【免费下载】 天爱验证码(Tianai-CAPTCHA)使用指南
2026-01-23 06:44:36作者:卓炯娓
项目介绍
天爱验证码(Tianai-CAPTCHA),被誉为Java领域内领先的开源行为验证码解决方案。该项目提供了多种交互式的验证码模式,包括滑块验证码、旋转验证码、滑动还原验证码以及文字点选验证码,并承诺持续更新引入更多创意的验证方式。基于JAVA实现,天爱验证码设计旨在提高网站安全,同时也为用户带来友好的交互体验。
项目快速启动
要快速启动并应用天爱验证码到你的项目中,遵循以下步骤:
第一步:添加依赖
如果你的项目是基于Spring Boot,推荐使用tianai-captcha-springboot-starter来简化配置。对于非Spring Boot项目,通过Maven添加基础依赖:
<dependency>
<groupId>cloud.tianai.captcha</groupId>
<artifactId>tianai-captcha</artifactId>
<version>1.5.1</version>
</dependency>
第二步:生成及校验验证码
在你的应用中导入必要的类并创建验证码实例:
import cloud.tianai.captcha.validator.common.model.dto.MatchParam;
import cloud.tianai.captcha.generator.common.model.dto.CaptchaResponse;
import cloud.tianai.captcha.builder.TACBuilder;
public class QuickStart {
public static void main(String[] args) {
// 初始化验证码生成器
ImageCaptchaApplication application = TACBuilder.builder()
.addDefaultTemplate()
// 自定义配置,如设置不同类型的验证码背景图
.build();
// 生成滑动验证码
CaptchaResponse<ImageCaptchaVO> response = application.generateCaptcha("SLIDER");
System.out.println(response);
// 假设这是从前端接收的数据,进行校验
String captchaId = response.getId();
ImageCaptchaTrack track = ...; // 前端传递的跟踪信息
ApiResponse<Void> validationResult = application.matching(captchaId, new MatchParam(track));
System.out.println(validationResult.isSuccess());
}
}
应用案例和最佳实践
在实际应用中,天爱验证码可以无缝集成到任何形式的Web应用中。最佳实践建议使用其提供的Spring Boot Starter来自动配置,并结合前端框架如Vue.js或React,利用天爱验证码的Web SDK来优雅地展示和处理验证码交互。确保前后端通信安全,可以通过JWT或其他安全令牌机制,结合验证码校验结果,为用户登录或关键操作提供双重保护。
典型生态项目
天爱验证码作为一个核心组件,它可以与其他多个生态系统项目协同工作,比如:
- 与Spring Security整合:加强身份验证过程,为基于Spring的web应用提供额外的安全层。
- 前端框架集成:与React或Vue的项目结合,利用其SDK轻松构建用户体验流畅的验证码界面。
- 微服务环境中的部署:在分布式系统中作为独立的服务,通过API接口为各个微服务提供验证码验证服务。
通过这些生态项目的搭配使用,能够最大化提升系统的安全性与用户体验。
本指南仅涵盖了天爱验证码的基础应用,深入探索其多样化的功能和高级定制化选项,请参考其在线文档和参与社区讨论,获取第一手的技术支持和经验分享。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。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
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
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
533
3.75 K
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
12
1
🔥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
67
20
暂无简介
Dart
773
191
Ascend Extension for PyTorch
Python
342
406
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++
886
596
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
355
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
336
178