


Quelle bibliothèque de requêtes HTTP Python est la meilleure : urllib, urllib2, urllib3 ou Requests ?
Comparaison des modules de requêtes HTTP en Python : urllib, urllib2, urllib3 et Requests
En Python, il existe plusieurs modules disponibles pour effectuer des requêtes HTTP : urllib, urllib2 , urllib3 et requêtes. Bien qu'ils servent tous à interagir avec les serveurs Web, ils diffèrent par leurs fonctionnalités, leur facilité d'utilisation et leurs performances.
urllib et urllib2
urllib et urllib2 sont les plus anciens modules de requête HTTP de Python. urllib fournit une interface de bas niveau pour créer des requêtes, tandis que urllib2 ajoute la prise en charge de concepts de niveau supérieur tels que les cookies et l'authentification. Cependant, urllib et urllib2 peuvent être difficiles à utiliser en raison de leur syntaxe complexe et du manque d'API conviviales.
urllib3
urllib3 est une bibliothèque de requêtes HTTP plus moderne et plus efficace qui vise à simplifier le développement de clients HTTP. Il fournit une API de niveau supérieur à celle de urllib et urllib2, ce qui facilite l'envoi de requêtes et la gestion des réponses. Urllib3 offre également la prise en charge de fonctionnalités avancées telles que le regroupement de connexions, la gestion des délais d'attente et la décompression automatique.
Requests
Requests est la bibliothèque de requêtes HTTP la plus populaire et la plus recommandée en Python. Il propose une API simple et intuitive, à la fois puissante et conviviale. Les requêtes éliminent la complexité de l'envoi et de la réception de requêtes HTTP, permettant aux développeurs de se concentrer sur leur logique métier plutôt que de gérer les subtilités du protocole HTTP.
Avec son ensemble complet de fonctionnalités, sa facilité d'utilisation et ses excellentes performances , request est devenue la bibliothèque de requêtes HTTP incontournable pour les développeurs Python. Il prend en charge un large éventail de méthodes HTTP, inclut une fonctionnalité de décodage JSON prête à l'emploi et fournit une prise en charge intégrée de nombreuses fonctionnalités utiles telles que la gestion de session, la vérification SSL et l'analyse automatique des en-têtes.
En plus des fonctionnalités mentionnées ci-dessus, les requêtes offrent :
- Prise en charge d'Unicode pour les corps de réponse
- Encodage multipart/form-data support
- Persistance du cookie jar
- Support proxy
Bien que urllib, urllib2 et urllib3 puissent toujours être utilisés pour les requêtes HTTP, les requêtes sont généralement considérées comme l'option préférée en raison à sa convivialité, ses fonctionnalités et ses performances supérieures. Il est bien entretenu et largement adopté par la communauté Python, ce qui en fait un choix fiable et largement pris en charge pour le développement de requêtes HTTP.
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Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Python et C ont chacun leurs propres avantages, et le choix doit être basé sur les exigences du projet. 1) Python convient au développement rapide et au traitement des données en raison de sa syntaxe concise et de son typage dynamique. 2) C convient à des performances élevées et à une programmation système en raison de son typage statique et de sa gestion de la mémoire manuelle.

PythonlistSaReparmentofthestandardLibrary, tandis que les coloccules de colocède, tandis que les colocculations pour la base de la Parlementaire, des coloments de forage polyvalent, tandis que la fonctionnalité de la fonctionnalité nettement adressée.

Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

Les applications de Python en informatique scientifique comprennent l'analyse des données, l'apprentissage automatique, la simulation numérique et la visualisation. 1.Numpy fournit des tableaux multidimensionnels et des fonctions mathématiques efficaces. 2. Scipy étend la fonctionnalité Numpy et fournit des outils d'optimisation et d'algèbre linéaire. 3. Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données. 4.Matplotlib est utilisé pour générer divers graphiques et résultats visuels.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones
