关于Python下载大文件时哪种方式速度更快
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')开发者_JAVA学习 as f: for chunk in r.iter_content(): if chunk: f.write(chunk.decode("utf-8")) retTxGvNYtuurn 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。
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
和 shutil.copyfileobj
import requests import shuti编程客栈l def download_file(url): local_filename = url.split('/')[-1] with requests.get(url, stream=True) as r: with opTxGvNYtuen(local_filename编程, 'wb') pythonas 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。
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