


Eine Erklärung des sicheren Cookie-Mechanismus von Tornado in Python
Dieser Artikel bietet Ihnen eine Erklärung des sicheren Tornado-Cookie-Mechanismus in Python. Ich hoffe, dass er für Freunde hilfreich ist.
Cookies sind Daten, die von vielen Websites im lokalen Terminal des Benutzers (Client-Seite) gespeichert werden, um die Identität des Benutzers mithilfe von RequestHandler.get_cookie() und RequestHandler.set_cookie() in Tornado leicht identifizieren zu können und Kekse schreiben.
Beispiel: Einfaches Lesen und Schreiben von Cookies
import tornado.web session_id = 1 class MainHandler(tornado.web.RequestHandler): def get(self): global session_id if not self.get_cookie("session"): self.set_cookie("session",str(session_id)) session_id+=1 self.write("设置新的session") else: self.write("已经具有session") if __name__ == '__main__': app=tornado.web.Application([ ("/",MainHandler) ]) app.listen("8888") tornado.ioloop.IOLoop.current().start()
In diesem Beispiel wird die Funktion get_cookie() verwendet, um zu bestimmen, ob der Cookie-Name [Sitzung] existiert, und Wenn es nicht existiert, weisen Sie ihm eine neue Sitzungs-ID zu.
In praktischen Anwendungen werden Cookies häufig verwendet, um Sitzungsinformationen wie in diesem Beispiel zu speichern.
Da Cookies immer auf der Clientseite gespeichert werden, ist es ein Problem, wie man sie vor Manipulation schützt, das serverseitige Programm lösen muss.
Tornado bietet einen Informationsverschlüsselungsmechanismus für Cookies, der es dem Client unmöglich macht, den Schlüsselwert von Cookies nach Belieben zu analysieren und zu ändern.
Beispiel: Sicheres Cookie
Code:
import tornado.web session_id = 1 class MainHandler(tornado.web.RequestHandler): def get(self): global session_id #get_secure_cookie代替get_cookie if not self.get_secure_cookie("session"): #set_secure_cookie代替set_cookie self.set_secure_cookie("session",str(session_id)) session_id+=1 self.write("设置新的session") else: self.write("已经具有session") if __name__ == '__main__': app=tornado.web.Application([ ("/",MainHandler) ],cookie_secret="JIA_MI_MI_YAO") app.listen("8888") tornado.ioloop.IOLoop.current().start()
Wenn Sie das einfache Cookie-Beispiel oben vergleichen, können Sie den Unterschied feststellen:
Der Parameter cookie_secret wird zugewiesen, wenn das tornado.web.Application-Objekt initialisiert wird. Der Wert dieses Parameters ist eine Zeichenfolge, die zum Speichern des Schlüssels beim Verschlüsseln von Cookies auf dieser Website verwendet wird.
Verwenden Sie RequestHandler.get_secure_cookie anstelle des ursprünglichen RequestHandler.get_cookie-Aufrufs, bei dem Cookies gelesen werden müssen.
Ersetzen Sie den ursprünglichen RequestHandler.set_cookie-Aufruf durch RequestHandler.set_secure_cookie, wo Cookie geschrieben werden muss.
Auf diese Weise ist dies nicht der Fall Ich muss mir Sorgen machen Cookie Das Problem der Fälschung ist gelöst, aber der Wert des Parameters cookie_secret als Verschlüsselungsschlüssel muss gut geschützt sein und darf nicht durchgesickert sein.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonEine Erklärung des sicheren Cookie-Mechanismus von Tornado in Python. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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PHP und Python haben ihre eigenen Vor- und Nachteile, und die Wahl hängt von den Projektbedürfnissen und persönlichen Vorlieben ab. 1.PHP eignet sich für eine schnelle Entwicklung und Wartung großer Webanwendungen. 2. Python dominiert das Gebiet der Datenwissenschaft und des maschinellen Lernens.

Effizientes Training von Pytorch -Modellen auf CentOS -Systemen erfordert Schritte, und dieser Artikel bietet detaillierte Anleitungen. 1.. Es wird empfohlen, YUM oder DNF zu verwenden, um Python 3 und Upgrade PIP zu installieren: Sudoyumupdatepython3 (oder sudodnfupdatepython3), PIP3Install-upgradepip. CUDA und CUDNN (GPU -Beschleunigung): Wenn Sie Nvidiagpu verwenden, müssen Sie Cudatool installieren

Aktivieren Sie die Pytorch -GPU -Beschleunigung am CentOS -System erfordert die Installation von CUDA-, CUDNN- und GPU -Versionen von Pytorch. Die folgenden Schritte führen Sie durch den Prozess: Cuda und Cudnn Installation Bestimmen Sie die CUDA-Version Kompatibilität: Verwenden Sie den Befehl nvidia-smi, um die von Ihrer NVIDIA-Grafikkarte unterstützte CUDA-Version anzuzeigen. Beispielsweise kann Ihre MX450 -Grafikkarte CUDA11.1 oder höher unterstützen. Download und installieren Sie Cudatoolkit: Besuchen Sie die offizielle Website von Nvidiacudatoolkit und laden Sie die entsprechende Version gemäß der höchsten CUDA -Version herunter und installieren Sie sie, die von Ihrer Grafikkarte unterstützt wird. Installieren Sie die Cudnn -Bibliothek:

Docker verwendet Linux -Kernel -Funktionen, um eine effiziente und isolierte Anwendungsumgebung zu bieten. Sein Arbeitsprinzip lautet wie folgt: 1. Der Spiegel wird als schreibgeschützte Vorlage verwendet, die alles enthält, was Sie für die Ausführung der Anwendung benötigen. 2. Das Union File System (UnionFS) stapelt mehrere Dateisysteme, speichert nur die Unterschiede, speichert Platz und beschleunigt. 3. Der Daemon verwaltet die Spiegel und Container, und der Kunde verwendet sie für die Interaktion. 4. Namespaces und CGroups implementieren Container -Isolation und Ressourcenbeschränkungen; 5. Mehrere Netzwerkmodi unterstützen die Containerverbindung. Nur wenn Sie diese Kernkonzepte verstehen, können Sie Docker besser nutzen.

Python und JavaScript haben ihre eigenen Vor- und Nachteile in Bezug auf Gemeinschaft, Bibliotheken und Ressourcen. 1) Die Python-Community ist freundlich und für Anfänger geeignet, aber die Front-End-Entwicklungsressourcen sind nicht so reich wie JavaScript. 2) Python ist leistungsstark in Bibliotheken für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen, während JavaScript in Bibliotheken und Front-End-Entwicklungsbibliotheken und Frameworks besser ist. 3) Beide haben reichhaltige Lernressourcen, aber Python eignet sich zum Beginn der offiziellen Dokumente, während JavaScript mit Mdnwebdocs besser ist. Die Wahl sollte auf Projektbedürfnissen und persönlichen Interessen beruhen.

Bei der Auswahl einer Pytorch -Version unter CentOS müssen die folgenden Schlüsselfaktoren berücksichtigt werden: 1. Cuda -Version Kompatibilität GPU -Unterstützung: Wenn Sie NVIDIA -GPU haben und die GPU -Beschleunigung verwenden möchten, müssen Sie Pytorch auswählen, der die entsprechende CUDA -Version unterstützt. Sie können die CUDA-Version anzeigen, die unterstützt wird, indem Sie den Befehl nvidia-smi ausführen. CPU -Version: Wenn Sie keine GPU haben oder keine GPU verwenden möchten, können Sie eine CPU -Version von Pytorch auswählen. 2. Python Version Pytorch

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Pytorch Distributed Training on CentOS -System erfordert die folgenden Schritte: Pytorch -Installation: Die Prämisse ist, dass Python und PIP im CentOS -System installiert sind. Nehmen Sie abhängig von Ihrer CUDA -Version den entsprechenden Installationsbefehl von der offiziellen Pytorch -Website ab. Für CPU-Schulungen können Sie den folgenden Befehl verwenden: PipinstallTorChTorChVisionTorChaudio Wenn Sie GPU-Unterstützung benötigen, stellen Sie sicher, dass die entsprechende Version von CUDA und CUDNN installiert ist und die entsprechende Pytorch-Version für die Installation verwenden. Konfiguration der verteilten Umgebung: Verteiltes Training erfordert in der Regel mehrere Maschinen oder mehrere Maschinen-Mehrfach-GPUs. Ort
