Курс Python → Декоратор Ajax required

Декоратор Ajax required предназначен для проверки, является ли запрос AJAX-запросом. AJAX (Asynchronous JavaScript and XML) — это технология, которая позволяет обновлять часть веб-страницы без перезагрузки всей страницы. Веб-приложения, использующие AJAX, часто взаимодействуют с сервером, отправляя и получая данные асинхронно.

Использование декоратора Ajax required особенно актуально при работе с Javascript-фреймворками, такими как jQuery. При разработке веб-приложения с использованием AJAX-запросов важно обеспечить безопасность и защиту от нежелательных запросов. Декоратор Ajax required помогает обеспечить эту защиту, проверяя тип запроса и позволяя обрабатывать только AJAX-запросы.

Пример использования декоратора Ajax required в Python:


from flask import Flask, request, jsonify
from functools import wraps

app = Flask(__name)

def ajax_required(f):
    @wraps(f)
    def decorated_function(*args, **kwargs):
        if not request.is_xhr:
            return jsonify({'error': 'Ajax request required'}), 400
        return f(*args, **kwargs)
    return decorated_function

@app.route('/example', methods=['POST'])
@ajax_required
def example():
    data = request.get_json()
    # Обработка данных
    return jsonify({'result': 'success'})

if __name__ == '__main__':
    app.run()

В данном примере декоратор ajax_required применяется к маршруту /example. При обращении к этому маршруту POST-запросом, декоратор проверяет, является ли запрос AJAX-запросом. Если запрос не является AJAX-запросом, возвращается сообщение об ошибке. В случае успешного AJAX-запроса происходит обработка данных и возвращается результат в формате JSON.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Вложенные циклы в Python
  2. Преобразование в float
  3. Оптимизация памяти с __slots__
  4. Переопределение метода delitem в Python
  5. Использование модуля math
  6. Вывод баннеров
  7. Flask: создание веб-приложений
  8. Генераторы в Python
  9. Профилирование кода на Python
  10. Цикл for в Python
  11. Объединение кортежей в Python
  12. Создание детектора плагиата
  13. JMESPath в Python
  14. Ошибка NotImplemented в Python
  15. Работа с NumPy массивами
  16. Работа с *args и **kwargs в Python
  17. Отрицательные индексы списков
  18. Распаковка с оператором *
  19. Запуск асинхронной корутины
  20. Улучшенные подсказки для импорта в Python 3.12
  21. Работа с deque из collections
  22. Безопасный доступ к значениям словаря
  23. Работа с модулем os в Python
  24. Решение переменной Шредингера
  25. Извлечение чисел из текста
  26. Динамическая типизация в Python
  27. Работа с файлами в Python
  28. Работа со строками в Python
  29. Переворот строки с помощью срезов
  30. Объединение Python и Shell
  31. Векторизация в Python с NumPy.
  32. Встроенные функции Python
  33. Документирование функций в Python
  34. Работа с аргументами командной строки в Python
  35. Обработка ошибок в JSON данных
  36. Создание виртуальной среды
  37. Метод __int__ в Python
  38. Переменные класса и экземпляра
  39. Основы работы со строками в Python
  40. Курсы Яндекс Практикум
  41. Улучшение читаемости кода в Python
  42. Умножение строк и списков
  43. Работа с исключениями в Python
  44. Проверка типов с использованием isinstance
  45. Строковое представление объектов
  46. Преобразование регистра строк
  47. Разница между датами

Marketello читают маркетологи из крутых компаний