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通常，我们都会用 requests 库去下载，这个库用起来太方便了。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 =
通常，我们都会用 requests 库去下载，这个库用起来太方便了。
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_filenameiter_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。
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)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。
[1]iter_content: https://requests.readthedocs.io/en/latest/api/#requests.Response.iter_content
[2]Response.raw: Https://requests.readthedocs.io/en/latest/api/#requests.Response.raw
[3]shutil.copyfileobj: https://docs.python.org/3/library/shutil.html#shutil.copyfileobj
以上就是Python 下载大文件，哪种方式速度更快！的详细内容，更多请关注编程网其它相关文章！
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本文标题: Python 下载大文件，哪种方式速度更快！
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