2025 年最适合网络抓取的 Python HTTP 客户端
我们先来了解一下什么是 HTTP 客户端，以及它们为什么对以下方面如此重要 网络抓取.然后，我们将深入探讨如何有效地使用它们。本文结束时，您将对如何开始使用 Python 构建 Web scraper 有一个清晰的概念。
什么是 Python HTTP 客户端？
Python HTTP 客户端是一种可以发送 HTTP 请求的工具，例如 GET 或 POST它可以通过网络服务器获取信息。简单来说，它可以帮助你从网页中获取原始 HTML。不过，这种原始 HTML 通常杂乱无章，难以阅读，因此通常需要与 Beautiful Soup 或 lxml 等解析库结合使用，使数据更易于理解。
需要注意的是，HTTP 客户端并不适用于所有网站。例如，如果您要从使用 JavaScript 加载内容的网站上抓取数据，就需要使用 Selenium 或 Puppeteer 这样的无头浏览器库。
在网络搜刮中，HTTP 客户端通常与 代理服务器.更改您的 IP 地址和位置至关重要，因为许多网站都使用反僵尸措施来防止自动数据收集。使用代理服务器可以帮助您避开这些保护措施，并成功搜索到您需要的信息。
Python Requests为何如此受欢迎？
Requests 是经验丰富的网络清除者和初学者的首选。与其他 HTTP 客户端相比，它易于使用，需要的代码更少，因此脱颖而出。
使用 Requests 的好处之一是，你不必在 URL 中手动添加查询字符串。它基于 Python 的 urllib3 库构建，允许你在会话中提出请求。
如果目标网站有 API，Requests 可让您直接连接到该 API，从而更轻松地访问特定数据。Requests 的一个主要功能是内置 JSON 解码器，只需几行代码就能检索和解码 JSON 数据。
请求还能自动跟踪 HTTP 重定向，并根据响应头解码内容，这在处理压缩数据时很有帮助。它还包括 SSL 验证和连接超时。
Requests 功能强大，可处理各种任务，如管理 cookie、头文件和网络搜刮过程中的错误。不过，需要注意的是，Requests 的默认设置是同步的，这意味着它不能同时发送多个请求。
下面是一个使用 Requests 发送 GET 请求的简单示例：
import requests
def main():
url = 'https://example.com'
response = requests.get(url)
选择合适的 Python HTTP 客户端对于高效的网络搜刮至关重要。无论您是初学者还是处理复杂的高并发任务，不同的库都能提供独特的优势。让我们一起来探索顶级 Python HTTP 客户端，帮助您选择最适合自己网络搜刮需求的工具。
1. urllib3 - 用于管理多个请求的高效 HTTP 客户端
urllib3 库是另一个功能强大的 Python HTTP 客户端，以速度快和能同时处理多个请求而著称。虽然它可能不如 Requests 那样用户友好，但它提供的多项功能使其成为网络刮擦的热门选择。
urllib3 的主要优势之一是它的设计是线程安全的。这意味着您可以使用多线程等技术，将网页抓取任务分解为多个线程，从而同时抓取多个网页。这种处理并发请求的能力使 urllib3 快速高效。
urllib3 的另一个优势是连接池。该库允许你通过调用 Get() 函数重用现有连接，而不是为每个请求打开一个新连接。与 Requests 相比，该功能提高了性能并减少了所需的计算资源。您可以通过单个连接处理多个请求，从而加快处理速度。
然而 连接池 有一个缺点--它不支持 cookie，所以你需要手动将它们作为头值传递。
此外，urllib3 还支持 SSL/TLS 加密，并可指定连接超时和设置重试。该库还能自动处理重定向和重试。
下面是一个使用 urllib3 发送 GET 请求的简单示例：
import urllib3
http = urllib3.PoolManager()
url = 'https://www.example.com'
response = http.request(GET, url)
2.HTTPX - 支持 HTTP/2 的异步 HTTP 客户端
HTTPX 是一款多功能 HTTP 客户端，非常适合各种网络搜刮任务。默认情况下，它支持同步 API 调用，但也允许异步网络搜刮，这是提高性能的首选。异步请求能让你像管理 WebSockets 一样管理连接，并更高效地处理任务。
HTTPX 的一个突出特点是支持 HTTP/2。与 HTTP/1 相比，该版本的协议有助于降低被拦截的几率。 有了 HTTP/2，单个 TCP 连接可以同时加载多个资源，从而使网站更难跟踪你的浏览活动。这是我们讨论过的所有库中独一无二的功能。
HTTPX 的另一个优势是其内置的流式响应支持，这在下载大型数据集时非常有用，无需一次性将所有数据加载到内存中。
HTTPX 还能自动解码 JSON 响应，从而更轻松地处理请求返回的数据。
在性能方面、 HTTPX 比 Requests 更快 但比 Aiohttp 库慢。不过，它不会自动跟踪重定向。
下面是一个使用 HTTPX 发送 GET 请求的示例：
import httpx
import asyncio
async def main():
url = 'https://example.com'
async with httpx.AsyncClient() as client:
response = await client.get(url)
asyncio.run(main())
3. aiohttp - 功能强大的异步网络抓取库
aiohttp 是异步网络扫描的绝佳选择，尤其是当你需要同时处理大量请求时。
aiohttp 基于 asyncio 库构建，支持异步 I/O 操作，可同时管理多个请求，而不会阻塞主程序。这意味着，在等待响应的同时，您的刮擦程序可以继续执行其他任务。
与 Requests 类似，aiohttp 支持标准 HTTP 方法，可以处理不同类型的请求和响应。
除了网络搜刮，aiohttp 还可用于开发可处理大量异步连接的网络应用程序和应用程序接口。如果您想创建自定义 API 或在需要高并发性的环境中管理 HTTP 请求，这一点尤其有用。
此外，aiohttp 还提供 会话管理这样，您就可以跨请求保持状态。您可以管理 cookie、存储会话数据、处理身份验证，甚至使用插件或中间件自定义请求头。
下面是一个使用 aiohttp 进行异步请求的示例：
import aiohttp
import asyncio
async def main():
async with aiohttp.ClientSession() as session:
async with session.get("https://example.com") as response:
print(await response.text())
asyncio.run(main())
4. httplib2 - 用于缓存 HTTP 响应的理想工具
虽然 httplib2 可能不如 Requests 库那么出名，但它提供了一些有价值的功能，使其成为网络刮擦的可靠选择。它的主要优势之一是内置缓存，可以存储 HTTP 响应，避免发出不必要的请求。如果你想避免目标网站服务器超载，或避免因连接过多而导致 IP 堵塞，这一点尤其有用。
httplib2 还能自动跟踪和处理 GET 请求中的 3XX 重定向，使浏览不同网页变得更容易。httplib2 的另一个优势是它内置了对处理 cookies 的支持，这对于在网络搜刮过程中维护会话数据至关重要。
虽然 httplib2 默认是同步的，但它支持 keep-alive 头信息，使你可以通过同一连接发送多个请求。此外，httplib2 还能根据响应头自动处理数据压缩，避免下载未压缩数据时造成的速度减慢，从而帮助提高刮擦速度。
下面是一个使用 httplib2 发送 GET 请求的示例：
import httplib2
http = httplib2.Http()
url = 'https://example.com'
response, content = http.request(url、 GET)
5.GRequests - 请求库的异步扩展
GRequests 是流行的 Requests 库的扩展，旨在处理异步请求。它是一个用户友好型工具，可与 Requests 配合使用。
GRequests 基于 Python 的异步库（如 Gevent），允许同时发送多个 HTTP 请求。这使它成为加速网络搜索任务的最佳选择。
GRequests 的主要优势之一是可以轻松集成到已经使用 Requests 库的现有项目中。最重要的是，您无需重写整个代码即可开始使用它。
如果您已经熟练掌握了 Requests，那么切换到 GRequests 也很简单。它使用 相似的语法和方法因此很容易调整。不过，值得注意的是，GRequests 并不像其他一些库那样流行或得到积极维护。
下面是一个使用 GRequests 发送 GET 请求的示例：
import grequests
urls = ['https://example.com', 'https://example.org']
requests = (grequests.get(url) for url in urls)
responses = grequests.map(requests)
结论
在为网络搜刮选择最佳 Python HTTP 客户端时，重要的是要让工具与你的特定需求相匹配。如果你是网络搜刮新手或需要简单直接的工具，我建议你从 Requests 开始，因为它简单有效。对于需要同时处理大量请求的项目，aiohttp 或 HTTPX 是更好的选择，因为它们可以同时管理多个连接。如果需要连接池或缓存，urllib3 是一个不错的选择。如果您已经在使用 Requests，但希望添加异步功能，GRequests 可以帮助您轻松扩展。
有任何问题或客户建议吗？请在评论中告诉我，感谢您的阅读 🙂
