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. Явный импорт в Python
  2. Хранение данных с помощью dataclasses
  3. Создание словарей и множеств в Python
  4. Тестирование функции сложения
  5. Поиск шаблона в начале строки
  6. Метод join() для объединения элементов строки
  7. Библиотека Emoji: использование смайлов в Python
  8. Условное добавление элементов в список
  9. Получение идентификатора объекта в памяти
  10. Профилирование данных с Pandas.
  11. Метод get для словарей
  12. Измерение потребления памяти при сортировке
  13. Замыкания в Python
  14. Именованные аргументы в Python
  15. Работа с Requests для HTTP-запросов
  16. Метод __irshift__ для Python
  17. Работа с аргументами командной строки
  18. Python enumerate() использование
  19. Генераторные выражения и islice.
  20. Очистка входных данных
  21. Проверка на палиндром
  22. Разность множеств
  23. Генераторы в Python
  24. Работа с дробями в Python
  25. Установка и использование Virtualenv
  26. Транспонирование 2D-массива с помощью zip
  27. Повторение и перенос строки
  28. Метод join() для объединения элементов
  29. Введение в Python
  30. Срезы в Numpy
  31. Применение промокода в Много лосося
  32. Методы работы со строками в Python
  33. Подсчет элементов в Python
  34. Подсчет количества элементов в списке
  35. Генераторы в Python
  36. Применение функций в Python
  37. Измерение времени выполнения кода
  38. Подсчет элементов в Python
  39. Наиболее частотные элементы с помощью Counter
  40. Форматирование объектов с модулем pprint
  41. Генераторы данных
  42. Установка пакета в Python
  43. Печать комбинаций в Python с Itertools
  44. Списковый компрехеншен.
  45. Форматирование данных с помощью pprint
  46. Метод join() для объединения элементов строки
  47. Конвертация коллекций в Python

Marketello читают маркетологи из крутых компаний