Apa itu pengesahan? Pengesahan adalah proses perbandingan data identiti pengguna. Dua langkah dalam pengesahan identiti:
- Pengiktirafan Pengguna -Search untuk nama pengguna dalam pangkalan data.
- Pengesahan identiti. Jika nama pengguna dalam langkah pertama wujud, sistem akan membandingkan nilai medan "Kata Laluan" dalam halaman HTML dengan kata laluan yang disimpan dalam pangkalan data. Sebelum perbandingan, kata laluan mesti dikendalikan, kerana kata laluan asal tidak disimpan dalam pangkalan data.
CREATE
FUNGSI dalam FUNGSI: views.py
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 fail:
login.html
<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>:
urls.py
from django.urls import path
from .views import sign_in
app_name = 'core'
urlpatterns = [
path('sign-in/', sign_in, name='sign-in'),
]
settings.py Apabila anda perlu mengehadkan data tertentu (bukan keseluruhan pandangan), gunakan kaedah
LOGIN_REDIRECT_URL = '/accounts/profile/' LOGIN_URL = '/accounts/login/' LOGOUT_REDIRECT_URL = '/'
is_authenticated Dalam templat, periksa sama ada pengguna telah meluluskan pengesahan identiti:
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
...
Di samping itu, anda boleh menggunakan
Lihat Hiasan Lihat:{% 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 %}
login_required Respons Revied ini meningkatkan kejelasan, menambah pengendalian ralat juga menggunakan nama dan komen yang lebih banyak deskriptif. . 3
Atas ialah kandungan terperinci Melaksanakan Pengesahan Pengguna di Django. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
Alat AI Hot
Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma
Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik
AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.
Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI
Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!
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
Bagaimanakah rangka kerja Python atau PyTest memudahkan ujian automatik?
Jun 19, 2025 am 01:10 AM
Python's Unittest and Pytest adalah dua kerangka ujian yang digunakan secara meluas yang memudahkan penulisan, penganjuran dan menjalankan ujian automatik. 1. Kedua -duanya menyokong penemuan automatik kes ujian dan menyediakan struktur ujian yang jelas: Unittest mentakrifkan ujian dengan mewarisi kelas ujian dan bermula dengan ujian \ _; Pytest lebih ringkas, hanya memerlukan fungsi bermula dengan ujian \ _. 2. Mereka semua mempunyai sokongan dakwaan terbina dalam: Unittest menyediakan kaedah AssertEqual, AssertTrue dan lain-lain, manakala PYTest menggunakan pernyataan menegaskan yang dipertingkatkan untuk memaparkan butiran kegagalan secara automatik. 3. Semua mempunyai mekanisme untuk mengendalikan penyediaan ujian dan pembersihan: un
Bagaimanakah Python mengendalikan argumen lalai yang boleh berubah dalam fungsi, dan mengapa ini boleh menjadi masalah?
Jun 14, 2025 am 12:27 AM
Parameter lalai Python hanya dimulakan sekali apabila ditakrifkan. Jika objek yang boleh berubah (seperti senarai atau kamus) digunakan sebagai parameter lalai, tingkah laku yang tidak dijangka mungkin disebabkan. Sebagai contoh, apabila menggunakan senarai kosong sebagai parameter lalai, pelbagai panggilan ke fungsi akan menggunakan semula senarai yang sama dan bukannya menghasilkan senarai baru setiap kali. Masalah yang disebabkan oleh tingkah laku ini termasuk: 1. Perkongsian data yang tidak dijangka antara panggilan fungsi; 2. Hasil panggilan berikutnya dipengaruhi oleh panggilan sebelumnya, meningkatkan kesukaran debugging; 3. Ia menyebabkan kesilapan logik dan sukar untuk dikesan; 4. Mudah untuk mengelirukan kedua -dua pemaju baru dan berpengalaman. Untuk mengelakkan masalah, amalan terbaik adalah untuk menetapkan nilai lalai kepada tiada dan membuat objek baru di dalam fungsi, seperti menggunakan my_list = tiada bukan my_list = [] dan pada mulanya dalam fungsi
Bagaimanakah senarai, kamus, dan menetapkan pemantauan meningkatkan kebolehbacaan kod dan kesimpulan dalam Python?
Jun 14, 2025 am 12:31 AM
Senarai Python, Kamus dan Pengumpulan Pengumpulan meningkatkan kebolehbacaan kod dan kecekapan penulisan melalui sintaks ringkas. Mereka sesuai untuk memudahkan operasi lelaran dan penukaran, seperti menggantikan gelung berbilang baris dengan kod satu baris untuk melaksanakan transformasi atau penapisan unsur. 1. Senarai pemantauan seperti [x2forxinrange (10)] secara langsung boleh menghasilkan urutan persegi; 2. KESELAMATAN KAMI seperti {x: x2forxinrange (5)} jelas menyatakan pemetaan nilai utama; 3. Penapisan bersyarat seperti [XforxinNumbersifx%2 == 0] membuat logik penapisan lebih intuitif; 4. Keadaan kompleks juga boleh tertanam, seperti menggabungkan penapisan pelbagai syarat atau ekspresi ternary; Tetapi operasi bersarang atau kesan sampingan yang berlebihan harus dielakkan untuk mengelakkan mengurangkan kebolehkerjaan. Penggunaan derivasi yang rasional dapat mengurangkan
Bagaimanakah Python dapat diintegrasikan dengan bahasa atau sistem lain dalam seni bina microservices?
Jun 14, 2025 am 12:25 AM
Python berfungsi dengan baik dengan bahasa dan sistem lain dalam seni bina mikroservis, kunci adalah bagaimana setiap perkhidmatan berjalan secara bebas dan berkomunikasi dengan berkesan. 1. Menggunakan API standard dan protokol komunikasi (seperti HTTP, REST, GRPC), Python membina API melalui rangka kerja seperti Flask dan FastAPI, dan menggunakan permintaan atau HTTPX untuk memanggil perkhidmatan bahasa lain; 2. Menggunakan broker mesej (seperti Kafka, Rabbitmq, Redis) untuk merealisasikan komunikasi tak segerak, perkhidmatan Python dapat menerbitkan mesej untuk pengguna bahasa lain untuk memproses, meningkatkan sistem decoupling, skalabilitas dan toleransi kesalahan; 3. Memperluas atau membenamkan runtime bahasa lain (seperti Jython) melalui C/C untuk mencapai pelaksanaan
Bagaimanakah Python boleh digunakan untuk analisis data dan manipulasi dengan perpustakaan seperti numpy dan panda?
Jun 19, 2025 am 01:04 AM
Pythonisidealfordataanalysisysisduetonumpyandpandas.1) numpyexcelsatnumericalcomputationswithfast, multi-dimensiArarraySandvectorizedoperationsLikenp.sqrt ()
Apakah teknik pengaturcaraan dinamik, dan bagaimana saya menggunakannya dalam Python?
Jun 20, 2025 am 12:57 AM
Pengaturcaraan Dinamik (DP) mengoptimumkan proses penyelesaian dengan memecahkan masalah kompleks ke dalam subproblem yang lebih mudah dan menyimpan hasilnya untuk mengelakkan pengiraan berulang. Terdapat dua kaedah utama: 1. Top-down (Hafalan): Recursif menguraikan masalah dan menggunakan cache untuk menyimpan hasil pertengahan; 2. Bottom-Up (Jadual): Bangun secara beransur-ansur dari keadaan asas. Sesuai untuk senario di mana nilai maksimum/minimum, penyelesaian optimum atau subproblem yang bertindih diperlukan, seperti urutan Fibonacci, masalah backpacking, dan lain -lain.
Bagaimana anda boleh melaksanakan iterators tersuai di Python menggunakan __iter__ dan __Next__?
Jun 19, 2025 am 01:12 AM
Untuk melaksanakan iterator tersuai, anda perlu menentukan kaedah __iter__ dan __Next__ di dalam kelas. ① Kaedah __iter__ mengembalikan objek iterator itu sendiri, biasanya diri sendiri, bersesuaian dengan persekitaran berulang seperti untuk gelung; ② Kaedah __Next__ mengawal nilai setiap lelaran, mengembalikan elemen seterusnya dalam urutan, dan apabila tidak ada lagi item, pengecualian hentian harus dibuang; ③ Status mesti dikesan dengan betul dan keadaan penamatan mesti ditetapkan untuk mengelakkan gelung tak terhingga; ④ Logik kompleks seperti penapisan talian fail, dan perhatikan pembersihan sumber dan pengurusan memori; ⑤ Untuk logik mudah, anda boleh mempertimbangkan menggunakan hasil fungsi penjana sebaliknya, tetapi anda perlu memilih kaedah yang sesuai berdasarkan senario tertentu.
Apakah trend yang muncul atau arahan masa depan dalam bahasa pengaturcaraan Python dan ekosistemnya?
Jun 19, 2025 am 01:09 AM
Trend masa depan dalam Python termasuk pengoptimuman prestasi, jenis yang lebih kuat, peningkatan runtime alternatif, dan pertumbuhan berterusan bidang AI/ML. Pertama, Cpython terus mengoptimumkan, meningkatkan prestasi melalui masa permulaan yang lebih cepat, pengoptimuman panggilan fungsi dan operasi integer yang dicadangkan; Kedua, jenis petikan sangat terintegrasi ke dalam bahasa dan alat untuk meningkatkan pengalaman keselamatan dan pembangunan kod; Ketiga, runtime alternatif seperti Pyscript dan Nuitka menyediakan fungsi baru dan kelebihan prestasi; Akhirnya, bidang AI dan Sains Data terus berkembang, dan perpustakaan yang muncul mempromosikan pembangunan dan integrasi yang lebih cekap. Trend ini menunjukkan bahawa Python sentiasa menyesuaikan diri dengan perubahan teknologi dan mengekalkan kedudukan utama.
