利用Python+eval函数构建数学表达式计算器_python_

Python 中的函数eval()​是一个非常有用的工具，在前期，我们一起学习过该函数点击查看:Python eval 函数动态地计算数学表达式​。尽管如此，我们在使用之前，还需要考虑到该函数的一些重要的安全问题。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

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__()`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。

• 创建一个包含你想用eval()使用的名字的字典。
• 在eval​ 模式下使用compile() 将输入字符串编译为字节码。
• 检查字节码对象上的.co_names，以确保它只包含允许的名字。
• 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() 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:

• 解析输入的表达式。
• 将表达式的组成部分变为Python对象（数字、运算符、函数等等）。
• 将所有的东西合并成一个表达式。
• 确认该表达式在Python中是有效的。
• 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 = compi
                
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