大文件上传卡在requests.post()主因是默认内存加载和缓冲区阻塞；应改用data=file_obj流式上传、手动设buffering、复用连接池、检查中间件限制并控制异步并发。
大文件上传卡在 requests.post() 里不动？不是网络慢，是默认缓冲区拖垮了
Python 默认用 requests 发送大文件时，会先把整个文件读进内存再发出去——1GB 文件就占 1GB 内存，还可能触发系统 OOM。更隐蔽的问题是：它默认不流式读取，files 参数背后调用 open() 时没加 buffering=0 或分块逻辑，导致 I/O 阻塞在用户态缓冲区里。
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- 永远用
open(..., 'rb', buffering=8192)手动控制缓冲区大小，别依赖默认值 - 改用
requests.post(url, data=file_obj)替代files=...，绕过 requests 自带的 multipart 封装开销（尤其对单文件上传） - 加上
timeout=(30, 300)：短连接超时 + 长传输超时，避免卡死在 socket write 阶段
urllib3 底层连接复用失效，每传一个分片都新建 TCP 连接
requests 基于 urllib3，但默认 PoolManager 的 maxsize 是 10，且不自动复用上传中的连接。大文件切片上传时，如果每个分片都走独立 requests.post()，很可能每请求都新建连接，三次握手 + TLS 握手叠加，吞吐直接掉一半。
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- 显式复用
urllib3.PoolManager实例，设置maxsize=20和block=True - 上传前预热连接：
pool.urlopen('HEAD', base_url, preload_content=False) - 分片上传时，确保所有请求共用同一个
session或pool，别每次 new 一个 requests.Session()
服务端接收不到完整数据，客户端却显示“200 OK”
常见于 Nginx 或云厂商 LB 默认限制：比如 client_max_body_size 1m、或阿里云 SLB 默认 POST body 上限 10MB。客户端收到 200 是因为 LB 返回了自定义错误页（伪装成成功），实际后端根本没收到请求体。
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- 上传前先发个 HEAD 请求检查服务端返回的
Content-Length或自定义 header（如X-Upload-Limit） - 捕获响应 body 中是否含明显 HTML 错误片段（如
<title>413 Request Entity Too Large</title>），别只看 status_code - 用
curl -v对比验证：如果 curl 也失败，问题一定在链路中间件，不是 Python 代码
用 aiohttp 异步上传反而更慢？协程调度压垮了磁盘 I/O
异步库只加速网络等待，不加速磁盘读。如果同时启动 50 个 aiohttp.ClientSession.post() 上传 50 个 200MB 文件，操作系统会瞬间产生大量随机读请求，SSD 队列深度溢出，IOPS 反而暴跌。
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- 并发数严格限制在
min(8, os.cpu_count() * 2)，优先保磁盘顺序读 - 每个上传任务内用
async with aiofiles.open(..., 'rb') as f+await f.read(64*1024)分块，别await f.read()一锅端 - 加
asyncio.Semaphore控制全局并发，比靠事件循环“自觉”更可靠
真正卡住大文件传输的，往往不是带宽，而是你没意识到 Python 的文件对象、HTTP 库、中间网关三者之间那几处默认行为的隐式耦合——比如 requests 怎么把 open() 结果转成 stream，urllib3 怎么决定复用哪个 socket，还有 Nginx 怎么悄悄截断并伪造响应。这些地方不细看文档、不抓包验证，光调参数没用。
