python的exec、eval使用分析

简介

python 动态执行字符串代码片段（也可以是文件）， 一般会用到exec,eval。

exec

exec_stmt ::= "exec" or_expr ["in" expression ["," expression]]

注意：exec 是一个语法声明，不是一个函数.也就是说和if,for一样.

官方文档对于exec的解释

This statement supports dynamic execution of Python code.

exec的第一个表达式可以是：

1.代码字符串
2.文件对象
3.代码对象
4.tuple

前面三种情况差不多，第四种比较特殊最后讲

如果忽略后面的可选表达式,exec后面代码将在当前域执行

>>> a=2
>>> exec "a=1"
>>> a
>>>

如果在表达式之后使用in选项指定一个dic，它将作为global和local变量作用域

>>> a=10
>>> b=20
>>> g={'a':6,'b':8}
>>> exec "global a;print a,b" in g
>>>

如果in后详指定两个表达式，它们将分别用作global和local变量作用域

>>> a=10
>>> b=20
>>> c=20
>>> g={'a':6,'b':8}
>>> l={'b':9,'c':10}
>>> exec "global a;print a,b,c" in g,l
>>>

现在说下tuple的情况，这也是导致很多人误以为exec是一个函数的原因。

如果第一个表达式是tuple

exec(expr, globals) #它等效与 exec expr in globals
exec(expr, globals, locals) #它等效与 exec expr in globals,locals

eval

eval通常用来执行一个字符串表达式，并返回表达式的值。

eval(expression[, globals[, locals]])

有三个参数，表达式字符串，globals变量作用域，locals变量作用域。 其中第二个和第三个参数是可选的。

如果忽略后面两个参数，则eval在当前作用域执行。

>>> a=1
>>> eval("a+1")
>>>

如果指定globals参数

>>> a=1
>>> g={'a':10}
>>> eval("a+1",g)
>>>

如果指定locals参数

>>> a=10
>>> b=20
>>> c=20
>>> g={'a':6,'b':8}
>>> l={'b':9,'c':10}
>>> eval("a+b+c",g,l)
>>>

如果要严格限制eval执行，可以设置globals为__builtins__,这样 这个表达式只可以访问__builtin__ module。

总结

exec,eval给我带来了极大的灵活性，同时也带来了隐含的危险性， 当我们使用它们的时候应该总是记得详细指定其执行的作用域。

以上就是本文关于python的exec、eval使用分析的全部内容，希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站：

Python中eval带来的潜在风险代码分析

Python验证文件是否可读写代码分享

Python文件操作基本流程代码实例

如有不足之处，欢迎留言指出。感谢朋友们对本站的支持！

赞 (0)

相关推荐

  • 解析Python中的eval()、exec()及其相关函数

    刚好前些天有人提到eval()与exec()这两个函数,所以就翻了下Python的文档.这里就来简单说一下这两个函数以及与它们相关的几个函数,如globals().locals()和compile(): 1. eval函数 函数的作用: 计算指定表达式的值.也就是说它要执行的Python代码只能是单个运算表达式(注意eval不支持任意形式的赋值操作),而不能是复杂的代码逻辑,这一点和lambda表达式比较相似. 函数定义: eval(expression, globals=None, local

  • Python 执行字符串表达式函数(eval exec execfile)

    仔细研读后学习了三个函数: eval:计算字符串中的表达式 exec:执行字符串中的语句 execfile:用来执行一个文件 需注意的是,exec是一个语句,而eval()和execfile()则是内建built-in函数. Python 2.7.2 (default, Jun 12 2011, 15:08:59) [MSC v.1500 32 bit (Intel)] on win32 Type "help", "copyright", "credits

  • Python中的exec、eval使用实例

    通过exec可以执行动态Python代码,类似Javascript的eval功能:而Python中的eval函数可以计算Python表达式,并返回结果(exec不返回结果,print(eval("-"))打印None): 复制代码 代码如下: >>> exec("print(\"hello, world\")") hello, world >>> a = 1 >>> exec("a

  • python的exec、eval使用分析

    简介 python 动态执行字符串代码片段(也可以是文件), 一般会用到exec,eval. exec exec_stmt ::= "exec" or_expr ["in" expression ["," expression]] 注意:exec 是一个语法声明,不是一个函数.也就是说和if,for一样. 官方文档对于exec的解释 This statement supports dynamic execution of Python code.

  • python Tensor和Array对比分析

    如下所示: 区别 Array Tensor 类型 uint8,float32系列 {} 各类型相互转换 uint8转float64:image = image * (2. / 255.) - 1 float64转uint8:image.astype(np.uint8) {} 扩充维度 image[np.newaxis, :] tf.expand_dims(image,axis=0) 数组拼接 np.concatenate([image, image], axis=0) tf.concat([fr

  • python如何做代码性能分析

    上一篇文章我们介绍了基准测试,通过基准测试可以发现程序变慢了,那么是因为什么原因导致性能变慢的,需要进一步做代码性能分析.python同样提供了性能分析工具. cProfile cProfile是python默认的性能分析器,他只测量CPU时间,并不关心内存消耗和其他与内存相关联的信息. from time import sleep import random def random_list(start, end, length): """ 生成随机列表 :param sta

  • Python数据可视化正态分布简单分析及实现代码

    Python数据可视化正态分布简单分析及实现代码

    Python说来简单也简单,但是也不简单,尤其是再跟高数结合起来的时候... 正态分布(Normaldistribution),也称"常态分布",又名高斯分布(Gaussiandistribution),最早由A.棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到.C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它.P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性质.是一个在数学.物理及工程等领域都非常重要的概率分布,在统计学的许多方面有着重大的影响力. 正态曲线呈钟型,两头低,中间高,左右对称因其曲线呈钟形,因此人

  • Python构建网页爬虫原理分析

    既然本篇文章说到的是Python构建网页爬虫原理分析,那么小编先给大家看一下Python中关于爬虫的精选文章: python实现简单爬虫功能的示例 python爬虫实战之最简单的网页爬虫教程 网络爬虫是当今最常用的系统之一.最流行的例子是 Google 使用爬虫从所有网站收集信息.除了搜索引擎之外,新闻网站还需要爬虫来聚合数据源.看来,只要你想聚合大量的信息,你可以考虑使用爬虫. 建立一个网络爬虫有很多因素,特别是当你想扩展系统时.这就是为什么这已经成为最流行的系统设计面试问题之一.在这篇文章中

  • Python iter()函数用法实例分析

    本文实例讲述了Python iter()函数用法.分享给大家供大家参考,具体如下: python中的迭代器用起来非常灵巧,不仅可以迭代序列,也可以迭代表现出序列行为的对象,例如字典的键.一个文件的行,等等. 迭代器就是有一个next()方法的对象,而不是通过索引来计数.当使用一个循环机制需要下一个项时,调用迭代器的next()方法,迭代完后引发一个StopIteration异常. 但是迭代器只能向后移动.不能回到开始.再次迭代只能创建另一个新的迭代对象. 反序迭代工具:reversed()将返回

  • Python callable()函数用法实例分析

    本文实例讲述了Python callable()函数用法.分享给大家供大家参考,具体如下: python中的内建函数callable( ) ,可以检查一个对象是否是可调用的 . 对于函数, 方法, lambda 函数式, 类, 以及实现了 _ _call_ _ 方法的类实例, 它都返回 True. >>> help(callable) Help on built-in function callable in module __builtin__: callable(...) calla

  • Python应用领域和就业形势分析总结

    Python应用领域和就业形势分析总结

    简单的说,Python是一个"优雅"."明确"."简单"的编程语言. 学习曲线低,非专业人士也能上手 开源系统,拥有强大的生态圈 解释型语言,完美的平台可移植性 支持面向对象和函数式编程 能够通过调用C/C++代码扩展功能 代码规范程度高,可读性强 目前几个比较流行的领域,Python都有用武之地. 云基础设施 - Python / Java / Go DevOps - Python / Shell / Ruby / Go 网络爬虫 - Pyth

  • 基于python历史天气采集的分析

    分析历史天气的趋势. 先采集 代码: #-*- coding:utf-8 -*- import requests import random import MySQLdb import xlwt from bs4 import BeautifulSoup user_agent=['Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/54.0.2840.87 Safari/537.36'

  • python重要函数eval多种用法解析

    这篇文章主要介绍了python重要函数eval多种用法解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 1.参数会作为一个 Python 表达式(从技术上说是一个条件列表)被解析并求值 >>> x = 1 >>> eval('x+1') 2 2.去除字符串两边的引号 >>> a='"srting"' >>> print(a) "srting"

随机推荐