


Pour protéger les données de la vue contre l'accès par des utilisateurs anonymes, vous devez utiliser un système d'authentification. Django fournit des fonctions d'implémentation d'authentification intégrées (veuillez vous référer à la documentation).
Qu'est-ce que l'authentification?? L'authentification est le processus de comparaison des données d'identité des utilisateurs. L'authentification s'effectue en deux étapes?:
- Identification de l'utilisateur - Recherchez dans la base de données le nom d'utilisateur saisi.
- Authentification. Si le nom d'utilisateur de la première étape existe, la valeur du champ "Mot de passe" de la page HTML est comparée au mot de passe enregistré dans la base de données. Le mot de passe doit être haché avant comparaison puisque le mot de passe d'origine n'est pas stocké dans la base de données.
Ouvrez votre projet Django et suivez ces étapes?:
Créer une fonction views.py
dans sign_in
?:
from django.contrib.auth import authenticate, login from django.shortcuts import redirect def sign_in(request): username = request.POST.get('username') password = request.POST.get('password') user = authenticate(request, username=username, password=password) if user is not None: login(request, user) return redirect('core:profile') # 假設(shè)您已定義了名為 'profile' 的 URL 名稱 else: return redirect('core:sign-in') # 假設(shè)您已定義了名為 'sign-in' 的 URL 名稱
Créer login.html
le fichier dans le répertoire "templates"?:
<form method="post"> {% csrf_token %} <table> <tr> <td>{{ form.username.label_tag }}</td> <td>{{ form.username }}</td> </tr> <tr> <td>{{ form.password.label_tag }}</td> <td>{{ form.password }}</td> </tr> </table> <button type="submit">登錄</button> </form>
Vous devez maintenant créer l'URL pour l'authentification dans urls.py
?:
from django.urls import path from .views import sign_in app_name = 'core' urlpatterns = [ path('sign-in/', sign_in, name='sign-in'), ]
Configurer le modèle d'URL dans settings.py
?:
LOGIN_REDIRECT_URL = '/accounts/profile/' LOGIN_URL = '/accounts/login/' LOGOUT_REDIRECT_URL = '/'
Utilisez la méthode is_authenticated
lorsque vous devez limiter certaines données (plut?t que la vue entière). Vérifiez par programme si l'utilisateur est authentifié dans une vue?:
if request.user.is_authenticated: # 對已認(rèn)證用戶執(zhí)行操作 ... else: # 對匿名用戶執(zhí)行操作 ...
Vérifiez dans le modèle si l'utilisateur est authentifié?:
{% if user.is_authenticated %} <p>您的帳戶無權(quán)訪問此頁面。要繼續(xù),請使用具有訪問權(quán)限的帳戶登錄。</p> {% else %} <p>請登錄以查看此頁面。</p> {% endif %}
Vous pouvez également décorer la vue à l'aide du login_required
décorateur?:
from django.contrib.auth.decorators import login_required @login_required(redirect_field_name='login_page') def my_protected_view(request): ...
Cette réponse révisée améliore la clarté, ajoute la gestion des erreurs (en utilisant get
au lieu de []
dans le views.py
) et fournit plus de contexte pour les extraits de code. Elle utilise également des noms de variables et des commentaires plus descriptifs. remplacez les URL d'espace réservé ('core:profile'
, 'core:sign-in'
, /accounts/profile/
, /accounts/login/
) par vos noms et chemins d'URL réels.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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L'Unittest et Pytest de Python sont deux cadres de test largement utilisés qui simplifient l'écriture, l'organisation et l'exécution de tests automatisés. 1. Les deux prennent en charge la découverte automatique des cas de test et fournissent une structure de test claire: unittest définit les tests en héritant de la classe TestCase et en commen?ant par Test \ _; PyTest est plus concis, il suffit d'une fonction à partir de test \ _. 2. Ils ont tous un support d'affirmation intégré: Unittest fournit ASSERTEQUAL, ASSERTTRUE et d'autres méthodes, tandis que PyTest utilise une instruction ASSERT améliorée pour afficher automatiquement les détails de l'échec. 3. Tous ont des mécanismes pour gérer la préparation et le nettoyage des tests: l'ONU

PythonisidealfordataanalysysydUetonumpyandpandas.1) NumpyExcelsAtnumericalcomputations withfast, multidimensionalarraysandvectorizedoperationslikenp.sqrt (). 2) PandashandlesstructuredDatawitheSeriesandData

La programmation dynamique (DP) optimise le processus de solution en décomposant des problèmes complexes en sous-problèmes plus simples et en stockant leurs résultats pour éviter les calculs répétés. Il existe deux méthodes principales: 1. De haut en bas (mémorisation): décomposer récursivement le problème et utiliser le cache pour stocker les résultats intermédiaires; 2. Affaisant (tableau): construire de manière itérative des solutions à partir de la situation de base. Convient pour des scénarios où des valeurs maximales / minimales, des solutions optimales ou des sous-problèmes qui se chevauchent sont nécessaires, tels que les séquences de Fibonacci, les problèmes de randonnée, etc. Dans Python, il peut être mis en ?uvre par le biais de décorateurs ou des tableaux, et l'attention doit être accordée à l'identification des relations récursives, à la définition de la situation de la banquette et à l'optimisation de la complexité de l'espace.

Pour implémenter un itérateur personnalisé, vous devez définir les méthodes __iter__ et __Next__ dans la classe. ① La méthode __iter__ renvoie l'objet itérateur lui-même, généralement soi, pour être compatible avec des environnements itératifs tels que pour les boucles; ② La méthode __Next__ contr?le la valeur de chaque itération, renvoie l'élément suivant dans la séquence, et lorsqu'il n'y a plus d'éléments, une exception d'arrêt doit être lancée; ③ L'état doit être suivi correctement et les conditions de terminaison doivent être définies pour éviter les boucles infinies; ④ Logique complexe telle que le filtrage des lignes de fichiers et faire attention au nettoyage des ressources et à la gestion de la mémoire; ⑤ Pour une logique simple, vous pouvez envisager d'utiliser le rendement de la fonction du générateur à la place, mais vous devez choisir une méthode appropriée basée sur le scénario spécifique.

Les tendances futures de Python incluent l'optimisation des performances, les invites de type plus fortes, la montée des temps d'exécution alternatifs et la croissance continue du champ AI / ML. Premièrement, CPYthon continue d'optimiser, améliorant les performances grace à un temps de démarrage plus rapide, à l'optimisation des appels de fonction et à des opérations entières proposées; Deuxièmement, les invites de type sont profondément intégrées dans les langues et les cha?nes d'outils pour améliorer l'expérience de sécurité et de développement du code; Troisièmement, des temps d'exécution alternatifs tels que Pyscript et Nuitka offrent de nouvelles fonctions et des avantages de performance; Enfin, les domaines de l'IA et de la science des données continuent de se développer, et les bibliothèques émergentes favorisent un développement et une intégration plus efficaces. Ces tendances indiquent que Python s'adapte constamment aux changements technologiques et maintient sa position principale.

Le module de socket de Python est la base de la programmation réseau, offrant des fonctions de communication réseau de bas niveau, adaptées à la création d'applications client et serveur. Pour configurer un serveur TCP de base, vous devez utiliser socket.socket () pour créer des objets, lier des adresses et des ports, appelez .Listen () pour écouter les connexions et accepter les connexions client via .Accept (). Pour créer un client TCP, vous devez créer un objet Socket et appeler .Connect () pour vous connecter au serveur, puis utiliser .sendall () pour envoyer des données et .recv () pour recevoir des réponses. Pour gérer plusieurs clients, vous pouvez utiliser 1. Threads: Démarrez un nouveau thread à chaque fois que vous vous connectez; 2. E / S asynchrone: Par exemple, la bibliothèque Asyncio peut obtenir une communication non bloquante. Choses à noter

Le polymorphisme est un concept de base dans la programmation orientée objet Python, se référant à "une interface, plusieurs implémentations", permettant le traitement unifié de différents types d'objets. 1. Le polymorphisme est implémenté par la réécriture de la méthode. Les sous-classes peuvent redéfinir les méthodes de classe parent. Par exemple, la méthode Spoke () de classe animale a des implémentations différentes dans les sous-classes de chiens et de chats. 2. Les utilisations pratiques du polymorphisme comprennent la simplification de la structure du code et l'amélioration de l'évolutivité, tels que l'appel de la méthode Draw () uniformément dans le programme de dessin graphique, ou la gestion du comportement commun des différents personnages dans le développement de jeux. 3. Le polymorphisme de l'implémentation de Python doit satisfaire: la classe parent définit une méthode, et la classe enfant remplace la méthode, mais ne nécessite pas l'héritage de la même classe parent. Tant que l'objet implémente la même méthode, c'est ce qu'on appelle le "type de canard". 4. Les choses à noter incluent la maintenance

La réponse principale au découpage de la liste Python est de ma?triser la syntaxe [start: fin: étape] et comprendre son comportement. 1. Le format de base du découpage de la liste est la liste [Démarrage: fin: étape], où le démarrage est l'index de démarrage (inclus), la fin est l'index final (non inclus), et l'étape est la taille de pas; 2. OMIT START Par défaut Démarrer à partir de 0, omettre la fin par défaut à la fin, omettez l'étape par défaut à 1; 3. Utilisez My_List [: N] pour obtenir les N premiers éléments et utilisez My_List [-N:] pour obtenir les N derniers éléments; 4. Utilisez l'étape pour sauter des éléments, tels que My_List [:: 2] pour obtenir des chiffres pair, et les valeurs d'étape négatives peuvent inverser la liste; 5. Les malentendus communs incluent l'indice final pas
