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按照不同的情况，文件可以分为三种：

1. 小文件下载
2. 大文件下载
3. 批量下载

python 小文件下载

流程：使用request.get请求链接，返回的内容放置到变量r中，然后将r写入到你想放的地方。

以下载上述流程图为例子：

运行完毕后，它将会被保存到当前文件夹的new文件夹里。

python 大文件下载

我们在小文件下载的时候，是将文件内容暂存到变量里，大家想想，下载大文件的时候还这样做会有什么问题？

很简单，如果你的内存只有8G，结果要下载文件却有10G那么大，那就肯定无法下载成功了。而且本机软件运行占的内存也比较大，如果你的内存只有8G，实际上剩余可用的内存可能低于2G-4G. 这种情况下怎么下载大文件呢？

流式分块下载

原理：一块一块地将内存写入到文件中，以避免内存占用过大。

当设置了request.get(stream=True)的时候，就是启动流模式下载，典型特征：在r变量的content被调用的时候才会启动下载。代码如下：

Python 批量文件下载

所谓批量下载，当然不是一个一个文件的下载了，比如说我们要下载百度图片，如果一个一个下载会出现两种负面情况：

1. 如果某个请求堵塞，整个队列都会被堵塞
2. 如果是小文件，单线程下载太慢

我们的解决方案是使用异步策略。如果你会用scrapy框架，那就轻松许多了，因为它结合了twisted异步驱动架构，根本不需要你自己写异步。不过我们python实用宝典讲的可是教程，还是跟大家说一下怎么实现异步下载：

我们需要使用到两个包，一个是asyncio、一个是aiohttp. asyncio是Python3的原装，但是aiohttp则需要各位使用cmd/Terminal打开，输入以下命令安装：

pip install aiohttp

注意asyncio是单进程并发，不是多线程，也不是多进程，单纯是在一个进程里面异步（切来切去运行），切换的地方用await标记，能够切换的函数用async标记。比如下载异步批量下载两个图片的代码如下：

Python异步批量下载

注意： img = await session.get(url)

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