[Python知识库]?Python实现多线程并发下载大文件（制作支持断点续传的下载器的绝佳参考??）?

不知道各位童鞋们是否遇到过需要使用python下载大文件的需求，或者需要从一些网速很慢的网站上下载文件。如果你在实际下载过程碰到下载不稳定经常失败的情况，本文的方法将会给你带来一些解决思路和方案。

本文会给大家演示如何使用python对单个大文件进行多线程下载或协程形式下载，基于此还提供了断点续传的实现思路，想使用python开发下载器的朋友都可以拿本文作为参考，期待各位大佬的大作。

https://www.zhihu.com/zvideo/1387830268154195968

下面首先看一下最基础的直接下载文件的方法：

?单线程直接下载?

只需要在开发者工具的元素选项卡搜索video标签，即可找到视频的MP4下载链接：

当然这个操作也完全可以借助idm的嗅探功能获取下载链接。

idm下载地址：https://www.lanzoui.com/ia51jqb

idm插件安装地址：https://chrome.google.com/webstore/detail/idm-integration-module/ngpampappnmepgilojfohadhhmbhlaek

复制出该链接后即可直接下载该视频：

import requests

url = "https://vdn3.vzuu.com/HD/e898cfec-ccf3-11eb-b43a-6ec658071f3e-t1111-vgodrDABRC.mp4?disable_local_cache=1&auth_key=1629560389-0-0-05874b492bec9be924c7da35aa619536&f=mp4&bu=http-com&expiration=1629560389&v=tx"
save_name = "单线程直接下载.mp4"
with open(save_name, "wb") as f, requests.get(url) as res:
    f.write(res.content)

下载后视频正常播放：

这种下载方式对于知乎这种网络快的网站自然是没有问题，但是有些网络不好的网站就很可能下载中途网络中断，等了很久最终却下载失败。下面我们看看相对稳定很多的下载方法：

🔥单线程流式下载🔥

使用方法是get方法指定参数stream=True：

save_name = "单线程流式下载.mp4"
num = 0
with open(save_name, "wb") as f, requests.get(url, stream=True) as res:
    for chunk in res.iter_content(chunk_size=64*1024):
        if not chunk:
            break
        f.write(chunk)
        num += 1
        print(f"\r迭代次数：{num}", end="         ")

上述代码，以64KB为一组进行流式数据传输，最终速度显然比普通的下载更快一些：

??单线程分片流式下载??

那么我们如何做到文件的断点续传呢？这时候就需要通过请求头修改需要读取的字节范围，当然也需要先检查目标服务器是否支持范围请求。

如果请求一个资源时， HTTP响应中出现Accept-Ranges且其值不是none， 那么服务器支持范围请求。

我们看看head这种请求方式：

res = requests.head(url)
head = res.headers
data = res.content
print(head)
print(data)

{'Server': 'NWSs', 'Date': 'Sat, 21 Aug 2021 15:25:19 GMT', 'Content-Type': 'video/mp4', 'Content-Length': '53825263', 'Connection': 'keep-alive', 'Cache-Control': 'max-age=600', 'Expires': 'Sat, 21 Aug 2021 15:35:19 GMT', 'Last-Modified': 'Mon, 14 Jun 2021 10:06:22 GMT', 'X-NWS-LOG-UUID': '8fcf387e-7bab-44fb-8cf0-e96f5def3b1c', 'Access-Control-Allow-Origin': '*', 'Access-Control-Max-Age': '31536000', 'x-cdn-provider': 'tencent', 'X-Cache-Lookup': 'Hit From Disktank3, Hit From Inner Cluster', 'Accept-Ranges': 'bytes', 'ETag': '"bfd7937656505a8ab9a05bc373745a8b"', 'x-cos-hash-crc64ecma': '5809002519149120115', 'x-cos-replication-status': 'Complete', 'x-cos-request-id': 'NjEwOTM5MzZfNWM0ZTQ0MGJfNDc2MV8xZmQ3YmZj', 'x-cos-storage-class': 'STANDARD_IA', 'x-cos-version-id': 'MTg0NDUxMjA0MDg1MjcxMDk4MTA', 'X-Daa-Tunnel': 'hop_count=1'}
b''

可以看到head请求只返回的响应头，未返回任何数据。上面的响应头中，'Accept-Ranges': 'bytes' 代表可以使用字节作为单位来定义请求范围。Content-Length 则代表该资源的完整大小。

于是我们可以通过Content-Length 响应头获取文件的大小：

filesize = int(head['Content-Length'])
filesize

53825263

这就是当前文件的总大小。

这时我们就可以根据总大小对文件进行分片，例如总共分几部分或者多大的部分作为一个分片。这里我以个数进行分片，下面方法默认对文件分成10个小部分：

def calc_divisional_range(filesize, chuck=10):
    step = filesize//chuck
    arr = list(range(0, filesize, step))
    result = []
    for i in range(len(arr)-1):
        s_pos, e_pos = arr[i], arr[i+1]-1
        result.append([s_pos, e_pos])
    result[-1][-1] = filesize-1
    return result


divisional_ranges = calc_divisional_range(filesize)
divisional_ranges

[[0, 5382525],
 [5382526, 10765051],
 [10765052, 16147577],
 [16147578, 21530103],
 [21530104, 26912629],
 [26912630, 32295155],
 [32295156, 37677681],
 [37677682, 43060207],
 [43060208, 48442733],
 [48442734, 53825262]]

Range 请求头的语法：Range: bytes=start-end

Range头域可以请求一个或者多个子范围。例如：

• 表示头500个字节：bytes=0-499
• 表示第二个500字节：bytes=500-999
• 表示最后500个字节：bytes=-500
• 表示500字节以后的范围：bytes=500-
• 第一个和最后一个字节：bytes=0-0,-1
• 同时指定几个范围：bytes=500-600,601-999

需要注意一下各种文件模式的区别：

可以看到：

wb+、rb+和ab+均以二进制格式读写文件，但wb+会覆盖已经存在的文件，只有rb+或ab+能够允许多个文件句柄操作同一个文件。最终我选择打开后文件指针在文件开头的rb+模式来完成多线程对同一文件的读写。

首先需要先创建空文件，保证rb+模式读取文件前，文件已经存在：

save_name = "单线程分片流式下载.mp4"
with open(save_name, "wb") as f:
    pass

将范围下载的过程封装到以下方法中：

def range_download(save_name, s_pos, e_pos):
    headers = {"Range": f"bytes={s_pos}-{e_pos}"}
    res = requests.get(url, headers=headers, stream=True)
    with open(save_name, "rb+") as f:
        f.seek(s_pos)
        for chunk in res.iter_content(chunk_size=64*1024):
            if chunk:
                f.write(chunk)

然后就可以分片进行下载：

for s_pos, e_pos in divisional_ranges:
    range_download(save_name, s_pos, e_pos)

循环每一次都打开一个文件句柄写入指定范围的数据。

基于此，我们就可以很简单的转换为多线程的实现：

😎多线程下载大文件😎

关于多线程、协程和多进程可以参考前面的示例：

• 单线程、多线程和协程的爬虫性能对比
• Python的多进程并行计算库与多进程爬虫

结合前面已有代码，实现多线程下载的完整代码为：

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed
import requests


def calc_divisional_range(filesize, chuck=10):
    step = filesize//chuck
    arr = list(range(0, filesize, step))
    result = []
    for i in range(len(arr)-1):
        s_pos, e_pos = arr[i], arr[i+1]-1
        result.append([s_pos, e_pos])
    result[-1][-1] = filesize-1
    return result


# 下载方法
def range_download(save_name, s_pos, e_pos):
    headers = {"Range": f"bytes={s_pos}-{e_pos}"}
    res = requests.get(url, headers=headers, stream=True)
    with open(save_name, "rb+") as f:
        f.seek(s_pos)
        for chunk in res.iter_content(chunk_size=64*1024):
            if chunk:
                f.write(chunk)


url = "https://vdn3.vzuu.com/HD/e898cfec-ccf3-11eb-b43a-6ec658071f3e-t1111-vgodrDABRC.mp4?disable_local_cache=1&auth_key=1629707188-0-0-8e6fe4e1e29621664c71e2b95fc3bdb9&f=mp4&bu=http-com&expiration=1629707188&v=tx"
res = requests.head(url)
filesize = int(head['Content-Length'])
divisional_ranges = calc_divisional_range(filesize)


save_name = "多线程流式下载.mp4"
# 先创建空文件
with open(save_name, "wb") as f:
    pass
with ThreadPoolExecutor() as p:
    futures = []
    for s_pos, e_pos in divisional_ranges:
        print(s_pos, e_pos)
        futures.append(p.submit(range_download, save_name, s_pos, e_pos))
    # 等待所有任务执行完毕
    as_completed(futures)

0 5382525
5382526 10765051
10765052 16147577
16147578 21530103
21530104 26912629
26912630 32295155
32295156 37677681
37677682 43060207
43060208 48442733
48442734 53825262

这样我们就实现了Python多线程下载大文件。

从结果看，四种下载方法得到的文件都完全一致：

这样我们就实现了大文件的多线程下载。

😱协程分片下载大文件😱

那么能否以协程形式分片下载大文件呢？

在之前的协程爬虫的文章中，我使用了aiohttp完成了数据的异常爬虫，这次我们尝试使用最近一个新的支持异步爬取的库httpx，而且该库支持http2.0能够爬取http2.0协议的网页。

要爬取http2.0的站点只需要：

import httpx
client = httpx.Client(http2=True)

之后client对象与request库的API几乎完全一致，只需把之前代码中使用的requests改成这个client对象即可。

协程不需要支持stream流式下载，最终封装的下载方法为：

async def async_range_download(save_name, s_pos, e_pos):
    headers = {"Range": f"bytes={s_pos}-{e_pos}"}
    res = await client.get(url, headers=headers)
    with open(save_name, "rb+") as f:
        f.seek(s_pos)
        f.write(res.content)   

完整下载代码为：

import asyncio
import httpx
import requests

import nest_asyncio
nest_asyncio.apply()


def calc_divisional_range(filesize, chuck=10):
    step = filesize//chuck
    arr = list(range(0, filesize, step))
    result = []
    for i in range(len(arr)-1):
        s_pos, e_pos = arr[i], arr[i+1]-1
        result.append([s_pos, e_pos])
    result[-1][-1] = filesize-1
    return result


# 下载方法
async def async_range_download(save_name, s_pos, e_pos):
    headers = {"Range": f"bytes={s_pos}-{e_pos}"}
    res = await client.get(url, headers=headers)
    with open(save_name, "rb+") as f:
        f.seek(s_pos)
        f.write(res.content)

client = httpx.AsyncClient()

url = "https://vdn1.vzuu.com/HD/e898cfec-ccf3-11eb-b43a-6ec658071f3e-t1111-vgodrDABRC.mp4?disable_local_cache=1&auth_key=1629718189-0-0-2e4eceee29e2d17a92c77fd49911d39a&f=mp4&bu=http-com&expiration=1629718189&v=hw"
res = httpx.head(url)
filesize = int(res.headers['Content-Length'])
divisional_ranges = calc_divisional_range(filesize, 20)


save_name = "协程分片下载.mp4"
# 先创建空文件
with open(save_name, "wb") as f:
    pass

loop = asyncio.get_event_loop()
tasks = [async_range_download(save_name, s_pos, e_pos)
         for s_pos, e_pos in divisional_ranges]
# 等待所有协程执行完毕
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))

上述代码中：

import nest_asyncio
nest_asyncio.apply()

这两行的目的是为了兼容协程程序能够在Jupyter notebook环境中运行，对于普通的py文件中运行，可以直接删除。

最终下载结果：

💙实现断点续传的思路💙

那么如何通过python实现断点续传呢？

粗粒度的方法就是以分片为校验单位，某个分片下载失败则重新下载。

细粒度一点的方法是每个分片内部校验已下载的范围，对于下载失败的分布，重新定位起始位置继续下载。

🚀总结🚀

本文非常浅层的演示了python如何实现多线程文件下载，核心取决于现代服务器基本都支持范围下载的前提下。关于断点续传，文章已提供基本理论和实现思路，有兴趣通过python实现下载器的朋友都可以专门去实现一下。

我是小小明，咱们下期再见~