在Python中使用线程/多处理并发下载图片

在Python中使用线程/多处理并发下载图片，可以通过多线程或多进程的方式来实现并发下载。下面是一个示例代码：

import requests
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, ProcessPoolExecutor

def download_image(url):
    response = requests.get(url)
    filename = url.split("/")[-1]
    with open(filename, "wb") as f:
        f.write(response.content)
    print(f"Downloaded {filename}")

def concurrent_download(urls, num_workers, use_threads=True):
    if use_threads:
        executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=num_workers)
    else:
        executor = ProcessPoolExecutor(max_workers=num_workers)
    
    for url in urls:
        executor.submit(download_image, url)
    
    executor.shutdown()

if __name__ == "__main__":
    urls = [
        "https://example.com/image1.jpg",
        "https://example.com/image2.jpg",
        "https://example.com/image3.jpg"
    ]
    num_workers = 3
    use_threads = True
    
    concurrent_download(urls, num_workers, use_threads)

在上述代码中，我们定义了一个download_image函数，用于下载单个图片。然后，我们通过concurrent_download函数来实现并发下载。该函数接受一个URL列表、并发工作线程/进程的数量以及一个布尔值来指定是否使用线程。根据传入的参数，它会创建一个线程池或进程池，并使用executor.submit方法提交下载任务。

这样，我们就可以通过调用concurrent_download函数来实现在Python中使用线程/多处理并发下载图片。

这种并发下载的优势在于可以提高下载速度，特别是当需要下载大量图片时。它可以同时发起多个下载请求，充分利用计算资源，提高效率。

这种方法适用于需要从多个来源下载图片的场景，比如爬虫、批量下载等。

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