针对这个主题，以下是我对应的完整攻略：

Python实现无损放大图片的示例代码

什么是无损放大？

“无损放大”是指在不损失图片质量的情况下，将图片进行放大操作，使图片的分辨率变高。与之相对的是“有损放大”，也就是通过插值等技术进行放大，但是在过程中会丢失部分原本的图片信息，导致放大后的图片像素不清晰或出现锯齿等。

实现方法

Python的pillow库提供了图片处理相关功能，我们可以用它来实现无损放大的功能。

步骤1：读取图片

使用pillow库中的Image类读取图片。

from PIL import Image

img_path = "图片路径"
img = Image.open(img_path)

步骤2：无损放大图片

通过调整图片的size属性来进行图片的无损放大。

new_size = (2000, 2000)  # 新的图片尺寸
resized_img = img.resize(new_size, resample=Image.BICUBIC)

上述代码中，resample参数指定了放大过程中使用的插值算法，这里使用了BICUBIC算法，通过对周围像素进行加权平均的方式来计算新像素值，达到更加平滑的放大效果。

步骤3：保存图片

保存放大后的图片。

output_path = "输出路径"
resized_img.save(output_path)

示例说明

示例1：对于JPEG格式图片的无损放大

JPEG格式图片是一种有损压缩的图片格式，通过压缩算法将图片信息压缩，可以显著减小图片文件大小。但是，在有损压缩过程中，图片质量也会受到影响，因此对于原本就采用JPEG压缩的图片进行无损放大会受到限制，同时放大后图片的质量可能会降低。因此，在进行无损放大前，需要根据图片格式进行判断，如果是JPEG格式，最好进行格式转换。

img_path = "JPEG格式图片路径"
img = Image.open(img_path)

# JPEG格式图片转换为RGB格式
if img.mode == "CMYK":
    img = img.convert("RGB")

# 进行无损放大
new_size = (2000, 2000)
resized_img = img.resize(new_size, resample=Image.BICUBIC)

output_path = "输出路径"
resized_img.save(output_path)

示例2：对于PNG格式图片的无损放大

PNG是一种无损压缩的图片格式，因此进行无损放大的效果可能更好。

img_path = "PNG格式图片路径"
img = Image.open(img_path)

# 进行无损放大
new_size = (2000, 2000)
resized_img = img.resize(new_size, resample=Image.BICUBIC)

output_path = "输出路径"
resized_img.save(output_path)

以上就是使用Python实现无损放大图片的基本攻略和两个示例说明。