Fähigkeiten zur Berechtigungskontrolle im Django-Framework (Teil 2)
Im Django-Framework ist die Berechtigungskontrolle ein sehr wichtiger Teil. Im vorherigen Artikel haben wir einige grundlegende Berechtigungskontrolltechniken im Django-Framework vorgestellt, einschließlich der Verwendung des integrierten Berechtigungsauthentifizierungssystems und der dekoratorbasierten Berechtigungskontrolle. In diesem Artikel werden weiterhin andere Berechtigungskontrolltechniken im Django-Framework untersucht.
- Benutzerdefiniertes Authentifizierungs-Backend
Im Django-Framework können wir ein benutzerdefiniertes Authentifizierungs-Backend verwenden, um eine benutzerdefinierte Authentifizierungslogik zu implementieren. Indem wir die Authentifizierungs-Backend-Klasse von Django erben und ihre Authentifizierungsmethoden implementieren, können wir unsere eigene Authentifizierungslogik definieren. Beispielsweise können wir ein benutzerdefiniertes Authentifizierungs-Backend verwenden, um eine LDAP- oder OAuth-basierte Authentifizierung zu implementieren.
Das Folgende ist ein Beispiel für die Verwendung eines benutzerdefinierten Authentifizierungs-Backends zur Implementierung der LDAP-basierten Authentifizierung:
from django.contrib.auth.backends import BaseBackend import ldap class LDAPBackend(BaseBackend): def authenticate(self, request, username=None, password=None, **kwargs): ldap_server = "ldap://example.com" ldap_base_dn = "ou=people,dc=example,dc=com" conn = ldap.initialize(ldap_server) try: conn.simple_bind_s("uid=%s,%s" % (username, ldap_base_dn), password) return User.objects.get(username=username) except ldap.INVALID_CREDENTIALS: return None
Im obigen Beispiel definieren wir unsere eigene Authentifizierungslogik, indem wir die BaseBackend-Klasse von Django erben und die Authentifizierungsmethode darin implementieren. Bei dieser Methode verwenden wir das LDAP-Modul von Python, um eine Verbindung zum LDAP-Server herzustellen und mithilfe der Methode simple_bind_s zu überprüfen, ob der Benutzername und das Kennwort korrekt sind. Wenn die Überprüfung erfolgreich ist, wird das User-Objekt zurückgegeben.
Nachdem wir mit dem Schreiben des benutzerdefinierten Authentifizierungs-Backends fertig sind, müssen wir die Authentifizierungs-Backend-Klasse in der Django-Einstellungsdatei angeben:
AUTHENTICATION_BACKENDS = ['path.to.LDAPBackend']
- Verwenden Sie Django-Guardian für eine differenzierte Berechtigungskontrolle.
Django-Guardian ist einer der Django Frameworks Eine sehr leistungsstarke Drittanbieteranwendung, die fein abgestimmte Berechtigungskontrollfunktionen bereitstellt. Im Vergleich zum integrierten Berechtigungsauthentifizierungssystem von Django bietet Django-Guardian eine flexiblere und individuellere Berechtigungskontrollmethode.
Die Verwendung von Django-Guardian ist sehr einfach. Sie müssen lediglich AUTHENTICATION_BACKENDS und AUTHORIZATION_BACKENDS in der Einstellungsdatei von Django installieren und angeben. Zum Beispiel:
# settings.py AUTHENTICATION_BACKENDS = ('django.contrib.auth.backends.ModelBackend',) INSTALLED_APPS = ( # ... 'guardian', ) MIDDLEWARE_CLASSES = ( # ... 'guardian.middleware.PermissionDeniedMiddleware', ) AUTHORIZATION_BACKENDS = ( 'guardian.backends.ObjectPermissionBackend', )
django-guardian stellt einige Dekoratoren bereit, mit denen der Zugriff auf bestimmte Objekte im Modell gesteuert werden kann. Zum Beispiel:
from django.views.generic import DetailView from guardian.decorators import permission_required from myapp.models import MyModel @permission_required('myapp.view_mymodel', (MyModel, 'pk', 'pk')) class MyModelDetailView(DetailView): model = MyModel
Im obigen Beispiel haben wir den Dekorator „permission_required“ verwendet, um die Zugriffsberechtigungen von MyModel zu steuern. Der Dekorateur muss die zu überprüfenden Berechtigungen und Objektinformationen angeben. Wenn die Berechtigungsüberprüfung fehlschlägt, wird automatisch eine PermissionDenied-Ausnahme ausgelöst.
- Verwenden Sie django-rules für die regelbasierte Berechtigungskontrolle
django-rules ist eine weitere sehr praktische Drittanbieteranwendung, die regelbasierte Berechtigungskontrollfunktionen bietet. Im Vergleich zu Django-Guardian ist Django-Rules einfacher und leichtgewichtig.
Die Verwendung von Django-Rules ähnelt der Verwendung von Django-Guardian. Sie müssen lediglich AUTHENTICATION_BACKENDS und AUTHORIZATION_BACKENDS in der Django-Einstellungsdatei installieren und angeben. Zum Beispiel:
# settings.py INSTALLED_APPS = ( # ... 'rules', ) AUTHENTICATION_BACKENDS = ('django.contrib.auth.backends.ModelBackend',) AUTHORIZATION_BACKENDS = ('rules.permissions.ObjectPermissionBackend',)
Die Verwendung von Django-Regeln zur Berechtigungskontrolle erfordert die Definition einer Reihe von Regeln, von denen jede eine Bedingung und ein Ergebnis enthält. Wenn die Bedingungen erfüllt sind, wird die Operation im Ergebnis ausgeführt, andernfalls wird sie nicht ausgeführt. Zum Beispiel:
from rules import rule from myapp.models import MyModel @rule('view', 'myapp.view_mymodel') def can_view_mymodel(user, mymodel): return True @rule('change', 'myapp.change_mymodel') def can_change_mymodel(user, mymodel): return user.is_superuser or user == mymodel.user
Im obigen Beispiel haben wir zwei Regeln definiert, um die Berechtigungen zum Anzeigen und Ändern des MyModel-Objekts zu steuern. In jeder Regel verwenden wir den Regeldekorator, um Bedingungen und Ergebnisse zu definieren. In der Bedingung für die Berechtigungsbeurteilung müssen zwei Parameter, user und mymodel, übergeben werden. Wenn die Berechtigung erteilt wird, können Sie mit der Ausführung nachfolgender Vorgänge fortfahren.
Nachdem wir die Regeln geschrieben haben, müssen wir die Regeln zu Django hinzufügen:
# settings.py RULES_MODULE = 'myapp.rules'
Im obigen Beispiel verwenden wir RULES_MODULE, um das Python-Modul anzugeben, in dem sich die Regeln befinden. Auf diese Weise kann Django die Regeln beim Start automatisch laden.
Zusammenfassung
Im Django-Framework ist die Berechtigungskontrolle eine sehr wichtige und wesentliche Funktion. Mit einigen der oben vorgestellten Techniken können wir problemlos grundlegende oder komplexe Berechtigungskontrollfunktionen implementieren. Unabhängig davon, ob wir das integrierte Authentifizierungssystem, die auf Dekoratoren basierende Berechtigungssteuerung, das benutzerdefinierte Authentifizierungs-Backend, Django-Guardian oder Django-Regeln verwenden, können wir basierend auf den spezifischen Geschäftsanforderungen die am besten geeignete Berechtigungssteuerungsmethode auswählen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonBerechtigungskontrolltechniken im Django-Framework (Teil 2). Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Python und C haben signifikante Unterschiede in der Speicherverwaltung und -kontrolle. 1. Python verwendet die automatische Speicherverwaltung, basierend auf der Referenzzählung und der Müllsammlung, um die Arbeit von Programmierern zu vereinfachen. 2.C erfordert eine manuelle Speicherverwaltung und liefert mehr Kontrolle, aber die Komplexität und das Fehlerrisiko. Welche Sprache zu wählen sollte, sollte auf Projektanforderungen und Teamtechnologie -Stack basieren.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Ob die Auswahl von Python oder C von den Projektanforderungen abhängt: 1) Python eignet sich aufgrund seiner prägnanten Syntax und reichhaltigen Bibliotheken für schnelle Entwicklung, Datenwissenschaft und Skripten; 2) C ist für Szenarien geeignet, die aufgrund seiner Zusammenstellung und des manuellen Speichermanagements eine hohe Leistung und die zugrunde liegende Kontrolle erfordern, wie z. B. Systemprogrammierung und Spielentwicklung.

Python wird in Datenwissenschaft und maschinellem Lernen häufig verwendet, wobei hauptsächlich auf seine Einfachheit und ein leistungsstarkes Bibliotheksökosystem beruhen. 1) Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet, 2) Numpy liefert effiziente numerische Berechnungen, und 3) Scikit-Learn wird für die Konstruktion und Optimierung des maschinellen Lernens verwendet. Diese Bibliotheken machen Python zu einem idealen Werkzeug für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.


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