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
她的男孩11 分钟前
一个开源低代码框架的协作 SPI 是怎么设计的 ForgeAdmin 拆解 + 实战接入新平台
后端·算法·架构
蓝山61613 分钟前
Python 字典(Dictionary)完全指南:从入门到实战
后端
hfywmsj16 分钟前
广州餐饮铺位招租数据分析:选址权重模型与租金评估实操
人工智能·python·数据分析·广州餐饮铺位招租
foggyprojects20 分钟前
在 DeepSeek Harness 里跑通 Foggy:从安装插件到第一次问数
后端
cui_ruicheng24 分钟前
FastAPI 应用开发(一):FastAPI、路由参数与交互式 API 文档
python·fastapi
小柯南敲键盘35 分钟前
跨境电商翻译工具,AI批量图片及视频字幕翻译
大数据·人工智能·python·音视频
不甘先生36 分钟前
Go 中 type、方法与指针接收者:从 str_name.Name() 看懂 Go 的类型系统
开发语言·后端·golang
天天喝旺仔1 小时前
Python asyncio 异步编程实战:用协程与事件循环构建高性能网络服务
服务器·网络·python·性能优化·fastapi
2601_962298091 小时前
零基础学大数据分析全栈
hadoop·python·spark·实战·大数据分析
quantdash_cc2 小时前
Python 股票 K 线数据质量校验:字段、缺失值、重复行和价格异常
开发语言·python·数据分析·量化交易·股票数据·quantdash