Nginx構成
Ngnix は高性能 Web サーバーであり、間違いなく現在の最重要人物です。優れたパフォーマンス、柔軟性と拡張性を備え、サーバー分野で都市を征服し、世界を征服しました。
静的ファイルは、ほとんどの Web サイトに不可欠な部分です。 Nginx を使用して静的ファイルを処理することも一般的な方法です。ただし、一部の静的ファイルは、いかなる状況でもユーザーに公開されません。たとえば、ユーザーがダウンロードできるように提供されている一部のファイル、ユーザーがアップロードしたユーザーのプライバシーに関わる一部の写真などです。ユーザーがログインしているときにアクセスできるようにする必要がありますが、ログインしていないユーザーには表示されないようにします。
大まかな処理では、バックエンド プログラムはページをレンダリングするときに、ビュー ロジックでユーザーのログインを確認し、対応するページに戻ります。たとえば、次のフラスココード (疑似コード)
しかし、この種の処理には別の問題があります。静的ファイルは nginx によって処理され、ハッカーがファイルの絶対アドレスを見つけた場合、http://www.example.com/upload/user に直接アクセスすることも可能です。 /xxx.png。これらのファイルには、ユーザーがアップロードした証明写真など、ユーザーのプライバシーが含まれる場合があります。したがって、プログラマは、翌日、有名な Web サイト XXX に脆弱性があり、ハッカーがユーザーの ID カードやその他の情報を入手したとメディアに報道されることを望んでいません。
そのような制限を達成するには、Nginx ----XSendfile の小さな機能を使用できます。 原理も比較的単純で、おそらくリクエストのリダイレクトを使用します。
Nginx をサーバー フロントエンドのリバース プロキシとして使用する場合、リクエストが到着すると、nginx が最初にリクエストをキャッチし、ルールに従って処理するためにバックエンド プログラムに転送するか、直接転送することがわかっています。処理して返します。前者は一部の動的ロジックを処理しますが、後者は主に静的ファイルを処理します。したがって、上記の例では、静的ファイルの絶対アドレスに直接アクセスされた場合、Nginx は論理的な制限のためにバックエンドの user_idcard_page を呼び出すことなく、それを直接返します。
この問題を解決するために、nginx が提供する XSendfile 関数は単に内部ディレクティブを使用します。この命令は、内部リクエスト、つまりバックエンドによって転送されたリクエストのみが受け入れられることを示します。バックエンド ビュー ロジックでは、X-Accel-Redirect ヘッダー情報を明示的に記述する必要があります。
疑似コードは次のとおりです:
このような処理の後、静的リソースをリダイレクトできます。この種の使用法は比較的一般的であり、多くのダウンロード サーバーはこの方法を使用して、ユーザーの権限に基づいてダウンロードを処理できます。
フラスコ
Flask は私のお気に入りの Web フレームワークです。Flask は上記のメソッドよりも簡単な sendfile メソッドも実装しています。 Vagrant を使用して仮想マシンを作成し、Flask を使用して上記の要件を実装しました。具体的なコードは次のとおりです。
プロジェクトの構造
web.conf
リーリー
app.py
リーリー
リーリー

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonまたはCの選択は、プロジェクトの要件に依存します。1)迅速な開発、データ処理、およびプロトタイプ設計が必要な場合は、Pythonを選択します。 2)高性能、低レイテンシ、および緊密なハードウェアコントロールが必要な場合は、Cを選択します。

毎日2時間のPython学習を投資することで、プログラミングスキルを効果的に改善できます。 1.新しい知識を学ぶ:ドキュメントを読むか、チュートリアルを見る。 2。練習:コードと完全な演習を書きます。 3。レビュー:学んだコンテンツを統合します。 4。プロジェクトの実践:実際のプロジェクトで学んだことを適用します。このような構造化された学習計画は、Pythonを体系的にマスターし、キャリア目標を達成するのに役立ちます。

2時間以内にPythonを効率的に学習する方法は次のとおりです。1。基本的な知識を確認し、Pythonのインストールと基本的な構文に精通していることを確認します。 2。変数、リスト、関数など、Pythonのコア概念を理解します。 3.例を使用して、基本的および高度な使用をマスターします。 4.一般的なエラーとデバッグテクニックを学習します。 5.リストの概念を使用したり、PEP8スタイルガイドに従ったりするなど、パフォーマンスの最適化とベストプラクティスを適用します。

Pythonは初心者やデータサイエンスに適しており、Cはシステムプログラミングとゲーム開発に適しています。 1. Pythonはシンプルで使いやすく、データサイエンスやWeb開発に適しています。 2.Cは、ゲーム開発とシステムプログラミングに適した、高性能と制御を提供します。選択は、プロジェクトのニーズと個人的な関心に基づいている必要があります。

Pythonはデータサイエンスと迅速な発展により適していますが、Cは高性能およびシステムプログラミングにより適しています。 1. Python構文は簡潔で学習しやすく、データ処理と科学的コンピューティングに適しています。 2.Cには複雑な構文がありますが、優れたパフォーマンスがあり、ゲーム開発とシステムプログラミングでよく使用されます。

Pythonを学ぶために1日2時間投資することは可能です。 1.新しい知識を学ぶ:リストや辞書など、1時間で新しい概念を学びます。 2。練習と練習:1時間を使用して、小さなプログラムを書くなどのプログラミング演習を実行します。合理的な計画と忍耐力を通じて、Pythonのコアコンセプトを短時間で習得できます。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。


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