Python中`requests.get`后需要`close`吗？

最新推荐文章于 2025-11-09 23:54:35 发布

原创最新推荐文章于 2025-11-09 23:54:35 发布 · 834 阅读

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在Python的网络请求库requests中，requests.get是一个非常常用的方法。它用于发起GET请求以获取资源，比如网页内容、API数据等。然而，一个经常被开发者问到的问题是：使用requests.get之后是否需要调用close方法来关闭连接呢？

这个问题乍一听似乎很简单，但深入了解你会发现它背后涉及到Python的垃圾回收机制、HTTP协议特性以及requests库的设计哲学等多个方面。这不仅关系到代码的正确性，还可能影响程序性能和资源利用效率。

HTTP协议与持久连接

要理解这个问题，首先我们需要回顾一下HTTP协议的基本概念。HTTP（超文本传输协议）是一种应用层协议，主要用于客户端与服务器之间的通信。早期版本的HTTP/1.0每次请求都需要建立新的TCP连接，在完成数据交换后立即断开连接。这种方式虽然简单直接，但在频繁交互场景下会导致大量的“握手”开销，降低整体效率。

为了解决这一问题，HTTP/1.1引入了持久连接（Keep-Alive）的概念。通过设置合适的头部信息，可以让同一TCP连接上复用多次HTTP请求，从而减少了重复建立连接所带来的延迟。这对于现代Web开发来说至关重要，尤其是在加载包含多个资源（如图片、脚本文件等）的页面时能够显著提升用户体验。

当我们在Python中使用requests.get时，默认情况下它是基于HTTP/1.1实现的，并且会启用持久连接功能。这意味着如果我们不手动关闭连接，那么理论上只要满足一定条件（例如服务器端没有主动终止），该连接可以一直保持打开状态供后续请求使用。

Requests库设计与上下文管理器

接下来我们来看看requests库本身是如何处理这个问题的。requests是一个高度抽象且易于使用的HTTP库，它隐藏了许多底层细节使得开发者可以专注于业务逻辑而无需关心具体的网络编程操作。对于连接管理这部分工作，requests采用了两种主要方式：

自动连接池

为了提高性能并简化接口，requests内部实现了自动化的连接池机制。每当发起一个新的HTTP请求时，如果存在符合条件（同域名、端口等）的闲置连接，则优先选择重用；否则创建新连接加入池中等待下次分配。这样做不仅减少了频繁创建销毁连接带来的系统负担，同时也保证了较高的并发处理能力。

更进一步地，requests还提供了对最大连接数、空闲超时时间等参数的配置选项，允许用户根据实际需求灵活调整策略。因此，在大多数情况下你并不需要担心单个请求结束后是否应该显式关闭连接，因为连接池已经替我们考虑到了这一点。

上下文管理器支持

除了依赖连接池外，requests也鼓励使用Python的上下文管理器(with语句)来确保资源的安全释放。具体来说就是将requests.get包裹在一个with块内执行，这样即使发生异常也能保证离开作用域时自动调用__exit__方法关闭相关资源（包括但不限于HTTP连接）。以下是一个简单的示例：

import requests

url = "https://example.com"

try:
    with requests.get(url, stream=True) as response:
        # 处理响应数据...
        print(response.status_code)
except Exception as e:
    print(f"An error occurred: {e}")

注意这里使用了stream=True参数，表示以流式的方式读取响应体而不是一次性全部载入内存。这样做可以在处理大文件下载等场景时有效避免占用过多内存资源。同时结合上下文管理器，确保无论成功与否都能及时释放所占用的连接。

关于`close`方法的讨论

既然有上述两种机制的存在，那么回到最初的问题——requests.get之后还需要调用close吗？答案通常是不需要的！原因如下：

自动连接池的作用：正如前面提到的，大多数时候我们都可以信赖连接池来管理和重用HTTP连接。除非遇到特殊需求（比如长时间不活跃的长连接可能导致资源泄漏），否则一般不需要人为干预。
上下文管理器的优势：如果你选择了使用with语句，那么相当于已经明确了资源的生命周期范围，在这个范围内所有必要的清理工作都会由Python自动完成，无需额外编写close调用。
性能与易用性的平衡：从另一个角度来看，过度关注每个单独请求后的连接关闭反而可能会破坏requests库原本提供的便捷性和高效性。毕竟我们的目标是快速构建稳定可靠的应用程序，而不是纠结于细枝末节之处。

不过需要注意的是，以上结论是在正常使用场景下的建议。如果你正在处理某些极端情况（例如高并发环境下的微服务架构，或者与其他第三方库集成时遇到了兼容性问题），还是应当深入研究官方文档和技术社区中的最佳实践，确保自己的解决方案符合预期。

实际案例分析

为了更好地说明这一点，让我们来看一个实际的例子。假设我们要抓取某个网站上的多篇文章，并提取其中的关键信息进行统计分析。考虑到每篇文章都位于不同的URL路径下，如果不加优化地逐个发送GET请求，很容易导致大量短命连接堆积，进而拖慢整个爬虫系统的运行速度甚至触发目标站点的反爬虫机制。

此时，我们可以采用如下改进方案：

使用session对象代替单次调用requests.get，因为session会自动维持同一个会话期间内的所有请求共享相同的连接池；
结合异步IO框架如aiohttp来并发执行多个任务，充分利用CPU和带宽资源；
对于确实不再需要的连接，可以在适当时候通过调用session.close()明确释放，但这通常发生在程序结束前或周期性检查点处，而不是每个请求之后。

下面给出一段参考代码：

import asyncio
from aiohttp import ClientSession
from bs4 import BeautifulSoup


async def fetch_article(session, url):
    async with session.get(url) as resp:
        return await resp.text()


async def main(urls):
    async with ClientSession() as session:
        tasks = [fetch_article(session, url) for url in urls]
        pages = await asyncio.gather(*tasks)

        # 进行后续的数据解析与处理...
        for page in pages:
            soup = BeautifulSoup(page, 'html.parser')
            # 提取关键信息...


if __name__ == "__main__":
    article_urls = ["https://example.com/article1", "https://example.com/article2"]
    loop = asyncio.get_event_loop()
    loop.run_until_complete(main(article_urls))