


Stream-optimiertes Herunterladen von Dateien in Python mit Requests
Requests, eine renommierte HTTP-Bibliothek, steht vor der Herausforderung, große Dateidownloads zu verarbeiten, die den verfügbaren Speicher überschreiten. Um diese Einschränkung zu überwinden, ist es entscheidend, einen Streaming-Ansatz zu implementieren, der Dateiblöcke beim Empfang liest und schreibt.
Der herkömmliche Ansatz, wie im bereitgestellten Code-Snippet zu sehen ist, greift in dieser Hinsicht zu kurz. Trotz der Verwendung von r.iter_content(), das den Antwortinhalt in Blöcken durchläuft, wird die Antwort immer noch im Speicher zwischengespeichert.
Um dieses Problem zu beheben, sollten Sie erwägen, Streaming-Funktionen in den Code einzuführen. Die wichtigste Änderung liegt in der Implementierung von „requests.get()“ mit dem auf „True“ gesetzten Stream-Parameter. Dadurch kann die Bibliothek den Antwortinhalt abrufen, ohne ihn im Speicher zu speichern:
def download_file(url): local_filename = url.split('/')[-1] with requests.get(url, stream=True) as r: r.raise_for_status() with open(local_filename, 'wb') as f: for chunk in r.iter_content(chunk_size=8192): f.write(chunk) return local_filename
Durch diese Optimierung bleibt der Speicherverbrauch von Python unabhängig von der heruntergeladenen Dateigröße begrenzt. Durch die Verwendung von iter_content mit einer angegebenen Blockgröße wird sichergestellt, dass Daten in überschaubaren Teilen in die Datei geschrieben werden, wodurch eine Speichererschöpfung vermieden wird.
Beachten Sie, dass die Anzahl der in jedem Block zurückgegebenen Bytes möglicherweise nicht genau mit der angegebenen Blockgröße übereinstimmt . Es kommt häufig vor, dass die abgerufene Blockgröße variiert und deutlich größer als die angegebene Größe ist. Einzelheiten zu diesem Verhalten finden Sie in der offiziellen Dokumentation zum iter_content- und Body-Content-Workflow.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann die Anforderungsbibliothek von Python für das Streaming großer Dateidownloads optimiert werden?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Lösung für Erlaubnisprobleme beim Betrachten der Python -Version in Linux Terminal Wenn Sie versuchen, die Python -Version in Linux Terminal anzuzeigen, geben Sie Python ein ...

In diesem Artikel wird erklärt, wie man schöne Suppe, eine Python -Bibliothek, verwendet, um HTML zu analysieren. Es beschreibt gemeinsame Methoden wie find (), find_all (), select () und get_text () für die Datenextraktion, die Behandlung verschiedener HTML -Strukturen und -Anternativen (SEL)

Das Statistikmodul von Python bietet leistungsstarke Datenstatistikanalysefunktionen, mit denen wir die allgemeinen Merkmale von Daten wie Biostatistik und Geschäftsanalyse schnell verstehen können. Anstatt Datenpunkte nacheinander zu betrachten, schauen Sie sich nur Statistiken wie Mittelwert oder Varianz an, um Trends und Merkmale in den ursprünglichen Daten zu ermitteln, die möglicherweise ignoriert werden, und vergleichen Sie große Datensätze einfacher und effektiv. In diesem Tutorial wird erläutert, wie der Mittelwert berechnet und den Grad der Dispersion des Datensatzes gemessen wird. Sofern nicht anders angegeben, unterstützen alle Funktionen in diesem Modul die Berechnung der Mittelwert () -Funktion, anstatt einfach den Durchschnitt zu summieren. Es können auch schwimmende Punktzahlen verwendet werden. zufällig importieren Statistiken importieren Aus Fracti

Dieser Artikel vergleicht TensorFlow und Pytorch für Deep Learning. Es beschreibt die beteiligten Schritte: Datenvorbereitung, Modellbildung, Schulung, Bewertung und Bereitstellung. Wichtige Unterschiede zwischen den Frameworks, insbesondere bezüglich des rechnerischen Graps

In dem Artikel werden beliebte Python-Bibliotheken wie Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, TensorFlow, Django, Flask und Anfragen erörtert, die ihre Verwendung in wissenschaftlichen Computing, Datenanalyse, Visualisierung, maschinellem Lernen, Webentwicklung und h beschreiben

Dieser Artikel führt die Python-Entwickler in den Bauen von CLIS-Zeilen-Schnittstellen (CLIS). Es werden mit Bibliotheken wie Typer, Click und ArgParse beschrieben, die Eingabe-/Ausgabemedelung betonen und benutzerfreundliche Designmuster für eine verbesserte CLI-Usabilität fördern.

Bei der Verwendung von Pythons Pandas -Bibliothek ist das Kopieren von ganzen Spalten zwischen zwei Datenrahmen mit unterschiedlichen Strukturen ein häufiges Problem. Angenommen, wir haben zwei Daten ...

Der Artikel erörtert die Rolle virtueller Umgebungen in Python und konzentriert sich auf die Verwaltung von Projektabhängigkeiten und die Vermeidung von Konflikten. Es beschreibt ihre Erstellung, Aktivierung und Vorteile bei der Verbesserung des Projektmanagements und zur Verringerung der Abhängigkeitsprobleme.


Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

AI Hentai Generator
Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

MinGW – Minimalistisches GNU für Windows
Dieses Projekt wird derzeit auf osdn.net/projects/mingw migriert. Sie können uns dort weiterhin folgen. MinGW: Eine native Windows-Portierung der GNU Compiler Collection (GCC), frei verteilbare Importbibliotheken und Header-Dateien zum Erstellen nativer Windows-Anwendungen, einschließlich Erweiterungen der MSVC-Laufzeit zur Unterstützung der C99-Funktionalität. Die gesamte MinGW-Software kann auf 64-Bit-Windows-Plattformen ausgeführt werden.

Herunterladen der Mac-Version des Atom-Editors
Der beliebteste Open-Source-Editor

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

mPDF
mPDF ist eine PHP-Bibliothek, die PDF-Dateien aus UTF-8-codiertem HTML generieren kann. Der ursprüngliche Autor, Ian Back, hat mPDF geschrieben, um PDF-Dateien „on the fly“ von seiner Website auszugeben und verschiedene Sprachen zu verarbeiten. Es ist langsamer und erzeugt bei der Verwendung von Unicode-Schriftarten größere Dateien als Originalskripte wie HTML2FPDF, unterstützt aber CSS-Stile usw. und verfügt über viele Verbesserungen. Unterstützt fast alle Sprachen, einschließlich RTL (Arabisch und Hebräisch) und CJK (Chinesisch, Japanisch und Koreanisch). Unterstützt verschachtelte Elemente auf Blockebene (wie P, DIV),