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.
Другие уроки курса "Python"
- Вложенные циклы в Python
- Преобразование в float
- Оптимизация памяти с __slots__
- Переопределение метода delitem в Python
- Использование модуля math
- Вывод баннеров
- Flask: создание веб-приложений
- Генераторы в Python
- Профилирование кода на Python
- Цикл for в Python
- Объединение кортежей в Python
- Создание детектора плагиата
- JMESPath в Python
- Ошибка NotImplemented в Python
- Работа с NumPy массивами
- Работа с *args и **kwargs в Python
- Отрицательные индексы списков
- Распаковка с оператором *
- Запуск асинхронной корутины
- Улучшенные подсказки для импорта в Python 3.12
- Работа с deque из collections
- Безопасный доступ к значениям словаря
- Работа с модулем os в Python
- Решение переменной Шредингера
- Извлечение чисел из текста
- Динамическая типизация в Python
- Работа с файлами в Python
- Работа со строками в Python
- Переворот строки с помощью срезов
- Объединение Python и Shell
- Векторизация в Python с NumPy.
- Встроенные функции Python
- Документирование функций в Python
- Работа с аргументами командной строки в Python
- Обработка ошибок в JSON данных
- Создание виртуальной среды
- Метод __int__ в Python
- Переменные класса и экземпляра
- Основы работы со строками в Python
- Курсы Яндекс Практикум
- Улучшение читаемости кода в Python
- Умножение строк и списков
- Работа с исключениями в Python
- Проверка типов с использованием isinstance
- Строковое представление объектов
- Преобразование регистра строк
- Разница между датами















