Курс Python → Декоратор Ajax required

Декоратор Ajax required предназначен для проверки, является ли запрос AJAX-запросом. AJAX (Asynchronous JavaScript and XML) — это технология, которая позволяет обновлять часть веб-страницы без перезагрузки всей страницы. Веб-приложения, использующие AJAX, часто взаимодействуют с сервером, отправляя и получая данные асинхронно.

Использование декоратора Ajax required особенно актуально при работе с Javascript-фреймворками, такими как jQuery. При разработке веб-приложения с использованием AJAX-запросов важно обеспечить безопасность и защиту от нежелательных запросов. Декоратор Ajax required помогает обеспечить эту защиту, проверяя тип запроса и позволяя обрабатывать только AJAX-запросы.

Пример использования декоратора Ajax required в Python:


from flask import Flask, request, jsonify
from functools import wraps

app = Flask(__name)

def ajax_required(f):
    @wraps(f)
    def decorated_function(*args, **kwargs):
        if not request.is_xhr:
            return jsonify({'error': 'Ajax request required'}), 400
        return f(*args, **kwargs)
    return decorated_function

@app.route('/example', methods=['POST'])
@ajax_required
def example():
    data = request.get_json()
    # Обработка данных
    return jsonify({'result': 'success'})

if __name__ == '__main__':
    app.run()

В данном примере декоратор ajax_required применяется к маршруту /example. При обращении к этому маршруту POST-запросом, декоратор проверяет, является ли запрос AJAX-запросом. Если запрос не является AJAX-запросом, возвращается сообщение об ошибке. В случае успешного AJAX-запроса происходит обработка данных и возвращается результат в формате JSON.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Измерение времени выполнения кода
  2. Установка Python — Простое руководство
  3. Enum в Python
  4. Список импортированных модулей в Python
  5. Работа с модулем random
  6. Настройка нарезки списков
  7. Переопределение метода __lshift__
  8. Работа с контекстным менеджером Pool
  9. Поиск индекса элемента
  10. Обработка исключений в Python
  11. Разрешение имен в Python
  12. Разделение списка на гнппы
  13. Множественные конструкторы в Python
  14. Фильтрация элементов с помощью islice
  15. Проверка элементов списка условием
  16. inspect в Python: анализ кода
  17. Глобальные переменные в Python
  18. Транспонирование 2D-массива с помощью zip
  19. Управление памятью в Python
  20. Основы работы с os
  21. Вызов внешних программ в Python с помощью sh
  22. Выражения-генераторы в Python
  23. Метод rxor для операции побитового исключающего «или»
  24. Работа с кортежами
  25. Построение графиков в терминале с bashplotlib
  26. Проверка строки на палиндром
  27. Измерение времени выполнения кода с использованием time
  28. Цикл for в Python
  29. Многоточие в Python
  30. Управление контекстом выполнения
  31. Возведение в квадрат с помощью itertools
  32. Тест скорости набора текста на Python
  33. Python itertools combinations() — группировка элементов
  34. Конструктор в Python
  35. Атрибуты массивов в Numpy
  36. Списковые включения в Python
  37. Декораторы с аргументами
  38. Отправка POST-запроса в REST API
  39. Оператор assert в Python
  40. Округление чисел с помощью round
  41. Передача аргументов через **arguments
  42. Установка Git и AWS CLI
  43. Enum в Python
  44. Итерации в Python
  45. Метод join() с набором
  46. Форматирование вывода с F-строками
  47. Конвертация текстовых чисел с помощью Numerizer

Marketello читают маркетологи из крутых компаний