


Lösung für den Fastapi-Fehler HTTPException(status_code=status.HTTP_401_UNAUTHORIZED,detail=\'Falsche E-Mail-Adresse oder falsches Passwort\',headers={\'WWW-Authenticate\': \'Basic\'},)
Der Grund für den Fehler
HttpException (status_code=status.HTTP_401_UNAUTHORIZED, detail="Falsche E-Mail oder PasswörterWord", headers={"WWW-Authenticate" : „Basic“},) Der Grund, warum Fastapi in Python erscheint, liegt darin, dass die vom Benutzer eingegebene E-Mail-Adresse oder das Passwort falsch ist, sodass der Server die Anfrage abgelehnt und einen 401 Unauthorized-Statuscode zurückgegeben hat. headers={"WWW-Authenticate": "Basic"}, was darauf hinweist, dass die Authentifizierungsmethode die Standardauthentifizierung ist
Erklären Sie weiterhin, dass in FastAPI der Fehler 401 Unauthorized durch die Verwendung von raise HTTPException(status_code=status.HTTP_401_UNAUTHORIZED,...) ausgelöst wird. .) . Dieser Fehler weist darauf hin, dass der Benutzer beim Versuch, auf eine geschützte Ressource zuzugreifen, nicht authentifiziert ist oder beim Versuch, bestimmte Vorgänge auszuführen, nicht über ausreichende Berechtigungen verfügt.
In diesem Fall gibt der Server normalerweise den WWW-Authenticate-Header zurück, um den Client anzuweisen, wie er sich authentifizieren soll. In diesem Beispiel ist der WWW-Authenticate-Headerwert „Basic“, was angibt, dass der Client die Standardauthentifizierung verwenden soll.
Um diesen Fehler zu vermeiden, sollten die E-Mail-Adresse und das Passwort des Benutzers beim Anmelden korrekt überprüft werden.
So beheben Sie diesen Fehler
Um diesen Fehler zu beheben, sollten die E-Mail-Adresse und das Passwort des Benutzers beim Anmelden korrekt überprüft werden. Dies kann erreicht werden, indem die vom Benutzer eingegebene E-Mail-Adresse und das Passwort mit der in der Datenbank gespeicherten E-Mail-Adresse und dem Passwort verglichen werden. Wenn sowohl E-Mail-Adresse als auch Passwort übereinstimmen, meldet sich der Benutzer erfolgreich an, andernfalls schlägt die Anmeldung fehl.
Es wird empfohlen, bei der Anmeldung zu überprüfen, ob die E-Mail-Adresse und das Passwort des Benutzers übereinstimmen, und den Fehler 401 Unauthorized zurückzugeben, wenn die Benutzerüberprüfung fehlschlägt.
Erwägen Sie außerdem die Verwendung einer Bibliothek oder eines Frameworks eines Drittanbieters (z. B. flask-Login), um den Benutzerauthentifizierungs- und Autorisierungsprozess zu vereinfachen.
Anwendungsbeispiel
Natürlich ist hier ein Beispiel, das zeigt, wie man die Benutzeranmeldung authentifiziert und 401 Unauthorized-Fehler in FastAPI behandelt:
from fastapi import FastAPI, HTTPException from pydantic import BaseModel app = FastAPI() class User(BaseModel): email: str password: str @app.post("/login") async def login(user: User): # 模拟查询用户是否存在 if user.email != "test@example.com" or user.password != "password": raise HTTPException(status_code=401, detail="Incorrect email or password") return {"message": "Welcome"}
In diesem Beispiel definieren wir ein Benutzermodell mit E-Mail- und Passwortfeldern. Bei der Anmeldefunktion prüfen wir, ob die vom Benutzer eingegebene E-Mail-Adresse und das Passwort mit der erwarteten E-Mail-Adresse und dem erwarteten Passwort übereinstimmen. Wenn keine Übereinstimmung vorliegt, wird eine HTTPException mit dem Statuscode 401 Unauthorized und der Fehlermeldung „Falsche E-Mail oder falsches Passwort“ ausgelöst.
Dies ist nur ein einfaches Beispiel. In tatsächlichen Anwendungen müssen Sie möglicherweise eine Datenbank zum Speichern von Benutzerdaten und eine Verschlüsselung zum Speichern von Passwörtern verwenden, aber dieses Beispiel reicht aus, um zu veranschaulichen, wie diese Situation gelöst werden kann.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonLösung für den Fastapi-Fehler HTTPException(status_code=status.HTTP_401_UNAUTHORIZED,detail=\'Falsche E-Mail-Adresse oder falsches Passwort\',headers={\'WWW-Authenticate\': \'Basic\'},). Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

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Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code
