本篇内容介绍了“怎么用Python快速下载大文件”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

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方法一

使用以下流式代码，无论下载文件的大小如何，Python 内存占用都不会增加：

def download_file(url):
local_filename = url.split('/')[-1]
# 注意传入参数 stream=True
with requests.get(url, stream=True) as r:
r.raise_for_status()
with open(local_filename, 'wb') as f:
for chunk in r.iter_content(chunk_size=8192): 
f.write(chunk)
return local_filename

如果你有对 chunk 编码的需求，那就不该传入 chunk_size 参数，且应该有 if 判断。

def download_file(url):
local_filename = url.split('/')[-1]
# 注意传入参数 stream=True
with requests.get(url, stream=True) as r:
r.raise_for_status()
with open(local_filename, 'w') as f:
for chunk in r.iter_content(): 
if chunk:
f.write(chunk.decode("utf-8"))
return local_filename

iter_content^[1] 函数本身也可以解码，只需要传入参数 decode_unicode = True 即可。另外，搜索公众号顶级Python后台回复“进阶”，获取一份惊喜礼包。

请注意，使用 iter_content 返回的字节数并不完全是 chunk_size，它是一个通常更大的随机数，并且预计在每次迭代中都会有所不同。

方法二

使用 Response.raw^[2] 和 shutil.copyfileobj^[3]

import requests
import shutil

def download_file(url):
local_filename = url.split('/')[-1]
with requests.get(url, stream=True) as r:
with open(local_filename, 'wb') as f:
shutil.copyfileobj(r.raw, f)

return local_filename

这将文件流式传输到磁盘而不使用过多的内存，并且代码更简单。

注意：根据文档，Response.raw 不会解码，因此如果需要可以手动替换 r.raw.read 方法

response.raw.read = functools.partial(response.raw.read, decode_content=True)

速度

方法二更快。方法一如果 2-3 MB/s 的话，方法二可以达到近 40 MB/s。

“怎么用Python快速下载大文件”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！

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