探索轻量级JWT库:adhocore/jwt
2024-05-23 22:40:08作者:贡沫苏Truman
在当今的开发世界中,安全和身份验证的重要性不言而喻。JSON Web Tokens(JWT)提供了一种优雅的方式来处理这些需求,而adhocore/jwt是一个专为PHP7打造的轻量化JWT库,它将帮助您无缝地集成JWT到您的应用之中。
项目介绍
adhocore/jwt是一个零依赖的PHP7库,它的设计目标是简洁且易于使用。无论你是JWT新手还是正在寻找一个能够快速上手的JWT解决方案,这个库都是你的理想选择。对于仍在使用PHP5.6的开发者,它还提供了兼容性版本0.1.2。
项目技术分析
该库支持六种加密算法:
HS256HS384HS512RS256RS384RS512
特色功能包括:
- 提供了
kid支持,用于标识不同的密钥。 - 支持0-120秒的时间偏移(Leeway),允许在时间戳上有一定容错。
- 特别是为了测试,可以模拟时间戳,避免因测试导致的过期问题。
- 对于
RS*算法,支持密钥串或资源形式的公私钥管理。
项目及技术应用场景
adhocore/jwt适用于各种场景,包括但不限于:
- 微服务认证:通过JWT实现跨服务的身份验证。
- 用户会话管理:替代传统的session,进行无状态API访问控制。
- 权限管理:通过JWT中的权限声明,实现细粒度的访问控制。
项目特点
- 轻量级:无需额外依赖,保持代码库简洁。
- 易用性:简单的API接口,使编码更快捷。
- 灵活的配置:支持自定义算法、密钥、超时时间和时间戳测试。
- 适应性强:既适合大型项目,也适配个人小项目;支持PHP7及以上版本,并对PHP5.6有特殊优化。
要开始使用,只需运行composer require adhocore/jwt,然后按照提供的示例代码编写即可。例如,生成JWT令牌仅需几行代码:
use Ahc\Jwt\JWT;
$jwt = new JWT('secret', 'HS256', 3600, 10);
$token = $jwt->encode([
'uid' => 1,
'aud' => 'http://site.com',
'scopes' => ['user'],
'iss' => 'http://api.mysite.com',
]);
对于Phalcon框架的用户,你可以使用adhocore/phalcon-ext进行整合。虽然目前还没正式发布Laravel/Lumen的整合包laravel-jwt,但未来将会提供。
总的来说,adhocore/jwt是一个稳定且高效的JWT库,它不仅能确保你的应用程序安全,还能让你轻松地实现身份验证和授权功能。立即加入,享受便捷的JWT体验吧!
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-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
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
最新内容推荐
操作系统概念第六版PDF资源全面指南:适用场景与使用教程 高效汇编代码注入器:跨平台x86/x64架构的终极解决方案 高效验证码识别解决方案:OCRServer资源文件深度解析与应用指南 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
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
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
477
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
375
3.21 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
169
190
暂无简介
Dart
615
140
🔥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
62
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
855
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
36
852
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++
647
258