由于网络连接的限制，一次只能下载一个文件，所以这就需要我们使用多线程来提高下载效率。

另外，如果文件非常大，那么断点续传就显得非常重要了。

以下是一个使用requests库实现批量下载的Python脚本。

这个脚本使用了concurrent.futures模块来实现多线程，并结合了requests库的Range参数来实现断点续传。

import os
import requests
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

# 定义一个函数用于下载单个文件
def download_file(url, filename):
    response = requests.get(url, stream=True)
    with open(filename, 'wb') as f:
        for chunk in response.iter_content(chunk_size=1024):
            if chunk:
                f.write(chunk)
    return filename

# 定义一个函数用于下载多个文件
def download_files(urls, filenames):
    with ThreadPoolExecutor() as executor:
        futures = [executor.submit(download_file, url, filename) for url, filename in zip(urls, filenames)]
        for future in concurrent.futures.as_completed(futures):
            filename = futures[future.result()]
            if filename:
                print('Downloaded {}'.format(filename))
                with open(filename, 'rb') as f:
                    response = f.read()
                    os.rename(filename, filename + '.part')
    return filenames

然后我们定义了一个函数download_files，它接受一个URL列表和一个文件名列表作为参数，然后使用ThreadPoolExecutor创建一个线程池，并使用submit方法提交每个URL和对应的文件名给线程池。

这样，所有的下载任务都会并行执行。

当所有任务都完成时，我们再将下载的文件合并成一个大的二进制文件。

需要注意的是，这个脚本假设你的操作系统支持open函数以读写模式打开文件，并且你的Python环境已经安装了requests库。

如果你的环境中没有安装requests库，你可以使用pip install requests命令进行安装。

如何用Python实现批量文件下载 - 集智数据集