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Python eval 函数构建数学表达式计算器

在本文中,云朵君将和大家一起学习eval()如何工作,以及如何在Python程序中安全有效地使用它。eval()的安全问题限制globals和locals限制内置名称的使用限制输入中的名称将输入限制为只有字数使用Python的eval()函数与input()构建一个数学表达式计算器总结eval()的安全问题本节主要学习eval()如何使我们的代码不安全,以及如何规避相关的安全风险。eval()函数的安全问题在于它允许你(或你的用户)动态地执行任意的Python代码。通常情

本文目录

    在本文中,云朵君将和大家一起学习 eval() 如何工作,以及如何在 Python 程序中安全有效地使用它。

    Python eval 函数构建数学表达式计算器

    • eval() 的安全问题
    1. 限制 globals 和 locals
    2. 限制内置名称的使用
    3. 限制输入中的名称
    4. 将输入限制为只有字数
    • 使用 Python 的 eval() 函数与 input()
    • 构建一个数学表达式计算器
    • 总结

    eval() 的安全问题

    本节主要学习 eval() 如何使我们的代码不安全,以及如何规避相关的安全风险。

    eval() 函数的安全问题在于它允许你(或你的用户)动态地执行任意的Python代码。

    通常情况下,会存在正在读(或写)的代码不是我们要执行的代码的情况。如果我们需要使用eval()来计算来自用户或任何其他外部来源的输入,此时将无法确定哪些代码将被执行,这将是一个非常严重的安全漏洞,极易收到黑客的攻击。

    一般情况下,我们并不建议使用 eval()。但如果非要使用该函数,需要记住根据经验法则:永远不要 用 未经信任的输入 来使用该函数。这条规则的重点在于要弄清楚我们可以信任哪些类型的输入。

    举个例子说明,随意使用eval()​会使我们写的代码漏洞百出。假设你想建立一个在线服务来计算任意的Python数学表达式:用户自定义表达式,然后点击运行​按钮。应用程序app获得用户的输入并将其传递给eval()进行计算。

    这个应用程序app将在我们的个人服务器上运行,而那些服务器内具有重要文件,如果你在一个Linux 操作系统运行命令,并且该进程有合法权限,那么恶意的用户可以输入危险的字符串而损害服务器,比如下面这个命令。

    "__import__('subprocess').getoutput('rm –rf *')"

    上述代码将删除程序当前目录中的所有文件。这简直太可怕了!

    注意: __import__()​是一个内置函数,它接收一个字符串形式的模块名称,并返回一个模块对象的引用。__import__()​ 是一个函数,它与导入语句完全不同。我们不能使用 eval() 来计算一个导入语句。

    当输入不受信任时,并没有完全有效的方法来避免eval()​函数带来的安全风险。其实我们可以通过限制eval()的执行环境来减少风险。在下面的内容中,我们学习一些规避风险的技巧。

     限制 globals 和 locals

    可以通过向 globals 和 locals 参数传递自定义字典来限制 eval()​ 的执行环境。例如,可以给这两个参数传递空的字典,以防止eval()访问调用者当前范围或命名空间中的变量名。

    # 避免访问调用者当前范围内的名字
    >>> x = 100
    >>> eval("x * 5", {}, {})
    Traceback (most recent call last):
    File "", line 1, in 
    File "", line 1, in 
    NameError: name 'x' is not defined

    如果给 globals 和 locals 传递了空的字典({}​),那么eval()​在计算字符串 "x * 5 "​ 时,在它的全局名字空间和局部名字空间都找不到名字x​。因此,eval()将抛出一个NameError。

    然而,像这样限制 globals 和 locals 参数并不能消除与使用 Python 的 eval() 有关的所有安全风险,因为仍然可以访问所有 Python 的内置变量名。

    限制内置名称的使用

    函数 eval()​ 会在解析 expression 之前自动将 builtins​ 内置模块字典的引用插入到 globals 中。使用内置函数 __import__()  来访问标准库和在系统上安装的任何第三方模块。这还容易被恶意用户利用。

    下面的例子表明,即使在限制了 globals 和 locals 之后,我们也可以使用任何内置函数和任何标准模块,如 math 或 subprocess。

    >>> eval("sum([5, 5, 5])", {}, {})
    15
    >>> eval("__import__('math').sqrt(25)", {}, {})
    5.0
    >>> eval("__import__('subprocess').getoutput('echo Hello, World')", {}, {})
    'Hello, World'

    我们可以使用 __import__() 来导入任何标准或第三方模块,如导入 math 和 subprocess 。因此 可以访问在 math、subprocess 或任何其他模块中定义的任何函数或类。现在想象一下,一个恶意的用户可以使用 subprocess 或标准库中任何其他强大的模块对系统做什么,那就有点恐怖了。

    为了减少这种风险,可以通过覆盖 globals 中的 "__builtins__​" 键来限制对 Python 内置函数的访问。通常建议使用一个包含键值对 "__builtins__:{}" 的自定义字典。

    >>> eval("__import__('math').sqrt(25)", {"__builtins__": {}}, {})
    Traceback (most recent call last):
    File "", line 1, in 
    File "", line 1, in 
    NameError: name '__import__' is not defined

    如果我们将一个包含键值对 "__builtins__: {}​" 的字典传递给 globals,那么 eval()​ 就不能直接访问 Python 的内置函数,比如 __import__()。

    然而这种方法仍然无法使得 eval() 完全规避风险。

    限制输入中的名称

    即使可以使用自定义的 globals​ 和 locals​ 字典来限制 eval()​的执行环境,这个函数仍然会被攻击。例如可以使用像""、"[]"、"{}"或"() "​来访问类object以及一些特殊属性。

    >>> "".__class__.__base__
    
    >>> [].__class__.__base__
    
    >>> {}.__class__.__base__
    
    >>> ().__class__.__base__
    

    一旦访问了 object,可以使用特殊的方法 `.__subclasses__()`[1] 来访问所有继承于 object 的类。下面是它的工作原理。

    >>> for sub_class in ().__class__.__base__.__subclasses__():
    ... print(sub_class.__name__)
    ...
    type
    weakref
    weakcallableproxy
    weakproxy
    int
    ...

    这段代码将打印出一个大类列表。其中一些类的功能非常强大,因此也是一个重要的安全漏洞,而且我们无法通过简单地限制 eval() 的避免该漏洞。

    >>> input_string = """[
    ... c for c in ().__class__.__base__.__subclasses__()
    ... if c.__name__ == "range"
    ... ][0](10 "0")"""
    >>> list(eval(input_string, {"__builtins__": {}}, {}))
    [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

    上面代码中的列表推导式对继承自 object​ 的类进行过滤,返回一个包含 range​ 类的 list​。第一个索引([0]​)返回类的范围。一旦获得了对 range​ 的访问权,就调用它来生成一个 range​ 对象。然后在 range​ 对象上调用 list(),从而生成一个包含十个整数的列表。

    在这个例子中,用 range​ 来说明 eval()​ 函数中的一个安全漏洞。现在想象一下,如果你的系统暴露了像 subprocess.Popen 这样的类,一个恶意的用户可以做什么?

    我们或许可以通过限制输入中的名字的使用,从而解决这个漏洞。该技术涉及以下步骤。

    1. 创建一个包含你想用eval()使用的名字的字典。
    2. 在eval​ 模式下使用compile() 将输入字符串编译为字节码。
    3. 检查字节码对象上的.co_names,以确保它只包含允许的名字。
    4. 如果用户试图输入一个不允许的名字,会引发一个`NameError`。

    看看下面这个函数,我们在其中实现了所有这些步骤。

    >>> def eval_expression(input_string):
    ... # Step 1
    ... allowed_names = {"sum": sum}
    ... # Step 2
    ... code = compile(input_string, "", "eval")
    ... # Step 3
    ... for name in code.co_names:
    ... if name not in allowed_names:
    ... # Step 4
    ... raise NameError(f"Use of {name} not allowed")
    ... return eval(code, {"__builtins__": {}}, allowed_names)

    eval_expression()​ 函数可以在 ​eval()​ 中使用的名字限制为字典 ​allowed_names​ 中的那些名字。而该函数使用了 .co_names,它是代码对象的一个属性,返回一个包含代码对象中的名字的元组。

    下面的例子显示了eval_expression() 在实践中是如何工作的。

    >>> eval_expression("3 + 4 * 5 + 25 / 2")
    35.5
    >>> eval_expression("sum([1, 2, 3])")
    6
    >>> eval_expression("len([1, 2, 3])")
    Traceback (most recent call last):
    File "", line 1, in 
    File "", line 10, in eval_expression
    NameError: Use of len not allowed
    >>> eval_expression("pow(10, 2)")
    Traceback (most recent call last):
    File "", line 1, in 
    File "", line 10, in eval_expression
    NameError: Use of pow not allowed

    如果调用 eval_expression()​ 来计算算术运算,或者使用包含允许的变量名的表达式,那么将会正常运行并得到预期的结果,否则会抛出一个`NameError`。上面的例子中,我们仅允许输入的唯一名字是sum()​,而不允许其他算术运算名称如len()​和pow(),所以当使用它们时,该函数会产生一个`NameError`。

    如果完全不允许使用名字,那么可以把 eval_expression() 改写:

    >>> def eval_expression(input_string):
    ... code = compile(input_string, "", "eval")
    ... if code.co_names:
    ... raise NameError(f"Use of names not allowed")
    ... return eval(code, {"__builtins__": {}}, {})
    ...
    >>> eval_expression("3 + 4 * 5 + 25 / 2")
    35.5
    >>> eval_expression("sum([1, 2, 3])")
    Traceback (most recent call last):
    File "", line 1, in 
    File "", line 4, in eval_expression
    NameError: Use of names not allowed

    现在函数不允许在输入字符串中出现任何变量名。需要检查.co_names​中的变量名,一旦发现就引发 NameError。否则计算 input_string​ 并返回计算的结果。此时也使用一个空的字典来限制locals。

    我们可以使用这种技术来尽量减少eval()的安全问题,并加强安全盔甲,防止恶意攻击。

    将输入限制为只有字数

    函数eval()的一个常见用例是计算包含标准Python字面符号的字符串,并将其变成具体的对象。

    标准库提供了一个叫做 literal_eval()[2] 的函数,可以帮助实现这个目标。虽然这个函数不支持运算符,但它支持 list, tuples, numbers, strings等等。

    >>> from ast import literal_eval
    >>> #计算字面意义
    >>> literal_eval("15.02")
    15.02
    >>> literal_eval("[1, 15]")
    [1, 15]
    >>> literal_eval("(1, 15)")
    (1, 15)
    >>> literal_eval("{'one': 1, 'two': 2}")
    {'one': 1, 'two': 2}
    >>> # 试图计算一个表达式
    >>> literal_eval("sum([1, 15]) + 5 + 8 * 2")
    Traceback (most recent call last):
    ...
    ValueError: malformed node or string: <_ast.BinOp object at 0x7faedecd7668>

    注意,literal_eval()​只作用于标准类型的字词。它不支持使用运算符或变量名。如果向 literal_eval()​ 传递一个表达式,会得到一个 ValueError。这个函数还可以将与使用eval()有关的安全风险降到最低。

    使用eval()与input()函数

    在 Python 3.x 中,内置函数 input() 读取命令行上的用户输入,去掉尾部的换行,转换为字符串,并将结果返回给调用者。由于 input()​ 的输出结果是一个字符串,可以把它传递给 eval() 并作为一个 Python 表达式来计算它。

    >>> eval(input("Enter a math expression: "))
    Enter a math expression: 15 * 2
    30
    >>> eval(input("Enter a math expression: "))
    Enter a math expression: 5 + 8
    13

    我们可以将函数 eval()​ 包裹在函数 input()​ 中,实现自动计算用户的输入的功能。一个常见用例模拟 Python 2.x 中 input()​ 的行为,input() 将用户的输入作为一个 Python 表达式来计算,并返回结果。

    因为它涉及安全问题,因此在 Python 2.x 中的 input() 的这种行为在 Python 3.x 中被改变了。

    构建一个数学表达式计算器

    到目前为止,我们已经了解了函数 eval()​ 是如何工作的以及如何在实践中使用它。此外还了解到 eval()​ 具有重要的安全漏洞,尽量在代码中避免使用 eval()​,然而在某些情况下,eval()​ 可以为我们节省大量的时间和精力。因此,学会合理使用 ​eval() 函数还是蛮重要的。

    在本节中,将编写一个应用程序来动态地计算数学表达式。首先不使用eval()来解决这个问题,那么需要通过以下步骤:

    1. 解析输入的表达式。
    2. 将表达式的组成部分变为Python对象(数字、运算符、函数等等)。
    3. 将所有的东西合并成一个表达式。
    4. 确认该表达式在Python中是有效的。
    5. 计算最终表达式并返回结果。

    考虑到 Python 可以处理和计算的各种表达式非常耗时。其实我们可以使用 eval() 来解决这个问题,而且通过上文我们已经学会了几种技术来规避相关的安全风险。

    首先创建一个新的Python脚本,名为mathrepl.py,然后添加以下代码。

    import math
     
     __version__ = "1.0"
     
     ALLOWED_NAMES = {
     k: v for k, v in math.__dict__.items() if not k.startswith("__")
     }
     
     PS1 = "mr>>"
    
    WELCOME = f"""
    MathREPL {__version__}, your Python math expressions evaluator!
    Enter a valid math expression after the prompt "{PS1}".
    Type "help" for more information.
    Type "quit" or "exit" to exit.
    """
    
    USAGE = f"""
    Usage:
    Build math expressions using numeric values and operators.
    Use any of the following functions and constants:
    {', '.join(ALLOWED_NAMES.keys())}
    """

    在这段代码中,我们首先导入 math 模块。这个模块使用预定义的函数和常数进行数学运算。常量 ALLOWED_NAMES​ 保存了一个包含数学中非特变量名的字典。这样就可以用 eval() 来使用它们。

    我们还定义了另外三个字符串常量。将使用它们作为脚本的用户界面,并根据需要打印到屏幕上。

    现在准备编写核心功能,首先编写一个函数,接收数学表达式作为输入,并返回其结果。此外还需要写一个叫做 evaluate() 的函数,如下所示。

    def evaluate(expression):
    """Evaluate a math expression."""
    # 编译表达式
    code = compile(expression, "", "eval")
    
    # 验证允许名称
    for name in code.co_names:
    if name not in ALLOWED_NAMES:
    raise NameError(f"The use of '{name}' is not allowed")
    
    return eval(code, {"__builtins__": {}}, ALLOWED_NAMES)

    以下是该功能的工作原理。

    1. 定义了evaluate(),该函数将字符串表达式作为参数,并返回一个浮点数,代表将字符串作为数学表达式进行计算的结果。
    2. 使用compile()将输入的字符串表达式变成编译的Python代码。如果用户输入了一个无效的表达式,编译操作将引发一个 SyntaxError。
    3. 使用一个for循环,检查表达式中包含的名字,并确认它们可以在最终表达式中使用。如果用户提供的名字不在允许的名字列表中,那么会引发一个NameError。
    4. 执行数学表达式的实际计算。注意将自定义的字典传递给了globals和locals。ALLOWED_NAMES保存了数学中定义的函数和常量。

    注意: 由于这个应用程序使用了 math 中定义的函数,需要注意,当我们用一个无效的输入值调用这些函数时,其中一些函数将抛出 ValueError 异常。

    例如,math.sqrt(-10)​ 会引发一个异常,因为-10的平方根是未定义的。我们会在稍后的代码中看到如何捕捉该异常。

    为 globals 和 locals 参数使用自定义值,加上名称检查,可以将与使用eval()有关的安全风险降到最低。

    当在 main() 中编写其代码时,数学表达式计算器就完成了。在这个函数中,定义程序的主循环,结束读取和计算用户在命令行中输入的表达式的循环。

    在这个例子中,应用程序将:

    1. 向用户打印一条欢迎信息
    2. 显示一个提示,准备读取用户的输入
    3. 提供获取使用说明和终止应用程序的选项
    4. 读取用户的数学表达式
    5. 计算用户的数学表达式
    6. 将计算的结果打印到屏幕上
    def main():
    """Main loop: Read and evaluate user's input."""
    print(WELCOME)
    while True:
    #读取用户的输入
    try:
    expression = input(f"{PS1} ")
    except (KeyboardInterrupt, EOFError):
    raise SystemExit()
    
    # 处理特殊命令
    if expression.lower() == "help":
    print(USAGE)
    continue
    if expression.lower() in {"quit", "exit"}:
    raise SystemExit()
    
    # 对表达式进行计算并处理错误
    try:
    result = evaluate(expression)
    except SyntaxError:
    # 如果用户输入了一个无效的表达式
    print("Invalid input expression syntax")
    continue
    except (NameError, ValueError) as err:
    # 如果用户试图使用一个不允许的名字
    # 对于一个给定的数学函数来说是一个无效的值
    print(err)
    continue
    
    # 如果没有发生错误,则打印结果
    print(f"The result is: {result}")
    
    if __name__ == "__main__":
    main()

    在main()​中,首先打印WELCOME消息。然后在一个try语句中读取用户的输入,以捕获键盘中断和 EOFError。如果这些异常发生,就终止应用程序。

    如果用户输入帮助选项,那么应用程序就会显示使用指南。同样地,如果用户输入quit​或exit,那么应用程序就会终止。

    最后,使用evaluate()​来计算用户的数学表达式,然后将结果打印到屏幕上。值得注意的是,对 evaluate() 的调用会引发以下异常。

    • SyntaxError:语法错误,当用户输入一个不符合Python语法的表达式时,就会发生这种情况。
    • NameError:当用户试图使用一个不允许的名称(函数、类或属性)时,就会发生这种情况。
    • ValueError:当用户试图使用一个不允许的值作为数学中某个函数的输入时,就会发生这种情况。

    注意,在main()中,捕捉了所有已知异常,并相应地打印信息给用户。这将使用户能够审查表达式,修复问题,并再次运行程序。

    现在已经使用函数 eval() 在大约七十行的代码中建立了一个数学表达式计算器。要运行这个程序,打开我们的系统命令行,输入以下命令。

    $ python3 mathrepl.py

    这个命令将启动数学表达式计算器的命令行界面(CLI),会在屏幕上看到类似这样的东西。

    MathREPL 1.0, your Python math expressions evaluator!
    Enter a valid math expression after the prompt "mr>>".
    Type "help" for more information.
    Type "quit" or "exit" to exit.
    
    mr>>

    现在我们可以输入并计算任何数学表达式。例如,输入以下表达式。

    mr>> 25 * 2
    The result is: 50
    mr>> sqrt(25)
    The result is: 5.0
    mr>> pi
    The result is: 3.141592653589793

    如果输入了一个有效的数学表达式,那么应用程序就会对其进行计算,并将结果打印到屏幕上。如果表达式有任何问题,那么应用程序会告诉我们。

    mr>> 5 * (25 + 4
    Invalid input expression syntax
    mr>> sum([1, 2, 3, 4, 5])
    The use of 'sum' is not allowed
    mr>> sqrt(-15)
    math domain error
    mr>> factorial(-15)
    factorial() not defined for negative values

    在第一个示例中,漏掉了右括号,因此收到一条消息,告诉我们语法不正确。然后调用 sum()​ ,这会得到一个解释性的异常消息。最后,使用无效的输入值调用“math”函数,应用程序将生成一条消息来识别输入中的问题。

    总结

    你可以使用Python的 eval() 从基于字符串或基于代码的输入中计算Python 表达式。当我们动态地计算Python表达式,并希望避免从头创建自己的表达式求值器的麻烦时,这个内置函数可能很有用。

    在本文中,我们已经学习了 eval() 是如何工作的,以及如何安全有效地使用它来计算任意Python表达式。

    • 使用Python的eval()来动态计算基本的Python表达式
    • 使用eval()运行更复杂的语句,如函数调用、对象创建和属性访问。
    • 最大限度地减少与使用Python的eval()有关的安全风险​
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