
Python装饰器实现几类验证功能做法实例
最近新需求来了,要给系统增加几个资源权限。尽量减少代码的改动和程序的复杂程度。所以还是使用装饰器比较科学
之前用了一些登录验证的现成装饰器模块。然后仿写一些用户管理部分的权限装饰器。
比如下面这种
def permission_required(permission):
def decorator(f):
@wraps(f)
def decorated_function(*args, **kwargs):
if not current_user.can(permission):
abort(403)
return f(*args, **kwargs)
return decorated_function
return decorator
def admin_required(f):
return permission_required(Permission.SMY)(f)
调用权限的时候很好理解。直接仿写admin_required的格式就好了。然后每个页面入口用语法糖这样写: @admin_required
于是页面的入口权限就做好了。但是资源权限和页面权限不同。上面内容中提到的permission是写在model.py的静态内容里面的。
从封装来看,至少是看不出来哪个地方暴露了用户查询的方法(菜鸟水平下)。只能简单的看出来if判断的时候似乎使用了current_user这个变量的内置方法
但是current_user其实是一个第三方的包的内容,和登录模块引入的包相同,是一整套记录token信息的代码。详细内容太多。从这个地方出发去写,会go die
因为哪怕我知道其实调用的.can(permission)是model类里面定义的类方法。可是current_user是取了哪个部分的东西还是不清楚。
所以不管它。从头来梳理一下装饰器的内容。
首先一个简单的装饰器写法是很好理解的。比如原函数是这样写的:
def page():
if user == 'admin':
form = Form()
if request.method=='POST':
db.session.add(form)
db.session.commit()
flash("success")
return 0
这当然是随便写的一个函数(明显有很多问题),只是用来表达一个过程。首先通过路由调用这个函数的时候,会先执行第一个if判断。这个判断即我们想要的验证内容
验证通过以后,说明用户可以访问这个页面,然后页面内容会渲染出来,交互功能也被允许……
那么装饰器,就是把这个if的功能提取出来了。那么原函数写成这样的形式:
@admin_check
def page():
form = Form()
if request.method=='POST':
db.session.add(form)
db.session.commit()
flash("success")
return 0
单从这个函数来说,这样写并没有任何好处,似乎本来一行代码搞定的问题,多用了几行代码。我们展开这个形式的完整代码看一下:
def admincheck(func):
if user=='admin':
return func
def page():
form = Form()
if request.method=='POST':
db.session.add(form)
db.session.commit()
flash("success")
return 0
page = admincheck(page())
上面的装饰器只是把page=admincheck这一句写成了@模式。
但是这种写法只能解决最基本的验证问题。也就是相对独立的入口验证。这个验证还没有拿到程序传递到page()函数当中的参数。也就是说,这个验证这么看起来没什么用处
不过机制是这样。接下来就可以研究怎样的做法是把路由传递过来的请求数据进行验证然后继续执行的了。
def admincheck(func):
def inner(arg):
if user == 'admin':
if arg == 'false':
abort(403)
return func(arg)
return inner
同样的,多个参数的时候,只需要把 def inner(arg)改写成def inner(arg1,arg2)
n个参数的时候,则写成def inner(*args,**kwargs) 这个需要注意一下。*args是元组,即('user',1);**kwargs是字典,即{'user':1}
同时写这两个形参的话,基本上就能处理所有传递进来的参数类型了。
当然。除此以外还有更复杂的装饰器写法。不过能处理传递过来的参数并且不影响被装饰函数的正常执行。基本上实现了之前的功能。
那么回过头来看示例当中的写法。最外层使用def permission_required(permission): 的意义,显然是想要实现复用。
def admin_required(f):
return permission_required(Permission.SMY)(f)
上面的(permission)形参显然对应permission_required(Permission.SMY)中(Permission.SMY)这个参数。把这个参数的形参传递到方法体内部
这也是为什么要在装饰器decorator(f)外面再嵌套一层函数的原因——实现复用
于是之前这个写法的内容就很清晰了
def permission_required(permission):
#通过形参实现了一个装饰器类。对于不同针对性的装饰器,都可以调用这个函数的实现,而只需要做最小的改动(传递形参)
def decorator(f):
#这个才是装饰器开始执行的第一步
@wraps(f)
#这个装饰器实际上是为了保证函数的原始属性不发生改变。所谓原始属性,指的是__name__ 这种属性
def decorated_function(*args, **kwargs):
#这个装饰器方法把原函数的形参继承了。因此实际上相当于在原函数开头增加了这个函数的内容
if not current_user.can(permission):
#这个地方很明显。current_user是从内存中取(服务端),然后permission就会根据我们实际需要验证的permission进行形参到实参的转化
abort(403)
#明显的异常处理,当然,403是一个粗暴的方法。更粗暴的方法,我会用redirect(url_for(logout))...
return f(*args, **kwargs)
#结束判断,把参数传递给原函数(此处的f()即是原函数(更具体的权限验证装饰器),只是f是个丑陋的形参而已)
return decorated_function
return decorator
这样差不多就结束了。如果有人想补充,欢迎留言。
以上这篇Python装饰器实现几类验证功能做法实例就是小编分享给大家的全部内容了
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
SASEM 决策树:理论与实践应用 在复杂的决策场景中,如何从海量数据中提取有效信息并制定科学决策,是各界关注的焦点。SASEM 决 ...
2025-07-30SPSS 语法使用详解 在当今数据驱动的时代,SPSS( Statistical Package for the Social Sciences)作为一款功能强大的统计分析软 ...
2025-07-30人工智能对CDA数据分析领域的影响 人工智能对 CDA(Certified Data Analyst,注册数据分析师)数据分析领域的影响是全方位、多层 ...
2025-07-30MySQL执行计划中rows的计算逻辑:从原理到实践 MySQL 执行计划中 rows 的计算逻辑:从原理到实践 在 MySQL 数据库的查询优化中 ...
2025-07-29左偏态分布转正态分布:方法、原理与实践 左偏态分布转正态分布:方法、原理与实践 在统计分析、数据建模和科学研究中,正态分 ...
2025-07-29CDA 数据分析师的职业生涯规划:从入门到卓越的成长之路 在数字经济蓬勃发展的当下,数据已成为企业核心竞争力的重要来源,而 CD ...
2025-07-29CDA数据分析师证书考取全攻略 一、了解 CDA 数据分析师认证 CDA 数据分析师认证是一套科学化、专业化、国际化的人才考核标准, ...
2025-07-29解析神经网络中 Softmax 函数的核心作用 在神经网络的发展历程中,激活函数扮演着至关重要的角色,它们为网络赋予了非线性能力, ...
2025-07-29解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中,开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-07-29鸢尾花判别分析:机器学习中的经典实践案例 在机器学习的世界里,有一个经典的数据集如同引路明灯,为无数初学者打开了模式识别 ...
2025-07-29用 Python 开启数据分析之旅:从基础到实践的完整指南 在数据驱动决策的时代,数据分析已成为各行业不可或缺的核心能力。而 Pyt ...
2025-07-29从 CDA LEVEL II 考试题型看 Python 数据分析要点 在数据科学领域蓬勃发展的当下,CDA(Certified Data Analyst)认证成为众多从 ...
2025-07-29CDA 数据分析师的工作范围解析 在数字化时代的浪潮下,数据已成为企业发展的核心资产之一。CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-07-29解析 insert into select 是否会锁表:原理、场景与应对策略 在数据库操作中,insert into select 是一种常用的批量数据插入语句 ...
2025-07-29用 Power BI 制作地图热力图:基于经纬度数据的实践指南 在数据可视化领域,地图热力图凭借直观呈现地理数据分布密度的优势,成 ...
2025-07-29从数据到决策:CDA 数据分析师如何重塑职场竞争力与行业价值 在数字经济席卷全球的今天,数据已从 “辅助工具” 升级为 “核心资 ...
2025-07-292025 年 CDA 数据分析师考纲焕新,引领行业人才新标准 在数字化浪潮奔涌向前的当下,数据已成为驱动各行业发展的核心要素。作为 ...
2025-07-29PyTorch 核心机制:损失函数与反向传播如何驱动模型进化 在深度学习的世界里,模型从 “一无所知” 到 “精准预测” 的蜕变,离 ...
2025-07-29t 检验与 Wilcoxon 检验:数据差异分析的两大核心方法 在数据分析的广阔领域中,判断两组或多组数据之间是否存在显著差异是一项 ...
2025-07-29PowerBI 添加索引列全攻略 在使用 PowerBI 进行数据处理与分析时,添加索引列是一项极为实用的操作技巧。索引列能为数据表中的每 ...
2025-07-29