flask处理token的装饰器

以下是在 Flask 中基于 token 实现的登录验证装饰器的示例代码:

python 复制代码
import jwt
from functools import wraps
from flask import request, jsonify, current_app

def login_required(f):
    @wraps(f)
    def decorated_function(*args, **kwargs):
        token = request.headers.get('Authorization')
        if not token:
            return jsonify({'message': 'Missing token'}), 401

        try:
            data = jwt.decode(token, current_app.config['SECRET_KEY'], algorithms=['HS256'])
            current_user = data['username']
        except Exception as e:
            return jsonify({'message': 'Invalid token'}), 401

        return f(current_user, *args, **kwargs)

    return decorated_function

该装饰器首先检查请求头中是否存在 Authorization 字段,并解码其中的 token。如果没有找到 token,则返回一个包含错误消息的 JSON 响应。如果找到了 token,则使用 JWT 对其进行解码,同时使用 Flask 的 current_app 对象获取 SECRET_KEY。如果解码成功,那么装饰器会将解码出来的用户名传递给被装饰函数。如果解码失败,则返回一个包含错误消息的 JSON 响应。可以在需要登录验证的视图函数上添加该装饰器,例如:

python 复制代码
@app.route('/protected')
@login_required
def protected(current_user):
    return jsonify({'message': 'This is a protected endpoint for user {}'.format(current_user)})

在上述代码中,protected 视图函数被 @login_required 装饰器进行修饰,当用户成功登录后,该视图函数会返回一个包含当前用户信息的 JSON 响应。需要注意的是,已经登录的用户才能访问该视图函数,否则将返回一个包含错误消息的 JSON 响应。

不过以上内容中涉及了解密参数,如果token并未进行加密可以按照如下方式写:

python 复制代码
from functools import wraps
from flask import request, jsonify
def login_required_token(f):
    @functools.wraps(f)
    def decorated_function(*args, **kwargs):
        token = request.headers.get('Authorization')
        if not token:
            return jsonify({'message': 'Missing token'}), 401

        return f(*args, **kwargs)

    return decorated_function
python 复制代码
@app.route('/logaudit/program/', methods=["POST"])
@login_required_token
def program_log():
    # print("#"*50)
    # print("current user is:",current_user)
    return makeresponse("首页")
   
相关推荐
IT_陈寒2 小时前
React的useState居然还有这种坑?我差点删库跑路
前端·人工智能·后端
Pedantic3 小时前
SwiftUI 手势笔记
前端·后端
金銀銅鐵3 小时前
[Python] 从《千字文》中随机挑选汉字
后端·python
飘尘6 小时前
前端转型全栈(Java后端)的快速上手指引
前端·后端·全栈
浏览器工程师7 小时前
AI Agent 接浏览器任务,先别让它一路点到底
前端·后端
行者全栈架构师7 小时前
Maven dependency:tree 的 8 个高级用法
java·后端
Chenyiax7 小时前
从一次请求看懂 OkHttp:架构、调度与连接管理
后端
爱勇宝8 小时前
深扒 Anthropic 1680 位工程师简历:应届生几乎没机会,AI 公司最缺的不是博士
前端·后端·程序员
cup118 小时前
[技术复盘] Windows Python 打包实战:Nuitka 环境踩坑总结与 CI 自动化构建全指南
python·ai·环境变量·ci·nuitka·skill