flask - 生成 secret key

2024-05-03 10:48
文章标签 生成 key flask secret

本文主要是介绍flask - 生成 secret key,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

在flask项目中,Session, Cookies以及一些第三方扩展都会用到SECRET_KEY值,这是一个比较重要的配置值。

在使用flask时,我产生了这个错误:the session is unavailable because no secret key was set. Set the secret_key on the application to something unique and secret

解决方法是在flask项目开头加入设置SECRET_KEY。

app = Flask(__name__)
app.config['SECRET_KEY'] = '123456'
# or
app.secret_key = '123456'
# or
app.config.update(SECRET_KEY='123456')

如果需要设置一个随机的SECRET_KEY值。我们可以使用os模块的urandom函数来获得随机值。

>>> import os
>>> os.urandom(24)
'\xeew\xe4\xc0\xee\xb1]\x9b\xa0\x9e)\x15Qhem\xe5\xf17\xd6\xceB\xb7\xb4'




这篇关于flask - 生成 secret key的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/956564

相关文章

AI一键生成 PPT

AI一键生成 PPT 操作步骤 作为一名打工人,是不是经常需要制作各种PPT来分享我的生活和想法。但是,你们知道,有时候灵感来了,时间却不够用了!😩直到我发现了Kimi AI——一个能够自动生成PPT的神奇助手!🌟 什么是Kimi? 一款月之暗面科技有限公司开发的AI办公工具,帮助用户快速生成高质量的演示文稿。 无论你是职场人士、学生还是教师,Kimi都能够为你的办公文

pdfmake生成pdf的使用

实际项目中有时会有根据填写的表单数据或者其他格式的数据,将数据自动填充到pdf文件中根据固定模板生成pdf文件的需求 文章目录 利用pdfmake生成pdf文件1.下载安装pdfmake第三方包2.封装生成pdf文件的共用配置3.生成pdf文件的文件模板内容4.调用方法生成pdf 利用pdfmake生成pdf文件 1.下载安装pdfmake第三方包 npm i pdfma

poj 1258 Agri-Net(最小生成树模板代码)

感觉用这题来当模板更适合。 题意就是给你邻接矩阵求最小生成树啦。~ prim代码:效率很高。172k...0ms。 #include<stdio.h>#include<algorithm>using namespace std;const int MaxN = 101;const int INF = 0x3f3f3f3f;int g[MaxN][MaxN];int n

poj 1287 Networking(prim or kruscal最小生成树)

题意给你点与点间距离,求最小生成树。 注意点是,两点之间可能有不同的路,输入的时候选择最小的,和之前有道最短路WA的题目类似。 prim代码: #include<stdio.h>const int MaxN = 51;const int INF = 0x3f3f3f3f;int g[MaxN][MaxN];int P;int prim(){bool vis[MaxN];

poj 2349 Arctic Network uva 10369(prim or kruscal最小生成树)

题目很麻烦,因为不熟悉最小生成树的算法调试了好久。 感觉网上的题目解释都没说得很清楚,不适合新手。自己写一个。 题意:给你点的坐标,然后两点间可以有两种方式来通信:第一种是卫星通信,第二种是无线电通信。 卫星通信:任何两个有卫星频道的点间都可以直接建立连接,与点间的距离无关; 无线电通信:两个点之间的距离不能超过D,无线电收发器的功率越大,D越大,越昂贵。 计算无线电收发器D

hdu 1102 uva 10397(最小生成树prim)

hdu 1102: 题意: 给一个邻接矩阵,给一些村庄间已经修的路,问最小生成树。 解析: 把已经修的路的权值改为0,套个prim()。 注意prim 最外层循坏为n-1。 代码: #include <iostream>#include <cstdio>#include <cstdlib>#include <algorithm>#include <cstri

【生成模型系列(初级)】嵌入(Embedding)方程——自然语言处理的数学灵魂【通俗理解】

【通俗理解】嵌入(Embedding)方程——自然语言处理的数学灵魂 关键词提炼 #嵌入方程 #自然语言处理 #词向量 #机器学习 #神经网络 #向量空间模型 #Siri #Google翻译 #AlexNet 第一节:嵌入方程的类比与核心概念【尽可能通俗】 嵌入方程可以被看作是自然语言处理中的“翻译机”,它将文本中的单词或短语转换成计算机能够理解的数学形式,即向量。 正如翻译机将一种语言

90、k8s之secret+configMap

一、secret配置管理 配置管理: 加密配置:保存密码,token,其他敏感信息的k8s资源 应用配置:我们需要定制化的给应用进行配置,我们需要把定制好的配置文件同步到pod当中容器 1.1、加密配置: secret: [root@master01 ~]# kubectl get secrets ##查看加密配置[root@master01 ~]# kubectl get se

poj 3723 kruscal,反边取最大生成树。

题意: 需要征募女兵N人,男兵M人。 每征募一个人需要花费10000美元,但是如果已经招募的人中有一些关系亲密的人,那么可以少花一些钱。 给出若干的男女之间的1~9999之间的亲密关系度,征募某个人的费用是10000 - (已经征募的人中和自己的亲密度的最大值)。 要求通过适当的招募顺序使得征募所有人的费用最小。 解析: 先设想无向图,在征募某个人a时,如果使用了a和b之间的关系

Thymeleaf:生成静态文件及异常处理java.lang.NoClassDefFoundError: ognl/PropertyAccessor

我们需要引入包: <dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-thymeleaf</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework</groupId><artifactId>sp