Django 19 Cookie和Session

本文深入解析Cookie和Session的工作原理及应用。从实例出发,详细阐述了Cookie与Session的区别,包括它们的存储位置、特点及如何设置。同时,文章还介绍了在Django框架中如何操作Cookie与Session,以及它们在用户身份验证中的作用。

cookie
Session

cookie

一.cookie举例
二.cookie的特点
三.设置cookie的方法
四.设置cookie的时间限制
五.使用cookie记住用户名

假设有这样一种情况,在某个用例流程中,由A页面跳至B页面,若在A页面中采用JS用变量temp保存了某一变量的值,在B页面的时候,同样需要使用JS来引用temp的变量值,对于JS中的全局变量或者静态变量的生命周期是有限的,当发生页面跳转或者页面关闭的时候,这些变量的值会重新载入,即没有达到保存的效果。解决这个问题的最好的方案是采用cookie来保存该变量的值,那么如何来设置和读取cookie呢?

一.cookie举例:

你去买奶茶
买了之后老板给你一张单子
你好久回去取奶茶,把单子给老板,老板给你想要的奶茶

结论:你就是客户端,老板就是服务器,单子是cookie。
上述可分为三个过程:
1.客户端请求服务器。
2.服务器返回一个cookie信息给客户端。(客户端浏览器保存)
3.客户端再次请求服务器访问相同网站的时候,会把cookie发给服务器

二.cookie的特点

Cookie是由服务器生成,存储在浏览器端的一小段文本信息。

1).以键值对方式进行存储。(字典)
2).通过浏览器访问一个网站时,会将浏览器存储的跟网站相关的所有cookie信息发送给该网站的服务器。(request.COOKIES。)
3).cookie是基于域名安全的。
4).cookie是有过期时间的,如果不指定,默认关闭浏览器之后,cookie就会过期。

设置cookie:
需要一个HttpResponse类的对象或者是它子类的对象
浏览器发给服务器 保存在COOKIE里面

换句话说HttpResponse类是返回给服务器信息的类对象

三.设置cookie的方法(set_cookie)

在这里插入图片描述

四.设置cookie的时间限制

在这里插入图片描述

五.使用cookie记住用户名

所有的操作基本都是一个流程
url进入view进入templates,templates再重复一些操作,从url起重复操作。

url省略。

view
如图:
在这里插入图片描述


login.html模板
如图:
在这里插入图片描述

action是login_check,从url从头再来,view中进入的是login_check

view
如图:
在这里插入图片描述


效果:
如图:
在这里插入图片描述


session

一.session举例
二.session的特点
三.简单的设置和获取session
四.session的存储是在一张表内
五.session的对象及方法

在WEB开发中,服务器可以为每个用户浏览器创建一个会话对象(session对象),注意:一个浏览器独占一个session对象(默认情况下)。因此,在需要保存用户数据时,服务器程序可以把用户数据写到用户浏览器独占的session中,当用户使用浏览器访问其它程序时,其它程序可以从用户的session中取出该用户的数据,为用户服务。

一.session举例

你去办健身卡,你的信息都保存在电脑中,老板给你卡号

结论:你就是客户端,卡号就是cookie,取名为sessionid,电脑就是服务器端。

你把卡号给电脑,电脑中有个session_key 标识符来对应sessionid,session_key又在电脑中唯一对应一些信息session_data,如下图所示

sessionidsession_keysession_data
跟session_key值一样唯一标识符存储在服务器中的一些数据

二.session的特点

session存储在服务器端。
1).session是以键值对进行存储的。
2).session依赖于cookie。唯一的标识码保存在sessionid和session_key中。
3).session也是有过期时间,如果不指定,默认两周就会过期。

sessionid------->session_key:根据sessionid的值取出对应的session信息


三.简单的设置和获取session

设置session:
如图:
在这里插入图片描述
获取session:
如图:
在这里插入图片描述

效果:
如图:
在这里插入图片描述在这里插入图片描述


四.session的存储是在一张表内

Django_session表
在这里插入图片描述


表内的session_data是编码写的,百度base64解码
在这里插入图片描述YmM3Njg5YmVhOWU2NDRkMDQ0ODZhNjlkYThmYjE2M2FlYjg3ODViNjp7ImFnZSI6MTgsInVzZXJuYW1lIjoic21hcnQifQ==
解码为:
bc7689bea9e644d04486a69da8fb163aeb8785b6:{“age”:18,“username”:“smart”}

五.session的对象及方法

通过HttpRequest对象的session属性进行会话的读写操作。

1).以键值对的格式写session。
requset.session[‘键’]=值

2).根据键读取值。
request.session.get(‘键’,默认值)

3).清除所有session,在存储中删除值部分。()
request.session.clear()

eg:
bc7689bea9e644d04486a69da8fb163aeb8785b6{“age”:18,“username”:“smart”}变成
dbfb15b0d68df10ec56130a49518da5c1408efd1:{}

4).清楚session数据,在存储中删除session的整条数据。
request.session.flush()

5).删除session中的指定键及值,在存储中只删除某个键及对应的值。
del request.session[‘键’]

6).设置会话的超时时间,如果没有指定过期时间则两个星期后过期。
request.session.set_expiry(value)

  • 如果value是一个整数,会话的session_id cookie将在value秒没有活动后过期。
  • 如果value为0,那么用户会话的session_id cookie将在用户的浏览器关闭时过期。
  • 如果value为None,那么会话的session_id cookie两周之后过期。
标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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