Untitled

Claude
Hyper


Oracle Authentication Data Extraction and Transformation for Django Python App
Нужно спроектировать архитектуру системы авторизации на одной стороне которой oracle таблица с пользовательскими данными и паролями точка эти данные по запросу предоставляются как результат запуска пост заброса из системы джанга. В дальнейшем эти данные авторизации применяются для доступа к работе выборки таблиц апдейту записей и так далее. Архитектура Джанго по работе с типовой задачей должна быть реализована с помощью так называемых сервисов выполняющих функцию инъекции зависимости. Типовая задача выглядит таким образом вызывается сервис Джанго с передачей ему имени пользователя дальше вызывается oracle база данных с целью получения имени пользователя и пароля для доступа к базе данных в которой будет производиться изменением и третий шаг выполняется последовательность действий заданное отдельными сервисами как инъекции зависимости по изменению добавлению данных в целевой базе которые были получены на предыдущем шаге.

также

приведи высокоуровневый пример на питоне, для реализации на django "CRUD сервисы не зависят от конкретной БД, работают через абстракцию". Для этого используем python-dependency-injector библиотеку

предложи верхнеуровневую архитектуру для этого же проекта, но уже для блока преобразования данных. То есть, у нас есть задачи, использующие сервис данных, полученное на предыдущем шаге. И есть несколько типов задач, который постепенно расширяется, с добавлением новых типов.

также, следует учесть, если список входных параметров для типовой задачи Task может быть переменным и включать в себя обязательные, такие как database_source, database_target, но и дополнительные например, путь к excel файлу, с данными которые следует загрузить. количество и знчение параметров определяется типом задачи.

Каждый тип состоит из последовательностей операции над данными, получение pandas dataframe, преобразование и загрузка в эту или другую БД, определяется типом задачи.

Можно реализовать пайплайны - преднастроенные наборы задач для типовых сценариев.

Такой подход позволит гибко расширять функционал преобразования данных, не затрагивая общую архитектуру.

и реализовать эту архитектуру на python django для блока преобразования данных с использованием python-dependency-injector, приведи высокоуровневые примеры на python

AA
Вот примерный код на Python с использованием dependency_injector для реализации архитектуры CRUD сервисов, независимых от конкретной БД:

python

Copy code

import dependency_injector.containers as containers
import dependency_injector.providers as providers

class Database(containers.DeclarativeContainer):
    connection = providers.Dependency()

class UserService:
    def __init__(self, db):
        self.db = db
    
    def get_all(self):
        # получить всех пользователей из БД
        
    def get_by_id(self, user_id):
       # получить пользователя по id
       
    def create(self, user_data):
        # создать нового пользователя
    
    def update(self, user_id, user_data):
        # обновить данные пользователя
    
    def delete(self, user_id):
        # удалить пользователя
        
# Использование:
        
database = Database(connection=MySQLConnection()) 
user_service = UserService(database)

users = user_service.get_all()
Архитектура для блока преобразования данных может выглядеть так:

python

Copy code

import dependency_injector.containers as containers
import dependency_injector.providers as providers

class DataSource(containers.DeclarativeContainer):
    source = providers.Dependency()
    
class TargetDatabase(containers.DeclarativeContainer):  
    connection = providers.Dependency()

class Task:
    def __init__(self, data_source, target_db, **kwargs):
        self.data_source = data_source
        self.target_db = target_db
        self.params = kwargs
        
    def run(self):
        # получить данные
        df = self.data_source.get_data()
        
        # преобразовать
        df = self.transform(df)
        
        # сохранить в БД
        self.target_db.save_data(df)
            
    def transform(self, df):
        # преобразование данных
        return df
        
class MyTask(Task):
    def transform(self, df):
        # специфичное преобразование для этого типа задачи
        return df  
        
# Использование:

data_source = DataSource(source=ExcelSource('path/to/file.xls'))
target_db = TargetDatabase(connection=PostgresConnection())

task = MyTask(
    data_source=data_source, 
    target_db=target_db,
    sheet_name='Sheet1'
)

task.run()
Такой подход позволяет гибко настраивать задачи, переиспользовать общий код и не привязываться к конкретным источникам данных и хранилищам.

Copy

Приведе пример реализации пайплайна

AA
Вот пример реализации пайплайна на основе предыдущего кода:

python

Copy code

class Pipeline:
    def __init__(self, tasks):
        self.tasks = tasks
        
    def run(self):
        data = None
        for task in self.tasks:
            data = task.run(data)
            
class LoadDataTask(Task):
    def run(self, data):
        # загрузить данные из источника
        return df
    
class TransformTask(Task):
    def run(self, data):
        # преобразовать данные
        return transformed_df
        
class LoadToDatabaseTask(Task):
    def run(self, data):
        # сохранить данные в БД
        
# Использование:

source = ExcelSource(...) 
target_db = PostgresDatabase(...)

pipeline = Pipeline([
    LoadDataTask(source),
    TransformTask(),
    LoadToDatabaseTask(target_db)  
])

pipeline.run()
Здесь мы определяем отдельные задачи для загрузки, преобразования и сохранения данных. А пайплайн просто вызывает их последовательно, передавая данные между задачами.

Это позволяет легко менять состав пайплайна, добавляя или убирая задачи. А также повторно использовать задачи в разных пайплайнах.

Copy

приведи пример реализации пайплайна на основе всего предыдущего кода: с использованием python-dependency-injector на python

AA
Вот пример реализации пайплайна с использованием python-dependency-injector:

python

Copy code

import dependency_injector.containers as containers
import dependency_injector.providers as providers

class DataSource(containers.DeclarativeContainer):
    source = providers.Dependency()
    
class TargetDatabase(containers.DeclarativeContainer):
    connection = providers.Dependency()
    
class Pipeline:
    def __init__(self, tasks):
        self.tasks = tasks
        
    def run(self):
        data = None
        for task in self.tasks:
            data = task.run(data)
            
class Task:
    def __init__(self, data_source=None, target_db=None):
        self.data_source = data_source
        self.target_db = target_db
        
    def run(self, data):
        pass
        
class LoadDataTask(Task):
    def run(self, data):
        if self.data_source:
            return self.data_source.get_data()
        else:
            return data
            
class TransformTask(Task):
    def run(self, data):
        # transform data
        return transformed_data
        
class LoadToDbTask(Task):
    def run(self, data):
        if self.target_db:
            self.target_db.save_data(data)
        return data
        
# Usage:

source = DataSource(ExcelSource('file.xls'))
target_db = TargetDatabase(PostgresDB()) 

pipeline = Pipeline([
    LoadDataTask(data_source=source),
    TransformTask(),
    LoadToDbTask(target_db=target_db)
])

pipeline.run()
В этом примере используются контейнеры dependency_injector для внедрения зависимостей в задачи - источника данных и целевой БД. А сами задачи являются независимыми и повторно используемыми компонентами.

Copy

Нужно спроектировать архитектуру системы авторизации на одной стороне которой oracle таблица с пользовательскими данными и паролями.

эти данные(пароль и имя пользователя) предоставляются как результат запуска post запроса из системы django. В дальнейшем эти данные авторизации применяются для доступа к работе выборки таблиц апдейту записей, в коде выше.

Типовая задача выглядит таким образом: получаем пароль и имя пользователя из oracle db используя post django. для доступа к базе данных в которой будет производиться изменениея(target db) и чтение (source db)и третий шаг выполняется последовательность действий заданное отдельными сервисами как инъекции зависимости по изменению добавлению данных в целевой базе которые были получены на предыдущем шаге.

AA
Вот один из вариантов архитектуры для такой системы авторизации:

Есть отдельный сервис авторизации AuthService, который принимает имя пользователя и пароль.
AuthService делает запрос к Oracle DB, чтобы получить хешированный пароль для данного пользователя.
Далее проверяется совпадение хешей паролей.
При успешной авторизации создается JWT токен с данными пользователя.
Этот JWT передается клиенту.
Клиент использует JWT для авторизации на остальных сервисах приложения (CRUD операции и др.)
CRUD сервисы валидируют JWT и извлекают из него данные о пользователе.
Далее выполняют запросы к БД от имени этого пользователя.
Пример кода на Python:

python

Copy code

# AuthService

def login(username, password):
   user = db.getUser(username)
   if checkPassword(password, user.hashed_password):
       return generateJWT(user)
       
# CRUD сервис   

@validate_jwt
def updateRecord(record_id, data):
   user = getUserFromJWT()
   records.update(record_id, data, user)
Такой подход позволяет отделить авторизацию от бизнес-логики и вынести ее в отдельный сервис. А с помощью JWT реализовать авторизацию между сервисами.

Copy

никаких jwt, просто вызываем АПИ функцию в oracle BD и получаем в ответ имя пользователя и пароль. В дальнейшем эти данные авторизации применяются для доступа к работе выборки таблиц апдейту записей, в коде выше.

Типовая задача выглядит таким образом: получаем пароль и имя пользователя из oracle db используя post django. для доступа к базе данных в которой будет производиться изменениея(target db) и чтение (source db). приведи пример использованием python-dependency-injector на python

AA
Хорошо, давай рассмотрим пример без использования JWT.

Есть сервис аутентификации AuthService, который вызывает API функцию в Oracle DB:
python

Copy code

class AuthService:
  def authenticate(username, password):
    user_data = oracle_db.authenticate(username, password)
    return user_data
Приложение Django вызывает этот сервис:
python

Copy code

# views.py

from services import AuthService

def login(request):
  username = request.POST['username']
  password = request.POST['password']

  auth = AuthService() 
  user = auth.authenticate(username, password)

  if user:
    # аутентификация прошла успешно
  else:
    # ошибка аутентификации
Далее эти данные пользователя передаются в CRUD сервисы:
python

Copy code

# services.py

class UserService:
  def __init__(self, user):
    self.user = user

  def get_user_data(self):
    # получить данные пользователя из БД  
    
  def update_user_data(self, data):
    # обновить данные пользователя в БД

# вызов 

user = auth.authenticate(username, password)
user_service = UserService(user)
Можно использовать dependency injector:
python

Copy code

# containers.py

class OracleDB(containers.DeclarativeContainer):
  db = providers.Dependency()
  
class AuthService(containers.DeclarativeContainer):
  oracle_db = providers.Dependency()
  
class UserService(containers.DeclarativeContainer):
  auth_service = providers.Dependency()

# usage

oracle_db = OracleDB(oracle_api)
auth_service = AuthService(oracle_db=oracle_db) 
user_service = UserService(auth_service=auth_service)

user = auth_service.authenticate(...)
user_service.get_user_data()
Это позволяет реализовать аутентификацию через Oracle DB и использовать полученные данные пользователя в CRUD сервисах.