Streamlit如何跳转第三方页面实现登陆鉴权
2023-02-28 本文已影响0人
越大大雨天
本文关键字：streamlit python cas authentication multi-page
Python可以使用streamlit框架实现0前端代码，全栈开发数据大屏等简单的可交互可视化web项目。
Streamlit: A faster way to build and share data apps
普通的提交表单用户名密码的方式实现登陆可以使用streamlit-authenticator第三方包轻松实现。
该文章主要记录了在使用streamlit实际场景中，遇到需要跳转第三方cas页面进行登陆的情况，改如何实现streamlit应用的鉴权登陆。
streamlit相关参考文档
- 官方文档：https://docs.streamlit.io/
- 实现表单登陆文档： https://blog.streamlit.io/streamlit-authenticator-part-1-adding-an-authentication-component-to-your-app/
- 实现跳转登陆参考文档： https://levelup.gitconnected.com/building-a-multi-page-app-with-streamlit-and-restricting-user-access-to-pages-using-aws-cognito-89a1fb5364a3
效果展示
- 首次进入页面不展示内容，需要点击
LOGIN登陆
需要登陆
- 点击登陆跳转到鉴权页面，登陆成功自动返回，并出现
Logout按钮, 子页面相同
登录后展示主页面
登录后展示子页面
代码实现
streamlit基本代码释义请参考官方文档，不再赘述。
代码结构
代码结构
代码展示
实现方法直接用代码来说明，在每个展示页面前，需要先判断鉴权，未登陆时则只提示并展示登陆按钮；登陆成功后展示页面内容。
直接参考以下代码，即可复用在其余场景中。
1. 配置文件
抽取的配置文件位于config.py
import os
BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
# 后端数据接口地址,用于请求实际的数据
API_HOST = "http://127.0.0.1:8080/api"
# streamlit运行后访问地址
FE_HOST = "http://127.0.0.1:8501"
# CAS跳转登陆地址
CAS_LOGIN_URL = "https://127.0.0.1:4436/sec/login"
# 允许访问的用户名
ALLOWED_USERS = [
"user1",
"user2",
"user3"
]
2. 跳转鉴权组件代码
鉴权组件代码位于utils/authenticate.py
import streamlit as st
import requests
import json
from config import FE_HOST, CAS_LOGIN_URL, ALLOWED_USERS
# ------------------------------------
# Initialise Streamlit state variables
# ------------------------------------
def initialise_st_state_vars():
if "auth_code" not in st.session_state:
st.session_state["auth_code"] = ""
if "authenticated" not in st.session_state:
st.session_state["authenticated"] = False
if "user_cognito_groups" not in st.session_state:
st.session_state["user_cognito_groups"] = []
# ----------------------------------
# Get authorization code after login
# ----------------------------------
def get_auth_code():
auth_query_params = st.experimental_get_query_params()
try:
auth_code = dict(auth_query_params)["sid"][0]
except (KeyError, TypeError):
auth_code = ""
return auth_code
# -----------------------------
# Set Streamlit state variables
# -----------------------------
def set_st_state_vars():
initialise_st_state_vars()
auth_code = get_auth_code()
user_info = get_auth_user(sid=auth_code) or {}
if user_info.get("user"):
st.session_state["auth_code"] = auth_code
st.session_state["authenticated"] = True
st.session_state["user"] = user_info.get("user")
st.session_state["email"] = user_info.get("mail")
st.session_state["display"] = user_info.get("display")
# -----------------------------
# Login/ Logout HTML components
# -----------------------------
login_link = f"{CAS_LOGIN_URL}?ref={FE_HOST}"
html_css_login = """
<style>
.button-login {
background-color: skyblue;
color: white !important;
padding: 1em 1.5em;
text-decoration: none;
text-transform: uppercase;
}
.button-login:hover {
background-color: #555;
text-decoration: none;
}
.button-login:active {
background-color: black;
}
</style>
"""
html_button_login = (
html_css_login
+ f"<a href='{login_link}' class='button-login' target='_self'>Log In</a>"
)
def button_login():
"""
Returns:
Html of the login button.
"""
_, col, _ = st.columns(3)
return col.markdown(f"{html_button_login}", unsafe_allow_html=True)
def button_logout():
"""
Returns:
Html of the logout button.
"""
def logout_click():
st.session_state["authenticated"] = False
st.sidebar.button("Logout", on_click=logout_click)
print(st.session_state)
def get_auth_user(sid, ref=FE_HOST):
cas_url = f"{CAS_LOGIN_URL}?sid=%s&ref=%s" % (sid, ref)
if not sid or not ref:
return
user_info = requests.get(cas_url ).text
try:
user_dict = json.loads(user_info)
except json.decoder.JSONDecodeError:
return
else:
return user_dict
def is_allowed_user():
if st.session_state["email"] in ALLOWED_USERS:
return True
return False
3. 入口主页面文件
入口位于Welcome.py
需要在所有展示的页面代码文件前都加上鉴权代码
import streamlit as st
from utils import authenticate
from utils.authenticate import is_allowed_user
st.set_page_config(
page_title="Welcome",
page_icon="👋",
)
# 初始化鉴权变量
authenticate.set_st_state_vars()
# Add login/logout buttons，点击可跳转
if not st.session_state.get("authenticated"):
st.warning("Please login!")
authenticate.button_login()
else:
authenticate.button_logout()
if not is_allowed_user():
st.error("You do not have access. Please contact the administrator.")
else:
# else,页面展示代码位于通过鉴权后
st.title("欢迎使用XX仪表盘 👋")
st.markdown(
"""
该项目为streamlit跳转登陆测试项目\n
**👈 请从侧边栏进入功能页**
### 官方参考文档
- Streamlit: [Streamlit](https://docs.streamlit.io/)
- 表单登陆: [streamlit-authenticator](https://blog.streamlit.io/streamlit-authenticator-part-1-adding-an-authentication-component-to-your-app/)
### 实现跳转登陆参考文档
- [参考文档](https://levelup.gitconnected.com/building-a-multi-page-app-with-streamlit-and-restricting-user-access-to-pages-using-aws-cognito-89a1fb5364a3)
"""
)
4. 分页面文件
分页示例文件位于pages/1_📊__Overview.py
import datetime
import streamlit as st
from utils import dict_to_dataframe, authenticate
from utils.authenticate import is_allowed_user
from utils.plotly_utils import plotly_pie, plotly_bar
st.set_page_config(
page_title="Overview",
page_icon="👋",
layout="wide"
)
authenticate.set_st_state_vars()
# Add login/logout buttons
if not st.session_state.get("authenticated"):
st.warning("Please login!")
authenticate.button_login()
else:
authenticate.button_logout()
# 可以继续限制允许登陆的用户
if not is_allowed_user():
st.error("You do not have access. Please contact the administrator.")
# 通过登陆后的页面代码
else:
st.subheader("数据量概览")
overview_data = {
"updateTime": "2023-01-01 00:00:00",
"total": "12345614",
"todaySeen": "12345",
"recent7daysSeen": "1234561",
"black": "2435"
}
overview_group_data = {
'all': {
'source': {
'source1': 13467,
'source2': 56900,
'source3': 89580409,
'source4': 25405
},
'tag1st': {
'tag1': 1414953,
'tag2': 3112059,
'tag3': 48486,
'tag4': 23226,
'tag5': 4907815,
'tag6': 9690544
},
'category': {
'red': 1382345,
'green': 258362
},
'updateTime': '2023-03-01T08:31:00.345000Z'
},
'recent7Days': {
'source': {
'source1': 245,
'source2': 2457,
},
'tag1st': {
'tag1': 12345,
'tag3': 12345,
'tag4': 1235,
},
'category': {
'red': 1341,
'green': 3456
},
'updateTime': '2023-03-01T08:31:00.345000Z'
},
'calculateDate': '20230301'
}
st.markdown(f"`概览统计时间：{overview_data['updateTime']}`")
recent_7_group_data = overview_group_data["recent7Days"]
all_group_data = overview_group_data["all"]
overview_group_date = overview_group_data["calculateDate"]
col1, col2, col3, col4 = st.columns(4)
col1.metric("数据总量", overview_data["total"])
col2.metric("今日生效", overview_data["todaySeen"])
col3.metric("最近7日生效", overview_data["recent7daysSeen"])
col4.metric("无效数据", overview_data["black"])
st.markdown("### 数据分类统计")
st.markdown(f"`分类数据生效时间：{datetime.datetime.strptime(overview_group_date, '%Y%m%d')}`")
date_range = st.sidebar.radio(
"您关注哪一时间段数据？",
('最近七日', '全量'),
index=1
)
display_type = st.sidebar.multiselect(
"您想使用哪些方式展示数据？",
('图形', '表格'),
default=('图形', '表格')
)
if date_range == "最近七日":
group_data = recent_7_group_data
else:
group_data = all_group_data
source_data = group_data["source"]
tag1st_data = group_data["tag1st"]
category_data = group_data["category"]
def write_overview_data_charts(data):
tab1, tab2 = st.tabs(["Pie(default)", "Bar"])
with tab1:
fig_pie = plotly_pie(data)
st.plotly_chart(fig_pie, use_container_width=True)
with tab2:
fig_bar = plotly_bar(data)
st.plotly_chart(fig_bar, use_container_width=True)
def write_overview_data_table(data, key_name):
tab1, tab2 = st.tabs(["table(default)", "json"])
with tab1:
st.dataframe(dict_to_dataframe(data, key_name), use_container_width=True)
with tab2:
st.json(data)
def write_overview_to_column(data, title, table_key):
st.markdown(f"##### {title}")
if "图形" in display_type:
write_overview_data_charts(data, )
if "表格" in display_type:
write_overview_data_table(data, key_name=table_key)
if not display_type:
st.sidebar.error("请至少选择一种展示方式")
st.error("请在左侧复选框选择至少一种展示方式")
if display_type:
col5, col6, col7 = st.columns(3)
with col5:
write_overview_to_column(source_data, title="情报源分布", table_key="数据源")
with col6:
write_overview_to_column(tag1st_data, title="标签分布", table_key="标签")
with col7:
write_overview_to_column(category_data, title="数据类别分布", table_key="数据类别")
最后
无
