Python 使用censusdata api，如何修复url错误超过的最大中心值

这段代码在另一台计算机上有效，但在我用来下载人口普查数据的计算机上不起作用。我得到这个错误：

    requests.exceptions.SSLError: HTTPSConnectionPool(host='api.census.gov', port=443): Max retries exceeded with url: /data/2012/acs/acs5?get=NAME,B24123_377E,B24123_378E,B24123_379E,B24123_380E,B24123_381E,B24123_382E,B24123_38

3E,B24123_384E,B24123_385E,B24123_386E,B24123_387E,B24123_388E,B24123_389E,B24123_390E,B24123_391E,B

24123_392E,B24123_393E,B24123_394E,B24123_395E,B24123_396E,B24123_397E,B24123_398E,B24123_399E,B2412

3_400E,B24123_401E,B24123_402E,B24123_403E,B24123_404E,B24123_405E,B24123_406E,B24123_407E,B24123_40

8E,B24123_409E,B24123_410E,B24123_411E,B24123_412E,B24123_413E,B24123_414E,B24123_415E,B24123_416E,B

24123_417E,B24123_418E,B24123_419E,B24123_420E,B24123_421E,B24123_422E,B24123_423E,B24123_424E,B2412

3_425E&for=tract:*&in=state:01+county:*&key=e39a53c23358c749629da6f31d8f03878d4088d6 (Caused by

SSLError(SSLError("bad handshake: Error([('SSL routines', 'tls_process_server_certificate', 'certificate verify failed')])")))

这是我的代码：

import pandas as pd
import censusdata
pd.set_option('display.expand_frame_repr', False)
pd.set_option('display.precision', 2)
#import statsmodels.formula.api as sm
import urllib3
urllib3.disable_warnings(urllib3.exceptions.InsecureRequestWarning)
import censusgeocode as cg
import numpy as np
from numbers import Number
import plotly
import matplotlib.pyplot as plt
from plotly.offline import download_plotlyjs, init_notebook_mode, plot, iplot
init_notebook_mode(connected=True)
import requests
import pandas
import geopandas
import json
import math
from haversine import haversine
from ipfn import ipfn
import networkx
from matplotlib import pyplot
from matplotlib import patheffects
from shapely.geometry import LineString, MultiLineString

variable_list1 = [
'B24123_377E',
'B24123_378E',
'B24123_379E',
'B24123_380E',
'B24123_381E',
'B24123_382E',
'B24123_383E',
'B24123_384E',
'B24123_385E',
'B24123_386E',
'B24123_387E',
'B24123_388E',
'B24123_389E',
'B24123_390E',
'B24123_391E',
'B24123_392E',
'B24123_393E',
'B24123_394E',
'B24123_395E',
'B24123_396E',
'B24123_397E',
'B24123_398E',
'B24123_399E',
'B24123_400E',
'B24123_401E',
'B24123_402E',
'B24123_403E',
'B24123_404E',
'B24123_405E',
'B24123_406E',
'B24123_407E',
'B24123_408E',
'B24123_409E',
'B24123_410E',
'B24123_411E',
'B24123_412E',
'B24123_413E',
'B24123_414E',
'B24123_415E',
'B24123_416E',
'B24123_417E',
'B24123_418E',
'B24123_419E',
'B24123_420E',
'B24123_421E',
'B24123_422E',
'B24123_423E',
'B24123_424E',
'B24123_425E',
'B24123_426E',
'B24123_427E',
'B24123_428E',
'B24123_429E',
'B24123_430E',
'B24123_431E',
'B24123_432E',
'B24123_433E',
'B24123_434E',
'B24123_435E',
'B24123_436E',
'B24123_437E',
'B24123_438E',
'B24123_439E',
'B24123_440E',
'B24123_441E',
'B24123_442E',
'B24123_443E',
'B24123_444E',
'B24123_445E',
'B24123_446E',
'B24123_447E',
'B24123_448E',
'B24123_449E',
'B24123_450E',
'B24123_451E',
'B24123_452E',
'B24123_453E',
'B24123_454E',
'B24123_455E',
'B24123_456E',
'B24123_457E',
'B24123_458E',
'B24123_459E',
'B24123_460E',
'B24123_461E',
'B24123_462E',
'B24123_463E',
'B24123_464E',
'B24123_465E',
'B24123_466E',
'B24123_467E',
'B24123_468E',
'B24123_469E',
'B24123_470E',
'B24123_471E',
'B24123_472E',
'B24123_473E',
'B24123_474E',
'B24123_475E',
'B24123_476E',
'B24123_477E',
'B24123_478E',
'B24123_479E',
'B24123_480E',
'B24123_481E',
'B24123_482E',
'B24123_483E',
'B24123_484E',
'B24123_485E',
'B24123_486E',
'B24123_487E',
'B24123_488E',
'B24123_489E',
'B24123_490E',
'B24123_491E',
'B24123_492E',
'B24123_493E',
'B24123_494E',
'B24123_495E',
'B24123_496E',
'B24123_497E',
'B24123_498E',
'B24123_499E',
'B24123_500E',
'B24123_501E',
'B24123_502E',
'B24123_503E',
'B24123_504E',
'B24123_505E',
'B24123_506E',
'B24123_507E',
'B24123_508E',
'B24123_509E',
'B24123_510E',
'B24123_511E',
'B24123_512E',
'B24123_513E',
'B24123_514E',
'B24123_515E',
'B24123_516E',
'B24123_517E',
'B24123_518E',
'B24123_519E',
'B24123_520E',
'B24123_521E',
'B24123_522E',
'B24123_523E',
'B24123_524E',
'B24123_525E',
'B24123_526E',
'B24124_001E',
'B24124_002E',
'B24124_003E',
'B24124_004E',
'B24124_005E',
'B24124_006E',
'B24124_007E',
'B24124_008E',
'B24124_009E',
'B24124_010E',
'B24124_011E',
'B24124_012E',
'B24124_013E',
'B24124_014E',
'B24124_015E',
'B24124_016E',
'B24124_017E',
'B24124_018E',
'B24124_019E',
'B24124_020E',
'B24124_021E',
'B24124_022E',
'B24124_023E',
'B24124_024E',
'B24124_025E',
'B24124_026E',
'B24124_027E',
'B24124_028E',
'B24124_029E',
'B24124_030E',
'B24124_031E',
'B24124_032E',
'B24124_033E',
'B24124_034E',
'B24124_035E',
'B24124_036E',
'B24124_037E',
'B24124_038E',
'B24124_039E',
'B24124_040E',
'B24124_041E',
'B24124_042E',
'B24124_043E',
'B24124_044E',
'B24124_045E',
'B24124_046E',
'B24124_047E',
'B24124_048E',
]
variable_list2 = [
'B24124_049E',
'B24124_050E',
'B24124_051E',
'B24124_052E',
'B24124_053E',
'B24124_054E',
'B24124_055E',
'B24124_056E',
'B24124_057E',
'B24124_058E',
'B24124_059E',
'B24124_060E',
'B24124_061E',
'B24124_062E',
'B24124_063E',
'B24124_064E',
'B24124_065E',
'B24124_066E',
'B24124_067E',
'B24124_068E',
'B24124_069E',
'B24124_070E',
'B24124_071E',
'B24124_072E',
'B24124_073E',
'B24124_074E',
'B24124_075E',
'B24124_076E',
'B24124_077E',
'B24124_078E',
'B24124_079E',
'B24124_080E',
'B24124_081E',
'B24124_082E',
'B24124_083E',
'B24124_084E',
'B24124_085E',
'B24124_086E',
'B24124_087E',
'B24124_088E',
'B24124_089E',
'B24124_090E',
'B24124_091E',
'B24124_092E',
'B24124_093E',
'B24124_094E',
'B24124_095E',
'B24124_096E',
'B24124_097E',
'B24124_098E',
'B24124_099E',
'B24124_100E',
'B24124_101E',
'B24124_102E',
'B24124_103E',
'B24124_104E',
'B24124_105E',
'B24124_106E',
'B24124_107E',
'B24124_108E',
'B24124_109E',
'B24124_110E',
'B24124_111E',
'B24124_112E',
'B24124_113E',
'B24124_114E',
'B24124_115E',
'B24124_116E',
'B24124_117E',
'B24124_118E',
'B24124_119E',
'B24124_120E',
'B24124_121E',
'B24124_122E',
'B24124_123E',
'B24124_124E',
'B24124_125E',
'B24124_126E',
'B24124_127E',
'B24124_128E',
'B24124_129E',
'B24124_130E',
'B24124_131E',
'B24124_132E',
'B24124_133E',
'B24124_134E',
'B24124_135E',
'B24124_136E',
'B24124_137E',
'B24124_138E',
'B24124_139E',
'B24124_140E',
'B24124_141E',
'B24124_142E',
'B24124_143E',
'B24124_144E',
'B24124_145E',
'B24124_146E',
'B24124_147E',
'B24124_148E',
'B24124_149E',
'B24124_150E',
'B24124_151E',
'B24124_152E',
'B24124_153E',
'B24124_154E',
'B24124_155E',
'B24124_156E',
'B24124_157E',
'B24124_158E',
'B24124_159E',
'B24124_160E',
'B24124_161E',
'B24124_162E',
'B24124_163E',
'B24124_164E',
'B24124_165E',
'B24124_166E',
'B24124_167E',
'B24124_168E',
'B24124_169E',
'B24124_170E',
'B24124_171E',
'B24124_172E',
'B24124_173E',
'B24124_174E',
'B24124_175E',
'B24124_176E',
'B24124_177E',
'B24124_178E',
'B24124_179E',
'B24124_180E',
'B24124_181E',
'B24124_182E',
'B24124_183E',
'B24124_184E',
'B24124_185E',
'B24124_186E',
'B24124_187E',
'B24124_188E',
'B24124_189E',
'B24124_190E',
'B24124_191E',
'B24124_192E',
'B24124_193E',
'B24124_194E',
'B24124_195E',
'B24124_196E',
'B24124_197E',
'B24124_198E',
'B24124_199E',
'B24124_200E',
'B24124_201E',
'B24124_202E',
'B24124_203E',
'B24124_204E',
'B24124_205E',
'B24124_206E',
'B24124_207E',
'B24124_208E',
'B24124_209E',
'B24124_210E',
'B24124_211E',
'B24124_212E',
'B24124_213E',
'B24124_214E',
'B24124_215E',
'B24124_216E',
'B24124_217E',
'B24124_218E',
'B24124_219E',
'B24124_220E',
'B24124_221E',
'B24124_222E',
'B24124_223E',
'B24124_224E',
'B24124_225E',
'B24124_226E',
'B24124_227E',
'B24124_228E',
'B24124_229E',
'B24124_230E',
'B24124_231E',
'B24124_232E',
'B24124_233E',
'B24124_234E',
'B24124_235E',
'B24124_236E',
'B24124_237E',
'B24124_238E',
'B24124_239E',
'B24124_240E',
'B24124_241E',
'B24124_242E',
'B24124_243E',
'B24124_244E',
'B24124_245E',
'B24124_246E',
'B24124_247E',
'B24124_248E',
'B24124_249E',
'B24124_250E',
'B24124_251E',
]

all_variable_lists = [variable_list1, variable_list2]
print(len(all_variable_lists[0]))
#2) For each year, download the relevant variables for each tract
def download_year(year,variable_list,State,County,Tract):
    df = censusdata.download('acs5', year, censusdata.censusgeo([('state',State),('county',County),('tract',Tract)]), variable_list, key = 'e39a53c23358c749629da6f31d8f03878d4088d6')
    df['Year']=str(year)
    return df
#3) Define function to download for a single year and state 
def callback_arg(i,variable_list,year):
    try:        
        print('Downloading - ',year,'State', i,' of 57')
        if i<10:
            df = download_year(year,variable_list,'0'+str(i),'*','*')
            return df
        if i==51:
            df = download_year(year,variable_list,str(i),'*','*')
            return df
        else:
            df = download_year(year,variable_list,str(i),'*','*')
            return df
    except:
        pass

#3) Function to download for all states and all years, do some slight formatting
def download_all_data(variable_list,max_year):
    df=download_year(2012,variable_list,'01','*','*')
    for year in range(2012,max_year+1):
        if year == 2012:
            for i in range(0,57):
                df=df.append(callback_arg(i,variable_list,year))
        else: 
            for i in range(0,57):
                df=df.append(callback_arg(i,variable_list,year))
    df2=df.reset_index()
    df2=df2.rename(columns = {"index": "Location+Type"}).astype(str)
    df2['state']=df2["Location+Type"].str.split(':').str[0].str.split(', ').str[2]
    df2['Census_tract']=df2["Location+Type"].str.split(':').str[0].str.split(',').str[0].str.split(' ').str[2][0]
    df2['County_name']=df2["Location+Type"].str.split(':').str[0].str.split(', ').str[1]
    return(df2)
#4) Some slight formatting
def write_to_csv(df2,name = 'Employment Data Part 9'):
    df2.to_csv(name)
#5) The line below is commented out, but should run the entire download sequence

list_of_dfs = []
for var_list in all_variable_lists:
    list_of_dfs.append(download_all_data(var_list, 2018))
x1 = list_of_dfs[0].reset_index()
x2 = list_of_dfs[1].reset_index()
x3 = pd.merge(x1,x2, on=['index','Location+Type','Year','state','Census_tract','County_name'])
write_to_csv(x3)

将熊猫作为pd导入
进口普查数据
pd.set_选项（'display.expand_frame_repr'，False）
pd.set_选项（'display.precision'，2）
#将statsmodels.formula.api作为sm导入
导入urllib3
urllib3.disable_警告（urllib3.exceptions.UnsecureRequestWarning）
以cg格式导入普查地理代码
将numpy作为np导入
从数字输入数字
绘声绘色地导入
将matplotlib.pyplot作为plt导入
从plotly.offline导入下载\u plotlyjs，初始化\u笔记本\u模式，绘图，iplot
初始笔记本模式（已连接=真）
导入请求
进口大熊猫
进口土工画板
导入json
输入数学
从哈弗森进口哈弗森
从ipfn导入ipfn
导入networkx
从matplotlib导入pyplot
从matplotlib导入patheffects
从shapely.geometry导入线串，多重线串
变量列表1=[
“B24123_377E”，
“B24123_378E”，
“B24123_379E”，
“B24123_380E”，
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“B24124_111E”，
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'