


Keselamatan Python: `eval()` lwn. `ast.literal_eval()` – Mana Yang Perlu Anda Gunakan?
Menggunakan Python's eval() vs. ast.literal_eval()
Menilai data yang disediakan pengguna ialah tugas biasa dalam Python. Walau bagaimanapun, adalah penting untuk berbuat demikian dengan selamat untuk mengelakkan potensi kelemahan keselamatan. Artikel ini membandingkan eval() dan ast.literal_eval() untuk tujuan ini, menangani kebimbangan tentang bahaya yang dilihat oleh bekas.
eval(): Pendekatan Berisiko
Eval() melaksanakan secara langsung yang disediakan data sebagai kod Python. Walaupun nampaknya mudah, ini boleh menjadi sangat berbahaya jika input berniat jahat. Ia boleh membawa kepada pelaksanaan kod sewenang-wenangnya, mendedahkan aplikasi anda kepada pelanggaran keselamatan.
ast.literal_eval(): Alternatif Lebih Selamat
Ast.literal_eval() ialah fungsi khusus untuk menilai data Python literal jenis, seperti kamus dan senarai. Tidak seperti eval(), ia mengesahkan input dengan ketat dan menimbulkan pengecualian jika ia bukan jenis data yang sah. Ini menghalang pelaksanaan kod arbitrari, menjadikannya pilihan yang lebih selamat.
Perbezaan utama antara eval() dan ast.literal_eval() terletak pada masa penilaian. Eval() segera melaksanakan input, manakala ast.literal_eval() melakukan pengesahan terlebih dahulu. Oleh itu, percubaan untuk menyemak jenis peta data selepas menggunakan eval() akan menjadi tidak berkesan kerana data telah pun dinilai.
Syor
Adalah sangat disyorkan untuk menggunakan ast.literal_eval() berbanding eval () untuk menilai data yang disediakan pengguna. Pengesahan ketatnya menghalang potensi kelemahan keselamatan dan menyediakan pendekatan yang lebih mantap untuk mengendalikan input.
Atas ialah kandungan terperinci Keselamatan Python: `eval()` lwn. `ast.literal_eval()` – Mana Yang Perlu Anda Gunakan?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.
