不同客户端的HTTP GET下载时间差异很大。

在不同客户端的HTTP GET下载时间差异很大的情况下，可以尝试使用多线程或异步请求的方式来优化下载速度。以下是一个使用Python的示例代码：

import requests
import threading

def download(url):
    response = requests.get(url)
    # 处理下载的数据

# 定义需要下载的URL列表
urls = [
    'http://example.com/file1',
    'http://example.com/file2',
    'http://example.com/file3',
    # 添加更多的URL
]

# 创建线程列表
threads = []
for url in urls:
    t = threading.Thread(target=download, args=(url,))
    t.start()
    threads.append(t)

# 等待所有线程完成
for t in threads:
    t.join()

在这个示例中，我们使用了多线程来同时下载多个文件。每个线程会执行download函数来发送HTTP GET请求并下载数据。你可以根据你的需求修改download函数以适应你的具体情况。

另外，你还可以考虑使用异步请求库，比如aiohttp来实现异步下载。以下是一个使用aiohttp库的示例代码：

import asyncio
import aiohttp

async def download(url):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get(url) as response:
            # 处理下载的数据

# 定义需要下载的URL列表
urls = [
    'http://example.com/file1',
    'http://example.com/file2',
    'http://example.com/file3',
    # 添加更多的URL
]

# 创建事件循环
loop = asyncio.get_event_loop()

# 创建异步任务列表
tasks = []
for url in urls:
    task = asyncio.ensure_future(download(url))
    tasks.append(task)

# 执行异步任务
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))

在这个示例中，我们使用了asyncio和aiohttp库来实现异步下载。每个下载任务被封装为一个async函数，并使用asyncio.ensure_future创建任务对象。然后，通过调用loop.run_until_complete来执行所有的异步任务。

通过使用多线程或异步请求，可以有效地提高不同客户端的HTTP GET下载速度，并减少时间差异。