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Inhaltsverzeichnis
Verwenden Sie das integrierte Authentifizierungssystem von Django und erweitern Sie es vernünftigerweise
Kennwortstrategie st?rken
Schützen Sie Anmeldungen und sensible Operationen
H?ufige Angriffsmethoden verhindern
Heim Backend-Entwicklung Python-Tutorial Entwicklung sicherer Authentifizierungssysteme in Python Django

Entwicklung sicherer Authentifizierungssysteme in Python Django

Jul 22, 2025 am 01:58 AM

Bei der Entwicklung eines sicheren Authentifizierungssystems in Python Django-Projekten sollten Sie die Verwendung des integrierten Authentifizierungssystems vorrangig machen und es vernünftig erweitern. 1. Verwenden Sie das Django -Standardbenutzermodell oder das Vererbungsstractuser für die Erweiterung, um doppelte R?der zu vermeiden. 2. St?rken Sie die Passwortrichtlinien und führen Sie Bibliotheken ein, um Komplexit?ts-, Anti-Rese-und Ablaufmechanismen festzulegen. 3.. Schützen Sie die Anmeldung und sensible Operationen, aktivieren Sie die Anzahl der Fehler, die sekund?re Best?tigung und den Sitzungsschutz; 4. Verhindern Sie gemeinsame Angriffe wie CSRF-, XSS- und Session -Hijacking, konfigurieren Sie sichere Cookie -Optionen und vereinen Sie Anmeldefehleranforderungen. Durch die oben genannten Ma?nahmen kann ein sicheres und stabiles Zertifizierungssystem erstellt werden.

Entwicklung sicherer Authentifizierungssysteme in Python Django

Die Entwicklung eines sicheren Authentifizierungssystems in Python Django -Projekten ist der Kern des Verst?ndnisses des Standardmechanismus, der St?rkung der Kennwortrichtlinien, dem Schutz sensibler Vorg?nge und der Vorbeugung h?ufiger Angriffe. Das Authentifizierungssystem, das mit Django geliefert wird, ist bereits ziemlich sicher, muss jedoch bei der Bereitstellung nach gesch?ftlichen Anforderungen erweitert und verst?rkt werden.

Entwicklung sicherer Authentifizierungssysteme in Python Django

Verwenden Sie das integrierte Authentifizierungssystem von Django und erweitern Sie es vernünftigerweise

Django bietet ein au?ergew?hnliches Authentifizierungssystem ( django.contrib.auth ), einschlie?lich Benutzermodell, Anmeldung, Abmelden, Berechtigungssteuerung und andere Funktionen. Es ist die direkteste und sicherste Art, es zu verwenden.

Anregung:

Entwicklung sicherer Authentifizierungssysteme in Python Django
  • Das Rad nicht neu gestalten. Versuchen Sie, das Standardbenutzermodell zu verwenden, es sei denn, es gibt spezielle Bedürfnisse (z. B. mit Ihrer Mobiltelefonnummer).
  • Wenn Sie Benutzerinformationen erweitern müssen, verwenden Sie OneToOneField , um das User zu verknüpfen oder AbstractUser zu erben.
  • Aktivieren Sie is_active , is_staff , is_superuser um die Benutzerberechtigungen zu steuern und die manuelle Verwaltung der Berechtigungslogik zu vermeiden.

Beispielsweise kann ein benutzerdefiniertes Benutzermodell so definiert werden:

 von django.contrib.auth.models importieren abstrakter

Klasse CustomUser (Abstractuser):
    Telefon_Number = models.charfield (max_length = 15, leer = true)

Kennwortstrategie st?rken

Der Standardmechanismus für Django -Kennwortüberprüfung ist relativ locker und erfordert nur eine L?nge von ≥ 8 und unreine Zahlen. Um die Sicherheit zu verbessern, wird empfohlen, Bibliotheken von Drittanbietern wie django-passwords oder django-zxcvbn-passwords zu verwenden, um st?rkere Kennwortrichtlinien zu implementieren.

Entwicklung sicherer Authentifizierungssysteme in Python Django

Anregung:

  • Legen Sie die Anforderungen an die Komplexit?t des Kennwortkomplexit?t fest (Fall numerische Symbole).
  • Verhindern, dass Benutzer alte Passw?rter wiederverwenden
  • Legen Sie die Richtlinien für die Verfallskennzeichnung fest (für Unternehmenssysteme anwendbar)

Konfigurieren Sie beispielsweise in settings.py :

 Auth_password_validators = [
    {
        'Name': 'django.contrib.auth.password_validation.numericPasswordvalidator',
    },
    {
        'Name': 'passwords.validator.MinLengthValidator',
        'Optionen': {
            'min_length': 12,
        }
    },
]

Schützen Sie Anmeldungen und sensible Operationen

Die Anmeldeschnittstelle ist der h?ufigste Ort für Angreifer, um zu versuchen, durchzubrechen. Zus?tzlich zur Verwendung der HTTPS -übertragung müssen auch Angriffe wie Brute -Force -Cracking, CSRF und Sitzungsfixierung verhindert werden.

Anregung:

  • Aktivieren Sie die Anmeldeversagensbegrenzung ( django-axes .
  • Schützen Sie die Ansichten mit Djangos login_required und @permission_required Decorators
  • Fügen Sie einen sekund?ren Best?tigungsmechanismus für sensible Operationen hinzu (z. B. ?nderungen von Kennw?rtern und L?schen von Konten).
  • Verwenden Sie den backend -Parameter, um die Fixierung der Sitzung beim Aufrufen login() nach dem Anmeldung zu verhindern

Begrenzen Sie beispielsweise die Anzahl der Anmeldefehler:

 PIP Installieren Sie Django-Achsen

Fügen Sie dann Middleware in settings.py :

 Middleware = [
    ...
    'axes.middleware.axesmiddleware',
]

H?ufige Angriffsmethoden verhindern

Zus?tzlich zur grundlegenden Authentifizierungslogik müssen einige gemeinsame Sicherheitslücken aufmerksam gemacht werden, wie beispielsweise:

  • CSRF (Cross-Site-Anforderungserkl?rung): Django erm?glicht standardm??ig CSRF-Schutz, aber @csrf_protect oder csrfmiddleware müssen in der benutzerdefinierten Ansicht verwendet werden.
  • XSS (Cross-Site-Skript): Vermeiden Sie direkte Ausgabe des Benutzereingabinhalts und verwenden Sie die automatische Escape-Funktion in der Vorlage
  • Session Hijacking: Set SESSION_COOKIE_SECURE=True und SESSION_COOKIE_HTTPONLY=True
  • Benutzeraufz?hlung: fordern Sie nicht auf "Benutzer existieren nicht" oder "Kennwortfehler", wenn die Anmeldung fehlschl?gt, und fordern Sie auf einheitliche Weise auf "Benutzername oder Kennwortfehler" auf

Richten Sie beispielsweise eine sichere Sitzungskonfiguration ein:

 Session_cookie_secure = true
Session_cookie_httponly = true
Csrf_cookie_secure = true

Grunds?tzlich ist das. Die Entwicklung eines sicheren Authentifizierungssystems ist nicht kompliziert, aber Details k?nnen leicht übersehen. Indem Sie den vorhandenen Sicherheitsmechanismus von Django rational unter Verwendung des Gesch?ftsanforderungen rational verwenden, kann ein relativ stabiles Zertifizierungssystem erstellt werden.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonEntwicklung sicherer Authentifizierungssysteme in Python Django. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Polymorphismus in Pythonklassen Polymorphismus in Pythonklassen Jul 05, 2025 am 02:58 AM

Der Polymorphismus ist ein Kernkonzept in der objektorientierten Programmierung von Python-Objekte und bezieht sich auf "eine Schnittstelle, mehrere Implementierungen" und erm?glicht eine einheitliche Verarbeitung verschiedener Arten von Objekten. 1. Polymorphismus wird durch Umschreiben durch Methode implementiert. Unterklassen k?nnen übergeordnete Klassenmethoden neu definieren. Zum Beispiel hat die Spoke () -Methode der Tierklasse unterschiedliche Implementierungen in Hunde- und Katzenunterklassen. 2. Die praktischen Verwendungen des Polymorphismus umfassen die Vereinfachung der Codestruktur und die Verbesserung der Skalierbarkeit, z. 3. Die Python -Implementierungspolymorphismus muss erfüllen: Die übergeordnete Klasse definiert eine Methode, und die untergeordnete Klasse überschreibt die Methode, erfordert jedoch keine Vererbung derselben übergeordneten Klasse. Solange das Objekt dieselbe Methode implementiert, wird dies als "Ententyp" bezeichnet. 4. Zu beachten ist die Wartung

Python -Funktionsargumente und Parameter Python -Funktionsargumente und Parameter Jul 04, 2025 am 03:26 AM

Parameter sind Platzhalter beim Definieren einer Funktion, w?hrend Argumente spezifische Werte sind, die beim Aufrufen übergeben wurden. 1. Die Positionsparameter müssen in der Reihenfolge übergeben werden, und eine falsche Reihenfolge führt zu Fehlern im Ergebnis. 2. Die Schlüsselwortparameter werden durch Parameternamen angegeben, die die Reihenfolge ?ndern und die Lesbarkeit verbessern k?nnen. 3. Die Standardparameterwerte werden zugewiesen, wenn sie definiert sind, um einen doppelten Code zu vermeiden. Variable Objekte sollten jedoch als Standardwerte vermieden werden. 4. Argumente und *KWARGs k?nnen die unsichere Anzahl von Parametern bew?ltigen und sind für allgemeine Schnittstellen oder Dekorateure geeignet, sollten jedoch mit Vorsicht verwendet werden, um die Lesbarkeit aufrechtzuerhalten.

Erkl?ren Sie Python -Generatoren und Iteratoren. Erkl?ren Sie Python -Generatoren und Iteratoren. Jul 05, 2025 am 02:55 AM

Iteratoren sind Objekte, die __iter __ () und __next __ () Methoden implementieren. Der Generator ist eine vereinfachte Version von Iteratoren, die diese Methoden automatisch über das Keyword für Rendite implementiert. 1. Der Iterator gibt jedes Mal, wenn er als n?chstes anruft, ein Element zurück und wirft eine Ausnahme in der Stopperation aus, wenn es keine Elemente mehr gibt. 2. Der Generator verwendet Funktionsdefinition, um Daten auf Bedarf zu generieren, Speicher zu speichern und unendliche Sequenzen zu unterstützen. 3. Verwenden Sie Iteratoren, wenn Sie vorhandene S?tze verarbeiten, und verwenden Sie einen Generator, wenn Sie dynamisch Big Data oder faule Bewertung generieren, z. B. das Laden von Zeilen nach Zeile beim Lesen gro?er Dateien. Hinweis: Iterbare Objekte wie Listen sind keine Iteratoren. Sie müssen nach dem Erreichen des Iterators nach seinem Ende nachgebaut werden, und der Generator kann ihn nur einmal durchqueren.

Python `@classMethod` Dekorateur erkl?rte Python `@classMethod` Dekorateur erkl?rte Jul 04, 2025 am 03:26 AM

Eine Klassenmethode ist eine Methode, die in Python über den @ClassMethod Decorator definiert ist. Sein erster Parameter ist die Klasse selbst (CLS), mit der auf den Klassenzustand zugreifen oder diese ?ndern wird. Es kann durch eine Klasse oder Instanz aufgerufen werden, die die gesamte Klasse und nicht auf eine bestimmte Instanz betrifft. In der Personklasse z?hlt beispielsweise die Methode show_count () die Anzahl der erstellten Objekte. Wenn Sie eine Klassenmethode definieren, müssen Sie den @classMethod Decorator verwenden und die ersten Parameter -CLS wie die Methode Change_var (new_value) benennen, um Klassenvariablen zu ?ndern. Die Klassenmethode unterscheidet sich von der Instanzmethode (Selbstparameter) und der statischen Methode (keine automatischen Parameter) und eignet sich für Fabrikmethoden, alternative Konstruktoren und die Verwaltung von Klassenvariablen. Gemeinsame Verwendungen umfassen:

Wie man mit der API -Authentifizierung in Python umgeht Wie man mit der API -Authentifizierung in Python umgeht Jul 13, 2025 am 02:22 AM

Der Schlüssel zum Umgang mit der API -Authentifizierung besteht darin, die Authentifizierungsmethode korrekt zu verstehen und zu verwenden. 1. Apikey ist die einfachste Authentifizierungsmethode, die normalerweise in den Anforderungsheader- oder URL -Parametern platziert ist. 2. BasicAuth verwendet Benutzername und Kennwort für die Basis64 -Codierungsübertragung, die für interne Systeme geeignet ist. 3.. OAuth2 muss das Token zuerst über Client_id und Client_secret erhalten und dann das BearerToken in den Anforderungsheader bringen. V. Kurz gesagt, die Auswahl der entsprechenden Methode gem?? dem Dokument und das sichere Speichern der Schlüsselinformationen ist der Schlüssel.

Was sind Python Magic -Methoden oder Dunder -Methoden? Was sind Python Magic -Methoden oder Dunder -Methoden? Jul 04, 2025 am 03:20 AM

Pythons MagicMethods (oder Dunder -Methoden) sind spezielle Methoden, um das Verhalten von Objekten zu definieren, die mit einem doppelten Unterstrich beginnen und enden. 1. Sie erm?glichen es Objekten, auf integrierte Operationen wie Addition, Vergleich, String-Darstellung usw. Zu reagieren; 2. Die gemeinsamen Anwendungsf?lle umfassen Objektinitialisierung und Darstellung (__init__, __Rep__, __str__), arithmetische Operationen (__add__, __sub__, __mul__) und Vergleichsoperationen (__EQ__, ___LT__); 3. Wenn Sie es verwenden, stellen Sie sicher, dass ihr Verhalten den Erwartungen entspricht. Zum Beispiel sollte __Rep__ Ausdrücke refitueller Objekte zurückgeben, und arithmetische Methoden sollten neue Instanzen zurückgeben. 4.. überbeanspruchte oder verwirrende Dinge sollten vermieden werden.

Wie funktioniert das Python Memory Management? Wie funktioniert das Python Memory Management? Jul 04, 2025 am 03:26 AM

PythonmanageMeMoryautomaticaticuseReferenceCountingandAGARBAGECollector

Beschreiben Sie die Python -Müllsammlung in Python. Beschreiben Sie die Python -Müllsammlung in Python. Jul 03, 2025 am 02:07 AM

Pythons Müllsammlungsmechanismus verwaltet das Speicher automatisch durch Referenzz?hlung und periodische Müllsammlung. Die Kernmethode ist die Referenzz?hlung, die den Speicher sofort freigibt, wenn die Anzahl der Referenzen eines Objekts Null ist. Es kann jedoch keine kreisf?rmigen Referenzen verarbeiten, daher wird ein Müllsammlungsmodul (GC) eingeführt, um die Schleife zu erkennen und zu reinigen. Die Müllsammlung wird normalerweise ausgel?st, wenn die Referenzzahl w?hrend des Programmbetriebs abnimmt, die Allokations- und Freisetzungsdifferenz überschreitet den Schwellenwert oder wenn gc.collect () manuell bezeichnet wird. Benutzer k?nnen das automatische Recycling durch gc.disable () deaktivieren, gc.collect () manuell ausführen und Schwellenwerte anpassen, um die Kontrolle über GC.Set_Threshold () zu erreichen. Nicht alle Objekte nehmen am Loop -Recycling teil. Wenn Objekte, die keine Referenzen enthalten, durch Referenzz?hlung verarbeitet werden, ist es integriert

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