


Apabila membangunkan sistem pengesahan yang selamat dalam projek Python Django, anda harus memberi keutamaan untuk menggunakan sistem pengesahan terbina dalam dan memanjangkannya dengan munasabah. 1. Gunakan model pengguna lalai Django atau Warisan Abstrak untuk pengembangan untuk mengelakkan roda pendua; 2. Mengukuhkan dasar kata laluan dan memperkenalkan perpustakaan pihak ketiga untuk menetapkan mekanisme kerumitan, anti-guna dan tamat tempoh; 3. Melindungi operasi log masuk dan sensitif, membolehkan bilangan kegagalan, pengesahan sekunder dan perlindungan sesi; 4. Mencegah serangan biasa seperti CSRF, XSS, dan sesi merampas, mengkonfigurasi pilihan kuki yang selamat dan menyatukan ralat ralat masuk. Melalui langkah -langkah di atas, sistem pensijilan yang selamat dan stabil boleh dibina.
Membangunkan sistem pengesahan yang selamat dalam projek Python Django adalah teras untuk memahami mekanisme lalai, mengukuhkan dasar kata laluan, melindungi operasi sensitif, dan mencegah serangan biasa. Sistem pengesahan yang disertakan dengan Django sudah cukup selamat, tetapi ia masih perlu diperluas dan diperkuat mengikut keperluan perniagaan ketika digunakan.

Gunakan sistem pengesahan terbina dalam Django dan lanjutkannya dengan munasabah
Django menyediakan sistem pengesahan keluar-of-the-box ( django.contrib.auth
), termasuk model pengguna, log masuk, logout, kawalan kebenaran dan fungsi lain. Ia adalah cara yang paling langsung dan paling selamat untuk menggunakannya.
Cadangan:

- Jangan buat semula roda. Kecuali terdapat keperluan khas (seperti log masuk dengan nombor telefon bimbit anda), cuba gunakan model pengguna lalai.
- Jika anda perlu melanjutkan maklumat pengguna, gunakan
OneToOneField
untuk mengaitkan modelUser
atau mewarisiAbstractUser
. - Dayakan medan
is_active
,is_staff
,is_superuser
untuk mengawal kebenaran pengguna dan mengelakkan logik kebenaran menguruskan secara manual.
Sebagai contoh, model pengguna tersuai boleh ditakrifkan seperti ini:
dari django.contrib.auth.Models Import AbstractUser Kelas Customuser (AbstrakUser): Phone_Number = Models.CharField (max_length = 15, kosong = benar)
Mengukuhkan strategi kata laluan
Mekanisme pengesahan kata laluan Django lalai agak longgar, hanya memerlukan panjang ≥8 dan nombor yang tidak suci. Untuk meningkatkan keselamatan, disyorkan untuk menggunakan perpustakaan pihak ketiga seperti django-passwords
atau django-zxcvbn-passwords
untuk melaksanakan dasar kata laluan yang lebih kuat.

Cadangan:
- Tetapkan keperluan kerumitan kata laluan (simbol angka kes)
- Cegah pengguna menggunakan semula kata laluan lama
- Tetapkan dasar tamat tempoh kata laluan (terpakai kepada sistem perusahaan)
Sebagai contoh, konfigurasikan dalam settings.py
:
Auth_password_validators = [ { 'Nama': 'django.contrib.auth.password_validation.numericpasswordvalidator', }, { 'Nama': 'passwords.validator.minlengthvalidator', 'Pilihan': { 'min_length': 12, } }, ]
Lindungi log masuk dan operasi sensitif
Antara muka log masuk adalah tempat yang paling biasa bagi penyerang untuk cuba memecah. Di samping menggunakan penghantaran HTTPS, serangan seperti retak kekerasan, CSRF, dan penetapan sesi juga diperlukan untuk dicegah.
Cadangan:
- Dayakan had kegagalan log masuk (seperti menggunakan
django-axes
) - Lindungi Pandangan Menggunakan Django's
login_required
dan@permission_required
penghias - Tambahkan mekanisme pengesahan sekunder untuk operasi sensitif (seperti mengubahsuai kata laluan dan memadam akaun)
- Gunakan parameter
backend
untuk mengelakkan penetapan sesi semasa memanggillogin()
selepas log masuk
Sebagai contoh, hadkan bilangan kegagalan log masuk:
PIP Pasang Django-Axes
Kemudian tambahkan middleware dalam settings.py
:
Middleware = [ ... 'Axes.middleware.axesmiddleware', ]
Mencegah kaedah serangan biasa
Sebagai tambahan kepada logik pengesahan asas, beberapa kelemahan keselamatan biasa perlu diberi perhatian, seperti:
- CSRF (pemalsuan permintaan lintas tapak): Django membolehkan perlindungan CSRF secara lalai, tetapi
@csrf_protect
ataucsrfmiddleware
mesti digunakan dalam paparan tersuai. - XSS (skrip lintas tapak): Elakkan secara langsung mengeluarkan kandungan input pengguna, menggunakan fungsi melarikan diri automatik dalam templat
- Sesi Hijacking: Tetapkan
SESSION_COOKIE_SECURE=True
danSESSION_COOKIE_HTTPONLY=True
- Penghitungan Pengguna: Jangan meminta "Pengguna tidak wujud" atau "Ralat Kata Laluan" apabila log masuk gagal, dan segera "Nama Pengguna atau Ralat Kata Laluan" dengan cara yang bersatu
Sebagai contoh, sediakan konfigurasi sesi yang selamat:
Session_cookie_secure = true Session_cookie_httponly = true CSRF_COOKIE_SECURE = BENAR
Pada dasarnya itu sahaja. Membangunkan sistem pengesahan yang selamat tidak rumit, tetapi butirannya mudah diabaikan. Dengan rasional menggunakan mekanisme keselamatan Django yang sedia ada dan memperluaskannya dalam kombinasi dengan keperluan perniagaan, sistem pensijilan yang agak stabil dapat dibina.
Atas ialah kandungan terperinci Membangunkan Sistem Pengesahan Selamat di Python Django. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Polimorfisme adalah konsep teras dalam pengaturcaraan berorientasikan objek Python, merujuk kepada "satu antara muka, pelbagai pelaksanaan", yang membolehkan pemprosesan bersatu pelbagai jenis objek. 1. Polimorfisme dilaksanakan melalui penulisan semula kaedah. Subkelas boleh mentakrifkan semula kaedah kelas induk. Sebagai contoh, kaedah bercakap () kelas haiwan mempunyai pelaksanaan yang berbeza dalam subkelas anjing dan kucing. 2. Penggunaan praktikal polimorfisme termasuk memudahkan struktur kod dan meningkatkan skalabilitas, seperti memanggil kaedah cabutan () secara seragam dalam program lukisan grafik, atau mengendalikan tingkah laku umum watak -watak yang berbeza dalam pembangunan permainan. 3. Polimorfisme pelaksanaan Python perlu memenuhi: Kelas induk mentakrifkan kaedah, dan kelas kanak -kanak mengatasi kaedah, tetapi tidak memerlukan warisan kelas induk yang sama. Selagi objek melaksanakan kaedah yang sama, ini dipanggil "jenis itik". 4. Perkara yang perlu diperhatikan termasuk penyelenggaraan

Parameter adalah ruang letak apabila menentukan fungsi, sementara argumen adalah nilai khusus yang diluluskan ketika memanggil. 1. Parameter kedudukan perlu diluluskan, dan perintah yang salah akan membawa kepada kesilapan dalam hasilnya; 2. Parameter kata kunci ditentukan oleh nama parameter, yang boleh mengubah pesanan dan meningkatkan kebolehbacaan; 3. Nilai parameter lalai diberikan apabila ditakrifkan untuk mengelakkan kod pendua, tetapi objek berubah harus dielakkan sebagai nilai lalai; 4 Args dan *kwargs boleh mengendalikan bilangan parameter yang tidak pasti dan sesuai untuk antara muka umum atau penghias, tetapi harus digunakan dengan berhati -hati untuk mengekalkan kebolehbacaan.

Iterator adalah objek yang melaksanakan kaedah __iter __ () dan __Next __ (). Penjana adalah versi Iterator yang dipermudahkan, yang secara automatik melaksanakan kaedah ini melalui kata kunci hasil. 1. Iterator mengembalikan elemen setiap kali dia memanggil seterusnya () dan melemparkan pengecualian berhenti apabila tidak ada lagi elemen. 2. Penjana menggunakan definisi fungsi untuk menghasilkan data atas permintaan, menjimatkan memori dan menyokong urutan tak terhingga. 3. Menggunakan Iterator apabila memproses set sedia ada, gunakan penjana apabila menghasilkan data besar secara dinamik atau penilaian malas, seperti garis pemuatan mengikut baris apabila membaca fail besar. NOTA: Objek yang boleh diperolehi seperti senarai bukanlah pengaliran. Mereka perlu dicipta semula selepas pemalar itu sampai ke penghujungnya, dan penjana hanya boleh melintasi sekali.

Kaedah kelas adalah kaedah yang ditakrifkan dalam python melalui penghias @classmethod. Parameter pertamanya adalah kelas itu sendiri (CLS), yang digunakan untuk mengakses atau mengubah keadaan kelas. Ia boleh dipanggil melalui kelas atau contoh, yang mempengaruhi seluruh kelas dan bukannya contoh tertentu; Sebagai contoh, dalam kelas orang, kaedah show_count () mengira bilangan objek yang dibuat; Apabila menentukan kaedah kelas, anda perlu menggunakan penghias @classmethod dan namakan parameter pertama CLS, seperti kaedah change_var (new_value) untuk mengubah suai pembolehubah kelas; Kaedah kelas adalah berbeza daripada kaedah contoh (parameter diri) dan kaedah statik (tiada parameter automatik), dan sesuai untuk kaedah kilang, pembina alternatif, dan pengurusan pembolehubah kelas. Kegunaan biasa termasuk:

Kunci untuk menangani pengesahan API adalah untuk memahami dan menggunakan kaedah pengesahan dengan betul. 1. Apikey adalah kaedah pengesahan yang paling mudah, biasanya diletakkan dalam tajuk permintaan atau parameter URL; 2. BasicAuth menggunakan nama pengguna dan kata laluan untuk penghantaran pengekodan Base64, yang sesuai untuk sistem dalaman; 3. OAuth2 perlu mendapatkan token terlebih dahulu melalui client_id dan client_secret, dan kemudian bawa bearertoken dalam header permintaan; 4. Untuk menangani tamat tempoh token, kelas pengurusan token boleh dikemas dan secara automatik menyegarkan token; Singkatnya, memilih kaedah yang sesuai mengikut dokumen dan menyimpan maklumat utama adalah kunci.

MagicMethods Python (atau kaedah dunder) adalah kaedah khas yang digunakan untuk menentukan tingkah laku objek, yang bermula dan berakhir dengan garis bawah dua. 1. Mereka membolehkan objek bertindak balas terhadap operasi terbina dalam, seperti tambahan, perbandingan, perwakilan rentetan, dan sebagainya; 2. Kes penggunaan biasa termasuk inisialisasi objek dan perwakilan (__init__, __repr__, __str__), operasi aritmetik (__add__, __sub__, __mul__) dan operasi perbandingan (__eq__, ___lt__); 3. Apabila menggunakannya, pastikan tingkah laku mereka memenuhi jangkaan. Sebagai contoh, __repr__ harus mengembalikan ungkapan objek refortable, dan kaedah aritmetik harus mengembalikan contoh baru; 4. Perkara yang berlebihan atau mengelirukan harus dielakkan.

Pythonmanagesmemoryautomatically leverenceCountingandagarbageCollector.referenceCountingTrackShowmanyvariablesreferoanobject, dan yang mana -mana, dan yang mana -mana

Mekanisme pengumpulan sampah Python secara automatik menguruskan memori melalui pengiraan rujukan dan pengumpulan sampah berkala. Kaedah terasnya adalah penghitungan rujukan, yang segera melepaskan memori apabila bilangan rujukan objek adalah sifar; Tetapi ia tidak dapat mengendalikan rujukan bulat, jadi modul pengumpulan sampah (GC) diperkenalkan untuk mengesan dan membersihkan gelung. Pengumpulan sampah biasanya dicetuskan apabila kiraan rujukan berkurangan semasa operasi program, perbezaan peruntukan dan pelepasan melebihi ambang, atau apabila gc.collect () dipanggil secara manual. Pengguna boleh mematikan kitar semula automatik melalui gc.disable (), secara manual melaksanakan gc.collect (), dan menyesuaikan ambang untuk mencapai kawalan melalui gc.set_threshold (). Tidak semua objek mengambil bahagian dalam kitar semula gelung. Sekiranya objek yang tidak mengandungi rujukan diproses dengan mengira rujukan, ia terbina dalam
