每天进步一点点：requests 读取网络图片
帮别人写一个小脚本，其中需要读取网络上的一些图片资源。话说以前倒是用过Python 的requests 对指定网址进行过POST和GET操作，想必读取图片应该用GET操作就可以了吧。
为了进行测试，我首先选择了一个图，虽然只是读一个图片，但是我们的征途是星辰大海。：
这图的地址是：
https://cdn.pixabay.com/photo/2018/08/14/13/23/ocean-3605547_960_720.jpg
然而我尝试直接保存，却保存成为了ocean-3605547_960_720.webp，第一次见到这个webp格式，查了一下：
WebP是Google新推出的影像技术，它可让网页图档有效进行压缩，同时又不影响图片格式兼容与实际清晰度，进而让整体网页下载速度加快。
直接保存
不管了，我就按JPEG格式来保存试试吧，于是写了如下代码：
url = "https://cdn.pixabay.com/photo/2018/08/14/13/23/ocean-3605547_960_720.jpg"
r = requests.get(url)
print(len(r.content))
with open('image.jpg', 'wb') as fd:
fd.write(r.content)
fd.close()
运行后，显示出的r.content的长度为：81621，看一下生成的图像：
打开后也正常显示，说明这样读取/保存还是没有没问题的。
流形式保存
尽管上述方法可以直接保存图像，不过我查网上好多资料都是建议用iter_content()方法循环获取文件流信息。
直接上代码，需要注意的是requests.get中设置stream=True
url = "https://cdn.pixabay.com/photo/2018/08/14/13/23/ocean-3605547_960_720.jpg"
r = requests.get(url, stream=True)
with open('image2.jpg', 'wb') as fd:
for chunk in r.iter_content(chunk_size=128):
fd.write(chunk)
fd.close()
这样做的好处，我猜测有两点：一是节省内存开销；二可以获取进度(通过r.headers['content-length']获取总长度信息)
使用第二种方法获取的图像与第一种方法获取的并没有什么区别，所以就不贴截图了。
使用r.raw
另外一种方法就是使用r.raw，因为我并不打算用这种方法，所以只是简单测试一下。
需要注意的是：
- 使用
r.raw，必须设置stream=True - 使用
r.raw之前不能使用r.content之类的调用，否则相当于把输出读光了。 - 使用
r.raw.read(10)读取数据后，数据剩余长度会相应的减少r.headers['content-length']。
requests文档中还有这样一段：
An important note about using Response.iter_content versus Response.raw. Response.iter_content will automatically decode the gzip and deflate transfer-encodings. Response.raw is a raw stream of bytes – it does not transform the response content. If you really need access to the bytes as they were returned, use Response.raw.
也就是说Response.iter_content会自动解码gzip压缩等，而Response.raw就是原始的字节流。所以还是老实地用Response.iter_content 或者直接用Response.content吧。😀
总结
尽管读图片有很多方法，但是因为我要读取的都是一些小图片，不会有多大内存开销，所以第一种方法足够了。
一个需要注意的地方就是在处理之前，先判断一下HTTP 状态码(r.status_code)，正常返回应该都是2XX。
够用就好，否则又变成孔乙己研究茴香豆几种写法的问题了，白白地浪费时间和精力。
相关链接
Leave 每天进步一点点：requests 读取网络图片 to:
Best Posts From oflyhigh
We have not curated any of oflyhigh's posts yet. But you can encourage our curation team to review posts by visiting them regularly and by referring other readers. Because we give priority to frequently read content.