前言

当从网络上下载小文件时，比如一张图片，可以直接用response.read() 来读取返回的数据流文件。
但是当下载一个几百兆，几千兆的文件会占用很大的内存，为了减少内存的占用可以一边读取一边下载的方式。

流式响应内容

平常返回的response 对象，使用read()， json()和且text()非常方便，但是需谨慎使用它们。所有这些方法都将整个响应加载到内存中。
例如，如果您要下载几个千兆字节大小的文件，这些方法将加载内存中的所有数据。相反，您可以使用该content 属性。它是aiohttp.StreamReader 类的一个实例。和transfer-encodings gzip deflate自动为您解码.

async with session.get('https://api.github.com/events') as resp:
    await resp.content.read(10)

一般来说，您应该使用这样的模式来保存正在流式传输到文件的内容：

with open(filename, 'wb') as fd:
    async for chunk in resp.content.iter_chunked(chunk_size):
        fd.write(chunk)

使用resp.content.iter_chunked()可以一边下载一边保存，无需使用read(), json() 和text()显式读取content.

使用示例

比如当我们需下载一个几百兆的文件，以下载pycharm为例 https://download.jetbrains.com/python/pycharm-professional-2022.1.exe

先看下内存使用情况，pycharm 编辑器自身占用470M

如果是用read()方法一次性读取，然后写入到文件

import aiohttp
import asyncio


async def main():
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        url = 'https://download.jetbrains.com/python/pycharm-professional-2022.1.exe'
        async with session.post(url) as resp:
            content = await resp.content.read()
            with open('pycharm.exe', 'wb') as fd:
                fd.write(content)


loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())

运行的时候，会看到pycharm内存占用峰值会达到980M，也就是python运行的时候下载文件占用了500兆，因为文件本身占450M，文件越大，占用的内存也就越大，如果是一个几G的文件，那会直接把内存消耗完。

边下载边保存

于是我们需要一边下载一边保存的方式，设置iter_chunked()的值，每次读取的文件内容大小bytes

import aiohttp
import asyncio
from aiohttp import FormData


async def main():
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        url = 'https://download.jetbrains.com/python/pycharm-professional-2022.1.exe'
        async with session.post(url) as resp:
            with open('pycharm.exe', 'wb') as fd:
                # iter_chunked() 设置每次保存文件内容大小，单位bytes
                async for chunk in resp.content.iter_chunked(1024):
                    fd.write(chunk)


loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())

pycharm 运行的时候占用内存497M左右，也就是代码运行只占了27M内存