在这个信息爆炸的时代，电子商务的竞争日益激烈，每一个细节都可能成为影响店铺流量的关键因素。最近，我的一位朋友就遇到了这样的挑战：他的阿里巴巴国际站店铺流量一直停滞不前，尽管高薪聘请了专业运营，但效果依然不明显。

运营在仔细审查店铺后，提出了一个看似简单却极具挑战性的建议：将所有产品图片的左上角加上品牌logo。这个建议看似简单，但实际操作起来却困难重重。首先，品牌logo的大小需要根据图片大小进行调整，以确保logo既不过于突兀，又能清晰展现品牌特色。其次，阿里巴巴国际站后台有着严格的规则，如果logo过大，产品图的评分将会降低，进而影响产品的曝光率。

原图：

加上logo后的图片

面对这一挑战，我的朋友首先想到的是请美工手动处理。然而，店铺中几千个产品，每个产品又有六张主图，总计几万张图片需要处理，同时每一张图片还要尝试加上不同尺寸的logo，美工团队至少需要一周的时间才能完成。时间就是金钱，在竞争激烈的电商领域，一周的时间足以让竞争对手抢占先机。

面对这种重复性冗余工作，正是Python自动化办公大显身手的时刻。三十行代码轻松完成美工团队一周的工作量

from PIL import Image
import numpy as np 
import os


def add_logo(save_dir='.\mainpic_logo_new',resize_radio=1,logo_dis=(76,72)):
    logo_img = Image.open(r"D:\\BaiduSyncdisk\\WORK\Honor\\国际站运营\\logo.png")
    print(logo_img.size)
    logo_img = logo_img.resize((int(403*resize_radio), int(52*resize_radio)),Image.ANTIALIAS)
    print(logo_img.size)
    # logo_img.show()


    img_path= 'D:\\BaiduSyncdisk\\WORK\\Honor\\国际站运营\\主图加LOGO\\主图加LOGO'
    save_dir = save_dir
    for pic_file in os.listdir(img_path):
        # if not os.path.exists(os.path.join(save_dir,pic_file)):
        save_pic_path = os.path.join(save_dir,pic_file)
        os.makedirs(save_pic_path,exist_ok=True)
        print(save_pic_path)
        par_path = os.path.join(img_path,pic_file)
        for pic in os.listdir(par_path):
            try:
                pic_img = os.path.join(par_path,pic)
                img1 = Image.open(pic_img)
                print(np.array(img1).shape)
                img1.paste(logo_img, logo_dis, mask = logo_img)
                print(os.path.join(save_pic_path,pic))
                img1.save(os.path.join(save_pic_path,pic))
            except:
                continue
if __name__ == "__main__":
    radio_size_list = [1,0.9,0.8,0.7,0.6]
    logo_dis_list = [(76,72),(66,62),(58,56),(49,46),(39,36)]
    for radio_size in radio_size_list:
        for logo_dis in logo_dis_list:
            save_dir = f".\mainpic_logo_new_{radio_size}_{logo_dis}"
            add_logo(save_dir,radio_size,logo_dis)

首先，我利用Python的图像处理库Pillow来读取和处理图片。通过Pillow，我可以轻松地获取图片的尺寸，并根据尺寸调整logo的大小。接着，我使用Pillow的绘图功能，在图片的右上角绘制品牌logo。为了确保logo的位置和大小都符合要求，一张图片生成了五个不同尺寸的logo供业务人员选择。

然后，我利用Python的文件处理功能，遍历店铺中所有的产品图片，并对每张图片进行处理。这个过程虽然看似简单，但实际上需要处理大量的文件和数据，因此我特别注意了代码的性能和稳定性。

最后，我将处理后的图片进行了保存，并进行了最后的检查。整个过程只用了几分钟的时间，就完成了原本需要一周才能完成的任务。

处理前的图片

处理后的图片【左上角贴上标签】

通过这次经历，朋友深刻地体会到了Python自动化办公的魅力。他说：“以前觉得自动化办公只是个概念，没想到实际操作起来这么强大。这次不仅解决了我们的燃眉之急，还让我对Python有了更深的认识和兴趣。”

确实，Python作为一种强大的编程语言，在自动化办公领域有着广泛的应用。无论是数据处理、文件操作还是图像处理，Python都能轻松应对。在这个信息爆炸的时代，掌握Python自动化办公技能，无疑会让我们在工作中更加得心应手，事半功倍。