Скачать файл быстрее в Python

Скачивание файла - это распространенная задача, с которой сталкиваются разработчики. В Python существует несколько способов сделать это, и в этой статье мы рассмотрим, как можно ускорить процесс скачивания файлов. Мы рассмотрим использование стандартных библиотек, а также более продвинутые методы, такие как многопоточность и асинхронное программирование.

Использование библиотеки requests

Библиотека requests является одним из самых популярных способов работы с HTTP-запросами в Python. Она проста в использовании и обеспечивает достаточно хорошую производительность для большинства задач.

Установка необходимых библиотек

Для начала необходимо установить библиотеки. Это можно сделать с помощью менеджера пакетов pip:
pip install requests tqdm
Основной код:
import os, requests, sys
from tqdm import tqdm

url = sys.argv[1] if len(sys.argv) > 1 else ''
basename = sys.argv[2] if len(sys.argv) > 2 else ''

if not basename:
    basename = os.path.basename(url)

try:
    headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 9.0; Windows NT 6.1; WOW64)'}
    response = requests.get(url, stream=True, headers=headers)
    response.raise_for_status()
    total = int(response.headers.get('content-length', 0))
    with open(basename, 'wb') as file, tqdm(
        desc=basename,
        total=total,
        unit='B',
        unit_scale=True,
        unit_divisor=1024,
        ncols=100,
    ) as bar:
        for data in response.iter_content(chunk_size=1024):
            size = file.write(data)
            bar.update(size)
except KeyboardInterrupt:
    print('Error! File download has been stopped.')
    sys.exit()
except:
    print('Error! Link not available for download.')
    sys.exit()

Этот код загружает файл с URL и сохраняет его локально. Использование stream=True позволяет загружать данные по частям, что уменьшает потребление памяти.

Заключение

Существует несколько способов ускорить скачивание файлов в Python. Выбор метода зависит от конкретных потребностей и условий. Библиотека requests предоставляет простой и удобный способ для большинства случаев, а использование многопоточности и асинхронного программирования позволяет достичь максимальной производительности при скачивании больших файлов или работе с медленными соединениями.

Экспериментируйте с различными методами и выбирайте тот, который лучше всего подходит для вашей задачи.
Поделится:
*текст* - жирный, ~текст~ - курсивный, -текст- - зачеркнутый, _текст_ - подчеркнутый
IP-адрес: 18.97.14.81
Часовой пояс: Asia/Almaty
Подробнее

Сервисы

Страницы

Информация