Django OAuth Access 项目技术文档
1. 安装指南
在开始使用 Django OAuth Access 项目之前,您需要确保您的环境中已经安装了以下依赖:
- Python 3.6 或更高版本
- Django 2.2 或更高版本
项目支持通过 pip 进行安装,以下是安装命令:
pip install django-oauth-access
确保在安装后,将 oauth_access 应用添加到您的 Django 项目的 INSTALLED_APPS 设置中。
INSTALLED_APPS = [
# ...
'oauth_access',
# ...
]
接下来,执行数据迁移以设置数据库表结构:
python manage.py migrate oauth_access
2. 项目的使用说明
Django OAuth Access 项目允许您的 Django 应用通过 OAuth 1.0a 和 OAuth 2.0 协议与第三方服务进行认证和授权。项目支持 Twitter、LinkedIn、Yahoo 等服务,同时也支持任何遵循 OAuth 1.0a 协议的网站。
要使用该应用,您需要在您的 Django 项目中配置相应的 OAuth 提供者信息,包括消费者键(consumer key)、消费者密钥(consumer secret)以及回调 URL。
在您的 Django 设置文件中,添加以下配置:
OAUTH_ACCESS_CONSUMER_KEY = 'your-consumer-key'
OAUTH_ACCESS_CONSUMER_SECRET = 'your-consumer-secret'
OAUTH_ACCESS_CALLBACK_URL = 'http://your-django-app.com/callback/'
确保替换 'your-consumer-key'、'your-consumer-secret' 和 'http://your-django-app.com/callback/' 为实际的值。
3. 项目API使用文档
Django OAuth Access 提供了以下核心 API:
认证流程
-
获取请求令牌(Request Token)
- 使用您的消费者密钥和消费者密钥向 OAuth 提供者请求一个请求令牌。
-
用户授权请求令牌
- 将用户重定向到 OAuth 提供者的授权页面,用户登录并授权。
-
获取访问令牌(Access Token)
- 使用经过用户授权的请求令牌获取访问令牌。
-
使用访问令牌进行API调用
- 使用访问令牌访问受保护的资源。
示例代码
以下是一个简单的 OAuth 认证流程示例:
from oauth_access.oauth import OAuthHandler
# 初始化 OAuthHandler
oauth_handler = OAuthHandler(consumer_key, consumer_secret)
# 获取请求令牌
request_token = oauth_handler.get_request_token()
# 用户授权后的回调
def oath_callback(request):
if request.method == 'GET':
access_token = oauth_handler.get_access_token(request_token, request.GET.get('oauth_verifier'))
# 使用 access_token 进行操作
4. 项目安装方式
如前所述,您可以使用 pip 命令来安装 Django OAuth Access:
pip install django-oauth-access
确保您的 Python 环境和 Django 项目版本与 Django OAuth Access 项目兼容。
以上就是 Django OAuth Access 项目的技术文档,希望对您使用该项目有所帮助。如果您在使用过程中遇到任何问题,可以查看项目的 GitHub 仓库中的 Wiki 页面或向我们提交 issue。
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