Python 下载加速：多线程和多进程方法

在 Python 中，可以使用多线程或多进程来实现下载加速。以下是两种常用的方法：

多线程下载加速：
- 使用 'threading' 模块创建多个线程，每个线程负责下载文件的一部分内容。
- 将文件分成多个块，并为每个线程分配一个块。
- 每个线程下载自己负责的块，并将其存储到文件中的正确位置。
- 等所有线程都完成下载后，将各个块合并成完整的文件。

示例代码：

import requests
import threading

def download_chunk(url, start, end, file):
    headers = {'Range': f'bytes={start}-{end}'} 
    response = requests.get(url, headers=headers, stream=True)
    file.seek(start)
    file.write(response.content)

def download_file(url, num_threads=8):
    response = requests.head(url)
    file_size = int(response.headers['Content-Length'])
    chunk_size = file_size // num_threads

    with open('output_file', 'wb') as file:
        threads = []
        for i in range(num_threads):
            start = i * chunk_size
            end = start + chunk_size - 1 if i < num_threads - 1 else file_size - 1
            thread = threading.Thread(target=download_chunk, args=(url, start, end, file))
            thread.start()
            threads.append(thread)

        for thread in threads:
            thread.join()

    print('Download complete.')

download_file('http://example.com/file_to_download')

多进程下载加速：
- 使用 'multiprocessing' 模块创建多个进程，每个进程负责下载文件的一部分内容。
- 将文件分成多个块，并为每个进程分配一个块。
- 每个进程下载自己负责的块，并将其存储到文件中的正确位置。
- 等所有进程都完成下载后，将各个块合并成完整的文件。

示例代码：

import requests
import multiprocessing

def download_chunk(url, start, end, file):
    headers = {'Range': f'bytes={start}-{end}'} 
    response = requests.get(url, headers=headers, stream=True)
    file.seek(start)
    file.write(response.content)

def download_file(url, num_processes=4):
    response = requests.head(url)
    file_size = int(response.headers['Content-Length'])
    chunk_size = file_size // num_processes

    with open('output_file', 'wb') as file:
        processes = []
        for i in range(num_processes):
            start = i * chunk_size
            end = start + chunk_size - 1 if i < num_processes - 1 else file_size - 1
            process = multiprocessing.Process(target=download_chunk, args=(url, start, end, file))
            process.start()
            processes.append(process)

        for process in processes:
            process.join()

    print('Download complete.')

download_file('http://example.com/file_to_download')

这些方法可以根据需求进行调整和扩展，以实现更高效的下载加速。