Django reCAPTCHA 使用与技术文档
1. 安装指南
首先,您需要在Django reCAPTCHA的页面上注册reCAPTCHA。注册完成后,您将获得一对公钥和私钥,这对于reCAPTCHA的正常工作至关重要。
接下来,通过pip命令安装Django reCAPTCHA:
pip install django-recaptcha
在您的Django项目的settings.py文件中,添加'django_recaptcha'到INSTALLED_APPS列表中:
INSTALLED_APPS = [
# ... 其他应用 ...
'django_recaptcha',
# ... 其他应用 ...
]
然后,在settings.py中配置reCAPTCHA的公钥和私钥:
RECAPTCHA_PUBLIC_KEY = '您的reCAPTCHA公钥'
RECAPTCHA_PRIVATE_KEY = '您的reCAPTCHA私钥'
如果需要使用代理,可以设置RECAPTCHA_PROXY:
RECAPTCHA_PROXY = {'http': 'http://127.0.0.1:8000', 'https': 'https://127.0.0.1:8000'}
如果www.google.com无法访问,可以将RECAPTCHA_DOMAIN设置为www.recaptcha.net:
RECAPTCHA_DOMAIN = 'www.recaptcha.net'
2. 项目的使用说明
要在表单中添加reCAPTCHA,可以使用ReCaptchaField字段类。默认情况下,它将渲染一个reCAPTCHA V2 Checkbox。
例如:
from django import forms
from django_recaptcha.fields import ReCaptchaField
class FormWithCaptcha(forms.Form):
captcha = ReCaptchaField()
您还可以在运行时指定密钥,通过向构造函数传递private_key或public_key参数:
captcha = ReCaptchaField(
public_key='您的公钥',
private_key='您的私钥'
)
3. 项目API使用文档
ReCaptchaField支持以下几种小部件:
ReCaptchaV2Checkbox:用于Google reCAPTCHA V2 Checkbox。ReCaptchaV2Invisible:用于Google reCAPTCHA V2 Invisible。ReCaptchaV3:用于Google reCAPTCHA V3。
要使用非默认的reCAPTCHA V2 Checkbox小部件,只需替换ReCaptchaField的小部件。例如:
from django import forms
from django_recaptcha.fields import ReCaptchaField
from django_recaptcha.widgets import ReCaptchaV2Invisible
class FormWithCaptcha(forms.Form):
captcha = ReCaptchaField(widget=ReCaptchaV2Invisible)
reCAPTCHA V3还返回一个分数值,用于确定页面交互是机器人的可能性。可以通过设置RECAPTCHA_REQUIRED_SCORE来设定项目范围的分数限制:
RECAPTCHA_REQUIRED_SCORE = 0.85
也可以在运行时为每个字段指定分数:
captcha = fields.ReCaptchaField(
widget=ReCaptchaV3(required_score=0.85)
)
如果分数不符合要求,字段验证将失败,并记录错误信息。
reCAPTCHA V3 API还支持传递一个动作值,用于将reCAPTCHA验证与您网站上的特定表单关联起来,以便进行风险分析。设置动作值时,可以使用以下方式:
captcha = fields.ReCaptchaField(
widget=widgets.ReCaptchaV3(
action='signup'
)
)
设置动作是可选的,如果不指定动作,则不会向reCAPTCHA V3 API传递任何动作。
4. 项目安装方式
请遵循上述安装指南中的步骤进行安装。确保已经注册了reCAPTCHA并获取了公钥和私钥,然后通过pip安装Django reCAPTCHA,并在Django项目的配置文件中进行了相应设置。
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust099- DDeepSeek-V4-ProDeepSeek-V4-Pro(总参数 1.6 万亿,激活 49B)面向复杂推理和高级编程任务,在代码竞赛、数学推理、Agent 工作流等场景表现优异,性能接近国际前沿闭源模型。Python00
MiMo-V2.5-ProMiMo-V2.5-Pro作为旗舰模型,擅⻓处理复杂Agent任务,单次任务可完成近千次⼯具调⽤与⼗余轮上 下⽂压缩。Python00
GLM-5.1GLM-5.1是智谱迄今最智能的旗舰模型,也是目前全球最强的开源模型。GLM-5.1大大提高了代码能力,在完成长程任务方面提升尤为显著。和此前分钟级交互的模型不同,它能够在一次任务中独立、持续工作超过8小时,期间自主规划、执行、自我进化,最终交付完整的工程级成果。Jinja00
Kimi-K2.6Kimi K2.6 是一款开源的原生多模态智能体模型,在长程编码、编码驱动设计、主动自主执行以及群体任务编排等实用能力方面实现了显著提升。Python00
MiniMax-M2.7MiniMax-M2.7 是我们首个深度参与自身进化过程的模型。M2.7 具备构建复杂智能体应用框架的能力,能够借助智能体团队、复杂技能以及动态工具搜索,完成高度精细的生产力任务。Python00