摘录自：LOMOOO “爬取网页的ts视频流”

import requests
import os
from multiprocessing.dummy import Pool

# 在罕见的情况下，你可能想获取来自服务器的原始套接字响应，那么你可以访问 r.raw。 如果你确实想这么干，那请你确保在初始请求中设置了 stream=True。具体你可以这么做：
#
# >>> r = requests.get('https://github.com/timeline.json', stream=True)
# >>> r.raw
# <requests.packages.urllib3.response.HTTPResponse object at 0x101194810>
# >>> r.raw.read(10)
# '\x1f\x8b\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x03'
# 但一般情况下，你应该以下面的模式将文本流保存到文件：
#
# with open(filename, 'wb') as fd:
#     for chunk in r.iter_content(chunk_size):
#         fd.write(chunk)
# 使用 Response.iter_content 将会处理大量你直接使用 Response.raw 不得不处理的。 当流下载时，上面是优先推荐的获取内容方式。 Note that chunk_size can be freely adjusted to a number that may better fit your use cases.

#chunk_size可以设置你指定的大小，指定每次获取数据的最大值，注意：并不是每次请求回来的content块都是chunk_size指定的大小。

def download(j):
    global picpath
    url='http://xxx5%s'% str(j).zfill(3)+'.ts'
    for l in range(20):    #下载失败情况最多20次
        try:
            retu = requests.get(url, stream=True)
            print(str(j).zfill(3)+' 下载完成')
            break
        except:
            print(u'%s文件，正在重试第%d次' % (str(j).zfill(3),l + 1))
    picpath = r'C:\Users\bin\PycharmProjects\untitled\%s' % str(j).zfill(3) + '.ts'
    file = open(picpath, 'wb')
    for chunk in retu.iter_content(chunk_size=1024 * 8):
        if chunk:
            file.write(chunk)
            file.flush()
    file.close()

if __name__ == "__main__":
    list = [i for i in range(0,2250)]　　#2250是我爬的视频的长度
    pool = Pool(4)
    pool.map(download, list)
    pool.close()
    pool.join()

　　lst = []
　　for i in range(0,2250):    　　
　　　　 test = r'C:\Users\bin\PycharmProjects\untitled\abc\%s.ts' % str(i).zfill(3)

    　　if not os.path.exists(test):
        　　print(str(i).zfill(3)+'.ts')
        　　lst.append(i)
　　print(lst)

　　if  len(lst):
　 　　　pool = Pool(4)
　　
 　　　　pool.map(download, lst)

    　　pool.close()
    　　pool.join()

　　else:

    　　print

    　　u'全部下载完成，正在合并'
    　　os.system(r'copy/b  C:\Users\bin\PycharmProjects\untitled\*.ts  C:\Users\bin\PycharmProjects\untitled\new.ts')
    　　print
    　　u'合并完成'

# Python中线程multiprocessing模块与进程使用的同一模块。使用方法也基本相同，唯一不同的是，from multiprocessing import Pool这样导入的Pool表示的是进程池；
# from multiprocessing.dummy import Pool这样导入的Pool表示的是线程池。这样就可以实现线程里面的并发了。