django-allauth-2fa 项目亮点解析
2025-05-17 08:49:53作者:劳婵绚Shirley
项目的基础介绍
django-allauth-2fa 是一个开源项目,旨在为 django-allauth 添加双因素认证功能。django-allauth 是一套用于 Django 框架的认证、注册和其他账户管理任务的 Django 应用程序集合。由于 django-allauth 从 0.56.0 版本开始内置了多因素认证(MFA)支持,因此 django-allauth-2fa 主要适用于那些使用旧版本 django-allauth 的用户。
项目代码目录及介绍
项目的代码目录结构清晰,主要包括以下几个部分:
allauth_2fa: 包含实现双因素认证的核心代码。docs: 项目文档,提供关于如何使用和贡献项目的指南。tests: 测试代码,确保项目的功能按预期工作。.gitignore: 指定 Git 忽略的文件和目录。manage.py: Django 管理脚本,用于管理项目数据库等。pyproject.toml: 项目配置文件,定义了构建系统和依赖。pytest.ini: pytest 配置文件,用于测试。
项目亮点功能拆解
django-allauth-2fa 的主要亮点功能包括:
- 添加了双因素认证视图和工作流。
- 支持通过 QR 码使用认证器应用启用 2FA。
- 支持单次使用的备份码。
项目主要技术亮点拆解
技术亮点主要体现在以下几个方面:
- 兼容性: 项目努力与支持的 Django、django-allauth 和 django-otp 版本保持兼容。
- 测试: 项目包含完善的测试代码,使用 pytest 进行测试,确保代码质量。
- 构建和包管理: 使用 hatch 工具进行构建和包管理,简化了开发流程。
与同类项目对比的亮点
相较于其他类似的项目,django-allauth-2fa 的亮点在于:
- 专注性: 专注于为旧版本的 django-allauth 提供双因素认证支持。
- 社区支持: 由 Valohai 维护,拥有一个活跃的社区,提供持续的支持和更新。
- 文档完善: 提供了详细的文档,方便用户理解和集成。
以上就是 django-allauth-2fa 项目的亮点解析,希望对开源技术爱好者有所帮助。
登录后查看全文
热门项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C032
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
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
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-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
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
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
427
3.28 K
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
343
暂无简介
Dart
686
161
Ascend Extension for PyTorch
Python
233
267
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
327
🎉 (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
1.22 K
669
🔥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
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
52
32