你也可以通过urlretrieve得到进度反馈:

def report(blocknr, blocksize, size):
    current = blocknr*blocksize
    sys.stdout.write("\r{0:.2f}%".format(100.0*current/size))

def downloadFile(url):
    print "\n",url
    fname = url.split('/')[-1]
    print fname
    urllib.urlretrieve(url, fname, report)

你可以使用keras.utils。Get_file来做它:

from tensorflow import keras

path_to_downloaded_file = keras.utils.get_file(
    fname="file name",
    origin="https://www.linktofile.com/link/to/file",
    extract=True,
    archive_format="zip",  # downloaded file format
    cache_dir="/",  # cache and extract in current directory
)

延迟回答，但对于python>=3.6，您可以使用:

import dload
dload.save(url)

安装dload:

pip3 install dload

使用wget模块:

import wget
wget.download('url')

另一种方法是调用外部进程，如curl.exe。Curl在默认情况下显示进度条、平均下载速度、剩余时间等，所有这些都整齐地格式化在一个表格中。 将curl.exe放在与脚本相同的目录中

from subprocess import call
url = ""
call(["curl", {url}, '--output', "song.mp3"])

注意:不能使用curl指定输出路径，所以使用os。重命名之后

这可能有点晚了，但我看到了pabloG的代码，忍不住添加了一个os.system('cls')，使它看起来很棒!看看吧:

    import urllib2,os

    url = "http://download.thinkbroadband.com/10MB.zip"

    file_name = url.split('/')[-1]
    u = urllib2.urlopen(url)
    f = open(file_name, 'wb')
    meta = u.info()
    file_size = int(meta.getheaders("Content-Length")[0])
    print "Downloading: %s Bytes: %s" % (file_name, file_size)
    os.system('cls')
    file_size_dl = 0
    block_sz = 8192
    while True:
        buffer = u.read(block_sz)
        if not buffer:
            break

        file_size_dl += len(buffer)
        f.write(buffer)
        status = r"%10d  [%3.2f%%]" % (file_size_dl, file_size_dl * 100. / file_size)
        status = status + chr(8)*(len(status)+1)
        print status,

    f.close()

如果在Windows以外的环境中运行，你必须使用'cls'以外的东西。在MAC OS X和Linux中，它应该是“清晰的”。