OAuth 2.0 不直接支持人脸登录，但可以通过集成人脸识别服务（如Face++、Amazon Rekognition、Facebook Login等）来实现。以下是一个简化的流程和示例代码，展示如何使用第三方人脸服务与OAuth 2.0结合。

  1. 用户使用人脸识别进行登录，服务端验证通过后，返回OAuth 2.0 Token。
  2. 客户端使用该Token请求受保护资源。

示例代码（仅为流程示意，不是实际可执行代码）：

import requests
 
# 第三方人脸服务API
FACE_SERVICE_URL = 'https://api.faceplusplus.com/facepp/v3'
API_KEY = 'YOUR_FACE_SERVICE_API_KEY'
API_SECRET = 'YOUR_FACE_SERVICE_API_SECRET'
OAUTH_TOKEN_URL = 'https://oauth.example.com/token'
 
# 用户上传人脸图片进行登录
def login_with_face(face_image):
    # 调用第三方人脸服务API进行验证
    response = requests.post(FACE_SERVICE_URL, data={
        'api_key': API_KEY,
        'api_secret': API_SECRET,
        'image_file': face_image
    })
    
    # 假设API返回的数据中包含了用户标识
    user_identifier = response.json().get('user_id')
    
    # 使用用户标识申请OAuth 2.0 Token
    token_response = requests.post(OAUTH_TOKEN_URL, data={
        'grant_type': 'password',  # 使用密码授权
        'username': user_identifier,
        'password': 'oauth_password',  # 这里的密码是用于OAuth认证的
        'scope': 'read write'
    })
    
    # 返回OAuth 2.0 Token
    return token_response.json().get('access_token')
 
# 客户端使用Token请求资源
def request_protected_resource(token):
    headers = {'Authorization': f'Bearer {token}'}
    response = requests.get('https://protected-resource.example.com/resource', headers=headers)
    return response.json()
 
# 示例：用户上传了一张人脸图片进行登录
face_image = open('user_face.jpg', 'rb')
access_token = login_with_face(face_image)
 
# 使用Token访问受保护资源
resource = request_protected_resource(access_token)
print(resource)

在实际应用中，你需要替换FACE_SERVICE_URL, API_KEY, API_SECRET, OAUTH_TOKEN_URL以及其他相关的配置信息，并且实现与第三方人脸识别服务及OAuth服务提供者的接口对接。