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
)

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。

这可能有点晚了，但我看到了pabloG的代码，忍不住添加了一个os.system('cls')，使它看起来很棒!看看吧:

    import urllib2,os

    url = "http://download.thinkbroadband.com/10MB.zip"

    file_name = url.split('/')[-1]
    u = urllib2.urlopen(url)
    f = open(file_name, 'wb')
    meta = u.info()
    file_size = int(meta.getheaders("Content-Length")[0])
    print "Downloading: %s Bytes: %s" % (file_name, file_size)
    os.system('cls')
    file_size_dl = 0
    block_sz = 8192
    while True:
        buffer = u.read(block_sz)
        if not buffer:
            break

        file_size_dl += len(buffer)
        f.write(buffer)
        status = r"%10d  [%3.2f%%]" % (file_size_dl, file_size_dl * 100. / file_size)
        status = status + chr(8)*(len(status)+1)
        print status,

    f.close()

如果在Windows以外的环境中运行，你必须使用'cls'以外的东西。在MAC OS X和Linux中，它应该是“清晰的”。

如果速度对你来说很重要，我为urllib和wget模块做了一个小的性能测试，关于wget，我尝试了一次状态栏和一次没有状态栏。我使用了三个不同的500MB文件进行测试(不同的文件-以消除在底层进行缓存的可能性)。在debian机器上测试，使用python2。

首先，这些是结果(它们在不同的运行中是相似的):

$ python wget_test.py 
urlretrive_test : starting
urlretrive_test : 6.56
==============
wget_no_bar_test : starting
wget_no_bar_test : 7.20
==============
wget_with_bar_test : starting
100% [......................................................................] 541335552 / 541335552
wget_with_bar_test : 50.49
==============

我执行测试的方式是使用“profile”装饰器。这是完整的代码:

import wget
import urllib
import time
from functools import wraps

def profile(func):
    @wraps(func)
    def inner(*args):
        print func.__name__, ": starting"
        start = time.time()
        ret = func(*args)
        end = time.time()
        print func.__name__, ": {:.2f}".format(end - start)
        return ret
    return inner

url1 = 'http://host.com/500a.iso'
url2 = 'http://host.com/500b.iso'
url3 = 'http://host.com/500c.iso'

def do_nothing(*args):
    pass

@profile
def urlretrive_test(url):
    return urllib.urlretrieve(url)

@profile
def wget_no_bar_test(url):
    return wget.download(url, out='/tmp/', bar=do_nothing)

@profile
def wget_with_bar_test(url):
    return wget.download(url, out='/tmp/')

urlretrive_test(url1)
print '=============='
time.sleep(1)

wget_no_bar_test(url2)
print '=============='
time.sleep(1)

wget_with_bar_test(url3)
print '=============='
time.sleep(1)

Urllib似乎是最快的

另一种可能是使用内置的http.client:

from http import HTTPStatus, client
from shutil import copyfileobj

# using https
connection = client.HTTPSConnection("www.example.com")
with connection.request("GET", "/noise.mp3") as response:
    if response.status == HTTPStatus.OK:
        copyfileobj(response, open("noise.mp3")
    else:
        raise Exception("request needs work")

HTTPConnection对象被认为是“低级的”，因为它只执行一次所需的请求，并假设开发人员将对它或脚本进行子类化，以处理HTTP的细微差别。诸如请求之类的库倾向于处理更特殊的情况，例如自动跟随重定向等等。

2012年，使用python请求库

>>> import requests
>>> 
>>> url = "http://download.thinkbroadband.com/10MB.zip"
>>> r = requests.get(url)
>>> print len(r.content)
10485760

您可以运行pip install请求来获取它。

请求比替代方法有很多优点，因为API简单得多。如果必须进行身份验证，则尤其如此。Urllib和urllib2在这种情况下非常不直观和痛苦。

2015-12-30

人们对进度条表示钦佩。这当然很酷。现在有几种现成的解决方案，包括tqdm:

from tqdm import tqdm
import requests

url = "http://download.thinkbroadband.com/10MB.zip"
response = requests.get(url, stream=True)

with open("10MB", "wb") as handle:
    for data in tqdm(response.iter_content()):
        handle.write(data)

这实际上是@kvance在30个月前描述的实现。