


Tingkatkan keselamatan projek Django anda dengan `Cache-Control` pada paparan yang betul
Caching dengan ketara meningkatkan prestasi aplikasi Django, tetapi melindungi data sensitif adalah yang terpenting. Artikel ini menunjukkan cara mengurus Kawalan Cache dalam paparan Django dengan berkesan, menghalang maklumat sensitif daripada dicache. Ini penting untuk halaman seperti skrin log masuk atau halaman yang memaparkan butiran khusus pengguna.
Kepentingan Kawalan Cache
Konfigurasi cache yang tidak betul mendedahkan data sensitif kepada risiko keselamatan. Tanpa tetapan yang betul, maklumat ini boleh disimpan dalam penyemak imbas pengguna atau proksi perantara, mewujudkan kelemahan.
Melaksanakan Kawalan Cache dalam Django
Penghias @never_cache
, seperti yang didokumenkan dalam dokumentasi rasmi Django, menghalang paparan berasaskan fungsi daripada dicache:
from django.views.decorators.cache import never_cache @never_cache def my_secure_view(request): # Secure view logic here return HttpResponse("This page is protected from caching!")
Untuk kebolehgunaan semula yang dipertingkatkan merentas pelbagai paparan berasaskan kelas, campuran tersuai menyediakan penyelesaian yang lebih bersih:
# myproject/views.py from django.contrib.auth.mixins import LoginRequiredMixin from django.utils.decorators import method_decorator from django.views.decorators.cache import never_cache @method_decorator(never_cache, name="dispatch") class PrivateAreaMixin(LoginRequiredMixin): """Extends LoginRequiredMixin with Cache-Control directives."""
Campuran ini memudahkan mendapatkan pandangan berasaskan kelas:
# myapp/views.py from django.views.generic import TemplateView from myproject.views import PrivateAreaMixin class IndexView(PrivateAreaMixin, TemplateView): """Example index view.""" template_name = "index.html"
Ujian Teliti untuk Keselamatan Teguh
Ujian komprehensif adalah penting untuk mengesahkan kefungsian PrivateAreaMixin
. Contoh berikut menunjukkan suite ujian yang mantap:
# myproject/tests/test_views.py from django.test import TestCase, RequestFactory from django.contrib.auth.models import AnonymousUser from django.contrib.auth import get_user_model from django.http import HttpResponse from django.views import View from myproject.views import PrivateAreaMixin class PrivateAreaMixinTest(TestCase): """Tests the PrivateAreaMixin's Cache-Control implementation.""" factory = RequestFactory() @classmethod def setUpTestData(cls): cls.user = get_user_model().objects.create_user( username="testuser", email="user@test.xyz", password="5tr0ngP4ssW0rd", ) def test_login_required_with_cache_control(self): class AView(PrivateAreaMixin, View): def get(self, request, *args, **kwargs): return HttpResponse() view = AView.as_view() # Test redirection for unauthenticated users request = self.factory.get("/") request.user = AnonymousUser() response = view(request) self.assertEqual(response.status_code, 302) self.assertEqual("/accounts/login/?next=/", response.url) # Test authenticated user and Cache-Control headers request = self.factory.get("/") request.user = self.user response = view(request) self.assertEqual(response.status_code, 200) self.assertIn("Cache-Control", response.headers) self.assertEqual( response.headers["Cache-Control"], "max-age=0, no-cache, no-store, must-revalidate, private", )
Amalan Terbaik
Menggabungkan @never_cache
dengan campuran boleh guna semula seperti PrivateAreaMixin
menghasilkan kod yang bersih dan boleh diselenggara. Ditambah dengan ujian yang ketat, pendekatan ini memastikan pandangan sensitif adalah selamat dan mematuhi amalan terbaik. Bagaimanakah anda menangani caching dan data sensitif dalam projek Django anda?
Atas ialah kandungan terperinci Tingkatkan keselamatan projek Django anda dengan `Cache-Control` pada paparan yang betul. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak
