Буквально несколько лет назад выбор HTTP-клиента для Python был достаточно простой задачей – большинство разработчиков без колебаний подключали в свой проект Requests, и этого было более чем достаточно. Но сейчас всё иначе. Веб-сайты активно защищаются от ботов и парсеров, внутренние API становятся многослойными, параметры клиентов анализируются по всем фронтам (от IP-адреса до комплексного цифрового отпечатка). Сами сайты всё чаще реализовываются в виде веб-приложений – они почти полностью написаны на JavaScript.
Как следствие, становятся сложнее и архитектуры скраперов, увеличивается объём собираемых данных, на первое место выходит многопоточность и асинхронность, меняется сетевой стек. В этом обзоре мы разберём, какие бывают и чем отличаются популярные Python HTTP-клиенты, как подобрать оптимальный под ваши реальные кейсы.
HTTP-клиент — это библиотека или программа, которая отправляет запросы к веб-сайтам (в том числе к API-интерфейсам) по HTTP-протоколу и получает на них ответы. Для понимания: на HTTP-протоколе работает весь современный Интернет. Например, HTTP-клиент обязательно встроен в ваш любимый браузер. Самые популярные типы HTTP-запросов: GET (получить), POST (отправить данные на сайт или сервер), HEAD (получить только HTTP-заголовки), DELETE (удалить ресурс/запись на сервере), OPTIONS (для декларирования и синхронизации поддерживаемых настроек) + ряд других.
Технически для парсинга классических HTML-сайтов вполне достаточно одного HTTP-клиента, так как результирующее тело страницы передаётся прямо в ответе сервера – в виде HTML-кода. Его можно разобрать на составляющие и извлечь нужные вам данные. Но это утверждение больше не работает на JavaScript-сайтов. Для них нужен специальный движок рендеринга.
Самым популярным языком для написания парсеров является Python. Здесь интересен не столько сам язык с его интерактивностью и простотой, сколько набор готовых библиотек и фреймворков. Ни один другой язык не может похвастаться таким ассортиментом готовых решений. Плюс именно для Python в первую очередь реализуются интеграции с LLM и нейросетями (а они буквально незаменимы в некоторых задачах с извлечением данных), а также с headless- и антидетект-браузерами.
Выбор HTTP-клиента веб-парсинга на Python напрямую будет влиять на архитектуру будущего парсера, его производительность, масштабируемость, надёжность и простоту поддержки (сопровождения). Дело в том, что одни решения настраиваются и работают на низком уровне, другие – на высоком (с простым и понятным синтаксисом). Отдельные HTTP-клиенты для Python поддерживают асинхронность и кеширование из коробки, а другие – нет (для них потребуются дополнительные библиотеки). Некоторые работают со стриминговой передачей, какие-то позволяют управлять сессиями и cookies, другие – уверенно работают с TLS/SSL-сертификатами, где-то есть простая интеграция с популярными фреймворками… Вариантов масса.
Как не ошибиться с выбором? Какой HTTP-клиент для Python-парсинга будет оптимальным конкретно в вашей ситуации? Однозначный ответ дать достаточно сложно. Именно поэтому мы подготовили обзор с самыми востребованными реализациями, чтобы облегчить вам выбор.
Ниже набор ключевых функций, которые можно назвать обязательной «базой» для современного HTTP-клиента на Python:
К расширенным возможностям можно отнести:
Ниже самое интересное: популярные Python HTTP-клиенты, их особенности, преимущества и недостатки.
Requests – это обёртка для низкоуровневой библиотеки urllib3 (тоже весьма популярный HTTP клиент на Python). Именно Requests рекомендуют новичкам для быстрого старта, так как этот клиент подразумевает минимум кода при вызове в скриптах.
В сети огромное количество готовых скриптов на базе Requests, а также мануалов и примеров использования.
К минусам HTTP-клиента Requests можно отнести:
В общем, в Python-скрапинге подойдёт в основном для небольших однопоточных проектов. Всё остальное потребует большого объёма дополнительного кода – для обвязки и реализации недостающих функций.
Пример парсинга через Requests:
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# Целевой URL
url = "https://example.com/search"
# Параметры запроса
params = {
"q": "python",
"page": 1
}
# Отправляем GET-запрос
response = requests.get(url, params=params, timeout=10)
# Проверяем успешность запроса
response.raise_for_status()
# Извлекаем HTML
html = response.text
# Передаём в парсер
soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
# Пример извлечения данных
title = soup.find("h1").get_text(strip=True)
print(title)HTTPX — это HTTP-клиент нового поколения, разработанный на тех же идеях, что и Requests. Только в HTTPX из коробки есть поддержка асинхронности и HTTP/2. Библиотека станет отличным решением для сложных проектов. К ключевым фишкам можно отнести:
По аналогии с Requests – в сети достаточный объём мануалов и примеров скриптов для HTTPX.
Недостатки:
HTTPX подходит для проектов любого масштаба: от простых однопоточных скриптов до высоконагруженных асинхронных систем. Отличный выбор для тех, кто хочет перейти от Requests к более современному клиенту без резкого изменения синтаксиса.
aiohttp — один из наиболее распространённых асинхронных HTTP-клиентов для Python. Основное преимущество — высокая производительность при массовой параллельной отправке запросов. Не менее интересными будут:
Эта библиотека подходит для больших скрапинг-систем и распределённых Python-веб-парсеров.
Недостатки:
Лучший выбор для систем, где нужен массовый, высоконагруженный параллельный сбор данных. Особенно полезен в случаях, когда требуется запуск сотен тысяч запросов в минуту.
curl_cffi — это Python-обёртка над libcurl, обеспечивающая крайне высокую производительность и улучшенную защиту от обнаружений при веб-скрапинге. Поддерживает HTTP/2 и HTTP/3. Выгодно отличается от конкурентов наличием гибкой настройки сетевого стека. К другим значимым плюсам можно отнести:
Недостатки:
Библиотека станет отличным выбором для сложных, промышленных систем парсинга на Python. Особенно там, где нужно обходить антибот-защиты и масштабировать сотни тысяч запросов одновременно.
Niquests – это современный, высокопроизводительный HTTP-клиент, построенный на основе urllib3 и httpcore, созданный как улучшенная замена/альтернатива Requests и HTTPX. Основная ставка здесь сделана на скорость и асинхронность. Но есть библиотеке и чем дополнительно удивить:
Отдельно стоит упомянуть про встроенные механизмы мониторинга и сбора метрик. Если говорить о бенчмарках, то Niquests реально показывает прирост скорости – от 2 до 3 раз в зависимости от задач.
Из минусов:
Niquests станет идеальным решением для быстрой замены Requests в существующих скриптах веб-парсинга на Python. В этом случае достаточно будет только поменять строку подключения библиотеки. Хотя есть и современные фишки в виде поддержки асинхронности, прокси, HTTP/2, HTTP/3 и т.п.
Ниже не столько HTTP-клиенты, сколько альтернативные решения, которые могут помочь с парсингом современных сайтов. Как и говорилось в начале материала, защита сайтов становится всё серьёзнее, а классические HTTP-клиенты теряют свою актуальность. С одними только HTTP-запросами спарсить страницу уже невозможно.
Playwright — это один из самых популярных web-драйверов (фреймворк для автоматизации браузеров Chromium, Firefox, WebKit). Будет незаменимым для парсинга сложных сайтов, использующих динамический JavaScript. Ключевые фишки:
Недостатки:
Playwright выручает при парсинге сложных сайтов, защищённых WAF-системами, а также там, где нельзя получить результирующий HTML внутри HTTP-запросов (для динамических страниц с большим объёмом JavaScript-кода).
Selenium — старейший и самый известный инструмент для автоматизации браузеров. Часто используется там, где нужен визуальный контроль или сложные сценарии взаимодействия с сайтами. Выделяется на фоне более молодых конкурентов следующими плюсами:
Недостатки типичные для всех веб-драйверов:
Selenium по-прежнему популярен и не отдаёт пальму лидерства новым игрокам в нише. Он будет идеальным решением в случае построения сложных распределённых парсеров на Python для JS-сайтов, а также для обхода сложных систем защиты и тестирования веб-приложений.
treq — это HTTP-клиент, который стремится к простоте синтаксиса Requests, но только построен он не на urllib3, а на базе фреймворка Twisted (это крутая библиотека для создания кастомных клиент-серверных решений). Инструмент нишевый, но используется в крупных экосистемах – читать «в суровом корпоративном секторе». К слову, Scrapy может работать в паре с Twisted. Преимущества:
Недостатки:
Использование treq будет обоснованным в основном в крупных асинхронных системах, где уже используется фреймворк Twisted. Для простого веб-парсинга на Python будет слишком избыточным.
HTTP-клиенты при парсинге теряют свои позиции из-за поголовного перехода разработчиков сайтов на JavaScript-фреймворки и конструкторы. Общая формулировка проблемы выглядит так – сайты перестают отдавать чистый HTML-код. Но даже там, где пока ещё нет JavaScript, нужно придерживаться определённых правил, чтобы ваш парсер не заблокировали.
Максимально полный гайд по успешному парсингу без блокировок.
Python не зря в лидерах языков для веб-парсинга. Именно он предлагает самую комплексную экосистему и исчерпывающий выбор готовых библиотек. HTTP-клиенты в Python – не исключение. Есть решения для любых задач и требований. Топовый инструмент для новичков – Requests, для высоконагруженных проектов есть aiohttp и HTTPX, а для JavaScript-сайтов – Playwright и Selenium (они будут просто незаменимы). Список HTTP-клиентов регулярно пополняется. Простой пример – библиотеки типа Niquests, которые предлагают продвинутые возможности с поддержкой HTTP/3 и мультиплексированием.
При разработке личных парсеров всегда начинайте с простейшего решения и переходите к сложным инструментам только при необходимости. Корпоративные инструменты стоит выбирать по-другому – тут уже всё будет зависеть от исходных требований проекта и используемых фреймворков.
Сами по себе HTTP-клиенты не умеют обходить ограничения и политики антибот-систем. Но проблемы парсинга легко решаются правильным проектированием логики работы скрипта, а также качественным имитированием цифровых отпечатков. Немаловажный фактор обхода защиты – качественные прокси. Арендовать прокси в формате «под ключ» можно у нас. Froxy – это 10+ млн резидентных и мобильных IP-адресов с автоматической ротацией.
Ну и, конечно, всегда помните об этичности парсинга: соблюдайте правила из robots.txt, добавляйте естественные задержки между запросами и не злоупотребляйте нагрузкой на целевые серверы.