


Warum erhalte ich bei der Verwendung von urllib.request die Fehlermeldung „Das Zertifikat des lokalen Ausstellers konnte nicht abgerufen werden'?
Lokales Ausstellerzertifikat kann beim Abrufen von Daten über urllib nicht abgerufen werden
Beim Versuch, Daten mit dem urllib.request-Paket von Python abzurufen, kann es zu folgendem Problem kommen: der folgende Fehler:
certificate verify failed: unable to get local issuer certificate (_ssl.c:1045)
Dieses Problem kann bei der Arbeit mit HTTPS-URLs auftreten, da es auf ein Problem bei der Überprüfung des SSL-Zertifikats der Website hinweist.
Um den Fehler zu beheben, haben Sie das installiert Dienstprogramm „Install Certificates.command“, das beim Aufbau der Vertrauenskette für SSL-Zertifikate helfen kann. Folgendes passiert während dieses Vorgangs:
- Einrichtung einer Vertrauenskette: Wenn Sie eine Verbindung zu einer HTTPS-Website herstellen, überprüft Ihr Browser oder Python-Programm das SSL-Zertifikat der Website, um dessen Authentizität sicherzustellen. Das Zertifikat wird von einer Zertifizierungsstelle (CA) ausgestellt, einer vertrauenswürdigen Drittpartei, die für die Überprüfung der Identität der Website verantwortlich ist.
- Lokaler Zertifikatsspeicher: Der Standard-Zertifikatspeicher Ihres Systems enthält eine Sammlung vertrauenswürdiger Stammzertifikate verschiedener Zertifizierungsstellen. Bei der Überprüfung des Zertifikats einer Website prüft das System das Stammzertifikat der ausstellenden Zertifizierungsstelle im lokalen Speicher.
- Fehlendes lokales Ausstellerzertifikat: In einigen Fällen kann es sein, dass das Stammzertifikat für die ausstellende Zertifizierungsstelle fehlt nicht im lokalen Store installiert werden. Dies kann dazu führen, dass der Überprüfungsprozess fehlschlägt und der Fehler auftritt, mit dem Sie konfrontiert waren.
- Befehl „Zertifikate installieren“: Durch Ausführen des bereitgestellten Befehls können Sie die fehlenden Zertifikate des Betriebssystems installieren Standardquellen. Dadurch wird sichergestellt, dass Ihr System über die erforderlichen vertrauenswürdigen Stammzertifikate verfügt, um die SSL-Zertifikate von Websites wie der, auf die Sie zugreifen wollten, zu überprüfen.
Um Ihr Verständnis von Sicherheit und Zertifikaten zu verbessern, können Sie sich auf die beziehen Folgende Ressourcen:
- [HTTP- und HTTPS-Verschlüsselung mit SSL/TLS](https://www.internetsociety.org/resources/deploy360/security/http-https-encryption-ssl-tls/)
- [TLS/SSL-Zertifikate für Dummies](https://www.globalsign.com/en/information-center/certificate-guides/ssl-certificates-in-fünf-minuten)
- [Zertifizierungsstellen (CAs)](https://www.digicert.com/learn/certificate-authority/)
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWarum erhalte ich bei der Verwendung von urllib.request die Fehlermeldung „Das Zertifikat des lokalen Ausstellers konnte nicht abgerufen werden'?. 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.
