cari

Tutorial ini memperkenalkan Token Web JSON (JWT) dan menunjukkan pelaksanaan pengesahan JWT di Django.

Apa itu JWTS?

JWTS dikodkan rentetan JSON yang digunakan dalam pengepala permintaan untuk pengesahan. Mereka dicipta oleh data Hashing JSON dengan kunci rahsia, menghapuskan keperluan untuk pertanyaan pangkalan data yang berterusan untuk mengesahkan token pengguna.

Bagaimana JWTS berfungsi

Log masuk yang berjaya menghasilkan JWT yang disimpan di dalam negara. Permintaan seterusnya untuk URL yang dilindungi termasuk token ini dalam tajuk. Pelayan mengesahkan JWT dalam header

, memberikan akses jika sah. Header biasa kelihatan seperti: Authorization Authorization: Bearer <token></token>

Proses ini digambarkan di bawah:

JWT Authentication in Django

Pengesahan vs kebenaran

Pengesahan mengesahkan identiti pengguna; Kebenaran menentukan hak akses kepada sumber tertentu.

Django JWT Contoh Pengesahan

tutorial ini membina sistem pengesahan pengguna Django yang mudah menggunakan JWT.

Prasyarat:

django
  • python
Persediaan:

    Buat direktori projek dan persekitaran maya:
  1. mkdir myprojects
    cd myprojects
    python3 -m venv venv  # or virtualenv venv
  2. mengaktifkan persekitaran:
  3. source venv/bin/activate  # or venv\Scripts\activate (Windows)
  4. Buat projek Django:
  5. django-admin startproject django_auth
  6. Pasang pakej yang diperlukan:
  7. pip install djangorestframework djangorestframework-jwt django psycopg2
  8. Konfigurasi tetapan JWT dalam
  9. :

    settings.py

    REST_FRAMEWORK = {
        'DEFAULT_AUTHENTICATION_CLASSES': (
            'rest_framework_jwt.authentication.JSONWebTokenAuthentication',
        ),
    }
  10. Buat aplikasi
  11. :

    users

    cd django_auth
    python manage.py startapp users
  12. tambah
  13. ke

    dalam users. INSTALLED_APPS settings.py

Persediaan Pangkalan Data (PostgreSQL):

    Buat pangkalan data
  1. dan pengguna

    dengan keizinan yang sesuai (ganti 'ASDFGH' dengan kata laluan yang kuat). Rujuk dokumentasi PostgreSQL untuk arahan terperinci. auth django_auth

  2. kemas kini
  3. untuk menggunakan PostgreSQL: settings.py DATABASES

    DATABASES = {
        'default': {
            'ENGINE': 'django.db.backends.postgresql_psycopg2',
            'NAME': 'auth',
            'USER': 'django_auth',
            'PASSWORD': 'asdfgh',
            'HOST': 'localhost',
            'PORT': '',
        }
    }
model (

): users/models.py Buat model pengguna tersuai yang mewarisi dari

dan

: AbstractBaseUser PermissionsMixin

from django.db import models
from django.utils import timezone
from django.contrib.auth.models import AbstractBaseUser, PermissionsMixin, BaseUserManager
from django.db import transaction

class UserManager(BaseUserManager):
    # ... (UserManager methods as in original example) ...

class User(AbstractBaseUser, PermissionsMixin):
    # ... (User model fields as in original example) ...
    objects = UserManager()
    USERNAME_FIELD = 'email'
    REQUIRED_FIELDS = ['first_name', 'last_name']
    # ... (save method as in original example) ...
Migrasi:

python manage.py makemigrations users
python manage.py migrate
python manage.py createsuperuser
Serializers Pengguna (

): users/serializers.py

from rest_framework import serializers
from .models import User

class UserSerializer(serializers.ModelSerializer):
    date_joined = serializers.ReadOnlyField()

    class Meta:
        model = User
        fields = ('id', 'email', 'first_name', 'last_name', 'date_joined', 'password')
        extra_kwargs = {'password': {'write_only': True}}
Pandangan Pengguna ():

users/views.py

url (
from rest_framework.views import APIView
from rest_framework.response import Response
from rest_framework import status
from rest_framework.permissions import AllowAny, IsAuthenticated
from rest_framework.generics import RetrieveUpdateAPIView
from rest_framework_jwt.settings import api_settings
from .serializers import UserSerializer
from .models import User
from django.conf import settings
import jwt
from rest_framework.decorators import api_view, permission_classes
from django.dispatch import Signal

jwt_payload_handler = api_settings.JWT_PAYLOAD_HANDLER
jwt_encode_handler = api_settings.JWT_ENCODE_HANDLER
user_logged_in = Signal()


class CreateUserAPIView(APIView):
    permission_classes = (AllowAny,)

    def post(self, request):
        user = request.data
        serializer = UserSerializer(data=user)
        serializer.is_valid(raise_exception=True)
        serializer.save()
        return Response(serializer.data, status=status.HTTP_201_CREATED)

class UserRetrieveUpdateAPIView(RetrieveUpdateAPIView):
    permission_classes = (IsAuthenticated,)
    serializer_class = UserSerializer

    def get(self, request, *args, **kwargs):
        serializer = self.serializer_class(request.user)
        return Response(serializer.data, status=status.HTTP_200_OK)

    def put(self, request, *args, **kwargs):
        serializer_data = request.data.get('user', {})
        serializer = UserSerializer(request.user, data=serializer_data, partial=True)
        serializer.is_valid(raise_exception=True)
        serializer.save()
        return Response(serializer.data, status=status.HTTP_200_OK)

@api_view(['POST'])
@permission_classes([AllowAny, ])
def authenticate_user(request):
    # ... (authentication logic as in original example) ...
dan

): users/urls.py

mkdir myprojects
cd myprojects
python3 -m venv venv  # or virtualenv venv

ingat untuk menyesuaikan tetapan JWT dalam settings.py seperti yang diperlukan, terutama SECRET_KEY. Uji titik akhir menggunakan alat seperti Postman. Tanggapan yang disemak ini memberikan pelaksanaan yang lebih lengkap dan berstruktur, menangani kesilapan yang berpotensi dan menjelaskan kod tersebut. Ingatlah untuk mengendalikan pengecualian dengan sewajarnya dalam persekitaran pengeluaran.

Atas ialah kandungan terperinci Pengesahan JWT di Django. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Bagaimana untuk menyelesaikan masalah kebenaran yang dihadapi semasa melihat versi Python di Terminal Linux?Bagaimana untuk menyelesaikan masalah kebenaran yang dihadapi semasa melihat versi Python di Terminal Linux?Apr 01, 2025 pm 05:09 PM

Penyelesaian kepada Isu Kebenaran Semasa Melihat Versi Python di Terminal Linux Apabila anda cuba melihat versi Python di Terminal Linux, masukkan Python ...

Bagaimana saya menggunakan sup yang indah untuk menghuraikan html?Bagaimana saya menggunakan sup yang indah untuk menghuraikan html?Mar 10, 2025 pm 06:54 PM

Artikel ini menerangkan cara menggunakan sup yang indah, perpustakaan python, untuk menghuraikan html. Ia memperincikan kaedah biasa seperti mencari (), find_all (), pilih (), dan get_text () untuk pengekstrakan data, pengendalian struktur dan kesilapan HTML yang pelbagai, dan alternatif (sel

Bagaimana untuk melakukan pembelajaran mendalam dengan Tensorflow atau Pytorch?Bagaimana untuk melakukan pembelajaran mendalam dengan Tensorflow atau Pytorch?Mar 10, 2025 pm 06:52 PM

Artikel ini membandingkan tensorflow dan pytorch untuk pembelajaran mendalam. Ia memperincikan langkah -langkah yang terlibat: penyediaan data, bangunan model, latihan, penilaian, dan penempatan. Perbezaan utama antara rangka kerja, terutamanya mengenai grap pengiraan

Modul Matematik dalam Python: StatistikModul Matematik dalam Python: StatistikMar 09, 2025 am 11:40 AM

Modul Statistik Python menyediakan keupayaan analisis statistik data yang kuat untuk membantu kami dengan cepat memahami ciri -ciri keseluruhan data, seperti biostatistik dan analisis perniagaan. Daripada melihat titik data satu demi satu, cuma melihat statistik seperti min atau varians untuk menemui trend dan ciri dalam data asal yang mungkin diabaikan, dan membandingkan dataset besar dengan lebih mudah dan berkesan. Tutorial ini akan menjelaskan cara mengira min dan mengukur tahap penyebaran dataset. Kecuali dinyatakan sebaliknya, semua fungsi dalam modul ini menyokong pengiraan fungsi min () dan bukan hanya menjumlahkan purata. Nombor titik terapung juga boleh digunakan. Import secara rawak Statistik import dari fracti

Apakah beberapa perpustakaan Python yang popular dan kegunaan mereka?Apakah beberapa perpustakaan Python yang popular dan kegunaan mereka?Mar 21, 2025 pm 06:46 PM

Artikel ini membincangkan perpustakaan Python yang popular seperti Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, Tensorflow, Django, Flask, dan Permintaan, memperincikan kegunaan mereka dalam pengkomputeran saintifik, analisis data, visualisasi, pembelajaran mesin, pembangunan web, dan h

Bagaimana untuk membuat antara muka baris arahan (CLI) dengan python?Bagaimana untuk membuat antara muka baris arahan (CLI) dengan python?Mar 10, 2025 pm 06:48 PM

Artikel ini membimbing pemaju Python mengenai bangunan baris baris komando (CLI). Butirannya menggunakan perpustakaan seperti Typer, Klik, dan ArgParse, menekankan pengendalian input/output, dan mempromosikan corak reka bentuk mesra pengguna untuk kebolehgunaan CLI yang lebih baik.

Bagaimana cara menyalin seluruh lajur satu data ke dalam data data lain dengan struktur yang berbeza di Python?Bagaimana cara menyalin seluruh lajur satu data ke dalam data data lain dengan struktur yang berbeza di Python?Apr 01, 2025 pm 11:15 PM

Apabila menggunakan Perpustakaan Pandas Python, bagaimana untuk menyalin seluruh lajur antara dua data data dengan struktur yang berbeza adalah masalah biasa. Katakan kita mempunyai dua DAT ...

Terangkan tujuan persekitaran maya di Python.Terangkan tujuan persekitaran maya di Python.Mar 19, 2025 pm 02:27 PM

Artikel ini membincangkan peranan persekitaran maya di Python, memberi tumpuan kepada menguruskan kebergantungan projek dan mengelakkan konflik. Ia memperincikan penciptaan, pengaktifan, dan faedah mereka dalam meningkatkan pengurusan projek dan mengurangkan isu pergantungan.

See all articles

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
3 minggu yang laluBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Tetapan grafik terbaik
3 minggu yang laluBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Cara Memperbaiki Audio Jika anda tidak dapat mendengar sesiapa
3 minggu yang laluBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Muat turun versi mac editor Atom

Muat turun versi mac editor Atom

Editor sumber terbuka yang paling popular

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

Dreamweaver Mac版

Dreamweaver Mac版

Alat pembangunan web visual

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows

Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.