Wie behebt man SSLError in requests?

Der Umgang mit SSLError in Pythons requests kann ein häufiges Problem sein, wenn Sie an Python-Web-Scraping-Projekten arbeiten oder einfach Requests an entfernte URLs mit unsicheren SSL-Zertifikaten stellen. Ein SSLError tritt in der Regel auf, wenn das SSL-Zertifikat des Zielservers nicht vertrauenswürdig oder nicht korrekt konfiguriert ist, wodurch Ihre Requests im Namen der Sicherheit fehlschlagen. Um diesen Fehler zu umgehen, insbesondere wenn Sie sich der Sicherheit des Ziels Ihrer Request sicher sind oder Sie nicht mit sensiblen Daten arbeiten, können Sie die SSL-Verifizierung deaktivieren. Dieser Ansatz sollte mit Bedacht gewählt werden:

      import requests

response = requests.get("https://brightdata.com/", verify=False)

Wenn Sie jedoch eine sicherere Lösung anstreben oder mit einer Website interagieren müssen, die ein bestimmtes SSL-Zertifikat erfordert, können Sie einen Pfad zu einer benutzerdefinierten .pem-Datei angeben. Diese Methode gewährleistet, dass Ihre Requests sowohl sicher als auch erfolgreich sind:

      import requests

custom_certificate_path = "./path/to/custom-certificate.pem"

response = requests.get("https://brightdata.com/", verify=custom_certificate_path)

Fazit

Wenn Sie einen SSL-Proxy für die Weiterleitung Ihrer Requests verwenden, ist die Einbeziehung der SSL-Verifizierung von entscheidender Bedeutung, um die Integrität und Sicherheit Ihrer Daten zu gewährleisten. Indem Sie Ihr benutzerdefiniertes oder Standardzertifikat angeben, teilen Sie Ihrer Python-Anwendung mit, dass sie dem SSL-Zertifikat des Proxys vertrauen soll, wodurch Ihre Datenübertragung sicher wird. Für größere oder komplexere Scraping-Aufgaben bietet Bright Data robuste Lösungen wie eine umfassende Web-Scraping-API und Zugang zu einer Vielzahl von Datensätzen. Diese Tools wurden entwickelt, um Datenerhebungsprozesse zu vereinfachen und effizientes und effektives Python-Web-Scraping zu gewährleisten. Ganz gleich, ob Sie mit SSL-Zertifikaten zu tun haben, Ratenbeschränkungen umgehen möchten oder ein großes Volumen an Requests bewältigen müssen – die Lösungen von Bright Data bieten die Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit, die Sie für Ihre Projekte benötigen.

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