Обробка вхідних даних електронної пошти з можливістю нульових і неможливих нульових значень

Пояснення перевірки електронної пошти

Поля електронної пошти у формах зазвичай потрібні для перевірки введених користувачем даних, щоб переконатися, що вони відповідають стандартному формату електронної пошти. Це передбачає перевірку того, чи введений рядок є адресою електронної пошти, яка відповідає певним критеріям, наприклад містить символ «@» і доменне ім’я.

Однак не всі поля електронної пошти є обов’язковими. У таких випадках логіка перевірки також повинна приймати нульові або порожні вхідні дані як дійсні. Це створює потребу в гнучкому процесі перевірки, який правильно обробляє обидва сценарії.

Вивчення методів перевірки електронної пошти

Перший сценарій демонструє, як налаштувати перевірку електронної пошти на стороні клієнта за допомогою бібліотеки Yup у середовищі JavaScript. Цей підхід передбачає створення схеми перевірки за допомогою yup.object().shape() команда, яка визначає структуру очікуваного об'єкта. Ключовою частиною цієї схеми є yup.string().email() яка вказує, що поле "email" має бути рядком і відформатовано як дійсну адресу електронної пошти. Якщо введене значення нульове, перевірка все одно пройде через .nullable(true) налаштування, що робить введення електронної пошти необов’язковим.

Другий сценарій спрямований на перевірку електронної пошти на сервері за допомогою Python із Flask і Pydantic. Він починається з визначення програми Flask і маршруту, який прослуховує запити POST. The EmailStr type від Pydantic використовується, щоб переконатися, що отриманий електронний лист відповідає критеріям дійсного електронного листа. Якщо перевірка не вдається, сценарій виявляє помилку та видає повідомлення про помилку. Це серверне налаштування забезпечує надійну перевірку електронної пошти на стороні сервера, забезпечуючи обробку лише дійсних і правильно відформатованих електронних листів.

import * as yup from 'yup';
const schema = yup.object().shape({
  email: yup.string().email("Invalid email format").nullable(true)
});
// Example validation function
async function validateEmail(input) {
  try {
    await schema.validate({ email: input });
    console.log("Validation successful");
  } catch (error) {
    console.error(error.message);
  }
}
// Validate a correct email
validateEmail('test@example.com');
// Validate an incorrect email
validateEmail('test@example');
// Validate null as acceptable input
validateEmail(null);

from flask import Flask, request, jsonify
from pydantic import BaseModel, ValidationError, EmailStr
app = Flask(__name__)
class EmailSchema(BaseModel):
  email: EmailStr | None
@app.route('/validate_email', methods=['POST'])
def validate_email():
  json_input = request.get_json()
  try:
    EmailSchema(email=json_input.get('email'))
    return jsonify({"message": "Email is valid"}), 200
  except ValidationError as e:
    return jsonify({"message": str(e)}), 400
if __name__ == '__main__':
  app.run(debug=True)

Передові методи перевірки електронної пошти

Хоча ми обговорювали основи перевірки електронної пошти за допомогою JavaScript і Python, дуже важливо вивчити додаткові аспекти безпеки. Одним із важливих аспектів є запобігання атакам електронної пошти, які можуть статися, коли зловмисники маніпулюють формами електронної пошти, щоб надсилати спам або шкідливий вміст. Щоб протидіяти цьому, розробники можуть застосувати більш суворі правила перевірки, які перевірятимуть не лише формат, але й вміст рядка електронної пошти.

Ще одна розширена тема – інтеграція служб перевірки електронної пошти в реальному часі, які перевіряють існування домену електронної пошти та його здатність отримувати пошту. Цей тип перевірки особливо корисний у критичних програмах, де перевірка активної адреси електронної пошти в режимі реального часу може значно покращити процеси перевірки користувачів і зменшити проблеми, пов’язані з відхиленими електронними листами або неіснуючими обліковими записами.