eval() 极度危险，会执行任意代码；ast.literal_eval() 仅安全解析字面量，不支持运算、函数调用或属性访问，且输入必须严格符合Python字面量语法。
eval() 会直接执行任意 Python 代码，不只是“算个数”
它不是解析器，是运行时编译器：收到字符串后，立刻做词法分析 → 语法解析 → AST 构建 → 字节码生成 → 执行。整个流程跳过所有编译期优化，且默认共享当前作用域——__builtins__、globals()、甚至 type().__subclasses__() 全部可触达。
常见错误现象：eval("{'a': 1 + 2}") 看似安全，但用户传入 "__import__('os').system('id')" 时，进程已执行系统命令；删掉 __builtins__ 也不顶用，攻击者可用 ().__class__.__mro__[1].__subclasses__() 挖出 os 模块。
- 输入来源不可信（如
request.args.get('expr')、input()、文件读取）→ 几乎必然失守 - 即使加了
try/except，也拦不住静默执行——SecurityError不是默认行为，多数时候它就 quietly 成功了 - 本地测试通过 ≠ 上线安全：你本机没权限删文件，不代表服务器上不能
ast.literal_eval() 并非 “eval 的安全开关”，而是完全不同的东西
ast.literal_eval() 只认静态字面量：整数、浮点、字符串（必须带引号）、列表、元组、字典、None、True、False。它不求值、不调用函数、不访问属性、不支持运算符。
能过的："[1, 'x', {'y': True}]"、"(1, 2)"、"b'hello'"（新版本）
必报 ValueError 的："1.5 * 2"、"a"（单字符无引号）、"[1, 2,]"（尾部逗号）、"# comment"（注释）、JSON 格式（true / null 需先转成 True / None）
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- 异常类型变了：
eval()抛SyntaxError或NameError；ast.literal_eval()只抛ValueError - 别指望它做计算——需要算术表达式，请用
simpleeval，并显式传names={"x": 5}，绝不传globals() - 输入格式必须是合法 Python 字面量，不是 JSON；很多翻车发生在配置加载或 API 入参场景里，比如前端传
{"data": "[1,2,3]"}，后端直接ast.literal_eval(data)却忘了外层 JSON 已解包
限制 globals/locals 是伪安全，绝大多数沙箱都已被绕过
手动删 __builtins__、只留 math、加白名单——这些操作在 CTF 和真实漏洞利用中早被反复击穿。Python 的类型系统和反射机制太强，仅靠字典过滤无法阻断路径。
典型绕过链：().__class__.__mro__[1].__subclasses__() → 找到 os._wrap_close 或 codecs.IncrementalEncoder → 获取 os → 调用 system。整个过程不依赖任何被删掉的 built-in 函数。
- 不要自己写“安全 eval”——没人比 CPython 核心开发者更懂怎么封死所有反射入口
- 如果业务真需要动态公式计算（如风控规则引擎），用专用库如
simpleeval、numexpr，它们在 AST 层做过滤，而非靠运行时字典拦截 - 配置文件里写
"[1, 2, 3] + [4]"？eval()会算，ast.literal_eval()直接报错——这恰恰是安全边界的体现，不是缺陷
真正容易被忽略的点：输入来源 + 异常处理 + 格式契约
很多人换掉 eval() 后仍出问题，不是因为 ast.literal_eval() 不够好，而是没意识到三件事：
- 输入必须是合法 Python 字面量，不是 JSON、不是用户随手敲的“1,2,3”、不是带空格或换行的脏数据
- 异常处理逻辑要重写：
ValueError不代表“用户输错了”，可能意味着恶意构造（比如尝试注入__import__但被字面量解析器提前截断） - 单字符字符串如
"a"必须带引号；尾部逗号、注释、十六进制字面量（0xFF）在旧版 Python 中也不支持——这些细节在 API 入参或配置加载时极易翻车
最危险的，是那种“看着过了测试、上线后某天突然崩掉”的情况：输入格式微小变化，触发了未覆盖的边界路径，而你连日志里都看不到明显的报错。
