当然可以在Google Colab里写入文件啦！我来帮你把这些问题理清楚：

1. requests.get获取的文件存储位置与查找方法 #

• 当你执行requests.get(url)获取内容后，如果没有手动指定保存路径，默认会把内容存在Colab当前的工作目录里。你可以先运行!pwd命令查看当前工作目录，通常是/content。
• 要把获取到的内容保存成文件，需要补充一段写入代码，示例如下：

import requests
r = requests.get("目标文件的URL")
# 将内容写入当前目录下的saved_file.txt文件
with open("saved_file.txt", "wb") as f:
    f.write(r.content)

• 查找文件的方式很直观：点击Colab左侧边栏的文件图标（文件夹样式），就能看到当前目录下的所有文件，包括你刚保存的这个。如果没立刻显示，点一下侧边栏的刷新按钮就好。

2. TensorFlow保存的模型文件能否获取？ #

• 绝对可以！当你用saver.save(sess, "./my_model.ckpt")保存模型时，生成的相关模型文件（一般会有.ckpt.data-00000-of-00001、.ckpt.index、.ckpt.meta这几个）都会存在当前工作目录（/content）中，同样能在左侧文件栏找到。
• 如果你想把这些模型文件下载到本地使用，只需要在左侧文件栏找到对应的文件，右键点击它，选择下载选项即可。
• 注意：Colab的临时存储在会话结束后会被清理，如果你想永久保存这些文件，可以挂载自己的Google Drive。挂载代码如下：

from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')

之后把模型保存路径改成/content/drive/MyDrive/自定义路径/my_model.ckpt，文件就会被存在你的Google Drive里，随时都能访问啦。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Dogemore