


Connectez-vous à la base de données Azure SQL dans SQL Alchemy à l'aide des jetons Entra ID
Nov 03, 2024 pm 06:46 PMNous avons une application Web au travail qui doit se connecter à notre base de données Azure SQL pendant la durée de la demande. Pour faciliter l'interrogation de la base de données, nous utilisons SQL Alchemy et pyodbc.
Nous avons quelques objectifs que nous voulons atteindre?:
- Chaque demande obtient sa propre session. Nous voulons ouvrir une nouvelle session lorsque la demande démarre et la fermer une fois qu'elle est terminée.
- Nous souhaitons nous connecter à la base de données en utilisant l'identité managée du service Web (Azure Function App ou Azure Web App).
- Nous souhaitons déléguer autant que possible la gestion de la session et de la connexion.
Gestion de la durée de vie des sessions
Tout d'abord, pour nous assurer que nous ouvrons une nouvelle session pour chaque demande, nous pouvons envelopper les fonctions de demande dans des décorateurs qui garantissent qu'une nouvelle session est créée puis détruite.
Pour nous assurer que notre session est facilement accessible depuis toute l'application sans avoir à la remettre à chaque appel de fonction, nous utilisons un modèle singleton. Cependant, comme nous exécutons plusieurs threads pour traiter plusieurs requêtes en même temps, nous devons nous assurer qu'il n'y a pas de conditions de concurrence concernant les objets de session.
SQL Alchemy dispose d'un excellent utilitaire pour rendre cela plus facile?: la session limitée.
Pour utiliser cela, nous enveloppons notre fabrique de connexions dans un appel scoped_session()?:
from urllib.parse import quote_plus from sqlalchemy import create_engine from sqlalchemy.orm import sessionmaker, scoped_session connection_string = "..." engine = create_engine("mssql+pyodbc:///?odbc_connect={}".format(quote_plus(connection_string)) session_factory = sessionmaker(bind=engine) Session = scoped_session(session_factory)
Maintenant, chaque fois que nous voulons utiliser la session, nous appelons simplement Session() et SQL Alchemy s'assure de réutiliser l'objet de session existant. Si nous avons terminé, nous pouvons appeler Session.remove() pour fermer la session. Il n'y a aucun moyen pour SQL Alchemy de savoir si le thread est terminé, nous devons donc le faire nous-mêmes.
Connectez-vous via des jetons Entra ID en utilisant une identité gérée
Certains articles décrivent comment configurer la connexion aux bases de données Azure SQL à l'aide de jetons d'accès, mais la meilleure ressource pour cela est la documentation SQL Alchemy elle-même.
Regardons les détails ensemble. Tout d’abord, nous avons besoin d’une cha?ne de connexion. Puisque nous voulons nous appuyer sur une identité managée (ou sur Azure CLI pour le développement local), nous ne mettons aucune information d'identification dans la cha?ne de connexion?:
Driver={Pilote ODBC 18 pour SQL Server};Database=YOUR_DB;Server=tcp:you.database.windows.net,1433;Encrypt=yes;TrustServerCertificate=no;Connection Timeout=30
Notre plan général est?:
- Ajoutez un gestionnaire d'événements qui se déclenche chaque fois que nous nous connectons à la base de données.
- Récupérer un jeton d'accès chaque fois que nous nous connectons à la base de données.
- Ajustez les arguments de connexion pour que nous mettions le (nouveau !) jeton d'accès dans la cha?ne de connexion.
Maintenant, jetons un ?il au code?:
from urllib.parse import quote_plus from sqlalchemy import create_engine from sqlalchemy.orm import sessionmaker, scoped_session connection_string = "..." engine = create_engine("mssql+pyodbc:///?odbc_connect={}".format(quote_plus(connection_string)) session_factory = sessionmaker(bind=engine) Session = scoped_session(session_factory)
Résumé
Grace à cela, nous avons atteint nos objectifs. Avec scoped_session(), nous n'avons pas besoin d'ouvrir une nouvelle session à chaque fois qu'une demande arrive (cela sera géré pour nous) mais nous devons fermer la session à la fin afin de ne pas avoir trop de sessions en suspens.
Nous nous connectons également à la base de données SQL en utilisant notre propre identité (pour les développeurs locaux) ou l'identité gérée du service Web. Nous modifions la cha?ne de connexion à chaque fois qu'une nouvelle connexion est créée.
Remerciements
Un grand merci à David de m'avoir aidé à comprendre le concept des sessions ciblées.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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L'Unittest et Pytest de Python sont deux cadres de test largement utilisés qui simplifient l'écriture, l'organisation et l'exécution de tests automatisés. 1. Les deux prennent en charge la découverte automatique des cas de test et fournissent une structure de test claire: unittest définit les tests en héritant de la classe TestCase et en commen?ant par Test \ _; PyTest est plus concis, il suffit d'une fonction à partir de test \ _. 2. Ils ont tous un support d'affirmation intégré: Unittest fournit ASSERTEQUAL, ASSERTTRUE et d'autres méthodes, tandis que PyTest utilise une instruction ASSERT améliorée pour afficher automatiquement les détails de l'échec. 3. Tous ont des mécanismes pour gérer la préparation et le nettoyage des tests: l'ONU

PythonisidealfordataanalysysydUetonumpyandpandas.1) NumpyExcelsAtnumericalcomputations withfast, multidimensionalarraysandvectorizedoperationslikenp.sqrt (). 2) PandashandlesstructuredDatawitheSeriesandData

La programmation dynamique (DP) optimise le processus de solution en décomposant des problèmes complexes en sous-problèmes plus simples et en stockant leurs résultats pour éviter les calculs répétés. Il existe deux méthodes principales: 1. De haut en bas (mémorisation): décomposer récursivement le problème et utiliser le cache pour stocker les résultats intermédiaires; 2. Affaisant (tableau): construire de manière itérative des solutions à partir de la situation de base. Convient pour des scénarios où des valeurs maximales / minimales, des solutions optimales ou des sous-problèmes qui se chevauchent sont nécessaires, tels que les séquences de Fibonacci, les problèmes de randonnée, etc. Dans Python, il peut être mis en ?uvre par le biais de décorateurs ou des tableaux, et l'attention doit être accordée à l'identification des relations récursives, à la définition de la situation de la banquette et à l'optimisation de la complexité de l'espace.

Pour implémenter un itérateur personnalisé, vous devez définir les méthodes __iter__ et __Next__ dans la classe. ① La méthode __iter__ renvoie l'objet itérateur lui-même, généralement soi, pour être compatible avec des environnements itératifs tels que pour les boucles; ② La méthode __Next__ contr?le la valeur de chaque itération, renvoie l'élément suivant dans la séquence, et lorsqu'il n'y a plus d'éléments, une exception d'arrêt doit être lancée; ③ L'état doit être suivi correctement et les conditions de terminaison doivent être définies pour éviter les boucles infinies; ④ Logique complexe telle que le filtrage des lignes de fichiers et faire attention au nettoyage des ressources et à la gestion de la mémoire; ⑤ Pour une logique simple, vous pouvez envisager d'utiliser le rendement de la fonction du générateur à la place, mais vous devez choisir une méthode appropriée basée sur le scénario spécifique.

Les tendances futures de Python incluent l'optimisation des performances, les invites de type plus fortes, la montée des temps d'exécution alternatifs et la croissance continue du champ AI / ML. Premièrement, CPYthon continue d'optimiser, améliorant les performances grace à un temps de démarrage plus rapide, à l'optimisation des appels de fonction et à des opérations entières proposées; Deuxièmement, les invites de type sont profondément intégrées dans les langues et les cha?nes d'outils pour améliorer l'expérience de sécurité et de développement du code; Troisièmement, des temps d'exécution alternatifs tels que Pyscript et Nuitka offrent de nouvelles fonctions et des avantages de performance; Enfin, les domaines de l'IA et de la science des données continuent de se développer, et les bibliothèques émergentes favorisent un développement et une intégration plus efficaces. Ces tendances indiquent que Python s'adapte constamment aux changements technologiques et maintient sa position principale.

Le module de socket de Python est la base de la programmation réseau, offrant des fonctions de communication réseau de bas niveau, adaptées à la création d'applications client et serveur. Pour configurer un serveur TCP de base, vous devez utiliser socket.socket () pour créer des objets, lier des adresses et des ports, appelez .Listen () pour écouter les connexions et accepter les connexions client via .Accept (). Pour créer un client TCP, vous devez créer un objet Socket et appeler .Connect () pour vous connecter au serveur, puis utiliser .sendall () pour envoyer des données et .recv () pour recevoir des réponses. Pour gérer plusieurs clients, vous pouvez utiliser 1. Threads: Démarrez un nouveau thread à chaque fois que vous vous connectez; 2. E / S asynchrone: Par exemple, la bibliothèque Asyncio peut obtenir une communication non bloquante. Choses à noter

Le polymorphisme est un concept de base dans la programmation orientée objet Python, se référant à "une interface, plusieurs implémentations", permettant le traitement unifié de différents types d'objets. 1. Le polymorphisme est implémenté par la réécriture de la méthode. Les sous-classes peuvent redéfinir les méthodes de classe parent. Par exemple, la méthode Spoke () de classe animale a des implémentations différentes dans les sous-classes de chiens et de chats. 2. Les utilisations pratiques du polymorphisme comprennent la simplification de la structure du code et l'amélioration de l'évolutivité, tels que l'appel de la méthode Draw () uniformément dans le programme de dessin graphique, ou la gestion du comportement commun des différents personnages dans le développement de jeux. 3. Le polymorphisme de l'implémentation de Python doit satisfaire: la classe parent définit une méthode, et la classe enfant remplace la méthode, mais ne nécessite pas l'héritage de la même classe parent. Tant que l'objet implémente la même méthode, c'est ce qu'on appelle le "type de canard". 4. Les choses à noter incluent la maintenance

La réponse principale au découpage de la liste Python est de ma?triser la syntaxe [start: fin: étape] et comprendre son comportement. 1. Le format de base du découpage de la liste est la liste [Démarrage: fin: étape], où le démarrage est l'index de démarrage (inclus), la fin est l'index final (non inclus), et l'étape est la taille de pas; 2. OMIT START Par défaut Démarrer à partir de 0, omettre la fin par défaut à la fin, omettez l'étape par défaut à 1; 3. Utilisez My_List [: N] pour obtenir les N premiers éléments et utilisez My_List [-N:] pour obtenir les N derniers éléments; 4. Utilisez l'étape pour sauter des éléments, tels que My_List [:: 2] pour obtenir des chiffres pair, et les valeurs d'étape négatives peuvent inverser la liste; 5. Les malentendus communs incluent l'indice final pas
