urllib를 통해 데이터를 가져오는 동안 로컬 발급자 인증서를 가져올 수 없습니다.
Python의 urllib.request 패키지를 사용하여 데이터를 검색하려고 하면 다음과 같은 문제가 발생할 수 있습니다. 다음 오류:
certificate verify failed: unable to get local issuer certificate (_ssl.c:1045)
이 문제는 웹사이트의 SSL 인증서 확인에 문제가 있음을 나타내므로 HTTPS URL로 작업할 때 발생할 수 있습니다.
오류를 해결하려면 SSL 인증서에 대한 신뢰 체인을 설정하는 데 도움이 될 수 있는 "Install Certificates.command" 유틸리티. 이 프로세스 중에 발생하는 작업은 다음과 같습니다.
- 신뢰 체인 설정: HTTPS 웹사이트에 연결할 때 브라우저 또는 Python 프로그램은 웹사이트의 SSL 인증서를 확인하여 신뢰성을 확인합니다. 인증서는 웹사이트의 신원 확인을 담당하는 신뢰할 수 있는 제3자 기관인 인증 기관(CA)에서 발급됩니다.
- 로컬 인증서 저장소: 시스템의 기본 인증서 저장소에는 다양한 CA에서 신뢰할 수 있는 루트 인증서를 수집합니다. 웹사이트의 인증서를 확인할 때 시스템은 로컬 저장소에 있는 발급 CA의 루트 인증서를 확인합니다.
- 로컬 발급자 인증서 누락: 경우에 따라 발급 CA의 루트 인증서가 지역 상점에는 설치되지 않습니다. 이로 인해 확인 프로세스가 실패하여 발생한 오류가 발생할 수 있습니다.
- Install Certificates.command: 제공된 명령을 실행하면 운영 체제에서 누락된 인증서를 설치할 수 있습니다. 기본 소스. 이를 통해 시스템에 액세스하려는 웹사이트와 같은 웹사이트의 SSL 인증서를 확인하는 데 필요한 신뢰할 수 있는 루트 인증서가 있는지 확인합니다.
보안 및 인증서에 대한 이해를 높이려면 다음을 참조하세요. 다음 리소스:
- [SSL/TLS를 사용한 HTTP 및 HTTPS 암호화](https://www.internetsociety.org/resources/deploy360/security/http-https-encryption-ssl-tls/)
- [입문자를 위한 TLS/SSL 인증서](https://www.globalsign.com/en/information-center/certificate-guides/ssl-certificates-in-five-mins)
- [인증 기관(CA)](https://www.digicert.com/learn/certificate-authority/)
위 내용은 urllib.request를 사용하는 동안 \'로컬 발급자 인증서를 얻을 수 없습니다\' 오류가 발생하는 이유는 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

toAppendElementStoapyThonList, usetHeappend () MethodForsingleElements, extend () formultipleements, andinsert () forspecificpositions.1) useappend () foraddingOneElementatateend.2) usextend () toaddmultipleementsefficially

To TeCreateAtheThonList, usequareBrackets [] andseparateItemswithCommas.1) ListSaredynamicandCanholdMixedDatAtatypes.2) useappend (), remove () 및 SlicingFormAnipulation.3) listlisteforences;) ORSL

금융, 과학 연구, 의료 및 AI 분야에서 수치 데이터를 효율적으로 저장하고 처리하는 것이 중요합니다. 1) 금융에서 메모리 매핑 파일과 Numpy 라이브러리를 사용하면 데이터 처리 속도가 크게 향상 될 수 있습니다. 2) 과학 연구 분야에서 HDF5 파일은 데이터 저장 및 검색에 최적화됩니다. 3) 의료에서 인덱싱 및 파티셔닝과 같은 데이터베이스 최적화 기술은 데이터 쿼리 성능을 향상시킵니다. 4) AI에서 데이터 샤딩 및 분산 교육은 모델 교육을 가속화합니다. 올바른 도구와 기술을 선택하고 스토리지 및 처리 속도 간의 트레이드 오프를 측정함으로써 시스템 성능 및 확장 성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

PythonArraysareCreatedusingThearrayModule, Notbuilt-inlikelists.1) importThearrayModule.2) SpecifyTyPeCode (예 : 'forIntegers.3) 초기에 초기화 성과의 공동체 정보가없는 사람들이 플렉스리스트.

Shebang 라인 외에도 Python 통역사를 지정하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 1. 명령 줄에서 직접 Python 명령을 사용하십시오. 2. 배치 파일 또는 쉘 스크립트를 사용하십시오. 3. Make 또는 Cmake와 같은 빌드 도구를 사용하십시오. 4. Invoke와 같은 작업 러너를 사용하십시오. 각 방법에는 장점과 단점이 있으며 프로젝트의 요구에 맞는 방법을 선택하는 것이 중요합니다.

forhandlinglargedatasetsinpython, usenumpyarraysforbetterperformance.1) numpyarraysarememory-effic andfasterfornumericaloperations.2) leveragevectorization foredtimecomplexity.4) managemoryusage withorfications data

inpython, listsusedyammoryAllocation과 함께 할당하고, whilempyarraysallocatefixedMemory.1) listsAllocatemememorythanneedInitiality.

Inpython, youcansspecthedatatypeyfelemeremodelerernspant.1) usenpynernrump.1) usenpynerp.dloatp.ploatm64, 포모 선례 전분자.


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