suchen
HeimBackend-EntwicklungPython-TutorialWelche Python-HTTP-Anforderungsbibliothek ist die beste: urllib, urllib2, urllib3 oder Requests?

Which Python HTTP Request Library is Best: urllib, urllib2, urllib3, or Requests?

Vergleich der HTTP-Anfragemodule in Python: urllib, urllib2, urllib3 und Requests

In Python stehen mehrere Module zum Erstellen von HTTP-Anfragen zur Verfügung: urllib, urllib2 , urllib3 und Anfragen. Obwohl sie alle der Interaktion mit Webservern dienen, unterscheiden sie sich in ihren Funktionen, ihrer Benutzerfreundlichkeit und ihrer Leistung.

urllib und urllib2

urllib und urllib2 sind die ältesten HTTP-Anfragemodule in Python. urllib bietet eine Low-Level-Schnittstelle zum Erstellen von Anforderungen, während urllib2 Unterstützung für Konzepte auf höherer Ebene wie Cookies und Authentifizierung hinzufügt. Sowohl urllib als auch urllib2 können jedoch aufgrund ihrer komplexen Syntax und des Mangels an benutzerfreundlichen APIs umständlich zu verwenden sein.

urllib3

urllib3 ist eine modernere und effizientere HTTP-Anforderungsbibliothek, die darauf abzielt, die zu vereinfachen Entwicklung von HTTP-Clients. Es bietet eine API auf höherer Ebene als urllib und urllib2, wodurch es einfacher ist, Anfragen zu stellen und Antworten zu verarbeiten. Urllib3 bietet außerdem Unterstützung für erweiterte Funktionen wie Verbindungspooling, Timeout-Behandlung und automatische Dekomprimierung.

Requests

Requests ist die beliebteste und empfohlene HTTP-Anforderungsbibliothek in Python. Es bietet eine einfache und intuitive API, die sowohl leistungsstark als auch benutzerfreundlich ist. Requests abstrahiert die Komplexität des Sendens und Empfangens von HTTP-Anfragen und ermöglicht Entwicklern, sich auf ihre Geschäftslogik zu konzentrieren, anstatt sich mit den Feinheiten des HTTP-Protokolls auseinanderzusetzen.

Mit seinem umfangreichen Funktionsumfang, seiner Benutzerfreundlichkeit und seiner hervorragenden Leistung „requests“ ist zur bevorzugten HTTP-Anfragebibliothek für Python-Entwickler geworden. Es unterstützt eine breite Palette von HTTP-Methoden, umfasst sofort einsatzbereite JSON-Dekodierungsfunktionen und bietet integrierte Unterstützung für viele nützliche Funktionen wie Sitzungsverwaltung, SSL-Überprüfung und automatische Header-Analyse.

Zusätzlich zu den oben genannten Funktionen bietet Requests:

  • Unicode-Unterstützung für Antworttexte
  • Multipart-/Formulardatenkodierung Unterstützung
  • Cookie-Jar-Persistenz
  • Proxy-Unterstützung

Während urllib, urllib2 und urllib3 weiterhin für HTTP-Anfragen verwendet werden können, werden Anfragen im Allgemeinen als die bevorzugte Option angesehen aufgrund seiner hervorragenden Benutzerfreundlichkeit, Funktionen und Leistung. Es wird gut gepflegt und von der Python-Community weithin angenommen, was es zu einer zuverlässigen und weithin unterstützten Wahl für die Entwicklung von HTTP-Anfragen macht.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWelche Python-HTTP-Anforderungsbibliothek ist die beste: urllib, urllib2, urllib3 oder Requests?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Stellungnahme
Der Inhalt dieses Artikels wird freiwillig von Internetnutzern beigesteuert und das Urheberrecht liegt beim ursprünglichen Autor. Diese Website übernimmt keine entsprechende rechtliche Verantwortung. Wenn Sie Inhalte finden, bei denen der Verdacht eines Plagiats oder einer Rechtsverletzung besteht, wenden Sie sich bitte an admin@php.cn
Wie wirkt sich die Auswahl zwischen Listen und Arrays auf die Gesamtleistung einer Python -Anwendung aus, die sich mit großen Datensätzen befasst?Wie wirkt sich die Auswahl zwischen Listen und Arrays auf die Gesamtleistung einer Python -Anwendung aus, die sich mit großen Datensätzen befasst?May 03, 2025 am 12:11 AM

ForHandlinglargedatasetsinpython, Usenumpyarraysforbetterperformance.1) Numpyarraysarememory-Effiction und FasterFornumericaloperations.2) meidenunnötiger Anbieter.3) HebelVectorisationFecedTimeComplexity.4) ManagemememoryusageSageWithEffizienceDeffictureWitheseffizienz

Erklären Sie, wie das Speicher für Listen gegenüber Arrays in Python zugewiesen wird.Erklären Sie, wie das Speicher für Listen gegenüber Arrays in Python zugewiesen wird.May 03, 2025 am 12:10 AM

Inpython, listEUSUutsynamicMemoryAllocationWithover-Accocation, whilenumpyarraysalcodeFixedMemory.1) ListSallocatemoremoryThanneded intellig, vereitelte, dass die sterbliche Größe von Zeitpunkte, OfferingPredictableSageStoageStloseflexeflexibilität.

Wie geben Sie den Datentyp der Elemente in einem Python -Array an?Wie geben Sie den Datentyp der Elemente in einem Python -Array an?May 03, 2025 am 12:06 AM

Inpython, youcansspecthedatatypeyFelemeremodelerernspant.1) Usenpynernrump.1) Usenpynerp.dloatp.Ploatm64, Formor -Präzise -Preciscontrolatatypen.

Was ist Numpy und warum ist es wichtig für das numerische Computing in Python?Was ist Numpy und warum ist es wichtig für das numerische Computing in Python?May 03, 2025 am 12:03 AM

NumpyisessentialfornumericalComputingInpythonduetoitsSpeed, GedächtnisEffizienz und kompetentiertemaMatematical-Funktionen.1) ITSFACTBECAUSPERFORMATIONSOPERATIONS.2) NumpyarraysSaremoremory-Effecthonpythonlists.3) iTofferSAgyarraysAremoremory-Effizieren

Diskutieren Sie das Konzept der 'zusammenhängenden Speicherzuweisung' und seine Bedeutung für Arrays.Diskutieren Sie das Konzept der 'zusammenhängenden Speicherzuweisung' und seine Bedeutung für Arrays.May 03, 2025 am 12:01 AM

ContInuuousMemoryAllocationScrucialforAraysBecauseAltoLowsFofficy und Fastelement Access.1) iTenablesconstantTimeAccess, O (1), Duetodirectaddresscalculation.2) itimProvesefficienceByallowing -MultipleTeLementFetchesperCacheline.3) Es wird gestellt

Wie schneiden Sie eine Python -Liste?Wie schneiden Sie eine Python -Liste?May 02, 2025 am 12:14 AM

SlicingPapythonListisDoneUsingthesyntaxlist [Start: Stop: Stufe] .here'Showitworks: 1) StartIndexoFtheFirstelementtoinclude.2) stopiStheIndexoFtheFirstelementtoexclude.3) StepisTheincrementBetweenelesfulFulForForforexcractioningPorporionsporporionsPorporionsporporesporsporsporsporsporsporsporsporsporionsporsPorsPorsPorsPorsporsporsporsporsporsporsAntionsporsporesporesporesporsPorsPorsporsPorsPorsporsporspors,

Was sind einige gängige Operationen, die an Numpy -Arrays ausgeführt werden können?Was sind einige gängige Operationen, die an Numpy -Arrays ausgeführt werden können?May 02, 2025 am 12:09 AM

Numpyallowsforvariousoperationssonarrays: 1) BasicarithmeticliKeaddition, Subtraktion, Multiplikation und Division; 2) AdvancedoperationssuchasmatrixMultiplication;

Wie werden Arrays in der Datenanalyse mit Python verwendet?Wie werden Arrays in der Datenanalyse mit Python verwendet?May 02, 2025 am 12:09 AM

Arraysinpython, insbesondere ThroughNumpyandpandas, areessentialfordataanalyse, öfterspeedandeffizienz.1) numpyarraysenableAnalysHandlingoflargedatasets und CompompexoperationslikemovingAverages.2) Pandasextendsnumpy'ScapaBilitiesWithDaTataforsForstruc

See all articles

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io

Clothoff.io

KI-Kleiderentferner

Video Face Swap

Video Face Swap

Tauschen Sie Gesichter in jedem Video mühelos mit unserem völlig kostenlosen KI-Gesichtstausch-Tool aus!

Heiße Werkzeuge

mPDF

mPDF

mPDF ist eine PHP-Bibliothek, die PDF-Dateien aus UTF-8-codiertem HTML generieren kann. Der ursprüngliche Autor, Ian Back, hat mPDF geschrieben, um PDF-Dateien „on the fly“ von seiner Website auszugeben und verschiedene Sprachen zu verarbeiten. Es ist langsamer und erzeugt bei der Verwendung von Unicode-Schriftarten größere Dateien als Originalskripte wie HTML2FPDF, unterstützt aber CSS-Stile usw. und verfügt über viele Verbesserungen. Unterstützt fast alle Sprachen, einschließlich RTL (Arabisch und Hebräisch) und CJK (Chinesisch, Japanisch und Koreanisch). Unterstützt verschachtelte Elemente auf Blockebene (wie P, DIV),

Senden Sie Studio 13.0.1

Senden Sie Studio 13.0.1

Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

SublimeText3 Mac-Version

SublimeText3 Mac-Version

Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

SublimeText3 Linux neue Version

SublimeText3 Linux neue Version

SublimeText3 Linux neueste Version

PHPStorm Mac-Version

PHPStorm Mac-Version

Das neueste (2018.2.1) professionelle, integrierte PHP-Entwicklungstool