权限验证的方法(补充中)

最近写个自己的网站玩可能会用到权限验证,先在网上找点方法。


前言

提示:这里可以添加本文要记录的大概内容: 例如:随着人工智能的不断发展,机器学习这门技术也越来越重要,很多人都开启了学习机器学习,本文就介绍了机器学习的基础内容。


提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考

一、方法一

用二进制验证

可以推荐你使用 按位与 一般符号是 & 来进行操作。 具体举例:操作1=1,操作2=2,操作3=4,操作4=8,操作5=16 为什么要使用这样的数字呢? 因为它们都是2的倍数,这样就可以保证它们转化为的二进制只占其中的一位。 具体的:1=00000001,2=00000010,4=00000100,8=00001000,16=00010000 你可以看到 每个权限其实只占了一个8位的其中的一位。 假设A具有操作1,操作3,操作4的权限,那么A的权限值为:1+4+8=13 它的二进制为00001101 现在你要判断A是否具有操作3的权限,只需要判断 13&4 是否等于 4就可以。 具体的: 00001101& 00000100


00000100

可以看到如果你有此权限的话,该值是等于操作的权限值的。 我们再来验证A是否具有操作2的权限: 00001101& 00000010


00000000 看到了吧,值等于0,表示A没有操作2的权限。 你只要再此基础上封装一下这个操作,就可以实现全线的验证了! 比如:

public string validate(int powers,int power){
          
   
//powers用户具有的权限,power具体的一个权限
       if(powers&power!=power)
          return "你没有该操作权限!";
       else
          return "你具有该操作权限!";     
}

ok 大功告成!

二、使用步骤

1.引入库

代码如下(示例):

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import warnings
warnings.filterwarnings(ignore)
import  ssl
ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context

2.读入数据

代码如下(示例):

data = pd.read_csv(
    https://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/1283/adult.data.csv)
print(data.head())

该处使用的url网络请求的数据。


总结

提示:这里对文章进行总结: 例如:以上就是今天要讲的内容,本文仅仅简单介绍了pandas的使用,而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。

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