Python 提供了很多內建的工具函式（Built-in Functions），在最新的 Python 3 官方文件中，它列出了 69 個。
大部分函式是我們經常使用的，例如 print()、open() 與 dir()，而有一些函式雖然不常用，但它們在某些場景下，卻能發揮出不一般的作用。內建函式們能夠被“提拔”出來，這就意味著它們皆有獨到之處，有用武之地。
因此，掌握內建函式的用法，就成了我們應該點亮的技能。
在《Python進階：如何將字串常量轉為變數？》這篇文章中，我提到過 eval() 和 exec() ，但對它們並不太瞭解。為了彌補這方面知識，我就重新學習了下。這篇文章是一份超級詳細的學習記錄，系統、全面而深入地辨析了這兩大函式。
1、eval 的基本用法
語法：eval(expression, globals=None, locals=None)
它有三個引數，其中 expression 是一個字串型別的表示式或程式碼物件，用於做運算；globals 與 locals 是可選引數，預設值是 None。
具體而言，expression 只能是單個表示式，不支援複雜的程式碼邏輯，例如賦值操作、迴圈語句等等。（PS：單個表示式並不意味著“簡單無害”，參見下文第 4 節）
globals 用於指定執行時的全域性名稱空間，型別是字典，預設時使用的是當前模組的內建名稱空間。locals 指定執行時的區域性名稱空間，型別是字典，預設時使用 globals 的值。兩者都預設時，則遵循 eval 函式執行時的作用域。值得注意的是，這兩者不代表真正的名稱空間，只在運算時起作用，運算後則銷燬。
x = 10
def func():
y = 20
a = eval('x + y')
print('a: ', a)
b = eval('x + y', {'x': 1, 'y': 2})
print('x: ' + str(x) + ' y: ' + str(y))
print('b: ', b)
c = eval('x + y', {'x': 1, 'y': 2}, {'y': 3, 'z': 4})
print('x: ' + str(x) + ' y: ' + str(y))
print('c: ', c)
func()
複製程式碼輸出結果：
a: 30
x: 10 y: 20
b: 3
x: 10 y: 20
c: 4
複製程式碼由此可見，當指定了名稱空間的時候，變數會在對應名稱空間中查詢。而且，它們的值不會覆蓋實際名稱空間中的值。
2、exec 的基本用法
語法：exec(object[, globals[, locals]])
在 Python2 中 exec 是個語句，而 Python3 將其改造成一個函式，就像 print 一樣。exec() 與 eval() 高度相似，三個引數的意義和作用相近。
主要的區別是，exec() 的第一個引數不是表示式，而是程式碼塊，這意味著兩點：一是它不能做表示式求值並返回出去，二是它可以執行復雜的程式碼邏輯，相對而言功能更加強大，例如，當程式碼塊中賦值了新的變數時，該變數可能 在函式外的名稱空間中存活下來。
>>> x = 1
>>> y = exec('x = 1 + 1')
>>> print(x)
>>> print(y)
2
None
複製程式碼可以看出，exec() 內外的名稱空間是相通的，變數由此傳遞出去，而不像 eval() 函式，需要一個變數來接收函式的執行結果。
3、一些細節辨析
兩個函式都很強大，它們將字串內容當做有效的程式碼執行。這是一種字串驅動的事件 ，意義重大。然而，在實際使用過程中，存在很多微小的細節，此處就列出我所知道的幾點吧。
常見用途：將字串轉成相應的物件，例如 string 轉成 list ，string 轉成 dict，string 轉 tuple 等等。
>>> a = "[[1,2], [3,4], [5,6], [7,8], [9,0]]"
>>> print(eval(a))
[[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], [9, 0]]
>>> a = "{'name': 'Python貓', 'age': 18}"
>>> print(eval(a))
{'name': 'Python貓', 'age': 18}
# 與 eval 略有不同
>>> a = "my_dict = {'name': 'Python貓', 'age': 18}"
>>> exec(a)
>>> print(my_dict)
{'name': 'Python貓', 'age': 18}
複製程式碼eval() 函式的返回值是其 expression 的執行結果，在某些情況下，它會是 None，例如當該表示式是 print() 語句，或者是列表的 append() 操作時，這類操作的結果是 None，因此 eval() 的返回值也會是 None。
>>> result = eval('[].append(2)')
>>> print(result)
None
複製程式碼exec() 函式的返回值只會是 None，與執行語句的結果無關，所以，將 exec() 函式賦值出去，就沒有任何必要。所執行的語句中，如果包含 return 或 yield ，它們產生的值也無法在 exec 函式的外部起作用。
>>> result = exec('1 + 1')
>>> print(result)
None
複製程式碼兩個函式中的 globals 和 locals 引數，起到的是白名單的作用，通過限定名稱空間的範圍，防止作用域內的資料被濫用。
conpile() 函式編譯後的 code 物件，可作為 eval 和 exec 的第一個引數。compile() 也是個神奇的函式，我翻譯的上一篇文章《Python騷操作：動態定義函式》就演示了一個動態定義函式的操作。
弔詭的區域性名稱空間：前面講到了 exec() 函式內的變數是可以改變原有名稱空間的，然而也有例外。
def foo():
exec('y = 1 + 1\nprint(y)')
print(locals())
print(y)
foo()
複製程式碼按照前面的理解，預期的結果是區域性變數中會存入變數 y，因此兩次的列印結果都會是 2，然而實際上的結果卻是：
2
{'y': 2}
Traceback (most recent call last):
...(略去部分報錯資訊)
print(y)
NameError: name 'y' is not defined
複製程式碼明明看到了區域性名稱空間中有變數 y，為何會報錯說它未定義呢？
原因與 Python 的編譯器有關，對於以上程式碼，編譯器會先將 foo 函式解析成一個 ast（抽象語法樹），然後將所有變數節點存入棧中，此時 exec() 的引數只是一個字串，整個就是常量，並沒有作為程式碼執行，因此 y 還不存在。直到解析第二個 print() 時，此時第一次出現變數 y ，但因為沒有完整的定義，所以 y 不會被存入區域性名稱空間。
在執行期，exec() 函式動態地建立了區域性變數 y ，然而由於 Python 的實現機制是“執行期的區域性名稱空間不可改變 ”，也就是說這時的 y 始終無法成為區域性名稱空間的一員，當執行 print() 時也就報錯了。
至於為什麼 locals() 取出的結果有 y，為什麼它不能代表真正的區域性名稱空間？為什麼區域性名稱空間無法被動態修改？可以檢視我之前分享的《Python 動態賦值的陷阱》，另外，官方的 bug 網站中也有對此問題的討論，檢視地址：bugs.python.org/issue4831
若想把 exec() 執行後的 y 取出來的話，可以這樣：z = locals()['y'] ，然而如果不小心寫成了下面的程式碼，則會報錯：
def foo():
exec('y = 1 + 1')
y = locals()['y']
print(y)
foo()
#報錯：KeyError: 'y'
#把變數 y 改為其它變數則不會報錯
複製程式碼KeyError 指的是在字典中不存在對應的 key 。本例中 y 作了宣告，卻因為迴圈引用而無法完成賦值，即 key 值對應的 value 是個無效值，因此讀取不到，就報錯了。
此例還有 4 個變種，我想用一套自恰的說法來解釋它們，但嘗試了很久，未果。留個後話吧，等我想明白，再單獨寫一篇文章。
4、為什麼要慎用 eval() ？
很多動態的程式語言中都會有 eval() 函式，作用大同小異，但是，無一例外，人們會告訴你說，避免使用它。
為什麼要慎用 eval() 呢？主要出於安全考慮，對於不可信的資料來源，eval 函式很可能會招來程式碼注入的問題。
>>> eval("__import__('os').system('whoami')")
desktop-fa4b888\pythoncat
>>> eval("__import__('subprocess').getoutput('ls ~')")
#結果略，內容是當前路徑的檔案資訊
複製程式碼在以上例子中，我的隱私資料就被暴露了。而更可怕的是，如果將命令改為rm -rf ~ ，那當前目錄的所有檔案都會被刪除乾淨。
針對以上例子，有一個限制的辦法，即指定 globals 為 {'__builtins__': None} 或者 {'__builtins__': {}} 。
>>> s = {'__builtins__': None}
>>> eval("__import__('os').system('whoami')", s)
#報錯：TypeError: 'NoneType' object is not subscriptable
複製程式碼__builtins__ 包含了內建名稱空間中的名稱，在控制檯中輸入 dir(__builtins__) ，就能發現很多內建函式、異常和其它屬性的名稱。在預設情況下，eval 函式的 globals 引數會隱式地攜帶__builtins__ ，即使是令 globals 引數為 {} 也如此，所以如果想要禁用它，就得顯式地指定它的值。
上例將它對映成 None，就意味著限定了 eval 可用的內建名稱空間為 None，從而限制了表示式呼叫內建模組或屬性的能力。
但是，這個辦法還不是萬無一失的，因為仍有手段可以發起攻擊。
某位漏洞挖掘高手在他的部落格中分享了一個思路，令人大開眼界。其核心的程式碼是下面這句，你可以試試執行，看看輸出的是什麼內容。
>>> ().__class__.__bases__[0].__subclasses__()
複製程式碼關於這句程式碼的解釋，以及更進一步的利用手段，詳見部落格。（地址：www.tuicool.com/articles/je…
另外還有一篇部落格，不僅提到了上例的手段，還提供了一種新的思路：
#警告：千萬不要執行如下程式碼，後果自負。
>>> eval('(lambda fc=(lambda n: [c 1="c" 2="in" 3="().__class__.__bases__[0" language="for"][/c].__subclasses__() if c.__name__ == n][0]):fc("function")(fc("code")(0,0,0,0,"KABOOM",(),(),(),"","",0,""),{})())()', {"__builtins__":None})
複製程式碼這行程式碼會導致 Python 直接 crash 掉。具體分析在：segmentfault.com/a/119000001…
除了黑客的手段，簡單的內容也能發起攻擊。像下例這樣的寫法， 將在短時間內耗盡伺服器的計算資源。
>>> eval("2 ** 888888888", {"__builtins__":None}, {})
複製程式碼如上所述，我們直觀地展示了 eval() 函式的危害性，然而，即使是 Python 高手們小心謹慎地使用，也不能保證不出錯。
在官方的 dumbdbm 模組中，曾經（2014年）發現一個安全漏洞，攻擊者通過偽造資料庫檔案，可以在呼叫 eval() 時發起攻擊。（詳情：bugs.python.org/issue22885）
無獨有偶，在上個月（2019.02），有核心開發者針對 Python 3.8 也提出了一個安全問題，提議不在 logging.config 中使用 eval() 函式，目前該問題還是 open 狀態。（詳情：bugs.python.org/issue36022）
如此種種，足以說明為什麼要慎用 eval() 了。同理可證，exec() 函式也得謹慎使用。
5、安全的替代用法
既然有種種安全隱患，為什麼要創造出這兩個內建方法呢？為什麼要使用它們呢？
理由很簡單，因為 Python 是一門靈活的動態語言。與靜態語言不同，動態語言支援動態地產生程式碼，對於已經部署好的工程，也可以只做很小的區域性修改，就實現 bug 修復。
那有什麼辦法可以相對安全地使用它們呢？
ast 模組的 literal() 是 eval() 的安全替代，與 eval() 不做檢查就執行的方式不同，ast.literal() 會先檢查表示式內容是否有效合法。它所允許的字面內容如下：
strings, bytes, numbers, tuples, lists, dicts, sets, booleans, 和 None
一旦內容非法，則會報錯：
import ast
ast.literal_eval("__import__('os').system('whoami')")
報錯：ValueError: malformed node or string
複製程式碼不過，它也有缺點：AST 編譯器的棧深（stack depth）有限，解析的字串內容太多或太複雜時，可能導致程式崩潰。
至於 exec() ，似乎還沒有類似的替代方法，畢竟它本身可支援的內容是更加複雜多樣的。
最後是一個建議：搞清楚它們的區別與執行細節（例如前面的區域性名稱空間內容），謹慎使用，限制可用的名稱空間，對資料來源作充分校驗。
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