`eval`을 사용하지 않고 문자열 사전을 Python 사전으로 안전하게 변환하려면 어떻게 해야 합니까?
Eval을 사용하지 않고 사전의 문자열 표현을 사전으로 변환
당면 작업에는 사전의 문자열 표현을 사전의 문자열 표현으로 변환하는 작업이 포함됩니다. 실제 Python 사전. eval은 간단한 옵션이지만 보안 취약성에 대한 우려가 있습니다. 이 기사에서는 내장된 ast.literal_eval 함수를 사용하는 대체 방법을 살펴봅니다.
ast.literal_eval 함수
ast.literal_eval은 다음과 같은 표현식을 평가하기 위해 설계된 함수입니다. 문자열, 숫자, 목록, 튜플, 사전, 부울 및 없음과 같은 리터럴 구조만 포함합니다. 잠재적인 보안 위험을 방지하기 위해 입력을 제한하므로 eval에 비해 더 안전한 접근 방식을 제공합니다.
사용법
ast.literal_eval을 활용하려면 ast 모듈을 가져오고 전달합니다. 인수로서의 사전의 문자열 표현. 예를 들어 다음 문자열을 고려해보세요.
s = "{'muffin' : 'lolz', 'foo' : 'kitty'}"
ast.literal_eval을 사용하여 이 문자열을 사전으로 변환하는 것은 다음과 같이 간단합니다.
>>> ast.literal_eval(s) {'muffin': 'lolz', 'foo': 'kitty'}
보안 고려 사항
ast.literal_eval을 사용하면 eval에서 발생할 수 있는 주입 공격으로부터 효과적으로 보호할 수 있습니다. Eval을 사용하면 사용자 입력이 Python 코드로 동적으로 실행되어 악성 코드 삽입 위험이 높아집니다. 반면 ast.literal_eval은 입력을 리터럴 구조로만 제한하여 이러한 공격을 방지합니다.
예
차이점을 설명하려면 다음 두 표현식의 평가를 비교하세요. :
# Using eval, which can be risky eval("shutil.rmtree('mongo')") # Using ast.literal_eval, which is safer ast.literal_eval("shutil.rmtree('mongo')")
시연된 것처럼 eval을 사용하는 안전하지 않은 접근 방식은 심각한 시스템 오류로 이어질 수 있지만, ast.literal_eval은 잘못된 문자열을 올바르게 식별하고 오류를 발생시킵니다.
결론
요약하면 ast.literal_eval은 사전의 문자열 표현을 변환하는 안전하고 효과적인 방법을 제공합니다. Python 사전으로. eval과 달리 리터럴 구조 평가를 허용하면서 악성 코드 삽입을 방지합니다. 따라서 사용자 입력이나 신뢰할 수 없는 소스의 데이터를 처리하는 데 이상적인 선택입니다.
위 내용은 `eval`을 사용하지 않고 문자열 사전을 Python 사전으로 안전하게 변환하려면 어떻게 해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

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파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화
