token cookie session

本文详细解析了HTTP协议中用于状态管理的三种主要机制:Cookie、Session和Token。介绍了它们的工作原理,包括如何通过Cookie进行用户身份识别,Session在服务器端如何保存用户会话信息,以及Token如何提高服务器性能,减少数据库查询。

HTTP是一种无状态协议,服务器没有办法单单从网络连接上面知道访问者的身份

cookie

Cookie实际上是一小段的文本信息。客户端请求服务器,如果服务器需要记录该用户状态,就使用response向客户端浏览器颁发一个Cookie

客户端浏览器会把Cookie保存起来。当浏览器再请求该网站时,浏览器把请求的网址连同该Cookie一同提交给服务器。服务器检查该Cookie,以此来辨认用户状态。服务器还可以根据需要修改Cookie的内容。

实际就是颁发一个通行证,每人一个,无论谁访问都必须携带自己通行证。这样服务器就能从通行证上确认客户身份了。这就是Cookie的工作原理

session

Session机制是一种服务端的机制,服务器使用一种类似散列表的结构来保存信息。

当程序需要为某个客户端的请求创建一个session的时候,服务器首先检查这个客户端里的请求里是否已包含了一个session标识--sessionID,

如果已经包含一个sessionID,则说明以前已经为此客户端创建过session,服务器就按照sessionID把这个session检索出来使用

如果客户端请求不包含sessionID,则为此客户端创建一个session并且声称一个与此session相关联的sessionID,

sessionID的值应该是一个既不会重复,又不容易被找到规律以仿造的字符串(服务器会自动创建),这个sessionID将被在本次响应中返回给客户端保存。

token

Token的引入:Token是在客户端频繁向服务端请求数据,服务端频繁的去数据库查询用户名和密码并进行对比,判断用户名和密码正确与否,并作出相应提示,在这样的背景下,Token便应运而生。

Token的定义:Token是服务端生成的一串字符串,以作客户端进行请求的一个令牌,当第一次登录后,服务器生成一个Token便将此Token返回给客户端,以后客户端只需带上这个Token前来请求数据即可,无需再次带上用户名和密码。

使用Token的目的:Token的目的是为了减轻服务器的压力,减少频繁的查询数据库,使服务器更加健壮

彻底理解cookie,session,token

https://www.cnblogs.com/moyand/p/9047978.html

 

本系统采用Python编程语言中的Flask框架作为基础架构,实现了一个面向二手商品交易的网络平台。该平台具备完整的前端展示与后端管理功能,适合用作学术研究、课程作业或个人技术能力训练的实际案例。Flask作为一种简洁高效的Web开发框架,能够以模块化方式支持网站功能的快速搭建。在本系统中,Flask承担了核心服务端的角色,主要完成请求响应处理、数据运算及业务流程控制等任务。 开发工具选用PyCharm集成环境。这款由JetBrains推出的Python专用编辑器集成了智能代码提示、错误检测、程序调试与自动化测试等多种辅助功能,显著提升了软件编写与维护的效率。通过该环境,开发者可便捷地进行项目组织与问题排查。 数据存储部分采用MySQL关系型数据库管理系统,用于保存会员资料、产品信息及订单历史等内容。MySQL具备良好的稳定性和处理性能,常被各类网络服务所采用。在Flask体系内,一般会配合SQLAlchemy这一对象关系映射工具使用,使得开发者能够通过Python类对象直接管理数据实体,避免手动编写结构化查询语句。 缓存服务由Redis内存数据库提供支持。Redis是一种支持持久化存储的开放源代码内存键值存储系统,可作为高速缓存、临时数据库或消息代理使用。在本系统中,Redis可能用于暂存高频访问的商品内容、用户登录状态等动态信息,从而加快数据获取速度,降低主数据库的查询负载。 项目归档文件“Python_Flask_ershou-master”预计包含以下关键组成部分: 1. 应用主程序(app.py):包含Flask应用初始化代码及请求路径映射规则。 2. 数据模型定义(models.py):通过SQLAlchemy声明与数据库表对应的类结构。 3. 视图控制器(views.py):包含处理各类网络请求并生成回复的业务函数,涵盖账户管理、商品展示、订单处理等操作。 4. 页面模板目录(templates):存储用于动态生成网页的HTML模板文件。 5. 静态资源目录(static):存放层叠样式表、客户端脚本及图像等固定资源。 6. 依赖清单(requirements.txt):记录项目运行所需的所有第三方Python库及其版本号,便于环境重建。 7. 参数配置(config.py):集中设置数据库连接参数、缓存服务器地址等运行配置。 此外,项目还可能包含自动化测试用例、数据库结构迁移工具以及运行部署相关文档。通过构建此系统,开发者能够系统掌握Flask框架的实际运用,理解用户身份验证、访问控制、数据持久化、界面动态生成等网络应用关键技术,同时熟悉MySQL数据库运维与Redis缓存机制的应用方法。对于入门阶段的学习者而言,该系统可作为综合性的实践训练载体,有效促进Python网络编程技能的提升。 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!
在当代储能装置监控技术领域,精确测定锂离子电池的电荷存量(即荷电状态,SOC)是一项关键任务,它直接关系到电池运行的安全性、耐久性及整体效能。随着电动车辆产业的迅速扩张,业界对锂离子电池SOC测算的精确度与稳定性提出了更为严格的标准。为此,构建一套能够在多样化运行场景及温度条件下实现高精度SOC测算的技术方案具有显著的实际意义。 本文介绍一种结合Transformer架构与容积卡尔曼滤波(CKF)的混合式SOC测算系统。Transformer架构最初在语言处理领域获得突破性进展,其特有的注意力机制能够有效捕捉时间序列数据中的长期关联特征。在本应用中,该架构用于分析电池工作过程中采集的电压、电流与温度等时序数据,从而识别电池在不同放电区间的动态行为规律。 容积卡尔曼滤波作为一种适用于非线性系统的状态估计算法,在本系统中负责对Transformer提取的特征数据进行递归融合与实时推算,以持续更新电池的SOC值。该方法增强了系统在测量噪声扰下的稳定性,确保了测算结果在不同环境条件下的可靠性。 本系统在多种标准驾驶循环(如BJDST、DST、FUDS、US06)及不同环境温度(0°C、25°C、45°C)下进行了验证测试,这些条件涵盖了电动车辆在实际使用中可能遇到的主要工况与气候范围。实验表明,该系统在低温、常温及高温环境中,面对差异化的负载变化,均能保持较高的测算准确性。 随附文档中提供了该系统的补充说明、实验数据及技术细节,核心代码与模型文件亦包含于对应目录中,可供进一步研究或工程部署使用。该融合架构不仅在方法层面具有创新性,同时展现了良好的工程适用性与测算精度,对推进电池管理技术的进步具有积极意义。 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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