在本文中，我们将从Python Web开发人员的角度看处理Web身份验证的最常用方法。
选自pyimagesearch 作者：Adrian Rosebrock 机器之心编译 参与：Jane W、黄小天 本文介绍了如何使用 Keras、Redis、Flask 和 Apache 将自己的深度学习模型迁移到生产环境。文中的大多数工具可以互换，比如 Keras 可替换成 TensorFlow 或 PyTorch，Django 可代替 Flask，Nginx 可代替 Apache。作者唯一不推荐替换的工具是 Redis。同时本文还对深度学习 REST API 进行了压力测试，这种方法可以轻松扩展到添加的
前言 我们在开发的接口中，一般会带上用户登录的token认证，需在请求头部传Authorization。 Flask-RESTX 生成 Swagger 文档，可以直接在文档上登录，方便快速测试接口。 需登录认证的接口 接着前面一篇，需要登录的接口加上@jwt_required()装饰器 from flask_jwt_extended import jwt_required @api.route('/') class TodoList(Resource): '''Shows a list of al
有些人可能会强烈反对反对提到的/ translate和其他JSON路由是API路由。其他人可能会同意，但也会认为它们是一个设计糟糕的API。那么一个精心设计的API有什么特点，为什么上面的JSON路由不是一个好的API路由呢？
版权: https://github.com/humiaozuzu/awesome-flask Awesome Flask ============= 介绍 Awesome-Flask 是由 h
最近写了一个网络验证登录的爬虫，需要发布为Rest服务，然后发现Flask是一个很好的Web框架，使用Python语言实现。
一般我们使用Flask进行前后端分离开发的时候，前端与后端直接就是通过 API 请求进行数据交互，那么我们可以如何去确认我们的服务是安全的呢？
Flask 是什么？我想打开这篇文章的你应该不陌生，但是我还引用维基百科上的内容做个简短的介绍。
本文项目地址: https://github.com/frostming/flask-vue-todo
现代无状态应用程序的构建和设计可在Docker等软件容器中运行，并由Kubernetes等容器集群管理。它们使用Cloud Native和Twelve Factor原则和模式开发，以最大限度地减少人工干预并最大限度地提高可移植性和冗余性。将基于虚拟机或基于裸机的应用程序迁移到容器（称为“容器化”）并在集群内部署这些应用程序通常会导致这些应用程序的构建，打包和交付方式发生重大变化。
接着上一篇，我们现在拥有了使用数据库的能力并使用Flask-Security针对Flask-SQLAlchemy的扩展完成了对User和Role表的维护。今天我们再讲讲Flask-Security是怎么做权限管理的并介绍Flask-Security是如何扩展Flask-Login做用户管理的
它是一种架构风格，一组用于标准化 Web 的规则，以保持全球 Web 应用程序的一致性。它旨在增强 Web 应用程序的可维护性、可扩展性、可靠性和可移植性。
关于VAmPI VAmPI是一个包含了OWASP Top10漏洞的REST API安全学习平台，该平台基于Flask开发，该工具的主要目的是通过一个易受攻击的API来评估针对API安全检测工具的有效性，并帮助广大研究人员学习和了解API安全。 功能介绍 1、基于OWASP Top10漏洞专门设计的REST API； 2、包含了OpenAPI3规范和Postman Collection； 3、提供了全局开关，可以控制环境漏洞是否启用； 4、基于令牌的身份验证（就可以在app.py中进行调整）； 工作
Flask-AppBuilder - Simple and rapid Application builder, includes detailed security, auto form generation, google charts and much more. FlaskEx - UNKNOWN gourd - easy server framework. add flask's style route to tcp/udp server. kit - Flask, Celery, SQLAlchemy integration framework. Flask-WTF - Simple integration of Flask and WTForms alchemist - A server architecture built on top of a solid foundation provided by flask, sqlalchemy, and various extensions. Flask-Mail - Flask extension for sending email sga - make it easier to use pyga for web develop. and make pyga compatible with flask and django. flask-peewee - Peewee integration for flask flask_util_js - flask's util in javascript. such as url_for etc. Flask-Security - Simple security for Flask apps Flask-RESTful - Simple framework for creating REST APIs Flask-SeaSurf - An updated CSRF extension for Flask. Flask-Cache - Adds cache support to your Flask application Flask-Admin - Simple and extensible admin interface framework for Flask Flask-Slither - A small library between MongoDB and JSON API endpoints Flask-Bootstrap - An extension that includes Bootstrap in your project, without any boilerplate code. Flask-Script - Scripting support for Flask Flask-GoogleLogin - Extends Flask-Login to use Google's OAuth2 authorization Flask-Exceptional - Adds Exceptional support to Flask applications Flask - A microframework based on Werkzeug, Jinja2 and good intentions INSTALLED: 0.10.1 (latest) clay-flask - Clay is a framework for building RESTful backend services using best practices. Flask-Classy - Class based views for Flask ShelfCMS - Enhancing flask microframework with beautiful admin and cms-like features
GH-Archive通过从GitHub REST API中摄取大部分这些事件，从GitHub记录大量数据。这些事件以GSON格式从GitHub发送到GH-Archive，称为有效负载。以下是编辑问题时收到的有效负载示例：
193.scrapy和scrapy-redis有什么区别？为什么选择redis数据库？
Python程序员有很多很好的选择来创建Web应用程序和API；Django，Weppy，Bottle和Flask引领潮流。
前些日子，老师给我看了这本书，于是便开始了Flask的学习 GitHub上的大神，于是我也在GitHub上建了一个Flask的项目。 有兴趣可以看看： https://github.com/Silen
我们学习Flask框架，是从写单个文件，执行hello world开始的。我们在这单个文件中可以定义路由、视图函数、定义模型等等。但这显然存在一个问题：随着业务代码的增加，将所有代码都放在单个程序文件中，是非常不合适的。这不仅会让代码阅读变得困难，而且会给后期维护带来麻烦。
我们上一次实现的接口，任何人都可以请求到数据。这样一来重要的数据，就可以被获取到。为此，我们需要对接口增加一些用户身份认证功能。提高接口数据的安全性。我们需要添加用户身份验证，以确保只有登录的用户可以访问获取数据，所以现在我们将添加用户登录和注册功能。开发功能之前，需要安装该功能需要的包。
原文：https://fastapi.tiangolo.com/alternatives/
用户登录功能是 Web 系统一个基本功能，是为用户提供更好服务的基础，在 Flask 框架中怎么做用户登录功能呢？今天学习一下 Flask 的用户登录组件 Flask-Login
花下猫语：如果你还不知道 FastAPI 是什么/有多好，请先看看我之前转载的 这篇文章，然后再阅读本文。今天分享的是一篇译文，译自 FastAPI 的官方文档，作者主要是将它与其它框架/库作了对比，介绍了 FastAPI 从它们身上吸收的一些亮点。阅读本文可以加深对 FastAPI 的理解，开阔对相关库的认知，更能知道优秀的开发者是如何从其它项目中吸收养分的。阅读愉快！
前言 注册接口主要是密码需要加密，用到werkzeug.security 模块的2个方法generate_password_hash, check_password_hash. 数据库操作用到Flask-SQLAlchemy ，相关的基础配置就不写了，这里主要讲注册相关的代码。 models 模型设计 设计Users 表模型 from . import db from datetime import datetime from werkzeug.security import generate_passwo
前段时间，有个读者留言跟我说，有空出使用 Python 实现 RESTful API 的教程。我一看，这正合我意。自己很早就想学习 Python web。之前有简单过了解些 Django 框架基础知识。但对于 Python Web，我还是研究不够深入。
Flask很有趣易于设置，就像在Flask 网站上所说的那样。这个Python的微框架提供了一种使用REST端点注释Python功能的强大方法。正在使用Flask发布ML模型API，以供第三方业务应用程序访问。
在第四章中，用户模型设置了一个password_hash字段，到目前为止还没有被使用到。这个字段的目的是保存用户密码的哈希值，并用于验证用户在登录过程中输入的密码。密码哈希的实现是一个复杂的话题，应该由安全专家来搞定，不过，已经有数个现成的简单易用且功能完备加密库存在了。
首先我们达成一个共识，框架是用来帮助我们提升效率，节省时间，避免处理那些低级细节的，如果能达到这个目标，就是一个合适的框架。选择合适的框架，会事半功倍。
趁着元旦假期最后一天，有着大把时间，奔着把tep做大做强的目标，好好学习了一波。在开始正文之前，先回答可能会问到的两个问题。第一个问题是为什么要集成HttpRunner？因为我最近在思考如何给tep做分层设计，参考了我司现有的接口自动化平台，它的设计是每个用例有很多测试步骤，可以针对用例设置预设变量，然后在测试步骤中引用。正当我准备自己开发类似功能时，想到了HttpRunner，我记得HttpRunner第3版是建议直接编写pytest代码而非以前的ymal或json文件了。大有所获，HttpRunner正是以这种方式编写的代码，而且和pytest有很好的结合，很符合tep要集成的第三方包的希望。第二个问题是为什么要集成Flask？刚开始只是我用来调试代码的，等到把Mock写完以后，想到可能大家也需要调试代码，就把它做到tep里面了，并且附带了测试用例的示例代码，安装完以后就能一键运行，开箱即用，美滋滋。归根结底，都是为了把tep做大做强。
本文翻译自 Moving from Flask to FastAPI， 作者：Amal Shaji
通过前两次的努力，我们对环境有了增删查改以及部署和查看日志的能力。 现在已经处于将就可用的状态。但其实还差了很重要的东西，就是权限的管理。 因为不能说每个用户上来都能随便的重启和删除环境吧，太容易出事故了。所以我们想起码有最基本的隔离性。
本教程介绍如何使用Spring和基于Java配置的Spring Security 4来保护REST服务。本文将重点讨论如何通过Login和Cookie来为REST API设置特定的安全配置。
用户认证的原理 在了解使用Flask来实现用户认证之前，我们首先要明白用户认证的原理。假设现在我们要自己去实现用户认证，需要做哪些事情呢？
前面对 PythonWEB框架 Flask的源码进行走读，对服务的启动流程、路由原理和模板渲染有了一个宏观的认识。不过说了那么多理论，接下来就利用 Flask开发一个企业级的 API应用。
构建既可扩展又引人入胜的现代 Web 应用程序需要使用相关技术。ReactJS和Flask是两个流行的框架，分别用于前端和后端开发。
作者：Tom .Lee，GitHub ID：tomoncle ，Web and cloud computing developer, Java, Golang, Python enthusiast.
在整体的测试效率而言，API测试技术是提升测试效率最有效的手段之一，因为它的执行效率是非常高的，另外一点就是前后端的分离开发的模式，也需要我们更多的精力和时间投入到API的测试技术以及API的测试技术在企业的落地和应用。当然，这仅仅是功能层面的，还需要考虑非功能的点，比如队列，调度机制，服务的性能测试，稳定性的因素，这些是非常多的。在本篇文章中，只单纯的考虑API测试技术中关于关联的解决思路和案例应用。API测试的核心，其实并不在于单个API的测试，单个API无法保障业务的覆盖度，所以我们更多需要结合业务场景来测试这些点，但是一旦结合具体的业务场景，也就涉及到关联的思路，所谓关联，其实我们可以理解为上个API的输出是下个API的输入部分。下面结合主流的测试工具以及代码来演示这部分的具体解决方案和案例实战。
自动化测试从分类上来说，可以把它分为客户端自动化测试和服务端自动化测试，或者可以更加具体的说就是API的自动化测试，API的测试是软件测试的一种测试模式，它包含了两个维度，在狭义的角度上指的是对应用程序接口的功能进行测试，在广义的维度上是指集成测试中，通过调用API测试整体的功能来完成度，可靠性，安全性和性能。相比较客户端自动化测试，API测试是可以有效的提升测试的效率，以及满足在DevOps的理念下的持续交付的能力。另外一个点，目前出去找工作不管是那个级别的测试工程师，都要求会API的测试，只不过不同层级对服务端的测试能力在深度和广度上有区别，但是有一点必须得承认，API的测试技术是每一位测试工程师都要求必须掌握的测试技能。
一旦我们定义了用户模型，就可以开始使用Flask-Login扩展来实现用户身份验证和授权。要使用Flask-Login进行身份验证，我们需要实现一个回调函数，该函数将接收用户名和密码，然后验证该用户是否存在，并检查其密码是否正确。如果验证成功，我们需要返回表示该用户的User对象，否则返回None。
在当今数字时代，构建高效、可扩展的Web应用程序是开发者们的一项重要任务。Python，作为一种简洁、强大的编程语言，为Web开发提供了丰富的工具和框架。在本篇文章中，我们将探讨使用Python构建Web应用程序的最佳实践，通过代码实例和深度解析来帮助你更好地理解和运用这些技术。
REST又被称为表征性状态传输，它是指客户端与服务端之间传输信息的一种方式。在REST中并没有严格的标准和规范，它只是规定了一套对通信的约束，当然它也存在一些指导的约束，也就是说客户端与服务端关注的是分离，只要API改变。常见的RESTful系统形式由JSON组成，每个资源位于自己的URL路径上，并使用不同的HTTP请求方法进行操作。在这里还是以具体的案例来说明这部分的应用，在无涯课堂里面添加课程的信息，获取所有课程的信息，以及获取某一个课程的信息，和对课程信息进行修改，以及删除课程的信息。需要安装的第三方的库为：flask-restful,flask-httpauth,flask,安装成功后，就实现具体的案例代码。
这种方式当然可以开发 api， 但是当我们想要基于 restful 风格来编写 api，就不太方便了。就需要写 4 个单独的函数视图，如下：
WordPress CMS是一个完全开源的工具，对用户免费，但是，由于插件等原因，有时会出现一些奇怪的错误消息，这些WordPress错误可能会影响网站的效果，也可能会给网站带来意想不到的后果。
这些疑问，我们以前碰到过，通过不断的摸索，试验出了不同的复杂机器学习的上线方法，来满足不同场景的需求。在这里把实践经验整理分享，希望对大家有所帮助。（我们的实践经验更多是倾向于业务模型的上线流程，广告和推荐级别的部署请自行绕道）。
一. 概述 渗透测试过程中遇到web登录的时候，现在很多场景账号密码都是经过js加密之后再请求发送（通过抓包可以看到加密信息）如图一burp抓到的包，request的post的登录包，很明显可以看到p
第一次渗透测试有点紧张，就把这次渗透测试遇到的一些问题，小技巧记录下来做个分享和小结。
在本文中，我将展示如何进行基于 Spring Boot 的 REST API进行鉴权。保护 REST API 以避免对公共 API 进行任何不必要的调用已成为一种趋势。我们将使用一些 Spring 引导功能来实现 Spring 安全，并使用 JSON WebTokens 进行授权。
Flask是一款简单而灵活的Web框架，但其灵活性同时也为开发者提供了许多高级用法和扩展，使得可以构建强大而可扩展的Web应用。本文将深入介绍一些Flask的高级用法，包括Blueprints、Middleware、信号处理以及一些优化和安全性的实践。
Flask学习笔记： GitHub上面的Flask实践项目 https://github.com/SilentCC/FlaskWeb 1.Application and Request Context(上下文) 在Flask 中，一般一个view function(视图函数)会处理一个请求 Flask 中提供request context.保证全局只有一个线程的request,而不会同时出现两个request. Application and Request Context 一共有四种
将机器学习（ML）模型部署到生产环境中的一个常见模式是将这些模型作为 RESTful API 微服务公开，这些微服务从 Docker 容器中托管，例如使用 SciKit Learn 或 Keras 包训练的 ML 模型，这些模型可以提供对新数据的预测。然后，可以将它们部署到云环境中，以处理维护连续可用性所需的所有事情，例如容错、自动缩放、负载平衡和滚动服务更新。
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