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함수 구현을 수동으로 수정하여 함수 동작을 변경하는 것은 분명하지만 애플리케이션 런타임에 함수 구현을 어떻게든 조작할 수 있습니까? 이 프로세스를 3단계로 구성해 보겠습니다.
- 런타임에 함수의 소스 코드 얻기
- 소스 코드가 포함된 문자열을 호출 가능한 객체로 변환
- 함수를 호출하기 전에 함수의 소스 코드를 수정하세요
런타임에 함수의 소스 코드 얻기
먼저 함수의 소스 코드를 얻는 방법을 알아봅시다:
# Import inspect module import inspect # Define some callback function def function(): print('Do something') source_code = inspect.getsource(function) print(source_code)
출력:
def callback(): print('Do something')
소스 코드가 포함된 문자열을 호출 가능한 객체로 변환
이제 문자열에 제공된 임의의 Python 코드를 호출 가능한 Python 객체로 변환하는 방법을 살펴보겠습니다.
# 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()
출력:
Hello from the inside of the string!
함수를 호출하기 전에 함수의 소스 코드 수정
이제 함수 포인터를 입력으로 사용하고 수정된 소스 코드를 사용하여 호출 가능한 객체를 반환하는 함수를 구현해 보겠습니다.
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
테스트해볼 시간이에요!
# 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()
출력:
Hello You didn't expect me here!
초보자를 위한 참고 사항: 이러한 실험은 주로 교육 목적으로 수행된다는 점을 명심하세요. exec() 함수를 사용하면 심각한 보안 문제가 발생할 수 있으므로 프로덕션 환경에서는 사용하지 않는 것이 좋습니다. 소스 코드에 액세스할 수 없는 함수의 동작을 수정해야 하는 경우 함수 데코레이터를 대신 사용하는 것이 좋습니다. exec()를 사용하기 전에 항상 주의하고 보안에 미치는 영향을 완전히 이해했는지 확인하세요.
위 내용은 소스 코드를 변경하여 Python 함수 해킹의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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.

PythondoesnothaveBuilt-inarrays; Usethearraymoduleformory- 효율적인 호모 유전자 도자기, whilistsareversartileformixedDatatypes.arraysareefficiTiveDatasetsophesAty, whereferfiblityAndareAsiErtouseFormixOrdorSmallerSmallerSmallerSMATASETS.

themoscommonLyusedModuleForraySinisThonisNumpy.1) NumpyProvideseficileditionToolsForArrayOperations, IdealFornumericalData.2) ArrayscanBecreatedUsingnp.array () for1dand2dsuctures.3) Numpyexcelsinlement-wiseOperations Numpyexcelscelslikemea

toAppendElementStoapyThonList, usetHeappend () MethodForsingleElements, extend () formultipleements, andinsert () forspecificpositions.1) useappend () foraddingOneElementatateend.2) usextend () toaddmultipleementsefficially

To TeCreateAtheThonList, usequareBrackets [] andseparateItemswithCommas.1) ListSaredynamicandCanholdMixedDatAtatypes.2) useappend (), remove () 및 SlicingFormAnipulation.3) listlisteforences;) ORSL

금융, 과학 연구, 의료 및 AI 분야에서 수치 데이터를 효율적으로 저장하고 처리하는 것이 중요합니다. 1) 금융에서 메모리 매핑 파일과 Numpy 라이브러리를 사용하면 데이터 처리 속도가 크게 향상 될 수 있습니다. 2) 과학 연구 분야에서 HDF5 파일은 데이터 저장 및 검색에 최적화됩니다. 3) 의료에서 인덱싱 및 파티셔닝과 같은 데이터베이스 최적화 기술은 데이터 쿼리 성능을 향상시킵니다. 4) AI에서 데이터 샤딩 및 분산 교육은 모델 교육을 가속화합니다. 올바른 도구와 기술을 선택하고 스토리지 및 처리 속도 간의 트레이드 오프를 측정함으로써 시스템 성능 및 확장 성을 크게 향상시킬 수 있습니다.


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