


Wie kann ich die SSL-Zertifikatsüberprüfung in Python-Anfragen deaktivieren?
Sicherheitszertifikatsüberprüfung in Python-Anfragen deaktivieren
Bei HTTPS-Anfragen überprüft die Anforderungsbibliothek von Python das SSL-Zertifikat des Servers, um sicherzustellen, dass die Verbindung sicher ist . In einigen Fällen, beispielsweise beim Zugriff auf Websites mit abgelaufenen Zertifikaten, möchten Sie diese Überprüfung jedoch möglicherweise deaktivieren.
Um die Zertifikatsüberprüfung zu deaktivieren, verwenden Sie das Argument „Verify“ in der Funktion „requests.post“. Setzen Sie es wie folgt auf „Falsch“:
<code class="python">import requests requests.post(url='https://foo.example', data={'bar':'baz'}, verify=False)</code>
Dadurch kann die Anfrage ohne Überprüfung des SSL-Zertifikats gestellt werden. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass dies ein Sicherheitsrisiko darstellen kann, da es die Möglichkeit von Man-in-the-Middle-Angriffen eröffnet. Verwenden Sie diese Option mit Vorsicht.
Verwenden eines Kontextmanagers für die SSL-Überprüfung
Wenn Sie die SSL-Überprüfung für mehrere Anfragen in einem bestimmten Kontext deaktivieren müssen, können Sie einen verwenden Kontextmanager wie folgt:
<code class="python">import warnings import contextlib import requests from urllib3.exceptions import InsecureRequestWarning old_merge_environment_settings = requests.Session.merge_environment_settings @contextlib.contextmanager def no_ssl_verification(): opened_adapters = set() def merge_environment_settings(self, url, proxies, stream, verify, cert): # ... requests.Session.merge_environment_settings = merge_environment_settings try: with warnings.catch_warnings(): warnings.simplefilter('ignore', InsecureRequestWarning) yield finally: requests.Session.merge_environment_settings = old_merge_environment_settings for adapter in opened_adapters: try: adapter.close() except: pass with no_ssl_verification(): # Make requests without SSL verification here</code>
Dieser Kontextmanager setzt die Überprüfung vorübergehend für alle innerhalb des Blocks gestellten Anforderungen auf „False“ und kehrt dann zum Standardverhalten zurück, wenn der Block beendet wird. Es unterdrückt auch die SSL-Warnung, die sonst ausgelöst würde.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich die SSL-Zertifikatsüberprüfung in Python-Anfragen deaktivieren?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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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.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

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.

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.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

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.
