向后不兼容的更改
Python 2.7
Pillow已经放弃了对Python2.7的支持，Python2.7在2020年1月1日达到了生命的尽头。
Pillow版本常数
PILLOW_VERSION 已删除。使用 __version__ 相反。
pil.*imageplugin.u版本属性
单个插件的版本常量已被删除。使用 PIL.__version__ 相反。
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Pyqt4和Pyside
qt 4在2015-12-19达到了寿命终止。它的python绑定也是eol:pyqt4（自2018-08-31）和pyside（自2015-10-14）。
PyQt4和PySide的支持已从 ImageQt . 请升级到PyQt5或PySide2。
设置TIFF图像的大小
直接设置TIFF图像的大小（例如。 im.size = (256, 256) )抛出错误。使用 Image.resize 相反。
默认重采样过滤器
默认重采样滤波器已更改为高质量卷积 Image.BICUBIC 而不是 Image.NEAREST ，对于 resize() 方法与 pad() ， scale() 和 fit() 功能。 Image.NEAREST 仍然始终用于“P”和“1”模式下的图像。见 过滤器 去了解差异。简而言之， Image.NEAREST 是一个非常快的过滤器，但简单和低质量。
Image.draft（）返回值
如果 draft() 方法无效，它返回 None . 如果它确实有效果，那么它以前返回图像本身。然而，不同于其他 chain methods ， draft() 不返回图像的已修改版本，但会就地修改。所以，如果 draft() 有一个效果，枕头现在将返回一个图像模式和一个坐标框的元组。框是结果图像边界中的原始坐标。这在随后的 resize() 打电话。
API添加
自定义未识别图像错误
枕头现在有一个习惯 UnidentifiedImageError 当无法识别图像时。为了向后兼容，这将继承自 OSError .
新论点 reducing_gap 对于Image.resize（）和Image.thumbnail（）方法
通过分两步调整图像大小来加快调整大小的速度。更大的 reducing_gap ，结果越接近公平再采样。较小的 reducing_gap ，调整大小的速度越快。与 reducing_gap 大于或等于3.0时，结果与公平重采样不可区分。
的默认值 resize() 是 None ，这意味着默认情况下禁用优化。
的默认值 thumbnail() 是2.0，这是非常接近公平的再采样，但在许多情况下仍然更快。此外，当 thumbnail() 电话 draft() ，这可能会大大提高JPEG缩略图的质量。因此， thumbnail() 在新版本中提供了同样的高速和高质量的任何来源（JPEG或任意图像）。
新的Image.reduce（）方法
reduce() 是将图像减少整数倍的高效操作。一般情况下，不应该直接使用。内部使用人 resize() 和 thumbnail() 方法在新参数 reducing_gap 被设置。
在给定DPI加载WMF图像
在Windows上，枕头可以读取WMF文件，默认DPI为72。现在还可以以其他分辨率加载图像：
from PIL import Image
with Image.open("drawing.wmf") as im:
im.load(dpi=144)
其他变化
Image.__del__
在中隐式关闭图像的基础文件 Image.__del__ 已删除。使用上下文管理器或调用 close() 而是以确定的方式关闭文件。
以前的方法：
im = Image.open("hopper.png")
im.save("out.jpg")
改为使用：
with Image.open("hopper.png") as im:
im.save("out.jpg")
更好的缩略图几何结构
在计算新尺寸时 thumbnail() ，舍入到最接近的整数，而不是始终舍入。这样可以更好地保留原始纵横比。
当图像的宽度或高度不能被8整除时，图像中的最后一行和最后一列在JPEG-DCT缩放后获得正确的权重。
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