Dies ist ein Überblick über die besten Python HTTP Clients, ihre Funktionen und die besten Anwendungsfälle für Web-Scraping im Jahr 2025:
Requests ist der am weitesten verbreitete Python HTTP Client und kann beeindruckende 30 Millionen wöchentliche Downloads vorweisen.
Hier ist ein Beispiel dafür, wie Sie HTTP-Anfragen und -Antworten mit Requests verarbeiten können, unter Verwendung von httpbin.org, das Beispielantworten zum Testen verschiedener HTTP-Methoden bereitstellt:
import requests
print("Testing `requests` library...")
resp = requests.get('https://httpbin.org/get', params={"foo": "bar"})
if resp.status_code == 200: # success
print(f"Response Text: {resp.text} (HTTP-{resp.status_code})")
else: # error
print(f"Error: HTTP-{resp.status_code}")Mit der Methode requests.get(...) können Sie URL-Parameter ganz einfach über das Argument params übergeben, ohne Query Strings manuell hinzufügen zu müssen.
Requests übernimmt automatisch die Kodierung von Query Strings, die Verarbeitung von JSON-Daten und HTTP-Weiterleitungen. Außerdem bietet es integrierte SSL-Unterstützung. Unter der Haube nutzt es urllib3 für HTTP-Operationen auf niedriger Ebene, während es eine intuitivere Schnittstelle bereitstellt.
Sitzungsverwaltung ist eine weitere leistungsstarke Funktion, mit der Sie Cookies, Header und Authentifizierung über mehrere Anfragen hinweg beibehalten können – essenziell für den Zugriff auf geschützte Inhalte beim Web-Scraping.
Um große Antworten effizient zu verarbeiten, bietet Requests Streaming-Funktionen:
import requests
print("Testing `requests` library with streaming...")
resp = requests.get('https://httpbin.org/stream/10', stream=True)
for chunk in resp.iter_content(chunk_size=1024):
print(chunk.decode('utf-8'))Requests hat einige Einschränkungen: Es bietet keine native asynchrone Unterstützung und keinen HTTP/2-Support; laut dieser Diskussion sind keine Pläne vorgesehen, Letzteres hinzuzufügen. Obwohl kein integriertes Caching enthalten ist, können Sie Erweiterungen wie requests-cache verwenden.
Hinweis: HTTP/2 verbessert HTTP/1.1 durch Funktionen wie Multiplexing, wodurch mehrere Anfragen über eine einzige TCP-Verbindung möglich sind, was zu schnelleren Seitenladezeiten führt.
Requests bleibt aufgrund seiner unkomplizierten Syntax, des automatischen Connection Pooling, der JSON-Verarbeitung und der umfassenden Dokumentation beliebt.
urllib3 dient als robuste Grundlage für HTTP-Anfragen, treibt viele andere HTTP Clients an und bietet gleichzeitig direkten Zugriff auf HTTP-Funktionalität auf niedriger Ebene.
Hier ist ein einfaches Beispiel mit urllib3:
import urllib3
print("Testing `urllib3` library...")
http = urllib3.PoolManager() # PoolManager for connection pooling
resp = http.request('GET', 'https://httpbin.org/get', fields={"foo": "bar"})
if resp.status == 200: # success
print(f"Response: {resp.data.decode('utf-8')} (HTTP-{resp.status})")
else: # error
print(f"Error: HTTP-{resp.status}")Der urllib3.PoolManager() erstellt wiederverwendbare Connection Pools, die die Performance verbessern, indem sie den Overhead für den Aufbau neuer Verbindungen bei jeder Anfrage eliminieren.
urllib3 eignet sich hervorragend für den Umgang mit Streaming-Antworten und ist damit ideal, um große Datensätze zu verarbeiten, ohne den Speicher zu überlasten. Es unterstützt außerdem automatische Weiterleitungen und SSL-Verbindungen.
Allerdings fehlen urllib3 integrierte asynchrone Fähigkeiten, Caching, Sitzungsverwaltung und HTTP/2-Support.
Obwohl die Connection-Pooling-Implementierung von urllib3 komplexer ist als bei Requests, bleibt die Syntax für Skripting übersichtlich und es gibt eine gut gepflegte Dokumentation.
Erwägen Sie urllib3 für grundlegende Web-Scraping-Aufgaben, bei denen Sie Leistung ohne Sitzungsverwaltung benötigen.
Uplink bietet einen besonderen Ansatz für HTTP-Anfragen über klassenbasierte Schnittstellen, was insbesondere für API-orientiertes Web-Scraping nützlich ist.
So können Sie Uplink verwenden, um mit einer API zu interagieren:
import uplink
@uplink.json
class JSONPlaceholderAPI(uplink.Consumer):
@uplink.get("/posts/{post_id}")
def get_post(self, post_id):
pass
def demo_uplink():
print("Testing `uplink` library...")
api = JSONPlaceholderAPI(base_url="https://jsonplaceholder.typicode.com")
resp = api.get_post(post_id=1)
if resp.status_code == 200: # success
print(f"Response: {resp.json()} (HTTP-{resp.status_code})")
else: # error
print(f"Error:HTTP-{resp.status_code}")Dieses Beispiel definiert eine Klasse JSONPlaceholderAPI, die von uplink.Consumer erbt. Der Decorator @uplink.get erstellt eine HTTP GET-Anfrage mit einem dynamischen Parameter post_id im Pfad des Endpunkts.
Uplink verarbeitet SSL-Verbindungen und automatische Weiterleitungen. Es unterstützt außerdem das besondere Feature Bring Your Own HTTP Library.
Der Library fehlen integrierte Unterstützung für Streaming-Antworten, asynchrone Anfragen, Caching (obwohl requests-cache genutzt werden kann) sowie HTTP/2.
Obwohl Uplink eine gute Dokumentation bietet, wird es nicht aktiv gepflegt (letztes Release war 0.9.7 im März 2022). Sein klassenbasierter Ansatz spricht objektorientierte Entwickler an, kann sich jedoch für diejenigen weniger intuitiv anfühlen, die den Skripting-Stil von Python bevorzugen.
Wählen Sie Uplink, wenn Ihr Scraping sich primär auf REST API-Endpunkte statt auf HTML-Seiten konzentriert.
GRequests erweitert die beliebte Requests-Bibliothek um asynchrone Fähigkeiten und ermöglicht das gleichzeitige Abrufen von Daten aus mehreren Quellen.
Hier ist ein Beispiel, das GRequests in Aktion zeigt:
import grequests
print("Testing `grequests` library...")
# Fetching data from multiple URLs
urls = [
'https://www.python.org/',
'http://httpbin.org/get',
'http://httpbin.org/ip',
]
responses = grequests.map((grequests.get(url) for url in urls))
for resp in responses:
print(f"Response for: {resp.url} ==> HTTP-{resp.status_code}")Dieser Code sendet drei gleichzeitig ausgeführte GET-Anfragen mit grequests.map(...) und sammelt die Antworten. GRequests nutzt gevent, um asynchrone Operationen zu handhaben, ohne dass komplexes Concurrency-Management erforderlich ist.
GRequests unterstützt automatische Weiterleitungen, SSL-Verbindungen und Streaming-Antworten. Es bietet keinen integrierten HTTP/2-Support und kein Caching (kann jedoch requests-cache verwenden).
Die Library vereinfacht asynchrone Anfragen mit einer intuitiven API, ähnlich wie Requests, und eliminiert die Notwendigkeit komplexer async/await-Muster. Allerdings ist die Dokumentation minimal, aufgrund der kleinen Codebasis (213 Zeilen in Version 0.7.0) und begrenzter Entwicklungsaktivität.
Ziehen Sie GRequests in Betracht, wenn Sie Daten aus mehreren Quellen gleichzeitig mit minimaler Komplexität sammeln müssen.
HTTPX stellt eine moderne Weiterentwicklung von Python HTTP Clients dar, die als Requests-Ersatz mit zusätzlicher asynchroner Unterstützung und verbesserter Performance entwickelt wurde.
Hier ist ein Beispiel für die asynchronen Fähigkeiten von HTTPX:
import httpx
import asyncio
async def fetch_posts():
async with httpx.AsyncClient() as client:
response = await client.get('https://jsonplaceholder.typicode.com/posts')
return response.json()
async def httpx_demo():
print("Testing `httpx` library...")
posts = await fetch_posts()
for idx, post in enumerate(posts):
print(f"Post #{idx+1}: {post['title']}")
# async entry point to execute the code
asyncio.run(httpx_demo())Dieser Code definiert eine asynchrone Funktion fetch_posts(), die Daten von einer API mit httpx.AsyncClient() abruft. Die Funktion httpx_demo() wartet auf die Ergebnisse und verarbeitet sie.
HTTPX sticht mit seinem integrierten HTTP/2-Support hervor, der ein schnelleres Laden mehrerer Ressourcen über eine einzige Verbindung ermöglicht und Browser-Fingerabdruck-Techniken beim Web-Scraping erschweren kann.
So verwenden Sie HTTP/2 mit HTTPX:
import httpx
client = httpx.Client(http2=True)
response = client.get("https://http2.github.io/")
print(response)Beachten Sie, dass HTTP/2-Unterstützung eine zusätzliche Installation erfordert:
pip install httpx[http2]HTTPX bietet außerdem hervorragende Streaming-Unterstützung, um große Antworten effizient zu verarbeiten:
with httpx.stream("GET", "https://httpbin.org/stream/10") as resp:
for text in resp.iter_text():
print(text)Obwohl HTTPX kein integriertes Caching enthält, können Sie Hishel integrieren.
Im Gegensatz zu Requests folgt HTTPX Weiterleitungen standardmäßig nicht, kann aber entsprechend konfiguriert werden:
import httpx
# test http --> https redirect
response = httpx.get('http://github.com/', follow_redirects=True)Trotz der zusätzlichen Komplexität durch asynchrone Features bietet HTTPX einfache Methoden sowohl für synchrone als auch für asynchrone Anfragen. Seine Beliebtheit wächst weiter, gestützt durch eine umfassende Dokumentation und eine aktive Community.
HTTPX ist ideal für Projekte, die einen funktionsreichen HTTP Client mit asynchronen Fähigkeiten benötigen.
aiohttp konzentriert sich ausschließlich auf asynchrone Programmierung und überzeugt in High-Performance-Web-Scraping-Szenarien, die gleichzeitige, nicht-blockierende Anfragen erfordern.
So verwenden Sie aiohttp für gleichzeitiges Scraping:
import asyncio
import aiohttp
async def fetch_data(url):
async with aiohttp.ClientSession() as session:
async with session.get(url) as response:
return await response.text()
async def demo_aiohttp():
print("Testing `aiohttp` library...")
urls = [
'https://www.python.org/',
'http://httpbin.org/get',
'http://httpbin.org/ip',
]
tasks = [fetch_data(url) for url in urls]
responses = await asyncio.gather(*tasks)
for resp_text in responses:
print(f"Response: {resp_text}")
# async entry point to execute the code
asyncio.run(demo_aiohttp())Dieser Code erstellt eine asynchrone Funktion fetch_data(), die eine Sitzung aufbaut und eine GET-Anfrage sendet. Die Funktion demo_aiohttp() erstellt Tasks für mehrere URLs und führt sie gleichzeitig mit asyncio.gather() aus.
aiohttp verarbeitet HTTP-Weiterleitungen automatisch und unterstützt Streaming-Antworten für ein effizientes Speichermanagement bei der Verarbeitung großer Dateien. Es bietet außerdem eine breite Palette an Third-Party-Middleware und Erweiterungen.
Zusätzlich kann aiohttp als Development Server fungieren, auch wenn sich dieser Artikel auf die Client-Fähigkeiten konzentriert.
Der Library fehlen HTTP/2-Support und integriertes Caching, wobei Sie Caching mit Libraries wie aiohttp-client-cache hinzufügen können.
Die asynchrone Natur von aiohttp macht es komplexer als einfachere Clients wie Requests und erfordert ein solides Verständnis asynchroner Programmierung. Dennoch ist es mit 14,7K GitHub Stars und zahlreichen Third-Party-Erweiterungen sehr beliebt. Außerdem bietet es eine umfassende Dokumentation.
Wählen Sie aiohttp für Echtzeit-Daten-Scraping-Aufgaben wie das Überwachen von Aktienkursen oder das Tracking von Live-Events.
Sehen Sie sich die folgende Tabelle für einen schnellen Überblick über die besten Python HTTP Clients an:
| Requests | urllib3 | Uplink | GRequests | HTTPX | aiohttp | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Ease of Use | Einfach | Einfach bis moderat | Moderat | Einfach | Moderat | Moderat |
| Automatic Redirects | Ja | Ja | Ja | Ja | Muss aktiviert werden | Ja |
| SSL Support | Ja | Ja | Ja | Ja | Ja | Ja |
| Asynchronous Capability | Nein | Nein | Nein | Ja | Ja | Ja |
| Streaming Responses | Ja | Ja | Nein | Ja | Ja | Ja |
| HTTP/2 Support | Nein | Nein | Nein | Nein | Ja | Nein |
| Caching Support | Über: requests-cache |
Nein | Über:requests-cache |
Über:requests-cache |
Über: Hishel |
Über: aiohttp-client-cache |
Jeder HTTP Client in dieser Übersicht bietet einzigartige Vorteile. Requests, Uplink und GRequests bieten Einfachheit, wobei Requests die höchste Popularität beibehält. Gleichzeitig gewinnen aiohttp und HTTPX aufgrund ihrer asynchronen Fähigkeiten weiter an Bedeutung. Ihre spezifischen Anforderungen bestimmen, welche Option am besten zu Ihrem Projekt passt.
Effektives Web-Scraping umfasst mehr als nur die Auswahl eines HTTP Clients – Sie benötigen Strategien zum Umgehen von Anti-Bot-Maßnahmen und zur Verwaltung von Proxies. Bright Data vereinfacht Web-Scraping mit Tools wie der Web Scraper IDE, die vorgefertigte JavaScript-Funktionen und Vorlagen bietet, sowie dem Web Unlocker, der CAPTCHAs und Anti-Bot-Maßnahmen umgeht.
Starten Sie noch heute Ihre kostenlose Testversion und erleben Sie alles, was Bright Data zu bieten hat.