React: ReCAPTCHA vlient とサーバーのデモ
このデモでは、Next.js 上に構築された React アプリケーション内で Google ReCAPTCHA v3 認証情報を使用します。 ReCAPTCHA トークンはクライアント側で生成され、サーバー側で検証されます。
リンク
デモ
コードベース
ステップ 1: ReCAPTCHA 資格情報を生成する
Google ReCaptcha V3 に移動し、認証情報を生成します。
ステップ 2: ReCaptcha ライブラリをインポートする
<Script src={`https://www.google.com/recaptcha/enterprise.js?render=${process.env.NEXT_PUBLIC_RE_CAPTCHA_SITE_KEY}`} />
注: 使用できるパッケージがいくつかありますが、実装は簡単です。
ステップ 3: クリック ハンドラーで実行メソッドを呼び出す
const loginClickHandler = (event) => { event.preventDefault(); grecaptcha.enterprise.ready(async () => { const token = await grecaptcha.enterprise.execute( process.env.NEXT_PUBLIC_RE_CAPTCHA_SITE_KEY, { action: "LOGIN" } ); await submit(token); }); };
grecaptcha は、インポートされたスクリプトによって挿入されるオブジェクトです。
注: Next.js を使用する場合は、ブラウザーで公開されるすべての環境変数に接頭辞 NEXT_PUBLIC が付いていることを確認してください。
ユーザーがログインをクリックすると、アプリは grecaptcha オブジェクトから 2 つのメソッドを呼び出してキャプチャを自動的に生成します。
- window.grecaptcha.enterprise.ready: これにより、Google reCAPTCHA オブジェクトの準備が整ったことを確認します。
- window.grecaptcha.enterprise.execute: これにより、キャプチャ トークンが生成されます。
最後に、データは生成されたキャプチャ トークンとともにバックエンド (私の場合は Lambda 関数を使用しています) に送信されます。
const submit = async (code) => { await fetch("`/.netlify/functions/react-recaptcha-v3-nextjs", { method: "POST", headers: { "Content-Type": "application/json", }, body: JSON.stringify({ code }), }); };
注: フォームを使用している場合は、ユーザー名、名前、フォームが収集する追加データなどの他のフィールド値も含めることになります。
ステップ 4: バックエンドでキャプチャを検証する
const validateReCaptcha = async (captcha) => { const url = `https://www.google.com/recaptcha/api/siteverify?secret=${process.env.RE_CAPTCHA_SECRET_KEY}&response=${captcha}`; const response = await fetch(url, { method: "POST", headers: { "Content-Type": "application/json", }, body: JSON.stringify({ captcha }), }); return response.json(); };
validateReCaptcha は、Google API エンドポイントを呼び出し、SECRET_KEY (環境変数として保存) とクライアントで生成された Captcha トークンを渡すバックエンド メソッドです。
キャプチャが有効な場合、API 応答は次のようになります:
{ "success": true, "challenge_ts": "2024-11-24T03:04:34Z", "hostname": "localhost", "score": 0.9 }
結論
ReCaptcha は、特にボットによるフォームの送信を防止する場合、フォームを保護するために重要です。 Google は、月あたり最大 10,000 件の評価を提供する無料枠を提供しており (この記事の執筆時点)、多くのアプリケーションにとって確実な選択肢となっています。 Google が提供するライブラリを使用すると、統合が簡単になります。資格情報を渡すだけです: クライアント側では SITE_KEY、サーバー側では SECRET_KEY を渡します。
覚えておくべき重要な点は、アプリケーションのセキュリティが危険にさらされる可能性があるため、SECRET_KEY をクライアント側で決して公開しないことです。 SITE_KEY のみがクライアントを対象としています。
以上がReact: ReCAPTCHA vlient とサーバーのデモの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは、スムーズな学習曲線と簡潔な構文を備えた初心者により適しています。 JavaScriptは、急な学習曲線と柔軟な構文を備えたフロントエンド開発に適しています。 1。Python構文は直感的で、データサイエンスやバックエンド開発に適しています。 2。JavaScriptは柔軟で、フロントエンドおよびサーバー側のプログラミングで広く使用されています。

Web開発におけるJavaScriptの主な用途には、クライアントの相互作用、フォーム検証、非同期通信が含まれます。 1)DOM操作による動的なコンテンツの更新とユーザーインタラクション。 2)ユーザーエクスペリエンスを改善するためにデータを提出する前に、クライアントの検証が実行されます。 3)サーバーとのリフレッシュレス通信は、AJAXテクノロジーを通じて達成されます。

現実世界でのJavaScriptのアプリケーションには、フロントエンドとバックエンドの開発が含まれます。 1)DOM操作とイベント処理を含むTODOリストアプリケーションを構築して、フロントエンドアプリケーションを表示します。 2)node.jsを介してRestfulapiを構築し、バックエンドアプリケーションをデモンストレーションします。

JavaScriptエンジンが内部的にどのように機能するかを理解することは、開発者にとってより効率的なコードの作成とパフォーマンスのボトルネックと最適化戦略の理解に役立つためです。 1)エンジンのワークフローには、3つの段階が含まれます。解析、コンパイル、実行。 2)実行プロセス中、エンジンはインラインキャッシュや非表示クラスなどの動的最適化を実行します。 3)ベストプラクティスには、グローバル変数の避け、ループの最適化、constとletsの使用、閉鎖の過度の使用の回避が含まれます。

PythonとJavaScriptには、コミュニティ、ライブラリ、リソースの観点から、独自の利点と短所があります。 1)Pythonコミュニティはフレンドリーで初心者に適していますが、フロントエンドの開発リソースはJavaScriptほど豊富ではありません。 2)Pythonはデータサイエンスおよび機械学習ライブラリで強力ですが、JavaScriptはフロントエンド開発ライブラリとフレームワークで優れています。 3)どちらも豊富な学習リソースを持っていますが、Pythonは公式文書から始めるのに適していますが、JavaScriptはMDNWebDocsにより優れています。選択は、プロジェクトのニーズと個人的な関心に基づいている必要があります。

開発環境におけるPythonとJavaScriptの両方の選択が重要です。 1)Pythonの開発環境には、Pycharm、Jupyternotebook、Anacondaが含まれます。これらは、データサイエンスと迅速なプロトタイピングに適しています。 2)JavaScriptの開発環境には、フロントエンドおよびバックエンド開発に適したnode.js、vscode、およびwebpackが含まれます。プロジェクトのニーズに応じて適切なツールを選択すると、開発効率とプロジェクトの成功率が向上する可能性があります。

CとCは、主に通訳者とJITコンパイラを実装するために使用されるJavaScriptエンジンで重要な役割を果たします。 1)cは、JavaScriptソースコードを解析し、抽象的な構文ツリーを生成するために使用されます。 2)Cは、Bytecodeの生成と実行を担当します。 3)Cは、JITコンパイラを実装し、実行時にホットスポットコードを最適化およびコンパイルし、JavaScriptの実行効率を大幅に改善します。

Pythonはデータサイエンスと自動化により適していますが、JavaScriptはフロントエンドとフルスタックの開発により適しています。 1. Pythonは、データ処理とモデリングのためにNumpyやPandasなどのライブラリを使用して、データサイエンスと機械学習でうまく機能します。 2。Pythonは、自動化とスクリプトにおいて簡潔で効率的です。 3. JavaScriptはフロントエンド開発に不可欠であり、動的なWebページと単一ページアプリケーションの構築に使用されます。 4. JavaScriptは、node.jsを通じてバックエンド開発において役割を果たし、フルスタック開発をサポートします。
