--- title: "Die besten Python-HTTP-Clients für Web-Scraping" slug: best-python-http-clients date: 2024-06-23T11:35:21+00:00 modified: 2026-06-23T05:10:16+00:00 permalink: https://brightdata.de/blog/web-data-de/best-python-http-clients type: blog --- [ Blog ](https://brightdata.de/blog "Blog") / [Web Data](https://brightdata.de/blog/web-data-de) [Web Data](https://brightdata.de/blog/web-data-de) # Die besten Python-HTTP-Clients für Web-Scraping Entdecken Sie die besten Python-HTTP-Clients, ihre Funktionen und optimalen Anwendungsfälle für Web-Scraping im Jahr 2026. 9 min lesen [ ![Bright Data favicon](https://media.brightdata.de/2021/05/favicon_512.svg) ](https://brightdata.com/blog/authors/manish-hatwalne) [Manish Hatwalne ](https://brightdata.com/blog/authors/manish-hatwalne) ![Best Python HTTP Clients blog image](https://media.brightdata.de/2024/06/Best-Python-HTTP-Clients.svg) Ein Python-HTTP-Client ermöglicht es Ihrem Code, mit Webservern und APIs zu kommunizieren. Er sendet Anfragen wie GET und POST und gibt Ihnen die Antwort zurück. Für Web-Scraping macht der richtige Client Ihren Scraper schneller, einfacher und schwerer zu blockieren. Dieser Leitfaden vergleicht die besten Python-HTTP-Clients im Jahr 2026. Sie finden verifizierte Statistiken, ausführbaren Code und die Kompromisse für jeden. Am Ende wissen Sie, welche Bibliothek zu Ihrem Projekt passt. HTTP-Clients sind nur die halbe Miete eines Scrapers. Normalerweise kombiniert man sie mit [HTML-Parsing-Bibliotheken](/blog/web-data/best-html-parsers) wie Beautiful Soup. Eine vollständige Anleitung finden Sie in unserem Leitfaden zu [Web-Scraping mit Python](/blog/how-tos/web-scraping-with-python). ## TL;DR: Die besten Python-HTTP-Clients im Vergleich **Fazit:** Requests ist nach wie vor die einfachste Wahl für einfache Aufgaben. Für asynchrone Skalierung verwenden Sie aiohttp oder HTTPX. Um Anti-Bot-Systeme zu umgehen, verwenden Sie curl\_cffi. Die monatlichen Download-Zahlen stammen von [PyPI Stats](https://pypistats.org/). **Client****Am besten für****Sync / Async****HTTP/2****HTTP/3****Anti-Bot-Impersonation****Downloads / Monat****Requests**Einfache Skripte und APIsSyncNeinNeinNein1,5 Mrd.+**urllib3**Low-Level-KontrolleSyncVorschauNeinNein1,6 Mrd.+**HTTPX**Modernes Sync und AsyncBeidesJaNeinNein700 Mio.+**aiohttp**Hochgradig paralleles AsyncAsyncNeinNeinNein580 Mio.+**niquests**Drop-in-Requests-UpgradeBeidesJaJaNein2 Mio.+**curl\_cffi**Umgehung von Anti-Bot-AbwehrBeidesJaNeinJa29 Mio.+**pycurl**Maximale RohleistungSyncJaÜber libcurlNein4,7 Mio.+**urllib**Keine AbhängigkeitenSyncNeinNeinNeinEingebaut## Wie wir diese Clients bewertet haben Wir haben jede Bibliothek nach den Faktoren bewertet, die für Scraping wichtig sind: - **Funktionen**: Async, HTTP/2 und HTTP/3, Streaming und Sessions - **Benutzerfreundlichkeit**: wie schnell Sie funktionierenden Code erstellen können - **Leistung**: Geschwindigkeit und Parallelität unter Last - **Anti-Bot-Eignung**: wie gut er Erkennung und Blockierungen vermeidet - **Wartung**: Release-Aktivität, Dokumentation und Community-Größe ## **1. Requests** [Requests](https://github.com/psf/requests) ist der beliebteste Python-HTTP-Client. Er hat über 54.000 GitHub-Sterne und 1,5 Milliarden Downloads pro Monat. Seine einfache, pythonische API machte ihn jahrelang zur Standardwahl. Hier ist eine einfache GET-Anfrage mit Query-Parametern: ```none import requests resp = requests.get("https://httpbin.org/get", params={"foo": "bar"}) if resp.status_code == 200: print(resp.json()) else: print(f"Error: HTTP-{resp.status_code}") ``` Die Bibliothek verarbeitet Query-Strings, JSON-Dekodierung und Weiterleitungen automatisch. Sie unterstützt auch Sessions, sodass Sie Cookies und Header über Anfragen hinweg beibehalten können. Das hilft beim Scraping von Seiten, die einen eingeloggten Zustand erfordern. Requests hat echte Einschränkungen. Es ist synchron und kann daher keine Anfragen gleichzeitig ausführen. Es fehlt auch HTTP/2- und HTTP/3-Unterstützung, und das Projekt befindet sich im Feature-Freeze. Für neue asynchrone Projekte sollten Sie stattdessen HTTPX oder niquests in Betracht ziehen. **Verwenden Sie es, wenn:** Sie den einfachsten Weg für Skripte, APIs und kleine Scraper möchten. ## **2. urllib3** [urllib3](https://github.com/urllib3/urllib3) ist die Low-Level-Engine hinter Requests und vielen anderen Clients. Es ermöglicht Connection-Pooling, Wiederholungsversuche und SSL-Überprüfung. Es verzeichnet über 1,6 Milliarden Downloads pro Monat. ```none import urllib3 http = urllib3.PoolManager() resp = http.request("GET", "https://httpbin.org/get", fields={"foo": "bar"}) if resp.status == 200: print(resp.data.decode("utf-8")) else: print(f"Error: HTTP-{resp.status}") ``` Der `PoolManager` verwendet Verbindungen über Anfragen hinweg wieder, um die Leistung zu verbessern. urllib3 verarbeitet auch Wiederholungsversuche und Streaming gut. Version 2.x fügt HTTP/2-Vorschau-Unterstützung durch das Extra `urllib3[http2]` hinzu. Es hat keine Async-Unterstützung und keine eingebauten Sessions oder Cookies. Die API ist auch ausführlicher als bei Requests. Die meisten Entwickler verwenden es indirekt, über einen höherstufigen Client. **Verwenden Sie es, wenn:** Sie eine feinkörnige Low-Level-Kontrolle ohne Session-Verwaltung benötigen. ## **3. HTTPX** [HTTPX](https://www.python-httpx.org/) ist ein moderner Client mit synchronen und asynchronen APIs. Er hat über 15.000 GitHub-Sterne und 700 Millionen Downloads pro Monat. Er fühlt sich wie Requests an, fügt aber Async und HTTP/2 hinzu. Hier ist eine asynchrone GET-Anfrage: ```none import httpx import asyncio async def fetch_posts(): async with httpx.AsyncClient() as client: resp = await client.get("https://jsonplaceholder.typicode.com/posts") return resp.json() posts = asyncio.run(fetch_posts()) print(f"Fetched {len(posts)} posts") ``` HTTPX unterstützt HTTP/2, wenn Sie das optionale Extra installieren. Aktivieren Sie es, indem Sie dem Client ein Flag übergeben: ```none pip install httpx[http2] ``` ```none import httpx client = httpx.Client(http2=True) resp = client.get("https://www.example.com/") print(resp.http_version) ``` HTTPX verarbeitet auch Streaming und Timeouts sauber. Beachten Sie, dass es standardmäßig keine Weiterleitungen folgt. Übergeben Sie `follow_redirects=True`, wenn Sie dieses Verhalten benötigen. **Verwenden Sie es, wenn:** Sie einen modernen Requests-Ersatz mit Async und HTTP/2 möchten. ## **4. aiohttp** [aiohttp](https://docs.aiohttp.org/en/stable/) ist rein für asynchrone Programmierung entwickelt. Es hat über 16.000 GitHub-Sterne und 580 Millionen Downloads pro Monat. Es glänzt bei hochgradig parallelem, nicht-blockierendem Scraping. Dieses Beispiel scrapt mehrere URLs gleichzeitig: ```none import asyncio import aiohttp async def fetch(session, url): async with session.get(url) as resp: return await resp.text() async def main(): urls = ["https://httpbin.org/get", "https://httpbin.org/ip"] async with aiohttp.ClientSession() as session: tasks = [fetch(session, url) for url in urls] return await asyncio.gather(*tasks) results = asyncio.run(main()) print(f"Fetched {len(results)} responses") ``` aiohttp verwendet eine Session für viele Anfragen wieder, was schnell und effizient ist. Es lässt sich auch gut mit Proxys für große Scraping-Jobs kombinieren. Siehe unseren Leitfaden zur Verwendung eines [Proxy in aiohttp](/blog/how-tos/proxy-in-aiohttp). Es hat keine synchrone API und keine HTTP/2-Client-Unterstützung. Anfänger finden asynchronen Code möglicherweise auch schwieriger zu debuggen. Der Vorteil ist ein ausgezeichneter Durchsatz bei großem Maßstab. **Verwenden Sie es, wenn:** Sie maximale Parallelität für große asynchrone Scraper benötigen. ## **5. niquests** [niquests](https://github.com/jawah/niquests) ist ein Drop-in-Ersatz für Requests. Es behält dieselbe API bei, fügt aber HTTP/2, HTTP/3 und Async hinzu. Da Requests eingefroren ist, ist niquests der moderne Nachfolger. Sie können bestehenden Code mit einer einzigen Import-Änderung migrieren: ```none import niquests resp = niquests.get("https://httpbin.org/get", params={"foo": "bar"}) print(resp.status_code) print(resp.http_version) # verhandelt HTTP/2 oder HTTP/3 automatisch ``` niquests verhandelt automatisch das beste Protokoll, einschließlich HTTP/3 über QUIC. Es bündelt auch WebSocket- und Server-Sent-Events-Unterstützung. Die vertraute API bedeutet fast keine Lernkurve für Requests-Nutzer. Es ist neuer, daher ist seine Community kleiner als die der großen Alternativen. Downloads liegen bei etwa 2 Millionen pro Monat und wachsen schnell. Die Wartung ist aktiv und häufig. **Verwenden Sie es, wenn:** Sie Requests-Syntax plus HTTP/2, HTTP/3 und Async möchten. ## **6. curl\_cffi** [curl\_cffi](https://github.com/lexiforest/curl_cffi) ist der herausragende Client für das Scraping geschützter Seiten. Er kann echte Browser-TLS- und JA3-Fingerprints imitieren. Das hilft Ihnen, an Anti-Bot-Systemen vorbeizukommen, die einfache Python-Clients blockieren. Die Imitation eines Browsers erfordert nur ein Argument: ```none from curl_cffi import requests resp = requests.get("https://tls.browserleaks.com/json", impersonate="chrome") print(resp.status_code) print(resp.json()) ``` Die Option `impersonate` ahmt Browser wie Chrome, Safari und Firefox nach. Viele Seiten analysieren den TLS-Handshake, um Bots zu erkennen. curl\_cffi umgeht diese Prüfung und behält dabei eine Requests-ähnliche API bei. Es unterstützt auch Async und HTTP/2. Fingerprinting ist nur eine Anti-Bot-Schicht. Schwierige Ziele verwenden auch CAPTCHAs, Rate-Limits und IP-Sperren. Kombinieren Sie curl\_cffi für diese Fälle mit einem dedizierten Entsperr-Tool oder einem Proxy-Netzwerk. **Verwenden Sie es, wenn:** Sie Seiten scrapen, die Standard-HTTP-Clients blockieren. ## **7. PycURL** [PycURL](https://github.com/pycurl/pycurl) ist ein schlanker Python-Wrapper um libcurl. Es ist schnell und Low-Level, mit Unterstützung für HTTP/2. Mit dem richtigen libcurl-Build kann es auch HTTP/3 unterstützen. ```none import pycurl from io import BytesIO buffer = BytesIO() c = pycurl.Curl() c.setopt(c.URL, "https://httpbin.org/get") c.setopt(c.WRITEDATA, buffer) c.perform() c.close() print(buffer.getvalue().decode("utf-8")) ``` PycURL bietet Ihnen libcurl-Geschwindigkeit und tiefe Konfigurationsoptionen. Diese Leistung geht auf Kosten der Benutzerfreundlichkeit. Die API ist ausführlich und die Lernkurve ist steil. Es hat keine native Async-Unterstützung und eine kleine Community. Die meisten Projekte benötigen es nur für leistungskritische Arbeit. Für alltägliches Scraping sind höherstufige Clients einfacher. **Verwenden Sie es, wenn:** rohe Geschwindigkeit und libcurl-Funktionen den Komfort überwiegen. ## **8. urllib (Standardbibliothek)** [urllib](https://docs.python.org/3/library/urllib.html) wird mit Python geliefert und benötigt daher keine Installation. Es deckt grundlegende Anfragen, URL-Parsing und Fehlerbehandlung ab. Das macht es praktisch in eingeschränkten oder minimalen Umgebungen. ```none from urllib.request import urlopen from urllib.parse import urlencode query = urlencode({"foo": "bar"}) with urlopen("https://httpbin.org/get?" + query) as resp: print(resp.status) print(resp.read().decode("utf-8")) ``` Die Unabhängigkeit von Drittanbietern ist seine Hauptstärke. Die Nachteile sind jedoch real. Die API ist umständlich, und es fehlen Async, HTTP/2 und einfache Sessions. **Verwenden Sie es, wenn:** Sie keine Drittanbieter-Pakete installieren können. ## So wählen Sie den richtigen Python-HTTP-Client Passen Sie den Client an Ihren Anwendungsfall an: - **Einfache Skripte und APIs**: beginnen Sie mit Requests - **Moderne Projekte, Sync und Async**: wählen Sie HTTPX - **Hochgradig paralleles Scraping**: wählen Sie aiohttp - **Requests-Syntax mit HTTP/3**: wählen Sie niquests - **Seiten mit starker Anti-Bot-Abwehr**: wählen Sie curl\_cffi - **Maximale Leistung**: wählen Sie PycURL - **Keine externen Abhängigkeiten**: verwenden Sie urllib ## Fazit Jeder Client erfüllt einen anderen Bedarf. Requests gewinnt bei Einfachheit, aiohttp und HTTPX bei Async, und niquests bei modernen Protokollen. curl\_cffi sticht bei der Umgehung von Anti-Bot-Systemen hervor. Echtes Web-Scraping braucht mehr als einen guten Client. Sie müssen auch Proxys, CAPTCHAs und Anti-Bot-Abwehr handhaben. [Bright Data](/) bietet Tools, die sich um alle drei kümmern. Die [Web Scraper API](/products/web-scraper) liefert strukturierte Daten ohne Infrastrukturverwaltung. Der [Web Unlocker](/products/web-unlocker) umgeht CAPTCHAs und Bot-Erkennung. Der [Scraping-Browser](/products/scraping-browser) funktioniert mit Playwright und Selenium für mehrstufige Abläufe. Sie können jeden der oben genannten Clients über Bright Data [Proxy-Netzwerke](/proxy-types) leiten. Starten Sie noch heute Ihren kostenlosen Test und sehen Sie, was Bright Data leisten kann. ## Häufig gestellte Fragen ### Welcher Python-HTTP-Client ist am besten für Web-Scraping geeignet? Es hängt vom Ziel ab. Verwenden Sie Requests für einfache Seiten und aiohttp für Skalierung. Für geschützte Seiten ist curl\_cffi die beste Wahl. Es imitiert Browser-Fingerprints, um Blockierungen zu vermeiden. ### Was ist der schnellste Python-HTTP-Client? Für rohe Geschwindigkeit führt PycURL, da es libcurl direkt umschließt. Für viele gleichzeitige Anfragen ist aiohttp in der Regel am schnellsten. Async-Parallelität ist beim Scraping wichtiger als die Geschwindigkeit einzelner Anfragen. ### Welche Python-HTTP-Clients unterstützen Async? HTTPX, aiohttp, niquests und curl\_cffi unterstützen alle Async. aiohttp ist ausschließlich asynchron. Die anderen bieten auch eine synchrone API. ### Unterstützt Requests HTTP/2? Nein, Requests unterstützt weder HTTP/2 noch HTTP/3. Das Projekt befindet sich im Feature-Freeze, daher wird sich das nicht ändern. Verwenden Sie HTTPX oder niquests für moderne Protokolle. ### Wie vermeide ich Blockierungen beim Scraping mit Python? Rotieren Sie IPs mit Proxys und imitieren Sie echte Browser-Fingerprints. curl\_cffi verarbeitet den TLS-Fingerprint-Teil gut. Für CAPTCHAs und fortgeschrittene Abwehr fügen Sie ein dediziertes Entsperr-Tool hinzu. Vertrieb kontaktierenGratis testen![google social icon](/wp-content/themes/brightdata/assets/images/ic_google.svg) Inhaltsverzeichnis Dedicated Scraper APIs & No-Code Scrapers Over 1000 scrapers for all popular domains. Simplify your web scraping. [See pricing](/pricing/web-scraper "See pricing") Just want data? Skip scraping. Hundreds of ready-to-use datasets from all popular domains. [See pricing](/pricing/datasets "See pricing") [ ](https://news.ycombinator.com/submitlink?t=Die+besten+Python-HTTP-Clients+f%C3%BCr+Web-Scraping&u=https://brightdata.de/blog/web-data-de/best-python-http-clients) [ ](https://www.linkedin.com/shareArticle?mini=true&title=Die+besten+Python-HTTP-Clients+f%C3%BCr+Web-Scraping&url=https://brightdata.de/blog/web-data-de/best-python-http-clients) [ ](http://www.reddit.com/submit?title=Die+besten+Python-HTTP-Clients+f%C3%BCr+Web-Scraping&url=https://brightdata.de/blog/web-data-de/best-python-http-clients) ## Das könnte Sie auch interessieren [ ![Best C# HTML Parser Tools blog image](https://media.brightdata.de/2024/05/Best-C-HTML-Parser-Tools.svg) ](https://brightdata.de/blog/web-data-de/best-c-sharp-html-parsers "Die besten C#-HTML-Parser-Tools des Jahres 2026 ") [Web Data ![Antonello Zanini](https://media.brightdata.de/2022/12/Antonello-Zanini-2-50x50.jpg) Antonello Zanini Technical Writer ### Die besten C#-HTML-Parser-Tools des Jahres 2026 Entdecken Sie in diesem umfassenden Leitfaden die besten C#-HTML-Parser, ihre Funktionen und wie Sie den richtigen für Ihre Projekte auswählen. 13-Nov-2025 7 min lesen ](https://brightdata.de/blog/web-data-de/best-c-sharp-html-parsers) [ ![Best HTML Parsing Libraries main blog image](https://media.brightdata.de/2024/03/Best-HTML-Parsing-Libraries.svg) ](https://brightdata.de/blog/web-data-de/best-html-parsers "Die besten HTML-Parsing-Bibliotheken für Web-Scraping") [Web Data ![Antonello Zanini](https://media.brightdata.de/2022/12/Antonello-Zanini-2-50x50.jpg) Antonello Zanini Technical Writer ### Die besten HTML-Parsing-Bibliotheken für Web-Scraping Entdecken Sie die besten HTML-Parser für Web-Scraping und Datenextraktion, darunter httpx, AIOHTTP und urllib. 24-Mar-2024 7 min lesen ](https://brightdata.de/blog/web-data-de/best-html-parsers) [ ![Best headless browsers main blog image](https://media.brightdata.de/2024/03/Best-Headless-Browsers.svg) ](https://brightdata.de/blog/web-data-de/best-headless-browsers "Beste Headless-Browser zum Scrapen und Testen") [Web Data ![Antonello Zanini](https://media.brightdata.de/2022/12/Antonello-Zanini-2-50x50.jpg) Antonello Zanini Technical Writer ### Beste Headless-Browser zum Scrapen und Testen Erkunden Sie die Welt der Headless-Browser: Erfahren Sie, was sie sind, wie man sie programmatisch steuert, und entdecken Sie die besten Bibliotheken für nahtlose Webtests und -automatisierung. 20-Mar-2024 9 min lesen ](https://brightdata.de/blog/web-data-de/best-headless-browsers)