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 = 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

登录后复制

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

登录后复制

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

登录后复制

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)

登录后复制

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。

参考资料

[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，更多请关注海外IDC网其它相关文章！

【本文来自：美国大带宽服务器 http://www.558idc.com/mg.html提供，感恩】