用 requests.iter_content() 流式处理大响应体，需设 stream=True、合理 chunk_size，JSON 流需逐段解码，注意服务端分块规范与 Nginx 缓冲配置，高并发推荐 aiohttp 而非多线程 requests。
用 requests.iter_content() 处理大响应体，别用 .text 或 .json()
一旦响应体超过几 MB，用 .text 或 .json() 会把整个响应加载进内存，容易触发 MemoryError，尤其在低配容器或边缘设备上。流式处理的核心是「边收边用」，不攒全量。
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requests.get(url, stream=True)必须显式传stream=True，否则iter_content()退化为一次性读取 - 用
r.iter_content(chunk_size=8192)按固定块读取，chunk_size设为 4KB–64KB 较稳妥；太小增加系统调用开销，太大削弱流控效果 - 若需解析 JSON 流（如服务端 SSE 或 NDJSON），不能直接
r.json()，得用json.JSONDecoder().raw_decode()逐段解码，或借助ijson库
遇到 ChunkedEncodingError 或连接提前关闭，检查服务端 Transfer-Encoding 和 keep-alive 策略
流式请求失败常不是客户端代码问题，而是服务端返回了不规范的分块编码、中途断连，或反向代理（如 Nginx）默认缓冲整个响应再转发。
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- 加
timeout=(3.05, 30)：短 connect timeout 防卡死，长 read timeout 容忍慢流 - 手动设置
headers={'Connection': 'keep-alive'}，避免某些网关误判为短连接 - Nginx 场景下，在
location块中加proxy_buffering off;和proxy_cache off;，否则它会攒满缓冲区才吐给 Python
并发流式请求要用 aiohttp.ClientSession + async for，别套 ThreadPoolExecutor
用多线程跑多个 requests.get(..., stream=True) 看似并行，实则每个线程仍阻塞在 socket read 上，无法真正压满带宽，还易耗尽本地端口和文件描述符。
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aiohttp是更自然的选择：async with session.get(url) as r:后接async for chunk in r.content.iter_chunked(8192) - 注意
aiohttp默认不复用 TCP 连接，需显式创建connector = aiohttp.TCPConnector(limit=100)并传入ClientSession - 若必须用
requests，至少设pool_connections=10和pool_maxsize=10到requests.adapters.HTTPAdapter，但效果仍弱于异步
写入文件或转发到下游时，别用 open(...).write() 直接拼接 chunk
流式数据写磁盘或发给另一个 HTTP 服务时，如果对每个 chunk 都打开/关闭文件、或构造新 requests.post()，I/O 开销和连接数会爆炸式增长。
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- 写文件：用
open(..., 'wb')一次打开，循环中只调f.write(chunk)，避免 flush 频繁可加buffering=8192 - 转发 HTTP：用
requests.post(url, data=r.iter_content())，让底层自动流式转发，不要自己读完再 post - 若需中间处理（如日志、过滤），用生成器函数包装：
def process_stream(r): yield from (transform(c) for c in r.iter_content())，保持惰性
iter_content() 就高枕无忧。 
