Nginx配置
Ngnix,一个高性能的web服务器,毫无疑问它是当下的宠儿。卓越的性能,灵活可扩展,在服务器领域里攻城拔寨,征战天下。
静态文件对于大多数website是不可或缺的一部分。使用Nginx来处理静态文件也是常见的方式。然而,一些静态文件,我们并不像任何情况下都公开给任何用户。例如一些提供给用户下载的文件,一些用户上传的涉及用户隐私的图片等。我们我希望用户登录的情况下可以访问,未登录的用户则不可见。
粗略的处理,在后端程序可以做过滤,渲染页面的时候,在视图逻辑里面验证用户登录,然后返回对应的页面。例如下面的flask代码(伪代码)
@app.router('/user/idcard'): def user_idcard_page(): if user is login: return '<img src="/static/imghwm/default1.png" data-src="http://files.jb51.net/upload/user/xxx.png' alt="Python的Flask框架及Nginx实现静态文件访问限制功能" >" class="lazy">" else: reutrn '<p>Pemission Denied<p>', 403
可是这样的处理,还有一个问题,静态文件是交给 nginx 处理的,如果hacker找到了文件的绝对地址,直接访问 http://www.example.com/upload/user/xxx.png也是可以的。恰巧这些文件又涉及用户隐私,比如用户上传的身份证照片。那么码农可不希望第二天媒体报道,知名网站XXX存在漏洞,Hacker获取了用户身份证等信息。
为了做这样的限制,可以借助 Nginx 的一个小功能----XSendfile。 其原理也比较简单,大概就是使用了请求重定向。
我们知道,如果用Nginx做服务器前端的反向代理,一个请求进来,nginx先补捉到,然后再根据规则转发给后端的程序处理,或者直接处理返回。前者处理一些动态逻辑,后者多是处理静态文件。因此上面那个例子中,直接访问静态文件的绝对地址,Nginx就直接返回了,并没有调用后端的 user_idcard_page做逻辑限制。
为了解决这个问题,nginx提供的 XSendfile功能,简而言之就是用 internal 指令。该指令表示只接受内部的请求,即后端转发过来的请求。后端的视图逻辑中,需要明确的写入X-Accel-Redirect这个headers信息。
伪代码如下:
location /upload/(.*) { alias /vagrant/; internal; } @app.router('upload/<filename>') @login_required def upload_file(filename): response = make_response() response['Content-Type'] = 'application/png' response['X-Accel-Redirect'] = '/vagrant/upload/%s' % filename return response
经过这样的处理,就能将静态资源进行重定向。这样的用法还是比较常见的,很多下载服务器可以通过这样的手段针对用户的权限做下载处理。
Flask
Flask是我喜欢的web框架,Flask甚至实现了一个 sendfile的方法,比上面的做法还简单。我用vagrant作了一个虚拟机,用Flask实现了上面的需求,具体代码如下:
项目结构
project struct project app.py templates static 0.jpeg upload 0.jpeg
nginx的配置 nginx conf
web.conf
server { listen 80 default_server; # server_name localhost; server_name 192.168.33.10; location / { proxy_pass http://127.0.0.1:8888; proxy_redirect off; proxy_set_header Host $host:8888; proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr; proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for; } # 正常的静态文件 location /static/(.*) { root /vagrant/; } # 用户上传的文件,需要做权限限制 location /upload/(.*) { alias /vagrant/; internal; # 只接受内部请求的指令 } }
Flask 代码
app.py
from functools import wraps from flask import Flask, render_template, redirect, url_for, session, send_file app = Flask(__name__) app.config['SECRET_KEY'] = 'you never guess' def login_required(f): @wraps(f) def decorated_function(*args, **kwargs): if not session.get('login'): return redirect(url_for('login', next=request.url)) return f(*args, **kwargs) return decorated_function @app.route('/') def index(): return 'index' @app.route('/user') @login_required def user(): return render_template('upload.html') # 用户上传的文件视图处理,在此处返回请求给nginx @app.route('/upload/<filename>') @login_required def upload(filename): return send_file('upload/{}'.format(filename)) @app.route('/login') def login(): session['login'] = True return 'log in' @app.route('/logout') def logout(): session['login'] = False return 'log out' if __name__ == '__main__': app.run(debug=True)
简单部署
gunicorn -w4 -b0.0.0.0:8888 app:app --access-logfile access.log --error-logfile error.log

Python列表切片的基本語法是list[start:stop:step]。 1.start是包含的第一個元素索引,2.stop是排除的第一個元素索引,3.step決定元素之間的步長。切片不僅用於提取數據,還可以修改和反轉列表。

ListSoutPerformarRaysin:1)DynamicsizicsizingandFrequentInsertions/刪除,2)儲存的二聚體和3)MemoryFeliceFiceForceforseforsparsedata,butmayhaveslightperformancecostsinclentoperations。

toConvertapythonarraytoalist,usEthelist()constructororageneratorexpression.1)intimpthearraymoduleandcreateanArray.2)USELIST(ARR)或[XFORXINARR] to ConconverTittoalist,請考慮performorefformanceandmemoryfformanceandmemoryfformienceforlargedAtasetset。

choosearraysoverlistsinpythonforbetterperformanceandmemoryfliceSpecificScenarios.1)largenumericaldatasets:arraysreducememoryusage.2)績效 - 臨界雜貨:arraysoffersoffersOffersOffersOffersPoostSfoostSforsssfortasssfortaskslikeappensearch orearch.3)testessenforcety:arraysenforce:arraysenforc

在Python中,可以使用for循環、enumerate和列表推導式遍歷列表;在Java中,可以使用傳統for循環和增強for循環遍歷數組。 1.Python列表遍歷方法包括:for循環、enumerate和列表推導式。 2.Java數組遍歷方法包括:傳統for循環和增強for循環。

本文討論了版本3.10中介紹的Python的新“匹配”語句,該語句與其他語言相同。它增強了代碼的可讀性,並為傳統的if-elif-el提供了性能優勢

Python中的功能註釋將元數據添加到函數中,以進行類型檢查,文檔和IDE支持。它們增強了代碼的可讀性,維護,並且在API開發,數據科學和圖書館創建中至關重要。


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