Python HTTP-Clients enthüllt: Ein tiefer Einblick in Requests, httpx und urllib3

In der Welt der modernen Softwareentwicklung ist Kommunikation entscheidend. Anwendungen existieren selten isoliert; sie kommunizieren mit Datenbanken, Drittanbieterdiensten und anderen Microservices, hauptsächlich über APIs mittels des Hypertext Transfer Protocols (HTTP). Für Python-Entwickler ist das Ausführen dieser HTTP-Anfragen eine grundlegende Aufgabe, und die Wahl der Bibliothek für diese Aufgabe kann Ihre Produktivität, Anwendungsleistung und Code-Wartbarkeit erheblich beeinflussen.

Das Python-Ökosystem bietet eine reiche Auswahl an Werkzeugen für diesen Zweck, aber drei Namen stechen immer wieder hervor: urllib3, die robuste Grundlage; Requests, der allgemein beliebte Standard; und httpx, der moderne, asynchronfähige Anwärter. Die Wahl zwischen ihnen besteht nicht darin, die eine „beste“ Bibliothek zu finden, sondern ihre einzigartigen Stärken zu verstehen und das richtige Werkzeug für Ihre spezifischen Anforderungen auszuwählen. Dieser Leitfaden bietet einen tiefgehenden, professionellen Vergleich, um Ihnen bei dieser fundierten Entscheidung zu helfen.

Die Grundlagen verstehen: Was ist ein HTTP-Client?

Im Kern ist ein HTTP-Client eine Software, die HTTP-Anfragen an einen Server sendet und die empfangenen HTTP-Antworten verarbeitet. Diese einfache Definition verbirgt eine große Komplexität. Eine robuste HTTP-Client-Bibliothek kümmert sich um zahlreiche Low-Level-Details, darunter:

• Verwaltung von Netzwerk-Sockets und -Verbindungen.
• Korrekte Formatierung von HTTP-Anfragen mit Headern, Bodies und Methoden (GET, POST, PUT, etc.).
• Handhabung von Weiterleitungen und Timeouts.
• Verwaltung von Cookies und Sessions für zustandsbehaftete Kommunikation.
• Umgang mit verschiedenen Inhaltskodierungen (wie JSON oder Formulardaten).
• Handhabung von SSL/TLS für sichere HTTPS-Verbindungen.
• Wiederverwendung von Verbindungen für bessere Leistung (Connection Pooling).

Obwohl Pythons Standardbibliothek Module wie urllib.request enthält, werden diese oft als zu Low-Level und umständlich für den täglichen Gebrauch angesehen. Dies hat zur Entwicklung leistungsfähigerer, benutzerfreundlicherer Drittanbieterbibliotheken geführt, die diese Komplexität abstrahieren, sodass Entwickler sich auf die Logik ihrer Anwendung konzentrieren können.

Der klassische Champion: urllib3

Bevor wir die höherstufigen Bibliotheken besprechen, ist es wichtig, urllib3 zu verstehen. Es ist eines der am häufigsten heruntergeladenen Pakete auf PyPI, nicht weil die meisten Entwickler es direkt verwenden, sondern weil es die leistungsstarke, zuverlässige Engine ist, die unzählige andere High-Level-Bibliotheken antreibt, insbesondere Requests.

Was ist urllib3?

urllib3 ist ein leistungsstarker, auf Robustheit ausgelegter HTTP-Client für Python. Sein Hauptaugenmerk liegt auf der Bereitstellung einer zuverlässigen und effizienten Grundlage für die HTTP-Kommunikation. Es wurde nicht mit dem gleichen Schwerpunkt auf API-Eleganz wie Requests entwickelt, sondern vielmehr auf Korrektheit, Leistung und granulare Kontrolle.

Hauptmerkmale und Stärken

• Connection Pooling: Dies ist wohl sein wichtigstes Merkmal. urllib3 verwaltet Pools von Verbindungen. Wenn Sie eine Anfrage an einen Host stellen, den Sie zuvor kontaktiert haben, wird eine vorhandene Verbindung wiederverwendet, anstatt eine neue herzustellen. Dies reduziert die Latenz aufeinanderfolgender Anfragen drastisch, da der Overhead der TCP- und TLS-Handshakes vermieden wird.
• Threadsicherheit: Eine einzige PoolManager-Instanz kann über mehrere Threads hinweg gemeinsam genutzt werden, was sie zu einer robusten Wahl für Multi-Thread-Anwendungen macht.
• Robuste Fehlerbehandlung und Wiederholungsversuche: Es bietet ausgeklügelte Mechanismen zum Wiederholen fehlgeschlagener Anfragen, komplett mit konfigurierbaren Backoff-Strategien, was für den Aufbau resilienter Anwendungen, die mit potenziell unzuverlässigen Diensten kommunizieren, entscheidend ist.
• Granulare Kontrolle: Es bietet eine Fülle von Konfigurationsoptionen, die es Entwicklern ermöglichen, Timeouts, TLS-Verifizierung, Proxy-Einstellungen und mehr fein abzustimmen.
• Dateiuploads: Es bietet hervorragende Unterstützung für die Multipart-Form-Data-Kodierung, wodurch das effiziente Hochladen von Dateien vereinfacht wird.

Codebeispiel: Eine GET-Anfrage senden

Die Verwendung von urllib3 ist ausführlicher als bei seinen High-Level-Pendants, aber immer noch unkompliziert. Sie interagieren typischerweise mit einer PoolManager-Instanz.

            
import urllib3
import json

# Es wird empfohlen, eine einzige PoolManager-Instanz zu erstellen und wiederzuverwenden
http = urllib3.PoolManager()

# Definieren Sie die Ziel-URL
url = "https://api.github.com/users/python"

# Führen Sie die Anfrage aus
# Hinweis: Die Anfragemethode wird als String ('GET') übergeben
# Das Antwortobjekt ist eine HTTPResponse-Instanz
response = http.request("GET", url, headers={"User-Agent": "My-Urllib3-App/1.0"})

# Überprüfen Sie den Antwortstatus
if response.status == 200:
    # Die Daten werden als Bytes-Objekt zurückgegeben und müssen dekodiert werden
    data_bytes = response.data
    data_str = data_bytes.decode("utf-8")
    
    # Parsen Sie das JSON manuell
    user_data = json.loads(data_str)
    
    print(f"Benutzername: {user_data['name']}")
    print(f"Öffentliche Repos: {user_data['public_repos']}")
else:
    print(f"Fehler: Statuscode {response.status} empfangen")

# Die Verbindung wird automatisch an den Pool zurückgegeben

            

              
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Wann urllib3 verwenden

• Wenn Sie eine Bibliothek oder ein Framework entwickeln, das HTTP-Anfragen stellen muss und Sie Abhängigkeiten akribisch verwalten möchten.
• Wenn Sie höchste Leistung und Kontrolle über Verbindungsverwaltung und Wiederholungslogik benötigen.
• In Altsystemen oder eingeschränkten Umgebungen, in denen Sie sich auf eine Bibliothek verlassen müssen, die oft in andere große Pakete integriert (vendored) ist.

Das Urteil zu urllib3

Vorteile: Hoch performant, threadsicher, robust und bietet tiefe Kontrolle über den Anfragelebenszyklus.
Nachteile: Die API ist ausführlich und weniger intuitiv. Sie erfordert manuelle Arbeit für gängige Aufgaben wie JSON-Dekodierung und das Kodieren von Anfrageparametern.

Die Wahl des Volkes: requests - "HTTP for Humans"

Seit über einem Jahrzehnt ist requests der De-facto-Standard für HTTP-Anfragen in Python. Sein berühmter Slogan „HTTP for Humans“ (HTTP für Menschen) fasst seine Designphilosophie perfekt zusammen. Es bietet eine schöne, einfache und elegante API, die die von urllib3 verwaltete Komplexität verbirgt.

Was ist requests?

requests ist eine High-Level-HTTP-Bibliothek, die sich auf die Entwicklererfahrung und Benutzerfreundlichkeit konzentriert. Sie verpackt die Leistungsfähigkeit von urllib3 in einer intuitiven Oberfläche, wodurch gängige Aufgaben unglaublich einfach werden, während bei Bedarf weiterhin Zugriff auf leistungsstarke Funktionen geboten wird.

Hauptmerkmale und Stärken

• Einfache, elegante API: Die API ist eine Freude zu bedienen. Eine GET-Anfrage zu stellen ist eine einzelne, lesbare Codezeile.
• Session-Objekte: Session-Objekte sind ein Eckpfeiler. Sie speichern Parameter über Anfragen hinweg, verwalten Cookies automatisch und nutzen vor allem urllib3s Connection Pooling im Hintergrund. Die Verwendung einer Session ist der empfohlene Weg, um hohe Leistung mit requests zu erzielen.
• Eingebaute JSON-Dekodierung: Die Interaktion mit JSON-APIs ist trivial. Das Antwortobjekt verfügt über eine .json()-Methode, die den Antwortkörper automatisch dekodiert und ein Python-Wörterbuch oder eine Liste zurückgibt.
• Automatische Inhaltsdekomprimierung: Es behandelt komprimierte Antwortdaten (gzip, deflate) transparent, sodass Sie sich nicht darum kümmern müssen.
• Elegante Handhabung komplexer Daten: Das Senden von Formulardaten oder JSON-Payloads ist so einfach wie das Übergeben eines Wörterbuchs an den data- oder json-Parameter.
• Internationale Domains und URLs: Exzellente, sofort einsatzbereite Unterstützung für ein globales Web.

Codebeispiel: Eine GET-Anfrage senden und JSON verarbeiten

Vergleichen Sie die Einfachheit dieses Beispiels mit der urllib3-Version. Beachten Sie das Fehlen manueller Dekodierung oder JSON-Parsings.

            
import requests

# Der empfohlene Ansatz für mehrere Anfragen an denselben Host
with requests.Session() as session:
    session.headers.update({"User-Agent": "My-Requests-App/1.0"})

    url = "https://api.github.com/users/python"

    try:
        # Die Anfrage ist ein einzelner Funktionsaufruf
        response = session.get(url)
        
        # Löst eine Ausnahme für fehlerhafte Statuscodes (4xx oder 5xx) aus
        response.raise_for_status()
        
        # Die .json()-Methode übernimmt Dekodierung und Parsing
        user_data = response.json()
        
        print(f"Benutzername: {user_data['name']}")
        print(f"Öffentliche Repos: {user_data['public_repos']}")

    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f"Es ist ein Fehler aufgetreten: {e}")


            

              
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Wann requests verwenden

• Für die überwiegende Mehrheit synchroner HTTP-Aufgaben in Anwendungen, Skripten und Data-Science-Projekten.
• Bei der Interaktion mit REST-APIs.
• Für schnelles Prototyping und den Aufbau interner Tools.
• Wenn Ihr Hauptziel die Lesbarkeit des Codes und die Entwicklungsgeschwindigkeit für synchrone Netzwerk-I/O ist.

Zu berücksichtigende Einschränkungen

Die größte Einschränkung von requests in der modernen Ära ist, dass seine API strikt synchron ist. Sie blockiert, bis eine Antwort empfangen wird. Dies macht sie ungeeignet für Anwendungen mit hoher Parallelität, die auf asynchronen Frameworks wie asyncio, FastAPI oder Starlette basieren. Obwohl Sie sie in einem Thread-Pool verwenden können, ist dieser Ansatz weniger effizient als native asynchrone I/O für die Verarbeitung Tausender gleichzeitiger Verbindungen.

Das Urteil zu requests

Vorteile: Unglaublich einfach zu bedienen, sehr lesbar, umfangreicher Funktionsumfang, riesige Community und exzellente Dokumentation.
Nachteile: Nur synchron. Dies ist ein erheblicher Nachteil für moderne, hochperformante, I/O-gebundene Anwendungen.

Der moderne Anwärter: httpx - Der Async-fähige Nachfolger

httpx ist ein moderner, voll ausgestatteter HTTP-Client, der entstanden ist, um die Einschränkungen von requests zu beheben, hauptsächlich dessen Mangel an asynchroner Unterstützung. Er wurde als Client der nächsten Generation konzipiert, der moderne Python-Funktionen und Webprotokolle nutzt und gleichzeitig eine vertraute API für diejenigen bietet, die von requests kommen.

Was ist httpx?

httpx ist ein vielseitiger HTTP-Client für Python, der sowohl eine synchrone als auch eine asynchrone API bietet. Sein herausragendes Merkmal ist die erstklassige Unterstützung für die async/await-Syntax. Darüber hinaus bietet es Unterstützung für moderne Webprotokolle wie HTTP/2 und HTTP/3, die erhebliche Leistungsverbesserungen bieten können.

Hauptmerkmale und Stärken

• Sync- und Async-Unterstützung: Dies ist sein entscheidendes Merkmal. Sie können dieselbe Bibliothek und eine sehr ähnliche API sowohl für traditionelle synchrone Skripte als auch für hochperformante asynchrone Anwendungen verwenden. Diese Vereinheitlichung vereinfacht die Abhängigkeitsverwaltung und reduziert die Lernkurve.
• HTTP/2- und HTTP/3-Unterstützung: Im Gegensatz zu requests kann httpx HTTP/2 sprechen. Dieses Protokoll ermöglicht Multiplexing – das gleichzeitige Senden mehrerer Anfragen und Antworten über eine einzige Verbindung –, was die Kommunikation mit modernen Servern, die dies unterstützen, dramatisch beschleunigen kann.
• Eine requests-kompatible API: Die API wurde bewusst so konzipiert, dass sie in vielen Fällen ein direkter Ersatz für requests ist. Funktionen wie httpx.get() und Objekte wie httpx.Client() (das Äquivalent von requests.Session()) werden sich sofort vertraut anfühlen.
• Erweiterbare Transport-API: Es verfügt über eine saubere, gut definierte Transport-API, die es einfacher macht, benutzerdefinierte Adapter für Dinge wie Mocking, Caching oder benutzerdefinierte Netzwerkprotokolle zu schreiben.

Codebeispiele: Synchron, Asynchron und Clients

Zuerst ein synchrones Beispiel. Beachten Sie, wie es nahezu identisch mit dem requests-Code ist.

            
# Synchroner httpx-Code
import httpx

url = "https://api.github.com/users/python-httpx"

with httpx.Client(headers={"User-Agent": "My-HTTPX-App/1.0"}) as client:
    try:
        response = client.get(url)
        response.raise_for_status()
        user_data = response.json()
        
        print(f"(Sync) Benutzername: {user_data['name']}")
        print(f"(Sync) Öffentliche Repos: {user_data['public_repos']}")

    except httpx.RequestError as e:
        print(f"Es ist ein Fehler aufgetreten: {e}")

            

              
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Nun die asynchrone Version. Die Struktur ist dieselbe, aber sie nutzt async/await, um nicht-blockierende I/O durchzuführen.

            
# Asynchroner httpx-Code
import httpx
import asyncio

async def fetch_github_user():
    url = "https://api.github.com/users/python-httpx"
    
    # Verwenden Sie AsyncClient für asynchrone Operationen
    async with httpx.AsyncClient(headers={"User-Agent": "My-HTTPX-App/1.0"}) as client:
        try:
            # Das 'await'-Schlüsselwort pausiert die Ausführung, bis der Netzwerkaufruf abgeschlossen ist
            response = await client.get(url)
            response.raise_for_status()
            user_data = response.json()
            
            print(f"(Async) Benutzername: {user_data['name']}")
            print(f"(Async) Öffentliche Repos: {user_data['public_repos']}")

        except httpx.RequestError as e:
            print(f"Es ist ein Fehler aufgetreten: {e}")

# Führen Sie die asynchrone Funktion aus
asyncio.run(fetch_github_user())

            

              
                Copy
              
            
          

Wann httpx verwenden

• Für jedes neue Projekt, das heute beginnt. Seine Dualität aus Sync/Async macht es zur vielseitigsten und zukunftssichersten Option. Selbst wenn Sie heute nur synchrone Anfragen benötigen, bedeutet die Verwendung von `httpx`, dass Sie für einen nahtlosen Übergang zu Async bereit sind, falls sich die Anforderungen Ihrer Anwendung entwickeln sollten. Es ist die klare Wahl für jedes Projekt, das moderne Web-Frameworks beinhaltet oder ein hohes Maß an Parallelität erfordert.
• Beim Erstellen von Anwendungen mit Async-Frameworks wie FastAPI, Starlette, Sanic oder Django 3+.
• Wenn Sie eine große Anzahl gleichzeitiger I/O-gebundener Anfragen stellen müssen (z. B. den Aufruf Tausender APIs).
• Wenn Sie mit Servern kommunizieren müssen, die HTTP/2 für die Leistung nutzen.

Das Urteil zu httpx

Vorteile: Bietet sowohl synchrone als auch asynchrone APIs, unterstützt HTTP/2, hat ein modernes und sauberes Design und bietet eine vertraute API für requests-Benutzer.
Nachteile: Als jüngeres Projekt ist sein Ökosystem an Drittanbieter-Plugins nicht so umfangreich wie das von requests, wächst aber schnell.

Funktionsvergleich: Auf einen Blick

Diese Zusammenfassung bietet eine schnelle Referenz für die wichtigsten Unterschiede zwischen den drei Bibliotheken.

Merkmal: Hochstufige, benutzerfreundliche API

• urllib3: Nein. Low-Level und ausführlich.
• requests: Ja. Das ist seine Hauptstärke.
• httpx: Ja. So konzipiert, dass es `requests`-Benutzern vertraut ist.

Merkmal: Synchrone API

• urllib3: Ja.
• requests: Ja.
• httpx: Ja.

Merkmal: Asynchrone API (async/await)

• urllib3: Nein.
• requests: Nein.
• httpx: Ja. Dies ist sein wichtigstes Unterscheidungsmerkmal.

Merkmal: HTTP/2-Unterstützung

• urllib3: Nein.
• requests: Nein.
• httpx: Ja.

Merkmal: Connection Pooling

• urllib3: Ja. Ein Kernmerkmal.
• requests: Ja (über `Session`-Objekte).
• httpx: Ja (über `Client`- und `AsyncClient`-Objekte).

Merkmal: Eingebaute JSON-Dekodierung

• urllib3: Nein. Erfordert manuelle Dekodierung und Parsing.
• requests: Ja (über response.json()).
• httpx: Ja (über response.json()).

Performance-Überlegungen

Bei der Diskussion über Leistung ist der Kontext alles. Bei einer einzelnen, einfachen Anfrage ist der Leistungsunterschied zwischen diesen drei Bibliotheken vernachlässigbar und geht wahrscheinlich in der Netzwerklatenz verloren.

Wo Leistungsunterschiede wirklich zum Tragen kommen, ist die Behandlung von Parallelität:

• `requests` in einer Multi-Thread-Umgebung: Dies ist die traditionelle Methode, um Parallelität mit `requests` zu erreichen. Es funktioniert, aber Threads haben einen höheren Speicher-Overhead und können unter Kontextwechselkosten leiden, insbesondere wenn die Anzahl der gleichzeitigen Aufgaben in die Hunderte oder Tausende geht.
• `httpx` mit `asyncio`: Für I/O-gebundene Aufgaben wie API-Aufrufe ist `asyncio` weitaus effizienter. Es verwendet einen einzigen Thread und eine Ereignisschleife, um Tausende gleichzeitiger Verbindungen mit minimalem Overhead zu verwalten. Wenn Ihre Anwendung Hunderte von Microservices gleichzeitig abfragen muss, wird `httpx` eine Thread-basierte `requests`-Implementierung massiv übertreffen.

Darüber hinaus kann die Unterstützung von HTTP/2 durch `httpx` einen zusätzlichen Leistungsschub bieten, wenn mit einem Server kommuniziert wird, der dies ebenfalls unterstützt, da es ermöglicht, mehrere Anfragen über dieselbe TCP-Verbindung zu senden, ohne auf Antworten zu warten, was die Latenz reduziert.

Die richtige Bibliothek für Ihr Projekt wählen

Basierend auf diesem tiefgehenden Einblick sind hier unsere umsetzbaren Empfehlungen für Entwickler weltweit:

Verwenden Sie `httpx`, wenn...

Sie ein neues Python-Projekt im Jahr 2023 oder später starten. Seine duale Sync/Async-Natur macht es zur vielseitigsten und zukunftssichersten Option. Selbst wenn Sie heute nur synchrone Anfragen benötigen, bedeutet die Verwendung von `httpx`, dass Sie für einen nahtlosen Übergang zu Async bereit sind, falls sich die Anforderungen Ihrer Anwendung entwickeln sollten. Es ist die klare Wahl für jedes Projekt, das moderne Web-Frameworks beinhaltet oder ein hohes Maß an Parallelität erfordert.

Verwenden Sie `requests`, wenn...

Sie an einer Altanwendung arbeiten, die bereits `requests` ausgiebig nutzt. Die Migrationskosten sind möglicherweise den Nutzen nicht wert, wenn die Anwendung stabil ist und keine Parallelitätsanforderungen hat. Es bleibt auch eine völlig akzeptable Wahl für einfache, einmalige Skripte, bei denen der Overhead der Einrichtung eines Async-Event-Loops unnötig ist und die Lesbarkeit an erster Stelle steht.

Verwenden Sie `urllib3`, wenn...

Sie ein Bibliotheksautor sind und HTTP-Anfragen mit minimalen Abhängigkeiten und maximaler Kontrolle stellen müssen. Indem Sie von `urllib3` abhängen, vermeiden Sie es, Ihren Benutzern entweder `requests` oder `httpx` aufzuzwingen. Sie sollten es auch verwenden, wenn Sie sehr spezifische, Low-Level-Anforderungen an die Verbindungs- oder TLS-Verwaltung haben, die High-Level-Bibliotheken nicht offenlegen.

Fazit

Die Landschaft der Python HTTP-Clients bietet einen klaren Entwicklungspfad. `urllib3` liefert die leistungsstarke, grundsolide Engine, die das Ökosystem stützt. `requests` baute auf dieser Engine auf, um eine API zu schaffen, die so intuitiv und beliebt ist, dass sie zu einem globalen Standard wurde und den Webzugriff für eine Generation von Python-Programmierern demokratisierte. Nun steht `httpx` als moderner Nachfolger da, der die brillante Benutzerfreundlichkeit von `requests` beibehält und gleichzeitig die kritischen Funktionen integriert, die für die nächste Softwaregeneration benötigt werden: asynchrone Operationen und moderne Netzwerkprotokolle.

Für Entwickler ist die Wahl heute klarer denn je. Während `requests` ein zuverlässiges Werkzeug für synchrone Aufgaben bleibt, ist `httpx` die zukunftsweisende Wahl für praktisch alle Neuentwicklungen. Indem Sie die Stärken jeder Bibliothek verstehen, können Sie das richtige Werkzeug für die Aufgabe souverän auswählen und so sicherstellen, dass Ihre Anwendungen robust, leistungsfähig und bereit für die Zukunft sind.