现在很多数据提供HTTPServer下载服务，在这里介绍一种普遍适用的利用URL批量下载数据的python方法
前言
很多数据支持FTP下载，也提供OPeNDAP方式下载。两者的差异是显而易见的：
（1）FTP下载的数据量很大，因为是全球模式，一个要素如流速东分量可能在1000MB左右的量级，365天累计下来是天量。国内的网速几乎是不可能支持的，另外，存储容量也不允许。
（2）OPeNDAP方式可以指定区域、时间、要素下载，换言之，大家按需索取，针对性要强很多。
Requests库
Requests 是用Python语言编写，基于urllib，采用Apache2 Licensed 开源协议的 HTTP 库。它比 urllib 更加方便，可以节约我们大量的工作，完全满足 HTTP 测试需求。Requests 是一个很实用的Python HTTP客户端库，编写爬虫和测试服务器响应数据时经常会用到。可以说，Requests 完全满足如今网络的需求。
py库安装
pip install requests
导入所需要的包
import requests单个数据下载
import requests
url = 'http://thredds.northwestknowledge.net:8080/thredds/fileServer/TERRACLIMATE_ALL/data/TerraClimate_ws_2010.nc'
filename= url.split("data/")[1]#取url最后一些关键字作为数据命名
print ("正在下载：",filename)
download = requests.get(url,stream=True )
with open("自设路径/"+filename, "wb") as code:#"wb" 以二进制写方式打开，只能写文件
code.write(download.content)
print("结束,",download.status_code)
#out
正在下载：TerraClimate_ws_2010.nc
结束, 200
批量下载
一：时间序列数据
一般时间序列数据的url都有规律可循，即只改变url中的时间，对于这种，我们只要改变url中的时间后循环get即可
import requests
for yr in range(1990,2021):
url='h ttp://thredds.northwestknowledge.net:8080/thredds/fileServer/TERRACLIMATE_ALL/data/TerraClimate_ws_'+str(yr)+'.nc'
filename= url.split("data/")[1]#取url最后一些关键字作为数据命名
print ("正在下载：",filename)
download = requests.get(url,stream=True )
with open("自设路径/"+filename, "wb") as code:#"wb" 以二进制写方式打开，只能写文件
code.write(download.content)
print("结束,",download.status_code)
二：非时间序列
url无规律可循，批量下载时就可以把url先保存在文本里，根据一种循环读取文本中的url后get即可。
问题：用这个方法看不到单个数据的下载进程，如果卡住发现不了，只能判断单个数据下载“结束”
参考：
Python’s Requests Library (Guide) – Real Python
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