Django 프레임워크의 권한 제어 기술(2부)
Django 프레임워크에서 권한 제어는 매우 중요한 부분입니다. 이전 기사에서는 내장 권한 인증 시스템 및 데코레이터 기반 권한 제어 사용을 포함하여 Django 프레임워크의 몇 가지 기본 권한 제어 기술을 소개했습니다. 이 기사에서는 Django 프레임워크의 다른 권한 제어 기술을 계속해서 살펴보겠습니다.
- 사용자 정의 인증 백엔드
Django 프레임워크에서는 사용자 정의 인증 백엔드를 사용하여 사용자 정의 인증 논리를 구현할 수 있습니다. Django의 인증 백엔드 클래스를 상속하고 해당 인증 방법을 구현함으로써 자체 인증 논리를 정의할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자 정의 인증 백엔드를 사용하여 LDAP 또는 OAuth 기반 인증을 구현할 수 있습니다.
다음은 사용자 정의 인증 백엔드를 사용하여 LDAP 기반 인증을 구현하는 예입니다.
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
위 예에서는 Django의 BaseBackend 클래스를 상속하고 여기에 인증 방법을 구현하여 자체 인증 논리를 정의합니다. 이 방법에서는 Python의 ldap 모듈을 사용하여 LDAP 서버에 연결하고 simple_bind_s 방법을 통해 사용자 이름과 비밀번호가 올바른지 확인합니다. 확인에 성공하면 User 개체가 반환됩니다.
사용자 정의 인증 백엔드 작성을 마친 후에는 Django 설정 파일에 인증 백엔드 클래스를 지정해야 합니다.
AUTHENTICATION_BACKENDS = ['path.to.LDAPBackend']
- 세밀한 권한 제어를 위해 django-guardian을 사용하세요
django-guardian은 Django 클래스 중 하나입니다. 프레임워크 세분화된 권한 제어 기능을 제공하는 매우 강력한 타사 애플리케이션입니다. Django에 내장된 권한 인증 시스템과 비교하여 django-guardian은 보다 유연하고 맞춤화된 권한 제어 방법을 제공합니다.
django-guardian 사용은 매우 간단합니다. Django 설정 파일에 AUTHENTICATION_BACKENDS 및 AUTHORIZATION_BACKENDS를 설치하고 지정하기만 하면 됩니다. 예:
# settings.py AUTHENTICATION_BACKENDS = ('django.contrib.auth.backends.ModelBackend',) INSTALLED_APPS = ( # ... 'guardian', ) MIDDLEWARE_CLASSES = ( # ... 'guardian.middleware.PermissionDeniedMiddleware', ) AUTHORIZATION_BACKENDS = ( 'guardian.backends.ObjectPermissionBackend', )
django-guardian은 모델의 특정 객체에 대한 액세스를 제어하는 데 사용할 수 있는 몇 가지 데코레이터를 제공합니다. 예:
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
위의 예에서는 허가_필요 데코레이터를 사용하여 MyModel의 액세스 권한을 제어했습니다. 데코레이터는 확인할 권한과 개체 정보를 지정해야 합니다. 권한 확인에 실패하면 PermissionDenied 예외가 자동으로 발생합니다.
- 규칙 기반 권한 제어를 위해 django-rules 사용
django-rules는 규칙 기반 권한 제어 기능을 제공하는 또 다른 매우 실용적인 타사 애플리케이션입니다. django-guardian에 비해 django-rules는 더 간단하고 가볍습니다.
django-rules 사용은 django-guardian 사용과 유사합니다. Django 설정 파일에 AUTHENTICATION_BACKENDS 및 AUTHORIZATION_BACKENDS만 설치하고 지정하면 됩니다. 예:
# settings.py INSTALLED_APPS = ( # ... 'rules', ) AUTHENTICATION_BACKENDS = ('django.contrib.auth.backends.ModelBackend',) AUTHORIZATION_BACKENDS = ('rules.permissions.ObjectPermissionBackend',)
권한 제어를 위해 django-rules를 사용하려면 각각 조건과 결과가 포함된 규칙 집합을 정의해야 합니다. 조건이 만족되면 결과에 해당하는 작업이 수행되고, 그렇지 않으면 수행되지 않습니다. 예:
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
위의 예에서는 MyModel 개체를 보고 수정하는 권한을 제어하는 두 가지 규칙을 정의했습니다. 각 규칙에서는 규칙 데코레이터를 사용하여 조건과 결과를 정의합니다. 권한 판단 조건에는 user와 mymodel이라는 두 개의 매개변수가 전달되어야 합니다. 권한이 전달되면 후속 작업을 계속 수행할 수 있습니다.
규칙을 작성한 후 Django에 규칙을 추가해야 합니다.
# settings.py RULES_MODULE = 'myapp.rules'
위의 예에서는 RULES_MODULE을 사용하여 규칙이 있는 Python 모듈을 지정합니다. 이러한 방식으로 Django는 시작될 때 자동으로 규칙을 로드할 수 있습니다.
요약
Django 프레임워크에서 권한 제어는 매우 중요하고 필수적인 기능입니다. 위에 소개된 일부 기술을 통해 기본적이거나 복잡한 권한 제어 기능을 쉽게 구현할 수 있습니다. 내장된 인증 시스템, 데코레이터 기반 권한 제어, 사용자 정의 인증 백엔드, django-guardian 또는 django-rules을 사용하든 특정 비즈니스 요구 사항에 따라 가장 적절한 권한 제어 방법을 선택할 수 있습니다.
위 내용은 Django 프레임워크의 권한 제어 기술(2부)의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

Python과 C는 메모리 관리 및 제어에 상당한 차이가 있습니다. 1. Python은 참조 계산 및 쓰레기 수집을 기반으로 자동 메모리 관리를 사용하여 프로그래머의 작업을 단순화합니다. 2.C는 메모리 수동 관리가 필요하므로 더 많은 제어를 제공하지만 복잡성과 오류 위험을 증가시킵니다. 선택할 언어는 프로젝트 요구 사항 및 팀 기술 스택을 기반으로해야합니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

Python 또는 C를 선택할 것인지 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) Python은 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리로 인해 빠른 개발, 데이터 과학 및 스크립팅에 적합합니다. 2) C는 컴파일 및 수동 메모리 관리로 인해 시스템 프로그래밍 및 게임 개발과 같은 고성능 및 기본 제어가 필요한 시나리오에 적합합니다.

Python은 데이터 과학 및 기계 학습에 널리 사용되며 주로 단순성과 강력한 라이브러리 생태계에 의존합니다. 1) 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용되며, 2) Numpy는 효율적인 수치 계산을 제공하며 3) Scikit-Learn은 기계 학습 모델 구성 및 최적화에 사용되며 이러한 라이브러리는 Python을 데이터 과학 및 기계 학습에 이상적인 도구로 만듭니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.


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