


Welche Python-HTTP-Anforderungsbibliothek ist die beste: urllib, urllib2, urllib3 oder 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!

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Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

Sie können grundlegende Programmierkonzepte und Fähigkeiten von Python innerhalb von 2 Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master Control Flow (bedingte Anweisungen und Schleifen), 3.. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen, 4. Beginnen Sie schnell mit der Python -Programmierung durch einfache Beispiele und Code -Snippets.

Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.

Sie können die Grundlagen von Python innerhalb von zwei Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master -Steuerungsstrukturen wie wenn Aussagen und Schleifen, 3. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen. Diese werden Ihnen helfen, einfache Python -Programme zu schreiben.

Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.
