在使用 Python 编写网络请求时，requests 库是一个常用的工具，它提供了简单而强大的方式来进行HTTP请求。然而，有些用户在使用 requests 库上传大文件时，却遇到了上传速度慢的问题，而且相较于使用 cURL 工具，时间消耗更多。即使在使用 requests 库内置的 MultipartEncoder 时，也没有得到明显的性能提升。本文将深入探讨这个问题的原因，并提供一些解决方案。
技术问题分析
- requests 库的工作方式
首先，让我们了解一下 requests 库的工作方式。当使用 requests 库发送 HTTP 请求时，它会创建一个 HTTP 请求对象，然后将数据发送到服务器并等待响应。在上传大文件时，数据的传输速度成为一个关键因素。
- requests 库和 httplib 库的关系
requests 库是建立在 Python 标准库的 httplib 库之上的。httplib 库是用于处理 HTTP 请求的核心库之一。其中一个潜在的问题是 httplib 默认的读取数据块大小（read size）为 8192 字节。这意味着，当使用 requests 库上传大文件时，它需要多次读取文件，每次读取 8192 字节，然后发送到服务器。这种分块读取的方式会导致上传速度变慢，特别是在上传大文件时。
解决方案
- 使用 cURL 工具
一种解决 requests 库上传大文件速度慢问题的方法是考虑使用 cURL 工具。cURL 是一个命令行工具，专门用于传输数据，支持多种协议，包括 HTTP。cURL 对于上传大文件时的性能表现通常更好，因为它可以更有效地处理数据传输。以下是一个简单的 cURL 命令示例，用于上传文件：
curl -F "file=@/path/to/your/file" https://example.com/upload这个命令将文件发送到指定的服务器地址，速度通常比使用 requests 库快。
- 使用流式文件上传
另一种改进上传大文件速度的方法是使用流式文件上传。这种方式允许你一边读取文件，一边将数据传输到服务器，而不需要一次性加载整个文件到内存中。这对于大文件而言，可以显著提高上传速度。
以下是一个使用 requests 库进行流式文件上传的示例：
import requests
def upload_large_file(url, file_path):
with open(file_path, 'rb') as file:
response = requests.post(url, data=file)
return response
# 调用函数上传文件
response = upload_large_file('https://example.com/upload', '/path/to/your/large/file')这种方法允许你在上传大文件时，逐块地读取文件内容并发送，从而减小内存占用，提高了上传速度。
注意事项
在实际应用中，我们需要根据服务器的处理能力来选择合适的上传方式和设置。