Requests库SSL证书验证问题分析与解决方案
2025-04-30 20:58:49作者:秋泉律Samson
问题背景
Requests是Python中最流行的HTTP客户端库之一,在2.32.0版本中引入了一项关于SSLContext的重要改进。该版本开始重用全局SSLContext,旨在提高首次请求和后续请求之间的时间一致性,并优化Windows系统上使用OpenSSL 3.x构建的Python版本的证书加载时间。
然而,这项改进也带来了一个兼容性问题:当开发者尝试访问由本地根CA(证书颁发机构)签名的网站时,虽然证书链已正确安装在Windows工作站上,但Requests 2.32.x版本会抛出SSLCertVerificationError错误,提示"unable to get local issuer certificate"。
技术分析
在Requests 2.31.1及更早版本中,开发者可以通过自定义HTTPAdapter来加载系统默认证书,代码如下:
from requests.adapters import HTTPAdapter
import requests
from requests.packages.urllib3.util.ssl_ import create_urllib3_context
class SSLContextAdapter(HTTPAdapter):
def init_poolmanager(self, *args, **kwargs):
context = create_urllib3_context()
context.load_default_certs() # 加载系统CA证书
kwargs['ssl_context'] = context
return super().init_poolmanager(*args, **kwargs)
但在2.32.0及更高版本中,这种实现方式不再有效,因为Requests内部改用了全局SSLContext(_preloaded_ssl_context)来提高性能。虽然直接访问这个私有变量可以解决问题,但这并不是推荐的做法。
解决方案
Requests核心开发者提供了更优雅的解决方案,通过重写HTTPAdapter的初始化方法和连接池构建方法来实现:
class SSLContextAdapter(HTTPAdapter):
def __init__(
self,
pool_connections=DEFAULT_POOLSIZE,
pool_maxsize=DEFAULT_POOLSIZE,
max_retries=DEFAULT_RETRIES,
pool_block=DEFAULT_POOLBLOCK,
):
super().__init__()
self.custom_context = create_urllib3_context()
self.custom_context.load_default_certs()
def build_connection_pool_key_attributes(self, request, verify, cert=None):
host_params, pool_kwargs = super().build_connection_pool_key_attributes(request, verify, cert)
pool_kwargs['ssl_context'] = self.custom_context
return host_params, pool_kwargs
这种实现方式有以下几个优点:
- 在初始化阶段就创建并配置SSLContext,避免每次请求都重复创建
- 通过正规API而非私有变量实现功能
- 保持了Requests 2.32.x的性能优化特性
- 可以根据需要添加更多证书验证逻辑
最佳实践建议
对于企业内网开发环境,建议:
- 确保证书链完整安装到系统信任存储中
- 考虑使用上述自定义适配器方案
- 对于生产环境,建议使用专业CA颁发的证书而非自签名证书
- 定期更新Requests库以获取最新的安全修复
对于库开发者,应当注意:
- 避免直接依赖库内部实现细节
- 关注库的更新日志和破坏性变更
- 测试时覆盖不同版本的环境
总结
Requests 2.32.0的SSLContext优化虽然带来了性能提升,但也改变了证书验证的工作方式。通过理解这些底层变化并采用推荐的适配器模式,开发者可以既享受新版本带来的性能优势,又能保持与企业内部CA证书的兼容性。这种解决方案不仅适用于当前问题,也为未来可能的SSL/TLS相关变更提供了灵活的扩展点。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00
最新内容推荐
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
520
3.7 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
12
1
🔥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
67
20
暂无简介
Dart
762
183
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
🎉 (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
1.32 K
740
无需学习 Kubernetes 的容器平台,在 Kubernetes 上构建、部署、组装和管理应用,无需 K8s 专业知识,全流程图形化管理
Go
16
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
301
348
基于golang开发的网关。具有各种插件,可以自行扩展,即插即用。此外,它可以快速帮助企业管理API服务,提高API服务的稳定性和安全性。
Go
22
1