Rumah pembangunan bahagian belakang Tutorial Python Perpustakaan Permintaan HTTP Python mana yang Terbaik untuk Anda: urllib, urllib2, urllib3, atau Permintaan?

Perpustakaan Permintaan HTTP Python mana yang Terbaik untuk Anda: urllib, urllib2, urllib3, atau Permintaan?

Nov 27, 2024 am 08:10 AM

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

Memahami Nuansa urllib, urllib2, urllib3 dan Permintaan

Dalam semesta Python, pengendalian permintaan HTTP melibatkan pilihan antara beberapa utiliti modul yang berkongsi fungsi yang serupa: urllib, urllib2, urllib3 dan permintaan. Walau bagaimanapun, setiap modul ini mempunyai ciri tersendiri dan senario penggunaannya.

urllib: Modul pengendalian permintaan HTTP asal, urllib, menyediakan antara muka peringkat rendah untuk menghantar permintaan HTTP dan mendapatkan semula maklum balas. Ia menawarkan kaedah asas untuk mengendalikan permintaan GET dan POST, tetapi ia tidak mempunyai sokongan untuk ciri seperti kuki, pengesahan dan muat naik fail berbilang bahagian.

urllib2: Sebagai lanjutan urllib, urllib2 menawarkan antara muka yang lebih mesra pengguna untuk bekerja dengan permintaan HTTP. Ia menggabungkan fungsi yang biasa digunakan daripada modul urllib, memudahkan proses pengendalian kuki, ubah hala HTTP dan pengesahan.

urllib3: Direka sebagai alternatif yang lebih moden kepada urllib2, urllib3 menyediakan pengurus pengumpulan sambungan HTTP yang mantap. Ia menyelaraskan pengendalian ralat dan menawarkan sokongan yang dipertingkatkan untuk data borang berbilang bahagian, pengesahan TLS/SSL dan ciri HTTP lanjutan seperti caching dan tamat masa sambungan.

Permintaan: Tidak seperti pendahulunya, Permintaan adalah lebih tinggi modul peringkat yang menyediakan antara muka yang lengkap dan mesra pengguna untuk mengurus permintaan HTTP. Ia menawarkan API dipermudahkan yang mengendalikan banyak senario biasa, termasuk mengendalikan permintaan GET dan POST, menangani pengesahan, mengurus kuki dan memuat naik fail.

Mengapa Perlukan Modul Berbeza?

Keupayaan yang pelbagai dan falsafah reka bentuk modul ini berpunca daripada evolusi permintaan HTTP yang berterusan pengendalian dalam Python. urllib, mewakili pendekatan awal, menyediakan rangka kerja asas. urllib2 mengembangkannya, memperkenalkan kemudahan penggunaan pada kos prestasi yang lebih perlahan. urllib3 menangani isu prestasi sambil menambah ciri tambahan, tetapi ia kekal sebagai modul peringkat rendah.

Permintaan: Pilihan Unggul untuk Kebanyakan

Sementara semua modul ini berfungsi tujuan, Permintaan telah muncul sebagai pilihan pilihan untuk kebanyakan pembangun Python. APInya yang ringkas, RESTful, sokongan untuk ciri lanjutan di luar kotak, dan dokumentasi yang komprehensif menjadikannya pilihan yang paling mudah dan berkuasa untuk mengendalikan permintaan HTTP dalam Python.

Atas ialah kandungan terperinci Perpustakaan Permintaan HTTP Python mana yang Terbaik untuk Anda: urllib, urllib2, urllib3, atau Permintaan?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

<🎜>: Bubble Gum Simulator Infinity - Cara Mendapatkan dan Menggunakan Kekunci Diraja
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Nordhold: Sistem Fusion, dijelaskan
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Mandragora: Whispers of the Witch Tree - Cara Membuka Kunci Cangkuk Bergelut
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Tutorial Java
1671
14
Tutorial PHP
1276
29
Tutorial C#
1256
24
Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Apr 19, 2025 am 12:20 AM

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Python dan Masa: Memanfaatkan masa belajar anda Python dan Masa: Memanfaatkan masa belajar anda Apr 14, 2025 am 12:02 AM

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python vs C: Meneroka Prestasi dan Kecekapan Python vs C: Meneroka Prestasi dan Kecekapan Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi? Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi? Apr 18, 2025 am 12:22 AM

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python vs C: Memahami perbezaan utama Python vs C: Memahami perbezaan utama Apr 21, 2025 am 12:18 AM

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Yang merupakan sebahagian daripada Perpustakaan Standard Python: Senarai atau Array? Yang merupakan sebahagian daripada Perpustakaan Standard Python: Senarai atau Array? Apr 27, 2025 am 12:03 AM

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Apr 16, 2025 am 12:14 AM

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Python untuk pengkomputeran saintifik: rupa terperinci Python untuk pengkomputeran saintifik: rupa terperinci Apr 19, 2025 am 12:15 AM

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

See all articles