React Google reCAPTCHA v3 使用教程
2024-08-20 00:36:37作者:尤峻淳Whitney
项目介绍
React Google reCAPTCHA v3 是一个基于 React 的开源项目,旨在简化在 React 应用中集成 Google reCAPTCHA v3 的过程。reCAPTCHA v3 是 Google 提供的一种验证机制,可以在不干扰用户的情况下,帮助网站防止恶意流量。
该项目提供了一个易于使用的 React 组件,使得开发者可以轻松地将 reCAPTCHA v3 集成到他们的应用中,而无需深入了解 reCAPTCHA 的复杂性。
项目快速启动
安装
首先,你需要在你的 React 项目中安装 react-google-recaptcha-v3 包。你可以使用 npm 或 yarn 进行安装:
npm install react-google-recaptcha-v3
或者
yarn add react-google-recaptcha-v3
使用
在你的 React 组件中引入并使用 ReCAPTCHA 组件:
import React, { useEffect } from 'react';
import { ReCAPTCHA } from 'react-google-recaptcha-v3';
const MyComponent = () => {
const handleVerify = (token) => {
console.log(token);
// 在这里处理 token,例如发送到后端进行验证
};
useEffect(() => {
// 确保在组件挂载后初始化 reCAPTCHA
ReCAPTCHA.init('YOUR_SITE_KEY', handleVerify);
}, []);
return (
<div>
<h1>React Google reCAPTCHA v3 示例</h1>
<button onClick={ReCAPTCHA.execute}>验证</button>
</div>
);
};
export default MyComponent;
配置
你需要在 Google reCAPTCHA 管理控制台中注册你的网站,并获取 SITE_KEY 和 SECRET_KEY。将 SITE_KEY 替换到上述代码中的 'YOUR_SITE_KEY' 位置。
应用案例和最佳实践
应用案例
- 用户注册表单:在用户注册表单中集成 reCAPTCHA v3,以防止自动化机器人注册。
- 评论系统:在网站的评论系统中使用 reCAPTCHA v3,以防止垃圾评论。
- 登录页面:在用户登录页面中使用 reCAPTCHA v3,以提高安全性。
最佳实践
- 定期更新密钥:定期更新你的
SITE_KEY和SECRET_KEY,以提高安全性。 - 合理设置阈值:根据你的应用需求,合理设置 reCAPTCHA v3 的评分阈值。
- 监控和分析:定期监控 reCAPTCHA 的评分和使用情况,以便及时调整策略。
典型生态项目
React Google reCAPTCHA v3 可以与其他 React 生态项目结合使用,以提高应用的安全性和用户体验。以下是一些典型的生态项目:
- Redux:结合 Redux 管理应用状态,将 reCAPTCHA 验证结果存储在 Redux store 中。
- Formik:在 Formik 表单中集成 reCAPTCHA v3,简化表单验证流程。
- Material-UI:使用 Material-UI 组件库,美化 reCAPTCHA 集成界面。
通过这些生态项目的结合,你可以构建出更加强大和美观的 React 应用。
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
317
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