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Pythons „Bewertung“: Sicherheitsbedenken für rechnerähnliche Anwendungen mindern
Beim Streben nach der Entwicklung einer rudimentären Rechner-API eine häufig gestellte Frage entsteht: Wie führt man Benutzereingabeausdrücke aus und gewährleistet gleichzeitig die Sicherheit? Die Verwendung der Funktion eval() mag praktisch erscheinen, aber ihre inhärenten Schwachstellen geben Anlass zur Sorge.
Um dieses Problem zu beheben, haben einige vorgeschlagen, die Ausführungsumgebung von eval() durch lokale Variablen zu isolieren. Dieser Ansatz berücksichtigt jedoch nicht die umfassenderen Sicherheitsrisiken, die mit eval() verbunden sind.
Wie die erwähnte Antwort treffend hervorhebt, ergeben sich die Sicherheitsbedenken von eval aus seiner freizügigen Natur, die es ihm ermöglicht, beliebigen Code auszuführen. Trotz Sandboxing-Versuchen können entschlossene Angreifer möglicherweise Vorsichtsmaßnahmen umgehen und Schwachstellen ausnutzen.
Für Ausdrücke, die nur primitive Datentypen umfassen, bietet die Funktion ast.literal_eval eine sicherere Alternative. Für komplexere Ausdrücke werden jedoch spezielle Parsing-Pakete empfohlen. Beispiele hierfür sind der bekannte Lexx/Yacc-Ansatz von ply und die eher pythonische Syntax von Pyparsing.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass eval() zwar praktisch ist, aufgrund seiner Sicherheitsauswirkungen jedoch für nicht vertrauenswürdigen Code ungeeignet ist. Für die Entwicklung sicherer Anwendungen, die vom Benutzer bereitgestellte Ausdrücke verarbeiten, ist die Verwendung alternativer Parsing-Tools und die Einhaltung geeigneter Sicherheitspraktiken von entscheidender Bedeutung.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonHier sind ein paar Titel, die zu Ihrem Artikel passen, mit Fragen, die die wichtigsten Erkenntnisse hervorheben: * Pythons „eval()': Rechnerkomfort oder Sicherheitsalbtraum? * Jenseits von Sandboxing: Sichere Alternativen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

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Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code
