目录 DRF JWT认证（二） django中快速使用JWT 如何签发？ 如何认证？...DRF JWT认证（二） 上篇中对JWT有了基本的认知，这篇来略谈JWT的使用 签发：一般我们登录成功后签发一个token串，token串分为三段，头部，载荷，签名 1）用基本信息公司信息存储json...+ 第二段 + 加密方式和秘钥得到一个加密串，与第三段 签名字符串 进行比较，通过后才能代表第二段校验得到的user对象就是合法的登录用户 JWT可以使用如下两种： djangorestframework-jwt...，是有一定的风险，可以使用，但是不能更改，就好比你的身份证丢了，别人可以在你不挂失的情况下去网吧上网 '''第三段不能不能反解，只能做base64解码，第三段使用base64编码只是为了统一格式'...源码中签发校验都在序列化类中完成，这种写法确实比较常用，我们来使用这种方式自定义，将上面视图的校验逻辑写到序列化类中，这个序列化类只用来做反序列化，这样我们就可以利用 反序列化 的字段校验功能来帮助我们校验
---- JWT认证 ---- 什么是JWT 全称：Json Web Token 为了减轻数据库的压力，从而使用JWT认证 """ 1) jwt = base64(头部).base(载荷).hash256...# 完成数据的校验，会走序列化类的 全局钩子校验规则，校验得到登录用户并签发token存储在序列化对象中 核心源码：rest_framework_jwt.serializer.JSONWebTokenSerializer...ordering= ordering_fields = ['price'] 如何使用django-filter？...model对象序列化成可以返回给前台的json数据 # 2）可以校验前台传来的数据，完成model的增与改 模型层 class User(models.Model): name = models.CharField...token，服务器存签发算法、校验算法、秘钥 ii）基本信息(头base64).用户信息过期时间(载荷base64).全信息+秘钥(签名HS256) iii）drf-jwt组件使用
目录 drf-jwt认证组件、权限组件、频率组件的使用 认证组件 权限组件 频率组件 drf-jwt签发token源码分析 自定义签发token实现多方式登录 源码分析 多方式登陆签发token实例...频率组件 自定义频率类 drf-jwt认证组件、权限组件、频率组件的使用 三大认证流程图： ?...token，反解失败，抛出异常，用户为非法用户；反解成功则反解的数据就是载荷，存放在payload中 try: payload = jwt_decode_handler...相当于return None ''' 自定义认证类的步骤： # 自定义认证类 # 1) 如果使用session认证，drf默认提供了SessionAuthentication # 2) 如果使用drf-jwt...，使用一定会进行认证、权限组件的校验 结论：不管系统默认、或是全局settings配置的是何认证与权限组件，登录接口不用参与任何认证与权限的校验 所以，登录接口一定要进行认证与权限的局部禁用
目录 DRF JWT认证（一） JWT认证 为什么使用JWT 认证？...校验：根据客户端带token的请求 反解出 user 对象 JWT的种类 nonsecure JWT JWS base64编码与解码 DRF JWT认证（一） JWT认证 Json web token..."admin": true } 注意：虽然说用户信息数据可以存放到payload中，但是默认情况下JWT是未加密的，Base64算法也只是编码并不会提供安全的加密算法，一般程序员拿到Base64编码的字符串都可以解码出内容...，所以不要存隐私信息，比如密码，防止泄露，存一些非敏感信息 3. signature 签名哈希部分是对上面两部分数据签名，需要使用base64编码后的header和payload数据，通过指定的算法生成哈希.../RS384/RS512） ECDSA【椭圆曲线数据签名算法(非对称)】（ES256/ES384/ES512） base64编码与解码 import base64 import json dic_info
在我们的活动中，应用程序容易受到 SQL 注入的攻击，我们将展示如何利用它以防通信使用 Protocol Buffer 进行序列化，以及如何为其编写 SQLMap 篡改程序。...在 Web 应用程序的活动中，我们遇到了一个奇怪的目标行为，事实上，在 HTTP 拦截期间，数据似乎以 base64 编码，但在解码响应后，我们注意到数据是二进制格式。...与 JSON 和 XML 等其他格式不同，Protobuf 对人类不友好，因为数据以二进制格式序列化，有时以 base64 编码。...要手动检查这一点，我们必须使用 Protobuf 编译器序列化我们的有效负载，然后在将其发送到 base64 中对其进行编码。.../usr/share/sqlmap/tamper/与 Protobuf 编译库一起移动。
) 第三部分是签证 : signature 3.1 header : 头部 头部，JWT 的元数据，也就是描述这个 token 本身的数据，一个 JSON 对象。...base64编码构成第一部分 (base64编码方法, 该编码可以对称解码) package main import ( "encoding/base64" "encoding/json" "fmt...编码后的 header base64 编码后的 payload secret : 秘钥 (只有服务端知道) 这个部分需要将base64加密后的header和base64加密后的payload使用.连接组成的字符串...四.base64 编码和解码的使用 首先 base64 是一种编码方式, 并非加密方式; 它跟语言无关, 任何语言都能使用 base64 编码&解码 4.1 base64 编码 // 定义一个信息字段...token 没过期, 且是同一设备来的 再将第一段 + 第二段 + 服务器安全码使用header中指定的不可逆算法加密, 与第三段 签名字符串进行对比校验, 通过后才能代表第二段校验得到的 user
其中一个核心概念是序列化器，它允许我们将Django模型转换为序列化的格式（例如JSON，XML等），并反之亦然。什么是序列化器？序列化器是DRF中的一个核心概念。...它们允许我们将Django模型转换为序列化的格式，并反之亦然。例如，我们可以使用序列化器将Django模型转换为JSON格式，以便我们可以将其发送到前端应用程序。...序列化器还可以帮助我们验证输入数据，并确保数据的有效性。定义序列化器在DRF中，我们使用序列化器类来定义序列化器。...我们指定了User模型作为序列化器的元数据，并指定了我们想要在JSON中包含的字段。使用序列化器在定义序列化器之后，我们可以使用它将Django模型转换为序列化的格式。...我们检索了所有用户，并使用UserSerializer将它们序列化为JSON格式。最后，我们使用DRF的Response类将序列化的数据作为响应发送回客户端。
除了将Django模型序列化为JSON格式外，序列化器还可以将其序列化为其他格式，例如XML或YAML。我们只需要更改序列化器类的父类，以便它可以处理特定格式的数据。序列化器还可以用于验证输入数据。...例如，我们可以使用序列化器来确保输入的数据符合我们的预期格式。...总结序列化器是DRF中的一个核心概念，它允许我们将Django模型转换为序列化的格式，并反之亦然。...使用序列化器，我们可以将Django模型序列化为JSON、XML或YAML格式，以便我们可以将其发送到前端应用程序。序列化器还可以帮助我们验证输入数据，并确保数据的有效性。...在DRF中，我们使用Serializer或ModelSerializer类来定义序列化器，具体取决于我们是否要序列化Django模型。序列化器还可以用于验证输入数据，并将其转换为Django模型。
在Python面试中，对DRF的理解与实际应用能力是衡量候选人Web服务开发能力的重要指标。本篇博客将深入浅出地探讨DRF面试中常见的问题、易错点以及应对策略，并结合实例代码进行讲解。...序列化器（Serializers）：阐述序列化器如何定义数据结构、验证与序列化/反序列化数据，以及关联模型（ModelSerializer）的使用。...权限控制与认证权限（Permissions）：概述DRF中的权限系统，列举常用权限类（如IsAuthenticated、IsAdminUser等），并展示如何自定义权限。...异常处理：介绍如何使用DRF的异常体系（如PermissionDenied、NotAuthenticated、ValidationError等）处理错误情况，并自定义异常响应。...二、易错点与避免策略序列化器验证遗漏：确保在序列化器中充分定义验证规则，使用validate_方法对关联字段、自定义逻辑进行验证，防止脏数据进入数据库。
快速使用DRF写出接口 序列化和反序列化 drf快速使用 views.py serializer.py urls.py 在settings的app中注册 models.py postman测试 CBV源码流程分析...DRF写出接口 序列化和反序列化 API接口开发，最核心最常见的一个过程就是序列化，所谓序列化就是把数据转换格式，序列化可以分两个阶段： 序列化：把我们语言识别的数据转换成指定的格式提交给别人（前端）...中的序列化反序列化又是如何？...序列化： 在Django中获取到的数据默认是模型对象（QuerySet对象），但是模型对象数据无法直接提供给前端或别的平台使用，我们需要把数据进行序列化，变成字符串或json数据提供给前端或其他平台；...（序列化） json格式字符串 -----》 python 对象 （反序列化） 如何使用DRF快速写出增删查改的接口？
创建三个模型：Student，Teacher， ClassRoom 创建序列化器 创建视图聚合 序列化 序列化： 把系统运行中的一些实例等转换成一种可直接表示出来的格式，用来保存，传输等 反序列化： 序列化的反操作序列化.../反序列化-DRF 实验步骤 创建project DRF2 创建app MySer settingsserializer的类型的参数 read_only: 仅用于序列化输出 write_only: 反序列化输入...(instance=None, data=empty, **kwarg) 反序列化 验证 is_valid: 验证数据是否合法，返回boolean 在使用从外部传入的数据之前，必须使用此函数进行验证 如果验证失败...，返回数据错误异常 validated_data: 经过验证后的数据，存入此结构 视图 DRF的视图从处理任务，处理流程等跟Django基本一致 此视图基本是django视图的扩展 Request...把请求解析成一个request实例 属于DRF的，跟django的HttpRequest不太一样 在得到Request之前有一个Parse对传入的数据请求进行解析 data属性 请求数据体，类似于Django
这些数据的展示都需要开发对应的接口，以便前端调用获取数据。...事实上，我们在上一部教程 HelloDjango - Django博客教程（第二版）的 页面侧边栏：使用自定义模板标签 已经讲解了如何获取归档日期列表，只是当时返回的归档日期列表直接用于模板的渲染，而这里我们需要将归档日期列表序列化后通过...我们想添加一个获取文章归档日期列表的接口，因此添加了一个 list_archive_dates 方法，并使用 action 进行装饰。...url_name：接口名，主要用于通过接口名字反解对应的 URL。...django-rest-framework 将常用 HTTP 请求的状态码常数预定义 status 模块里，使用预定义的变量而不是直接使用数字的好处一是增强代码可读性，二是减少硬编码。
至于前端用户看到什么效果，从后端请求的数据如何加载到前端中，都由前端自己决定，网页有网页的处理方式，App有App的处理方式，但无论哪种前端，所需的数据基本相同，后端仅需开发一套逻辑对外提供数据即可。...4、数据即是资源，均使用名词（可复数） 接口一般都是完成前后台数据的交互，交互的数据我们称之为资源。...DRF优点： • 提供了定义序列化器Serializer的方法，可以快速根据 Django ORM 或者其它库自动序列化/反序列化； • 提供了丰富的类视图、Mixin扩展类，简化视图的编写； • 丰富的定制层级...比如：更丰富的类视图、身份认证与权限管理等，后续小圈会抽空根据案例为大家带来更精细化的DRF学习教程。现在我们可以通过深入研究DRF文档和示例，更好地利用这个强大的工具。...希望这篇博文能够帮助你开始使用Django Rest Framework，构建出强大且高效的Web API。祝大家编码愉快！
'rest_framework',]这将允许您使用DRF的所有功能。现在您已经安装了DRF，接下来我们将介绍一些基本的用法和示例。创建序列化器序列化器是DRF中的一个核心概念。...它们负责将Django模型转换为JSON、XML或其他格式的数据，并反之亦然。...，并定义了一个名为UserSerializer的序列化器。...我们指定了User模型作为序列化器的元数据，并指定了我们想要在JSON中包含的字段。创建视图视图是DRF中的另一个核心概念。它们定义了API的行为，即如何响应请求、如何验证输入等。...我们指定了我们想要返回的所有用户的查询集，并指定了用于序列化数据的序列化器。创建路由路由是将URL映射到视图的一种机制。在DRF中，我们可以使用Django的URLConf和DRF的路由器来定义路由。
某个功能对序列化对象中提供的数据调用危险的方法。要解决实验室问题，请编辑会话 cookie 中的序列化对象，并使用它morale.txt从 Carlos 的主目录中删除文件。...修改后的对象将在请求中自动重新编码和更新。 4.发送请求。您的帐户将与carlos的morale.txt文件一起被删除。...这将生成一个 Base64 编码的序列化对象，其中包含您的有效负载。...ID实例化 a ，将其序列化，然后对其进行 Base64 编码。...Base64 和 URL 编码，并通过会话 cookie 将其传递到网站： O:14:"CustomTemplate":2:{s:17:"default_desc_type";s:26:"rm /home
text=key-word 将 key-word 替换为需要搜索的关键字，例如将其替换为 markdown，测试集数据中得到的搜索结果如下： 搜索结果符合预期，但略微有一点不太好的地方，就是没有高亮的标题和摘要...，我们希望将来显示的结果应该是下面这样的，因此返回的数据必须支持这样的显示： 关键词高亮的实现原理其实非常简单，通过解析整段文本，将搜索关键词替换为由 HTML 标签包裹的富文本，并给这个包裹标签设置...回顾一下序列化器的序列化字段，其实也是接收某个字段的值作为输入，对其进行处理，将其转化为可序列化的结果后输出，和我们需要的逻辑很像。...自定义序列化字段其实非常的简单，基本流程分两步走： 从 drf 官方提供的序列化字段中找一个数据类型最为接近的作为父类。 重写 to_representation 方法，加入自己的序列化逻辑。...对象，这个对象就是视图中的 HTTP 请求对象，但是因为 django 中 request 对象无法像 flask 那样从全局获取，因此 drf 在视图中将其保存在了序列化器和序列化字段的 context
然后我们来分析一下网页源码，看到style标签下面，有如下内容： 我们看到，这个网站使用的是自定义字体，并且编码采用base64，我们来刷新一下页面，再看看一下当前的这个自定义字体位置，会发现，base64...我们将这里的d09开头到AAA结尾这一整块的字体编码复制出来，并通过python代码进行base64解码，并保存为maoyan.woff格式的字体。...，然后在爬出的数据中替换掉那些反爬字体就可以了呢？...那么到这里，我们的整体思路就搞定了，总结一波！ 首先我们随机从网站上获取原始的字体数据，然后对其base64进行解码，转为woff文件，通过上面的网站，手动匹配当前这个字体的编码与数字关系。...查看网页源码，反爬虫字体为如下所示，以分号隔开，我们就是通过分号分割字符串，并建立循环，在循环中我们根据是否数据以.开头来判断是从3取还是4取，目的是取出后4位，将其与uni进行拼接即为我们上面woff
在DRF中，我们还可以使用序列化器进行反序列化。反序列化是将序列化格式（例如JSON）转换为Django模型的过程。...例如，当我们从客户端接收POST请求时，我们需要将接收到的JSON格式转换为Django模型，然后将其保存到数据库中。使用序列化器，我们可以轻松地完成这个过程。...create()方法将反序列化的数据保存到数据库中，而update()方法将反序列化的数据更新到现有模型实例中。...除了基本的序列化和反序列化之外，DRF还提供了许多其他功能，例如字段验证，自定义字段，嵌套关系等。...使用DRF的序列化器，我们可以轻松地将Django模型转换为序列化格式，将序列化格式转换为Django模型，并验证和操作数据。
DRF提供了很多有用的功能和工具，包括序列化器（Serializer）、视图（View）、路由（Router）和认证（Authentication）等。...DRF可以轻松地与Django ORM和其他第三方库集成，这使得构建Web API变得非常简单。在DRF中，序列化器是一个重要的概念。...它们允许我们将复杂的数据模型序列化为JSON、XML或其他格式的数据，以便在Web API中使用。序列化器还可以将请求数据反序列化为模型实例，这使得处理用户提交的数据变得更加容易。...视图是DRF中的另一个关键概念。视图定义了API的行为，即如何响应请求、如何验证输入等。...开发者可以使用内置的身份验证和权限类，也可以编写自己的身份验证和权限类以满足项目的特定需求。
JSON仅支持基本的数据类型（如字符串、数字、列表、字典等）的序列化。当我们尝试对一个包含JpegImageFile对象的数据结构进行JSON序列化时，就会抛出这个错误。...四、正确代码示例 为了解决这个问题，我们需要将不可序列化的对象转换为可序列化的格式。对于图像对象，可以将其转换为可序列化的格式，如Base64编码字符串。...) 在这个示例中，我们将图片对象转换为Base64编码字符串，然后将其添加到字典中。...这样就可以顺利地进行JSON序列化。 五、注意事项 数据类型匹配：在进行JSON序列化时，确保数据结构中的所有对象都是可序列化的基本数据类型。...编码和解码：在处理图像或其他二进制数据时，使用Base64编码进行转换，以便在序列化和反序列化时保持数据完整性。 代码风格：保持良好的代码风格，使用明确的变量名和注释，以提高代码的可读性和可维护性。
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