


Déplacer les secrets codés en dur vers un Secrets Manager
Un gestionnaire de secrets est un outil permettant de stocker et de gérer vos mots de passe, clés API, informations d'identification de base de données et autres types de données sensibles dont votre application a besoin.
Les secrets codés en dur dans les codes sources des applications ou stockés dans des fichiers en texte brut pour que vos codes les consomment peuvent être exploités par des entités malveillantes qui peuvent inspecter les applications ou les composants de votre système. Ce risque peut être atténué grâce aux gestionnaires de secrets.
dotenv-vault
dotenv-vault est l'un de ces gestionnaires de secrets qui offre une alternative plus sûre à la mise en code de vos secrets.
[!Note]
Ceci n'est pas un tutoriel sur l'utilisation de dotenv-vault. L'objectif de ce document est d'expliquer comment un gestionnaire de secrets peut aider les développeurs à éviter de coder en dur les secrets ou de les stocker dans des fichiers en texte brut. Vous pouvez apprendre comment démarrer avec dotenv-vault ici.
Disons que j'ai des informations sensibles sur un personnage particulier du film Star Wars : Épisode V et que je souhaite que mon programme utilise ces informations.
def spoiler(): spoiler = "Darth Vader is Luke Skywalker's father" return { "spoiler": spoiler }
Au lieu de coder en dur les informations, je les écrirais sous forme de variable d'environnement dans le fichier .env :
SPOILER="Darth Vader is Luke Skywalker's father"
Avec dotenv-vault, mon programme est capable d'accéder aux informations sensibles en utilisant la variable d'environnement.
import os from dotenv_vault import load_dotenv load_dotenv() # Take environment variables from .env def spoiler(): spoiler = os.getenv("SPOILER") # Get the secret return { "spoiler": spoiler }
Ensuite, je chiffre la variable d'environnement en synchronisant le fichier .env. Une fois la synchronisation terminée, une donnée appelée DOTENV_KEY peut être générée. Cette sortie peut être lue par mon programme comme une variable d'environnement en production.
DOTENV_KEY='dotenv://:key_1234@dotenv.org/vault/.env.vault?environment=production' python main.py
En conséquence, mon application de production est capable d'accéder au secret.
{ "spoiler": "Darth Vader is Luke Skywalker's father" }
Choisissez le gestionnaire de secrets qui vous convient
Il existe une variété de solutions de gestion des secrets disponibles. Chaque gestionnaire de secrets présente ses propres avantages et inconvénients. Choisissez l'option qui correspond le mieux aux exigences de votre organisation.
Liste des gestionnaires de secrets alternatifs :
- Infiscale
- Doppler
- Coffre HashiCorp
- Gestionnaire de secrets AWS
- Coffre de clés Azure
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Pour maximiser l'efficacité de l'apprentissage de Python dans un temps limité, vous pouvez utiliser les modules DateTime, Time et Schedule de Python. 1. Le module DateTime est utilisé pour enregistrer et planifier le temps d'apprentissage. 2. Le module de temps aide à définir l'étude et le temps de repos. 3. Le module de planification organise automatiquement des tâches d'apprentissage hebdomadaires.

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Python et C ont chacun leurs propres avantages, et le choix doit être basé sur les exigences du projet. 1) Python convient au développement rapide et au traitement des données en raison de sa syntaxe concise et de son typage dynamique. 2) C convient à des performances élevées et à une programmation système en raison de son typage statique et de sa gestion de la mémoire manuelle.

PythonlistSaReparmentofthestandardLibrary, tandis que les coloccules de colocède, tandis que les colocculations pour la base de la Parlementaire, des coloments de forage polyvalent, tandis que la fonctionnalité de la fonctionnalité nettement adressée.

Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

Les applications de Python en informatique scientifique comprennent l'analyse des données, l'apprentissage automatique, la simulation numérique et la visualisation. 1.Numpy fournit des tableaux multidimensionnels et des fonctions mathématiques efficaces. 2. Scipy étend la fonctionnalité Numpy et fournit des outils d'optimisation et d'algèbre linéaire. 3. Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données. 4.Matplotlib est utilisé pour générer divers graphiques et résultats visuels.
