构建有效的 JWT 声明集
最近发现不少小伙伴都对文章很感兴趣,所以今天继续给大家介绍文章相关的知识,本文《构建有效的 JWT 声明集》主要内容涉及到等等知识点,希望能帮到你!当然如果阅读本文时存在不同想法,可以在评论中表达,但是请勿使用过激的措辞~

简介
我需要审查一个拉取请求,该请求正在修复样本报告的问题,并且在测试通过时,感觉样本中肯定还有更多事情需要更改。
我了解 json web token(jwt 发音为“jots”)有一段时间了,但我不了解它们。看到这个 pr 让我有理由进一步深入研究它们。
什么是 jwt
jwt 是一种用于在各方之间安全传输信息的开放标准方法。它们通常用于验证用户身份并授权对资源的访问。它们由 3 部分组成:标头、有效负载和签名。
为什么需要 jwt
iam 服务账户凭证 api 创建短期凭证来模拟 iam 服务账户。 signjwt 方法将使用服务帐户的系统管理私钥对 jwt 进行签名。在signjwt方法的请求正文中,有效负载字段应包含一个序列化的json对象,该对象包含jwt声明集。
什么是智威汤逊声明
声明是 jwt 传输的核心信息。
以下是有效声明集的示例:
{
"iss": "https://cloud.google.com/iam",
"sub": "projects/-/serviceaccounts/my-service-account@my-project.iam.gserviceaccount.com",
"aud": "https://my-iap-protected-app.example.com",
"iat": 1694003600,
"exp": 1694007200
}
此声明集包含以下字段:
- iss:jwt 的颁发者,将进行身份验证的服务帐户,在本例中应该是服务帐户电子邮件。
- sub:jwt 的用户主题,即服务帐户电子邮件。
- aud:jwt 的受众,即受 iap 保护的资源的 url。
- iat:issued at time,即生成jwt的时间。这必须是 utc 格式的整数。
- exp:过期时间,即jwt将不再有效的时间。 cloud iam 记录了其他限制:不能是过去的时间,也不能是未来超过 12 小时的时间。
通过将这些声明包含在 jwt 的有效负载中,您可以确保其有效并可用于访问受 iap 保护的资源。
关于那个公关
原始代码看起来像
iat = datetime.datetime.now(tz=datetime.timezone.utc)
exp = iat + 3600
return json.dumps(
{
"iss": service_account_email,
"sub": service_account_email,
"aud": resource_url,
"iat": iat,
"exp": exp,
}
)
我知道测试出了问题,但我不想阻止解决此代码的根本问题。
公关作者提交了更改
iat = datetime.datetime.now(tz=datetime.timezone.utc).timestamp()
这似乎是一个不完整的修复。根据 api 的文档,我意识到提交的修复仍然不会将 iat 设置为 int 类型,并且仍然会失败。我提出了一个小小的改变,可以解决 pr 的问题
now_utc = datetime.datetime.now(tz=datetime.timezone.utc) iat = int(now_utc.timestamp())
我想得越多,我意识到日期时间对于这个示例没有用处。 datetime 模块提供了用于操作日期和时间的类,当您需要日期时,这些类非常有用。我们确实需要一个 utc 格式的整数,因此 time 模块更有用。
insetad,我们能做到
now = int(time.time())
return json.dumps(
{
"iss": service_account_email,
"sub": service_account_email,
"aud": resource_url,
"iat": now,
"exp": now + 3600,
}
)
在此处查找此示例的完整(更新!)代码。
到这里,我们也就讲完了《构建有效的 JWT 声明集》的内容了。个人认为,基础知识的学习和巩固,是为了更好的将其运用到项目中,欢迎关注golang学习网公众号,带你了解更多关于的知识点!
在 Java 中创建 lambda 函数的常见陷阱和如何避免
- 上一篇
- 在 Java 中创建 lambda 函数的常见陷阱和如何避免
- 下一篇
- Nodejs 框架的新时代:Express v5 简介
-
- 文章 · python教程 | 56分钟前 |
- Python configparser ExtendedInterpolation 组织分层配置
- 480浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 11小时前 | python · Python tomllib TOMLDecodeError
- Python tomllib 解析失败时如何定位具体键与行列
- 198浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 15小时前 |
- Python contextvars 为什么能隔离并发请求上下文
- 202浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 19小时前 | Python教程 · 静态类型检查 异步方法 Python Protocol 结构类型 Awaitable
- Python Protocol 怎样描述带异步方法的结构类型
- 363浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 22小时前 | Python教程 · InitVar __post_init__ Python dataclasses.replace 数据类复制
- Python dataclasses.replace 遇到 InitVar 时怎样传递参数
- 381浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 1天前 | python · pathlib ·
- Python importlib.resources.as_file 的临时路径何时失效
- 318浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 1天前 | SQLite · Python教程 · Python sqlite3 Connection.backup 进度回调 SQLite备份
- Python sqlite3 备份进度回调怎样判断剩余页数
- 264浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 1天前 | python · 内存优化 · Python教程 · 文件读取 大文件处理 Python mmap 分段映射 ALLOCATIONGRANULARITY
- Python mmap 怎样分段处理超过内存的大文件
- 146浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 1天前 | python · Python 二进制协议 零拷贝 memoryview
- Python memoryview 如何零拷贝切片二进制协议数据
- 225浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 1天前 | 并发控制 · Python教程 · asyncio · 虚假唤醒 wait_for Python asyncio asyncio.Condition 异步同步
- Python asyncio.Condition.wait_for 如何处理虚假唤醒
- 478浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 1天前 |
- Python ExceptionGroup 派生新组时如何保留异常元数据
- 417浏览 收藏
-
- 前端进阶之JavaScript设计模式
- 设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
- 543次学习
-
- GO语言核心编程课程
- 本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
- 516次学习
-
- 简单聊聊mysql8与网络通信
- 如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
- 500次学习
-
- JavaScript正则表达式基础与实战
- 在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
- 487次学习
-
- 从零制作响应式网站—Grid布局
- 本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
- 485次学习
-
- PubMedQA
- 深入了解PubMedQA生物医学问答数据集,涵盖其核心功能、使用方法及在临床决策、药物研发等场景的应用,助力提升NLP模型性能。
- 402次使用
-
- H2O EvalGPT
- H2O EvalGPT是H2O.ai推出的开源LLM评估平台,提供详细的大模型性能排行榜、行业特定基准测试及A/B测试功能,助您快速选择最适合项目的高性能大语言模型。
- 478次使用
-
- LMArena
- LMArena是加州大学伯克利分校推出的AI模型匿名评测平台。通过盲测投票机制,用户可对比不同大模型回答并生成实时排行榜,助力开发者优化模型及用户选择最佳AI工具。
- 487次使用
-
- HELM
- 深入了解斯坦福推出的HELM(Holistic Evaluation of Language Models)大模型评测体系。本文解析其核心功能、安装配置步骤及应用场景,涵盖准确性、公平性、鲁棒性等多维度指标,助力开发者全面优化语言模型性能。
- 433次使用
-
- MMBench
- MMBench是由上海人工智能实验室等机构联合推出的多模态基准测试平台,提供细粒度能力评估、大规模数据集及VLMEvalKit工具。本文详细介绍其核心功能、安装使用方法及应用场景,助力开发者全面评估多模态模型性能。
- 260次使用
-
- Python sqlite3 Connection serialize 怎么导出数据库快照:备份窗口、内存占用与恢复校验
- 2026-08-26 501浏览
-
- Python监控网页状态:requests异常处理实战
- 2026-05-29 501浏览
-
- TensorFlow模型部署为API的TF Serving方法
- 2026-05-26 501浏览
-
- Python字符串编码转换:encode与decode详解
- 2026-05-16 501浏览
-
- TensorFlow裁剪无用算子方法详解
- 2026-05-15 501浏览

