今天,我們很高興發布基礎 Python 庫的新版本,以及針對 FastAPI、Flask 和 Django Rest Framework 的框架特定庫的版本。
讓我們來看看一些較大的變化吧!
更好的打字支援(重大變更)
如果您以前使用過我們的 Python 函式庫,類型提示還有很多不足之處。在我們的最新版本中,我們現在為所有請求提供了類型提示,並為所有回應提供了資料類型。
注意:如果您之前對回應進行解包(使用 ** 運算子),這將特別中斷。回應以前是字典,現在是顯式資料類型。
我們已經實作了常用的功能,例如鍵查找(response[“user_id”]仍然有效,但現在首選response.user_id)。我們通常會盡力避免重大更改(這是 3 年來的第二次更改),但這感覺像是一個非常狹窄的問題。
用戶等級改進
為了更簡單的權限檢查,您現在可以直接在 User 物件上呼叫函數,例如:
- user.has_permission_in_org(orgId, 'can_export_reports')
- user.is_role(orgId, 'Admin')
- user.get_active_org().has_permission('api_key::write')
這些允許您傳遞 User 對象,而無需引用 Auth 對象,並且還可以更輕鬆地進行模擬/測試。
新API
這不是我們的 Python 函式庫特有的,但我們已經發布了許多新的 API,例如:
- 強制註銷所有使用者會話
- 為您的客戶建立 SAML 設定連結(這將讓他們自行管理 SAML)
- 取得並撤銷待處理的邀請
- 支援legacy_org_id,可以幫助您從現有設定遷移
請在此處查看我們的參考文件中的完整清單。
範例 - 透過定價方案輕鬆進行功能門控
在 PropelAuth,我們很幸運能夠親眼目睹許多 B2B SaaS 公司的成長。身分驗證提供者在公司歷史上的關鍵時刻(初始啟動、吸引第一個客戶、關閉第一個企業客戶等)最為重要。隨著你的成長,我們能做的最重要的事情就是讓開。
這就是為什麼我們對這個 FastAPI 路線非常滿意:
@app.post("/api/expensive-action") async def do_expensive_action(user: User = Depends(auth.require_user)): org = user.get_active_org() if org == None or \ not org.user_has_permission("can_do_expensive_action"): raise HTTPException(status_code=403, detail="Forbidden") return do_expensive_action_inner(user, org)
乍一看,這似乎是一條非常簡單的路線,但它有一些重要的部分:
- 依賴注入的 User 適用於任何類型的經過驗證的使用者 - 無論是密碼、SSO、SAML 等。
- 透過角色映射,我們可以讓免費計劃中的組織管理員不執行昂貴的功能,但付費計劃中的組織管理員可以 採取昂貴的行動。
- 我們可以透過處理來自我們的支付提供者的 Webhook 並設定其角色對應來以程式方式強制執行此操作,如下所示:
@app.post("/api/expensive-action") async def do_expensive_action(user: User = Depends(auth.require_user)): org = user.get_active_org() if org == None or \ not org.user_has_permission("can_do_expensive_action"): raise HTTPException(status_code=403, detail="Forbidden") return do_expensive_action_inner(user, org)
- 我們甚至可以透過以程式方式產生SAML 連接URL,讓他們自助訪問SAML 和SCIM 等高級功能,這將指導您的用戶設定這些功能- 為每個身份提供者(Okta、Azure AD)提供具體說明、ADFS 等)。
最好的部分是什麼?上面的相同程式碼片段將繼續工作。即使我們客戶的要求變得更加複雜,您的程式碼也不會。
問題?回饋?
我們一直致力於根據您的回饋來改善我們的圖書館和服務。如果您對此版本有任何疑問或對未來改進有任何建議,請隨時與我們聯繫。
以上是PropelAuth Python 版本的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

toAppendElementStoApythonList,usetheappend()方法forsingleements,Extend()formultiplelements,andinsert()forspecificpositions.1)useeAppend()foraddingoneOnelementAttheend.2)useextendTheEnd.2)useextendexendExendEnd(

TocreateaPythonlist,usesquarebrackets[]andseparateitemswithcommas.1)Listsaredynamicandcanholdmixeddatatypes.2)Useappend(),remove(),andslicingformanipulation.3)Listcomprehensionsareefficientforcreatinglists.4)Becautiouswithlistreferences;usecopy()orsl

金融、科研、医疗和AI等领域中,高效存储和处理数值数据至关重要。1)在金融中,使用内存映射文件和NumPy库可显著提升数据处理速度。2)科研领域,HDF5文件优化数据存储和检索。3)医疗中,数据库优化技术如索引和分区提高数据查询性能。4)AI中,数据分片和分布式训练加速模型训练。通过选择适当的工具和技术,并权衡存储与处理速度之间的trade-off,可以显著提升系统性能和可扩展性。

pythonarraysarecreatedusiseThearrayModule,notbuilt-Inlikelists.1)importThearrayModule.2)指定tefifythetypecode,例如,'i'forineizewithvalues.arreaysofferbettermemoremorefferbettermemoryfforhomogeNogeNogeNogeNogeNogeNogeNATATABUTESFELLESSFRESSIFERSTEMIFICETISTHANANLISTS。

除了shebang線,還有多種方法可以指定Python解釋器:1.直接使用命令行中的python命令;2.使用批處理文件或shell腳本;3.使用構建工具如Make或CMake;4.使用任務運行器如Invoke。每個方法都有其優缺點,選擇適合項目需求的方法很重要。

ForhandlinglargedatasetsinPython,useNumPyarraysforbetterperformance.1)NumPyarraysarememory-efficientandfasterfornumericaloperations.2)Avoidunnecessarytypeconversions.3)Leveragevectorizationforreducedtimecomplexity.4)Managememoryusagewithefficientdata

Inpython,ListSusedynamicMemoryAllocationWithOver-Asalose,而alenumpyArraySallaySallocateFixedMemory.1)listssallocatemoremoremoremorythanneededinentientary上,respizeTized.2)numpyarsallaysallaysallocateAllocateAllocateAlcocateExactMemoryForements,OfferingPrediCtableSageButlessemageButlesseflextlessibility。

Inpython,YouCansspecthedatatAtatatPeyFelemereModeRernSpant.1)Usenpynernrump.1)Usenpynyp.dloatp.dloatp.ploatm64,formor professisconsiscontrolatatypes。


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