当 for data in response.iter_content(chunk_size=1024): 不会卡住,但是 for data in response.iter_content(chunk_size=1024*1024): 时会卡住 chatgpt 有大用

当 for data in response.iter_content(chunk_size=1024): 不会卡住,但是 for data in response.iter_content(chunk_size=1024*1024): 时会卡住 

在 requests 的 iter_content() 里，chunk_size 只是「一次读取的最大字节数」，并不是保证一次就能返回那么多。

• 如果 chunk_size=1024（1KB）：网络到达的数据很快就满足 1KB，立刻返回 → 循环频繁执行 → 感觉不卡。

• 如果 chunk_size=1024*1024（1MB）：必须等到缓冲区凑够 ~1MB 才返回（或者连接关闭） → 如果网络速度不快，就会「卡住」在那儿，看起来进度条没更新。

所以其实不是程序挂了，而是 下载循环在等数据填满 1MB。

解决方法

要让进度条平滑更新，建议：

1. chunk_size 不要设太大

• 常见选择：64KB (1024*64) 或 256KB (1024*256)。

• 太小会 CPU 占用高，太大则进度条更新慢。

• 比如 chunk_size=64KB，然后用时间判断「每 0.2 秒更新一次进度」。

修改示例

for data in response.iter_content(chunk_size=1024*64):  # 64KB
    if data:
        file.write(data)
        downloaded_size += len(data)

        # 每 0.2 秒更新一次进度
        if time.time() - last_update > 0.2:
            progress = (downloaded_size / total_size) * 100 if total_size else 0
            progress_queue.put(progress)
            last_update = time.time()

👉 总结：

• 1MB 块会让下载过程「卡住」，因为得等到收到满 1MB 才能返回。

• 64KB 或 256KB 更合适，既不卡，又不会太频繁刷新。

要不要我帮你写一个「自适应」版本？比如：

• 如果文件很小（<10MB），用 64KB；

• 如果文件很大（>500MB），用 256KB；
  这样进度条既流畅，又不浪费性能。