在处理多个远程文件下载任务时，如果采用传统的同步方式（如requests.get()逐个下载），程序会因等待网络 I/O 而长时间阻塞，效率极低。

本文将教你如何使用Python 的异步编程模型（asyncio）配合aiohttp库，实现真正高效的异步并发下载，大幅提升下载速度，尤其适用于批量下载图片、视频、压缩包等场景。

一、为什么选择 aiohttp + asyncio？

• ✅aiohttp是基于asyncio的高性能异步 HTTP 客户端/服务器框架；
• ✅ 支持异步请求、自动连接池、重定向、超时控制；
• ✅ 语法简洁，性能远超多线程或同步方案；
• ✅ 适合 I/O 密集型任务（如网络下载）。

💡 注意：Python 的“异步” ≠ “多线程”，它是通过事件循环（Event Loop）在单线程中并发处理多个 I/O 操作，避免阻塞。

二、安装依赖

首先安装aiohttp（若未安装）：

pipinstallaiohttp

推荐同时安装aiofiles（用于异步写入文件）：

pipinstallaiofiles

三、核心代码实现

方法一：将内容全部加载到内存后保存（适合中小文件）

importasyncioimportaiohttpimportosasyncdefdownload_file(session,url,filename):"""异步下载单个文件"""try:asyncwithsession.get(url)asresponse:ifresponse.status==200:content=awaitresponse.read()withopen(filename,'wb')asf:f.write(content)print(f"✅ 下载成功:{filename}")else:print(f"❌ 下载失败 ({response.status}):{url}")exceptExceptionase:print(f"⚠️ 下载出错:{url}| 错误:{e}")asyncdefdownload_all(urls,folder="downloads"):"""并发下载多个文件"""os.makedirs(folder,exist_ok=True)# 创建 aiohttp 客户端会话（支持连接复用）asyncwithaiohttp.ClientSession()assession:tasks=[]fori,urlinenumerate(urls):# 生成文件名（可根据需要自定义）ext=os.path.splitext(url.split('?')[0])[-1]or'.bin'filename=os.path.join(folder,f"file_{i+1}{ext}")task=asyncio.create_task(download_file(session,url,filename))tasks.append(task)# 并发执行所有下载任务awaitasyncio.gather(*tasks)# 使用示例if__name__=="__main__":urls=["https://example.com/file1.zip","https://example.com/file2.jpg","https://example.com/file3.pdf",]print("🚀 开始异步下载...")asyncio.run(download_all(urls))print("🎉 所有文件下载完成！")

方法二：流式下载（适合大文件，节省内存）

对于大文件（如视频、ISO 镜像），建议使用流式写入，避免一次性加载整个文件到内存：

importaiofiles# 需要额外安装asyncdefdownload_file_stream(session,url,filename):try:asyncwithsession.get(url)asresponse:ifresponse.status==200:asyncwithaiofiles.open(filename,'wb')asf:asyncforchunkinresponse.content.iter_chunked(8192):awaitf.write(chunk)print(f"✅ 流式下载成功:{filename}")else:print(f"❌ 下载失败 ({response.status}):{url}")exceptExceptionase:print(f"⚠️ 流式下载出错:{url}| 错误:{e}")# 在 download_all 中替换 download_file 为 download_file_stream 即可

四、性能优势对比

📌 实际提升取决于网络带宽和服务器并发能力。异步方案在高延迟或大量小文件场景下优势更明显。

五、进阶优化建议

1. 限制并发数量
   若 URL 数量极大（如 1000+），可使用asyncio.Semaphore控制并发数，避免打爆目标服务器或本地资源：

   semaphore=asyncio.Semaphore(10)# 最多 10 个并发asyncdefdownload_file_limited(session,url,filename):asyncwithsemaphore:awaitdownload_file(session,url,filename)

2. 添加 User-Agent 和超时

   timeout=aiohttp.ClientTimeout(total=30)asyncwithaiohttp.ClientSession(timeout=timeout,headers={"User-Agent":"Mozilla/5.0 (Python aiohttp)"})assession:

3. 自动从 URL 提取文件名

   fromurllib.parseimporturlparseimportosdefget_filename_from_url(url):path=urlparse(url).path name=os.path.basename(path)returnnameifnameelse"downloaded_file"

六、总结

• ✅ 使用asyncio + aiohttp是 Python 实现高并发下载的最佳实践；
• ✅ 异步下载能显著提升效率，尤其适合批量、I/O 密集型任务；
• ✅ 对于大文件，推荐使用流式下载 + aiofiles避免内存溢出；
• ✅ 生产环境中务必加入错误处理、超时控制、并发限制。

掌握这套异步下载方案，你就能轻松应对各种批量资源采集、自动化备份、数据同步等需求！