LDAP 是标准 TCP/IP 堆栈协议,用于存储和查询分层目录中的信息。它是 X.500 目录服务协议的替代方案,后者更占用资源。 LDAP 通常用于 SSO 身份验证和存储。按照标准,LDAP 使用 TCP 端口 389 进行未加密通信,并通过加密通道使用 TLS 端口 636。
LDAP 是如何工作的?
- 客户端通过专用 TCP 端口启动 LDAP 会话。
- (可选)读取和修改会话选项值。
- 建立与 LDAP 服务器的连接,或使用绑定函数之一通过特权身份验证客户端显式绑定到服务器。
- 向电子邮件服务器提交查询或建立与打印机的连接。服务器接收查询并返回相应信息给用户。
- 完成后,关闭与 LDAP 服务器的连接。
与大多数现代基于 http 的协议不同,LDAP 使用持久连接,在与目录服务器通信时可以存活数天。
使用 LDAP 的优点
- 这是一个不断发展的成熟协议。它是大多数大型企业的关键组成部分,因此需要维护协议的修订和更新标准。
- LDAP 是 X.500 协议的轻量级版本,但与其他现代协议相比也非常轻量级。
- LDAP 很安全,通常用于存储用户名、密码和其他敏感信息。但其安全性取决于其实施。采用此协议时遵循最佳实践非常重要,例如:
- 建立访问控制策略。
- 维护目录数据的多个副本。
- 加密密码等敏感信息。
LDAP 的组件
属性:LDAP 系统中的数据存储在称为属性的键值对中。您可以通过使用冒号和空格分隔名称和值来设置属性值。例如
邮件:johndoe@gmail.com
使用等号来引用属性及其数据而不设置它。例如
mail=johndoe@gmail.com
最常用的属性包括:
- ou:组织单位
- _ dn_:专有名称
- cn:常用名
- 描述
- dc:域组件
- givenName:名字
- 邮件:电子邮件地址
- sn:姓氏
条目:条目是与某事物关联或描述某事物的属性的集合。条目可以是系统中的用户。将其视为关系数据库中的一行。每个条目包含:
- 专有名称(唯一标识 DIT 层次结构中的特定条目
- 属性集合(它们保存条目的数据)
- 对象类的集合(它们指示条目代表什么类型的对象,例如有关设备或人员的信息)
dn: ou=Users,dc=example,dc=com,uid=jd001 objectClass: EntUsers cn: Jane Doe sn: Doe mail: jdoe@example.com uid: jd001
搜索过滤器:用于定义识别包含某些类型信息的条目的条件。
LDAP URLS:此 URL 包含可以引用目录服务器或搜索条件的不同信息。
LDAP的主要操作员
- 添加:在目录中插入新条目。
- 修改:更改现有目录条目。
- 绑定:验证 LDAP 客户端并将其连接到服务器。
- 删除:删除目录条目。
LDAP 由 Microsoft 的 Active Directory 和其他目录服务器(例如 OpenLDAP 和 Red Hat Directory Server)使用。要在企业内部设置LDAP,您需要目录服务器、具有不同权限的用户、可查询的目录数据和LDAP客户端应用程序。
-
以上是LDAP(轻量级目录访问协议的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。

Python在现实世界中的应用包括数据分析、Web开发、人工智能和自动化。1)在数据分析中,Python使用Pandas和Matplotlib处理和可视化数据。2)Web开发中,Django和Flask框架简化了Web应用的创建。3)人工智能领域,TensorFlow和PyTorch用于构建和训练模型。4)自动化方面,Python脚本可用于复制文件等任务。

Python在数据科学、Web开发和自动化脚本领域广泛应用。1)在数据科学中,Python通过NumPy、Pandas等库简化数据处理和分析。2)在Web开发中,Django和Flask框架使开发者能快速构建应用。3)在自动化脚本中,Python的简洁性和标准库使其成为理想选择。

Python的灵活性体现在多范式支持和动态类型系统,易用性则源于语法简洁和丰富的标准库。1.灵活性:支持面向对象、函数式和过程式编程,动态类型系统提高开发效率。2.易用性:语法接近自然语言,标准库涵盖广泛功能,简化开发过程。

Python因其简洁与强大而备受青睐,适用于从初学者到高级开发者的各种需求。其多功能性体现在:1)易学易用,语法简单;2)丰富的库和框架,如NumPy、Pandas等;3)跨平台支持,可在多种操作系统上运行;4)适合脚本和自动化任务,提升工作效率。

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