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使用 Requests 在 Python 中進行流優(yōu)化的文件下載
首頁 后端開發(fā) Python教程 如何針對流式大文件下載優(yōu)化 Python 的 Requests 庫?

如何針對流式大文件下載優(yōu)化 Python 的 Requests 庫?

Dec 17, 2024 pm 07:31 PM

How Can Python's Requests Library Be Optimized for Streaming Large File Downloads?

使用 Requests 在 Python 中進行流優(yōu)化的文件下載

Requests 是一個著名的 HTTP 庫,在處理超出可用內(nèi)存的大文件下載時面臨著挑戰(zhàn)。為了克服這一限制,實現(xiàn)一種流式傳輸方法至關(guān)重要,該方法可以在收到文件塊時讀取和寫入文件塊。

傳統(tǒng)方法(如提供的代碼片段中所示)在這方面存在不足。盡管使用了 r.iter_content()(它以塊的形式迭代響應(yīng)內(nèi)容),但響應(yīng)仍然緩存在內(nèi)存中。

要解決此問題,請考慮在代碼中引入流功能。關(guān)鍵的修改在于requests.get()的實現(xiàn),并將stream參數(shù)設(shè)置為True。這允許庫檢索響應(yīng)內(nèi)容而不將其存儲在內(nèi)存中:

def download_file(url):
    local_filename = url.split('/')[-1]
    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

通過此優(yōu)化,無論下載的文件大小如何,Python 的內(nèi)存消耗都保持有限。使用具有指定塊大小的 iter_content 可確保數(shù)據(jù)以可管理的部分寫入文件,從而避免內(nèi)存耗盡。

請注意,每個塊中返回的字節(jié)數(shù)可能與指定的塊大小不精確對齊。檢索到的塊大小發(fā)生變化并且明顯大于指定大小是很常見的。有關(guān)此行為的詳細信息,請參閱 iter_content 和正文內(nèi)容工作流程的官方文檔。

以上是如何針對流式大文件下載優(yōu)化 Python 的 Requests 庫?的詳細內(nèi)容。更多信息請關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章!

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要實現(xiàn)自定義迭代器,需在類中定義__iter__和__next__方法。①__iter__方法返回迭代器對象自身,通常為self,以兼容for循環(huán)等迭代環(huán)境;②__next__方法控制每次迭代的值,返回序列中的下一個元素,當無更多項時應(yīng)拋出StopIteration異常;③需正確跟蹤狀態(tài)并設(shè)置終止條件,避免無限循環(huán);④可封裝復雜邏輯如文件行過濾,同時注意資源清理與內(nèi)存管理;⑤對簡單邏輯可考慮使用生成器函數(shù)yield替代,但需結(jié)合具體場景選擇合適方式。

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Python的未來趨勢包括性能優(yōu)化、更強的類型提示、替代運行時的興起及AI/ML領(lǐng)域的持續(xù)增長。首先,CPython持續(xù)優(yōu)化,通過更快的啟動時間、函數(shù)調(diào)用優(yōu)化及擬議中的整數(shù)操作改進提升性能;其次,類型提示深度集成至語言與工具鏈,增強代碼安全性與開發(fā)體驗;第三,PyScript、Nuitka等替代運行時提供新功能與性能優(yōu)勢;最后,AI與數(shù)據(jù)科學領(lǐng)域持續(xù)擴張,新興庫推動更高效的開發(fā)與集成。這些趨勢表明Python正不斷適應(yīng)技術(shù)變化,保持其領(lǐng)先地位。

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