使用5行Python请求

import requests as req

remote_url = 'http://www.example.com/sound.mp3'
local_file_name = 'sound.mp3'

data = req.get(remote_url)

# Save file data to local copy
with open(local_file_name, 'wb')as file:
    file.write(data.content)

现在对远程文件的本地副本执行一些操作

另一种可能是使用内置的http.client:

from http import HTTPStatus, client
from shutil import copyfileobj

# using https
connection = client.HTTPSConnection("www.example.com")
with connection.request("GET", "/noise.mp3") as response:
    if response.status == HTTPStatus.OK:
        copyfileobj(response, open("noise.mp3")
    else:
        raise Exception("request needs work")

HTTPConnection对象被认为是“低级的”，因为它只执行一次所需的请求，并假设开发人员将对它或脚本进行子类化，以处理HTTP的细微差别。诸如请求之类的库倾向于处理更特殊的情况，例如自动跟随重定向等等。

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

源代码可以是:

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

为了这个目的，用纯Python编写了wget库。从2.0版开始，它就为urlretrieve注入了这些特性。

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
)