ParagonIE Multi-Factor 项目启动与配置教程
2025-05-18 10:46:55作者:舒璇辛Bertina
1. 项目目录结构及介绍
ParagonIE Multi-Factor 是一个提供多种双因素认证方法的 PHP 库。以下是项目的目录结构及其简单介绍:
multi_factor/
├── .gitignore # Git 忽略文件列表
├── composer.json # Composer 配置文件
├── phpunit.xml # PHPUnit 测试配置文件
├── psalm.xml # Psalm 静态代码分析配置文件
├── README.md # 项目说明文件
├── LICENSE # 项目许可证文件
├── src/ # 源代码目录
│ ├── OneTime.php # 一次性密码相关类
│ ├── OTP.php # OTP 类
│ └── TOTP.php # 时间基础的一次性密码类
└── test/ # 测试代码目录
src/目录包含了项目的核心代码,包括一次性密码生成和验证的类。test/目录包含了项目的单元测试代码。composer.json是用于管理项目依赖的配置文件。phpunit.xml和psalm.xml分别是单元测试和静态代码分析的配置文件。README.md包含了项目的详细说明和用法示例。LICENSE文件描述了项目的许可协议。
2. 项目的启动文件介绍
在 ParagonIE Multi-Factor 项目中,并没有一个特定的“启动文件”。这个库是作为依赖被其他项目引入的。如果要使用这个库,你需要在你的项目中通过 Composer 引入它。
在你的项目根目录下运行以下命令来安装 ParagonIE Multi-Factor:
composer require paragonie/multi-factor
安装完成后,你可以在你的 PHP 文件中通过以下方式引入并使用它:
<?php
use ParagonIE\MultiFactor\OneTime;
use ParagonIE\MultiFactor\OTP\TOTP;
$seed = random_bytes(20);
$otp = new OneTime($seed, new TOTP());
if (\password_verify($_POST['password'], $storedHash)) {
if ($otp->validateCode($_POST['2facode'], time())) {
// 登录成功
}
}
3. 项目的配置文件介绍
本项目的主要配置文件是 composer.json,它用于定义项目的依赖和元数据。以下是一个基础的 composer.json 示例:
{
"name": "your vendors/your-project",
"description": "A brief description of the project",
"require": {
"paragonie/multi-factor": "^x.x.x"
},
"autoload": {
"psr-4": {"Your\\Namespace\\": "src/"}
}
}
在这个配置文件中,你需要替换 "your vendors/your-project" 和 "Your\\Namespace\\" 为你自己的项目名称和命名空间。
composer.json 文件中的 "require" 部分指定了项目依赖的 ParagonIE Multi-Factor 库的版本。
autoload 部分设置了自动加载规则,这允许你在项目中使用 ParagonIE Multi-Factor 库的类而无需手动引入每个文件。
确保在使用 ParagonIE Multi-Factor 库之前,你的项目已经正确配置了 Composer。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
245
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
672
157
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
662
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
322
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
860
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218