A plain English introduction to JSON web tokens (JWT): what it is and what it isn’t. #article#jwt#security#coding#js @thedevs https://kutt.it/ibVW1N
TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Найти похожее
Источник @procode404 · Post #3184 · 25 авг.
🐍Парсинг сайтов на Python Одна из самых востребованных задач на фрилансе — парсинг, представляющий из себя автоматический сбор данных с веб-сайтов. В этом плейлисте автор создал парсеры популярных сайтов, учитывая все нюансы, которые возникают про разработке. 1. Быстрый парсинг несколькими процессами с экспортом в csv [48:14] 2. Парсим объявления на Avito [47:38] 3. Парсинг Avito: собираем номера телефонов [33:08] 4. Приемы работы с библиотекой BeautifulSoup [38:54] 5. Как использовать прокси и менять User-Agent [43:31] 6. Анализ "ненормальных" сайтов [22:31] 7. Как скачивать картинки и другие файлы [27:08] 8. Работа с ошибками на примере нерабочих парсеров [38:16] #парсинг#python
Найдено 3 похожих постов
Поиск: #jwt
@djangoproject · Post #389 · 21.07.2017, 15:12
https://thinkster.io/topics/django Looking to build #fullstack apps with #Django? Looking to build a production ready Django #JSON#API? Building a Production Ready Django JSON API 🔸Setting up #JWT Authentication 🔸Profiles 🔸Articles 🔸Comments 🔸Following 🔸Favoriting 🔸Tagging 🔸Pagination 🔸Filtering 🔸Conclusion Configuring Django Settings for Production Building #Web#Applications with Django and #AngularJS 🔸Learning Django and AngularJS 🔸Setting up your environment 🔸Extending Django's built-in User model 🔸Serializing the Account Model 🔸Registering new users 🔸Logging users in 🔸Logging users out 🔸Making a Post model 🔸Rendering Post objects 🔸Making new posts 🔸Displaying user profiles 🔸Updating user profiles 🔸Congratulations, you did it!
@githubtrending · Post #15066 · 16.08.2025, 12:30
#python#agents#ai#api_gateway#asyncio#authentication_middleware#devops#docker#fastapi#federation#gateway#generative_ai#jwt#kubernetes#llm_agents#mcp#model_context_protocol#observability#prompt_engineering#python#tools The MCP Gateway is a powerful tool that unifies different AI service protocols like REST and MCP into one easy-to-use endpoint. It helps you manage multiple AI tools and services securely with features like authentication, retries, rate-limiting, and real-time monitoring through an admin UI. You can run it locally or in scalable cloud environments using Docker or Kubernetes. It supports various communication methods (HTTP, WebSocket, SSE, stdio) and offers observability with OpenTelemetry for tracking AI tool usage and performance. This gateway simplifies connecting AI clients to diverse services, making development and management more efficient and secure. https://github.com/IBM/mcp-context-forge