NiceGUI项目中crypto.randomUUID函数不可用的解决方案
在NiceGUI项目的最新开发版本中,当用户通过非localhost地址访问应用时,浏览器控制台会出现"crypto.randomUUID is not a function"的错误提示。这个问题虽然不影响UI元素的渲染,但会导致所有回调功能失效。
问题背景
NiceGUI是一个基于Python的Web UI框架,它允许开发者快速构建交互式界面。在最新代码中,开发团队引入了crypto.randomUUID函数来生成唯一标识符。然而,这个Web Crypto API方法有一个重要的安全限制:它只能在安全上下文中使用,即localhost或HTTPS环境下。
问题表现
当开发者运行以下简单示例代码时:
from nicegui import ui
@ui.page("/")
async def home():
ui.button("Test me", on_click=lambda: ui.notify("Hello, world!"))
if __name__ in {"__main__", "__mp_main__"}:
ui.run()
如果通过非localhost地址或非HTTPS协议访问,浏览器控制台会显示TypeError错误,按钮的点击事件等回调功能将无法正常工作。
技术分析
crypto.randomUUID是Web Crypto API的一部分,它提供了生成符合RFC 4122标准的UUID v4的方法。出于安全考虑,浏览器限制了这个API在非安全上下文中的使用。具体来说:
- 在localhost环境下可用
- 在HTTPS协议下可用
- 在普通的HTTP协议下不可用
解决方案
NiceGUI团队迅速响应,通过实现一个优雅的降级方案解决了这个问题。他们首先尝试使用crypto.randomUUID,如果不可用则回退到一个自定义的UUID生成函数。这个方案既保持了在安全环境下的最佳性能,又确保了在不安全环境下的功能可用性。
自定义的UUID生成函数采用了RFC 4122标准中的v4版本UUID生成算法,通过随机数填充特定位来创建符合标准的UUID。
验证结果
经过测试验证,这个解决方案在以下场景都能正常工作:
- localhost访问
- HTTPS协议访问
- 普通HTTP协议访问
对于需要使用HTTPS的开发场景,开发者可以使用工具如mkcert创建自签名证书,并通过Uvicorn等ASGI服务器配置HTTPS支持。
总结
这个问题的解决展示了NiceGUI团队对兼容性和用户体验的重视。通过实现优雅的降级方案,确保了框架在各种环境下的稳定运行。对于开发者而言,这也提醒我们在使用浏览器新特性时需要考虑兼容性和安全限制,特别是在生产环境中。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00