我写了下面的代码，它可以在普通的Python 2或Python 3中工作。

import sys
try:
    import urllib.request
    python3 = True
except ImportError:
    import urllib2
    python3 = False


def progress_callback_simple(downloaded,total):
    sys.stdout.write(
        "\r" +
        (len(str(total))-len(str(downloaded)))*" " + str(downloaded) + "/%d"%total +
        " [%3.2f%%]"%(100.0*float(downloaded)/float(total))
    )
    sys.stdout.flush()

def download(srcurl, dstfilepath, progress_callback=None, block_size=8192):
    def _download_helper(response, out_file, file_size):
        if progress_callback!=None: progress_callback(0,file_size)
        if block_size == None:
            buffer = response.read()
            out_file.write(buffer)

            if progress_callback!=None: progress_callback(file_size,file_size)
        else:
            file_size_dl = 0
            while True:
                buffer = response.read(block_size)
                if not buffer: break

                file_size_dl += len(buffer)
                out_file.write(buffer)

                if progress_callback!=None: progress_callback(file_size_dl,file_size)
    with open(dstfilepath,"wb") as out_file:
        if python3:
            with urllib.request.urlopen(srcurl) as response:
                file_size = int(response.getheader("Content-Length"))
                _download_helper(response,out_file,file_size)
        else:
            response = urllib2.urlopen(srcurl)
            meta = response.info()
            file_size = int(meta.getheaders("Content-Length")[0])
            _download_helper(response,out_file,file_size)

import traceback
try:
    download(
        "https://geometrian.com/data/programming/projects/glLib/glLib%20Reloaded%200.5.9/0.5.9.zip",
        "output.zip",
        progress_callback_simple
    )
except:
    traceback.print_exc()
    input()

注:

支持“进度条”回调。 从我的网站上下载一个4 MB的测试包。zip。

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
)

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

基于urllib3的新Api实现

>>> import urllib3
>>> http = urllib3.PoolManager()
>>> r = http.request('GET', 'your_url_goes_here')
>>> r.status
   200
>>> r.data
   *****Response Data****

更多信息:https://pypi.org/project/urllib3/

为了完整起见，还可以使用子流程包调用任何程序来检索文件。专用于检索文件的程序比Python函数(如urlretrieve)更强大。例如，wget可以递归下载目录(-R)，可以处理FTP、重定向、HTTP代理，可以避免重新下载现有文件(-nc)，而aria2可以进行多连接下载，这可能会加快下载速度。

import subprocess
subprocess.check_output(['wget', '-O', 'example_output_file.html', 'https://example.com'])

在Jupyter Notebook中，也可以直接使用!语法:

!wget -O example_output_file.html https://example.com

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。