Python 보안에서 eval() 및 ast.literal_eval() 가중치
사용자 입력을 처리할 때는 보안을 우선시하는 것이 중요합니다. 강력한 Python 함수인 eval()은 종종 잠재적인 솔루션으로 떠오르지만 잠재적 위험에 대한 우려가 있습니다. 이 기사에서는 eval()과 ast.literal_eval()의 차이점을 자세히 살펴보고 보안에 미치는 영향을 강조합니다.
eval() 이해
eval()은 입력을 평가합니다. 후속 유형 확인에 관계없이 입력하자마자. 이는 악의적인 입력을 완화할 기회가 생기기도 전에 실행될 수 있음을 의미합니다. 다음 코드 조각은 이 취약점을 보여줍니다.
datamap = eval(input('Provide some data here: '))
ast.literal_eval() 소개
ast.literal_eval()은 eval()보다 안전한 대안입니다. 안전하다고 판단될 때까지 코드를 실행하지 마세요. 입력의 유효성을 검사하여 사전, 목록 또는 튜플과 같은 Python 리터럴을 나타내는지 확인합니다. 입력이 이 형식에 맞지 않으면 예외가 발생하여 악성 코드 실행을 방지합니다.
try: datamap = ast.literal_eval(input('Provide some data here: ')) except ValueError: return # Handle invalid input
모범 사례
보안상의 이유로 매우 특히 신뢰할 수 없거나 불확실한 입력을 처리할 때 가능할 때마다 ast.literal_eval()을 사용하는 것이 좋습니다. Eval()은 악용 가능성이 있으므로 피해야 합니다.
위 내용은 Eval() 대 ast.literal_eval(): 어떤 Python 함수가 사용자 입력에 더 안전합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

ArraysareBetterForElement-WiseOperationsDuetOfasterAcccessandoptimizedimmentations.1) ArraysHaveCecontIguousMemoryFordirectAccess, 향상

Numpy에서 전체 배열의 수학적 작업은 벡터화 된 작업을 통해 효율적으로 구현 될 수 있습니다. 1) 추가 (ARR 2)와 같은 간단한 연산자를 사용하여 배열에서 작업을 수행하십시오. 2) Numpy는 기본 C 언어 라이브러리를 사용하여 컴퓨팅 속도를 향상시킵니다. 3) 곱셈, 분할 및 지수와 같은 복잡한 작업을 수행 할 수 있습니다. 4) 배열 모양이 호환되도록 방송 작업에주의를 기울이십시오. 5) NP.Sum ()과 같은 Numpy 함수를 사용하면 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.

Python에는 요소를 목록에 삽입하는 두 가지 주요 방법이 있습니다. 1) 삽입 (인덱스, 값) 메소드를 사용하여 지정된 인덱스에 요소를 삽입 할 수 있지만 큰 목록의 시작 부분에서 삽입하는 것은 비효율적입니다. 2) Append (value) 메소드를 사용하여 목록 끝에 요소를 추가하여 매우 효율적입니다. 대형 목록의 경우 Append ()를 사용하거나 Deque 또는 Numpy Array를 사용하여 성능을 최적화하는 것이 좋습니다.

TomakeApythonscriptexecutableonBothunixandwindows : 1) addashebangline (#!/usr/bin/envpython3) andusechmod xtomakeitexecutableonix.2) onwindows, inristpythonisinstalledandassociatedwith.pybattfile (run.bat) torunthescrest.

"CommandNotFound"오류가 발생하면 다음 사항을 확인해야합니다. 1. 스크립트가 존재하고 경로가 올바른지 확인하십시오. 2. 파일 권한을 확인하고 CHMOD를 사용하여 필요한 경우 실행 권한을 추가하십시오. 3. 스크립트 인터프리터가 설치되었는지 확인하십시오. 4. 스크립트 시작시 셰 잔 라인이 올바른지 확인하십시오. 그렇게하면 스크립트 작업 문제를 효과적으로 해결하고 코딩 프로세스가 원활하게 보장 할 수 있습니다.

ArraysareGenerallyMorememory- 효율적 인 thanlistsortingnumericaldataduetotheirfixed-sizenatureanddirectmemoryAccess.1) ArraysStoreElementsInacontiguousBlock, retoneverHead-fompointerSormetAdata.2) 목록, 종종 implementededymamamicArraysorlinkedStruct

ToconvertapyThonlisttoAnarray, usethearraymodule : 1) importThearrayModule, 2) CreateAlist, 3) Usearray (typecode, list) toconvertit, thetypecodelike'i'forintegers

Python 목록은 다양한 유형의 데이터를 저장할 수 있습니다. 예제 목록에는 정수, 문자열, 부동 소수점 번호, 부울, 중첩 목록 및 사전이 포함되어 있습니다. 목록 유연성은 데이터 처리 및 프로토 타이핑에서 가치가 있지만 코드의 가독성과 유지 관리를 보장하기 위해주의해서 사용해야합니다.


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