Nginx를 사용하여 VPS에 배포된 Flask 앱의 @jwt_required() 오류
안녕하세요 여러분
Nginx를 사용하여 VPS 서버에 Flask 애플리케이션을 배포하는 동안 문제가 발생했습니다. 앱은 로컬에서 테스트할 때와 Heroku에서 호스팅할 때 잘 작동합니다. 그러나 내 VPS에 배포하면 @jwt_required()로 보호되는 모든 경로에서 422 오류가 발생합니다.
세부:
-
서버 설정:
- 우분투 VPS
- 역방향 프록시로서의 Nginx
- Flask 앱을 실행하는 Gunicorn
- JWT 인증을 위한 Flask-JWT-확장
-
작동 방식:
- @jwt_required() 데코레이터가 없는 모든 API 경로는 완벽하게 작동합니다.
- Heroku에 배포하면 동일한 애플리케이션이 예상대로 작동합니다(@jwt_required()를 사용해도).
-
실패:
- VPS 설정에서 @jwt_required() 데코레이터를 사용하는 모든 경로는 422 오류를 반환합니다.
- @jwt_required()를 제거하면 경로가 정상적으로 작동할 수 있습니다.
내가 시도한 것:
- JWT 토큰이 Authorization 헤더에 올바르게 전달되었는지 확인했습니다.
- 일치하지 않는 SECRET_KEY 및 토큰 만료 설정을 확인했습니다.
- 앱이 올바른 ACCESS_TOKEN_EXPIRES 및 ALGORITHM을 사용하는지 확인했습니다.
- Postman과 Curl로 테스트했으며 차이가 없습니다.
Nginx 또는 Gunicorn 구성과 관련이 있을 것으로 생각되지만 무엇인지 알 수 없습니다. 서버에서 헤더나 JSON 본문을 처리하는 방식과 관련이 있을 수 있나요?
어떤 제안이나 문제 해결 팁이라도 주시면 감사하겠습니다!
미리 감사드립니다!
위 내용은 Nginx를 사용하여 VPS에 배포된 Flask 앱의 @jwt_required() 오류의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.
