Flask-Sentinel 开源项目最佳实践教程
2025-05-04 10:39:12作者:霍妲思
1. 项目介绍
Flask-Sentinel 是一个基于 Flask 的轻量级权限管理系统,它为 Flask 应用程序提供了简单的角色和权限管理功能。这个项目的目标是让开发者能够轻松地在 Flask 应用中实现用户认证和权限控制,提高应用的安全性。
2. 项目快速启动
要快速启动 Flask-Sentinel,请按照以下步骤操作:
-
克隆项目:
git clone https://github.com/pyeve/flask-sentinel.git cd flask-sentinel -
安装依赖:
pip install -r requirements.txt -
配置环境变量,设置数据库连接:
# config.py SQLALCHEMY_DATABASE_URI = 'sqlite:///your-database.db' -
运行应用:
python app.py -
访问
http://127.0.0.1:5000查看效果。
3. 应用案例和最佳实践
3.1 用户认证
在 Flask 应用中,使用 Flask-Sentinel 实现用户认证通常包括以下步骤:
- 创建用户模型并集成到数据库中。
- 使用 Flask-Sentinel 提供的装饰器来保护路由。
from flask import Flask, request, jsonify
from flask_sentinel import Sentinel, login_required, current_user
app = Flask(__name__)
sentinel = Sentinel(app)
@app.route('/login', methods=['POST'])
def login():
# 这里是用户登录逻辑
sentinel.login(request.form['username'], request.form['password'])
return jsonify({'message': '登录成功'})
@app.route('/protected', methods=['GET'])
@login_required
def protected():
return jsonify({'message': '受保护的内容', 'user': current_user.username})
if __name__ == '__main__':
app.run()
3.2 角色和权限管理
为不同的用户分配不同的角色,并为角色设置权限:
from flask_sentinel import roles, permissions
# 定义角色
admin_role = roles.role('admin')
user_role = roles.role('user')
# 分配权限
admin_permission = permissions permission('admin:delete')
user_permission = permissions.permission('user:view')
# 将角色与权限关联
admin_role.permissions = [admin_permission, user_permission]
user_role.permissions = [user_permission]
# 在路由中应用角色和权限
@app.route('/delete', methods=['POST'])
@login_required
@roles.has_role('admin')
def delete():
# 这里是删除操作的逻辑
return jsonify({'message': '删除成功'})
@app.route('/view', methods=['GET'])
@login_required
@roles.has_role('user')
def view():
# 这里是查看操作的逻辑
return jsonify({'message': '查看成功'})
4. 典型生态项目
- Flask-User: 与 Flask-Sentinel 集成,提供用户账户管理的功能。
- Flask-Principal: 提供了角色和权限管理的更多功能,可以与 Flask-Sentinel 配合使用。
- Flask-RESTful: 用于构建 RESTful API,可以结合 Flask-Sentinel 来保护 API 端点。
以上是 Flask-Sentinel 的最佳实践和快速启动指南,希望对您有所帮助。
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
414
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