Python实现断点续传多线程下载

本示例提供了一个使用Python实现的断点续传和多线程下载功能。通过结合`multiprocessing.dummy.Pool`（实际上是`threading`模块）来创建线程池，以及使用`cPickle`进行数据持久化，实现了高效的文件下载。 首先，导入了所需的库，包括`threading`用于线程管理，`multiprocessing.dummy.Pool`创建线程池，`os`和`sys`进行系统操作，`cPickle`用于序列化和反序列化数据，`namedtuple`创建自定义元组类型，`urllib2`处理HTTP请求，以及`urlsplit`解析URL。 `lock`是一个全局的线程锁，用于在多线程环境中确保对共享资源（如写入文件操作）的互斥访问，防止数据竞争问题。 `defaults`字典定义了一些默认参数，如`thread_count`表示同时运行的线程数量，`buffer_size`是每个线程下载的数据缓冲区大小，`block_size`是每个线程负责下载的文件块大小。 `progress`函数用于显示下载进度，通过百分比和宽度来控制进度条的显示，当进度达到100%时，会打印一个换行符。 `write_data`和`read_data`函数分别用于将数据写入文件和从文件读取数据。`write_data`使用`cPickle.dump`将数据序列化并写入文件，`read_data`则使用`cPickle.load`反序列化数据。 `FileInfo`是一个命名元组，包含了文件的URL、名称、大小和最后修改时间，用于存储和传递文件的相关信息。 `get_file_info`函数通过发送HTTP HEAD请求获取远程文件的元信息，如大小（content-length）和最后修改时间（last-modified），以便进行断点续传。 在实际的下载逻辑中，首先会检查本地是否有已下载的部分，并获取其状态。然后，根据文件大小和默认参数计算出需要下载的块数，并创建线程池。每个线程负责下载一个文件块，并在下载完成后更新进度。如果下载过程中遇到中断，可以保存当前下载状态（例如已下载的块和每个块的长度），以便后续恢复下载。 这个示例展示了如何利用Python的多线程和断点续传技术来优化大文件的下载过程，提高下载效率，并确保下载的完整性。通过这种方式，即使在下载过程中出现网络中断，也可以从上次中断的地方继续下载，避免了重新开始的困扰。