エラーの理由
urllib3 は、python で URL を処理するために使用されるライブラリです。Http の送信に使用できます。 # ##聞く。 ssl.SSLError(f"read error: {e!r}") は、urllib3 の使用中に問題が発生したことを示すエラーです。このエラーは、ネットワーク 接続の問題、または接続された Web サイトが証明書検証を使用しており、クライアントが検証に失敗したことが原因である可能性があります。さらに、証明書の有効期限が切れているか、証明書が信頼できる CA によって発行されていないために、証明書の検証が失敗する可能性があります。
解決方法このエラーについては、次の方法で解決できます。 ネットワーク接続が正常であることを確認し、再接続するかネットワークを変更してください。 。 証明書の検証を無効にするには verify = False を使用しますが、これを行うと、接続された Web サイトが安全でなくなります。コード内で他のライブラリを使用して、 request などのリクエストを送信します。
検証には適切な証明書を使用してください。自己署名証明書の場合は、プログラムにインポートできます。
検証にはカスタム CA 証明書を使用してください。
「証明書の有効期限が原因でエラーが発生したため、証明書を更新する必要があります」の場合は、
#2 番目の方法を使用すると問題は解決できますが、Web サイトの接続が安全でなくなることに注意してください。したがって、問題を解決するには他の方法を使用することをお勧めします。 使用例もちろんです。 次は、urllib3 ライブラリを使用してhttps
リクエストを送信するときに証明書の検証を無効にするサンプル コードです:import urllib3 http = urllib3.PoolManager() response = http.request('GET', 'https://example.com', verify=False) print(response.data)以下は、リクエスト ライブラリを使用して https リクエストを送信するときに証明書の検証を無効にするサンプル コードです:
import requests response = requests.get('https://example.com', verify=False) print(response.text)次は、リクエスト ライブラリを使用して https リクエストを送信するときにカスタム証明書検証を使用するサンプル コードです:
import requests response = requests.get('https://example.com', verify='path/to/ca_cert.pem') print(response.text)カスタム証明書検証を使用する場合、証明書ファイルは PEM 形式であり、パスが正しい必要があることに注意してください。 エラーが証明書の有効期限切れによって引き起こされた場合は、証明書を更新する必要があることにも注意してください。
以上がe からの urllib3 の ssl.SSLError(f\'read error: {e!r}\') についての詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

PythonとCは、メモリ管理と制御に大きな違いがあります。 1。Pythonは、参照カウントとガベージコレクションに基づいて自動メモリ管理を使用し、プログラマーの作業を簡素化します。 2.Cには、メモリの手動管理が必要であり、より多くの制御を提供しますが、複雑さとエラーのリスクが増加します。どの言語を選択するかは、プロジェクトの要件とチームテクノロジースタックに基づいている必要があります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

PythonまたはCを選択するかどうかは、プロジェクトの要件に依存するかどうかは次のとおりです。1)Pythonは、簡潔な構文とリッチライブラリのため、迅速な発展、データサイエンス、スクリプトに適しています。 2)Cは、コンピレーションと手動メモリ管理のため、システムプログラミングやゲーム開発など、高性能および基礎となる制御を必要とするシナリオに適しています。

Pythonは、データサイエンスと機械学習で広く使用されており、主にそのシンプルさと強力なライブラリエコシステムに依存しています。 1)Pandasはデータ処理と分析に使用され、2)Numpyが効率的な数値計算を提供し、3)SCIKIT-LEARNは機械学習モデルの構築と最適化に使用されます。これらのライブラリは、Pythonをデータサイエンスと機械学習に理想的なツールにします。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。


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