Willkommen zum nächsten pikoTutorial!
Das Ändern des Funktionsverhaltens durch manuelles Ändern der Implementierung ist offensichtlich, aber können wir zur Laufzeit der Anwendung irgendwie mit den Implementierungen der Funktionen herumspielen? Lassen Sie uns diesen Prozess in 3 Schritten organisieren:
- Abrufen des Quellcodes der Funktion zur Laufzeit
- Konvertieren einer Zeichenfolge mit Quellcode in ein aufrufbares Objekt
- Ändern Sie den Quellcode der Funktion, bevor Sie sie aufrufen
Abrufen des Quellcodes der Funktion zur Laufzeit
Lassen Sie uns zunächst lernen, wie Sie einen Quellcode der Funktion erhalten:
# Import inspect module import inspect # Define some callback function def function(): print('Do something') source_code = inspect.getsource(function) print(source_code)
Ausgabe:
def callback(): print('Do something')
Konvertieren eines Strings mit Quellcode in ein aufrufbares Objekt
Jetzt sehen wir uns an, wie man beliebigen, in einem String bereitgestellten Python-Code in ein aufrufbares Python-Objekt umwandelt:
# 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()
Ausgabe:
Hello from the inside of the string!
Ändern des Quellcodes der Funktion vor dem Aufruf
Jetzt implementieren wir eine Funktion, die als Eingabe einen Funktionszeiger akzeptiert und ein aufrufbares Objekt mit dem geänderten Quellcode zurückgibt:
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
Es ist Zeit, es zu testen!
# 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()
Ausgabe:
Hello You didn't expect me here!
Hinweis für Anfänger: Bitte bedenken Sie, dass solche Experimente hauptsächlich zu Bildungszwecken durchgeführt werden. Die Verwendung der Funktion exec() kann zu schwerwiegenden Sicherheitsproblemen führen. Daher wird die Verwendung in einer Produktionsumgebung nicht empfohlen. Wenn Sie das Verhalten einer Funktion ändern müssen, auf deren Quellcode Sie keinen Zugriff haben, sollten Sie stattdessen die Verwendung von Funktionsdekoratoren in Betracht ziehen. Seien Sie immer vorsichtig und stellen Sie sicher, dass Sie die Auswirkungen auf die Sicherheit vollständig verstanden haben, bevor Sie exec() verwenden.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonHacken von Python-Funktionen durch Ändern ihres Quellcodes. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

ARRAYSAREGENERARYMOREMORY-effizientesThanlistsforstoringNumericalDataduetototototheirfixed-SizenReanddirectMemoryAccess.1) ArraysStoreElementsInacontuTouNDdirectMemoryAccess.

ToconvertapythonListtoanArray, UsethearrayModule: 1) ImportThearrayModule, 2) Kreatelist, 3) Usearray (Typcode, Liste) Toconvertit, spezifizieren thetypecodelik'i'i'i'i'i'i'i'i'Itingers.ThiskonversionoptimizesMorySageForHomoGeenousData, EnhancingIntationSerance -Formance -FormanceConconcompomp

Python -Listen können verschiedene Arten von Daten speichern. Die Beispielliste enthält Ganzzahlen, Saiten, schwimmende Punktzahlen, Boolesche, verschachtelte Listen und Wörterbücher. Die Listenflexibilität ist bei der Datenverarbeitung und -prototypung wertvoll, muss jedoch mit Vorsicht verwendet werden, um die Lesbarkeit und Wartbarkeit des Codes sicherzustellen.

Pythondoesnothavebuilt-In-In-In-In-Grad; UsethearraymoduleformemoryeffizientHomogenousDatastorage, whilelistareversatileformixedDatatypes

ThemostcommonlyusedModuleforcreatreatraysinpythonisnumpy.1) NumpyprovideseffictionToolsforArrayoperationen, IdealfornicericalData.2) ArraysCanbesedusednp.Array () for1dand2dstructures.3) numpyexcelsusingnp.Array () und -Antenoperationen

ToAppendElementStoapythonList, UsTheAppend () methodForsingleElelements, Extend () FormultipleElements, und INSERSt () FORSPECIFIFICEPosition.1) UseAppend () ForaddingOneElementattheend.2) usextend () toaddmultiElementsefficction.3) useInsert () toaddanelementataspeci

TocreateApythonList, usequarebrackets [] andsparateItemswithcommas.1) ListaredynamicandcanholdmixedDatatypes.2) UseAppend (), REME () und SSLICINGFORMIPLUMILATION.3) LISTCOMPRAUMENS

In den Bereichen Finanzen, wissenschaftliche Forschung, medizinische Versorgung und KI ist es entscheidend, numerische Daten effizient zu speichern und zu verarbeiten. 1) In der Finanzierung kann die Verwendung von Speicherzuordnungsdateien und Numpy -Bibliotheken die Datenverarbeitungsgeschwindigkeit erheblich verbessern. 2) Im Bereich der wissenschaftlichen Forschung sind HDF5 -Dateien für die Datenspeicherung und -abnahme optimiert. 3) In der medizinischen Versorgung verbessern die Datenbankoptimierungstechnologien wie die Indexierung und die Partitionierung die Leistung der Datenabfrage. 4) In AI beschleunigen Daten, die Sharding und das verteilte Training beschleunigen, Modelltraining. Die Systemleistung und Skalierbarkeit können erheblich verbessert werden, indem die richtigen Tools und Technologien ausgewählt und Kompromisse zwischen Speicher- und Verarbeitungsgeschwindigkeiten abgewogen werden.


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