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。

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
)

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()

简单但Python 2和Python 3兼容的方式提供了六个库:

from six.moves import urllib
urllib.request.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/

延迟回答，但对于python>=3.6，您可以使用:

import dload
dload.save(url)

安装dload:

pip3 install dload