**Pythonic WebAuthn 使用指南**
本指南旨在帮助您了解并快速上手 duo-labs 的 py_webauthn 开源项目,一个用于实现WebAuthn协议的Python库,支持FaceID和FIDO元数据服务。我们将从项目的目录结构、启动文件以及配置文件三个方面进行详细介绍。
1. 项目目录结构及介绍
py_webauthn 的目录布局设计得既清晰又直观,便于开发者快速定位所需组件:
-
src: 核心源代码所在目录,包含了实现WebAuthn功能的主要Python模块。webauthn: 包含处理WebAuthn认证的核心类和函数。
-
tests: 单元测试目录,确保代码质量,其中的.py文件对应于不同功能的测试案例。 -
examples: 示例代码目录,提供了基础的使用案例,帮助新手快速上手。 -
docs: 文档资料,可能包括API说明或快速入门指南等。 -
requirements.txt: 项目依赖列表,安装项目前需执行此文件中的命令以获取必要的库。 -
setup.py: 项目初始化脚本,用于构建和安装项目。
2. 项目的启动文件介绍
虽然py_webauthn本身作为一个库,并不直接运行一个完整的应用,但开发者可以在自己的应用程序中引入它来实现功能。启动过程更多地体现在如何在你的Python应用中集成并初始化py_webauthn。一个简化的示例通常涉及以下步骤:
-
创建虚拟环境并激活:
python3 -m venv venv source venv/bin/activate -
安装
py_webauthn及项目依赖:pip install -r requirements.txt pip install py-webauthn -
在您的应用中导入并配置
py_webauthn。这通常涉及到定义WebAuthn对象实例,并配置其关联的Relying Party(信任方)信息。
3. 项目的配置文件介绍
py_webauthn本身并不直接提供一个特定的配置文件模板,而是要求开发者在使用过程中按照WebAuthn协议的需求来配置相应的参数。配置主要涉及到定义Relying Party的名称和ID(通常是你的网站域名),以及如何存储和验证用户的公钥凭据等逻辑,这些通常在你的应用代码内完成。例如,你可能需要设置如下基本的Relying Party信息:
from py_webauthn.webauthn import WebAuthn
# 假设的应用配置
RP_ID = 'yourdomain.example.com'
RP_NAME = 'Your Application'
webauthn = WebAuthn(
rp_id=RP_ID,
rp_name=RP_NAME,
)
更深入的配置和定制化设置,如数据库存储策略、认证政策等,则需要根据应用的具体需求,在开发过程中予以详细规划和实现。
请注意,实际配置细节和启动流程可能会因为具体应用场景的不同而有所变化,上述内容基于开源项目的一般性理解提供指导思路。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
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-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
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