authorization 的安装和配置教程
2025-05-20 12:59:11作者:柯茵沙
1. 项目基础介绍和主要编程语言
authorization 是一个为 GraphQL.NET 提供授权工具集的开源项目。它允许开发者在 GraphQL.NET 应用中实现对图类型(GraphType)的访问控制。该项目主要是用 C# 编写的,它是 .NET 平台上的一种流行的编程语言,以它的强类型、面向对象和安全性等特点而著称。
2. 项目使用的关键技术和框架
本项目依赖于以下几个关键技术框架:
- GraphQL.NET:一个用于构建 GraphQL 服务的 .NET 库。
- ASP.NET Core:一个开源的、跨平台的框架,用于构建现代的、云基础的、互联网连接的应用程序。
- 依赖注入(DI):.NET Core 的一个功能,允许将依赖关系注入到类中,从而实现控制反转(IoC)。
- 授权策略:用于定义授权规则,控制用户对资源的访问。
3. 项目安装和配置的准备工作及详细安装步骤
准备工作
在开始安装之前,请确保您已经满足了以下条件:
- 安装了 .NET Core SDK。
- 安装了 Git。
- 熟悉基本的命令行操作。
安装步骤
以下是在您的本地环境中安装 authorization 的步骤:
-
克隆项目
打开命令行,使用以下命令克隆项目仓库:
git clone https://github.com/graphql-dotnet/authorization.git -
安装依赖项
进入项目目录:
cd authorization使用
dotnet命令安装项目所需的依赖项:dotnet restore -
构建项目
构建项目以编译所有的源代码文件:
dotnet build -
添加授权到您的 GraphQL 项目
在您的 GraphQL 项目中,您需要在依赖注入容器中注册授权类。在调用
AddGraphQL方法时,添加AddAuthorization:services.AddGraphQL(serverBuilder => serverBuilder .AddAuthorization() // ... 其他配置项 ); -
配置授权策略
定义授权策略并应用于 GraphType 或 Field。例如:
public class MyType : ObjectGraphType { public MyType() { this.AuthorizeWithPolicy("AdminPolicy"); Field<StringGraphType>("name") .AuthorizeWithPolicy("SomePolicy"); } } -
使用授权属性
如果您使用的是 Schema + Handler 语法,可以使用
AuthorizeAttribute属性:[Authorize("MyPolicy")] public class MutationType { [Authorize("AnotherPolicy")] public async Task<string> CreateSomething(MyInput input) { return await SomeMethodAsync(input); } [Authorize("SuperPolicy")] public string SomeProperty => Guid.NewGuid().ToString(); } -
运行项目
使用以下命令运行您的 GraphQL 服务:
dotnet run
按照以上步骤操作,您就可以成功安装并配置 authorization 项目,开始在您的 GraphQL.NET 应用中实现授权功能了。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
413
3.18 K
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
Ascend Extension for PyTorch
Python
228
258
暂无简介
Dart
679
160
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
689
325
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
660
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
492