


Weighing eval() et ast.literal_eval() dans Python Security
Lors du traitement des entrées utilisateur, il est impératif de donner la priorité à la sécurité. eval(), une fonction Python puissante, apparaît souvent comme une solution potentielle, mais des inquiétudes concernent ses risques potentiels. Cet article examine les différences entre eval() et ast.literal_eval(), en soulignant leurs implications en matière de sécurité.
Comprendre eval()
eval() évalue l'entrée dès sa saisie, quelle que soit la vérification de type ultérieure. Cela signifie qu’une entrée malveillante peut être exécutée avant que vous ayez la possibilité de l’atténuer. L'extrait de code suivant illustre cette vulnérabilité :
datamap = eval(input('Provide some data here: '))
Présentation de ast.literal_eval()
ast.literal_eval() est une alternative plus sûre à eval() qui ne Je n'exécute pas de code tant qu'il n'est pas jugé sûr. Il valide l'entrée pour garantir qu'elle représente un littéral Python, tel qu'un dictionnaire, une liste ou un tuple. Si l'entrée ne correspond pas à ce format, une exception est générée, empêchant ainsi l'exécution du code malveillant.
try: datamap = ast.literal_eval(input('Provide some data here: ')) except ValueError: return # Handle invalid input
Bonnes pratiques
Pour des raisons de sécurité, il est fortement recommandé Il est recommandé d'utiliser ast.literal_eval() autant que possible, en particulier lorsqu'il s'agit d'entrées non fiables ou incertaines. Eval() doit être évité en raison de son potentiel d'exploitation.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

ArraysareBetterForElement-WiseoperationsDuetofasterAccessSandoptimizedImplations.1) ArrayShavEcontiguSMemoryforDirectAccess, EnhancingPerformance.2) ListSaSaSlexible ButslowerDueTopotentialDynamicressizing.3)

Les opérations mathématiques de l'ensemble du tableau dans Numpy peuvent être implémentées efficacement par le biais d'opérations vectorielles. 1) Utilisez des opérateurs simples tels que l'ajout (ARR 2) pour effectuer des opérations sur les tableaux. 2) Numpy utilise la bibliothèque de langage C sous-jacente, qui améliore la vitesse informatique. 3) Vous pouvez effectuer des opérations complexes telles que la multiplication, la division et les exposants. 4) Faites attention aux opérations de diffusion pour s'assurer que la forme du tableau est compatible. 5) L'utilisation de fonctions Numpy telles que np.sum () peut améliorer considérablement les performances.

Dans Python, il existe deux méthodes principales pour insérer des éléments dans une liste: 1) en utilisant la méthode d'insertion (index, valeur), vous pouvez insérer des éléments à l'index spécifié, mais l'insertion au début d'une grande liste est inefficace; 2) En utilisant la méthode APPEND (valeur), ajoutez des éléments à la fin de la liste, ce qui est très efficace. Pour les grandes listes, il est recommandé d'utiliser APPEND () ou d'envisager d'utiliser des tableaux Deque ou Numpy pour optimiser les performances.

TOMAKEAPYCTHONScriptExucutableonBothunixandwindows: 1) addashebangline (#! / Usr / bin / leppython3) et usechmod xtomakeitexecutableonUnix.2) onwindows, assurepythonisinStalledandAssociatedWith.pyfiles, oruseaBatchfile (runn.bat) torunthrescript.

Lors de la rencontre d'une erreur "CommandNotFound", les points suivants doivent être vérifiés: 1. Confirmez que le script existe et que le chemin est correct; 2. Vérifiez les autorisations de fichier et utilisez CHMOD pour ajouter des autorisations d'exécution si nécessaire; 3. Assurez-vous que l'interprète de script est installé et sur le chemin; 4. Vérifiez que la ligne Shebang au début du script est correcte. Cela peut résoudre efficacement le problème du fonctionnement du script et s'assurer que le processus de codage est fluide.

ArraySareNenerallyMoreMemory Econtesious ANLILISTS INFORMAGE UNIMÉRIQUE DATADUETOTHEIRFIXED-SIZENATURANDDDIRECTMEMORYACCESS.1) ArraySstoreelementsInAconGuLblock, réduisant les listes de linge-ouvrages

ToconvertapyThonListoanArray, usethearraymodule: 1) ImportTheArraymodule, 2) Crééalist, 3) usearray (typecode, list) toconvertit, spécifiant le système de code pour la datte, améliorant la performance

Les listes Python peuvent stocker différents types de données. L'exemple de liste contient des entiers, des chaînes, des numéros de points flottants, des booléens, des listes imbriquées et des dictionnaires. La flexibilité de la liste est précieuse dans le traitement des données et le prototypage, mais il doit être utilisé avec prudence pour assurer la lisibilité et la maintenabilité du code.


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