Python Web权限系统应采用PermissionNode与RolePermission双表结构,扁平建模、JOIN查询获取权限;菜单与接口权限解耦;Redis缓存权限集并懒加载更新;装饰器统一校验,核心逻辑仅为perm_code in get_user_permissions(user_id)。

Python Web项目中构建基于角色的权限树解析系统,核心是把“角色—权限—资源”三者关系结构化、可配置、易扩展。关键不在写多复杂的递归算法,而在于设计清晰的数据模型和轻量的解析逻辑。
别一上来就搞嵌套字典或无限层级的数据库表。推荐用“权限节点(PermissionNode)+ 角色权限映射(RolePermission)”双表结构:
这样查某个角色的全部有效权限时,一条 JOIN 查询 + 简单去重就能拿到所有 code 列表,无需实时遍历整棵树。
菜单展示树 ≠ 接口调用权限。两者都从同一套 PermissionNode 衍生,但用途分离:
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避免把菜单结构硬塞进接口鉴权逻辑,否则改个菜单顺序可能意外放开 API 权限。
权限树不是静态 JSON。用 Redis 缓存角色对应的 permission code 集合(key: role:123:perms),过期时间设为 5–10 分钟。当管理员修改权限时:
这样既保证最终一致性,又避免每次请求都查库。缓存重建逻辑可封装成一个 get_user_permissions(user_id) 函数,内部自动处理 DB fallback 和 Redis 写入。
别堆砌 if-else。用类装饰器或带参数的函数装饰器统一收口:
@require_perm("order:export") # 检查是否有导出订单权限
def export_orders(request):
...
内部实现只需一行核心判断:perm_code in get_user_permissions(request.user.id)。错误时直接返回 403,不暴露具体缺失哪条权限——安全且省事。
基本上就这些。不复杂但容易忽略的是:权限树本质是配置数据,不是业务逻辑;重点在让配置好维护、查询够快、变更不卡顿。
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