K60至尊版狂暴引擎2.0加持：超177萬跑分斬獲性能第一
Redmi的后性能時代戰略發布會今天下午如期舉辦，在本次發布會上，Redmi公布了多項關于和聯發科的深度合作，以及新機K60 Ultra在軟件和硬件方面的特性，例如：“K60 至尊版，雙芯旗艦
在Python中，requests庫是處理HTTP請求的一個非常流行和強大的工具。當需要處理大型數據或實時數據時，使用流式輸出（streaming）可以有效地減少內存消耗，并提高處理速度。流式輸出允許你按塊讀取內容，而不是一次性將整個響應內容加載到內存中。
要在requests中啟用流式輸出，你需要在請求函數中設置stream參數為True。默認情況下，stream參數是False，這意味著requests會立即下載響應內容。
以下是一個基本的示例，展示了如何使用requests進行流式讀取數據：
pythonimport requests# 發起請求，啟用流式輸出response = requests.get('http://httpbin.org/stream/20', stream=True)# 按行遍歷響應內容for line in response.iter_lines(): # 過濾掉可能的空行 if line: print(line)使用流式輸出時，需要確保及時處理每個塊的數據。如果處理太慢，可能會導致客戶端或服務器端的資源耗盡。
在完成數據處理后，應該關閉響應流。雖然requests會在垃圾收集時自動關閉未關閉的連接，但顯式關閉是一個好習慣。可以使用response.close()方法或者使用with語句來自動管理上下文。
為了確保流被正確關閉，可以使用with語句，這樣無論處理過程中發生什么情況，都會在退出時關閉流。下面是使用with語句改寫的示例：
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)如果響應是二進制數據（例如，圖片或文件），可以使用iter_content方法來按塊讀取數據。這里可以指定每個塊的大小（以字節為單位）：
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)在這個示例中，我們按128字節的塊讀取數據，并將其寫入文件。這種方法對于下載大文件非常有用，因為它可以防止大文件一次性加載到內存中，從而導致內存溢出。
通過以上方法，你可以有效地在Python中使用requests庫實現流式輸出，適用于各種需要按塊處理數據的場景。
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