캐싱은 Django 애플리케이션 성능을 크게 향상시키지만 민감한 데이터를 보호하는 것이 무엇보다 중요합니다. 이 문서에서는 Django 뷰에서 캐시 제어를 효과적으로 관리하여 민감한 정보가 캐시되는 것을 방지하는 방법을 보여줍니다. 이는 로그인 화면이나 사용자별 세부 정보를 표시하는 페이지에 매우 중요합니다.
캐시 제어의 중요성
부적절한 캐시 구성으로 인해 민감한 데이터가 보안 위험에 노출됩니다. 적절한 설정이 없으면 이 정보가 사용자의 브라우저나 중개 프록시에 저장되어 취약점이 발생할 수 있습니다.
Django에서 캐시 제어 구현
공식 Django 문서에 설명된 @never_cache
데코레이터는 함수 기반 뷰가 캐시되는 것을 방지합니다.
from django.views.decorators.cache import never_cache @never_cache def my_secure_view(request): # Secure view logic here return HttpResponse("This page is protected from caching!")
여러 클래스 기반 뷰의 재사용성을 높이기 위해 맞춤 믹스인이 더 깔끔한 솔루션을 제공합니다.
# myproject/views.py from django.contrib.auth.mixins import LoginRequiredMixin from django.utils.decorators import method_decorator from django.views.decorators.cache import never_cache @method_decorator(never_cache, name="dispatch") class PrivateAreaMixin(LoginRequiredMixin): """Extends LoginRequiredMixin with Cache-Control directives."""
이 믹스인은 클래스 기반 뷰 확보를 단순화합니다.
# myapp/views.py from django.views.generic import TemplateView from myproject.views import PrivateAreaMixin class IndexView(PrivateAreaMixin, TemplateView): """Example index view.""" template_name = "index.html"
강력한 보안을 위한 철저한 테스트
PrivateAreaMixin
의 기능을 검증하려면 종합적인 테스트가 필수적입니다. 다음 예는 강력한 테스트 도구 모음을 보여줍니다.
# myproject/tests/test_views.py from django.test import TestCase, RequestFactory from django.contrib.auth.models import AnonymousUser from django.contrib.auth import get_user_model from django.http import HttpResponse from django.views import View from myproject.views import PrivateAreaMixin class PrivateAreaMixinTest(TestCase): """Tests the PrivateAreaMixin's Cache-Control implementation.""" factory = RequestFactory() @classmethod def setUpTestData(cls): cls.user = get_user_model().objects.create_user( username="testuser", email="user@test.xyz", password="5tr0ngP4ssW0rd", ) def test_login_required_with_cache_control(self): class AView(PrivateAreaMixin, View): def get(self, request, *args, **kwargs): return HttpResponse() view = AView.as_view() # Test redirection for unauthenticated users request = self.factory.get("/") request.user = AnonymousUser() response = view(request) self.assertEqual(response.status_code, 302) self.assertEqual("/accounts/login/?next=/", response.url) # Test authenticated user and Cache-Control headers request = self.factory.get("/") request.user = self.user response = view(request) self.assertEqual(response.status_code, 200) self.assertIn("Cache-Control", response.headers) self.assertEqual( response.headers["Cache-Control"], "max-age=0, no-cache, no-store, must-revalidate, private", )
모범 사례
@never_cache
와 PrivateAreaMixin
같은 재사용 가능한 믹스인을 결합하면 깨끗하고 유지 관리가 가능한 코드가 생성됩니다. 엄격한 테스트와 결합된 이 접근 방식은 민감한 보기가 안전하고 모범 사례를 준수하도록 보장합니다. Django 프로젝트에서 캐싱 및 민감한 데이터를 어떻게 처리하나요?
위 내용은 뷰의 적절한 `Cache-Control`을 사용하여 Django 프로젝트의 보안을 강화하세요.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Linux 터미널에서 Python 버전을 보려고 할 때 Linux 터미널에서 Python 버전을 볼 때 권한 문제에 대한 솔루션 ... Python을 입력하십시오 ...

이 기사에서는 HTML을 구문 분석하기 위해 파이썬 라이브러리 인 아름다운 수프를 사용하는 방법을 설명합니다. 데이터 추출, 다양한 HTML 구조 및 오류 처리 및 대안 (SEL과 같은 Find (), find_all (), select () 및 get_text ()와 같은 일반적인 방법을 자세히 설명합니다.

Python의 통계 모듈은 강력한 데이터 통계 분석 기능을 제공하여 생물 통계 및 비즈니스 분석과 같은 데이터의 전반적인 특성을 빠르게 이해할 수 있도록 도와줍니다. 데이터 포인트를 하나씩 보는 대신 평균 또는 분산과 같은 통계를보고 무시할 수있는 원래 데이터에서 트렌드와 기능을 발견하고 대형 데이터 세트를보다 쉽고 효과적으로 비교하십시오. 이 튜토리얼은 평균을 계산하고 데이터 세트의 분산 정도를 측정하는 방법을 설명합니다. 달리 명시되지 않는 한,이 모듈의 모든 함수는 단순히 평균을 합산하는 대신 평균 () 함수의 계산을 지원합니다. 부동 소수점 번호도 사용할 수 있습니다. 무작위로 가져옵니다 수입 통계 Fracti에서

이 기사는 딥 러닝을 위해 텐서 플로와 Pytorch를 비교합니다. 데이터 준비, 모델 구축, 교육, 평가 및 배포와 관련된 단계에 대해 자세히 설명합니다. 프레임 워크, 특히 계산 포도와 관련하여 주요 차이점

이 기사는 Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, Tensorflow, Django, Flask 및 요청과 같은 인기있는 Python 라이브러리에 대해 설명하고 과학 컴퓨팅, 데이터 분석, 시각화, 기계 학습, 웹 개발 및 H에서의 사용에 대해 자세히 설명합니다.

이 기사는 Python 개발자가 CLIS (Command-Line Interfaces) 구축을 안내합니다. Typer, Click 및 Argparse와 같은 라이브러리를 사용하여 입력/출력 처리를 강조하고 CLI 유용성을 향상시키기 위해 사용자 친화적 인 디자인 패턴을 홍보하는 세부 정보.

Python의 Pandas 라이브러리를 사용할 때는 구조가 다른 두 데이터 프레임 사이에서 전체 열을 복사하는 방법이 일반적인 문제입니다. 두 개의 dats가 있다고 가정 해

이 기사는 프로젝트 종속성 관리 및 충돌을 피하는 데 중점을 둔 Python에서 가상 환경의 역할에 대해 설명합니다. 프로젝트 관리 개선 및 종속성 문제를 줄이는 데있어 생성, 활성화 및 이점을 자세히 설명합니다.


핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

AI Hentai Generator
AI Hentai를 무료로 생성하십시오.

인기 기사

뜨거운 도구

SublimeText3 영어 버전
권장 사항: Win 버전, 코드 프롬프트 지원!

맨티스BT
Mantis는 제품 결함 추적을 돕기 위해 설계된 배포하기 쉬운 웹 기반 결함 추적 도구입니다. PHP, MySQL 및 웹 서버가 필요합니다. 데모 및 호스팅 서비스를 확인해 보세요.

mPDF
mPDF는 UTF-8로 인코딩된 HTML에서 PDF 파일을 생성할 수 있는 PHP 라이브러리입니다. 원저자인 Ian Back은 자신의 웹 사이트에서 "즉시" PDF 파일을 출력하고 다양한 언어를 처리하기 위해 mPDF를 작성했습니다. HTML2FPDF와 같은 원본 스크립트보다 유니코드 글꼴을 사용할 때 속도가 느리고 더 큰 파일을 생성하지만 CSS 스타일 등을 지원하고 많은 개선 사항이 있습니다. RTL(아랍어, 히브리어), CJK(중국어, 일본어, 한국어)를 포함한 거의 모든 언어를 지원합니다. 중첩된 블록 수준 요소(예: P, DIV)를 지원합니다.

SublimeText3 Mac 버전
신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)

SublimeText3 Linux 새 버전
SublimeText3 Linux 최신 버전
