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. Работа с часовыми поясами в Python
  2. Списковое включение в Python
  3. Работа с файлами в Python
  4. Функция reduce() из модуля functools
  5. Генераторы словарей и множеств
  6. Обработка ошибок в Python
  7. Цикл for в Python
  8. Обновление множества в Python
  9. Форматирование строк с помощью f-строк
  10. Преобразование чисел в восьмеричную строку
  11. Работа с прокси в Python
  12. Основы работы со списками
  13. Избегайте двойного подчеркивания
  14. Обновление шаблона base.html
  15. Создание копии списка в Python
  16. Функция print() — вывод информации
  17. Работа с массивами в Python
  18. Создание класса очереди
  19. Метод repr() в Python
  20. Декоратор Ajax required
  21. Импорт объектов из модулей
  22. Хранение переменных в словаре.
  23. Подсчет элементов в Python
  24. Функция findall() для поиска вхождений строки
  25. Отображение графиков в Jupyter с Matplotlib
  26. Игра «Камень, ножницы, бумага» — Python
  27. Присвоение значений переменным в Python
  28. Вакансии в Nebius
  29. Оператор in в Python
  30. Удаление дубликатов из списка с помощью dict.fromkeys
  31. Методы HTTP запросов в Flask
  32. Метод rsub в Python: расширение функциональности вычитания
  33. Применение функции к списку
  34. Улучшение читаемости кода в Python
  35. Комментарии в Python
  36. Создание GUI с Tkinter: Entry
  37. Оператор морж в Python 3.8
  38. Операторы Splat и splatty-splat
  39. Установка Home Assistant
  40. Сравнение def и lambda-функций
  41. Функции классификации комплексных чисел
  42. Разница между датами
  43. Numpy: объединение массивов
  44. Шаблоны Flask: условия и циклы
  45. Нахождение разницы между списками в Python
  46. Дефолтные параметры в Python
  47. Получение списка кортежей из словаря
  48. Подсчет элементов с помощью Counter из collections
  49. Очистка входных данных

Marketello читают маркетологи из крутых компаний