Days
- 00. 简介
- 01. 初识 Python
- 02. 语言元素
- 03. 分支结构
- 04. 循环结构
- 05. 构造程序逻辑
- 06. 函数和模块的使用
- 07. 字符串和常用数据结构
- 08. 面向对象编程基础
- 09. 面向对象进阶
- 10. 图形用户界面和游戏开发
- 11. 文件和异常
- 12. 字符串和正则表达式
- 13. 进程和线程
- 14. 网络编程入门和网络应用开发
- 15. 图像和办公文档处理
- 16 20. Python 语言进阶
- 21 30. Web 前端概述
- 31 35. 玩转 Linux 操作系统
- 36. 关系型数据库和 MySQL 概述
- 37. SQL 详解之 DDL
- 38. SQL 详解之 DML
- 39. SQL 详解之 DQL
- 40. SQL 详解之 DCL
- 41. MySQL 新特性
- 42. 视图、函数和过程
- 43. 索引
- 44. Python接入MySQL数据库
- 45. 大数据平台和HiveSQL
- 46. Django快速上手
- 47. 深入模型
- 48. 静态资源和 Ajax 请求
- 49. Cookie 和 Session
- 50. 制作报表
- 51. 日志和调试工具栏
- 52. 中间件的应用
- 53. 前后端分离开发入门
- 54. RESTful 架构和 DRF 入门
- 55. RESTful 架构和 DRF 进阶
- 56. 使用缓存
- 57. 接入三方平台
- 58. 异步任务和定时任务
- 59. 单元测试
- 60. 项目上线
- 61. 网络数据采集概述
- 62. 用 Python 获取网络资源 1
- 62. 用 Python 解析 HTML 页面 2
- 63. Python 中的并发编程 1
- 63. Python 中的并发编程 2
- 63. Python 中的并发编程 3
- 63. 并发编程在爬虫中的应用
- 64. 使用 Selenium 抓取网页动态内容
- 65. 爬虫框架 Scrapy 简介
- 66. 数据分析概述
- 67. 环境准备
- 68. NumPy 的应用 1
- 69. NumPy 的应用 2
- 70. NumPy 的应用 3
- 71. NumPy 的应用 4
- 72. 深入浅出 pandas 1
- 73. 深入浅出 pandas 2
- 74. 深入浅出 pandas 3
- 75. 深入浅出 pandas 4
- 76. 深入浅出 pandas 5
- 77. 深入浅出 pandas 6
- 78. 数据可视化 1
- 79. 数据可视化 2
- 80. 数据可视化 3
- 81. 人工智能和机器学习概述
- 82. k 最近邻分类
- 83. 决策树
- 83. 推荐系统实战 1
- 84. 贝叶斯分类
- 85. 支持向量机
- 86. K 均值聚类
- 87. 回归分析
- 88. 深度学习入门
- 89. PyTorch 概述
- 90. PyTorch 实战
- 91. 团队项目开发的问题和解决方案
- 92. Docker 容器技术详解
- 93. MySQL 性能优化
- 94. 网络 API 接口设计
- 95. 使用 Django 开发商业项目
- 96. 软件测试和自动化测试
- 97. 电商网站技术要点剖析
- 98. 项目部署上线和性能调优
- 99. 面试中的公共问题
- 100. Python 面试题实录
公开课
番外篇
54. RESTful 架构和 DRF 入门
把软件(Software)、平台(Platform)、基础设施(Infrastructure)做成服务(Service)是很多IT企业都一直在做的事情,这就是大家经常听到的SasS(软件即服务)、PasS(平台即服务)和IasS(基础设置即服务)。实现面向服务的架构(SOA)有诸多的方式,包括RPC(远程过程调用)、Web Service、REST等,在技术层面上,SOA是一种抽象的、松散耦合的粗粒度软件架构;在业务层面上,SOA的核心概念是“重用”和“互操作”,它将系统资源整合成可操作的、标准的服务,使得这些资源能够被重新组合和应用。在实现SOA的诸多方案中,REST被认为是最适合互联网应用的架构,符合REST规范的架构也经常被称作RESTful架构。
REST概述
REST这个词,是Roy Thomas Fielding在他2000年的博士论文中提出的,Roy是HTTP协议(1.0和1.1版)的主要设计者、Apache服务器软件主要作者、Apache基金会第一任主席。在他的博士论文中,Roy把他对互联网软件的架构原则定名为REST,即REpresentational State Transfer的缩写,中文通常翻译为“表现层状态转移”或“表述状态转移”。
这里的“表现层”其实指的是“资源”的“表现层”。所谓资源,就是网络上的一个实体,或者说是网络上的一个具体信息。它可以是一段文本、一张图片、一首歌曲或一种服务。我们可以用一个URI(统一资源定位符)指向资源,要获取到这个资源,访问它的URI即可,URI就是资源在互联网上的唯一标识。资源可以有多种外在表现形式。我们把资源具体呈现出来的形式,叫做它的“表现层”。比如,文本可以用text/plain
格式表现,也可以用text/html
格式、text/xml
格式、application/json
格式表现,甚至可以采用二进制格式;图片可以用image/jpeg
格式表现,也可以用image/png
格式表现。URI只代表资源的实体,不代表它的表现形式。严格地说,有些网址最后的.html
后缀名是不必要的,因为这个后缀名表示格式,属于“表现层”范畴,而URI应该只代表“资源”的位置,它的具体表现形式,应该在HTTP请求的头信息中用Accept
和Content-Type
字段指定,这两个字段才是对“表现层”的描述。
访问一个网站,就代表了客户端和服务器的一个互动过程。在这个过程中,势必涉及到数据和状态的变化。Web应用通常使用HTTP作为其通信协议,客户端想要操作服务器,必须通过HTTP请求,让服务器端发生“状态转移”,而这种转移是建立在表现层之上的,所以就是“表现层状态转移”。客户端通过HTTP的动词GET、POST、PUT(或PATCH)、DELETE,分别对应对资源的四种基本操作,其中GET用来获取资源,POST用来新建资源(也可以用于更新资源),PUT(或PATCH)用来更新资源,DELETE用来删除资源。
简单的说RESTful架构就是:“每一个URI代表一种资源,客户端通过四个HTTP动词,对服务器端资源进行操作,实现资源的表现层状态转移”。
我们在设计Web应用时,如果需要向客户端提供资源,就可以使用REST风格的URI,这是实现RESTful架构的第一步。当然,真正的RESTful架构并不只是URI符合REST风格,更为重要的是“无状态”和“幂等性”两个词,我们在后面的课程中会为大家阐述这两点。下面的例子给出了一些符合REST风格的URI,供大家在设计URI时参考。
请求方法(HTTP动词) | URI | 解释 |
---|---|---|
GET | /students/ | 获取所有学生 |
POST | /students/ | 新建一个学生 |
GET | /students/ID/ | 获取指定ID的学生信息 |
PUT | /students/ID/ | 更新指定ID的学生信息(提供该学生的全部信息) |
PATCH | /students/ID/ | 更新指定ID的学生信息(提供该学生的部分信息) |
DELETE | /students/ID/ | 删除指定ID的学生信息 |
GET | /students/ID/friends/ | 列出指定ID的学生的所有朋友 |
DELETE | /students/ID/friends/ID/ | 删除指定ID的学生的指定ID的朋友 |
DRF使用入门
在Django项目中,如果要实现REST架构,即将网站的资源发布成REST风格的API接口,可以使用著名的三方库djangorestframework
,我们通常将其简称为DRF。
安装和配置DRF
安装DRF。
pip install djangorestframework
配置DRF。
INSTALLED_APPS = [
'rest_framework',
]
# 下面的配置根据项目需要进行设置
REST_FRAMEWORK = {
# 配置默认页面大小
# 'PAGE_SIZE': 10,
# 配置默认的分页类
# 'DEFAULT_PAGINATION_CLASS': '...',
# 配置异常处理器
# 'EXCEPTION_HANDLER': '...',
# 配置默认解析器
# 'DEFAULT_PARSER_CLASSES': (
# 'rest_framework.parsers.JSONParser',
# 'rest_framework.parsers.FormParser',
# 'rest_framework.parsers.MultiPartParser',
# ),
# 配置默认限流类
# 'DEFAULT_THROTTLE_CLASSES': (
# '...'
# ),
# 配置默认授权类
# 'DEFAULT_PERMISSION_CLASSES': (
# '...',
# ),
# 配置默认认证类
# 'DEFAULT_AUTHENTICATION_CLASSES': (
# '...',
# ),
}
编写序列化器
前后端分离的开发需要后端为前端、移动端提供API数据接口,而API接口通常情况下都是返回JSON格式的数据,这就需要对模型对象进行序列化处理。DRF中封装了Serializer
类和ModelSerializer
类用于实现序列化操作,通过继承Serializer
类或ModelSerializer
类,我们可以自定义序列化器,用于将对象处理成字典,代码如下所示。
from rest_framework import serializers
class SubjectSerializer(serializers.ModelSerializer):
class Meta:
model = Subject
fields = '__all__'
上面的代码直接继承了ModelSerializer
,通过Meta
类的model
属性指定要序列化的模型以及fields
属性指定需要序列化的模型字段,稍后我们就可以在视图函数中使用该类来实现对Subject
模型的序列化。
编写视图函数
DRF框架支持两种实现数据接口的方式,一种是FBV(基于函数的视图),另一种是CBV(基于类的视图)。我们先看看FBV的方式如何实现数据接口,代码如下所示。
from rest_framework.decorators import api_view
from rest_framework.response import Response
@api_view(('GET', ))
def show_subjects(request: HttpRequest) -> HttpResponse:
subjects = Subject.objects.all().order_by('no')
# 创建序列化器对象并指定要序列化的模型
serializer = SubjectSerializer(subjects, many=True)
# 通过序列化器的data属性获得模型对应的字典并通过创建Response对象返回JSON格式的数据
return Response(serializer.data)
对比上一个章节的使用bpmapper
实现模型序列化的代码,使用DRF的代码更加简单明了,而且DRF本身自带了一套页面,可以方便我们查看我们使用DRF定制的数据接口,如下图所示。
直接使用上一节写好的页面,就可以通过Vue.js把上面接口提供的学科数据渲染并展示出来,此处不再进行赘述。
实现老师信息数据接口
编写序列化器。
class SubjectSimpleSerializer(serializers.ModelSerializer):
class Meta:
model = Subject
fields = ('no', 'name')
class TeacherSerializer(serializers.ModelSerializer):
class Meta:
model = Teacher
exclude = ('subject', )
编写视图函数。
@api_view(('GET', ))
def show_teachers(request: HttpRequest) -> HttpResponse:
try:
sno = int(request.GET.get('sno'))
subject = Subject.objects.only('name').get(no=sno)
teachers = Teacher.objects.filter(subject=subject).defer('subject').order_by('no')
subject_seri = SubjectSimpleSerializer(subject)
teacher_seri = TeacherSerializer(teachers, many=True)
return Response({'subject': subject_seri.data, 'teachers': teacher_seri.data})
except (TypeError, ValueError, Subject.DoesNotExist):
return Response(status=404)
配置URL映射。
urlpatterns = [
path('api/teachers/', show_teachers),
]
通过Vue.js渲染页面。
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>老师信息</title>
<style>
/* 此处省略掉层叠样式表 */
</style>
</head>
<body>
<div id="container">
<h1>{{ subject.name }}学科的老师信息</h1>
<hr>
<h2 v-if="loaded && teachers.length == 0">暂无该学科老师信息</h2>
<div class="teacher" v-for="teacher in teachers">
<div class="photo">
<img :src="'/static/images/' + teacher.photo" height="140" alt="">
</div>
<div class="info">
<div>
<span><strong>姓名:{{ teacher.name }}</strong></span>
<span>性别:{{ teacher.sex | maleOrFemale }}</span>
<span>出生日期:{{ teacher.birth }}</span>
</div>
<div class="intro">{{ teacher.intro }}</div>
<div class="comment">
<a href="" @click.prevent="vote(teacher, true)">好评</a>
(<strong>{{ teacher.good_count }}</strong>)
<a href="" @click.prevent="vote(teacher, false)">差评</a>
(<strong>{{ teacher.bad_count }}</strong>)
</div>
</div>
</div>
<a href="/static/html/subjects.html">返回首页</a>
</div>
<script src="https://cdn.bootcdn.net/ajax/libs/vue/2.6.11/vue.min.js"></script>
<script>
let app = new Vue({
el: '#container',
data: {
subject: {},
teachers: [],
loaded: false
},
created() {
fetch('/api/teachers/' + location.search)
.then(resp => resp.json())
.then(json => {
this.subject = json.subject
this.teachers = json.teachers
})
},
filters: {
maleOrFemale(sex) {
return sex? '男': '女'
}
},
methods: {
vote(teacher, flag) {
let url = flag? '/praise/' : '/criticize/'
url += '?tno=' + teacher.no
fetch(url).then(resp => resp.json()).then(json => {
if (json.code === 10000) {
if (flag) {
teacher.good_count = json.count
} else {
teacher.bad_count = json.count
}
}
})
}
}
})
</script>
</body>
</html>
前后端分离下的用户登录
之前我们提到过, HTTP是无状态的,一次请求结束连接断开,下次服务器再收到请求,它就不知道这个请求是哪个用户发过来的。但是对于一个Web应用而言,它是需要有状态管理的,这样才能让服务器知道HTTP请求来自哪个用户,从而判断是否允许该用户请求以及为用户提供更好的服务,这个过程就是常说的会话管理。
之前我们做会话管理(用户跟踪)的方法是:用户登录成功后,在服务器端通过一个session对象保存用户相关数据,然后把session对象的ID写入浏览器的cookie中;下一次请求时,HTTP请求头中携带cookie的数据,服务器从HTTP请求头读取cookie中的sessionid,根据这个标识符找到对应的session对象,这样就能够获取到之前保存在session中的用户数据。我们刚才说过,REST架构是最适合互联网应用的架构,它强调了HTTP的无状态性,这样才能保证应用的水平扩展能力(当并发访问量增加时,可以通过增加新的服务器节点来为系统扩容)。显然,基于session实现用户跟踪的方式需要服务器保存session对象,在做水平扩展增加新的服务器节点时,需要复制和同步session对象,这显然是非常麻烦的。解决这个问题有两种方案,一种是架设缓存服务器(如Redis),让多个服务器节点共享缓存服务并将session对象直接置于缓存服务器中;另一种方式放弃基于session的用户跟踪,使用基于token的用户跟踪。
基于token的用户跟踪是在用户登录成功后,为用户生成身份标识并保存在浏览器本地存储(localStorage、sessionStorage、cookie等)中,这样的话服务器不需要保存用户状态,从而可以很容易的做到水平扩展。基于token的用户跟踪具体流程如下:
- 用户登录时,如果登录成功就按照某种方式为用户生成一个令牌(token),该令牌中通常包含了用户标识、过期时间等信息而且需要加密并生成指纹(避免伪造或篡改令牌),服务器将令牌返回给前端;
- 前端获取到服务器返回的token,保存在浏览器本地存储中(可以保存在
localStorage
或sessionStorage
中,对于使用Vue.js的前端项目来说,还可以通过Vuex进行状态管理); - 对于使用了前端路由的项目来说,前端每次路由跳转,可以先判断
localStroage
中有无token,如果没有则跳转到登录页; - 每次请求后端数据接口,在HTTP请求头里携带token;后端接口判断请求头有无token,如果没有token以及token是无效的或过期的,服务器统一返回401;
- 如果前端收到HTTP响应状态码401,则重定向到登录页面。
通过上面的描述,相信大家已经发现了,基于token的用户跟踪最为关键是在用户登录成功时,要为用户生成一个token作为用户的身份标识。生成token的方法很多,其中一种比较成熟的解决方案是使用JSON Web Token。
JWT概述
JSON Web Token通常简称为JWT,它是一种开放标准(RFC 7519)。随着RESTful架构的流行,越来越多的项目使用JWT作为用户身份认证的方式。JWT相当于是三个JSON对象经过编码后,用.
分隔并组合到一起,这三个JSON对象分别是头部(header)、载荷(payload)和签名(signature),如下图所示。
头部
{ "alg": "HS256", "typ": "JWT" }
其中,
alg
属性表示签名的算法,默认是HMAC SHA256(简写成HS256
);typ
属性表示这个令牌的类型,JWT中都统一书写为JWT
。载荷
载荷部分用来存放实际需要传递的数据。JWT官方文档中规定了7个可选的字段:
- iss :签发人
- exp:过期时间
- sub:主题
- aud:受众
- nbf:生效时间
- iat:签发时间
jti:编号
除了官方定义的字典,我们可以根据应用的需要添加自定义的字段,如下所示。
{ "sub": "1234567890", "nickname": "jackfrued", "role": "admin" }
签名
签名部分是对前面两部分生成一个指纹,防止数据伪造和篡改。实现签名首先需要指定一个密钥。这个密钥只有服务器才知道,不能泄露给用户。然后,使用头部指定的签名算法(默认是
HS256
),按照下面的公式产生签名。HS256(base64Encode(header) + '.' + base64Encode(payload), secret)
算出签名以后,把头部、载荷、签名三个部分拼接成一个字符串,每个部分用
.
进行分隔,这样一个JWT就生成好了。
JWT的优缺点
使用JWT的优点非常明显,包括:
- 更容易实现水平扩展,因为令牌保存在浏览器中,服务器不需要做状态管理。
- 更容易防范CSRF攻击,因为在请求头中添加
localStorage
或sessionStorage
中的token必须靠JavaScript代码完成,而不是自动添加到请求头中的。 - 可以防伪造和篡改,因为JWT有签名,伪造和篡改的令牌无法通过签名验证,会被认定是无效的令牌。
当然,任何技术不可能只有优点没有缺点,JWT也有诸多缺点,大家需要在使用的时候引起注意,具体包括:
- 可能会遭受到XSS攻击(跨站脚本攻击),通过注入恶意脚本执行JavaScript代码获取到用户令牌。
- 在令牌过期之前,无法作废已经颁发的令牌,要解决这个问题,还需要额外的中间层和代码来辅助。
- JWT是用户的身份令牌,一旦泄露,任何人都可以获得该用户的所有权限。为了降低令牌被盗用后产生的风险,JWT的有效期应该设置得比较短。对于一些比较重要的权限,使用时应通过其他方式再次对用户进行认证,例如短信验证码等。
使用PyJWT
在Python代码中,可以使用三方库PyJWT
生成和验证JWT,下面是安装PyJWT
的命令。
pip install pyjwt
生成令牌。
payload = {
'exp': datetime.datetime.utcnow() + datetime.timedelta(days=1),
'userid': 10001
}
token = jwt.encode(payload, settings.SECRET_KEY).decode()
验证令牌。
try:
token = 'eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJhbGciOiJIUzI1NiJ9.eyJleHAiOjE1OTQ4NzIzOTEsInVzZXJpZCI6MTAwMDF9.FM-bNxemWLqQQBIsRVvc4gq71y42I9m2zt5nlFxNHUo'
payload = jwt.decode(token, settings.SECRET_KEY)
except InvalidTokenError:
raise AuthenticationFailed('无效的令牌或令牌已经过期')
如果不清楚JWT具体的使用方式,可以先看看第55天的内容,里面提供了完整的投票项目代码的地址。
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