


Compétences en configuration de sécurité dans le développement Web Python
Python est un langage de programmation très utilisé et particulièrement adapté au développement d'applications web. Cependant, les problèmes de sécurité ont toujours été une préoccupation dans le développement Web. Cet article explorera les conseils de configuration de sécurité dans le développement Web Python pour protéger la sécurité des applications Web.
- Sécurité des mots de passe
Pour protéger la sécurité des comptes d'utilisateurs, la sécurité des mots de passe doit être assurée. En Python, le meilleur moyen de stocker les mots de passe en toute sécurité consiste à utiliser des hachages de mots de passe. La fonction de hachage peut convertir des données de n'importe quelle longueur en données de longueur fixe, de sorte que même si un attaquant obtient les données dans la base de données pendant le stockage, le mot de passe d'origine ne peut pas être facilement calculé à l'envers. Python dispose d'un module "hashlib" intégré pour fournir des fonctions de hachage.
Utilisez le code suivant pour générer un mot de passe haché :
import hashlib password = hashlib.sha256(b'my_password').hexdigest()
La première étape consiste à encoder le mot de passe dans une chaîne d'octets, sélectionnez ici l'encodage UTF-8, puis utilisez l'algorithme sha256 Calcule la valeur de hachage et convertit la valeur de hachage en chaîne hexadécimale. Lors du stockage dans la base de données, il vous suffit de stocker cette chaîne hexadécimale. Lors de la vérification, le mot de passe soumis par l'utilisateur doit être haché et comparé à la valeur de hachage stockée dans la base de données pour voir s'il est identique.
- Protection contre les attaques CSRF
L'attaque CSRF (Cross-site request forgery) consiste à utiliser l'identité de connexion de l'utilisateur pour simuler l'utilisateur envoyer une requête et déclencher un certain comportement malveillant de certaines opérations. Pour empêcher les attaques CSRF, les applications Web Python doivent implémenter des jetons CSRF et des dispositifs de vérification. Les frameworks Web Python tels que Django fournissent des mécanismes de protection CSRF intégrés. Il vous suffit d'ajouter un jeton CSRF lors d'une requête POST.
L'exemple de code est le suivant :
{% csrf_token %}
En prenant Django comme exemple, le mécanisme de protection CSRF appelle le décorateur "csrf_protect" intégré de Django pour garantir que les données téléchargées par la requête POST doit être valide. Le jeton CSRF peut être vérifié. Lors d'une requête POST, Django vérifiera automatiquement si la requête contient un jeton CSRF et vérifiera si le jeton est valide s'il n'est pas valide, il lèvera une exception "Interdit".
- Authentification et autorisation
La sécurité des applications Web nécessite beaucoup d'efforts dans l'authentification et l'autorisation des utilisateurs. L'authentification est le processus de détermination de l'identité d'un utilisateur, généralement via un nom d'utilisateur et un mot de passe. L'autorisation est le processus consistant à accorder à un utilisateur l'accès aux ressources, en fonction souvent des rôles et des autorisations dont dispose l'utilisateur.
En Python, les développeurs peuvent utiliser des bibliothèques tierces telles que Flask-Login et Django-Auth pour implémenter l'authentification. Ces bibliothèques géreront les détails de l'authentification des utilisateurs et fourniront des API et des vues pour simplifier les efforts de développement d'applications Web.
En termes d'autorisation, les rôles et les permissions peuvent être utilisés pour gérer les ressources des applications Web. Par exemple, lorsqu'un utilisateur se connecte, l'accès aux ressources de l'application peut être accordé ou restreint en fonction de son rôle ou de ses autorisations. Django fournit un système d'autorisations intégré pour créer et gérer les autorisations via l'interface de gestion ou le code.
L'exemple de code est le suivant :
from django.contrib.auth.models import Permission from django.contrib.contenttypes.models import ContentType content_type = ContentType.objects.get_for_model(MyModel) permission = Permission.objects.create( codename='can_view_mymodel', name='Can view MyModel', content_type=content_type, )
En utilisant le code ci-dessus, vous pouvez créer une autorisation nommée "can_view_mymodel" qui peut être utilisée pour la "Vue" d'un certain modèle. Vous pouvez utiliser la méthode "has_perm" dans le code de votre application pour vérifier si l'utilisateur dispose de cette autorisation. Par exemple :
if request.user.has_perm('app_label.can_view_mymodel'): # Allow access to the resource else: # Deny access to the resource
- Validation des entrées
La validation des entrées protège les applications Web contre les entrées de données malveillantes. Python fournit de nombreuses bibliothèques, telles que les formulaires WTForms et Django, pour simplifier le travail de validation des données. Lors de la validation des données, les données d'entrée doivent être examinées et vérifiées, y compris le type de données, la longueur, etc. Vous pouvez également utiliser des paramètres de vérification supplémentaires de bibliothèques tierces, tels que des paramètres minimum et maximum, pour garantir la validité des données d'entrée.
L'exemple de code est le suivant :
from wtforms import Form, StringField, validators class MyForm(Form): username = StringField('Username', [validators.Length(min=4, max=25)])
Le code ci-dessus utilise WTForms pour créer un formulaire nommé "MyForm", contenant un champ "username" de type chaîne, avec un limite de longueur de 4 à 25. Si le nom d'utilisateur saisi par l'utilisateur lors de la soumission du formulaire est inférieur à 4 caractères ou supérieur à 25 caractères, une « erreur de validation » sera générée.
Pour résumer, la configuration de la sécurité des applications web Python implique de nombreux aspects. Il convient de noter que la configuration de la sécurité ne se limite pas à la mise en œuvre du code, mais inclut également des mesures de sécurité des bases de données et des serveurs, telles que SSL/TLS, les pare-feu et la détection des intrusions. Les applications Web ne peuvent être entièrement sécurisées que si tous les aspects de la sécurité sont protégés.
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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PHP et Python ont leurs propres avantages et inconvénients, et le choix dépend des besoins du projet et des préférences personnelles. 1.Php convient au développement rapide et à la maintenance des applications Web à grande échelle. 2. Python domine le domaine de la science des données et de l'apprentissage automatique.

Une formation efficace des modèles Pytorch sur les systèmes CentOS nécessite des étapes, et cet article fournira des guides détaillés. 1. Préparation de l'environnement: Installation de Python et de dépendance: le système CentOS préinstalle généralement Python, mais la version peut être plus ancienne. Il est recommandé d'utiliser YUM ou DNF pour installer Python 3 et Mettez PIP: sudoyuMupDatePython3 (ou sudodnfupdatepython3), pip3install-upradepip. CUDA et CUDNN (accélération GPU): Si vous utilisez Nvidiagpu, vous devez installer Cudatool

Python et JavaScript ont leurs propres avantages et inconvénients en termes de communauté, de bibliothèques et de ressources. 1) La communauté Python est amicale et adaptée aux débutants, mais les ressources de développement frontal ne sont pas aussi riches que JavaScript. 2) Python est puissant dans les bibliothèques de science des données et d'apprentissage automatique, tandis que JavaScript est meilleur dans les bibliothèques et les cadres de développement frontaux. 3) Les deux ont des ressources d'apprentissage riches, mais Python convient pour commencer par des documents officiels, tandis que JavaScript est meilleur avec MDNWEBDOCS. Le choix doit être basé sur les besoins du projet et les intérêts personnels.

Activer l'accélération du GPU Pytorch sur le système CentOS nécessite l'installation de versions CUDA, CUDNN et GPU de Pytorch. Les étapes suivantes vous guideront tout au long du processus: CUDA et CUDNN Installation détermineront la compatibilité de la version CUDA: utilisez la commande NVIDIA-SMI pour afficher la version CUDA prise en charge par votre carte graphique NVIDIA. Par exemple, votre carte graphique MX450 peut prendre en charge CUDA11.1 ou plus. Téléchargez et installez Cudatoolkit: visitez le site officiel de Nvidiacudatoolkit et téléchargez et installez la version correspondante selon la version CUDA la plus élevée prise en charge par votre carte graphique. Installez la bibliothèque CUDNN:

Docker utilise les fonctionnalités du noyau Linux pour fournir un environnement de fonctionnement d'application efficace et isolé. Son principe de travail est le suivant: 1. Le miroir est utilisé comme modèle en lecture seule, qui contient tout ce dont vous avez besoin pour exécuter l'application; 2. Le Système de fichiers Union (UnionFS) empile plusieurs systèmes de fichiers, ne stockant que les différences, l'économie d'espace et l'accélération; 3. Le démon gère les miroirs et les conteneurs, et le client les utilise pour l'interaction; 4. Les espaces de noms et les CGROUP implémentent l'isolement des conteneurs et les limitations de ressources; 5. Modes de réseau multiples prennent en charge l'interconnexion du conteneur. Ce n'est qu'en comprenant ces concepts principaux que vous pouvez mieux utiliser Docker.

Lors de la sélection d'une version Pytorch sous CentOS, les facteurs clés suivants doivent être pris en compte: 1. CUDA Version Compatibilité GPU Prise en charge: si vous avez NVIDIA GPU et que vous souhaitez utiliser l'accélération GPU, vous devez choisir Pytorch qui prend en charge la version CUDA correspondante. Vous pouvez afficher la version CUDA prise en charge en exécutant la commande nvidia-SMI. Version CPU: Si vous n'avez pas de GPU ou que vous ne souhaitez pas utiliser de GPU, vous pouvez choisir une version CPU de Pytorch. 2. Version Python Pytorch

CENTOS L'installation de Nginx nécessite de suivre les étapes suivantes: Installation de dépendances telles que les outils de développement, le devet PCRE et l'OpenSSL. Téléchargez le package de code source Nginx, dézippez-le et compilez-le et installez-le, et spécifiez le chemin d'installation AS / USR / LOCAL / NGINX. Créez des utilisateurs et des groupes d'utilisateurs de Nginx et définissez les autorisations. Modifiez le fichier de configuration nginx.conf et configurez le port d'écoute et le nom de domaine / adresse IP. Démarrez le service Nginx. Les erreurs communes doivent être prêtées à prêter attention, telles que les problèmes de dépendance, les conflits de port et les erreurs de fichiers de configuration. L'optimisation des performances doit être ajustée en fonction de la situation spécifique, comme l'activation du cache et l'ajustement du nombre de processus de travail.

La formation distribuée par Pytorch sur le système CentOS nécessite les étapes suivantes: Installation de Pytorch: La prémisse est que Python et PIP sont installés dans le système CentOS. Selon votre version CUDA, obtenez la commande d'installation appropriée sur le site officiel de Pytorch. Pour la formation du processeur uniquement, vous pouvez utiliser la commande suivante: pipinstalltorchtorchVisionTorChaudio Si vous avez besoin d'une prise en charge du GPU, assurez-vous que la version correspondante de CUDA et CUDNN est installée et utilise la version Pytorch correspondante pour l'installation. Configuration de l'environnement distribué: la formation distribuée nécessite généralement plusieurs machines ou des GPU multiples uniques. Lieu
