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目次
入力を検証して消毒します
HTTPSとWSSを使用します
接続の壽命とメッセージサイズを制限します
慎重に認(rèn)証し、承認(rèn)します
最終メモ
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Python Fastapiを使用して安全なWebSocketを構(gòu)築します

Jul 25, 2025 am 12:05 AM

FastapiでWebSocketを保護(hù)するには、次の重要なプラクティスに従ってください。1。Pydanticモデルを使用して入力を検証および消毒し、ユーザー入力の実行を直接実行しないでください。 2.有効なTLS証明書を使用してHTTPSおよびWSSを使用し、逆プロキシ構(gòu)成を安全にします。 3.リソースの疲労を防ぐために、接続の壽命とメッセージサイズを制限し、未使用の接続を明示的に閉じます。 4.トークンまたはCookieを使用してWebSocketの握手の前にユーザーを認(rèn)証および承認(rèn)し、セッション中にアクセス許可を再確認(rèn)します。これらの手順により、セットアップを過度に複雑にすることなく、安全なリアルタイム通信が保証されます。

Python Fastapiを使用して安全なWebSocketを構(gòu)築します

WebSocketsはリアルタイム通信のための強(qiáng)力なツールですが、セキュリティは後付けになることはできません。 FastAPIを使用してWebSocket Endpointsを構(gòu)築する場(chǎng)合、セットアップを過度に複雑にせずに物事を安全に保つために従うべきいくつかの重要なプラクティスがあります。

Python Fastapiを使用して安全なWebSocketを構(gòu)築します

入力を検証して消毒します

通常のHTTPリクエストと同様に、WebSocketを介して入力されるデータは、信頼されていないと扱われる必要があります。ユーザーはあらゆる種類のペイロードを送信できます。注意しないと、危険なものを?qū)g行することになります。

  • 著信メッセージの構(gòu)造と內(nèi)容を常に検証してください
  • Pydanticモデルを使用して、予想される形式を?qū)g施します
  • ユーザー入力の直接評(píng)価または実行を避けてください
  • ブラウザでレンダリングされるデータをエスケープまたは消毒する

たとえば、ユーザー名とメッセージを備えたJSONオブジェクトを期待している場(chǎng)合は、それらのフィールドが存在し、何かをする前に適切なタイプであることを確認(rèn)してください。 Fastapiは、HTTPルートのようにWebSocketルートで自動(dòng)的にこれを行うことはないため、手動(dòng)で処理する必要があります。

Python Fastapiを使用して安全なWebSocketを構(gòu)築します

HTTPSとWSSを使用します

プレーンウェブソケット接続( ws:// )はHTTPのようなものです。暗號(hào)化されていません。つまり、クライアントとサーバーの間にある人は誰でも送信されているものを見ることができます。制作アプリの場(chǎng)合、HTTPSと同様に、暗號(hào)化されたバージョンであるSecure WebSocket( wss:// )を常に使用する必要があります。

  • 逆プロキシ(nginxやtraefikなど)がWebSocketのアップグレードを安全に処理するように構(gòu)成されていることを確認(rèn)してください
  • 有効なTLS証明書を使用してください - Let's Encryptは堅(jiān)実な無料オプションです
  • 適切な保護(hù)なしに、同じドメインのHTTPとWebSocketトラフィックを混ぜないでください

これは、Fastapiが直接処理するものではありません。アプリの展開方法に関するものです。しかし、それは現(xiàn)実世界の展開には必須アイテムです。

Python Fastapiを使用して安全なWebSocketを構(gòu)築します

接続の壽命とメッセージサイズを制限します

WebSocketsは長(zhǎng)壽命であり、パフォーマンスに最適ですが、管理されていないとリスクがあります。悪意のあるクライアントは、接続を永遠(yuǎn)に開いたままにしたり、サーバーを圧倒するために巨大なメッセージを送信したりすることができます。

  • 非アクティブの合理的なタイムアウトを設(shè)定します
  • サーバーが受け入れる最大メッセージサイズを制限します
  • 接続が不要になったときに明示的に接続を閉じます

Fastapiはこれらの設(shè)定を箱から出して提供していませんが、WebSocketルートを作成するときにそれらを制御できます。

 Fastapi Import Fastapiから、WebSocketから

app = fastapi()

@app.websocket( "/ws")
async def websocket_endpoint(websocket:websocket):
    websocket.accept()を待っています
    試す:
        本當(dāng)です:
            データ= websocket.receive_text()を待っています
            #プロセスデータ
    eとしての例外を除く:
        websocket.close()を待っています

また、ミドルウェアまたは依存関係のインジェクションを使用して、必要に応じてレートの制限または接続追跡を追加することもできます。

慎重に認(rèn)証し、承認(rèn)します

各要求を個(gè)別に認(rèn)証できるHTTPとは異なり、WebSocket接続は永続的です。つまり、接続の開始時(shí)に認(rèn)証を処理する必要があり、セッション中にアクセス許可を再確認(rèn)する必要があります。

  • 最初にユーザーを確認(rèn)せずにWebSocket接続を受け入れないでください
  • WebSocketの握手の前に認(rèn)証するためにトークンまたはCookieを使用してください
  • アプリがセッションを使用している場(chǎng)合は、接続を受け入れる前にそれらが有効であることを確認(rèn)してください

1つの一般的なパターンは、接続時(shí)にクエリパラメーターとしてアクセストークンを渡すことです。

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

次に、Fastapiでは、接続を受け入れる前にそのトークンを抽出して検証できます。

最終メモ

FastapiでWebSocketを保護(hù)することはロケット科學(xué)ではありませんが、入力検証、輸送暗號(hào)化、リソース制限、認(rèn)証など、いくつかの重要な領(lǐng)域に注意が必要です。これらのどれも実裝するのが難しいものではありませんが、それらのいずれかをスキップすると、アプリが露出したままになります。

生産環(huán)境に展開している場(chǎng)合は、 wss://echo.websocket.orgなどのツールでセットアップをテストするか、郵便配達(dá)員またはwebsocatを使用してさまざまな種類のクライアントをシミュレートすることを忘れないでください。

それについてです - 簡(jiǎn)単ですが、重要です。

以上がPython Fastapiを使用して安全なWebSocketを構(gòu)築しますの詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國(guó)語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。

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Pythonクラスの多型 Pythonクラスの多型 Jul 05, 2025 am 02:58 AM

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パラメーターは関數(shù)を定義するときはプレースホルダーであり、引數(shù)は呼び出し時(shí)に特定の値が渡されます。 1。位置パラメーターを順番に渡す必要があり、順序が正しくない場(chǎng)合は結(jié)果のエラーにつながります。 2。キーワードパラメーターはパラメーター名で指定されており、順序を変更して読みやすさを向上させることができます。 3.デフォルトのパラメーター値は、複製コードを避けるために定義されたときに割り當(dāng)てられますが、変數(shù)オブジェクトはデフォルト値として避ける必要があります。 4. Argsおよび *Kwargsは、不確実な數(shù)のパラメーターを処理でき、一般的なインターフェイスまたはデコレータに適していますが、読みやすさを維持するためには注意して使用する必要があります。

Pythonジェネレーターと反復(fù)器を説明します。 Pythonジェネレーターと反復(fù)器を説明します。 Jul 05, 2025 am 02:55 AM

イテレータは、__iter __()および__next __()メソッドを?qū)g裝するオブジェクトです。ジェネレーターは、単純化されたバージョンのイテレーターです。これは、収量キーワードを介してこれらのメソッドを自動(dòng)的に実裝しています。 1. Iteratorは、次の()を呼び出すたびに要素を返し、要素がなくなると停止例外をスローします。 2。ジェネレーターは関數(shù)定義を使用して、オンデマンドでデータを生成し、メモリを保存し、無限シーケンスをサポートします。 3。既存のセットを処理するときに反復(fù)器を使用すると、大きなファイルを読み取るときに行ごとにロードするなど、ビッグデータや怠zyな評(píng)価を動(dòng)的に生成するときにジェネレーターを使用します。注:リストなどの反復(fù)オブジェクトは反復(fù)因子ではありません。イテレーターがその端に達(dá)した後、それらは再作成する必要があり、発電機(jī)はそれを一度しか通過できません。

python `@classmethod`デコレーターが説明しました python `@classmethod`デコレーターが説明しました Jul 04, 2025 am 03:26 AM

クラスメソッドは、@ClassMethodデコレーターを介してPythonで定義されるメソッドです。最初のパラメーターはクラス自體(CLS)で、クラス?fàn)顟B(tài)へのアクセスまたは変更に使用されます。特定のインスタンスではなく、クラス全體に影響を與えるクラスまたはインスタンスを通じて呼び出すことができます。たとえば、Personクラスでは、show_count()メソッドは作成されたオブジェクトの數(shù)を數(shù)えます。クラスメソッドを定義するときは、@ClassMethodデコレータを使用して、Change_Var(new_Value)メソッドなどの最初のパラメーターCLSに名前を付けてクラス変數(shù)を変更する必要があります。クラス方法は、インスタンスメソッド(自己パラメーター)および靜的メソッド(自動(dòng)パラメーターなし)とは異なり、工場(chǎng)の方法、代替コンストラクター、およびクラス変數(shù)の管理に適しています。一般的な用途には以下が含まれます。

PythonでAPI認(rèn)証を処理する方法 PythonでAPI認(rèn)証を処理する方法 Jul 13, 2025 am 02:22 AM

API認(rèn)証を扱うための鍵は、認(rèn)証方法を正しく理解して使用することです。 1。Apikeyは、通常、リクエストヘッダーまたはURLパラメーターに配置されている最も単純な認(rèn)証方法です。 2。BasicAuthは、內(nèi)部システムに適したBase64エンコード送信にユーザー名とパスワードを使用します。 3。OAUTH2は、最初にclient_idとclient_secretを介してトークンを取得し、次にリクエストヘッダーにbearertokenを持ち込む必要があります。 4。トークンの有効期限に対処するために、トークン管理クラスをカプセル化し、トークンを自動(dòng)的に更新できます。要するに、文書に従って適切な方法を選択し、重要な情報(bào)を安全に保存することが重要です。

Python Magic MethodsまたはDunder Methodとは何ですか? Python Magic MethodsまたはDunder Methodとは何ですか? Jul 04, 2025 am 03:20 AM

PythonのMagicMethods(またはDunder Methods)は、オブジェクトの動(dòng)作を定義するために使用される特別な方法であり、二重のアンダースコアで始まり、終了します。 1.オブジェクトは、追加、比較、文字列表現(xiàn)などの組み込み操作に応答できるようにします。 2.一般的なユースケースには、オブジェクトの初期化と表現(xiàn)(__init__、__Repr__、__str__)、算術(shù)操作(__ add__、__sub__、__mul__)、および比較操作(__eq__、___lt__)が含まれます。 3。それを使用するときは、彼らの行動(dòng)が期待を満たしていることを確認(rèn)してください。たとえば、__Repr__はリファクタリング可能なオブジェクトの式を返す必要があり、算術(shù)メソッドは新しいインスタンスを返す必要があります。 4.過剰使用または混亂を招くことは避ける必要があります。

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PythonManagesMemoryAutomatelyUsingTuntingAndagarBageCollector.ReferencountingTrackShowManyvariablesRefertoAnobject、およびThemeMoryisfreed.

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Pythonのごみ収集メカニズムは、參照カウントと定期的なごみ収集を通じてメモリを自動(dòng)的に管理します。そのコアメソッドは參照カウントであり、オブジェクトの參照の數(shù)がゼロになるとすぐにメモリを解放します。ただし、円形の參照を処理できないため、ループを検出してクリーニングするために、Garbage Collection Module(GC)が導(dǎo)入されています。通常、ガベージコレクションは、プログラムの操作中に參照カウントが減少したときにトリガーされます。割り當(dāng)てとリリースの差がしきい値を超える、またはgc.collect()が手動(dòng)で呼ばれるときにトリガーされます。ユーザーは、gc.disable()を介して自動(dòng)リサイクルをオフにし、gc.collect()を手動(dòng)で実行し、gc.set_threshold()を介して制御を?qū)g現(xiàn)するためにしきい値を調(diào)整できます。すべてのオブジェクトがループリサイクルに參加するわけではありません。參照が含まれていないオブジェクトが參照カウントによって処理されている場(chǎng)合、それは組み込まれています

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