浅谈Python两大爬虫库——urllib库和requests库区别
一、前言
在使用Python爬虫时，需要模拟发起网络请求，主要用到的库有requests库和python内置的urllib库，一般建议使用requests，它是对urllib的再次封装。
那它们两者有什么区别 ?
下面通过案例详细的讲解 ，了解他们使用的主要区别。
二、urllib库
简介：
urllib库的response对象是先创建http，request对象，装载到reques.urlopen里完成http请求。
返回的是http，response对象，实际上是html属性。使用.read().decode()解码后转化成了str字符串类型，decode解码后中文字符能够显示出来。
例
from urllib import request
#请求头
headers = {
"User-Agent": 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/64.0.3282.186 Safari/537.36'
}
wd = {"wd": "中国"}
url = "http://www.baidu.com/s?"
req = request.Request(url, headers=headers)
response = request.urlopen(req)
print(type(response))
print(response)
res = response.read().decode()
print(type(res))
print(res)
运行结果：
注意：
通常爬取网页，在构造http请求的时候，都需要加上一些额外信息，什么Useragent，cookie等之类的信息，或者添加代理服务器。往往这些都是一些必要的反爬机制。
三、requests库
简介：
requests库调用是requests.get方法传入url和参数，返回的对象是Response对象，打印出来是显示响应状态码。
通过.text 方法可以返回是unicode 型的数据，一般是在网页的header中定义的编码形式，而content返回的是bytes，二级制型的数据，还有 .json方法也可以返回json字符串。
如果想要提取文本就用text，但是如果你想要提取图片、文件等二进制文件，就要用content，当然decode之后，中文字符也会正常显示。
requests的优势：
Python爬虫时，更建议用requests库。因为requests比urllib更为便捷，requests可以直接构造get，post请求并发起，而urllib.request只能先构造get，post请求，再发起。
例：
import requests
headers = {
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Linux; U; Android 8.1.0; zh-cn; BLA-AL00 Build/HUAWEIBLA-AL00) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Version/4.0 Chrome/57.0.2987.132 MQQBrowser/8.9 Mobile Safari/537.36"
}
wd = {"wd": "中国"}
url = "http://www.baidu.com/s?"
response = requests.get(url, params=wd, headers=headers)
data = response.text
data2 = response.content
print(response)
print(type(response))
print(data)
print(type(data))
print(data2)
print(type(data2))
print(data2.decode())
print(type(data2.decode()))
运行结果 （可以直接获取整网页的信息，打印控制台）：
四、总结
本文基于Python基础，主要介绍了urllib库和requests库的区别。
在使用urllib内的request模块时，返回体获取有效信息和请求体的拼接需要decode和encode后再进行装载。进行http请求时需先构造get或者post请求再进行调用，header等头文件也需先进行构造。
requests是对urllib的进一步封装，因此在使用上显得更加的便捷，建议在实际应用当中尽量使用requests。
希望能给一些对爬虫感兴趣，有一个具体的概念。方法只是一种工具，试着去爬一爬会更容易上手，网络也会有很多的坑，做爬虫更需要大量的经验来应付复杂的网络情况。
希望大家一起探讨学习， 一起进步。
推荐阅读:入门: 最全的零基础学Python的问题 | 零基础学了8个月的Python | 实战项目 |学Python就是这条捷径干货:爬取豆瓣短评，电影《后来的我们》 | 38年NBA最佳球员分析 | 从万众期待到口碑扑街！唐探3令人失望 | 笑看新倚天屠龙记 | 灯谜答题王 ｜用Python做个海量小姐姐素描图 ｜碟中谍这么火，我用机器学习做个迷你推荐系统电影趣味:弹球游戏 | 九宫格 | 漂亮的花 | 两百行Python《天天酷跑》游戏!AI: 会做诗的机器人 | 给图片上色 | 预测收入 | 碟中谍这么火，我用机器学习做个迷你推荐系统电影小工具: Pdf转Word，轻松搞定表格和水印！ | 一键把html网页保存为pdf！| 再见PDF提取收费！ | 用90行代码打造最强PDF转换器，word、PPT、excel、markdown、html一键转换 | 制作一款钉钉低价机票提示器！ ｜60行代码做了一个语音壁纸切换器天天看小姐姐！｜年度爆款文案1).卧槽！Pdf转Word用Python轻松搞定！2).学Python真香！我用100行代码做了个网站，帮人PS旅行图片，赚个鸡腿吃3).首播过亿，火爆全网，我分析了《乘风破浪的姐姐》，发现了这些秘密 4).80行代码！用Python做一个哆来A梦分身 5).你必须掌握的20个python代码，短小精悍，用处无穷 6).30个Python奇淫技巧集 7).我总结的80页《菜鸟学Python精选干货.pdf》,都是干货 8).再见Python！我要学Go了！2500字深度分析！9).发现一个舔狗福利！这个Python爬虫神器太爽了，自动下载妹子图片点阅读原文,领AI全套资料！