如何安装rest_framework_simplejwt

时间: 2023-03-29 20:02:50 浏览: 43
您可以通过以下步骤安装rest_framework_simplejwt: 1. 打开终端或命令行窗口 2. 进入您的项目目录 3. 运行以下命令:pip install djangorestframework-simplejwt 4. 在您的Django项目的settings.py文件中添加以下代码: INSTALLED_APPS = [ ... 'rest_framework', 'rest_framework_simplejwt', ... ] REST_FRAMEWORK = { 'DEFAULT_AUTHENTICATION_CLASSES': ( 'rest_framework_simplejwt.authentication.JWTAuthentication', ), } 5. 在您的urls.py文件中添加以下代码: from rest_framework_simplejwt.views import ( TokenObtainPairView, TokenRefreshView, ) urlpatterns = [ ... path('api/token/', TokenObtainPairView.as_view(), name='token_obtain_pair'), path('api/token/refresh/', TokenRefreshView.as_view(), name='token_refresh'), ... ] 这样就可以使用rest_framework_simplejwt了。

相关推荐

DRF(Django Rest Framework)是一个基于Django的强大而灵活的Web API框架。JWT(JSON Web Token)是一种用于身份验证和授权的开放标准。关于手写JWT,你可以按照以下步骤进行操作: 1. 首先,安装djangorestframework_simplejwt库,它提供了DRF的JWT认证支持。 2. 在Django的设置文件中配置JWT相关的参数,如密钥、过期时间等。 3. 创建一个自定义的Token生成函数或视图。你可以使用rest_framework_simplejwt.tokens.AccessToken类来生成JWT Token。在自定义的Token生成函数或视图中,你需要使用用户的身份信息(如用户名、ID等)来生成Token。 4. 在DRF的视图中使用JWT认证类,以确保只有带有有效Token的请求才能访问相关资源。你可以在视图类或全局设置中设置JWT认证类。 5. 在前端页面中,通过发送包含用户名和密码等凭据的请求来获取JWT Token。你可以使用JavaScript的fetch或jQuery的$.ajax方法发送POST请求,并将返回的Token保存在前端的本地存储或Cookie中。 6. 在后续的请求中,将JWT Token包含在请求的头部或参数中进行身份验证。你可以在请求头部中添加Authorization: Bearer <Token>,或在请求参数中添加?token=<Token>。 通过以上步骤,你就可以手写JWT认证功能并在DRF中使用了。记得在每个请求中进行Token的验证和刷新,并处理Token的过期和失效问题,以提高系统的安全性和用户体验。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [【DjangoDRF+缓存+JWT+RabbitMQ 七万字总结】](https://blog.csdn.net/tc9527_/article/details/127235921)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]

最新推荐

基于python的宠物商店。python+django+vue搭建的宠物商店-毕业设计-课程设计.zip

基于python的宠物商店。python+django+vue搭建的宠物商店-毕业设计-课程设计

基于Matlab的图像去雾(多方法对比,PSNR,信息熵,GUI界面).zip

基于Matlab的图像去雾(多方法对比,PSNR,信息熵,GUI界面).zip

GMW 3600 通用供应商分析 开发 验证过程任务和可交付成果.pdf

GMW 3600 通用供应商分析 开发 验证过程任务和可交付成果.pdf

python租房网站,python+django+vue开发的租房管理系统,房屋出租管理系统-毕业设计-课程设计.zip

python租房网站,python+django+vue开发的租房管理系统,房屋出租管理系统-毕业设计-课程设计.zip

MySQL面试题汇总.zip

mysql

代码随想录最新第三版-最强八股文

这份PDF就是最强⼋股⽂! 1. C++ C++基础、C++ STL、C++泛型编程、C++11新特性、《Effective STL》 2. Java Java基础、Java内存模型、Java面向对象、Java集合体系、接口、Lambda表达式、类加载机制、内部类、代理类、Java并发、JVM、Java后端编译、Spring 3. Go defer底层原理、goroutine、select实现机制 4. 算法学习 数组、链表、回溯算法、贪心算法、动态规划、二叉树、排序算法、数据结构 5. 计算机基础 操作系统、数据库、计算机网络、设计模式、Linux、计算机系统 6. 前端学习 浏览器、JavaScript、CSS、HTML、React、VUE 7. 面经分享 字节、美团Java面、百度、京东、暑期实习...... 8. 编程常识 9. 问答精华 10.总结与经验分享 ......

无监督人脸特征传输与检索

1检索样式:无监督人脸特征传输与检索闽金虫1号mchong6@illinois.edu朱文生wschu@google.comAbhishek Kumar2abhishk@google.com大卫·福赛斯1daf@illinois.edu1伊利诺伊大学香槟分校2谷歌研究源源源参考输出参考输出参考输出查询检索到的图像(a) 眼睛/鼻子/嘴(b)毛发转移(c)姿势转移(d)面部特征检索图1:我们提出了一种无监督的方法来将局部面部外观从真实参考图像转移到真实源图像,例如,(a)眼睛、鼻子和嘴。与最先进的[10]相比,我们的方法能够实现照片般逼真的传输。(b) 头发和(c)姿势,并且可以根据不同的面部特征自然地扩展用于(d)语义检索摘要我们提出检索风格(RIS),一个无监督的框架,面部特征转移和检索的真实图像。最近的工作显示了通过利用StyleGAN潜在空间的解纠缠特性来转移局部面部特征的能力。RIS在以下方面改进了现有技术:1)引入

HALCON打散连通域

### 回答1: 要打散连通域,可以使用 HALCON 中的 `connection` 和 `disassemble_region` 函数。首先,使用 `connection` 函数将图像中的连通域连接起来,然后使用 `disassemble_region` 函数将连接后的连通域分离成单独的区域。下面是一个示例代码: ``` read_image(Image, 'example.png') Threshold := 128 Binary := (Image > Threshold) ConnectedRegions := connection(Binary) NumRegions :=

数据结构1800试题.pdf

你还在苦苦寻找数据结构的题目吗?这里刚刚上传了一份数据结构共1800道试题,轻松解决期末挂科的难题。不信?你下载看看,这里是纯题目,你下载了再来私信我答案。按数据结构教材分章节,每一章节都有选择题、或有判断题、填空题、算法设计题及应用题,题型丰富多样,共五种类型题目。本学期已过去一半,相信你数据结构叶已经学得差不多了,是时候拿题来练练手了,如果你考研,更需要这份1800道题来巩固自己的基础及攻克重点难点。现在下载,不早不晚,越往后拖,越到后面,你身边的人就越卷,甚至卷得达到你无法想象的程度。我也是曾经遇到过这样的人,学习,练题,就要趁现在,不然到时你都不知道要刷数据结构题好还是高数、工数、大英,或是算法题?学完理论要及时巩固知识内容才是王道!记住!!!下载了来要答案(v:zywcv1220)。

无监督身份再识别中的判别表示学习算法及领域适应技术的研究与应用

8526基于判别表示学习的无监督身份再识别Takashi Isobe1,2,Dong Li1,Lu Tian1,Weihua Chen3,Yi Shan1,ShengjinWang2*1 Xilinx Inc.,中国北京2清华大学3阿里巴巴集团{dongl,lutian,yishan}@xilinx.comjbj18@mails.tsinghua.edu.cnwgsg@tsinghua.edu.cnkugang. alibaba-inc.com摘要在这项工作中,我们解决的问题,无监督域适应的人重新ID注释可用于源域,但不为目标。以前的方法通常遵循两阶段优化管道,其中网络首先在源上进行预训练,然后使用通过特征聚类创建的伪标签在目标上进行微调。这种方法存在两个主要局限性。(1)标签噪声可能阻碍用于识别目标类别的区分特征的学习。(2)领域差距可能会阻碍知识从源到目标的转移。我们提出了三种技术方案来缓解(一)(b)第(1)款(c)第(1)款这些问题首先,我们提出了一个集群明智的对比学习算法(CCL)的特征学习和集群精炼的迭代优�