MamaCAS:单点登录的解决方案
在当今互联网应用繁多的情况下,单点登录(SSO)成为了提高用户体验和简化管理的重要手段。今天,我们就来聊聊如何通过开源项目 MamaCAS 在 Django 应用中实现单点登录功能。
MamaCAS 简介
MamaCAS 是一个基于 Django 开发的中央认证服务(Central Authentication Service,简称 CAS)单点登录和单点登出服务器。它支持 CAS 1.0、2.0 和 3.0 协议,并提供了一些可选特性。通过使用 MamaCAS,用户只需提供一次凭证即可访问多个应用,极大地提升了用户体验。
安装与使用教程
安装前准备
在开始安装之前,请确保您的系统满足以下要求:
- 操作系统:支持主流操作系统,如 Ubuntu、CentOS 等。
- Python 版本:Python 3.6 及以上版本。
- Django 版本:2.2 至 3.2 之间的版本。
同时,确保已经安装以下必备软件和依赖项:
- pip:Python 包管理工具。
- Django:Python 的一个高级 Web 框架。
安装步骤
-
下载开源项目资源
首先,从以下地址克隆 MamaCAS 项目:
git clone https://github.com/jbittel/django-mama-cas.git -
安装过程详解
进入项目目录,使用 pip 安装项目依赖:
pip install -r requirements.txt然后,将 MamaCAS 添加到 Django 项目的
INSTALLED_APPS中,并执行数据迁移:INSTALLED_APPS += ('mama_cas',)python manage.py migrate最后,将 MamaCAS 的 URL 添加到 Django 项目的 URL 配置中:
urlpatterns += [url(r'', include('mama_cas.urls'))] -
常见问题及解决
在安装过程中,可能会遇到一些常见问题,以下是解决方案:
- 问题1:
pip install报错。 解决方案:确保已经安装了最新版本的 pip 和 Django。 - 问题2:迁移数据时出现错误。 解决方案:检查数据库配置是否正确,并确保数据库已创建。
- 问题1:
基本使用方法
-
加载开源项目
在 Django 项目的 settings.py 文件中,添加以下代码:
INSTALLED_APPS += ('mama_cas',) -
简单示例演示
在 Django 项目的 views.py 文件中,添加以下代码:
from django.http import HttpResponse from mama_cas.client import get_cas_client def index(request): cas_client = get_cas_client() if cas_client.is_authenticated(): return HttpResponse('Hello, ' + cas_client.get_user()) return HttpResponse('Hello, Guest') -
参数设置说明
在 Django 项目的 settings.py 文件中,可以根据需要设置以下参数:
CAS_SERVER_URL = 'https://example.com/cas' CAS_LOGIN_URL = 'https://example.com/cas/login' CAS_LOGOUT_URL = 'https://example.com/cas/logout'
结论
通过上述教程,您已经可以开始在 Django 项目中使用 MamaCAS 实现单点登录功能了。如果您在使用过程中遇到任何问题,可以参考官方文档或在 GitHub 上提交 issue。接下来,您可以通过阅读官方文档或实践项目来进一步了解 MamaCAS 的更多功能和应用场景。
祝您使用愉快!
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
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
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
yuanrongopenYuanrong runtime:openYuanrong 多语言运行时提供函数分布式编程,支持 Python、Java、C++ 语言,实现类单机编程高性能分布式运行。Go051
pc-uishopTNT开源商城系统使用java语言开发,基于SpringBoot架构体系构建的一套b2b2c商城,商城是满足集平台自营和多商户入驻于一体的多商户运营服务系统。包含PC 端、手机端(H5\APP\小程序),系统架构以及实现案例中应满足和未来可能出现的业务系统进行对接。Vue00
ebook-to-mindmapepub、pdf 拆书 AI 总结TSX01