


Wie kann die Anforderungsbibliothek von Python für das Streaming großer Dateidownloads optimiert werden?
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!

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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

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Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code
