Sanic框架中CORS扩展的正确使用方式
2025-05-12 15:16:05作者:晏闻田Solitary
Sanic是一个基于Python的异步Web框架,以其高性能和简洁的API设计而闻名。在使用Sanic开发Web应用时,跨域资源共享(CORS)是一个常见的需求。本文将深入探讨Sanic框架中CORS扩展的正确使用方法,帮助开发者避免常见误区。
CORS扩展的基本配置
在Sanic中,可以通过sanic-ext扩展来轻松实现CORS功能。基本配置如下:
from sanic import Sanic, text
from sanic_ext import Extend
app = Sanic(__name__)
app.config.CORS_ORIGINS = "http://foobar.com,http://bar.com"
app.config.CORS_ALLOW_HEADERS = ['get', 'post', 'put', 'delete', 'options']
Extend(app)
这段代码设置了允许来自http://foobar.com和http://bar.com域的跨域请求,并配置了允许的HTTP方法。
常见误区与正确理解
许多开发者在使用CORS扩展时容易陷入一个误区:认为简单的OPTIONS请求就会触发CORS响应头。实际上,CORS机制有其特定的触发条件:
- 必须包含Origin头:浏览器在发送跨域请求时会自动添加Origin头,但手动测试时容易忽略
- 需要Access-Control-Request-Method头:对于预检请求(OPTIONS),必须指明实际请求将使用的方法
正确的测试方法
要正确测试CORS功能,应该使用包含必要头部的请求:
curl localhost:8000 -X OPTIONS \
-H "access-control-request-method: GET" \
-H "origin: http://foobar.com"
这样的请求才会触发Sanic的CORS中间件,返回包含Access-Control-Allow-Origin等CORS相关头部的响应。
深入理解CORS机制
CORS是一种基于HTTP头部的安全机制,它允许服务器声明哪些外部源可以访问其资源。完整的CORS流程包括:
- 简单请求:满足特定条件的GET、HEAD、POST请求
- 预检请求:不满足简单请求条件的请求会先发送OPTIONS请求
- 实际请求:预检请求通过后发送的实际请求
Sanic的CORS扩展自动处理了这些流程,开发者只需正确配置即可。
最佳实践建议
- 明确指定允许的源,避免使用通配符
*,除非确实需要 - 根据实际需求配置允许的HTTP方法和头部
- 测试时确保包含所有必要的请求头部
- 生产环境中考虑结合其他安全措施,如CSRF保护
通过正确理解和使用Sanic的CORS扩展,开发者可以轻松构建安全、高效的跨域Web应用。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C042
MiniMax-M2.1从多语言软件开发自动化到复杂多步骤办公流程执行,MiniMax-M2.1 助力开发者构建下一代自主应用——全程保持完全透明、可控且易于获取。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C01
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0121
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
435
3.3 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
242
278
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
695
368
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
138
869
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
暂无简介
Dart
696
163
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
270
328
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
145
882