
requests和urllib.request是Python中两个常用的HTTP客户端库,它们都可以用来发送HTTP请求并处理响应。但是,它们之间也有一些重要的区别。
首先,requests是一个第三方库,而urllib.request是Python标准库的一部分。因此,使用requests需要先安装该库,而urllib.request则已经包含在Python中。当然,随着Python版本的不同,urllib.request的功能也会有所变化。
其次,在使用上,requests相对于urllib.request更加简单易用。requests提供了一系列的高级API,使得常见的HTTP请求操作变得十分容易。例如,发送一个GET请求只需要一行代码:response = requests.get(url)
。同时,requests还支持自动解析JSON格式的响应、文件上传、会话管理等高级功能,让开发者能够更快速地完成复杂的HTTP请求操作。而urllib.request相对于requests就显得笨拙一些,需要较多的代码来实现相同的功能。
另外,requests提供了更加灵活的错误处理机制。当发生网络错误或服务器返回错误状态码时,requests会抛出相应的异常,如ConnectionError、Timeout等,方便开发者进行相应的处理。而在urllib.request中,需要通过捕获URLError异常来处理网络错误,并通过判断HTTP状态码来处理服务器返回的错误信息。
此外,requests的性能也比urllib.request更好。requests使用了基于urllib3的连接池技术,可以重用TCP连接,减少了请求响应的延迟和网络带宽的占用,并且对HTTPS的支持也更加完善。而urllib.request则需要每次发送请求都重新建立连接,相比之下性能较差。
最后,requests具有更广泛的社区支持和文档资料。由于requests易用性高、功能强大、性能优越,所以在Python开发者中拥有非常广泛的用户群体,因此相关的问题和解决方案也更容易找到。而urllib.request则相对来说受关注度较少,相关文档资料也比较匮乏。
综上所述,requests和urllib.request虽然都是Python中常用的HTTP客户端库,但是在使用上存在一些区别,开发者可以根据自己的需要灵活选择。如果只是简单地进行HTTP请求操作,或者需要与标准库紧密集成,那么urllib.request可以满足要求;如果需要高级功能、更好的性能和灵活的错误处理,或者需要更广泛的社区支持,那么建议选择requests。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中,常会遇到这样的困惑:某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%,但究竟是 “长期趋势自然增长”,还 ...
2025-10-09Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30