今天,我们很高兴发布基础 Python 库的新版本,以及针对 FastAPI、Flask 和 Django Rest Framework 的框架特定库的版本。
让我们来看看一些较大的变化!
更好的打字支持(重大变更)
如果您以前使用过我们的 Python 库,那么类型提示还有很多不足之处。在我们的最新版本中,我们现在为所有请求提供了类型提示,并为所有响应提供了数据类型。
注意:如果您之前对响应进行解包(使用 ** 运算符),这将特别中断。响应以前是字典,现在是显式数据类型。
我们已经实现了常用的功能,例如键查找(response[“user_id”]仍然有效,但现在首选response.user_id)。我们通常会尽力避免重大更改(这是 3 年来的第二次更改),但这感觉像是一个非常狭窄的问题。
用户等级改进
为了更简单的权限检查,您现在可以直接在 User 对象上调用函数,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')
这些允许您传递 User 对象,而无需引用 Auth 对象,并且还可以更轻松地进行模拟/测试。
新API
这并不是我们的 Python 库特有的,但我们已经发布了许多新的 API,例如:
- 强制注销所有用户会话
- 为您的客户创建 SAML 设置链接(这将让他们自行管理 SAML)
- 获取和撤销待处理的邀请
- 支持legacy_org_id,可以帮助您从现有设置迁移
请在此处查看我们的参考文档中的完整列表。
示例 - 通过定价计划轻松进行功能门控
在 PropelAuth,我们很幸运能够亲眼目睹许多 B2B SaaS 公司的成长。身份验证提供商在公司历史上的关键时刻(初始启动、吸引第一个客户、关闭第一个企业客户等)最为重要。随着你的成长,我们能做的最重要的事情就是让开。
这就是为什么我们对这个 FastAPI 路线非常满意:
@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,这似乎是一条非常简单的路线,但它有一些重要的部分:
- 依赖注入的 User 适用于任何类型的经过身份验证的用户 - 无论是密码、SSO、SAML 等。
- 通过角色映射,我们可以让免费计划中的组织管理员不执行昂贵的功能,但付费计划中的组织管理员可以 采取昂贵的行动。
- 我们可以通过处理来自我们的支付提供商的 Webhook 并设置其角色映射来以编程方式强制执行此操作,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)
- 我们甚至可以通过以编程方式生成 SAML 连接 URL,让他们自助访问 SAML 和 SCIM 等高级功能,这将指导您的用户设置这些功能 - 为每个身份提供商(Okta、Azure AD)提供具体说明、ADFS 等)。
最好的部分是什么?上面的相同代码片段将继续工作。即使我们客户的要求变得更加复杂,您的代码也不会。
问题?反馈?
我们一直致力于根据您的反馈来改进我们的图书馆和服务。如果您对此版本有任何疑问或对未来改进有任何建议,请随时与我们联系。
以上是PropelAuth Python 版本的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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库可显着提升数据处理速度。 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,可以显着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线,还有多种方法可以指定Python解释器:1.直接使用命令行中的python命令;2.使用批处理文件或shell脚本;3.使用构建工具如Make或CMake;4.使用任务运行器如Invoke。每个方法都有其优缺点,选择适合项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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