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. Python Метод sleep() времени
  2. Декоратор Ajax required
  3. Отрицательные индексы списков в Python
  4. Вызов функций по строке в Python.
  5. JSON в Python: модуль, dump, dumps, load
  6. Бесконечная проверка в Python
  7. Counter() — подсчет элементов
  8. Функции map, filter и reduce
  9. Декодирование строк в Python
  10. Отладка утечек памяти в Python
  11. Проверка типов с использованием isinstance
  12. Отладка производительности Python
  13. Отрицательные индексы списков
  14. Генераторы данных
  15. Декораторы с аргументами
  16. Виртуальное окружение Python
  17. Оператор «моржа» (Walrus Operator)
  18. Поиск анаграмм с Counter
  19. Работа с изменяемыми списками
  20. Генераторы в Python
  21. Генераторы в Python
  22. Создание словарей в Python
  23. Метод __index__ в Python
  24. Избегайте ошибку FileNotFoundError
  25. Обработка исключений в Python
  26. Создание треугольника Паскаля
  27. Импорт классов из другого файла
  28. Создание класса очереди
  29. Операторы увеличения и уменьшения в Python
  30. Метод Enumerate() для списков
  31. Ускорение кода с помощью векторизации
  32. Управление контекстом выполнения
  33. Распаковка элементов массива
  34. Функции map() и reduce() в Python
  35. Создание словаря и множества
  36. Преобразование чисел в Python
  37. Локальные переменные.
  38. Работа с URL-адресами в Python
  39. Использование метода lower()

Marketello читают маркетологи из крутых компаний