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. Проверка строки на палиндром
  2. Хэш-функции в Python
  3. Создание множества в Python
  4. Сглаживание списка
  5. Удаление ключа из словаря в Python
  6. Установка и загрузка Instaloader
  7. Работа с контекстными менеджерами
  8. F-строки в Python 3.8
  9. Использование обратной косой черты в f-строках
  10. Изменение списка срезами
  11. Блок else в обработке исключений
  12. Генератор бросков кубиков
  13. Генерация чисел с range()
  14. Рациональные числа в Python
  15. Проверка типа объекта в Python
  16. Основы слова
  17. Порядок операций в Python
  18. Строковое представление объектов
  19. Работа со стеком в Python
  20. Наиболее частотные элементы с помощью Counter
  21. Сравнение def и lambda функций в Python
  22. GitHub в Telegram: подписка на уведомления
  23. Python Calendar Usage
  24. Конвертация текстовых чисел с помощью Numerizer
  25. Объединение списков в Python
  26. Путь к интерпретатору Python
  27. Определение функций с необязательными аргументами
  28. IPython и Jupyter Notebook: руководство
  29. Перевод текста с Python Translator
  30. Метод repr() в Python
  31. Фильтрация входных данных в Python
  32. История Python
  33. PEP-401: оператор
  34. Получение срезов итераторов
  35. Генераторы в Python
  36. Переворот списка в Python
  37. Метод Event.wait() в Python
  38. Документирование функций в Python
  39. Метод setdefault() в Python
  40. Округление дробей в Python
  41. Функция reduce() в Python
  42. Аргументы *args и **kwargs
  43. Оператор Walrus в Python
  44. Перебор элементов списка в Python
  45. Правила именования переменных
  46. Перегрузка операторов в Python
  47. Работа с Telegram API на Python
  48. Измерение времени выполнения кода

Marketello читают маркетологи из крутых компаний