当前位置: 首页 > news >正文

使用Django JWT实现身份验证

文章目录

    • 安装依赖
    • 配置Django设置
    • 创建API
    • 生成和验证Token
    • 总结与展望

在现代Web应用程序中,安全性和身份验证是至关重要的。JSON Web Token(JWT)是一种流行的身份验证方法,它允许在客户端和服务器之间安全地传输信息。Django是一个强大的Web框架,它提供了完善的身份验证系统。本文将介绍如何在Django应用程序中使用JWT进行身份验证。
在这里插入图片描述

安装依赖

首先,我们需要安装djangorestframeworkdjangorestframework-jwt这两个包来实现JWT身份验证。

pip install djangorestframework
pip install djangorestframework-jwt

配置Django设置

settings.py文件中,我们需要配置djangorestframeworkdjangorestframework-jwt

INSTALLED_APPS = [...'rest_framework',
]REST_FRAMEWORK = {'DEFAULT_AUTHENTICATION_CLASSES': ('rest_framework_jwt.authentication.JSONWebTokenAuthentication',),
}# 设置JWT
import datetime
JWT_AUTH = {'JWT_EXPIRATION_DELTA': datetime.timedelta(seconds=300),  # Token有效期
}

创建API

现在,让我们创建一个简单的API来演示JWT身份验证。

# serializers.py
from rest_framework import serializersclass UserSerializer(serializers.Serializer):username = serializers.CharField()password = serializers.CharField()# views.py
from rest_framework.views import APIView
from rest_framework.response import Response
from rest_framework.permissions import IsAuthenticated
from rest_framework_jwt.authentication import JSONWebTokenAuthenticationclass ExampleAPI(APIView):authentication_classes = (JSONWebTokenAuthentication,)permission_classes = (IsAuthenticated,)def get(self, request):return Response({"message": "Authenticated user"})

生成和验证Token

我们可以使用以下代码来生成和验证JWT Token。

from rest_framework_jwt.utils import jwt_encode_handler, jwt_payload_handler# 生成Token
payload = jwt_payload_handler(user)
token = jwt_encode_handler(payload)# 验证Token
from rest_framework_jwt.utils import jwt_decode_handlerdecoded_payload = jwt_decode_handler(token)

总结与展望

使用Django JWT进行身份验证为现代Web应用程序提供了安全、方便的解决方案。通过本文的介绍,我们了解了如何配置Django设置、创建API以及生成和验证Token,实现了基于JWT的身份验证功能。

除了本文介绍的内容之外,JWT还可以用于实现单点登录(SSO)、跨域认证和授权,以及构建微服务架构中的安全通信。未来,随着云原生技术的发展,JWT将会扮演更加重要的角色,成为跨平台、跨语言的标准身份验证方式。

然而,使用JWT也需要注意一些安全性问题,比如令牌的过期时间、刷新机制以及令牌的存储和传输安全等方面。在实际应用中,我们需要根据具体场景仔细设计和使用JWT,以确保系统的安全性和稳定性。

总的来说,Django JWT为身份验证提供了一种简单而强大的解决方案,它的应用前景十分广阔,希望本文能够帮助你更好地理解和应用JWT在Django中的使用。在今后的开发中,希望你能够充分利用JWT这一工具,构建更加安全、高效的Web应用程序。

相关文章:

使用Django JWT实现身份验证

文章目录 安装依赖配置Django设置创建API生成和验证Token总结与展望 在现代Web应用程序中,安全性和身份验证是至关重要的。JSON Web Token(JWT)是一种流行的身份验证方法,它允许在客户端和服务器之间安全地传输信息。Django是一个…...

MT2084 检测敌人

思路: 1. 以装置为中心->以敌人为中心。 以敌人为中心,r为半径做圆,与x轴交于a,b点,则在[a,b]之间的装置都能覆盖此敌人。 每个敌人都有[a,b]区间,则此题转化为:有多少个装置能覆盖到这些[a,b]区间。…...

支持向量机、随机森林、K最近邻和逻辑回归-九五小庞

支持向量机(Support Vector Machine, SVM)、随机森林(Random Forest)、K最近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)和逻辑回归(Logistic Regression)是机器学习和统计学习中常用的分类算法。…...

MySQL—多表查询—多表关系介绍

一、引言 提到查询,我们想到之前学习的单表查询(DQL语句)。而这一章节部分的博客我们将要去学习和了解多表查询。 对于多表查询,主要从以下7个方面进行学习。 (1)第一部分:介绍 1、多表关系 2、…...

Vue基础篇--table的封装

1、 在components文件夹中新建一个ITable的vue文件 <template><div class"tl-rl"><template :table"table"><el-tablev-loading"table.loading":show-summary"table.hasShowSummary":summary-method"table…...

mysql中optimizer trace的作用

大家好。对于MySQL 5.6以及之前的版本来说&#xff0c;查询优化器就像是一个黑盒子一样&#xff0c;我们只能通过EXPLAIN语句查看到最后 优化器决定使用的执行计划&#xff0c;却无法知道它为什么做这个决策。于是在MySQL5.6以及之后的版本中&#xff0c;MySQL新增了一个optimi…...

实习面试题(答案自敲)、

1、为什么要重写equals方法&#xff0c;为什么重写了equals方法后&#xff0c;就必须重写hashcode方法&#xff0c;为什么要有hashcode方法&#xff0c;你能介绍一下hashcode方法吗&#xff1f; equals方法默认是比较内存地址&#xff1b;为了实现内容比较&#xff0c;我们需要…...

二叉树讲解

目录 前言 二叉树的遍历 层序遍历 队列的代码 queuepush和queuepushbujia的区别 判断二叉树是否是完全二叉树 前序 中序 后序 功能展示 创建二叉树 初始化 销毁 简易功能介绍 二叉树节点个数 二叉树叶子节点个数 二叉树第k层节点个数 二叉树查找值为x的节点 判…...

Unity DOTS技术(五)Archetype,Chunk,NativeArray

文章目录 一.Chunk和Archetype什么是Chunk?什么是ArchType 二.Archetype创建1.创建实体2.创建并添加组件3.批量创建 三.多线程数组NativeArray 本次介绍的内容如下: 一.Chunk和Archetype 什么是Chunk? Chunk是一个空间,ECS系统会将相同类型的实体放在Chunk中.当一个Chunk…...

算法学习笔记(7.1)-贪心算法(分数背包问题)

##问题描述 给定 &#x1d45b; 个物品&#xff0c;第 &#x1d456; 个物品的重量为 &#x1d464;&#x1d454;&#x1d461;[&#x1d456;−1]、价值为 &#x1d463;&#x1d44e;&#x1d459;[&#x1d456;−1] &#xff0c;和一个容量为 &#x1d450;&#x1d44e;&…...

气膜建筑的施工对周边环境影响大吗?—轻空间

随着城市化进程的加快&#xff0c;建筑行业的快速发展也带来了环境问题。噪音、灰尘和建筑废料等对周边居民生活和生态环境造成了不小的影响。因此&#xff0c;选择一种环保高效的施工方式变得尤为重要。气膜建筑作为一种新兴的建筑形式&#xff0c;其施工过程对周边环境的影响…...

【计算机网络】对应用层HTTP协议的重点知识的总结

˃͈꒵˂͈꒱ write in front ꒰˃͈꒵˂͈꒱ ʕ̯•͡˔•̯᷅ʔ大家好&#xff0c;我是xiaoxie.希望你看完之后,有不足之处请多多谅解&#xff0c;让我们一起共同进步૮₍❀ᴗ͈ . ᴗ͈ აxiaoxieʕ̯•͡˔•̯᷅ʔ—CSDN博客 本文由xiaoxieʕ̯•͡˔•̯᷅ʔ 原创 CSDN 如…...

30分钟快速入门TCPDump

TCPDump是一款功能强大的网络分析工具&#xff0c;它可以帮助网络管理员捕获并分析流经网络接口的数据包。由于其在命令行环境中的高效性与灵活性&#xff0c;TCPDump成为了网络诊断与安全分析中不可或缺的工具。本文将详细介绍TCPDump的基本用法&#xff0c;并提供一些高级技巧…...

Python | 刷题日记

1.海伦公式求三角形的面积 area根号下&#xff08;p(p-a)(p-b&#xff09;(p-c)) p是周长的一半 2.随机生成一个整数 import random xrandom.randint(0,9)#随机生成0到9之间的一个数 yeval(input("please input:")) if xy:print("bingo") elif x<y:pri…...

“JS逆向 | Python爬虫 | 动态cookie如何破~”

案例目标 目标网址:aHR0cHMlM0EvL21hdGNoLnl1YW5yZW54dWUuY29tL21hdGNoLzI= 本题目标:提取全部 5 页发布日热度的值,计算所有值的加和,并提交答案 常规 JavaScript 逆向思路 JavaScript 逆向工程通常分为以下三步: 寻找入口:逆向工程的核心在于找出加密参数的生成方式。…...

十.数据链路层——MAC/ARP

IP和数据链路层之间的关系 引言 在IP一节中&#xff0c;我们说IP层路由(数据转发)的过程&#xff0c;就像我们跳一跳游戏一样&#xff0c;从一个节点&#xff0c;转发到另一个节点 它提供了一种将数据从A主机跨网络发到B主机的能力 什么叫做跨网络&#xff1f;&#xff1f;&a…...

Linux主机安全可视化运维(免费方案)

本文介绍如何使用免费的主机安全软件,在自有机房或企业网络实现对Linux系统进行可视化“主机安全”管理。 一、适用对象 本文适用于个人或企业内的Linux服务器运维场景,实现免费、高效、可视化的主机安全管理。提前发现主机存在的安全风险,全方位实时监控主机运行时入侵事…...

Vite + Vue 3 前端项目实战

一、项目创建 npm install -g create-vite #安装 Vite 项目的脚手架工具 # 或者使用yarn yarn global add create-vite#创建vite项目 create-vite my-vite-project二、常用Vue项目依赖安装 npm install unplugin-auto-import unplugin-vue-components[1] 安装按需自动导入组…...

python-字符替换

[题目描述] 给出一个字符串 s 和 q 次操作&#xff0c;每次操作将 s 中的某一个字符a全部替换成字符b&#xff0c;输出 q 次操作后的字符串输入 输入共 q2 行 第一行一个字符串 s 第二行一个正整数 q&#xff0c;表示操作次数 之后 q 行每行“a b”表示把 s 中所有的a替换成b输…...

团队项目开发使用git工作流(IDEA)【精细】

目录 开发项目总体使用git流程 图解流程 1.创建项目仓库[组长完成] 2. 创建项目&#xff0c;并进行绑定远程仓库【组长完成】 3.将项目与远程仓库&#xff08;gitee&#xff09;进行绑定 3.1 创建本地的git仓库 3.2 将项目添加到缓存区 3.3 将项目提交到本地仓库&#…...

浅谈 React Hooks

React Hooks 是 React 16.8 引入的一组 API&#xff0c;用于在函数组件中使用 state 和其他 React 特性&#xff08;例如生命周期方法、context 等&#xff09;。Hooks 通过简洁的函数接口&#xff0c;解决了状态与 UI 的高度解耦&#xff0c;通过函数式编程范式实现更灵活 Rea…...

观成科技:隐蔽隧道工具Ligolo-ng加密流量分析

1.工具介绍 Ligolo-ng是一款由go编写的高效隧道工具&#xff0c;该工具基于TUN接口实现其功能&#xff0c;利用反向TCP/TLS连接建立一条隐蔽的通信信道&#xff0c;支持使用Let’s Encrypt自动生成证书。Ligolo-ng的通信隐蔽性体现在其支持多种连接方式&#xff0c;适应复杂网…...

【人工智能】神经网络的优化器optimizer(二):Adagrad自适应学习率优化器

一.自适应梯度算法Adagrad概述 Adagrad&#xff08;Adaptive Gradient Algorithm&#xff09;是一种自适应学习率的优化算法&#xff0c;由Duchi等人在2011年提出。其核心思想是针对不同参数自动调整学习率&#xff0c;适合处理稀疏数据和不同参数梯度差异较大的场景。Adagrad通…...

2025年能源电力系统与流体力学国际会议 (EPSFD 2025)

2025年能源电力系统与流体力学国际会议&#xff08;EPSFD 2025&#xff09;将于本年度在美丽的杭州盛大召开。作为全球能源、电力系统以及流体力学领域的顶级盛会&#xff0c;EPSFD 2025旨在为来自世界各地的科学家、工程师和研究人员提供一个展示最新研究成果、分享实践经验及…...

理解 MCP 工作流:使用 Ollama 和 LangChain 构建本地 MCP 客户端

&#x1f31f; 什么是 MCP&#xff1f; 模型控制协议 (MCP) 是一种创新的协议&#xff0c;旨在无缝连接 AI 模型与应用程序。 MCP 是一个开源协议&#xff0c;它标准化了我们的 LLM 应用程序连接所需工具和数据源并与之协作的方式。 可以把它想象成你的 AI 模型 和想要使用它…...

大语言模型(LLM)中的KV缓存压缩与动态稀疏注意力机制设计

随着大语言模型&#xff08;LLM&#xff09;参数规模的增长&#xff0c;推理阶段的内存占用和计算复杂度成为核心挑战。传统注意力机制的计算复杂度随序列长度呈二次方增长&#xff0c;而KV缓存的内存消耗可能高达数十GB&#xff08;例如Llama2-7B处理100K token时需50GB内存&a…...

算法岗面试经验分享-大模型篇

文章目录 A 基础语言模型A.1 TransformerA.2 Bert B 大语言模型结构B.1 GPTB.2 LLamaB.3 ChatGLMB.4 Qwen C 大语言模型微调C.1 Fine-tuningC.2 Adapter-tuningC.3 Prefix-tuningC.4 P-tuningC.5 LoRA A 基础语言模型 A.1 Transformer &#xff08;1&#xff09;资源 论文&a…...

群晖NAS如何在虚拟机创建飞牛NAS

套件中心下载安装Virtual Machine Manager 创建虚拟机 配置虚拟机 飞牛官网下载 https://iso.liveupdate.fnnas.com/x86_64/trim/fnos-0.9.2-863.iso 群晖NAS如何在虚拟机创建飞牛NAS - 个人信息分享...

【LeetCode】3309. 连接二进制表示可形成的最大数值(递归|回溯|位运算)

LeetCode 3309. 连接二进制表示可形成的最大数值&#xff08;中等&#xff09; 题目描述解题思路Java代码 题目描述 题目链接&#xff1a;LeetCode 3309. 连接二进制表示可形成的最大数值&#xff08;中等&#xff09; 给你一个长度为 3 的整数数组 nums。 现以某种顺序 连接…...

python爬虫——气象数据爬取

一、导入库与全局配置 python 运行 import json import datetime import time import requests from sqlalchemy import create_engine import csv import pandas as pd作用&#xff1a; 引入数据解析、网络请求、时间处理、数据库操作等所需库。requests&#xff1a;发送 …...