Der Grund für den Fehler
urllib3 in Python ist eine Bibliothek zur Verarbeitung von URLs. Sie kann zum Senden von Http-Anfragen verwendet werden. ssl.SSLError(f"read error: {e!r}") ist ein Fehler, der darauf hinweist, dass bei der Verwendung von urllib3 ein Fehler aufgetreten ist. Dieser Fehler kann auf ein Netzwerk-Verbindungsproblem zurückzuführen sein oder darauf, dass die verbundene Website eine Zertifikatsüberprüfung verwendet und der Client die Überprüfung nicht besteht. Darüber hinaus schlägt die Zertifikatsüberprüfung möglicherweise fehl, weil das Zertifikat abgelaufen ist oder nicht von einer vertrauenswürdigen Zertifizierungsstelle ausgestellt wurde.
So beheben Sie diesen Fehler:
Stellen Sie sicher, dass die Netzwerkverbindung normal ist, versuchen Sie, die Verbindung wiederherzustellen, oder ändern Sie das Netzwerk.
Verwenden Sie „Verify = False“, um die Zertifikatsüberprüfung zu deaktivieren. Dadurch wird jedoch die verbundene Website unsicher.
Verwenden Sie andere Bibliotheken im Code, um Anfragen zu senden, z. B. Anfragen.
Verwenden Sie ein geeignetes Zertifikat zur Überprüfung. Wenn es sich um ein selbstsigniertes Zertifikat handelt, können Sie es in das Programm importieren. Verwenden Sie ein benutzerdefiniertes CA-Zertifikat zur Überprüfung. Wenn der Fehler durch den Ablauf des Zertifikats verursacht wird, müssen Sie ein Update durchführen das Zertifikat Es ist zu beachten, dass die Verwendung der zweiten Methode das Problem lösen kann, aber dadurch die Website-Verbindung unsicher macht. Daher ist es besser, andere Methoden zur Lösung des Problems zu verwenden. AnwendungsbeispieleNatürlich. Hier ist ein Beispielcode zum Deaktivieren der Zertifikatsüberprüfung beim Senden vonhttps
Anfragen mithilfe der urllib3-Bibliothek:import urllib3 http = urllib3.PoolManager() response = http.request('GET', 'https://example.com', verify=False) print(response.data)Hier ist ein Beispielcode zum Deaktivieren der Zertifikatsüberprüfung beim Senden von https-Anfragen mithilfe der Anforderungsbibliothek:
import requests response = requests.get('https://example.com', verify=False) print(response.text)Das Folgende ist ein Beispielcode für die Verwendung einer benutzerdefinierten Zertifikatsüberprüfung beim Senden von https-Anfragen mithilfe der Anforderungsbibliothek:
import requests response = requests.get('https://example.com', verify='path/to/ca_cert.pem') print(response.text)Es ist zu beachten, dass bei Verwendung der benutzerdefinierten Zertifikatsüberprüfung die Zertifikatsdatei im PEM-Format vorliegen und der Pfad korrekt sein muss. Zu beachten ist außerdem, dass das Zertifikat aktualisiert werden muss, wenn der Fehler durch den Ablauf des Zertifikats verursacht wird.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonÜber ssl.SSLError(f\'read error: {e!r}\') von urllib3 aus e. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Python und C haben signifikante Unterschiede in der Speicherverwaltung und -kontrolle. 1. Python verwendet die automatische Speicherverwaltung, basierend auf der Referenzzählung und der Müllsammlung, um die Arbeit von Programmierern zu vereinfachen. 2.C erfordert eine manuelle Speicherverwaltung und liefert mehr Kontrolle, aber die Komplexität und das Fehlerrisiko. Welche Sprache zu wählen sollte, sollte auf Projektanforderungen und Teamtechnologie -Stack basieren.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Ob die Auswahl von Python oder C von den Projektanforderungen abhängt: 1) Python eignet sich aufgrund seiner prägnanten Syntax und reichhaltigen Bibliotheken für schnelle Entwicklung, Datenwissenschaft und Skripten; 2) C ist für Szenarien geeignet, die aufgrund seiner Zusammenstellung und des manuellen Speichermanagements eine hohe Leistung und die zugrunde liegende Kontrolle erfordern, wie z. B. Systemprogrammierung und Spielentwicklung.

Python wird in Datenwissenschaft und maschinellem Lernen häufig verwendet, wobei hauptsächlich auf seine Einfachheit und ein leistungsstarkes Bibliotheksökosystem beruhen. 1) Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet, 2) Numpy liefert effiziente numerische Berechnungen, und 3) Scikit-Learn wird für die Konstruktion und Optimierung des maschinellen Lernens verwendet. Diese Bibliotheken machen Python zu einem idealen Werkzeug für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.


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