aiohttp库SSL证书验证问题深度解析
2025-05-14 20:02:36作者:宣聪麟
问题背景
aiohttp作为Python生态中广受欢迎的异步HTTP客户端/服务器框架,近期在版本更新后出现了一些SSL证书验证相关的问题。多位开发者报告称,在升级aiohttp版本后,原本正常运行的HTTPS请求开始出现ClientConnectorCertificateError或SSLCertVerificationError错误。
问题表现
开发者在使用aiohttp发起HTTPS请求时,遇到了以下几种典型的错误情况:
- 证书验证失败:错误信息显示
[SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED] certificate verify failed: unable to get local issuer certificate - FIPS模式下签名验证失败:在启用FIPS模式时,出现
certificate signature failure错误 - 版本兼容性问题:从3.10.5升级到3.10.6后,原本正常运行的代码开始报错
根本原因分析
经过深入调查,这些问题主要与以下几个因素相关:
- SSL上下文配置变化:aiohttp在不同版本中对SSL验证的默认行为有所调整
- 系统证书存储访问:某些环境下Python无法正确访问系统证书存储
- FIPS合规性要求:启用FIPS模式后,对证书的验证标准更加严格
- OpenSSL版本差异:不同OpenSSL版本对证书验证的要求不同
解决方案
针对上述问题,我们推荐以下几种解决方案:
1. 使用certifi提供证书
import ssl
import certifi
import aiohttp
ssl_context = ssl.create_default_context(cafile=certifi.where())
connector = aiohttp.TCPConnector(ssl=ssl_context)
async with aiohttp.ClientSession(connector=connector) as session:
async with session.get('https://example.com') as resp:
print(await resp.text())
这种方法利用了certifi提供的证书包,与requests库的默认行为一致。
2. 针对FIPS环境的特殊处理
在启用FIPS模式的环境中,需要特别注意SSL上下文的配置:
import ssl
import certifi
import aiohttp
import ctypes
# 启用FIPS模式
libcrypto = ctypes.CDLL("libcrypto.so.1.1")
libcrypto.FIPS_mode_set(1)
# 创建严格的SSL上下文
ssl_context = ssl.create_default_context(cafile=certifi.where())
ssl_context.verify_mode = ssl.CERT_REQUIRED
connector = aiohttp.TCPConnector(ssl=ssl_context)
3. 自定义证书验证逻辑
对于需要特殊证书验证的场景,可以实现自定义验证逻辑:
import ssl
import aiohttp
def custom_ssl_context():
ctx = ssl.create_default_context()
# 添加自定义CA证书
ctx.load_verify_locations('/path/to/custom/ca.pem')
return ctx
connector = aiohttp.TCPConnector(ssl=custom_ssl_context())
最佳实践建议
- 避免禁用SSL验证:虽然设置
ssl=False可以快速解决问题,但这会降低安全性,不推荐在生产环境中使用 - 保持依赖更新:定期更新aiohttp和相关依赖(certifi等)到最新稳定版本
- 测试环境一致性:确保开发、测试和生产环境的SSL配置一致
- 监控证书过期:建立机制监控服务端证书的有效期,避免因证书过期导致连接失败
总结
aiohttp库的SSL验证问题通常与环境配置和版本变化有关。通过正确配置SSL上下文,特别是使用certifi提供的证书包,可以解决大多数证书验证问题。在安全要求较高的环境中,应特别注意FIPS合规性和证书验证的严格性。理解这些底层机制有助于开发者构建更稳定、安全的异步HTTP应用。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 Launch4j中文版:Java应用程序打包成EXE的终极解决方案 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南 TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 IEC61850建模工具及示例资源:智能电网自动化配置的完整指南 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 XMODEM协议C语言实现:嵌入式系统串口文件传输的经典解决方案
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
414
3.18 K
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
Ascend Extension for PyTorch
Python
228
258
暂无简介
Dart
679
160
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
689
325
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
660
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!
C
1.03 K
492