开源项目最佳实践教程:Auth-Py
2025-05-11 00:57:51作者:申梦珏Efrain
1. 项目介绍
auth-py 是一个基于Supabase社区的开源项目,它提供了一个Python客户端库,用于轻松集成Supabase的身份验证功能。通过这个库,开发者可以方便地在Python应用程序中实现用户注册、登录、密码重置等功能,同时支持OAuth2提供者,如Google、Facebook等。
2. 项目快速启动
环境准备
在开始之前,请确保你的Python环境已经安装了以下库:
pip install requests
安装Auth-Py
使用pip命令安装auth-py:
pip install auth-py
快速使用示例
以下是一个简单的使用auth-py进行用户注册和登录的示例:
from auth_py import Auth
# 初始化Auth客户端
auth = Auth('https://your-supabase-url.supabase.co', 'your-supabase-key')
# 用户注册
def sign_up(email, password):
try:
response = auth.sign_up(email, password)
print("注册成功:", response)
return response
except Exception as e:
print("注册失败:", e)
# 用户登录
def sign_in(email, password):
try:
response = auth.sign_in(email, password)
print("登录成功:", response)
return response
except Exception as e:
print("登录失败:", e)
# 调用注册和登录函数
sign_up('user@example.com', 'your-password')
sign_in('user@example.com', 'your-password')
请替换 'https://your-supabase-url.supabase.co' 和 'your-supabase-key' 为你的Supabase项目的URL和API密钥。
3. 应用案例和最佳实践
用户注册流程
在创建用户注册流程时,最佳实践是提供邮箱验证步骤,确保每个注册邮箱的有效性,并防止滥用。
# 发送邮箱验证邮件
def send_verification_email(email):
# 实现代码
pass
# 验证邮箱链接
def verify_email(token):
# 实现代码
pass
密码重置流程
允许用户通过邮箱重置密码,是提升用户体验和安全性的一种方式。
# 发送密码重置邮件
def send_reset_password_email(email):
# 实现代码
pass
# 重置密码
def reset_password(token, new_password):
# 实现代码
pass
4. 典型生态项目
auth-py 可以与许多其他Python库和框架集成,例如:
- Flask:用于构建Web应用的身份验证。
- Django:用于Django项目中的用户身份验证。
- FastAPI:用于构建API时的身份验证。
开发者可以根据自己的需求选择合适的库进行集成,构建功能完善的应用程序。
登录后查看全文
热门项目推荐
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
222
245
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
暂无简介
Dart
672
157
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++
661
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
322
🔥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
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
860
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
217