OneTimePass 技术文档
2024-12-25 19:59:05作者:魏侃纯Zoe
1. 安装指南
OneTimePass(以下简称 OTP)可以通过 pip 安装或者单独下载。使用 pip 安装是最简单的方式。如果您想全局安装,可以使用以下命令:
$ sudo pip install onetimepass
如果您正在虚拟环境中安装,您不需要 sudo 部分。
另外,您也可以通过上面提供的下载链接下载并解压到您的 sys.path 中的某个目录,或者将其作为 Git 子模块克隆到您的目录中。
2. 项目使用说明
OTP 模块可以用来生成一次性密码,具体包括基于HMAC的一次性密码(HOTP)和基于时间的一次性密码(TOTP)。它们可以用于如 Android 或 iPhone 上的 Google 认证器应用程序。
以下是使用 OTP 模块的方法:
-
安装模块(将其下载到应用程序的目录或模块目录中)
-
获取基于时间的一次性令牌的方式如下:
import onetimepass as otp my_secret = 'MFRGGZDFMZTWQ2LK' my_token = otp.get_totp(my_secret)注意:
my_secret不区分大小写,同时会忽略空格。这意味着您可以提供给用户更易读的秘密表示(例如,使用mfrg gzdf mztw q2lk而不是MFRGGZDFMZTWQ2LK),并将其不变地传递给库。对于库中接受秘密的其他函数也是如此。 -
获取基于HMAC的一次性令牌的方式如下:
import onetimepass as otp my_secret = 'MFRGGZDFMZTWQ2LK' my_token = otp.get_hotp(my_secret, intervals_no=3)其中,
intervals_no是当前尝试的编号(如果服务器上检查,则必须检查几个值,这些值高于上一个成功认证的最后一个成功值)。 -
检查基于时间的一次性令牌的方式如下:
import onetimepass as otp my_secret = 'MFRGGZDFMZTWQ2LK' my_token = 123456 # 应该是从用户的输入中获取 is_valid = otp.valid_totp(token=my_token, secret=my_secret) -
检查基于HMAC的一次性令牌的方式如下:
import onetimepass as otp my_secret = 'MFRGGZDFMZTWQ2LK' my_token = 123456 # 应该是从用户的输入中获取 last_used = 5 # 在别处存储最后有效的间隔 is_valid = otp.valid_hotp(token=my_token, secret=my_secret, last=last_used)其中:
last参数(在此情况下分配给last_used)是上次成功检查的间隔编号(因为valid_totp()会跳过它并从下一个间隔编号开始检查)- 如果
my_token没有被识别为给定秘密(my_secret)和检查间隔范围内的有效OTP,is_valid被赋值为False。如果成功,is_valid被赋予有效间隔编号的值(它应该被保存到数据库中,并在下次检查密码时作为last参数供应,这样您就不能再次使用相同的令牌)。
3. 项目API使用文档
OTP 模块提供了以下几个主要的API接口:
get_totp(secret, digits=6, interval=30, algorithm='sha1'): 生成基于时间的一次性密码。get_hotp(secret, intervals_no, digits=6, algorithm='sha1'): 生成基于HMAC的一次性密码。valid_totp(token, secret, last, digits=6, interval=30, algorithm='sha1'): 验证基于时间的一次性密码。valid_hotp(token, secret, last, digits=6, algorithm='sha1'): 验证基于HMAC的一次性密码。
4. 项目安装方式
项目可以通过以下几种方式安装:
- 通过
pip命令:$ pip install onetimepass - 下载源码包并解压,然后运行以下命令安装:
$ python setup.py install - 将项目作为 Git 子模块克隆到本地,然后安装:
$ git clone https://github.com/tadeck/onetimepass.git $ cd onetimepass $ python setup.py install
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
最新内容推荐
全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南 Launch4j中文版:Java应用程序打包成EXE的终极解决方案 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 基于Matlab的等几何分析IGA软件包:工程计算与几何建模的完美融合 XMODEM协议C语言实现:嵌入式系统串口文件传输的经典解决方案 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
25
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
416
3.2 K
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
681
160
🔥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
65
19
Ascend Extension for PyTorch
Python
230
259
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++
689
327
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
663