


Masalah dan penyelesaian keselamatan rangkaian biasa dalam Python
Isu dan penyelesaian keselamatan rangkaian biasa dalam Python
Dengan perkembangan pesat dan populariti Internet, isu keselamatan rangkaian menjadi lebih penting dan menonjol. Sebagai bahasa pengaturcaraan yang berkuasa, Python tidak terlepas daripada ancaman serangan siber. Artikel ini akan memperkenalkan beberapa isu keselamatan rangkaian biasa, dan menyediakan penyelesaian serta contoh kod khusus untuk membantu pembangun mengukuhkan keselamatan rangkaian program Python.
1. Serangan suntikan SQL
Serangan suntikan SQL ialah kaedah serangan rangkaian biasa Penyerang membina penyataan SQL yang berniat jahat dan memasukkannya ke dalam input aplikasi, dengan itu melakukan operasi yang tidak sah pada pangkalan data. . Untuk mengelakkan serangan suntikan SQL, kami boleh menggunakan pertanyaan berparameter atau rangka kerja ORM untuk memproses pernyataan SQL dan bukannya menyambung rentetan secara langsung. Berikut ialah contoh kod menggunakan pertanyaan berparameter:
import mysql.connector def get_user_info(username): conn = mysql.connector.connect(user='root', password='password', host='127.0.0.1', database='user') cursor = conn.cursor() query = "SELECT * FROM users WHERE username = %s" params = (username,) cursor.execute(query, params) result = cursor.fetchall() cursor.close() conn.close() return result
2 Serangan skrip merentas tapak (XSS)
Apabila memproses input pengguna, anda harus mengelak daripada mengeluarkan input pengguna terus ke halaman web, kerana Penyerang boleh memasukkan skrip berniat jahat ke dalam input. Untuk mengelakkan serangan XSS, kami boleh menapis dan mengekod input pengguna untuk memastikan kandungan tidak dihuraikan ke dalam skrip boleh laku. Berikut ialah contoh penggunaan rangka kerja Flask:
from flask import Flask, render_template, request import html app = Flask(__name__) @app.route('/description', methods=['POST']) def description(): user_input = request.form.get('input') filtered_input = html.escape(user_input) return render_template('description.html', input=filtered_input) if __name__ == '__main__': app.run()
3. Rampasan sesi
Rampasan sesi bermakna penyerang memperoleh kelayakan sesi pengguna yang sah dan dengan itu menyamar sebagai identiti sah pengguna. Untuk mengelakkan rampasan sesi, kami boleh menggunakan penyulitan dan tandatangan untuk melindungi data sesi, contohnya menggunakan sambungan Flask-Session. Berikut ialah contoh penggunaan sambungan Flask-Session:
from flask import Flask, session from flask_session import Session app = Flask(__name__) app.config['SESSION_TYPE'] = 'filesystem' app.config['SESSION_FILE_DIR'] = '/tmp/flask_session' Session(app) @app.route('/') def index(): session['username'] = 'user1@example.com' return 'Session is set' @app.route('/profile') def profile(): return session['username'] if __name__ == '__main__': app.run()
4. Keselamatan storan kata laluan
Keselamatan storan kata laluan ialah bahagian penting dalam melindungi privasi akaun pengguna. Untuk memastikan storan kata laluan selamat, pembangun harus menggunakan algoritma pencincangan untuk mencincang dan menyimpan kata laluan pengguna serta menambah garam untuk meningkatkan kerumitan kata laluan. Berikut ialah contoh penggunaan perpustakaan bcrypt untuk pencincangan kata laluan:
import bcrypt password = b'password1234' salt = bcrypt.gensalt() hashed_password = bcrypt.hashpw(password, salt) print(hashed_password)
Ringkasan:
Artikel ini memperkenalkan isu keselamatan rangkaian biasa dalam Python dan menyediakan penyelesaian dan contoh kod yang sepadan. Apabila membangunkan atur cara Python, pembangun harus menjalankan analisis keselamatan yang komprehensif terhadap program tersebut dan mengambil langkah keselamatan yang sepadan untuk melindungi data pengguna dan keselamatan sistem. Dengan mempelajari dan menggunakan pengetahuan keselamatan rangkaian ini, kami boleh mengurangkan risiko serangan rangkaian dengan berkesan dan meningkatkan keselamatan rangkaian sistem.
Atas ialah kandungan terperinci Masalah dan penyelesaian keselamatan rangkaian biasa 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



PHP dan Python mempunyai kelebihan dan kekurangan mereka sendiri, dan pilihannya bergantung kepada keperluan projek dan keutamaan peribadi. 1.PHP sesuai untuk pembangunan pesat dan penyelenggaraan aplikasi web berskala besar. 2. Python menguasai bidang sains data dan pembelajaran mesin.

Membolehkan pecutan GPU pytorch pada sistem CentOS memerlukan pemasangan cuda, cudnn dan GPU versi pytorch. Langkah-langkah berikut akan membimbing anda melalui proses: Pemasangan CUDA dan CUDNN Tentukan keserasian versi CUDA: Gunakan perintah NVIDIA-SMI untuk melihat versi CUDA yang disokong oleh kad grafik NVIDIA anda. Sebagai contoh, kad grafik MX450 anda boleh menyokong CUDA11.1 atau lebih tinggi. Muat turun dan pasang Cudatoolkit: Lawati laman web rasmi Nvidiacudatoolkit dan muat turun dan pasang versi yang sepadan mengikut versi CUDA tertinggi yang disokong oleh kad grafik anda. Pasang Perpustakaan Cudnn:

Docker menggunakan ciri -ciri kernel Linux untuk menyediakan persekitaran berjalan yang cekap dan terpencil. Prinsip kerjanya adalah seperti berikut: 1. Cermin digunakan sebagai templat baca sahaja, yang mengandungi semua yang anda perlukan untuk menjalankan aplikasi; 2. Sistem Fail Kesatuan (Unionfs) menyusun pelbagai sistem fail, hanya menyimpan perbezaan, menjimatkan ruang dan mempercepatkan; 3. Daemon menguruskan cermin dan bekas, dan pelanggan menggunakannya untuk interaksi; 4. Ruang nama dan cgroups melaksanakan pengasingan kontena dan batasan sumber; 5. Pelbagai mod rangkaian menyokong interkoneksi kontena. Hanya dengan memahami konsep -konsep teras ini, anda boleh menggunakan Docker dengan lebih baik.

Python dan JavaScript mempunyai kelebihan dan kekurangan mereka sendiri dari segi komuniti, perpustakaan dan sumber. 1) Komuniti Python mesra dan sesuai untuk pemula, tetapi sumber pembangunan depan tidak kaya dengan JavaScript. 2) Python berkuasa dalam bidang sains data dan perpustakaan pembelajaran mesin, sementara JavaScript lebih baik dalam perpustakaan pembangunan dan kerangka pembangunan depan. 3) Kedua -duanya mempunyai sumber pembelajaran yang kaya, tetapi Python sesuai untuk memulakan dengan dokumen rasmi, sementara JavaScript lebih baik dengan MDNWebDocs. Pilihan harus berdasarkan keperluan projek dan kepentingan peribadi.

CentOS Memasang Nginx memerlukan mengikuti langkah-langkah berikut: memasang kebergantungan seperti alat pembangunan, pcre-devel, dan openssl-devel. Muat turun Pakej Kod Sumber Nginx, unzip dan menyusun dan memasangnya, dan tentukan laluan pemasangan sebagai/usr/local/nginx. Buat pengguna Nginx dan kumpulan pengguna dan tetapkan kebenaran. Ubah suai fail konfigurasi nginx.conf, dan konfigurasikan port pendengaran dan nama domain/alamat IP. Mulakan perkhidmatan Nginx. Kesalahan biasa perlu diberi perhatian, seperti isu ketergantungan, konflik pelabuhan, dan kesilapan fail konfigurasi. Pengoptimuman prestasi perlu diselaraskan mengikut keadaan tertentu, seperti menghidupkan cache dan menyesuaikan bilangan proses pekerja.

Server mulakan semula semasa menggunakan Docker pada pelayan GPU disebabkan oleh sebab -sebab berikut: Versi Versi Konflik Pemacu Pemacu Peruntukan Memori Penyelesaian: Pastikan versi CUDA sepadan

Latihan yang diedarkan Pytorch pada sistem CentOS memerlukan langkah -langkah berikut: Pemasangan Pytorch: Premisnya ialah Python dan PIP dipasang dalam sistem CentOS. Bergantung pada versi CUDA anda, dapatkan arahan pemasangan yang sesuai dari laman web rasmi Pytorch. Untuk latihan CPU sahaja, anda boleh menggunakan arahan berikut: PipinstallToRchTorchVisionTorchaudio Jika anda memerlukan sokongan GPU, pastikan versi CUDA dan CUDNN yang sama dipasang dan gunakan versi pytorch yang sepadan untuk pemasangan. Konfigurasi Alam Sekitar Teragih: Latihan yang diedarkan biasanya memerlukan pelbagai mesin atau mesin berbilang mesin tunggal. Tempat

Masalah dan penyelesaian biasa untuk konfigurasi sistem fail diedarkan Hadoop (HDFS) di bawah CentOS Apabila membina kluster HadoophDFS di CentOS, beberapa kesilapan biasa boleh menyebabkan kemerosotan prestasi, kehilangan data dan juga kelompok tidak dapat dimulakan. Artikel ini meringkaskan masalah umum dan penyelesaian mereka untuk membantu anda mengelakkan perangkap ini dan memastikan kestabilan dan operasi yang cekap dari kelompok HDFS anda. Ralat Konfigurasi Rack-Aware: Masalah: Maklumat yang menyedari rak tidak dikonfigurasi dengan betul, mengakibatkan pengagihan replika blok data yang tidak sekata dan peningkatan beban rangkaian. Penyelesaian: Semak semula konfigurasi rak-aware dalam fail hdfs-site.xml dan gunakan hdfsdfsadmin-printtopo
