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. Множества и frozenset
  2. Методы работы со списками
  3. Эффективная конкатенация строк в Python
  4. Создание вкладок с TKinter
  5. Перегрузка операторов в Python
  6. Проверка кортежей.
  7. Идентификатор объекта в Python
  8. Функции в Python
  9. Работа с кортежами
  10. Тип данных TypeVarTuple
  11. Оператор «not» в Python
  12. Деление в Python
  13. Итерация по копии коллекции
  14. Список переменных с %who
  15. Работа с контекстными менеджерами
  16. Функции в Python: создание и вызов
  17. Конкатенация строк в Python
  18. Управление User-Agent в Python
  19. Заказ карты Тинькофф Black
  20. Определение размера папок в Python
  21. Многострочные комментарии в Python
  22. Извлечение статей с newspaper3k
  23. Управление контекстом выполнения кода
  24. Лямбда-функции в Python
  25. Проверка файла .py на синтаксис.
  26. Работа со строками в Python
  27. Работа с NumPy.linalg
  28. Генерация случайных чисел в Python
  29. Удаление элементов во время итерации
  30. Изменение элемента списка
  31. Нахождение разницы между списками в Python
  32. Проектирование Singleton с метаклассом
  33. Установка и использование модуля Wikipedia
  34. Удаление дубликатов из списка
  35. Работа с аргументами командной строки
  36. Применение функции к элементам списка
  37. Методы Python для работы с данными
  38. Операции с массивами в NumPy
  39. Установка и загрузка Instaloader
  40. Создание функций с произвольным количеством аргументов
  41. Очистка данных с помощью pandas
  42. Конвертация текстовых чисел с помощью Numerizer
  43. Вычисление времени выполнения
  44. Метод __getitem__ в Python
  45. Отношения подклассов в Python
  46. Обмен значений переменных в Python
  47. Замеры производительности в Python
  48. Преобразование числа в список цифр

Marketello читают маркетологи из крутых компаний