python SDK
python 和 java 或者和 GO ，在性能上来说都不是最好的，而且 python 无法支持多核的并发，只能跑在单核上的多线程。但是 oss 也提供了相应的方法提高多线程的文件吞吐；
初始化
在初始化时 python 有两个地方可以做调整
connect_timeout
可以增大客户端在数据读写过程中的超时时间，常用在客户端到 OSS 公网情况下上传大文件时增长时间，防止在公网抖动或者丢包情况下出现传输超时；
# -*- coding: utf-8 -*-
import oss2
# 阿里云主账号AccessKey拥有所有API的访问权限，风险很高。强烈建议您创建并使用RAM账号进行API访问或日常运维，请登录RAM控制台创建RAM账号。
auth = oss2.Auth('<yourAccessKeyId>', '<yourAccessKeySecret>')
# Endpoint以杭州为例，其它Region请按实际情况填写。
endpoint = 'https://oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com'
# 设置连接超时时间为30秒。
bucket = oss2.Bucket(auth, endpoint, '<yourBucketName>', connect_timeout=30)
防劫持
OSS 服务端默认支持了泛域名的证书，客户可以用 https 协议传输方式出现被劫持的情况
# -*- coding: utf-8 -*-
import oss2
# 阿里云主账号AccessKey拥有所有API的访问权限，风险很高。强烈建议您创建并使用RAM账号进行API访问或日常运维，请登录RAM控制台创建RAM账号。
auth = oss2.Auth('<yourAccessKeyId>', '<yourAccessKeySecret>')
# Endpoint以杭州为例，其它Region请按实际情况填写。将 http 改为 https 就是走 https 加密
endpoint = 'https://oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com'
bucket = oss2.Bucket(auth, endpoint, '<yourBucketName>')
性能调优
enable_crc
crc 的作用是校验客户端的文件完整性，文件越大对 cpu 计算消耗越高，上传时间成本越高，所以一般都建议用户端，关闭 crc 提高传输效率，使用 Content-Md5 的方式替代 crc64
# -*- coding: utf-8 -*-
import oss2
# 阿里云主账号AccessKey拥有所有API的访问权限，风险很高。强烈建议您创建并使用RAM账号进行API访问或日常运维，请登录RAM控制台创建RAM账号。
auth = oss2.Auth('<yourAccessKeyId>', '<yourAccessKeySecret>')
# Endpoint以杭州为例，其它Region请按实际情况填写。
endpoint = 'https://oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com'
bucket = oss2.Bucket(auth, endpoint, '<yourBucketName>', enable_crc=False)日志开关
OSS 的日志采用 logging 模块采集。通过 ossclient 初始化时 set logging 的开关和存放位置；
但是记录日志的同时会影响 SDK 上传性能，一般不建议用户开启，排查问题时采用到；
平常客户只要记录 requestID 或者 OSS返回的 header 头就足够了；
# -*- coding: utf-8 -*-
import os
import logging
import oss2
from itertools import islice
# 初始化AccessKeyId、AccessKeySecret、Endpoint等信息。
# 请将<AccessKeyId>、<AccessKeySecret>、<Bucket>及<访问域名>分别替换成对应的具体信息。
access_key_id = '<AccessKeyId>'
access_key_secret = '<AccessKeySecret>'
bucket_name = '<Bucket>'
endpoint = '<访问域名>'
log_file_path = "log.log"
# 开启日志
oss2.set_file_logger(log_file_path, 'oss2', logging.INFO)
# 创建Bucket对象。
bucket = oss2.Bucket(oss2.Auth(access_key_id, access_key_secret), endpoint, bucket_name)
# 遍历文件目录
for b in islice(oss2.ObjectIterator(bucket), 10):
print(b.key)
# 获取文件元信息
object_meta = bucket.get_object_meta('object')分片上传下载
python SDK 在 分片的基础上增加了断点传输，既可以在分片基础上增加并发，也支持断点记录的功能，在遇到网络问题断开时不需要每次从文件开始重传，从记录断点的位置继续传输；
分片大小建议
100M，1M 分片
1000M ， 10M 分片
10G ， 100M 分片
100G， 1G 分片
....
断点上传
# -*- coding: utf-8 -*-
import oss2
# 阿里云主账号AccessKey拥有所有API的访问权限，风险很高。强烈建议您创建并使用RAM账号进行API访问或日常运维，请登录 https://ram.console.aliyun.com 创建RAM账号。
auth = oss2.Auth('<yourAccessKeyId>', '<yourAccessKeySecret>')
# Endpoint以杭州为例，其它Region请按实际情况填写。
bucket = oss2.Bucket(auth, 'http://oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com', '<yourBucketName>')
# 当文件长度大于或等于可选参数multipart_threshold（默认值为10MB）时，会使用分片上传。如未使用参数store指定目录，则会在HOME目录下建立.py-oss-upload目录来保存断点信息。
oss2.resumable_upload(bucket, '<yourObjectName>', '<yourLocalFile>')
# 如使用store指定了目录，则保存断点信息在指定目录中。如使用num_threads设置上传并发数，请将oss2.defaults.connection_pool_size设成大于或等于线程数。默认线程数为1。
oss2.resumable_upload(bucket, '<yourObjectName>', '<yourLocalFile>',
store=oss2.ResumableStore(root='/tmp'),
multipart_threshold=100*1024,
part_size=100*1024,
num_threads=4)断点下载
# -*- coding: utf-8 -*-
import oss2
# 阿里云主账号AccessKey拥有所有API的访问权限，风险很高。强烈建议您创建并使用RAM账号进行API访问或日常运维，请登录 https://ram.console.aliyun.com 创建RAM账号。
auth = oss2.Auth('<yourAccessKeyId>', '<yourAccessKeySecret>')
# Endpoint以杭州为例，其它Region请按实际情况填写。
bucket = oss2.Bucket(auth, 'http://oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com', '<yourBucketName>')
# 请将oss2.defaults.connection_pool_size设成大于或等于线程数，并将part_size参数设成大于或等于oss2.defaults.multiget_part_size。
oss2.resumable_download(bucket, '<yourObjectName>', '<yourLocalFile>',
store=oss2.ResumableDownloadStore(root='/tmp'),
multiget_threshold=20*1024*1024,
part_size=10*1024*1024,
num_threads=3)ending
如果发现上述方法都试过，但是吞吐率还是上不去，可以用 iftop 命令分析下，并且同时跑多个程序多进程运行将网络带宽打满；
如果多进程也打不满，那就要查自己的机器带宽是否限制了上行流量，或者自己机器带宽被打满；
