Pure Python의 Python 샌드박싱: 옵션 탐색
웹 게임 개발 영역에서 동적 게임 콘텐츠에 대한 욕구는 종종 스크립팅 기능이 필요합니다. 그러나 Python 기반 게임에서는 신뢰할 수 없는 사용자가 스크립트를 실행하도록 허용하면 심각한 보안 위험이 발생합니다. 질문이 생깁니다. 이러한 위험을 완화하기 위해 Python을 순수 Python에서 샌드박싱할 수 있습니까?
Python을 위한 샌드박스 접근 방식
순수 Python에서 Python을 샌드박싱하려면 다음 코드에 대한 코드 액세스를 제한해야 합니다. 외부 환경. 이는 두 가지 기본 방법으로 달성할 수 있습니다:
1. 제한된 실행 환경:
이 접근 방식은 제한된 환경을 만들어 전역 및 기타 액세스 가능한 리소스를 제한합니다. 이 환경 내에서 코드를 실행하면 잠재적으로 악의적인 스크립트가 기본 시스템과 상호 작용하는 것을 방지할 수 있습니다. 이것이 Messa가 제안한 접근 방식입니다.
그러나 이 방법에는 한계가 있습니다. 악의적인 사용자는 예외 처리 또는 내부 상태 악용과 같은 기술을 통해 샌드박스를 탈출하는 방법을 찾을 수 있습니다. 따라서 이 접근 방식은 완전한 언어 사용에 적합하지만 보안 취약점에 대한 세심한 고려가 필요합니다.
2. 코드 구문 분석 및 변환:
대체 방법은 'ast' 모듈을 사용하여 코드를 구문 분석하는 것입니다. 구문 분석 중에 import 문 및 함수 호출과 같은 바람직하지 않은 구문이 제거됩니다. 그런 다음 나머지 코드가 컴파일되어 샌드박스 환경을 준수하는지 확인합니다.
이 접근 방식은 Python을 구성 언어로 사용하거나 제한된 스크립팅 목적으로 사용할 때 권장됩니다. 악성 코드 실행 위험을 최소화하면서 스크립팅 요구 사항을 충족할 수 있습니다.
오픈 소스 스크립팅을 위한 추가 옵션
Pythonic 스크립트 인터프리터를 사용할 수 없는 경우 다음을 고려하세요. 순수 Python으로 작성된 대체 오픈 소스 스크립트 인터프리터를 탐색합니다. 이러한 인터프리터는 정의 기능 없이 변수, 기본 조건 및 함수 호출을 지원할 수 있습니다.
PyPy Sandbox(GAE에서는 실행 불가능)
보다 강력한 샌드박싱 솔루션 , PyPy 샌드박스가 고려될 수 있습니다. 하지만 Google App Engine(GAE)과 같은 환경에서는 실행이 불가능합니다.
위 내용은 안전한 웹 게임 개발을 위해 Python을 Pure Python으로 샌드박스화할 수 있습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 게임 및 GUI 개발에서 탁월합니다. 1) 게임 개발은 Pygame을 사용하여 드로잉, 오디오 및 기타 기능을 제공하며 2D 게임을 만드는 데 적합합니다. 2) GUI 개발은 Tkinter 또는 PYQT를 선택할 수 있습니다. Tkinter는 간단하고 사용하기 쉽고 PYQT는 풍부한 기능을 가지고 있으며 전문 개발에 적합합니다.

Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 작업에 적합한 반면 C는 시스템 프로그래밍, 게임 개발 및 임베디드 시스템에 적합합니다. Python은 단순성과 강력한 생태계로 유명하며 C는 고성능 및 기본 제어 기능으로 유명합니다.

2 시간 이내에 Python의 기본 프로그래밍 개념과 기술을 배울 수 있습니다. 1. 변수 및 데이터 유형을 배우기, 2. 마스터 제어 흐름 (조건부 명세서 및 루프), 3. 기능의 정의 및 사용을 이해하십시오. 4. 간단한 예제 및 코드 스 니펫을 통해 Python 프로그래밍을 신속하게 시작하십시오.

Python은 웹 개발, 데이터 과학, 기계 학습, 자동화 및 스크립팅 분야에서 널리 사용됩니다. 1) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 개발 프로세스를 단순화합니다. 2) 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 Numpy, Pandas, Scikit-Learn 및 Tensorflow 라이브러리는 강력한 지원을 제공합니다. 3) 자동화 및 스크립팅 측면에서 Python은 자동화 된 테스트 및 시스템 관리와 같은 작업에 적합합니다.

2 시간 이내에 파이썬의 기본 사항을 배울 수 있습니다. 1. 변수 및 데이터 유형을 배우십시오. 이를 통해 간단한 파이썬 프로그램 작성을 시작하는 데 도움이됩니다.

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