Django自定义插件实现网站登录验证码功能
作者:M.Ocean 发布时间:2022-07-13 12:31:13
标签:Django,登录,验证码
前言
网站登录的时候我们常常会看到随机的验证码需要输入后台验证,如图:
现在我们来实现在Django中通过自定制插件来实现随机验证
check_code.py
基于PIL生成一个带验证码的图片和验证码,生成验证码图片需要Monaco.ttf字体(重要),可按自己要求更改check_code中的字体和字体文件位置
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import random
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont, ImageFilter
_letter_cases = "abcdefghjkmnpqrstuvwxy" # 小写字母,去除可能干扰的i,l,o,z
_upper_cases = _letter_cases.upper() # 大写字母
_numbers = ''.join(map(str, range(3, 10))) # 数字
init_chars = ''.join((_letter_cases, _upper_cases, _numbers))
def create_validate_code(size=(120, 30),
chars=init_chars,
img_type="GIF",
mode="RGB",
bg_color=(255, 255, 255),
fg_color=(0, 0, 255),
font_size=18,
font_type="Monaco.ttf",
length=4,
draw_lines=True,
n_line=(1, 2),
draw_points=True,
point_chance=2):
"""
@todo: 生成验证码图片
@param size: 图片的大小,格式(宽,高),默认为(120, 30)
@param chars: 允许的字符集合,格式字符串
@param img_type: 图片保存的格式,默认为GIF,可选的为GIF,JPEG,TIFF,PNG
@param mode: 图片模式,默认为RGB
@param bg_color: 背景颜色,默认为白色
@param fg_color: 前景色,验证码字符颜色,默认为蓝色#0000FF
@param font_size: 验证码字体大小
@param font_type: 验证码字体,默认为 ae_AlArabiya.ttf
@param length: 验证码字符个数
@param draw_lines: 是否划干扰线
@param n_lines: 干扰线的条数范围,格式元组,默认为(1, 2),只有draw_lines为True时有效
@param draw_points: 是否画干扰点
@param point_chance: 干扰点出现的概率,大小范围[0, 100]
@return: [0]: PIL Image实例
@return: [1]: 验证码图片中的字符串
"""
width, height = size # 宽高
# 创建图形
img = Image.new(mode, size, bg_color)
draw = ImageDraw.Draw(img) # 创建画笔
def get_chars():
"""生成给定长度的字符串,返回列表格式"""
return random.sample(chars, length)
def create_lines():
"""绘制干扰线"""
line_num = random.randint(*n_line) # 干扰线条数
for i in range(line_num):
# 起始点
begin = (random.randint(0, size[0]), random.randint(0, size[1]))
# 结束点
end = (random.randint(0, size[0]), random.randint(0, size[1]))
draw.line([begin, end], fill=(0, 0, 0))
def create_points():
"""绘制干扰点"""
chance = min(100, max(0, int(point_chance))) # 大小限制在[0, 100]
for w in range(width):
for h in range(height):
tmp = random.randint(0, 100)
if tmp > 100 - chance:
draw.point((w, h), fill=(0, 0, 0))
def create_strs():
"""绘制验证码字符"""
c_chars = get_chars()
strs = ' %s ' % ' '.join(c_chars) # 每个字符前后以空格隔开
font = ImageFont.truetype(font_type, font_size)
font_width, font_height = font.getsize(strs)
draw.text(((width - font_width) / 3, (height - font_height) / 3),
strs, font=font, fill=fg_color)
return ''.join(c_chars)
if draw_lines:
create_lines()
if draw_points:
create_points()
strs = create_strs()
# 图形扭曲参数
params = [1 - float(random.randint(1, 2)) / 100,
0,
0,
0,
1 - float(random.randint(1, 10)) / 100,
float(random.randint(1, 2)) / 500,
0.001,
float(random.randint(1, 2)) / 500
]
img = img.transform(size, Image.PERSPECTIVE, params) # 创建扭曲
img = img.filter(ImageFilter.EDGE_ENHANCE_MORE) # 滤镜,边界加强(阈值更大)
return img, strs
创建urls和views
views.py:
# 将check_code包放在合适的位置,导入即可,我是放在utils下面
from utils import check_code
def create_code_img(request):
f = BytesIO() #直接在内存开辟一点空间存放临时生成的图片
img, code = check_code.create_validate_code() #调用check_code生成照片和验证码
request.session['check_code'] = code #将验证码存在服务器的session中,用于校验
img.save(f,'PNG') #生成的图片放置于开辟的内存中
return HttpResponse(f.getvalue()) #将内存的数据读取出来,并以HttpResponse返回
urls我的设置:url(r'^create_code_img/', views.create_code_img)
前端应用验证码和点击自动刷新
html:
<div class="row">
<div class="col-xs-7">
<input type="text" class="form-control" name="check_code" id="check_code" placeholder="请输入验证码">
</div>
<div class="col-xs-5">
<img id="check_code_img" src="/create_code_img/" onclick="refresh_check_code(this)">
{# src是url路径,可得到验证码图片,点击时调用refresh_check_code#}
</div><br></div>
javascript:
<script>
function refresh_check_code(ths) {
ths.src += '?';
{# src后面加问好会自动刷新验证码img的src#}
}
</script>
login的Views
login的Views进行数据验证,然后做相应的处理
post_check_code = request.POST.get('check_code')
session_check_code = request.session['check_code']
if post_check_code.lower() == session_check_code.lower() :
pass


猜你喜欢
- Python 中迭代器与生成器实例详解本文通过针对不同应用场景及其解决方案的方式,总结了Python中迭代器与生成器的一些相关知识,具体如下
- 经常看到有人误删数据,或者误操作,特别是update和
- 注:本文涉及的是解压缩版的安装安装教程下载mysql地址是:http://dev.mysql.com/downloads/mysql/解压缩
- 训练深层神经网络是十分困难的,特别是在较短的实践内使他们收敛更加棘手。在本节中,我们将介绍批量归一化(batch normalization
- 1. 原理2014年的一篇文章,开创cnn用到文本分类的先河。Convolutional Neural Networks for Sente
- 如果在运行python脚本时需要传入一些参数,例如gpus与batch_size,可以使用如下三种方式。python script.py 0
- 栈是一种后进先出(LIFO)的数据结构,在实际生活和工作中也很常见。比如,在餐厅里的一摞盘子,总是从上面先取,也就是最后放到上面的先被取走。
- 正常的页面跳转的api大家应该都清楚,但是涉及到多页面来回跳转以及返回到导航页的时候就需要一些技巧来进行处理,之前找了挺多文章也没有很详细的
- 本文实例讲述了python通过apply使用元祖和列表调用函数的方法。分享给大家供大家参考。具体实现方法如下:def my_fuc(a, b
- 安装PandasPandas是构建在Python编程语言之上的一个快速、强大、灵活且易于使用的开源数据分析和操作工具。Pandas是基于Nu
- 方式一、使用localStorage在数据存储1、要在浏览器刷新的时候重新存储起来if (window.localStorage.getIt
- 库操作查询1.SHOW DATABASE; ----查询所有数据库2.SHOW CREATE DATABASE 数据库名称; ----查询某
- 下面是一些有助于更有效地使用 SQL 事件探查器的提示和技巧。运行的跟踪过多如果 Microsoft? SQL Server? 实例运行得过
- 这几天想统计一下《中国人文社会科学期刊 AMI 综合评价报告(2018 年):A 刊评价报告》中的期刊,但是只找到了该报告的PDF版,对于表
- 标志是一种简单的工具,就象铁锤,简单实用。如果一种工具功能太多导致其效用减弱,那就让它保持简单。你并不需要一把有太多装饰的精美铁锤。对于象征
- 梯度下降(Gradient Descent)算法是机器学习中使用非常广泛的优化算法。当前流行的机器学习库或者深度学习库都会包括梯度下降算法的
- 一、多项式拟合多项式拟合的话,用的的是numpy这个库的polyfit这个函数。那么多项式拟合,最简单的当然是,一次多项式拟合了,就是线性回
- 前言个人一直觉得对学习任何知识而言,概念是相当重要的。掌握了概念和原理,细节可以留给实践去推敲。掌握的关键在于理解,通过具体的实例和实际操作
- 前言Django的模型(Model)的本质是类,并不是一个具体的对象(Object)。当你设计好模型后,你就可以对Model进行实例化从而创
- 本文实例讲述了Python实现计算文件MD5和SHA1的方法。分享给大家供大家参考,具体如下:不多说,直接源码:#file md5impor