pyjwt,一个强大的 Python JWT解析校验库!

本文涉及的产品
云解析DNS,个人版 1个月
全局流量管理 GTM,标准版 1个月
云解析 DNS,旗舰版 1个月
简介: pyjwt,一个强大的 Python JWT解析校验库!

前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站零基础入门的AI学习网站~。

前言

大家好,今天为大家分享一个强大的 Python 库 - pyjwt。


Github地址:https://github.com/jpadilla/pyjwt


JSON Web Tokens(JWT)是一种用于安全传输信息的开放标准(RFC 7519),它可以在网络应用之间传递声明。PyJWT是Python中用于创建、解析和验证JWT的库,它提供了丰富的功能和灵活性,能够轻松地在Python应用程序中实现JWT的各种功能。本文将深入探讨PyJWT库的各个方面,包括基本概念、安装、创建、解析和验证JWT,以及高级功能和实际应用场景。

什么是PyJWT?


PyJWT是一个用于创建、解析和验证JSON Web Tokens(JWT)的Python库。JWT是一种紧凑且自包含的方式,用于在网络应用之间安全地传输信息。它由三部分组成:头部、载荷和签名。PyJWT库能够轻松地处理JWT,并在Python应用程序中实现身份验证和信息传输的安全性。

安装PyJWT

要使用PyJWT,需要先安装它。

可以使用pip来安装PyJWT:

pip install PyJWT

安装完成后,就可以在Python中导入PyJWT库并开始使用它了。

import jwt

PyJWT的基本概念


  • 令牌(Token) :JWT的编码字符串,用于在网络应用之间传输信息。
  • 头部(Header) :包含令牌的元数据,通常包含算法和令牌类型。
  • 载荷(Payload) :包含声明的部分,例如用户ID、权限等。
  • 签名(Signature) :用于验证令牌的完整性,防止被篡改。
  • 算法(Algorithm) :用于生成和验证签名的算法,常见的有HS256、RS256等


创建JWT

import jwt
 
# 定义载荷(Payload)
payload = {'user_id': 123}
 
# 生成JWT
token = jwt.encode(payload, 'secret', algorithm='HS256')
 
print(token)


解析JWT

import jwt
 
# 要解析的JWT
token = 'eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJhbGciOiJIUzI1NiJ9.eyJ1c2VyX2lkIjoxMjM0fQ.8TyaqO5UOchFgOqHBHvVbe0sI7cNxt-15k9M3z6vYRY'
 
# 解析JWT
payload = jwt.decode(token, 'secret', algorithms=['HS256'])
 
print(payload['user_id'])


验证JWT

import jwt
 
# 要验证的JWT
token = 'eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJhbGciOiJIUzI1NiJ9.eyJ1c2VyX2lkIjoxMjM0fQ.8TyaqO5UOchFgOqHBHvVbe0sI7cNxt-15k9M3z6vYRY'
 
try:
    # 验证JWT
    payload = jwt.decode(token, 'secret', algorithms=['HS256'])
    print("JWT验证成功!")
except jwt.InvalidTokenError:
    print("JWT验证失败!")


高级功能和实际应用场景

PyJWT不仅提供了基本的JWT创建、解析和验证功能,还具有许多高级功能和实际应用场景,能够更灵活地处理JWT,并满足各种复杂的需求。下面将介绍一些高级功能和实际应用场景,并提供详细的描述和示例代码。


1. 自定义过期时间处理

除了使用默认的过期时间外,PyJWT还可以自定义过期时间处理逻辑,以满足特定的需求。例如,可以在解析JWT时检查过期时间,并根据情况进行处理。

import jwt
from datetime import datetime, timedelta
 
def custom_expired_handler(token):
    payload = jwt.decode(token, 'secret', algorithms=['HS256'], options={'verify_exp': False})
    exp_time = datetime.utcfromtimestamp(payload['exp'])
    if exp_time < datetime.utcnow():
        print("Token 已过期")
    else:
        print("Token 未过期")
 
# 要解析的JWT
token = 'eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJhbGciOiJIUzI1NiJ9.eyJ1c2VyX2lkIjoxMjM0fQ.8TyaqO5UOchFgOqHBHvVbe0sI7cNxt-15k9M3z6vYRY'
 
custom_expired_handler(token)

2. 加密算法的选择

PyJWT支持多种加密算法,例如HS256、RS256等。根据需求和安全性要求,可以选择不同的加密算法。

import jwt
 
# 定义载荷(Payload)
payload = {'user_id': 123}
 
# 选择RS256加密算法
token_rs256 = jwt.encode(payload, 'secret', algorithm='RS256')
 
# 选择HS256加密算法
token_hs256 = jwt.encode(payload, 'secret', algorithm='HS256')
 
print("RS256 Token:", token_rs256)
print("HS256 Token:", token_hs256)


3. 刷新令牌

有时候,令牌可能会过期,但是用户仍然在操作。这时候可以使用刷新令牌的方法来延长令牌的有效期。

import jwt
from datetime import datetime, timedelta
 
# 定义载荷(Payload)
payload = {'user_id': 123, 'exp': datetime.utcnow() + timedelta(minutes=30)}
 
# 生成JWT
token = jwt.encode(payload, 'secret', algorithm='HS256')
 
print("初始令牌:", token)
 
# 刷新令牌
new_payload = jwt.decode(token, 'secret', algorithms=['HS256'])
new_payload['exp'] = datetime.utcnow() + timedelta(hours=1)
 
new_token = jwt.encode(new_payload, 'secret', algorithm='HS256')
 
print("刷新后的令牌:", new_token)

总结


本文介绍了PyJWT库的基本概念、安装方法以及如何使用它来创建、解析和验证JWT。还展示了一些示例代码,演示了PyJWT的基本用法以及一些高级功能和实际应用场景。通过学习PyJWT,可以在Python应用中轻松地实现JWT,并实现安全的身份验证和信息传输。希望本文能够帮助大家更好地理解和使用PyJWT。

相关文章
|
2天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
Python在计算机视觉(CV)中扮演重要角色,得益于其丰富的库如OpenCV、Pillow和Scikit-image。
【7月更文挑战第5天】Python在计算机视觉(CV)中扮演重要角色,得益于其丰富的库如OpenCV、Pillow和Scikit-image。CV涉及图像处理、模式识别和机器学习,用于图像理解和生成。Python的跨平台特性和活跃社区使其成为CV的理想工具。基本流程包括图像获取、预处理、特征提取、分类识别及图像生成。例如,面部识别通过预处理图像,使用如`cv2.CascadeClassifier`进行检测;物体检测类似,但需适应不同目标;图像生成则利用GAN创造新图像。
17 4
|
23小时前
|
Java 测试技术 开发者
Python:使用标准库编写单元测试
在现代软件开发中,编写单元测试是确保代码质量和可靠性的重要步骤。Python 提供了一个内置的单元测试框架,称为 unittest,它可以帮助开发者方便地编写和运行测试。本文将详细介绍如何使用 unittest 编写单元测试。
|
2天前
|
数据采集 机器学习/深度学习 数据可视化
完整的Python数据分析流程案例解析-数据科学项目实战
【7月更文挑战第5天】这是一个Python数据分析项目的概览,涵盖了从CSV数据加载到模型评估的步骤:获取数据、预处理(处理缺失值和异常值、转换数据)、数据探索(可视化和统计分析)、模型选择(线性回归)、训练与评估、优化,以及结果的可视化和解释。此流程展示了理论与实践的结合在解决实际问题中的应用。
18 1
|
2天前
|
数据可视化 数据挖掘 API
数据可视化秘籍聚焦Python的Matplotlib和Seaborn库,它们是数据分析的得力工具。
【7月更文挑战第5天】数据可视化秘籍聚焦Python的Matplotlib和Seaborn库,它们是数据分析的得力工具。Matplotlib是基础库,提供高度自定义的2D图表,而Seaborn在其上构建,提供美观的统计图形。文章介绍了如何用两者画线图、散点图、条形图、饼图和直方图,展示数据趋势和关系。
|
3天前
|
JSON 数据安全/隐私保护 数据格式
用户登录权限校验 JWT【详解】
用户登录权限校验 JWT【详解】
6 1
|
4天前
|
存储 JSON 算法
|
2天前
|
存储 消息中间件 数据挖掘
Python实时数据分析:利用丰富的库(如Pandas, PySpark, Kafka)进行流处理,涵盖数据获取、预处理、处理、存储及展示。
【7月更文挑战第5天】Python实时数据分析:利用丰富的库(如Pandas, PySpark, Kafka)进行流处理,涵盖数据获取、预处理、处理、存储及展示。示例代码展示了从Kafka消费数据,计算社交媒体活跃度和物联网设备状态,并可视化结果。适用于监控、故障检测等场景。通过学习和实践,提升实时数据分析能力。
8 0
|
2天前
|
数据采集 数据挖掘 大数据
Pandas是Python数据分析的核心库,基于NumPy,提供DataFrame结构处理结构化数据
【7月更文挑战第5天】Pandas是Python数据分析的核心库,基于NumPy,提供DataFrame结构处理结构化数据。它支持缺失值处理(dropna()、fillna())、异常值检测(Z-Score、IQR法)和重复值管理(duplicated()、drop_duplicates())。此外,数据转换包括类型转换(astype())、数据标准化(Min-Max、Z-Score)以及类别编码(get_dummies())。这些功能使得Pandas成为大数据预处理的强大工具。
|
2天前
|
传感器 编解码 API
【STM32开发入门】温湿度监测系统实战:SPI LCD显示、HAL库应用、GPIO配置、UART中断接收、ADC采集与串口通信全解析
SPI(Serial Peripheral Interface)是一种同步串行通信接口,常用于微控制器与外围设备间的数据传输。SPI LCD是指使用SPI接口与微控制器通信的液晶显示屏。这类LCD通常具有较少的引脚(通常4个:MISO、MOSI、SCK和SS),因此在引脚资源有限的系统中非常有用。通过SPI协议,微控制器可以向LCD发送命令和数据,控制显示内容和模式。
|
16天前
|
机器学习/深度学习 缓存 算法
netty源码解解析(4.0)-25 ByteBuf内存池:PoolArena-PoolChunk
netty源码解解析(4.0)-25 ByteBuf内存池:PoolArena-PoolChunk

推荐镜像

更多