你可以使用keras.utils。Get_file来做它:

from tensorflow import keras

path_to_downloaded_file = keras.utils.get_file(
    fname="file name",
    origin="https://www.linktofile.com/link/to/file",
    extract=True,
    archive_format="zip",  # downloaded file format
    cache_dir="/",  # cache and extract in current directory
)

在python3中，可以使用urllib3和shutil库。 使用pip或pip3下载它们(取决于python3是否默认)

pip3 install urllib3 shutil

然后运行这段代码

import urllib.request
import shutil

url = "http://www.somewebsite.com/something.pdf"
output_file = "save_this_name.pdf"
with urllib.request.urlopen(url) as response, open(output_file, 'wb') as out_file:
    shutil.copyfileobj(response, out_file)

注意，您下载了urllib3，但在代码中使用了urllib

为了完整起见，还可以使用子流程包调用任何程序来检索文件。专用于检索文件的程序比Python函数(如urlretrieve)更强大。例如，wget可以递归下载目录(-R)，可以处理FTP、重定向、HTTP代理，可以避免重新下载现有文件(-nc)，而aria2可以进行多连接下载，这可能会加快下载速度。

import subprocess
subprocess.check_output(['wget', '-O', 'example_output_file.html', 'https://example.com'])

在Jupyter Notebook中，也可以直接使用!语法:

!wget -O example_output_file.html https://example.com

Python 3

urllib.request.urlopen 进口urllib.request Response = urllib.request.urlopen('http://www.example.com/') HTML = response.read() urllib.request.urlretrieve 进口urllib.request urllib.request.urlretrieve (' http://www.example.com/songs/mp3.mp3 ', ' mp3.mp3 ') 注意:根据文档，urllib.request.urlretrieve是一个“遗留接口”，并且“在未来可能会被弃用”(感谢gerrit)

Python 2

urllib2。urlopen(谢谢科里) 进口urllib2 Response = urllib2.urlopen('http://www.example.com/') HTML = response.read() urllib。urlretrieve(感谢PabloG) 进口urllib urllib.urlretrieve (' http://www.example.com/songs/mp3.mp3 ', ' mp3.mp3 ')

基于urllib3的新Api实现

>>> import urllib3
>>> http = urllib3.PoolManager()
>>> r = http.request('GET', 'your_url_goes_here')
>>> r.status
   200
>>> r.data
   *****Response Data****

更多信息:https://pypi.org/project/urllib3/

如果你安装了wget，你可以使用parallel_sync。

PIP安装parallel_sync

from parallel_sync import wget
urls = ['http://something.png', 'http://somthing.tar.gz', 'http://somthing.zip']
wget.download('/tmp', urls)
# or a single file:
wget.download('/tmp', urls[0], filenames='x.zip', extract=True)

道格: https://pythonhosted.org/parallel_sync/pages/examples.html

这是非常强大的。它可以并行下载文件，失败时重试，甚至可以在远程机器上下载文件。