Курс Python → Декоратор Ajax required

Декоратор Ajax required предназначен для проверки того, является ли запрос, поступивший на сервер, AJAX-запросом. AJAX (Asynchronous JavaScript and XML) — это технология, позволяющая обмениваться данными между браузером и сервером без перезагрузки страницы. Декоратор полезен в тех случаях, когда мы используем JavaScript-фреймворки, такие как jQuery, для отправки запросов на сервер и обновления содержимого страницы без перезагрузки.

Этот декоратор является важным средством защиты нашего приложения от несанкционированных запросов. Поскольку AJAX-запросы могут быть отправлены не только из браузера, но и из других инструментов, таких как Postman или curl, проверка на AJAX-запрос позволяет нам убедиться, что запросы обрабатываются только из нашего веб-приложения.

Пример использования декоратора Ajax required в Python:


from flask import request, jsonify

def ajax_required(f):
    def wrap(*args, **kwargs):
        if not request.is_xhr:
            return jsonify({'error': 'Only AJAX requests are allowed'}), 400
        return f(*args, **kwargs)
    wrap.__name__ = f.__name__
    return wrap

@app.route('/data', methods=['POST'])
@ajax_required
def get_data():
    data = request.json
    # Обработка данных и возврат результата

В этом примере мы создаем декоратор ajax_required, который проверяет, является ли запрос AJAX-запросом. Если запрос не является AJAX-запросом, возвращается сообщение об ошибке. Затем мы применяем этот декоратор к функции get_data, которая обрабатывает POST-запрос на /data. Теперь наше приложение будет защищено от несанкционированных запросов, и мы можем быть уверены, что данные, полученные через AJAX, будут обработаны корректно.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Функция enumerate в Python
  2. Оператор walrus в Python
  3. Проверка на палиндром
  4. Виртуальные среды в Python
  5. Проверка индексов коллекции
  6. Введение в Python
  7. Игра «Угадывание чисел»
  8. Курсы Яндекс Практикум
  9. Проверка условий: all и any
  10. Сумма элементов списка
  11. Итераторы с потерямиZIP
  12. Оптимизация сравнения в Python
  13. Списки в Python
  14. Измерение времени выполнения кода
  15. inspect в Python: анализ кода
  16. Разработка Telegram-ботов
  17. Списковое включение в Python
  18. Пропуск строк в файле с itertools
  19. Передача аргументов через **arguments
  20. Создание новой даты в Python
  21. Python: Фильтрация списков с помощью filter()
  22. Проверка подстроки в строке с помощью in
  23. Python OrderedDict и fromkeys() — работа с словарями
  24. Создание GUI с Tkinter: Entry
  25. Создание новых списков
  26. Замеры производительности в Python
  27. Функции range() в Python
  28. Лямбда-функции в Python
  29. Аннотации типов в Python
  30. Комментарии в Python
  31. Метод radd для пользовательских чисел
  32. Enum в Python: создание и использование перечислений
  33. Методы split() и join() — Python строк.
  34. Синтаксис переменных цикла в Python
  35. Работа с PosixPath() в Python
  36. Сравнение объектов в Python
  37. Генераторы списков
  38. Создание словарей с defaultdict()
  39. Цикл for с enumerate() в Python
  40. Удаление ссылок в Python
  41. Операторы объединения в Python 3.9
  42. Объединение словарей в Python 3.5+
  43. Атрибуты массивов в Numpy
  44. Именованные аргументы в Python
  45. Правила именования переменных

Marketello читают маркетологи из крутых компаний