Python 中HTTP 請求模組的比較:urllib、urllib2、urllib3 和Requests
Python 中有幾個可用來發出HTTP 請求的模組:urllib、urllib2 、url urllib3 和請求。雖然它們都是為了與 Web 伺服器交互,但它們的功能、易用性和效能有所不同。
urllib 和 urllib2
urllib 和 urllib2 是最古老的 HTTP 請求模組Python。 urllib 提供了用於建置請求的低階接口,而 urllib2 則添加了對 cookie 和身份驗證等高級概念的支援。然而,urllib 和 urllib2 由於語法複雜且缺乏友善的 API,使用起來很麻煩。
urllib3
urllib3 是一個更現代、更有效率的 HTTP 請求庫,旨在簡化HTTP 用戶端的開發。它提供了比 urllib 和 urllib2 更高層級的 API,使得發出請求和處理回應變得更加容易。 Urllib3 還提供連接池、逾時處理和自動解壓縮等進階功能的支援。
Requests
Requests 是 Python 中最受歡迎且推薦的 HTTP 請求庫。它提供了一個簡單直覺的 API,功能強大且用戶友好。 Requests 抽象化了傳送和接收 HTTP 請求的複雜性,使開發人員能夠專注於業務邏輯,而不是處理複雜的 HTTP 協定。
憑藉其廣泛的功能集、易用性和出色的效能,requests 已成為 Python 開發者首選的 HTTP 請求庫。它支援廣泛的 HTTP 方法,包括開箱即用的 JSON 解碼功能,並為許多有用的功能提供內建支持,例如會話管理、SSL 驗證和自動標頭解析。
除了上述功能之外,請求還提供:
- 對回應正文的Unicode 支援
- 多部分/表單資料編碼支援
- Cookie jar持久化
- 代理支援
雖然urllib、urllib2 和urllib3 仍然可以用於HTTP 請求,但requests 通常被認為是首選選項,因為其卓越的可用性、功能和效能。它維護良好並被 Python 社群廣泛採用,使其成為 HTTP 請求開發的可靠且廣泛支援的選擇。
以上是哪個 Python HTTP 請求庫最好:urllib、urllib2、urllib3 或 Requests?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

ArraySareAryallyMoremory-Moremory-forigationDataDatueTotheIrfixed-SizenatureAntatureAntatureAndirectMemoryAccess.1)arraysStorelelementsInAcontiguxufulock,ReducingOveringOverheadHeadefromenterSormetormetAdata.2)列表,通常

ToconvertaPythonlisttoanarray,usethearraymodule:1)Importthearraymodule,2)Createalist,3)Usearray(typecode,list)toconvertit,specifyingthetypecodelike'i'forintegers.Thisconversionoptimizesmemoryusageforhomogeneousdata,enhancingperformanceinnumericalcomp

Python列表可以存儲不同類型的數據。示例列表包含整數、字符串、浮點數、布爾值、嵌套列表和字典。列表的靈活性在數據處理和原型設計中很有價值,但需謹慎使用以確保代碼的可讀性和可維護性。

Pythondoesnothavebuilt-inarrays;usethearraymoduleformemory-efficienthomogeneousdatastorage,whilelistsareversatileformixeddatatypes.Arraysareefficientforlargedatasetsofthesametype,whereaslistsofferflexibilityandareeasiertouseformixedorsmallerdatasets.

theSostCommonlyusedModuleForCreatingArraysInpyThonisnumpy.1)NumpyProvidEseffitedToolsForarrayOperations,Idealfornumericaldata.2)arraysCanbeCreatedDusingsnp.Array()for1dand2Structures.3)

toAppendElementStoApythonList,usetheappend()方法forsingleements,Extend()formultiplelements,andinsert()forspecificpositions.1)useeAppend()foraddingoneOnelementAttheend.2)useextendTheEnd.2)useextendexendExendEnd(

TocreateaPythonlist,usesquarebrackets[]andseparateitemswithcommas.1)Listsaredynamicandcanholdmixeddatatypes.2)Useappend(),remove(),andslicingformanipulation.3)Listcomprehensionsareefficientforcreatinglists.4)Becautiouswithlistreferences;usecopy()orsl

金融、科研、医疗和AI等领域中,高效存储和处理数值数据至关重要。1)在金融中,使用内存映射文件和NumPy库可显著提升数据处理速度。2)科研领域,HDF5文件优化数据存储和检索。3)医疗中,数据库优化技术如索引和分区提高数据查询性能。4)AI中,数据分片和分布式训练加速模型训练。通过选择适当的工具和技术,并权衡存储与处理速度之间的trade-off,可以显著提升系统性能和可扩展性。


熱AI工具

Undresser.AI Undress
人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover
用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool
免費脫衣圖片

Clothoff.io
AI脫衣器

Video Face Swap
使用我們完全免費的人工智慧換臉工具,輕鬆在任何影片中換臉!

熱門文章

熱工具

Atom編輯器mac版下載
最受歡迎的的開源編輯器

VSCode Windows 64位元 下載
微軟推出的免費、功能強大的一款IDE編輯器

PhpStorm Mac 版本
最新(2018.2.1 )專業的PHP整合開發工具

MantisBT
Mantis是一個易於部署的基於Web的缺陷追蹤工具,用於幫助產品缺陷追蹤。它需要PHP、MySQL和一個Web伺服器。請查看我們的演示和託管服務。

WebStorm Mac版
好用的JavaScript開發工具