Pillow与PIL图像处理模块安装及兼容指南

PIL（Python Imaging Library）和Pillow是Python中两个常用的图像处理库，它们在处理图像操作时发挥着重要作用。本文主要介绍了如何在不同环境下安装和配置这两个库，以及它们之间的兼容性问题。 首先，我们需要注意的是，PIL和Pillow虽然都是用于图像处理的工具，但它们不能在同一环境中同时存在。如果你想安装Pillow，你需要先卸载原有的PIL版本。这是因为Pillow是对PIL的一个分支和优化，包含了其所有功能，并且对旧版PIL的一些依赖方式进行了调整。 Pillow的版本更新对Python版本的支持也有变化。Pillow >= 1.0不再支持`Image`模块的导入，建议使用`from PIL import Image`来代替。对于Pillow >= 2.1.0，旧有的`import_imaging`方法已不再适用，需要将`from PIL.Image import core as imaging`引入。具体版本兼容性如下： - Pillow < 2.0.0支持Python 2.4、2.5、2.6和2.7。 - Pillow >= 2.0.0 < 4.0.0支持Python 2.6、2.7、3.2、3.3、3.4和3.5。 - Pillow >= 4.0.0支持Python 2.7、3.3、3.4、3.5和3.6。 在Windows系统上，安装PIL可以通过访问PythonWare官方网站下载适用于32位或64位系统的.exe安装包。链接分别为：http://pythonware.com/products/pil/ 和 http://files.cnblogs.com/files/pcat/PILwin32.zip 或 http://files.cnblogs.com/files/pcat/PILwin64.zip。 而对于Pillow的安装，推荐使用pip工具，特别是在Linux环境下，通过`sudo apt-get install pillow`命令可以轻松安装。此外，Gohlke的网站（http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#pillow）提供了预编译的wheel文件，这对于解决特定Python版本的依赖问题非常有用，可以直接通过pip进行安装。 确保在安装和使用PIL或Pillow时了解其版本兼容性和正确的方法，可以避免许多潜在的问题，让你在图像处理任务中更加得心应手。记得在新项目开始前，根据你的Python环境和需求选择合适的库并进行相应的设置。