可以尝试以下优化方案：

1. 多进程处理：使用Python的multiprocessing库可以将遍历文件夹、判断是否为纯黑照片和删除操作分别放到不同进程中处理，从而提高处理速度。

2. 缩小图片尺寸：如果图片尺寸非常大，可以先将其缩小到一定程度再进行处理。可以使用Pillow库的thumbnail()函数实现。

3. 减少图片解码次数：在判断图片是否为纯黑色时，可以先将图片解码一次，然后将解码后的像素值保存下来，避免在每次判断时都重新解码。

修改后的代码如下：

import os
from PIL import Image
from multiprocessing import Pool

def is_black_image(file_path):
    with Image.open(file_path) as img:
        pixels = list(img.getdata())
        if all(sum(pixel) == 0 for pixel in pixels):
            return True
        else:
            return False

def delete_black_images(file_path):
    if is_black_image(file_path):
        os.remove(file_path)
        print('{} has del'.format(file_path))

def batch_delete_black_images(folder_path):
    file_list = []
    for f in os.listdir(folder_path):
        file_path = os.path.join(folder_path, f)
        if os.path.isfile(file_path):
            file_list.append(file_path)

    with Pool() as p:
        p.map(delete_black_images, file_list)

if __name__ == '__main__':
    batch_delete_black_images(r'F:\H18\Dfinal640.tif\8-2')

这个修改后的代码使用了多进程处理，并且在判断图片是否为纯黑色时，只解码了一次图片。