Django Passkeys 项目教程
1. 项目介绍
Django Passkeys 是一个扩展 Django 认证后端的库,旨在支持 Passkeys。Passkeys 是 Web Authentication API 的扩展,允许用户使用其他设备登录服务。这个项目是 django-mfa2 的一个简化版本,支持在 Apple 生态系统(如 iPhone 16.0+、iPadOS 16.1、Mac OS X Ventura)和基于 Chromium 的浏览器中使用 Passkeys。
2. 项目快速启动
安装
首先,使用 pip 安装 Django Passkeys:
pip install django-passkeys
配置
在 Django 项目的 settings.py 文件中进行以下配置:
INSTALLED_APPS = [
...
'passkeys',
...
]
AUTHENTICATION_BACKENDS = [
'passkeys.backend.PasskeyModelBackend',
]
FIDO_SERVER_ID = "localhost" # FIDO2 服务器 RP ID,应为项目的完整域名
FIDO_SERVER_NAME = "TestApp"
import passkeys
KEY_ATTACHMENT = None # 可选值:None | passkeys.Attachment.CROSS_PLATFORM | passkeys.Attachment.PLATFORM
添加 URL 路由
在 urls.py 文件中添加 Passkeys 的 URL 路由:
from django.urls import path, include
urlpatterns = [
...
path('passkeys/', include('passkeys.urls')),
...
]
使用 Passkeys
在你的应用中,添加一个链接到 Passkeys 的页面:
<li><a href="{% url 'passkeys:home' %}">Passkeys</a></li>
在登录视图中,修改 authenticate 调用以包含请求:
user = authenticate(request, username=request.POST["username"], password=request.POST["password"])
在登录页面的 HTML 中,添加 Passkeys 的表单和按钮:
<form id="loginForm">
<input type="hidden" name="passkeys" id="passkeys"/>
<button class="btn btn-block btn-dark" type="button" onclick="authn('loginForm')">
<img src="{% static 'passkeys/imgs/FIDO-Passkey_Icon-White.png' %}" style="width: 24px">
</button>
</form>
{% include 'passkeys.js' %}
3. 应用案例和最佳实践
案例1:企业内部系统
在企业内部系统中,使用 Passkeys 可以提高安全性,减少密码管理的工作量。员工可以使用公司提供的设备(如笔记本电脑、手机)进行快速登录,无需记忆复杂的密码。
案例2:电子商务平台
在电子商务平台中,Passkeys 可以提高用户的登录体验,减少因忘记密码而导致的用户流失。用户可以使用手机或其他设备快速登录,提高平台的用户留存率。
最佳实践
- 多设备支持:确保 Passkeys 支持多种设备,包括手机、平板和笔记本电脑。
- 安全性:定期更新 Passkeys 库,确保使用最新的安全补丁。
- 用户体验:提供清晰的指导,帮助用户了解如何使用 Passkeys 进行登录。
4. 典型生态项目
Django Allauth
Django Allauth 是一个流行的 Django 认证库,支持多种社交账号登录。结合 Django Passkeys,可以进一步提高用户登录的安全性和便捷性。
Django MFA
Django MFA 是一个多因素认证库,支持多种认证方式。Passkeys 可以作为其中的一种认证方式,提供更安全的登录选项。
Django FIDO2
Django FIDO2 是一个专门用于 FIDO2 认证的库,Passkeys 是 FIDO2 的一部分。结合 Django FIDO2,可以实现更复杂的认证需求。
通过以上步骤,你可以快速集成 Django Passkeys 到你的 Django 项目中,提升用户登录的安全性和便捷性。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00