content=response.content 然而,当我们处理大文件时,response.content可能会导致内存占用过高,并使程序变得缓慢。在这种情况下,我们可以使用response.iter_content()方法,以流式处理响应内容。 forchunkinresponse.iter_content(chunk_size=128):# 处理chunk
r.raw.read(10) 当流下载时,用Response.iter_content或许更方便些。requests.get(url)默认是下载在内存中的,下载完成才存到硬盘上,可以用Response.iter_content 来边下载边存硬盘 rsp = requests.get(url, stream=True) withopen('1.jpg','wb')asf: foriinrsp.iter_content(chunk_size=1024):# 边下载边...
with open('1.jpg','wb')as f: for i in rsp.iter_content(chunk_size=1024):# 边下载边存硬盘, chunk_size 可以自由调整为可以更好地适合您的用例的数字 f.write(i)
withopen(filename,'wb')asfd:forchunkinr.iter_content(chunk_size): fd.write(chunk) 使用Response.iter_content 将会处理大量你直接使用 Response.raw 不得不处理的。 当流下载时,上面是优先推荐的获取内容方式。 和tqdm进度条的结合 tqdm进度条的使用,for data in tqdm(iterable) Response.iter_content是可迭...
response.iter_content 是可迭代对象。 一块一块的遍历需要下载的内容【可以理解为一块一块的下载服务器返回的数据量过大的响应体数据】,然后通过对文件流的操作按块逐一写入指定的路径文件中。块大小是它应该循环每次读入内存的字节数【即 chunk_size=1024。 本文章为转载内容,我们尊重原作者对文章享有的著作权。
Here is thePython 3code, and I would like to know of an alternative to resolving this chunking exception problem: tmp_csv_chunk_sum =0withopen( file=tmp_csv_file_path, mode='wb', encoding=encoding_write )ascsv_file_wb:try:forchunkinresponse.iter_content(chunk_size=8192):ifnotchunk:brea...
Response.iter_content 当流下载时,用Response.iter_content或许更方便些。requests.get(url)默认是下载在内存中的,下载完成才存到硬盘上,可以用Response.iter_content 来边下载边存硬盘 withopen(filename,'wb')asfd:forchunkinr.iter_content(chunk_size=1024):fd.write(chunk) ...
size =0forchunkinreq.iter_content(1024): file.write(chunk) size += len(chunk)ifsize > max_size: msg ='Downloaded archive is bigger than the '\'allowed %i bytes'% max_sizeraiseMaximumDownloadSizeExceededException(msg) finished =Truefinally:# in case any errors occurred, get rid of the ...
chunk_size = 1024 # 1KB for chunk in response.iter_content(chunk_size=chunk_size, decode_unicode=False): # 处理每个数据块,这里只是简单地输出块大小 print(f”Received chunk of size {len(chunk)} bytes”) # 关闭连接 response.close()