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

源代码可以是:

import urllib
sock = urllib.urlopen("http://diveintopython.org/")
htmlSource = sock.read()                            
sock.close()                                        
print htmlSource  

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

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
)

如果你安装了wget，你可以使用parallel_sync。

PIP安装parallel_sync

from parallel_sync import wget
urls = ['http://something.png', 'http://somthing.tar.gz', 'http://somthing.zip']
wget.download('/tmp', urls)
# or a single file:
wget.download('/tmp', urls[0], filenames='x.zip', extract=True)

道格: https://pythonhosted.org/parallel_sync/pages/examples.html

这是非常强大的。它可以并行下载文件，失败时重试，甚至可以在远程机器上下载文件。

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)