
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。
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。
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。
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) | 需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 |
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。
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。
需求:向https://httpbin.org/get
发送 GET 请求,携带参数name=python
、version=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)
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)
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,requests
用text
(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”。
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。
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"))
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)
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:
用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)
会话管理:urllib
需手动构建CookieJar
和opener
,requests
用Session
自动管理;
文件上传:urllib
需手动构建请求体(易出错),requests
用files
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。
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;
用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
错误分类:urllib
分HTTPError
和URLError
,requests
细分更细(如ConnectionError
、Timeout
)但支持统一捕获;
状态码判断:urllib
需调用getcode()
,requests
用status_code
更直观,且raise_for_status()
简化错误抛出。
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 | 用response.getheader("Header-Name") ,需注意大小写(如"Content-type" vs "Content-Type" ) |
用response.headers["header-name"] ,不区分大小写(如response.headers["content-type"] ) |
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。
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requests
的Session
对象更易与线程池结合。
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)。
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:
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:requests
API 简洁统一,代码可读性高,便于团队成员理解与维护。
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。
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() |
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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