Python的requests模块是一个常用的HTTP库，可以用于向服务器发送HTTP/1.1请求。使用requests模块可以轻松地下载文件并获取下载进度提示。
首先，我们需要导入requests模块：
import requests
然后，我们可以使用requests模块的get()方法从服务器下载文件。该方法接受一个URL作为参数，并返回一个Response对象。以下是一个示例：
url = 'https://www.example.com/example.pdf'
response = requests.get(url)
在上面的示例中，我们使用了一个名为“example.pdf”的文件的URL。当我们调用get()方法时，requests模块将尝试连接到该URL，并下载文件。
要获得下载进度提示，我们需要使用Python的tqdm模块。该模块提供了一个易于使用的进度条，可以在控制台输出下载进度。
要使用tqdm模块，我们需要先安装它：
pip install tqdm
然后，我们可以使用tqdm模块的包装器（wrapper）将响应对象包装起来，并迭代响应内容。以下是一个示例：
import requests
from tqdm import tqdm
url = 'https://www.example.com/example.pdf'
response = requests.get(url, stream=True)
with open('example.pdf', 'wb') as f:
for chunk in tqdm(response.iter_content(chunk_size=1024)):
if chunk:
f.write(chunk)
f.flush()
在上面的示例中，我们调用了get()方法，并将stream参数设置为True。这会告诉requests模块以流（stream）的形式下载文件。
然后，我们打开一个名为“example.pdf”的文件，并使用tqdm模块的iter_content()方法迭代响应内容（chunk）。每次迭代时，我们检查是否有新的数据块可用，并将其写入文件中。最后，我们使用flush()方法确保所有数据都已被写入文件。
通过使用tqdm模块，我们可以将下载进度显示在控制台上。进度条会随着下载进度不断更新，使用户能够实时跟踪下载进度。
以上是如何使用Python的requests模块下载文件并获取进度提示的详细说明。希望这篇文章对你有所帮助！
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码，搜微信号：CDAshujufenxi
MySQL 执行计划中 rows 数量的准确性解析：原理、影响因素与优化 在 MySQL SQL 调优中，EXPLAIN执行计划是核心工具，而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 对象的 text 与 content：区别、场景与实践指南 在 Python 进行 HTTP 网络请求开发时（如使用requests ...
2025-09-15CDA 数据分析师：激活表格结构数据价值的核心操盘手 表格结构数据（如 Excel 表格、数据库表）是企业最基础、最核心的数据形态 ...
2025-09-15Python HTTP 请求工具对比：urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求（如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12CDA 数据分析师：业务数据分析步骤的落地者与价值优化者 业务数据分析是企业解决日常运营问题、提升执行效率的核心手段，其价值 ...
2025-09-12用 SQL 验证业务逻辑：从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中，“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例：数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下，精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析：概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中，“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析：从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中，聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具，能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的：从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具，并非简单的 “公式堆砌”，而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师：商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值，最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键：从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中，机器学习作为核心工具，已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS（Statistical Product and Service Solutions，统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师：驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中，商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言：数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代，无论是科研人员验证实验假设（如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域，常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下，“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而，零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点：原理、优势与应用解析 在机器学习领域，随机森林（Random Forest）作为集成学习（Ensemble Learning） ...
2025-09-05Excel 区域名定义：从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中，频繁引用单元格区域（如A2:A100、B3:D20）不仅容易出错， ...
2025-09-05
京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号：京B2-20210330
