• DRF之RBAC和django缓存的使用


    1 基于角色的权限控制(django内置auth体系)

    # RBAC :是基于角色的访问控制(Role-Based Access Control)即公司内部系统
    在 RBAC中,权限与角色相关联,用户通过成为适当角色的成员而得到这些角色的权限。这就极大地简化了权限的管理。这样管理都是层级相互依赖的,权限赋予给角色,而把角色又赋予用户,这样的权限设计很清楚,管理起来很方便。
    
    # django的auth就是内置了一套基于RBAC的权限系统
    

    应用

    # RBAC - Role-Based Access Control
    # Django的 Auth组件 采用的认证规则就是RBAC
    
    # 1)像专门做人员权限管理的系统(CRM系统)都是公司内部使用,所以数据量都在10w一下,一般效率要求也不是很高
    # 2)用户量极大的常规项目,会分两种用户:前台用户(三大认证) 和 后台用户(BRAC来管理)
    # 结论:没有特殊要求的Django项目可以直接采用Auth组件的权限六表,不需要自定义六个表,也不需要断开表关系,单可能需要自定义User表
    
    

    前后台权限控制

    # 1)后台用户对各表操作,是后台项目完成的,我们可以直接借助admin后台项目(Django自带的)
    # 2)后期也可以用xadmin框架来做后台用户权限管理
    
    # 3)前台用户的权限管理如何处理
    #   定义了一堆数据接口的视图类,不同的登录用户是否能访问这些视图类,能就代表有权限,不能就代表无权限
    #   前台用户权限用drf框架的 三大认证
    
    # django中
    	# 后台的权限控制(公司内部系统,crm,erp,协同平台)
    	user表
        permssion表
        group表
        user_groups表是user和group的中间表
        group_permissions表是group和permssion中间表
        user_user_permissions表是user和permission中间表
        # 前台(主站),需要用三大认证
    

    2 django缓存

    # 前端混合开发缓存的使用
    	-缓存的位置,可以是数据库/文件/内存/Redis等,通过配置文件来操作(以文件为例)
        -缓存的粒度:
        	-全站缓存
            	中间件
                MIDDLEWARE = [
                    'django.middleware.cache.UpdateCacheMiddleware',
                    。。。。
                    'django.middleware.cache.FetchFromCacheMiddleware',
                ]
                CACHE_MIDDLEWARE_SECONDS=10  # 全站缓存时间
            -单页面缓存
            	在视图函数上加装饰器
                from django.views.decorators.cache import cache_page
                @cache_page(5)  # 缓存5s钟
                def test_cache(request):
                    import time
                    ctime=time.time()
                    return render(request,'index.html',context={'ctime':ctime})
            	
            -页面局部缓存
            	{% load cache %}
                {% cache 5 'name' %}  # 5表示5s钟,name是唯一key值
                 {{ ctime }}
                {% endcache %}
            	
        
    # 前后端分离缓存的使用
    	- 如何使用
            from django.core.cache import cache
            cache.set('key',value可以是任意数据类型)
            cache.get('key')
        -应用场景:
        	-第一次查询所有图书,你通过多表联查序列化之后的数据,直接缓存起来
            -后续,直接先去缓存查,如果有直接返回,没有,再去连表查,返回之前再缓存
    
    
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