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【CDA干货】Python HTTP 请求工具对比:urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南
2025-09-12
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Python HTTP 请求工具对比:urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南

在 Python 处理 HTTP 请求(如接口调用、数据爬取、API 交互)的场景中,urllib.request(Python 标准库)与requests(第三方库)是最常用的两大工具。前者依托 “原生标准库” 优势无需额外安装,后者以 “简洁 API、丰富功能” 成为开发者首选。但两者在使用体验、功能覆盖、异常处理等方面存在显著差异,选择不当可能导致代码冗余或效率低下。本文将从实战角度拆解两者的核心差异,提供清晰的选择依据与实操建议。

一、基础定位:标准库与第三方库的本质区别

要理解两者的差异,首先需明确其 “出身” 带来的底层定位差异 —— 这是后续所有功能与用法区别的根源。

1. urllib.request:Python 原生的 “基础工具”

  • 归属:属于 Python 标准库(自 Python 3 起整合为urllib模块下的子模块),无需额外安装,随 Python 环境自带;

  • 设计目标:提供 “最小化、底层” 的 HTTP 请求能力,覆盖 GET/POST 等基础操作,满足简单场景需求,不依赖任何第三方依赖;

  • 核心特点:功能精简、稳定性强(随 Python 版本同步更新),但 API 设计偏 “底层”,需手动处理编码、Cookie、会话等细节。

2. requests:社区驱动的 “高效工具”

  • 归属:由 Python 社区开发的第三方库(由 Kenneth Reitz 发起),需通过pip install requests安装;

  • 设计目标:以 “人类可读” 为核心,简化 HTTP 请求流程,封装常用功能(如会话保持、文件上传、身份认证),降低开发成本;

  • 核心特点:API 简洁、功能丰富、文档完善,是 Python 生态中 “HTTP 请求” 的事实标准,但依赖第三方环境(需确保安装且版本兼容)。

基础对比表

维度 urllib.request requests
安装方式 无需安装(标准库) pip install requests
依赖环境 无第三方依赖 依赖urllib3(底层)、chardet(编码检测)等
设计理念 底层、最小化 高层、人性化
适用人群 需兼容原生环境、简单需求场景 追求开发效率、复杂功能场景

二、核心差异:从实操角度看用法与功能

两者的差异在实际编码中体现得最为明显,以下从 “API 简洁性”“功能完整性”“异常处理”“细节处理” 四个核心维度,结合代码示例对比分析。

1. API 设计:底层繁琐 vs 高层简洁(最直观差异)

urllib.request的 API 基于 “底层协议封装”,需手动处理请求构建、数据编码、响应解析等步骤;而requests通过 “函数式 API” 将复杂流程封装,一行代码即可完成基础请求。

场景 1:发送 GET 请求(带参数)

需求:向https://httpbin.org/get发送 GET 请求,携带参数name=pythonversion=3.10

  • urllib.request实现

    需手动构建 URL 参数(用urllib.parse.urlencode编码)、创建Request对象、打开请求、读取响应,步骤繁琐:

import urllib.request

import urllib.parse

# 1. 构建请求参数(需编码,否则中文/特殊字符报错)

params = {"name""python""version""3.10"}

encoded_params = urllib.parse.urlencode(params)  # 编码为"name=python&version=3.10"

url = f"https://httpbin.org/get?{encoded_params}"

# 2. 创建请求对象(可选设置请求头)

headers = {"User-Agent""Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)"}

request = urllib.request.Request(url, headers=headers)

# 3. 发送请求并获取响应(需异常捕获)

try:

   with urllib.request.urlopen(request) as response:

       # 4. 读取响应(需手动解码,默认返回bytes)

       response_data = response.read().decode("utf-8")

       print("响应内容:", response_data)

except urllib.error.HTTPError as e:

   print("HTTP错误:", e.code, e.reason)
  • requests实现

    直接调用requests.get(),参数通过params传入(自动编码),响应通过text属性直接获取解码后的字符串,代码量减少 50%:

import requests

# 1. 直接发送GET请求,参数自动编码

url = "https://httpbin.org/get"

params = {"name""python""version""3.10"}

headers = {"User-Agent""Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)"}

try:

   response = requests.get(url, params=params, headers=headers)

   # 2. 直接获取解码后的响应内容

   print("响应内容:", response.text)

except requests.exceptions.RequestException as e:

   print("请求错误:", e)

核心差异点:

  • 参数处理:urllib需手动用urlencode编码,requests通过params参数自动编码;

  • 响应读取:urllib返回bytes需手动解码,requeststext(自动识别编码)或json()(直接解析 JSON)简化操作;

  • 代码冗余:urllib需多步构建请求,requests一步完成,更符合 “开发者直觉”。

2. 功能完整性:基础覆盖 vs 全场景支持

urllib.request仅提供 HTTP 请求的 “基础功能”,复杂场景(如会话保持、文件上传、身份认证)需大量自定义代码;而requests原生支持这些功能,封装程度极高。

场景 2:会话保持(维持登录状态)

需求:模拟用户登录后访问个人中心(需保持 Cookie 会话)。

  • urllib.request实现

    需手动创建CookieJar对象,通过HTTPCookieProcessor处理 Cookie,步骤复杂:

import urllib.request

import urllib.parse

import http.cookiejar

# 1. 创建Cookie容器(保存登录后的Cookie)

cookie_jar = http.cookiejar.CookieJar()

# 2. 创建带Cookie处理的 opener

opener = urllib.request.build_opener(urllib.request.HTTPCookieProcessor(cookie_jar))

urllib.request.install_opener(opener)  # 全局生效

# 3. 发送登录请求(模拟POST提交表单)

login_url = "https://httpbin.org/post"

login_data = urllib.parse.urlencode({"username""test""password""123456"}).encode("utf-8")

login_request = urllib.request.Request(login_url, data=login_data, headers={"Content-Type""application/x-www-form-urlencoded"})

opener.open(login_request)  # 登录后,Cookie保存在cookie_jar中

# 4. 访问个人中心(自动携带Cookie)

profile_url = "https://httpbin.org/cookies"

with urllib.request.urlopen(profile_url) as response:

   print("个人中心响应:", response.read().decode("utf-8"))
  • requests实现

    requests.Session()创建会话对象,自动管理 Cookie,登录与访问只需调用会话方法:

import requests

# 1. 创建会话对象(自动保存Cookie)

session = requests.Session()

# 2. 发送登录请求(会话自动保存Cookie)

login_url = "https://httpbin.org/post"

login_data = {"username""test""password""123456"}

session.post(login_url, data=login_data, headers={"Content-Type""application/x-www-form-urlencoded"})

# 3. 访问个人中心(会话自动携带Cookie)

profile_url = "https://httpbin.org/cookies"

response = session.get(profile_url)

print("个人中心响应:", response.text)

场景 3:文件上传

需求:向服务器上传一张图片文件(test.jpg)。

  • urllib.request实现

    需手动构建multipart/form-data格式的请求体(复杂且易出错),需计算边界符、编码文件内容:

import urllib.request

import os

url = "https://httpbin.org/post"

filename = "test.jpg"

boundary = "----WebKitFormBoundary7MA4YWxkTrZu0gW"  # 自定义边界符

# 1. 读取文件内容

with open(filename, "rb") as f:

   file_data = f.read()

# 2. 构建请求体(multipart/form-data格式)

data = f"""--{boundary}r

Content-Disposition: form-data; name="
file"; filename="{filename}"r

Content-Type: image/jpegr

r

{file_data.decode("
latin-1")}r

--{boundary}--r"
""

data = data.encode("latin-1")  # 用latin-1编码避免二进制报错

# 3. 发送请求

headers = {"Content-Type": f"multipart/form-data; boundary={boundary}"}

request = urllib.request.Request(url, data=data, headers=headers)

with urllib.request.urlopen(request) as response:

   print("上传响应:", response.read().decode("utf-8"))
  • requests实现

    files参数直接传入文件对象,自动处理multipart/form-data格式,一行代码完成上传:

import requests

url = "https://httpbin.org/post"

# 1. 用files参数指定文件(自动处理格式)

files = {"file": ("test.jpg", open("test.jpg""rb"), "image/jpeg")}

response = requests.post(url, files=files)

print("上传响应:", response.text)

核心差异点:

  • 会话管理:urllib需手动构建CookieJaropenerrequestsSession自动管理;

  • 文件上传:urllib需手动构建请求体(易出错),requestsfiles参数一键完成;

  • 扩展功能:requests还原生支持 Basic Auth(auth=(user, pwd))、代理设置(proxies={"http": "xxx"})、超时控制(timeout=5),urllib需手动配置。

3. 异常处理:细分错误 vs 统一捕获

HTTP 请求可能遇到多种错误(如网络超时、404NotFound、500 服务器错误),两者的异常处理机制差异显著 ——urllib细分错误类型,requests提供统一捕获入口,且更易判断请求状态。

urllib.request的异常处理:

需捕获urllib.error.URLError(网络层面错误,如超时、域名不存在)和urllib.error.HTTPError(HTTP 状态码错误,如 404、500),且需手动判断响应状态码:

import urllib.request

import urllib.error

try:

   response = urllib.request.urlopen("https://httpbin.org/status/404", timeout=5)

   # 手动判断状态码(200为成功)

   if response.getcode() == 200:

       print("请求成功")

   else:

       print(f"请求失败,状态码:{response.getcode()}")

except urllib.error.HTTPError as e:

   print(f"HTTP错误:状态码{e.code},原因{e.reason}")

except urllib.error.URLError as e:

   print(f"网络错误:{e.reason}")  # 如"timed out"(超时)、"Name or service not known"(域名错误)

requests的异常处理:

  • 所有请求相关错误(超时、网络错误、HTTP 错误)都继承自requests.exceptions.RequestException,可统一捕获;

  • response.status_code直接获取状态码,或调用response.raise_for_status()自动抛出 HTTP 错误(4xx/5xx):

import requests

try:

   response = requests.get("https://httpbin.org/status/404", timeout=5)

   response.raise_for_status()  # 自动抛出4xx/5xx错误

   print("请求成功")

except requests.exceptions.HTTPError as e:

   print(f"HTTP错误:{e}")  # 如"404 Client Error: Not Found for url: ..."

except requests.exceptions.ConnectionError as e:

   print(f"连接错误:{e}")  # 如域名不存在、网络中断

except requests.exceptions.Timeout as e:

   print(f"超时错误:{e}")

except requests.exceptions.RequestException as e:

   print(f"其他请求错误:{e}")  # 统一捕获剩余错误

核心差异点:

  • 错误分类:urllibHTTPErrorURLErrorrequests细分更细(如ConnectionErrorTimeout)但支持统一捕获;

  • 状态码判断:urllib需调用getcode()requestsstatus_code更直观,且raise_for_status()简化错误抛出。

4. 细节处理:手动操作 vs 自动封装

在编码识别、JSON 解析、重定向处理等 “细节场景” 中,requests的自动封装大幅减少手动操作,而urllib需开发者自行处理。

细节场景 urllib.request处理方式 requests处理方式
编码识别 需手动获取响应头Content-Type中的编码,或用chardet库检测(需额外安装),默认utf-8解码易报错 自动检测编码(依赖chardet/charset-normalizer),response.text直接返回解码后字符串
JSON 解析 需先读取bytes→解码为字符串→用json库解析:json.loads(response.read().decode()) 直接调用response.json(),一步解析为 Python 字典 / 列表
重定向处理 默认跟随重定向(最多 5 次),禁用需手动设置redirect=False(Python 3.6+) 默认跟随重定向,通过allow_redirects=False禁用,且response.history可查看重定向历史
响应头获取 response.getheader("Header-Name"),需注意大小写(如"Content-type" vs "Content-Type" response.headers["header-name"],不区分大小写(如response.headers["content-type"]

三、性能与兼容性:差异微小,场景决定选择

在日常开发中,两者的性能差异(如请求速度、内存占用)并不显著,但在极端场景(如高并发、大量请求)或特殊环境(如无第三方库权限)中,兼容性与细节优化需重点考虑。

1. 性能对比:无显著差距,requests略优

  • 单请求速度:两者差异在毫秒级,requests因底层依赖urllib3(优化了连接池),在重复请求同一域名时,连接复用效率更高;

  • 内存占用urllib作为标准库,内存占用略低(约 5%-10%),但requests的内存管理更稳定,大量请求时不易泄漏;

  • 并发处理:两者均不直接支持高并发,需结合threading(多线程)或aiohttp(异步),但requestsSession对象更易与线程池结合。

2. 兼容性与环境限制

  • urllib.request优势

    适用于 “无第三方库安装权限” 的环境(如服务器默认 Python 环境、嵌入式设备),或需 “最小化依赖” 的场景(如编写轻量级脚本、系统工具),无需担心版本冲突;

  • requests优势

    适用于项目开发、数据爬取、API 服务等场景,需快速迭代且功能复杂,但其兼容性依赖 Python 版本(需 Python 3.7+,旧版本需指定低版本requests,如requests==2.25.1支持 Python 2.7)。

四、选择指南:根据场景决定工具

两者无 “绝对优劣”,需根据实际需求选择,以下是典型场景的选择建议:

1. 优先选requests的场景

  • 项目开发:如 Web 后端接口调用、数据爬取、自动化测试,需快速实现功能(如会话保持、文件上传),追求开发效率;

  • 复杂请求需求:需处理身份认证(Basic Auth、OAuth)、代理、超时控制、重定向历史等,requests的封装能减少大量代码;

  • 团队协作requestsAPI 简洁统一,代码可读性高,便于团队成员理解与维护。

2. 优先选urllib.request的场景

  • 轻量级脚本:如简单的接口测试、数据抓取(仅需 GET/POST),无需额外安装库,脚本可直接运行;

  • 无第三方库权限:如服务器、容器环境中无法执行pip install,只能使用标准库;

  • 底层定制需求:需深度定制 HTTP 请求细节(如自定义请求体格式、修改 TCP 参数),urllib的底层 API 更灵活。

3. 过渡方案:从urllib迁移到requests

若现有代码用urllib,需迁移到requests以简化开发,核心替换规则如下:

urllib.request操作 requests对应操作
urllib.parse.urlencode(params) requests.get(url, params=params)
urllib.request.Request(url, data=data) requests.post(url, data=data)
urlopen(request, timeout=5) requests.get(url, timeout=5)
response.read().decode("utf-8") response.text
json.loads(response.read().decode()) response.json()
CookieJar + HTTPCookieProcessor requests.Session()

五、总结:工具选择的核心是 “适配需求”

urllib.request作为 Python 标准库,是 “保底工具”—— 确保在任何环境下都能完成基础 HTTP 请求,但需付出更多代码成本;requests作为第三方库,是 “效率工具”—— 以简洁 API 和丰富功能降低开发难度,成为多数场景的首选。

  • 若你是初学者:建议从requests入手,其人性化设计能快速建立 HTTP 请求的认知,减少 “语法挫折”;

  • 若你是系统开发者:需兼顾环境兼容性与功能需求,简单场景用urllib,复杂场景优先引入requests

  • 若你是维护旧代码:若现有urllib代码稳定运行,无需强制迁移;若需扩展功能(如添加会话管理),可逐步替换为requests

最终,优秀的开发者不是 “执着于某一种工具”,而是能根据场景灵活选择 —— 让工具适配需求,而非让需求迁就工具。

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