使用流下载处理大文件下载，以避免超时和其他响应错误

发布日期： 2024-09-26 阅读量： 作者： 网络

在 web 应用程序中处理大文件下载时，开发人员面临的常见问题之一是超时、响应时间、内存过载错误。大多数网络服务器和客户端对等待响应的时间都有限制，如果下载过程花费太长时间，您可能会遇到这些错误。为了缓解这一问题，流式下载是一种更高效且可扩展的解决方案。

在本文中，我们将探讨如何使用 python 的流功能处理大文件下载来帮助避免超时和响应错误。具体来说，我们将讨论分块下载、它们的工作原理以及它们在处理大文件时如何优化性能。

大文件下载有什么问题？

当用户请求大文件时，您的网络服务器需要：

打开/加载内存中的文件。
阅读它。
将数据以一大块作为整个文件发送回客户端。

虽然这个过程听起来很简单，但随着文件大小的增加，它就会变得有问题。您可能遇到的问题包括：

超时：如果读取和传送文件的时间过长，服务器或客户端可能会超时。
内存过载：服务器可能会尝试将整个文件加载到内存中，从而导致性能问题甚至崩溃，尤其是对于非常大的文件。
网络中断：大文件会增加连接断开或遇到其他网络错误的风险。

解决方案：以块的形式流式传输文件，允许服务器以更小的、可管理的片段处理文件，从而减少出现这些问题的可能性。

流媒体如何避免超时？

流式传输不是将整个文件读入内存并在一个大型响应中发送，而是将文件分成较小的块，然后按顺序读取和传输。这允许客户端更早地开始接收文件的部分内容，而不是在传输开始之前等待整个文件加载。

这就是流媒体有益的原因：

减少内存占用：一次仅将文件的一小部分加载到内存中。
避免超时：通过提前开始传输并分块发送，可以避免启动下载时的长时间延迟，从而降低超时的可能性。
客户端体验：客户端几乎立即开始接收数据，从而提高感知性能。

在 python 中实现分块下载的示例

假设您想从 google drive 或任何其他存储（如 sharepoint、googlecloudstorage 等）下载文件。我们可以使用 生成器 进行基于分块的文件下载，如下所示。

googledrive:
    def generate_chunks(request, chunksize = 10 * 1024 * 1024): #10mb
        file_buffer = io.bytesio()
        downloader = mediaiobasedownload(file_buffer, request, chunksize=chunksize)  
        done = false
        previous_bytes = 0  
        while not done:
            status, done = downloader.next_chunk()
            if status:
                new_bytes = downloader._progress - previous_bytes
                file_buffer.seek(previous_bytes)  
                chunk_data = file_buffer.read(new_bytes) 
                previous_bytes = downloader._progress  
                yield chunk_data

    def file_loader(user_name, file_properties, credentials):
        file_uri = file_properties["file_uri"]
        # your logic from google drive doc to authenticate the user 
        # and getting the file in request
        request = service.files().get_media(fileid=file_uri)
        return lambda: googledrive.generate_chunks(request)

# python # 内存占用

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