HTTPS 웹사이트에 액세스할 때 Python에서 \'인증서 확인 실패\' 오류가 발생하는 이유는 무엇입니까?
Python의 "인증서 확인 실패" 오류 이해
Python을 사용하여 HTTPS 웹 사이트에서 데이터를 검색하려고 할 때 다음과 같은 문제가 발생할 수 있습니다. 다음 오류:
certificate verify failed: unable to get local issuer certificate
이 오류는 Python이 웹사이트의 보안 인증서를 확인할 수 없기 때문에 발생합니다. 기본적으로 Python은 신뢰할 수 있는 자체 루트 인증서 세트를 사용하여 웹 사이트 인증서를 확인합니다. 그러나 웹사이트의 인증서가 이러한 신뢰할 수 있는 루트 인증서 중 하나로 서명되지 않은 경우 Python은 확인 프로세스에 실패합니다.
해결책: 시스템 인증서 설치
이 오류는 웹 사이트의 보안 인증서를 시스템의 신뢰할 수 있는 루트 인증서 저장소에 설치하기 위해 발생합니다. Mac에서는 터미널에서 다음 명령을 실행하여 이를 수행할 수 있습니다.
/Applications/Python\ 3.7/Install\ Certificates.command
이 명령은 시스템의 신뢰할 수 있는 루트 인증서 기본 세트를 Python의 신뢰할 수 있는 인증서 저장소에 설치합니다.
인증서의 역할 이해
SSL 인증서는 웹 브라우저와 웹 서버 간의 보안 연결을 설정하는 데 사용됩니다. 여기에는 웹사이트의 ID에 대한 정보가 포함되어 있으며 두 당사자 간에 전송되는 데이터를 암호화하는 데 사용됩니다.
- 루트 인증서는 신뢰할 수 있는 인증 기관(CA)에서 발급한 인증서입니다.
- 중간 인증서는 루트 CA가 아닌 CA에서 발급한 인증서입니다.
- 웹 사이트 인증서는 CA에서 특정 웹 사이트에 발급한 인증서입니다.
학습을 위한 추가 리소스
SSL 인증서와 보안에 대한 이해를 높이려면 다음 리소스를 고려하세요.
- [Mozilla 개발자 네트워크: SSL/TLS 인증서]( https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Glossary/Certificate)
- [Cloudflare: SSL 인증서 이해](https://www.cloudflare.com/en-us/learning/ ssl/understanding-ssl-certificates/)
- [SecurityBoulevard: SSL 인증서 계층: 간단한 설명](https://securityboulevard.com/2017/11/ssl-certificate-hierarchy-simple-explanation/)
위 내용은 HTTPS 웹사이트에 액세스할 때 Python에서 \'인증서 확인 실패\' 오류가 발생하는 이유는 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화
