python-2.7 - 高效读写大型文件

Question

我有一个简单的程序，该程序从网站读取数据，然后使用 urllib 将其写入文件。但是该文件的大小为几百兆，Python不断提高内存不足错误

import urllib
content = urllib.urlopen ( LINK )
f = file ("Something.mp4", "wb")
f.write ( content.read () )

然后，当我下载并写入文件时，它会引发内存错误。
我正在考虑将内容分解为块并写入每个单独的块，但是我只知道如何逐行读取文件，而不是逐块读取文件。

更新:更好的办法是，有什么办法可以让我从服务器读取一部分数据并将其写入，然后再从X重新下载？原因我认为内存错误来自urllib文件实例的返回数据!

问题:如何下载数据并将其有效地写入没有内存不足的文件中？ ...和/或实现此目标的Python方法是什么？

好处:如何找到系统可以处理的实际内存限制/参数？
示例:由于我有4 Gig的RAM，这是否意味着我可以使用4 Gig的内存？ ...超过一定的内存使用量后，Python将在什么时候切断我？

眼镜:
Windows 8、64位，4GB RAM，1.3 GHZ CPU。
Python 2.7

Answer 1

尝试使用请求将文件下载为块

filename="something.mp4"
r = requests.get(LINK, stream=True)
with open(local_filename, 'wb') as f:
  for block in r.iter_content(block_size=1024): 
     if block:
        f.write(block)

请参阅 http://docs.python-requests.org/en/latest/user/advanced/#body-content-workflow