摘要：在 Python 的世界里，Requests库几乎成了进行 HTTP 网络请求的标配。无论是开发交易机器人，编写电子商务爬虫，还是自动化社交媒体任务，开发者们总是习惯性地先敲下那行熟悉的命令：pip install requests。然而，对于许多快速开发的小
Python 内置库的强大之处
在 Python 的世界里，Requests库几乎成了进行 HTTP 网络请求的标配。无论是开发交易机器人，编写电子商务爬虫，还是自动化社交媒体任务，开发者们总是习惯性地先敲下那行熟悉的命令：pip install requests。然而，对于许多快速开发的小型脚本和盈利项目来说，这样做真的有必要吗？本文将深入探讨为什么在某些情况下，Python 内置的urllib.request库是更优、更高效的选择，以及这种简单的转变如何帮助你节省时间、降低成本，并提升项目的吸引力。
作为一名开发者，我过去也和大多数人一样，习惯性地在每个项目里都安装requests。但很快我意识到，对于那些快速开发、用于个人副业或出售给客户的小型脚本来说，这种做法带来了不必要的依赖。依赖意味着什么？额外的设置、更慢的 Docker 镜像构建速度，以及更高的失败风险。
想象一下，你正在为客户开发一个用于获取加密货币价格的简单脚本，或者是一个用于检查联盟链接有效性的工具。这些任务的核心功能都非常简单：发送一个 GET 请求，接收 JSON 数据，然后进行处理。在这种情况下，引入像requests这样的第三方库，就像是杀鸡用牛刀。它带来了许多你根本用不到的高级功能，同时也增加了项目的复杂性和部署的难度。
正是在这样的背景下，我重新发现了 Python 标准库中的urllib。它就像一个被遗忘的英雄，默默地存在于 Python 的每一个安装包中，无需额外安装，没有多余的“行李”，就能完美地完成许多 HTTP 请求任务。
对于那些只需要进行快速 HTTP 调用的任务，urllib.request是理想的选择。它已经内置在 Python 的标准库中，省去了安装的步骤和额外的开销。让我们通过一个具体的例子来看看，如何用urllib.request来替代requests完成一个简单的加密货币价格获取器。
假设我们想从一个公共 API 获取比特币的当前价格。如果使用requests，代码可能会是这样：
# 传统的requests方法# import requests# response = requests.get("https://api.coindesk.com/v1/bpi/currentprice/BTC.json")而使用urllib.request，我们只需要这样做：
import urllib.requestimport jsonurl = "https://api.coindesk.com/v1/bpi/currentprice/BTC.json"with urllib.request.urlopen(url) as response: data = json.loads(response.read.decode)print("BTC Price (USD):", data["bpi"]["USD"]["rate"])这段代码简洁明了，功能完全相同。通过这个简单的替换，我的加密货币交易脚本变得更加轻量，也更容易部署到那些有严格包大小限制的服务器上。这不仅提升了效率，也让我的项目更加灵活。
在为客户构建 Twitter（现在是 X）或 TikTok 之类的社交媒体自动化脚本时，我的需求通常仅限于简单的 GET 和 POST 请求。在这种情况下，requests同样是不必要的。使用urllib.request，我可以轻松地获取热门话题，而无需担心依赖问题。
下面是一个用urllib.request获取热门话题的例子：
import urllib.requestimport jsondef get_trending_topics: url = "https://api.twitter-trends-proxy.com/trends" with urllib.request.urlopen(url) as res: return json.loads(res.read.decode)topics = get_trending_topicsprint("Trending:", [t['name'] for t in topics])这段代码不仅更“干净”，而且更快，因为它没有额外的依赖，可以立即部署，避免了所谓的“依赖地狱”。这对于需要快速交付、即时运行的自动化脚本来说至关重要。
很多人可能认为urllib只能处理简单的 GET 请求，但事实并非如此。它完全可以处理 POST 请求。在我为一个 AI 内容生成微服务构建脚本时，我就是用这种模式来处理 POST 请求的。
import urllib.requestimport jsonurl = "https://my-ai-api.com/generate"data = json.dumps({"prompt": "Write me a product description"}).encode("utf-8")req = urllib.request.Request( url, data=data, headers={"Content-Type": "application/json"}, method="POST")with urllib.request.urlopen(req) as res: response_data = json.loads(res.read.decode)print("AI Output:", response_data["text"])这段代码清晰地展示了如何使用urllib.request来发送带有 JSON 数据和自定义请求头的 POST 请求。这使得我可以为客户提供轻量级的 AI API 脚本，他们无需构建臃肿的开发环境就能直接运行。
对于那些以出售自动化模板、交易脚本或爬虫工具为生的开发者来说，每一个增加的依赖都意味着额外的成本。这些成本体现在多个方面：
部署摩擦：Docker 镜像会随着依赖的增加而变得越来越重，这延长了构建和部署的时间。服务器冷启动时间：在像 AWS Lambda 这样的无服务器（FaaS）架构中，依赖越多，冷启动所需的时间就越长。这直接影响到服务的响应速度和用户体验。维护风险：外部依赖可能因为版本不兼容、安全漏洞或维护者放弃更新而带来风险。当我开始为客户构建并销售自动化模板时，比如加密货币价格通知器、TikTok 标签爬虫或联盟链接检查器，我发现客户们非常喜欢那些没有依赖的轻量级脚本。这不仅方便了他们，也提升了我的产品的吸引力。
大多数盈利性的工作流都涉及调用 API 并处理 JSON 数据。在这种情况下，urllib和 Python 内置的json库通常已经足够。
import urllib.request, jsondef call_api(url): with urllib.request.urlopen(url) as res: return json.loads(res.read.decode)eth_data = call_api("https://api.coindesk.com/v1/bpi/currentprice/ETH.json")print("ETH Price (USD):", eth_data["bpi"]["USD"]["rate"])对于加密货币机器人和电子商务价格爬虫来说，这段代码已经能满足 99%的需求。它简单、高效，并且完全基于 Python 标准库，无需任何额外安装。
我并不是说requests库毫无用处。在某些场景下，它依然是无可替代的：
会话管理：当需要维护一个持续的会话，比如登录一个需要多次请求才能完成的网站时，requests的会话功能非常方便。OAuth/复杂认证流程：处理复杂的身份验证流程，如 OAuth，requests提供了更简洁的 API。Cookies 和重定向：处理复杂的 Cookies 和重定向逻辑时，requests提供了更直观和强大的功能。对于这些需要高级功能的项目，requests依然是最佳选择。但对于那些轻量级的盈利项目，内置的urllib能让你事半功倍。
使我的自由职业脚本更易于运行：客户无需处理复杂的安装和依赖问题，可以直接运行我提供的脚本，这极大地提升了用户体验。将 AI 机器人部署到 Lambda：在没有额外依赖的情况下，我的脚本文件大小非常小，这让我能够轻松地将 AI 机器人部署到 AWS Lambda 等有严格大小限制的无服务器平台。销售即插即用的自动化模板：我能够提供“零安装”的自动化模板，这让我的产品在市场上更具吸引力。当你的买家需要更少的依赖时，你的脚本就会变得更有价值，更容易被接受。
不要再为了简单的网络请求而让你的脚本变得臃肿。Python 的urllib库是内置的、轻量级的，并且完全能够胜任 90%的盈利自动化、交易和电子商务工作流。通过保持脚本的精简，我不仅提升了我的销售额，也让部署变得更加顺畅。下次当你准备输入pip install requests时，不妨问问自己：我真的需要它吗？或者，我是否可以用 Python 已经提供给我的工具，更快地交付，更干净地销售？
来源：高效码农
