


Bagaimana untuk menulis fungsi pengurusan kebenaran peranan sistem CMS dalam Python
Cara menulis fungsi pengurusan kebenaran peranan sistem CMS dalam Python
Dengan perkembangan Internet, bilangan pelbagai jenis laman web dan aplikasi terus meningkat. Untuk memenuhi keperluan pengguna dan melindungi privasi pengguna dan keselamatan data, pembangun perlu mempunyai fungsi pengurusan kebenaran peranan tertentu. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan Python untuk menulis fungsi pengurusan kebenaran peranan sistem CMS (sistem pengurusan kandungan) dan menyediakan contoh kod.
1. Keperluan untuk pengurusan autoriti peranan
Dalam sistem CMS, terdapat peranan pengguna yang berbeza, seperti pentadbir, editor, pengguna biasa, dll. Setiap peranan mempunyai kebenaran yang berbeza Contohnya, pentadbir boleh mengurus maklumat pengguna, menerbitkan dan mengedit artikel, editor hanya boleh mengedit artikel, pengguna biasa hanya boleh membaca artikel, dsb.
Untuk melaksanakan fungsi ini, kami perlu mereka bentuk jadual pangkalan data untuk menyimpan hubungan antara peranan dan kebenaran. Berikut ialah contoh reka bentuk jadual pangkalan data mudah:
peranan:
id: int
nama: varchar(50)
permissions:
id: int
Jadual hubungan kebenaran peranan (peranan):
id: int
role_id: int (kunci asing jadual peranan)
from flask import Flask, request from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy app = Flask(__name__) app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'sqlite:///cms.db' db = SQLAlchemy(app) class Role(db.Model): id = db.Column(db.Integer, primary_key=True) name = db.Column(db.String(50), unique=True) class Permission(db.Model): id = db.Column(db.Integer, primary_key=True) name = db.Column(db.String(50), unique=True) class RolePermission(db.Model): id = db.Column(db.Integer, primary_key=True) role_id = db.Column(db.Integer, db.ForeignKey('role.id')) permission_id = db.Column(db.Integer, db.ForeignKey('permission.id')) @app.route('/role', methods=['POST']) def create_role(): name = request.form['name'] role = Role(name=name) db.session.add(role) db.session.commit() return 'Role created' @app.route('/permission', methods=['POST']) def create_permission(): name = request.form['name'] permission = Permission(name=name) db.session.add(permission) db.session.commit() return 'Permission created' @app.route('/role_permission', methods=['POST']) def create_role_permission(): role_id = request.form['role_id'] permission_id = request.form['permission_id'] role_permission = RolePermission(role_id=role_id, permission_id=permission_id) db.session.add(role_permission) db.session.commit() return 'Role permission created' if __name__ == '__main__': db.create_all() app.run()
- Cipta peranan:
POST /role name=admin
POST /permission name=edit_article
POST /role_permission role_id=1 permission_id=1
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk menulis fungsi pengurusan kebenaran peranan sistem CMS dalam Python. 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

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

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



Hadidb: Pangkalan data Python yang ringan, tinggi, Hadidb (Hadidb) adalah pangkalan data ringan yang ditulis dalam Python, dengan tahap skalabilitas yang tinggi. Pasang HadIdb menggunakan pemasangan PIP: Pengurusan Pengguna PipInstallHadidB Buat Pengguna: CreateUser () Kaedah untuk membuat pengguna baru. Kaedah pengesahan () mengesahkan identiti pengguna. dariHadidb.OperationImportuserer_Obj = user ("admin", "admin") user_obj.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Tidak mustahil untuk melihat kata laluan MongoDB secara langsung melalui Navicat kerana ia disimpan sebagai nilai hash. Cara mendapatkan kata laluan yang hilang: 1. Tetapkan semula kata laluan; 2. Periksa fail konfigurasi (mungkin mengandungi nilai hash); 3. Semak Kod (boleh kata laluan Hardcode).

Sebagai profesional data, anda perlu memproses sejumlah besar data dari pelbagai sumber. Ini boleh menimbulkan cabaran kepada pengurusan data dan analisis. Nasib baik, dua perkhidmatan AWS dapat membantu: AWS Glue dan Amazon Athena.

Panduan Pengoptimuman Prestasi Pangkalan Data MySQL Dalam aplikasi yang berintensifkan sumber, pangkalan data MySQL memainkan peranan penting dan bertanggungjawab untuk menguruskan urus niaga besar-besaran. Walau bagaimanapun, apabila skala aplikasi berkembang, kemunculan prestasi pangkalan data sering menjadi kekangan. Artikel ini akan meneroka satu siri strategi pengoptimuman prestasi MySQL yang berkesan untuk memastikan aplikasi anda tetap cekap dan responsif di bawah beban tinggi. Kami akan menggabungkan kes-kes sebenar untuk menerangkan teknologi utama yang mendalam seperti pengindeksan, pengoptimuman pertanyaan, reka bentuk pangkalan data dan caching. 1. Reka bentuk seni bina pangkalan data dan seni bina pangkalan data yang dioptimumkan adalah asas pengoptimuman prestasi MySQL. Berikut adalah beberapa prinsip teras: Memilih jenis data yang betul dan memilih jenis data terkecil yang memenuhi keperluan bukan sahaja dapat menjimatkan ruang penyimpanan, tetapi juga meningkatkan kelajuan pemprosesan data.

Langkah -langkah untuk memulakan pelayan Redis termasuk: Pasang Redis mengikut sistem operasi. Mulakan perkhidmatan Redis melalui Redis-server (Linux/macOS) atau redis-server.exe (Windows). Gunakan redis-cli ping (linux/macOS) atau redis-cli.exe ping (windows) perintah untuk memeriksa status perkhidmatan. Gunakan klien Redis, seperti redis-cli, python, atau node.js untuk mengakses pelayan.

Untuk membaca giliran dari Redis, anda perlu mendapatkan nama giliran, membaca unsur -unsur menggunakan arahan LPOP, dan memproses barisan kosong. Langkah-langkah khusus adalah seperti berikut: Dapatkan nama giliran: Namakannya dengan awalan "giliran:" seperti "giliran: my-queue". Gunakan arahan LPOP: Keluarkan elemen dari kepala barisan dan kembalikan nilainya, seperti LPOP Queue: My-Queue. Memproses Baris kosong: Jika barisan kosong, LPOP mengembalikan nihil, dan anda boleh menyemak sama ada barisan wujud sebelum membaca elemen.
