Estudo de caso 02 / Processamento de imagens · Confiabilidade
ImageCompact
Otimização de imagens em lote com backups verificados, retomada de processamento e acompanhamento do OneDrive.
Ver código no GitHub01 / Contexto
O problema
Otimizar grandes conjuntos de imagens envolve mais do que reduzir arquivos: é preciso preservar os originais, detectar alterações externas e lidar com interrupções.
02 / Implementação
A solução
Um aplicativo Python organiza perfis de otimização, valida a saída e mantém estado de processamento e backups fora da pasta sincronizada.
- Originais
- Backup + hash
- Otimização
- Validação
03 / Participação
Minha contribuição
Desenvolvimento do fluxo de otimização e de sua interface, com publicação e evolução registradas no repositório. O código reúne processamento, comparação de perfis e recuperação após interrupções.
04 / Engenharia
Decisões que importam
Preservar antes de substituir
O fluxo produz e verifica um backup antes da substituição. Hashes permitem conferir se a cópia corresponde ao original.
Tratar interrupções como parte do fluxo
O estado persistido permite retomar o processamento. Os testes exploram falhas antes e depois da substituição atômica.
Distinguir arquivo local de sincronizado
O acompanhamento evita afirmar que um arquivo foi enviado à nuvem quando o estado de sincronização é desconhecido.
05 / Entrega
Resultado e limites
Arquivos otimizados com rastreabilidade por hashes, preservação de originais e retomada. A suíte inclui cenários de corrupção, troca atômica e alterações externas.
06 / Código aberto