Was sind die besten Alternativen zu Python-Requests?

Was sind die besten Antragsalternativen?

Was Web-Scraping bzw. die Interaktion mit Webdiensten in Python angeht, so ist die requests-Bibliothek eines der gefragtesten Tools überhaupt. Doch es gibt mehrere Alternativen, die je nach Ihren speziellen Anforderungen zusätzliche Funktionen, höhere Leistung oder mehr Flexibilität bieten. In diesem Leitfaden möchten wir einige der besten Alternativen zur requests-Bibliothek näher betrachten. Weitere Informationen finden Sie in unserem Artikel zu den besten Python HTTP-Clients für Web-Scraping.

httpx

Zu diesen Alternativen zählt auch die httpx-Bibliothek, die durch ihre asynchronen Fähigkeiten eine leistungsstarke Option für Web-Scraping und API-Interaktion bildet. Im Folgenden erfahren Sie, wie Sie httpx zur Durchführung ähnlicher Aufgaben wie mit Anfragen verwenden können.

      import httpx

# Asynchronous function to make a GET request
async def fetch_data(url):
    async with httpx.AsyncClient() as client:
        response = await client.get(url)
        return response.text

# Synchronous function to make a GET request
def fetch_data_sync(url):
    with httpx.Client() as client:
        response = client.get(url)
        return response.text

# Example usage
url = 'https://example.com'
data = fetch_data_sync(url)
print(data)

Die httpx-Bibliothek verfügt sowohl über synchrone als auch über asynchrone Schnittstellen, was Ihnen Flexibilität bei der Wahl des für Ihr Projekt am besten geeigneten Ansatzes gewährt. Ihre API ist requests ziemlich ähnlich, sodass es einfach ist, zwischen den beiden zu wechseln.

aiohttp

Eine weitere hervorragende Alternative ist aiohttp, die speziell für asynchrone HTTP-Anfragen konzipiert wurde und sich besonders für Anwendungen mit hoher Parallelität eignet, wie z. B. Web-Scraping oder Datenerfassung in Echtzeit.

      import aiohttp
import asyncio

async def fetch_data(url):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get(url) as response:
            return await response.text()

# Example usage
url = 'https://example.com'
data = asyncio.run(fetch_data(url))
print(data)

aiohttp ist aufgrund der Verwendung von asyncio bei der gleichzeitigen Bearbeitung einer großen Anzahl von Anfragen äußerst effizient. Auf diese Weise lassen sich Ihre Web-Scraping-Aufgaben erheblich beschleunigen.

Kombination aus requests und requests-futures

Wer erweiterte Funktionen wie automatische Wiederholungen, Verbindungspooling und eine umfangreichere Fehlerbehandlung wünscht, kann die requests-Bibliothek mit requests-futures kombinieren, wodurch asynchrone Fähigkeiten ergänzt werden.

      from requests_futures.sessions import FuturesSession

session = FuturesSession()

# Asynchronous GET request
future = session.get('https://example.com')
response = future.result()
print(response.text)

Mit requests-futures lassen sich asynchrone Anfragen durchführen, wobei die Schlichtheit und Vertrautheit der requests-Bibliothek gewahrt bleibt. Zusammengefasst lässt sich sagen, dass requests zwar eine leistungsstarke und benutzerfreundliche Bibliothek für HTTP-Anfragen darstellt, Alternativen wie httpx, aiohttpund requests-futures jedoch zusätzliche Funktionen und Leistungsvorteile bieten. Besonders nützlich sind diese Alternativen für Aufgaben mit hoher Parallelität, asynchronen Operationen oder fortgeschrittener Anfrageverarbeitung. Beim Scraping dynamischer Websites empfiehlt es sich, diese Alternativen in Betracht zu ziehen, um das für Ihre speziellen Anforderungen passende Tool zu verwenden. Jede dieser Bibliotheken besitzt eigene Besonderheiten, sodass die beste Wahl von den Anforderungen Ihres Projekts und Ihrem bevorzugten Arbeitsprozess abhängt. Erkunden Sie daher diese Bibliotheken und ermitteln Sie, welche für Ihr nächstes Web-Scraping-Projekt am sinnvollsten ist, oder nutzen Sie die besten Web-Scraping-APIs der Branche.