PyJWT 和 python-jose 在处理JWT令牌处理的时候的差异和具体使用

伍华聪2024-08-27 10:46

PyJWT 和 python-jose 是两个用于处理 JSON Web Tokens (JWT) 的 Python 库。它们都有助于生成、解码、验证和管理 JWT，但它们在功能范围和设计哲学上有一些重要的区别。本篇介绍它们之间的一些差异，以及在项目中使用FastAPI+ python-jose 来处理访问令牌的生成以及一些例子代码供参考。

1、PyJWT 和 python-jose的差异

PyJWT

PyJWT 是一个专门处理 JWT 的 Python 库，它旨在简化 JWT 的创建和验证。

特点：

  • 专注于 JWT: PyJWT 专门用于 JWT 的处理，不提供其他类型的加密或签名功能。
  • 简单易用: PyJWT 提供了简单的 API，用于创建和验证 JWT。
  • 支持常见的签名算法: 包括 HMAC (HS256, HS384, HS512) 和 RSA (RS256, RS384, RS512)。
  • 轻量级: 由于 PyJWT 专注于 JWT，依赖少，安装和使用都很简便。

主要用法示例：

复制代码 
import jwt
import datetime

# 创建一个JWT
payload = {
    "user_id": 123,
    "exp": datetime.datetime.utcnow() + datetime.timedelta(hours=1)
}
secret = 'your-secret-key'
token = jwt.encode(payload, secret, algorithm='HS256')

# 解码JWT
decoded = jwt.decode(token, secret, algorithms=['HS256'])
print(decoded)

python-jose

python-jose 是一个更广泛的加密库，它不仅支持 JWT，还支持多种 JOSE (JSON Object Signing and Encryption) 标准，包括 JWS (JSON Web Signature)、JWE (JSON Web Encryption)、JWK (JSON Web Key)、JWA (JSON Web Algorithms) 等。

特点：

  • 全面的 JOSE 支持 : 除了 JWT，python-jose 还支持其他 JOSE 标准，因此功能更强大、更灵活。
  • 多种加密与签名算法: 支持比 PyJWT 更多的算法，如直接加密 (dir)、对称密钥加密 (A256KW, A192KW, A128KW)，以及 RSA 和 ECDSA 的多种模式。
  • 丰富的功能: 提供更细粒度的控制，适合需要复杂加密和签名操作的应用场景。
  • 相对复杂 : 由于功能更广泛，python-jose 的使用复杂度比 PyJWT 更高。

主要用法示例：

复制代码 
from jose import jwt
from jose.exceptions import JWTError

# 创建一个JWT
payload = {
    "user_id": 123,
    "exp": datetime.datetime.utcnow() + datetime.timedelta(hours=1)
}
secret = 'your-secret-key'
token = jwt.encode(payload, secret, algorithm='HS256')

# 解码JWT
try:
    decoded = jwt.decode(token, secret, algorithms=['HS256'])
    print(decoded)
except JWTError as e:
    print(f"Token is invalid: {e}")

差异总结

  • 功能范围 : PyJWT 专注于 JWT，适合需要简单 JWT 处理的项目；python-jose 则支持整个 JOSE 标准，适合需要更复杂加密和签名操作的项目。
  • 易用性 : PyJWT API 简单，易于上手；python-jose 更强大，但同时也更复杂。
  • 算法支持 : python-jose 支持的算法更广泛，尤其是在需要高级加密或签名场景时更具优势。
  • 使用场景 : 如果你的项目只需要生成和验证 JWT，PyJWT 是一个不错的选择；如果你需要全面的 JOSE 支持，包括 JWS、JWE 等，或者需要复杂的加密和签名，python-jose 是更好的选择。

2、使用 python-jose 处理 JWT

在使用 python-jose 处理 JWT 时，捕获和处理异常是一个重要的环节。

1） 安装 python-jose

首先，确保你已经安装了 python-jose：

复制代码 
pip install python-jose

2）使用 python-jose 的 JWT 模块

以下是一个使用 python-jose 的 JWT 处理的示例，包括如何捕获异常：

复制代码 
from jose import jwt, JWTError
from jose.exceptions import ExpiredSignatureError

# 定义密钥和有效负载
secret = 'your-secret-key'
payload = {
    "user_id": 123,
    "exp": datetime.datetime.utcnow() + datetime.timedelta(hours=1)
}

# 生成 JWT
token = jwt.encode(payload, secret, algorithm='HS256')

# 解码 JWT 并处理可能的异常
try:
    decoded = jwt.decode(token, secret, algorithms=['HS256'])
    print(decoded)
except ExpiredSignatureError:
    print("Token has expired")
except JWTError:
    print("Token is invalid")

在处理 python-jose 的 JWT 时，正确地捕获和处理异常是关键。确保你的环境和工具能够正确识别异常类型，将有助于你更好地管理 JWT 错误。

如果我们需要再JWT的playload里面承载更多的信息，可以再claim中声明键值即可，你可以使用 python-jose 和 FastAPI 来实现 JWT 令牌生成操作。如下所示代码。

使用 FastAPI 和 python-jose 生成 JWT 令牌：

复制代码 
from fastapi import FastAPI, Depends, HTTPException, status, Request
from fastapi.responses import JSONResponse
from jose import JWTError, jwt
from datetime import datetime, timedelta

app = FastAPI()

# 配置项，通常从配置文件中加载
JWT_SECRET_KEY = 'your_jwt_secret_key'
JWT_ISSUER = 'your_issuer'
JWT_AUDIENCE = 'your_audience'
JWT_EXPIRED_DAYS = 7
ALGORITHM = 'HS256'

def generate_token(user_info: dict, role_type: str):
    # 获取IP地址
    ip = user_info.get('ip', '')

    # 定义声明
    claims = {
        'id': user_info['id'],
        'email': user_info['email'],
        'name': user_info['name'],
        'nickname': user_info.get('nickname', ''),
        'phone_number': user_info.get('mobile_phone', ''),
        'gender': user_info.get('gender', ''),
        'full_name': user_info.get('full_name', ''),
        'company_id': user_info.get('company_id', ''),
        'company_name': user_info.get('company_name', ''),
        'dept_id': user_info.get('dept_id', ''),
        'dept_name': user_info.get('dept_name', ''),
        'role_type': role_type,
        'ip': ip,
        'mac_addr': '',  # 无法获得Mac地址
        'channel': ''
    }

    # 定义token过期时间
    expiration = datetime.utcnow() + timedelta(days=JWT_EXPIRED_DAYS)

    # 创建JWT token
    to_encode = {
        **claims,
        'iss': JWT_ISSUER,
        'aud': JWT_AUDIENCE,
        'exp': expiration
    }

    token = jwt.encode(to_encode, JWT_SECRET_KEY, algorithm=ALGORITHM)
    return token
复制代码 
@app.post('/token')
async def get_token(request: Request):
    # 模拟的用户信息
    user_info = {
        'id': 123,
        'email': 'user@example.com',
        'name': 'John Doe',
        'nickname': 'Johnny',
        'mobile_phone': '123-456-7890',
        'gender': 'Male',
        'full_name': 'Johnathan Doe',
        'company_id': 'ABC123',
        'company_name': 'ABC Corp',
        'dept_id': 'Dept001',
        'dept_name': 'IT',
        'ip': request.client.host
    }
    role_type = 'Admin'

    token = generate_token(user_info, role_type)
    
    headers = {
        'access-token': token,
        'Authorization': f'Bearer {token}'
    }

    return JSONResponse(content={'token': token}, headers=headers)

if __name__ == "__main__":
    import uvicorn
    uvicorn.run(app, host="127.0.0.1", port=8000)

解释

  1. FastAPI: 用于构建快速、现代的 Web API。
  2. Request : 从 FastAPI 中导入，用于获取客户端的 IP 地址。
  3. JWT 配置: 使用常量配置 JWT 密钥、发行者、受众、加密算法和过期时间。
  4. generate_token 函数 :
    • 构建 JWT 的 claims，包含用户信息和额外的字段，如 IP 地址、角色类型等。
    • 设置 exp 字段定义 JWT 的过期时间。
    • 使用 jwt.encode 创建并签名 JWT。
  5. get_token 路由 :
    • 模拟从请求中获取用户信息（包括 IP 地址）。
    • 调用 generate_token 生成 JWT。
    • 将 JWT 放入响应头中，返回给客户端。

3、在api中如何实现AllowAnonymous和验证授权

在 Python 的 FastAPI 框架中，你可以通过以下方式实现类似于 ASP.NET 中的 AllowAnonymous 和授权验证功能。

1）实现 JWT 授权验证中间件

首先，你需要一个依赖项来检查请求中是否包含有效的 JWT 令牌。如果令牌无效或缺失，依赖项将拒绝请求。通过这种方式，只有标记为"允许匿名"的路由才会跳过验证。

2）安装依赖

确保安装了 python-jose 用于处理 JWT，以及 fastapi：

3） 创建授权依赖

你可以创建一个名为 get_current_user 的依赖项，用于验证 JWT 令牌并提取用户信息。如果没有提供或验证失败，抛出 HTTPException。

复制代码 
from fastapi import Depends, HTTPException, status
from jose import JWTError, jwt
from typing import Optional

JWT_SECRET_KEY = 'your_jwt_secret_key'
ALGORITHM = 'HS256'

def get_current_user(token: str = Depends(oauth2_scheme)):
    try:
        payload = jwt.decode(token, JWT_SECRET_KEY, algorithms=[ALGORITHM])
        user_id: str = payload.get("id")
        if user_id is None:
            raise HTTPException(
                status_code=status.HTTP_401_UNAUTHORIZED,
                detail="Could not validate credentials",
                headers={"WWW-Authenticate": "Bearer"},
            )
        return payload
    except JWTError:
        raise HTTPException(
            status_code=status.HTTP_401_UNAUTHORIZED,
            detail="Could not validate credentials",
            headers={"WWW-Authenticate": "Bearer"},
        )

get_current_user ：用于解析和验证 JWT。如果令牌无效或缺失，会抛出 HTTPException，返回 401 状态码。

具体使用的时候，我们可能把用户信息缓存在Redis里面提高处理效率。

4）实现 AllowAnonymous 功能

在 FastAPI 中，你可以通过 Depends 来实现条件授权。对于需要授权的路由，只需将 get_current_user 作为依赖传递给路由函数。而无需授权的路由，可以直接定义。

复制代码 
from fastapi import FastAPI, Depends, HTTPException, status
from fastapi.security import OAuth2PasswordBearer

app = FastAPI()

oauth2_scheme = OAuth2PasswordBearer(tokenUrl="token")

# 允许匿名访问的路由
@app.get("/public")
def read_public_data():
    return {"message": "This is a public endpoint"}

# 需要授权的路由
@app.get("/protected")
def read_protected_data(current_user: dict =Depends(get_current_user)):
    return {"message": f"Hello, {current_user['name']}"}

# 模拟登录生成 JWT 令牌的路由
@app.post("/token")
def login():
    # 这里省略了身份验证过程，只是直接生成一个 JWT 令牌
    token = jwt.encode({"id": 1, "name": "John Doe"}, JWT_SECRET_KEY, algorithm=ALGORITHM)
    return {"access_token": token, "token_type": "bearer"}
  • 公共路由 (/public)：可以直接访问，不需要任何身份验证。
  • 受保护路由 (/protected)：必须提供有效的 JWT 令牌才能访问。
  • 登录路由 (/token)：生成一个 JWT 令牌，可以用于受保护的路

Depends(get_current_user) ：在需要保护的路由中，通过依赖项注入 get_current_user，确保只有通过身份验证的用户才能访问。

在 FastAPI 中，建议通过依赖项注入（Depends）来获取当前用户的信息，而不是直接访问 request.user。这种方式更加灵活并且与 FastAPI 的设计哲学更一致。

在具体项目中，我们为了方便，往往通过中间件的方式进行定义和处理授权的过程。

通过authentiate函数处理验证用户令牌的有效性。

我们一般再main.py入口中加入中间件的处理即可。

复制代码 
    # JWT auth, required
    app.add_middleware(
        AuthenticationMiddleware,
        backend=JwtAuthMiddleware(),
        on_error=JwtAuthMiddleware.auth_exception_handler,
    )

4、一些错误处理

当你在解码 JWT 时遇到 "Invalid audience" 错误，通常意味着在生成或解码 JWT 时，aud (audience) 声明没有正确设置或验证。以下是解决这个问题的步骤和说明：

1） 理解 aud (Audience) 声明

  • aud 是 JWT 中的一个可选声明，通常用于指定 JWT 的接收者（受众）。在解码 JWT 时，jwt.decode 会检查这个声明是否与预期的值匹配。

设置和检查 aud 声明， 生成 Token 时设置 aud

如果你希望 JWT 包含 aud 声明，可以在生成 token 时传递它。例如：

复制代码 
to_encode = {
    "sub": "user_id",
    "aud": "your_audience",  # 设置aud声明
    "exp": datetime.utcnow() + timedelta(minutes=30)
}

token = jwt.encode(to_encode, settings.TOKEN_SECRET_KEY, algorithm=settings.TOKEN_ALGORITHM)

解码 Token 时验证 aud

在解码 JWT 时，指定 audience 参数以匹配生成时的 aud：

复制代码 
try:
    payload = jwt.decode(
        token,
        settings.TOKEN_SECRET_KEY,
        algorithms=[settings.TOKEN_ALGORITHM],
        audience="your_audience"  # 验证aud声明
    )
    print(f"Decoded payload: {payload}")
except JWTError as e:
    print(f"Token decode failed: {e}")

2）Token decode failed: Subject must be a string.

"Token decode failed: Subject must be a string" 错误通常是由于 sub (subject) 声明的值不是字符串引起的。sub 是 JWT 中常用的一个声明，用来标识 token 的主体，比如用户 ID 或用户名。JWT 标准要求 sub 的值必须是字符串。

检查 sub 声明的值

首先，确保在生成 token 时，sub 声明的值是一个字符串：

复制代码 
to_encode = {
    "sub": str(user_id),  # 确保 user_id 是字符串
    "aud": "your_audience",  # 其他字段
    "exp": datetime.utcnow() + timedelta(minutes=30)
}

token = jwt.encode(to_encode, settings.TOKEN_SECRET_KEY, algorithm=settings.TOKEN_ALGORITHM)

如果 sub 的值是一个非字符串类型（如整数或其他对象），请将其转换为字符串：

复制代码 
user_id = 123  # 假设 user_id 是一个整数
to_encode = {
    "sub": str(user_id),  # 将 user_id 转换为字符串
    "aud": "your_audience",
    "exp": datetime.utcnow() + timedelta(minutes=30)
}

token = jwt.encode(to_encode, settings.TOKEN_SECRET_KEY, algorithm=settings.TOKEN_ALGORITHM)

3）schema如何移除敏感字段

在处理数据模型和模式（schema）时，特别是当涉及到敏感信息（如密码、身份信息等）时，有时需要从输出或序列化结果中移除这些敏感字段。根据你使用的库或框架，处理敏感字段的方法会有所不同。以下是一些常见的方法来移除敏感字段：

使用 Pydantic 的 exclude 参数

如果你在使用 Pydantic（例如在 FastAPI 中），你可以使用模型的 dict 方法的 exclude 参数来排除敏感字段。

复制代码 
from pydantic import BaseModel

class User(BaseModel):
    username: str
    email: str
    password: str  # 敏感字段

user = User(username="user1", email="user1@example.com", password="secret")

# 创建一个不包含敏感字段的字典
user_dict = user.dict(exclude={"password"})

print(user_dict)

使用 SQLAlchemy 的 __mapper_args__

如果你使用 SQLAlchemy 并且希望从序列化结果中排除敏感字段，可以使用模型的 __mapper_args__ 进行配置。例如：

复制代码 
from sqlalchemy import Column, String
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

Base = declarative_base()

class User(Base):
    __tablename__ = 'users'

    id = Column(String, primary_key=True)
    username = Column(String)
    email = Column(String)
    password = Column(String)  # 敏感字段

    def to_dict(self):
        # 移除敏感字段
        return {c.name: getattr(self, c.name) for c in self.__table__.columns if c.name != 'password'}

user = User(id="1", username="user1", email="user1@example.com", password="secret")
print(user.to_dict())

自定义序列化方法

如果你使用自定义模型或类，并且没有使用特定的库，你可以实现自定义序列化方法来排除敏感字段。

复制代码 
class User:
    def __init__(self, username, email, password):
        self.username = username
        self.email = email
        self.password = password  # 敏感字段

    def to_dict(self):
        # 移除敏感字段
        return {
            "username": self.username,
            "email": self.email
        }

user = User(username="user1", email="user1@example.com", password="secret")
print(user.to_dict())
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