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. Подсказки типов в Python
  2. Списковое включение в Python
  3. Названия столбцов в Python таблицах
  4. Создание лямбда-функций
  5. Функции map, filter, reduce
  6. Проблемы с dict в Python
  7. Библиотека wikipedia для Python
  8. Python reversed() функция
  9. Оптимизация гиперпараметров в Python
  10. Использование super() в Python
  11. Преобразование в float
  12. Работа со строками в Python
  13. Создание генераторов
  14. Управление контекстом выполнения кода
  15. Параллельные вычисления в Python
  16. Функции высшего порядка в Python
  17. Атрибуты класса и экземпляра в Python
  18. Оптимизация поиска в словарях
  19. Частичное совпадение ввода
  20. Модуль functools в Python
  21. Импорт классов из другого файла
  22. Конкатенация строк в Python
  23. Лямбда-функции в defaultdict
  24. Измерение времени выполнения кода
  25. Комментарии в Python
  26. Библиотека funcy: удобные утилиты
  27. Beautiful Soup — извлечение данных из HTML
  28. Установка пакетов с помощью pip
  29. Хэш-функции и метод цепочек
  30. Удаление дубликатов из списка
  31. Библиотека itertools: объединение списков
  32. Изменение элемента списка
  33. Прокачанный трейсинг ошибок
  34. Определение размера папок в Python
  35. Модуль array: создание и использование массивов
  36. Вывод с переменной через запятую
  37. Colorama: окрашивание текста в Python
  38. Сортировка элементов с OrderedDict
  39. Пропуск начальных строк с помощью dropwhile()
  40. Конкатенация списков в Python
  41. Списки в Python: синтаксис представления
  42. Деление в Python
  43. Использование обратной косой черты в f-строках
  44. Работа с комбинациями в Python.
  45. Создание матрицы в Python
  46. Получение обратного списка чисел

Marketello читают маркетологи из крутых компаний