import os,requests
def download(url):
    get_response = requests.get(url,stream=True)
    file_name  = url.split("/")[-1]
    with open(file_name, 'wb') as f:
        for chunk in get_response.iter_content(chunk_size=1024):
            if chunk: # filter out keep-alive new chunks
                f.write(chunk)


download("https://example.com/example.jpg")

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/

以下是python中下载文件最常用的调用:

urllib。Urlretrieve ('url_to_file'， file_name) urllib2.urlopen(“url_to_file”) requests.get (url) wget。下载(“url”,file_name)

注意:urlopen和urlretrieve在下载大文件(大小为> 500 MB)时表现相对较差。请求。Get将文件存储在内存中，直到下载完成。

使用urllib.request.urlopen ():

import urllib.request
with urllib.request.urlopen('http://www.example.com/') as f:
    html = f.read().decode('utf-8')

这是使用库的最基本的方法，没有任何错误处理。您还可以执行更复杂的操作，例如更改头文件。

在Python 2中，该方法在urllib2中:

import urllib2
response = urllib2.urlopen('http://www.example.com/')
html = response.read()

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。