分片下载需动态计算Range：起始为i×chunk_size，结束为min((i+1)×chunk_size−1, Content-Length−1)，用bytes={start}-{end}；多线程须各写独立临时文件，合并时用shutil.copyfileobj流式追加写入。
requests 分片下载时 Range 头怎么设才不越界
分片下载失败，十有八九是 Range 值算错了——特别是最后一个分片，容易设成超出文件总大小，触发 416 Range Not Satisfiable 错误。
关键不是“按固定大小切”，而是根据服务器返回的 Content-Length 动态算结尾字节位置：
- 先发 HEAD 请求拿到
Content-Length（比如1234567） - 设分片大小为
chunk_size = 1024 * 1024（1MB），则第i片起始为i * chunk_size - 结束位置取
min((i + 1) * chunk_size - 1, content_length - 1)，注意减 1（Range 是闭区间） - 请求头必须带
headers={'Range': f'bytes={start}-{end}'}，不能漏bytes=
多线程写入同一个文件会损坏数据吗
会。直接用多个线程对同一文件句柄调用 write()，不加锁、不预分配，结果就是字节错乱、内容覆盖——哪怕你算好了每个线程该写哪段。
安全做法只有一条：每个线程写自己的临时文件，合并阶段再顺序拼接。
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- 分片下载时，给每片生成唯一临时名，如
f"part_{i:04d}.tmp" - 下载完全部分片后，按序读取这些
.tmp文件，用open(..., 'ab')追加写入目标文件 - 别用内存拼接大文件（比如
b''.join(chunks)），内存爆掉比下载慢更致命
合并时用 shutil.copyfileobj 还是 open().read()
用 shutil.copyfileobj。它底层用小缓冲块（默认 64KB）流式读写，内存占用稳定；而 open().read() 会把整个分片一次性加载进内存，100MB 分片就占 100MB 内存，N 片并发下载时极易 OOM。
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实操示例（合并单个分片）：
with open("part_0001.tmp", "rb") as fsrc:
with open("output.zip", "ab") as fdst:
shutil.copyfileobj(fsrc, fdst)-
shutil.copyfileobj默认缓冲区够用，不用改length参数 - 确保目标文件以
"ab"模式打开（追加二进制），不是"wb" - 如果分片数多，合并循环里别重复
open("output.zip", "ab")，应该在外层打开一次，传进去
断点续传怎么判断哪些分片已下载完成
不能靠文件存在就认为下载完成——可能写了一半就中断了。得校验实际字节数是否匹配预期。
每个分片下载前，先检查对应临时文件：
- 若文件不存在 → 正常下载
- 若存在但
os.path.getsize(path) != expected_size→ 删除重下（expected_size = end - start + 1） - 若大小匹配 → 跳过，直接进入合并流程
- 别用
os.path.exists()单独判断，那是坑
临时文件名建议包含起始偏移和长度（如 part_0_1048575.tmp），方便调试时一眼看出范围。
最麻烦的其实是网络波动导致部分分片反复失败，这时候重试逻辑要配超时和指数退避，而不是死循环重试。
