当 `res.content` 的内容很大时，如何优化这种写入操作？

当处理大量数据时，一次性将 `res.content` 写入可能会导致内存消耗过大，特别是对于服务器端应用程序。为了优化这种大文件的写入操作，可以采用以下几种策略：

1. **分块写入**（Chunked Writing）：将大数据分割成较小的块（如1MB或更大），每次只写入一块到响应体。这可以避免一次性加载所有数据到内存，减轻内存压力。

for chunk in res.iter_content(chunk_size=1024 * 1024): # 分块大小为1MB
    if chunk:
        response.write(chunk)

2. **流式处理**（Streaming）：利用文件对象的 `read()` 方法提供逐字节的数据源，而不是一次性读取整个内容。这样可以边读边写，无需预先加载全部数据。

with open('large_file', 'rb') as file:
    while True:
        data = file.read(8192)  # 每次读取8KB
        if not data:
            break
        response.write(data)

3. **使用中间件或库**：某些Web框架或HTTP库支持异步IO，如Node.js的`http2`模块、Python的`aiohttp`等，它们能更好地管理大型文件的传输。

4. **考虑使用其他协议**：如果可能，可以选择使用支持断点续传的协议，比如HTTP Range请求，客户端可以指定从何处开始接收数据，这样服务器只需要返回剩余部分即可。

5. **压缩数据**：如果数据允许，对响应体进行压缩（如gzip），可以减小传输的数据量，提高传输效率。