在Python中，requests库是处理HTTP请求的一个非常流行和强大的工具。当需要处理大型数据或实时数据时，使用流式输出（streaming）可以有效地减少内存消耗，并提高处理速度。流式输出允许你按块读取内容，而不是一次性将整个响应内容加载到内存中。
要在requests中启用流式输出，你需要在请求函数中设置stream参数为True。默认情况下，stream参数是False，这意味着requests会立即下载响应内容。
以下是一个基本的示例，展示了如何使用requests进行流式读取数据：
pythonimport requests# 发起请求，启用流式输出response = requests.get('http://httpbin.org/stream/20', stream=True)# 按行遍历响应内容for line in response.iter_lines(): # 过滤掉可能的空行 if line: print(line)使用流式输出时，需要确保及时处理每个块的数据。如果处理太慢，可能会导致客户端或服务器端的资源耗尽。
在完成数据处理后，应该关闭响应流。虽然requests会在垃圾收集时自动关闭未关闭的连接，但显式关闭是一个好习惯。可以使用response.close()方法或者使用with语句来自动管理上下文。
为了确保流被正确关闭，可以使用with语句，这样无论处理过程中发生什么情况，都会在退出时关闭流。下面是使用with语句改写的示例：
pythonimport requestsurl = 'http://httpbin.org/stream/20'with requests.get(url, stream=True) as response: for line in response.iter_lines(): if line: print(line)如果响应是二进制数据（例如，图片或文件），可以使用iter_content方法来按块读取数据。这里可以指定每个块的大小（以字节为单位）：
pythonimport requestsurl = 'http://example.com/somefile.zip'with requests.get(url, stream=True) as response: with open('somefile.zip', 'wb') as fd: for chunk in response.iter_content(chunk_size=128): fd.write(chunk)在这个示例中，我们按128字节的块读取数据，并将其写入文件。这种方法对于下载大文件非常有用，因为它可以防止大文件一次性加载到内存中，从而导致内存溢出。
通过以上方法，你可以有效地在Python中使用requests库实现流式输出，适用于各种需要按块处理数据的场景。
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