Python的requests库发送HTTPS请求时,SSL证书验证的流程
-
建立连接:当你使用requests库发送HTTPS请求时,它会尝试与目标服务器建立安全的SSL连接。
-
获取服务器SSL证书:服务器会将自己的SSL证书发送给客户端(即你的请求)。
-
验证证书:requests库会验证服务器返回的SSL证书,验证包括以下几个步骤:
- 证书有效性:检查证书是否在有效期内。
- 证书颁发机构:验证证书是否由受信任的证书颁发机构签发。
- 主机名匹配:验证证书中的主机名是否与请求的主机名匹配。
-
建立安全连接:如果证书验证通过,requests库会使用SSL/TLS协议建立安全连接,确保通信的机密性和完整性。
如果SSL证书验证失败(比如证书过期、证书不受信任、主机名不匹配等),requests库会抛出一个证书验证错误,连接将无法建立。
当你设置verify=True(默认情况下)时,requests库会执行上述验证过程。而当你设置verify=False时,requests库会跳过证书验证步骤,直接建立连接,从而存在安全风险。
在生产环境中,建议始终保持SSL证书验证的开启状态(即verify=True),以确保通信的安全性。如果遇到证书验证问题,应该尽快解决证书问题,而不是简单地关闭验证。
在使用Python的requests库进行HTTP请求时,设置verify=False参数会关闭SSL证书的验证,这可能会带来一定的安全风险。具体来说:
-
中间人攻击(Man-in-the-Middle):关闭SSL证书验证意味着不会验证服务器返回的SSL证书是否有效和可信任,这使得你的应用容易受到中间人攻击的威胁。攻击者可以劫持通信并查看、修改甚至篡改数据。
-
安全性降低:SSL证书验证是确保你与服务器之间通信安全的重要环节。关闭验证会降低通信的安全性,使得你的数据容易受到窃听和篡改。
-
数据完整性问题:未验证SSL证书可能导致数据在传输过程中被篡改,这可能会影响数据的完整性。
如果可能的话,建议尽量避免在生产环境中使用verify=False,以确保通信的安全性。如果你遇到SSL证书验证失败的问题,应该尝试解决证书问题,而不是简单地关闭验证。
如果你必须使用verify=False,请确保你知道潜在的风险,并仔细评估在你的特定情况下是否可以接受这些风险。
如果你需要使用Python的requests库向使用自签名证书的服务器发送HTTPS请求,你可以通过以下方式进行:
- 使用自定义证书文件:你可以将自签名证书文件(通常是.pem格式的证书文件)提供给requests库,让它使用这个证书来验证服务器的身份。你可以在请求中指定
verify参数为自签名证书的路径。
import requestsurl = 'https://your-server-url.com'
cert_path = '/path/to/your/self-signed-certificate.pem'response = requests.get(url, verify=cert_path)
- 禁用证书验证:如果你无法获取自签名证书文件或者想要简化流程,你可以选择禁用SSL证书验证,尽管这会带来安全风险。你可以通过将
verify=False传递给请求方法来实现这一点。
import requestsurl = 'https://your-server-url.com'response = requests.get(url, verify=False)
请注意,禁用SSL证书验证会增加中间人攻击和数据篡改的风险,因此在生产环境中应该谨慎使用。最佳做法仍然是使用自签名证书并提供正确的证书路径进行验证。
相关文章:
Python的requests库发送HTTPS请求时,SSL证书验证的流程
建立连接:当你使用requests库发送HTTPS请求时,它会尝试与目标服务器建立安全的SSL连接。 获取服务器SSL证书:服务器会将自己的SSL证书发送给客户端(即你的请求)。 验证证书:requests库会验证服务器返回的…...
基于 HBase Phoenix 构建实时数仓(3)—— Phoenix 安装
目录 一、主机规划 二、Phoenix 安装 1. 解压、配置环境 2. 将 phoenix-server-hbase-2.5-5.1.3.jar 文件复制到 HBase 的 lib 目录中 3. 重启 HBase 集群 4. 安装验证 (1)连接 HBase (2)视图映射 (3…...
Python IDE
Python IDE 本文为大家推荐几款款不错的 Python IDE(集成开发环境),比较推荐 PyCharm,当然你可以根据自己的喜好来选择适合自己的 Python IDE。 PyCharm PyCharm 是由 JetBrains 打造的一款 Python IDE。 PyCharm 具备一般 Pyt…...
Vue3和Vue2的区别
Vue 3 是 Vue.js 的下一个主要版本,它引入了许多新特性和优化,与 Vue 2 相比有一些显著的区别。以下是一些主要的区别: 性能提升: Vue 3 提供了更快的虚拟 DOM,减少了渲染和更新时间。使用 Proxy 重写了响应式系统,使…...
【内推】新风口-大模型独角兽公司minimax
先上内推链接: MiniMax社招内推码: AK3XEJ6 投递链接: https://vrfi1sk8a0.jobs.feishu.cn/s/iFY5WFgE 岗位:前端、后端、算法,基础架构都有,大量hc 公司介绍: 国内同时拥有文本、语音、视觉三种基础大模型能力的创业…...
基于单片机的水平角度仪系统设计
目 录 摘 要 I Abstract II 引 言 1 1控制系统设计 3 1.1系统方案设计 3 1.2系统工作原理 4 2硬件设计 6 2.1单片机 6 2.1.1单片机最小系统 6 2.1.2 STC89C52单片机的性能 7 2.2角度采集电路 8 2.2.1 ADXL345传感器的工作原理 9 2.2.2 ADXL345传感器倾角测量的原理 9 2.2.3 AD…...
Haproxy 负载均衡集群
一. Haproxy 1. Haproxy 介绍 HAProxy 是法国开发者威利塔罗 (Willy Tarreau) 在2000年使用C语言开发的一个开源软件,是一款具备高并发(一万以上)、高性能的TCP和HTTP负载均衡器,支持基于cookie的持久性,自动故障切换,支持正则…...
微服务知识03
1、ES搜索引擎,高性能的分布式搜索引擎,底层基于Lucene 主要用于应用程序中的搜索系统 日志收集 2、基础概念 3、ES处理流程 5、下载中文分词器 Releases infinilabs/analysis-ik GitHub 6、分词模式 最细粒度拆分、智能分词 7、Elaticsearch配置流程 (1)把文件拖进…...
JPEG照片被误删除如何恢复?学会这个方法就够了
JPG/JPEG是一种后缀名为“.jpg”或“.jpeg”的图形格式。它是存储照片图像的常用格式,因此我们可以使用数码相机、手机或其他设备来获取大量的JPG/JPEG文件。有时,我们会遇到由于意外删除、格式化驱动器或其他未知原因导致 JPEG 文件丢失的情况。无论哪种…...
红黑树的学习
红黑树 红黑树出自一种平衡的二叉查找树,是计算机科学中中用到的一种数据结构 1972年出现,当时被称之为平衡二叉B树。后来,1978年被修改为如今的红黑树 他是一种特殊的二叉查找树,红黑树的每一个节点上都有存储表示节点的颜色 …...
C# OpenCvSharp DNN FreeYOLO 人脸检测
目录 效果 模型信息 项目 代码 下载 C# OpenCvSharp DNN FreeYOLO 人脸检测 效果 模型信息 Inputs ------------------------- name:input tensor:Float[1, 3, 192, 320] --------------------------------------------------------------- Outp…...
单例九品--第五品
单例九品--第五品 上一品引入写在前边代码部分1代码部分2实现方式评注与思考下一品的设计思考 上一品引入 第四品中可能会因为翻译单元的链接先后顺序,造成静态初始化灾难的问题。造成的原因是因为存在调用单例对象前没有完成定义的问题,这一品将着重解…...
Lwip之TCP服务端示例记录(1对多)
前言 实现多个客户端同时连接初步代码结构已经实现完成(通过轮训的方式) // // Created by shchl on 2024/3/8. // #if 1#include <string.h> #include "lwip/api.h" #include "FreeRTOS.h" #include "task.h" #include "usart.h&…...
哲理:为什么你要学习编程这项技能
有一家饭店的大厨,烧得一手好菜,经过口碑相传,客人从五湖四海闻名而来。然而这对饭店的老板来说,并不单纯是一个好消息。因为客人不是奔着饭店,而是奔着大厨的手艺来的。老板必须想办法留住这位大厨,否则他…...
【机器学习300问】30、准确率的局限性在哪里?
一、什么是准确率? 在解答这个问题之前,我们首先得先回顾一下准确率的定义,准确率是机器学习分类问题中一个很直观的指标,它告诉我们模型正确预测的比例,即 还是用我最喜欢的方式,举例子来解释一下…...
融资项目——网关微服务
1. 网关的路由转发功能 在前后端分离的项目中,网关服务可以将前端的相关请求转发到相应的后端微服务中。 2. 网关微服务的配置 首先需要创建一个网关微服务,并添加依赖。 <!-- 网关 --><dependency><groupId>org.springframework.cl…...
飞驰云联CEO朱旭光荣获“科技领军人才”称号
2024年2月29日,苏州工业园区“优化营商环境暨作风效能建设大会”成功举办,会上公布了2023年度苏州工业园区第十七届第一批金鸡湖科技领军人才名单,Ftrans飞驰云联创始人兼CEO朱旭光先生凭借在数据安全以及文件交换领域取得的突出成果…...
Dockerfile的使用,怎样制作镜像
Docker 提供了一种更便捷的方式,叫作 Dockerfile docker build命令用于根据给定的Dockerfile构建Docker镜像。 docker build命令参数: --build-arg,设置构建时的变量 --no-cache,默认false。设置该选项,将不使用Build …...
外包干了5天,技术退步明显。。。。。
在湖南的一个安静角落,我,一个普通的大专生,开始了我的软件测试之旅。四年的外包生涯,让我在舒适区里逐渐失去了锐气,技术停滞不前,仿佛被时间遗忘。然而,生活的转机总是在不经意间降临。 与女…...
leetcode2834--找出美丽数组的最小和
1. 题意 求一个序列和。序列 a a a满足: 大小为 n n n ∀ 0 ≤ i , j < n , i ≠ j , a i a j ≠ t a r g e t \forall 0\le i,j \lt n,i \ne j,a_ia_j \ne target ∀0≤i,j<n,ij,aiajtarget 找出美丽数组的最小和 2. 题解 贪心的构造这个序列。…...
基于FPGA的PID算法学习———实现PID比例控制算法
基于FPGA的PID算法学习 前言一、PID算法分析二、PID仿真分析1. PID代码2.PI代码3.P代码4.顶层5.测试文件6.仿真波形 总结 前言 学习内容:参考网站: PID算法控制 PID即:Proportional(比例)、Integral(积分&…...
C++:std::is_convertible
C++标志库中提供is_convertible,可以测试一种类型是否可以转换为另一只类型: template <class From, class To> struct is_convertible; 使用举例: #include <iostream> #include <string>using namespace std;struct A { }; struct B : A { };int main…...
DAY 47
三、通道注意力 3.1 通道注意力的定义 # 新增:通道注意力模块(SE模块) class ChannelAttention(nn.Module):"""通道注意力模块(Squeeze-and-Excitation)"""def __init__(self, in_channels, reduction_rat…...
屋顶变身“发电站” ,中天合创屋面分布式光伏发电项目顺利并网!
5月28日,中天合创屋面分布式光伏发电项目顺利并网发电,该项目位于内蒙古自治区鄂尔多斯市乌审旗,项目利用中天合创聚乙烯、聚丙烯仓库屋面作为场地建设光伏电站,总装机容量为9.96MWp。 项目投运后,每年可节约标煤3670…...
鸿蒙中用HarmonyOS SDK应用服务 HarmonyOS5开发一个医院查看报告小程序
一、开发环境准备 工具安装: 下载安装DevEco Studio 4.0(支持HarmonyOS 5)配置HarmonyOS SDK 5.0确保Node.js版本≥14 项目初始化: ohpm init harmony/hospital-report-app 二、核心功能模块实现 1. 报告列表…...
数据链路层的主要功能是什么
数据链路层(OSI模型第2层)的核心功能是在相邻网络节点(如交换机、主机)间提供可靠的数据帧传输服务,主要职责包括: 🔑 核心功能详解: 帧封装与解封装 封装: 将网络层下发…...
Spring Boot+Neo4j知识图谱实战:3步搭建智能关系网络!
一、引言 在数据驱动的背景下,知识图谱凭借其高效的信息组织能力,正逐步成为各行业应用的关键技术。本文聚焦 Spring Boot与Neo4j图数据库的技术结合,探讨知识图谱开发的实现细节,帮助读者掌握该技术栈在实际项目中的落地方法。 …...
【服务器压力测试】本地PC电脑作为服务器运行时出现卡顿和资源紧张(Windows/Linux)
要让本地PC电脑作为服务器运行时出现卡顿和资源紧张的情况,可以通过以下几种方式模拟或触发: 1. 增加CPU负载 运行大量计算密集型任务,例如: 使用多线程循环执行复杂计算(如数学运算、加密解密等)。运行图…...
浅谈不同二分算法的查找情况
二分算法原理比较简单,但是实际的算法模板却有很多,这一切都源于二分查找问题中的复杂情况和二分算法的边界处理,以下是博主对一些二分算法查找的情况分析。 需要说明的是,以下二分算法都是基于有序序列为升序有序的情况…...
优选算法第十二讲:队列 + 宽搜 优先级队列
优选算法第十二讲:队列 宽搜 && 优先级队列 1.N叉树的层序遍历2.二叉树的锯齿型层序遍历3.二叉树最大宽度4.在每个树行中找最大值5.优先级队列 -- 最后一块石头的重量6.数据流中的第K大元素7.前K个高频单词8.数据流的中位数 1.N叉树的层序遍历 2.二叉树的锯…...
