aiohttp:快速并行下载大型文件
aiohttp:快速并行下载大型文件
提问于 2022-09-20 15:33:48
我正在使用aiohttp下载大型文件(每个~150‘m 200’m)。
目前，我正在对每个文件进行如下操作：
async def download_file(session: aiohttp.ClientSession, url: str, dest: str):
chunk_size = 16384
async with session.get(url) as response:
async with aiofiles.open(dest, mode="wb") as f:
async for data in response.content.iter_chunked(chunk_size):
await f.write(data)我创建这个协同机制的多个任务来实现并发。我想知道：
chunk_size
- Is调用
iter_chunked(chunk_size)的最佳价值是什么比只执行data = await response.read()并将其写入磁盘更好？在这种情况下，我如何报告下载进度？
- ，我应该创建多少任务？
- 是否有方法并行下载同一文件的多个部分，这是aiohttp已经做过的事情吗？
Stack Overflow用户
发布于 2022-09-30 15:24:29
块大小的
- 选择取决于您想要在内存中的内容。如果RAM为4GB，那么512 MB或1GB的块大小就可以了。但是，如果RAM为1GB，则可能不需要1GB的块大小。因此，您应该根据可用内存设置chunk_size .
- 您应该创建与要并行处理的下载文件一样多的任务。这完全取决于你和你的用例。
- --它不会在内部处理，而是在包中读取文件。但是，您可以做的是将一个
HEAD请求获取到请求文件的Content-Length的服务器，细分文件大小，并行地向服务器请求每个部分，然后自己合并。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/73789244
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