


Menggodam fungsi Python dengan menukar kod sumbernya
Selamat datang ke pikoTutorial seterusnya!
Menukar gelagat fungsi dengan mengubah suai pelaksanaannya secara manual adalah jelas, tetapi bolehkah kita entah bagaimana mengacaukan pelaksanaan fungsi pada masa jalan aplikasi? Mari atur proses ini dalam 3 langkah:
- mendapatkan kod sumber fungsi pada masa jalan
- menukar rentetan dengan kod sumber kepada objek boleh panggil
- ubah suai kod sumber fungsi sebelum memanggilnya
Mendapatkan kod sumber fungsi semasa runtime
Mari kita pelajari dahulu cara mendapatkan kod sumber fungsi:
# Import inspect module import inspect # Define some callback function def function(): print('Do something') source_code = inspect.getsource(function) print(source_code)
Output:
def callback(): print('Do something')
Menukar rentetan dengan kod sumber kepada objek boleh panggil
Sekarang mari lihat cara menukar beberapa kod Python sewenang-wenang yang disediakan dalam rentetan kepada objek Python boleh dipanggil:
# Source code that we want to execute source_code = 'print("Hello from the inside of the string!")' # Wrap the source code into a function definition, so that it can be accessed by name function_name = 'print_hello' function_definition = f'def {function_name}():\n {source_code}' namespace = {} # Execute code with a function definition within the given namespace, so that the function definition is created exec(function_definition, namespace) # Retrieve function from the namespace and save to a callable variable print_hello = namespace[function_name] # Call the function print_hello()
Output:
Hello from the inside of the string!
Mengubah suai kod sumber fungsi sebelum memanggilnya
Sekarang mari kita laksanakan fungsi yang mengambil sebagai input penuding fungsi dan mengembalikan objek boleh dipanggil dengan kod sumber yang diubah suai:
import inspect def get_hacked_function(function): # Get the source code of the given function original_function_source_code = inspect.getsource(function) # Append a new line to the function source code modified_function_source_code = f'{original_function_source_code} print("You didn\'t expect me here!")' # Call the function within the namespace namespace = {} exec(modified_function_source_code, namespace) # Parse function name by taking everything what's between "def " and "(" at the first line function_name = original_function_source_code.split('(')[0].split()[1] # Retrieve modified function modified_function = namespace[function_name] # Return modified function return modified_function
Sudah tiba masanya untuk mengujinya!
# This is the function passed as an input def original_function(): print("Hello") # Call our hacking function hacked_function = get_hacked_function(original_function) # Call the modified function hacked_function()
Output:
Hello You didn't expect me here!
Nota untuk pemula: sila ingat bahawa eksperimen sedemikian dilakukan terutamanya untuk tujuan pendidikan. Menggunakan fungsi exec() boleh memperkenalkan isu keselamatan yang serius, jadi tidak disyorkan untuk menggunakannya dalam persekitaran pengeluaran. Jika anda perlu mengubah suai gelagat fungsi yang kod sumbernya anda tidak mempunyai akses, pertimbangkan untuk menggunakan penghias fungsi. Sentiasa berhati-hati dan pastikan anda memahami sepenuhnya implikasi keselamatan sebelum menggunakan exec().
Atas ialah kandungan terperinci Menggodam fungsi Python dengan menukar kod sumbernya. 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.

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

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 asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

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 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.

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.
