Sind Sie bereit, Ihre Anwendungen mit sicherer und benutzerfreundlicher Authentifizierung zu verbessern?
? Sehen Sie sich mein neuestes Tutorial zur Implementierung von Social Login mithilfe von FastAPI mit Google, LinkedIn und GitHub als Beispielen an. Egal, ob Sie Anfänger oder erfahrener Entwickler sind, dieses Video vereinfacht den OAuth 2.0-Prozess und führt Sie durch jeden Schritt – von der Einrichtung bis zur Bereitstellung.
Warum zuschauen?
✅ Verstehen Sie Social Login und warum es die Benutzererfahrung grundlegend verändert.
✅ Erfahren Sie, wie Sie FastAPI für leistungsstarke und sichere Integrationen nutzen können.
✅ Beherrschen Sie den OAuth 2.0-Flow und verbinden Sie sich mit großen Anbietern wie Google, LinkedIn und GitHub.
✅ Entdecken Sie Tools wie MongoDB und ngrok für die effiziente Verarbeitung von Benutzerdaten und HTTPS-Weiterleitungen.
Was ist im Video enthalten:
? Hauptvorteile von OAuth und Social Login.
? Praktische Anleitung: Anbieter einrichten, FastAPI konfigurieren und Benutzerdaten verwalten.
? Profi-Tipps zum Umgang mit Weiterleitungen mit ngrok für eine nahtlose LinkedIn-Integration.
?️ Am Ende dieses Tutorials verfügen Sie über ein voll funktionsfähiges Social-Login-System, mit dem Sie Ihre Benutzer begeistern werden!
? Sehen Sie sich das Video hier an
Lassen Sie sich diese Gelegenheit nicht entgehen, Ihre Webentwicklungsfähigkeiten zu verbessern.
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Viel Spaß beim Codieren!
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonVereinfachen Sie die Authentifizierung mit FastAPI!. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Durch die folgenden Schritte können mehrdimensionale Arrays mit Numpy erstellt werden: 1) Verwenden Sie die Funktion numpy.array (), um ein Array wie NP.Array ([1,2,3], [4,5,6]) zu erstellen, um ein 2D-Array zu erstellen; 2) Verwenden Sie np.zeros (), np.ones (), np.random.random () und andere Funktionen, um ein Array zu erstellen, das mit spezifischen Werten gefüllt ist; 3) Verstehen Sie die Form- und Größeneigenschaften des Arrays, um sicherzustellen, dass die Länge des Unterarrays konsistent ist und Fehler vermeiden. 4) Verwenden Sie die Funktion np.reshape (), um die Form des Arrays zu ändern. 5) Achten Sie auf die Speichernutzung, um sicherzustellen, dass der Code klar und effizient ist.

SendeminnumpyissamethodtoperformoperationsonarraysofdifferentShapesByAutomaticaligningTHem.itsimplifiesCode, Verbesserung der Verschiebbarkeit, und BoostSPerformance.her'Showitworks: 1) kleinereArraysArepaddedwithonestOMatchDimens.2) compatibledimens

Forpythondatastorage, ChooselistsforflexibilitätswithmixedDatatypes, Array.Arrayformemory-effizientesHomogenoususnumericalData und NumpyArraysForAdvancedNumericalComputing.ListsareversAntileffictionForLarGenicalDataSetsetaSets;

PythonlistsarebetterTterThanarraysFormAnagingDiversedatatypes.1) ListScanholdElements ofdifferenttypes, 2) siearedynamic, erlauben EasyDitionSsandremovals, 3) sie antelluitive Operationenslikesklikationen, Buth), sie ohne Ereignis-effosidentandslowentlaunenfeuer.

ToaccesselementSinapythonarray, useIndexing: my_array [2] AccessaThThirtelement, returning3.pythonuseszero-basiertindexing.1) usepositiveAndnegativeIndexing: my_list [0] fORGHEFIRSTELEMENT, MY_LIST [-1] Forthelast.2) VerwendungsforArange: my_list [1: 5] extractsselemen

In Artikel wird die Unmöglichkeit des Tupelverständnisses in Python aufgrund von Syntax -Mehrdeutigkeiten erörtert. Alternativen wie die Verwendung von Tuple () mit Generatorausdrücken werden vorgeschlagen, um Tupel effizient zu erstellen (159 Zeichen)

Der Artikel erläutert Module und Pakete in Python, deren Unterschiede und Verwendung. Module sind einzelne Dateien, während Pakete Verzeichnisse mit einer __init__.py -Datei sind, die verwandte Module hierarchisch organisieren.

In Artikel werden Docstrings in Python, deren Nutzung und Vorteile erörtert. Hauptproblem: Bedeutung von DocStrings für die Code -Dokumentation und -zugriffsfunktion.


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