Python の eval() と ast.literal_eval() の使用
ユーザー提供データの評価は、Python の一般的なタスクです。ただし、潜在的なセキュリティ脆弱性を回避するために、安全に行うことが重要です。この記事では、この目的で eval() と ast.literal_eval() を比較し、前者の認識されている危険性についての懸念に対処します。
eval(): 危険なアプローチ
Eval() は、提供されたメソッドを直接実行します。データを Python コードとして保存します。一見便利なように見えますが、入力が悪意のあるものである場合、これは非常に危険です。任意のコードが実行され、アプリケーションがセキュリティ侵害にさらされる可能性があります。
ast.literal_eval(): より安全な代替手段
Ast.literal_eval() は、リテラル Python データを評価するための専用関数です。辞書やリストなどのタイプ。 eval() とは異なり、入力を厳密に検証し、有効なデータ型でない場合は例外を発生させます。これにより、任意のコードの実行が防止され、より安全な選択になります。
eval() と ast.literal_eval() の主な違いは、評価のタイミングにあります。 Eval() は入力をただちに実行しますが、ast.literal_eval() は最初に検証を実行します。したがって、eval() を使用した後にデータマップのタイプをチェックしようとしても、データはすでに評価されているため効果がありません。
推奨事項
eval ではなく ast.literal_eval() を使用することを強くお勧めします。 () ユーザーが提供したデータを評価します。その厳格な検証により、潜在的なセキュリティ脆弱性が防止され、入力を処理するためのより堅牢なアプローチが提供されます。
以上がPython セキュリティ: `eval()` と `ast.literal_eval()` – どちらを使用する必要がありますか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

inpython、youappendelementStoalistusingtheappend()method.1)useappend()forsingleelements:my_list.append(4).2)useextend()or = formultipleElements:my_list.extend(another_list)ormy_list = [4,5,6] .3)forspecificpositions:my_list.insert(1,5).beaware

シェバンの問題をデバッグする方法には次のものがあります。1。シバン行をチェックして、それがスクリプトの最初の行であり、接頭辞スペースがないことを確認します。 2.通訳パスが正しいかどうかを確認します。 3.通訳を直接呼び出してスクリプトを実行して、シェバンの問題を分離します。 4. StraceまたはTrustsを使用して、システムコールを追跡します。 5.シバンに対する環境変数の影響を確認してください。

pythonlistscanbemanipulatedsingseveralmethodstoremoveElements:1)theremove()methodremovesthefirstoccurrenceofaspecifiedValue.2)thepop()methop()methodremovessanelementatagivenindex.3)thedelstatementementementementementementementementementemoritemoricedex.4)

Integers、strings、floats、booleans、otherlists、anddictionaryを含むpythonlistscanstoreanydatype

PythonListsSupportNumersoperations:1)AddingElementSwithAppend()、Extend()、Andinert()

Numpyを使用して多次元配列を作成すると、次の手順を通じて実現できます。1)numpy.array()関数を使用して、np.array([[1,2,3]、[4,5,6]])などの配列を作成して2D配列を作成します。 2)np.zeros()、np.ones()、np.random.random()およびその他の関数を使用して、特定の値で満たされた配列を作成します。 3)アレイの形状とサイズの特性を理解して、サブアレイの長さが一貫していることを確認し、エラーを回避します。 4)np.reshape()関数を使用して、配列の形状を変更します。 5)コードが明確で効率的であることを確認するために、メモリの使用に注意してください。

BroadcastinginNumPyisamethodtoperformoperationsonarraysofdifferentshapesbyautomaticallyaligningthem.Itsimplifiescode,enhancesreadability,andboostsperformance.Here'showitworks:1)Smallerarraysarepaddedwithonestomatchdimensions.2)Compatibledimensionsare

Forpythondatastorage、chooseLists forfficability withmixeddatypes、array.arrayformemory-efficienthogeneousnumericaldata、およびnumpyArrays foradvancednumericalcomputing.listSareversatilebuteficient efficient forlargeNumericaldatates;


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