urllib3 2.4.0版本发布:HTTP/2支持筹款与安全增强
urllib3是Python生态中一个广受欢迎的高级别HTTP客户端库,它为开发者提供了简洁而强大的API来处理HTTP请求。作为Python标准库中http.client
和urllib
模块的替代方案,urllib3被广泛应用于Requests、pip等众多知名项目中。
HTTP/2支持筹款计划
urllib3项目团队正在为HTTP/2支持功能筹集约4万美元资金。这一功能将为Python生态带来重大改进,使Requests、pip、云SDK等数千个项目能够受益于HTTP/2协议带来的性能提升。项目团队强调,这一筹款不仅是为了开发HTTP/2支持,更是为了确保项目长期可持续的维护工作。
2.4.0版本特性解析
许可证规范更新
新版本遵循PEP 639规范,在pyproject.toml中明确指定了许可证字段。这一改进使得项目的许可证信息更加标准化和易于识别,有助于开发者更好地理解和使用该库。
异常处理增强
异常处理机制得到了显著改进,现在能够在pickle/序列化过程中保存和恢复更多属性。这一增强使得异常对象在跨进程或网络传输时能够保持更完整的状态信息,为分布式系统开发提供了更好的支持。
安全验证标志新增
create_urllib3_context
函数新增了verify_flags
选项,默认情况下对于Python 3.13+版本会启用VERIFY_X509_PARTIAL_CHAIN
和VERIFY_X509_STRICT
标志。这一改进增强了X.509证书验证的严格性,提高了HTTPS连接的安全性。
问题修复
2.4.0版本修复了Emscripten环境下流式数据部分读取的问题。Emscripten是一个将C/C++代码编译为WebAssembly的工具链,这一修复确保了urllib3在WebAssembly环境中的稳定运行。
开发工具改进
项目开发环境进行了现代化升级,现在使用uv工具来安装开发依赖。uv是一个新兴的Python包管理工具,以其快速和可靠著称。这一变更将提高开发者的工作效率。
发布文件认证调整
从2.4.0版本开始,GitHub发布中移除了multiple.intoto.jsonl
资产。项目团队指出,自2.3.0版本以来的发布文件认证信息都可以在PyPI上找到。这一调整简化了发布资产,同时保持了发布文件的可靠性验证机制。
总结
urllib3 2.4.0版本在安全性、异常处理和开发体验方面都做出了有价值的改进。特别值得注意的是项目团队正在积极筹款开发HTTP/2支持,这预示着未来版本将带来更强大的功能和性能提升。对于依赖HTTP通信的Python开发者来说,升级到2.4.0版本将获得更稳定和安全的网络请求体验。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~059CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。07GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!C0381- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









