Zebra:Django中使用Stripe的简化库
2024-12-26 01:49:41作者:尤峻淳Whitney
1. 安装指南
首先,确保你已经安装了pip和Django环境。以下是安装Zebra的步骤:
-
运行命令
pip install django-zebra来安装Zebra库。 -
在你的Django项目的
settings.py文件中添加以下内容:INSTALLED_APPS += ("zebra",) STRIPE_SECRET = "YOUR-SECRET-API-KEY" STRIPE_PUBLISHABLE = "YOUR-PUBLISHABLE-API-KEY" -
如果你启用了
ZEBRA_ENABLE_APP,运行命令./manage.py syncdb来同步数据库。 -
(可选)添加webhook的URL到你的URL配置中:
urlpatterns += patterns('', url(r'zebra/', include('zebra.urls', namespace="zebra", app_name='zebra')), ) -
现在你可以享受Zebra带来的便捷billing功能了。
2. 项目使用说明
Zebra提供了处理Stripe的核心功能,包括表单、webhook处理器、抽象模型、混合类、信号和模板标签。以下是一些基本的使用方法:
Webhooks
Zebra处理所有来自Stripe的webhook调用,并触发一系列信号,你可以将你的应用程序连接到这些信号。要使用webhooks:
- 包含zebra的URLs。
- 更新你的Stripe账户,使其指向你的webhook URL(例如 https://www.mysite.com/zebra/webhooks)。
- 连接到你关心的任何webhook信号。
Forms
StripePaymentForm 表单预设了与官方Stripe示例相同的字段。在你的视图中使用它:
if request.method == 'POST':
zebra_form = StripePaymentForm(request.POST)
if zebra_form.is_valid():
# 处理表单数据
else:
zebra_form = StripePaymentForm()
Template Tags
使用模板标签来设置Stripe环境和渲染基本的信用卡更新表单。在你的模板中添加以下内容:
{% extends "base.html" %}{% load zebra_tags %}
{% block head %}{{block.super}}
{% zebra_head_and_stripe_key %}
{% endblock %}
{% block content %}
{% zebra_card_form %}
{% endblock %}
3. 项目API使用文档
Zebra的API主要包括信号、表单和模板标签。以下是一些关键的API部分:
信号
Zebra提供了多种信号,你可以将这些信号连接到你的处理函数上,以响应不同的Stripe事件。例如:
from zebra.signals import zebra_webhook_recurring_payment_succeeded
def update_last_invoice_date(sender, **kwargs):
# 处理逻辑
zebra_webhook_recurring_payment_succeeded.connect(update_last_invoice_date)
表单
StripePaymentForm 表单用于处理用户支付信息。
模板标签
zebra_tags 提供了模板标签来帮助你在模板中集成Stripe功能。
4. 项目安装方式
项目的安装方式已在“安装指南”部分详细描述。简要概括如下:
- 使用pip安装Zebra库。
- 配置Django项目设置文件。
- 同步数据库(如果启用了
ZEBRA_ENABLE_APP)。 - 添加webhook URL到Django的URL配置。
以上是关于Zebra库的详细技术文档,可以帮助用户安装和使用这个库来简化Django项目中的Stripe集成。
登录后查看全文
热门项目推荐
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
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
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-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
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
316
2.74 K
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
124
852
Ascend Extension for PyTorch
Python
155
178
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++
639
246
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
241
85
暂无简介
Dart
606
136
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
239
310
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
470
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
364
3.02 K