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. Удаление файлов с shutil.os.remove()
  2. Отправка POST запроса на сервер.
  3. Расчет времени выполнения
  4. Декоратор @override
  5. Объединение списков в Python
  6. Добавление элементов в список: append() vs extend()
  7. Сглаживание списка
  8. Создание обратного итератора
  9. Расширение информации об ошибке в Python
  10. Оператор * в Python
  11. Условные выражения в Python
  12. Pretty-printing JSON в Python
  13. Добавление элемента к кортежу
  14. Установка и использование howdoi
  15. Преобразование документов в PDF с помощью Spire.Office
  16. Поиск уникальных и повторяющихся элементов
  17. Особенности запятых в Python
  18. Форматирование объектов с модулем pprint
  19. Переопределение метода len
  20. Условное добавление элементов в список
  21. Работа с SQLite в Python
  22. Concrete Paths — метод .with_suffix()
  23. Генераторы в Python
  24. Работа с парами ключ-значение
  25. Функция print() — вывод информации
  26. Сохранение и загрузка модели в PyTorch
  27. Применение функции к элементам списка
  28. Транспонирование 2D-массива с помощью zip
  29. Перехват исключений в Python
  30. Управление импортом в Python
  31. Курсы Яндекс Практикум
  32. Переворот последовательности
  33. ChainMap избыточные ключи
  34. Проверка однородности элементов списка
  35. Основы слова
  36. Именованные срезы в Python
  37. Конвертация текстовых чисел с помощью Numerizer
  38. Хэш-функции в Python
  39. Метод ipow для возведения в степень
  40. Модуль itertools: эффективная работа с итераторами
  41. Хранение переменных в Python.
  42. Вычисление натурального логарифма в NumPy
  43. Основы Python за 14 дней
  44. Создание веб-приложения с Flask
  45. Замена элементов в списке с помощью генераторов списков
  46. Форматирование даты с strftime()
  47. Работа с f-строками 2.0

Marketello читают маркетологи из крутых компаний