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 на палиндром
  2. Реализация операции -= для пользовательского класса
  3. Добавление вложенных списков
  4. Регистрация на курсы SF Education
  5. Вычисление натурального логарифма в NumPy
  6. Настройка вывода NumPy
  7. Передача словаря через **kwargs
  8. Преобразование Excel в PDF с Spire.XLS
  9. Структуры данных в Python
  10. Цепные операции в Python
  11. Форматирование строк в Python
  12. Нарезка списков в Python
  13. Управление мышью и клавиатурой с Pyautogui
  14. Проверка элементов списка условием
  15. Измерение потребления памяти при сортировке
  16. Работа с датой и временем в Python
  17. Создание класса в Python
  18. Переопределение метода __and__
  19. Генераторы списков
  20. Методы __repr__ и __str__ в Python
  21. Анонимные функции Lambda
  22. Работа с timedelta
  23. Цикл for в Python
  24. Повторение элементов списков
  25. Работа с itertools
  26. Форматирование объектов с модулем pprint
  27. Изменение IP-адреса в Python
  28. Декораторы с @wraps
  29. Работа с NumPy.linalg
  30. Подсчет элементов в Python
  31. Сравнение объектов в Python
  32. Удаление специальных символов с помощью re.sub
  33. Простой калькулятор Python
  34. Срезы в Python
  35. Управление памятью в Python
  36. Хранение данных с помощью dataclasses
  37. Замыкания в Python
  38. Проблемы с именами переменных
  39. Декодирование строк в Python
  40. Методы обработки строк в Python
  41. Создание тестовых данных с Faker
  42. Многопоточность и асинхронное программирование в Python
  43. Оформление текста в консоли с TermColor
  44. Объединение словарей в Python
  45. Python Метод sleep() из time
  46. Оператор «is not» в Python

Marketello читают маркетологи из крутых компаний