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Inhaltsverzeichnis
Eingabe validieren und sanieren
Verwenden Sie HTTPS und WSS
Begrenzen Sie die Verbindungslebensdauer und die Nachrichtengr??e
Authentifizieren und sorgf?ltig autorisieren
Letzte Notizen
Heim Backend-Entwicklung Python-Tutorial Erstellen sicherer Websockets mit Python Fastapi

Erstellen sicherer Websockets mit Python Fastapi

Jul 25, 2025 am 12:05 AM

Um WebSockets in Fastapi zu sichern, befolgen Sie die folgenden Schlüsselpraktiken: 1. Validieren und sanitieren Sie die Eingaben mithilfe von Pydantic -Modellen und vermeiden Sie es direkt auszuführen. 2. Verwenden Sie HTTPS und WSS mit gültigen TLS -Zertifikaten und sicheren Reverse -Proxy -Konfigurationen. 3. Begrenzen Sie die Verbindungsdauer und die Nachrichtengr??e, um die Ersch?pfung der Ressourcen zu verhindern, und schlie?en Sie ungenutzte Verbindungen ausdrücklich. 4. Authentifizieren und autorisieren Sie Benutzer vor dem WebSocket-Handschlag mit Token oder Cookies und überprüfen Sie die Berechtigungen w?hrend der Sitzung erneut. Diese Schritte gew?hrleisten sichere Echtzeitkommunikation, ohne Ihr Setup zu überkomplizieren.

Erstellen sicherer Websockets mit Python Fastapi

Websockets sind ein leistungsstarkes Tool für die Echtzeitkommunikation, aber Sicherheit kann kein nachtr?glicher Gedanke sein. Wenn Sie Fastapi verwenden, um WebSocket -Endpunkte zu erstellen, sollten Sie einige wichtige Praktiken verfolgen, um die Dinge sicher zu halten, ohne Ihr Setup zu überkomplizieren.

Erstellen sicherer Websockets mit Python Fastapi

Eingabe validieren und sanieren

Genau wie bei regelm??igen HTTP -Anfragen sollten alle Daten, die über ein Websocket eingehen, als nicht vertrauenswürdig behandelt werden. Benutzer k?nnen alle Arten von Nutzlasten senden, und wenn Sie nicht aufpassen, k?nnen Sie m?glicherweise etwas Gef?hrliches ausführen.

  • überprüfen Sie immer die Struktur und den Inhalt eingehender Nachrichten
  • Verwenden Sie pydantische Modelle, um erwartete Formate durchzusetzen
  • Vermeiden Sie die direkte Bewertung oder Ausführung von Benutzereingaben
  • Daten entkommen oder sanieren Sie alle Daten, die in einem Browser gerendert werden

Wenn Sie beispielsweise ein JSON -Objekt mit einem Benutzernamen und einer Nachricht erwarten, stellen Sie sicher, dass diese Felder existieren und der richtige Typ sind, bevor Sie etwas mit ihnen tun. Fastapi wird dies nicht automatisch auf WebSocket -Routen tun, wie es für HTTP -Routen der Fall ist, sodass Sie es manuell bearbeiten müssen.

Erstellen sicherer Websockets mit Python Fastapi

Verwenden Sie HTTPS und WSS

Plain WebSocket -Verbindungen ( ws:// ) sind genau wie HTTP - sie sind nicht verschlüsselt. Das bedeutet, dass jeder zwischen Ihrem Client und Server sehen kann, was gesendet wird. Für Produktions -Apps m?chten Sie immer Secure WebSockets ( wss:// ) verwenden, die die verschlüsselte Version sind, genau wie HTTPS.

  • Stellen Sie sicher, dass Ihr Reverse -Proxy (wie Nginx oder Traefik) so konfiguriert ist
  • Verwenden Sie gültige TLS -Zertifikate.
  • Mischen Sie nicht den HTTP- und WebSocket -Verkehr auf derselben Domain ohne ordnungsgem??e Schutz

Dies geht nicht direkt an Fastapi - es geht mehr darum, wie Sie Ihre App bereitstellen. Aber es ist ein Muss für jede reale Bereitstellung.

Erstellen sicherer Websockets mit Python Fastapi

Begrenzen Sie die Verbindungslebensdauer und die Nachrichtengr??e

Websockets sind langlebig, was für die Leistung hervorragend ist, kann aber ein Risiko darstellen, wenn sie nicht verwaltet werden. Ein sch?dlicher Client k?nnte versuchen, eine Verbindung für immer offen zu halten oder massive Nachrichten zu senden, um Ihren Server zu überw?ltigen.

  • Stellen Sie angemessene Zeitüberschreitungen für Inaktivit?t fest
  • Begrenzen Sie die maximale Nachrichtengr??e, die Ihr Server akzeptiert
  • Verbindungen ausdrücklich schlie?en, wenn sie nicht mehr ben?tigt werden

Fastapi liefert diese Einstellungen nicht au?erhalb des Box, aber Sie k?nnen sie steuern, wenn Sie Ihre WebSocket -Routen erstellen:

 von fastapi import fastapi, webocket

app = fastapi ()

@App.Websocket ("/ws")
Async def webocket_endpoint (WebSocket: WebSocket):
    Warten Sie WebSocket.accept ()
    versuchen:
        w?hrend wahr:
            Data = erwartet WebSocket.receive_text ()
            # Prozessdaten
    au?er Ausnahme als E:
        Warten Sie WebSocket.close ()

Sie k?nnen auch die Middleware- oder Abh?ngigkeitsinjektion verwenden, um bei Bedarf die Ratenlimit- oder Verbindungsverfolgung hinzuzufügen.

Authentifizieren und sorgf?ltig autorisieren

Im Gegensatz zu HTTP, wobei jede Anforderung separat authentifiziert werden kann, sind WebSocket -Verbindungen anhaltend. Das bedeutet, dass Sie zu Beginn der Verbindung die Authentifizierung bew?ltigen und m?glicherweise die Berechtigungen w?hrend der Sitzung erneut überprüfen müssen.

  • Akzeptieren Sie keine Websocket -Verbindungen, ohne den Benutzer zuerst zu überprüfen
  • Verwenden Sie Token oder Cookies, um sich vor dem WebSocket -Handschlag zu authentifizieren
  • Wenn Ihre App Sitzungen verwendet, stellen Sie sicher, dass sie gültig sind, bevor Sie die Verbindung akzeptieren

Ein gemeinsames Muster besteht darin, ein Zugriffstoken als Abfrageparameter zu übergeben, wenn sie eine Verbindung herstellen:

 const ws = new WebSocket ("WSS: //your-api.com/ws? token = abc123");

Dann k?nnen Sie in Fastapi das Token extrahieren und validieren, bevor Sie die Verbindung akzeptieren.

Letzte Notizen

Das Sichern von Websockets in Fastapi ist keine Raketenwissenschaft, erfordert jedoch einige wichtige Bereiche: Eingabevalidierung, Transportverschlüsselung, Ressourcengrenzen und Authentifizierung. Nichts davon ist schwer zu implementieren, aber das überspringen einer von ihnen kann Ihre App freigelegt lassen.

Wenn Sie in einer Produktionsumgebung eingesetzt werden, vergessen Sie nicht, Ihr Setup mit Tools wie wss://echo.websocket.org zu testen, oder verwenden Sie Postbote oder websocat um verschiedene Arten von Clients zu simulieren.

Das war's - unkompliziert, aber wichtig.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonErstellen sicherer Websockets mit Python Fastapi. 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

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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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