


Requêtes Python rencontrant « SSLError » : un guide complet
Dans la programmation Python, la bibliothèque Requests est couramment utilisée pour envoyer des requêtes HTTP. Cependant, lors de son utilisation avec HTTPS, l'erreur suivante peut être rencontrée :
requests.exceptions.SSLError: [Errno 1] _ssl.c:503: error:14090086:SSL routines:SSL3_GET_SERVER_CERTIFICATE:certificate verify failed
Ce problème est dû à un certificat SSL non fiable. Bien que la désactivation de la vérification des certificats à l'aide de verify=False soit une solution rapide, elle présente des risques de sécurité tels que des attaques de l'homme du milieu.
Pour les applications sécurisées, définissez le paramètre verify sur le chemin d'une autorité de certification de confiance. (CA) est recommandé. Depuis la version 2.0, Requests prend en charge les valeurs suivantes pour la vérification :
- True : Valide le certificat par rapport au bundle d'autorité de certification de confiance intégré de Requests.
- Faux : Contourne complètement le certificat validation.
- Chemin : Spécifie un fichier de bundle CA personnalisé pour la validation du certificat.
De plus, envisagez d'utiliser le paramètre cert pour spécifier le chemin d'accès à un client. certificat SSL latéral. En configurant ces paramètres de manière appropriée, les requêtes Python peuvent gérer efficacement la vérification des certificats SSL et garantir des connexions HTTPS sécurisées.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

SlitingyPapyThonListIsDoneUsingTheSyntaxList [Démarrage: arrêt: étape] .He'showitworks: 1) startisheindexofthefirStelementoinclude.2) stopisTheIndexoftheFirstelementsoexclude.3) StepistheincrementBetweenselans.it'susefulfactingPortationSoListShsandCanusegeg

NumpyAllowsForvariousOperations ONARRAYS: 1) BasicarithmeticLikeaddition, Soustraction, Multiplication, anddivision; 2) AdvancedOperationSuchasmatrixMultiplication; 3) Element-Wiseoperations withoutExplicitloop

ArraySinpython, en particulier ThroughNumpyandPandas, aressentialfordataanalysis, offingspeeedAfficiency.1) numpyarrayablefficienthandlingoflargedatasetsandComplexOperationsLikEMoVingAverages.2)

ListsandNumpyArraysInpythonHaveDidifferentMemoryfootprints: listsaRemoreFlexibles Butlessmemory économe, tandis que la liste de résensés est-ce qui

ToenSurepythonscriptsBeHavecorrectlyAcrossDevelopment, mise en scène et production, catégories de type: 1) EnvironmentVariblesForsImplesettings, 2) ConfigurationFilesForComplexsetups et3) dynamicloadingforadaptability.eachMethodoffersNebeneFitsAndreCeresca

La syntaxe de base pour le découpage de la liste Python est la liste [Démarrage: arrêt: étape]. 1.Start est le premier index d'élément inclus, 2.STOP est le premier indice d'élément exclu et 3.StEP détermine la taille de l'étape entre les éléments. Les tranches sont non seulement utilisées pour extraire les données, mais aussi pour modifier et inverser les listes.

ListesoutPerformarRaySin: 1) dynamicingizingandfrequentinSertions / Deletions, 2) StoringheteroGeneousData, and3) MemoryEfficiencyForsparsedata, butmayhaveslightperformanceCostSincertorations.

Toconvertapythonarraytoalist, usethelist () Constructororageneratorexpression.1) ImportTheArrayModuleandCreateArray.2) Uselist (Arr) ou [Xforxinarr] à Convertittoalist, considérant la performance et le domaine de l'émie-efficacité pour les étages.


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