在 Python 爬蟲開發(fā)中，requests 和 aiohttp 是兩個常用的庫。requests 庫提供了簡潔而強大的 HTTP 請求接口，而 aiohttp 則是基于 asyncio 的異步 HTTP 客戶端 / 服務器框架。本文將詳細介紹這兩個庫的用法，并通過實際項目案例展示它們的應用。

一、requests 庫

安裝和基本用法
使用 pip 命令可以輕松安裝 requests 庫：

pip install requests

安裝完成后，可以使用以下代碼發(fā)送 GET 請求：

import requests
response = requests.get('https://www.example.com')
print(response.text)

請求參數(shù)和頭部信息
可以通過傳遞參數(shù)和頭部信息來定制請求：

import requests
params = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0'}
response = requests.get('https://www.example.com', params=params, headers=headers)
print(response.text)

響應處理
requests 庫提供了豐富的響應處理方法，例如獲取響應狀態(tài)碼、響應頭部信息、響應內容等：

import requests
response = requests.get('https://www.example.com')
print(response.status_code)
print(response.headers)
print(response.text)

實際項目案例
以下是一個使用 requests 庫爬取網(wǎng)頁內容的簡單示例：

import requests
response = requests.get('https://www.example.com')
if response.status_code == 200:
    print(response.text)
else:
    print('請求失敗')

二、aiohttp 庫

安裝和基本用法
使用 pip 命令可以安裝 aiohttp 庫：

pip install aiohttp

安裝完成后，可以使用以下代碼發(fā)送 GET 請求：

import aiohttp
async def main():
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get('https://www.example.com') as response:
            print(await response.text())
asyncio.run(main())

請求參數(shù)和頭部信息
可以通過傳遞參數(shù)和頭部信息來定制請求：

import aiohttp
async def main():
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        params = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
        headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0'}
        async with session.get('https://www.example.com', params=params, headers=headers) as response:
            print(await response.text())
asyncio.run(main())

響應處理
aiohttp 庫提供了異步的響應處理方法，例如獲取響應狀態(tài)碼、響應頭部信息、響應內容等：

import aiohttp
async def main():
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get('https://www.example.com') as response:
            print(response.status)
            print(response.headers)
            print(await response.text())
asyncio.run(main())

實際項目案例
以下是一個使用 aiohttp 庫爬取網(wǎng)頁內容的簡單示例：

import aiohttp
async def main():
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get('https://www.example.com') as response:
            if response.status == 200:
                print(await response.text())
            else:
                print('請求失敗')
asyncio.run(main())

三、requests 和 aiohttp 的比較

• 性能

requests 庫是基于同步的，而 aiohttp 庫是基于異步的。在處理大量并發(fā)請求時，aiohttp 庫的性能通常比 requests 庫更好。

• 復雜性

aiohttp 庫的使用相對復雜一些，需要對 asyncio 有一定的了解。而 requests 庫的使用則相對簡單。

• 適用場景

requests 庫適用于簡單的爬蟲場景，而 aiohttp 庫適用于需要處理大量并發(fā)請求的復雜爬蟲場景。

四、requests 和 aiohttp 的作用

• requests

requests 是一個簡潔且功能強大的 Python HTTP 庫。它能夠方便地發(fā)送各種 HTTP 請求（如 GET、POST 等），并對響應進行處理。

例如，在一個簡單的新聞網(wǎng)站數(shù)據(jù)采集項目中，如果我們只需要按順序獲取少量網(wǎng)頁內容，requests 就可以輕松勝任。

import requests
# 發(fā)送GET請求到新聞網(wǎng)站的某個頁面
response = requests.get('https://news.example.com/article1')
if response.status_code == 200:
    # 處理獲取到的新聞內容
    news_content = response.text
    print(news_content)
else:
    print('請求失敗')

• aiohttp

aiohttp 是基于 asyncio 的異步 HTTP 客戶端 / 服務器框架。它專為異步編程設計，能夠高效地處理大量并發(fā)的 HTTP 請求。

例如，在一個大規(guī)模的網(wǎng)絡爬蟲項目中，需要同時從多個不同的網(wǎng)頁獲取數(shù)據(jù)時，aiohttp 的異步特性可以顯著提高效率。

import aiohttp
import asyncio
async def fetch(session, url):
    async with session.get(url) as response:
        return await response.text()
async def main():
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        tasks = []
        urls = ['https://page1.example.com', 'https://page2.example.com', 'https://page3.example.com']
        for url in urls:
            task = asyncio.ensure_future(fetch(session, url))
            tasks.append(task)
        responses = await asyncio.gather(*tasks)
        for response in responses:
            print(response)
asyncio.run(main())

五、在實際項目中的選擇因素

1. 并發(fā)需求
requests：如果項目中的 HTTP 請求數(shù)量較少，并且不需要并發(fā)執(zhí)行，例如一個簡單的查詢單個 API 獲取數(shù)據(jù)的腳本，requests 是很好的選擇。它的同步執(zhí)行方式簡單直觀，代碼易于理解和維護。
aiohttp：當需要同時處理大量的 HTTP 請求，如大規(guī)模的網(wǎng)絡爬蟲、對多個 API 進行批量數(shù)據(jù)獲取等場景時，aiohttp 的異步特性能夠充分發(fā)揮優(yōu)勢。例如，在爬取 100 個不同網(wǎng)頁時，aiohttp 可以并發(fā)地發(fā)送請求，大大縮短總的執(zhí)行時間。
2. 項目復雜度與維護成本
requests：對于初學者或者小型項目來說，requests 的使用非常簡單。不需要深入理解異步編程概念，代碼結構清晰。例如，一個小型的個人博客數(shù)據(jù)采集項目，只涉及到幾個頁面的數(shù)據(jù)獲取，requests 可以快速實現(xiàn)功能，并且后續(xù)維護也比較容易。
aiohttp：由于涉及異步編程，aiohttp 的代碼相對復雜一些。需要對 asyncio 庫有一定的了解，包括事件循環(huán)、協(xié)程等概念。在大型項目中，如果團隊成員對異步編程不夠熟悉，可能會增加開發(fā)和維護的難度。但是在處理復雜的高并發(fā)場景時，它的性能提升可能值得投入額外的開發(fā)成本。
3. 性能要求
requests：在處理單個或少量順序執(zhí)行的 HTTP 請求時，requests 的性能足以滿足需求。但是當并發(fā)請求數(shù)量增加時，由于其同步執(zhí)行的特性，每個請求都需要等待前一個請求完成，可能會導致較長的等待時間。
aiohttp：在高并發(fā)場景下，aiohttp 能夠利用異步 I/O 的優(yōu)勢，在等待一個請求的響應時可以去處理其他請求，從而顯著提高整體的性能。例如，在一個需要在短時間內獲取大量網(wǎng)頁數(shù)據(jù)的項目中，aiohttp 可以更快地完成任務。

六、總結

在實際項目中選擇 requests 還是 aiohttp 取決于多個因素，包括并發(fā)需求、項目復雜度、維護成本以及性能要求等。如果是簡單的、非并發(fā)的小項目，requests 是一個簡單高效的選擇；而對于有高并發(fā)需求、對性能要求較高且開發(fā)團隊有能力處理異步編程復雜性的項目，aiohttp 則更為合適。

到此這篇關于Python 中 requests 與 aiohttp 在實際項目中的選擇策略的文章就介紹到這了,更多相關Python requests 與 aiohttp 內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！