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Python eval()与exec()函数使用介绍

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eval() 和 exec() 函数都属于 Python 的内置函数,由于这两个函数在功能和用法方面都有相似之处,所以将它们放到一节进行介绍。

eval() 和 exec() 函数的功能是相似的,都可以执行一个字符串形式的 Python 代码(代码以字符串的形式提供),相当于一个 Python 的解释器。二者不同之处在于,eval() 执行完要返回结果,而 exec() 执行完不返回结果(文章后续会给出详细示例)。

eval()和exec()的用法

eval() 函数的语法格式为:

eval(expression, globals=None, locals=None, /)

而 exec() 函数的语法格式如下:

exec(expression, globals=None, locals=None, /)

可以看到,二者的语法格式除了函数名,其他都相同,其中各个参数的具体含义如下:

注意,__builtins__ 是 Python 的内建模块,平时使用的 int、str、abs 都在这个模块中。通过 print(dic["__builtins__"]) 语句可以查看 __builtins__ 所对应的 value。

首先,通过如下的例子来演示参数 globals 作用域的作用,注意观察它是何时将 __builtins__ 复制 globals 字典中去的:

dic={}#定义一个字典
dic['b']=3#在 dic 中加一条元素,key 为 b
print(dic.keys())#先将 dic 的 key 打印出来,有一个元素 b
exec("a = 4", dic)#在 exec 执行的语句后面跟一个作用域 dic
print(dic.keys())#exec 后,dic 的 key 多了一个

运行结果为:

dict_keys(['b'])
dict_keys(['b', '__builtins__', 'a'])

上面的代码是在作用域 dic 下执行了一句 a = 4 的代码。可以看出,exec() 之前 dic 中的 key 只有一个 b。执行完 exec() 之后,系统在 dic 中生成了两个新的 key,分别是 a 和 __builtins__。其中,a 为执行语句生成的变量,系统将其放到指定的作用域字典里;__builtins__ 是系统加入的内置 key。

locals参数的用法就很简单了,举个例子:

a=10
b=20
c=30
g={'a':6,'b':8}#定义一个字典
t={'b':100,'c':10}#定义一个字典
print(eval('a+b+c', g, t))#定义一个字典 116

输出结果为:

116

exec()和eval()的区别

前面已经讲过,它们的区别在于,eval() 执行完会返回结果,而 exec() 执行完不返回结果。举个例子:

a =1
exec("a = 2")#相当于直接执行 a=2
print(a)
a =exec("2+3")#相当于直接执行 2+3,但是并没有返回值,a 应为 None
print(a)
a =eval('2+3')#执行 2+3,并把结果返回给 a
print(a)

运行结果为:

2

None

5

可以看出,exec() 中最适合放置运行后没有结果的语句,而 eval() 中适合放置有结果返回的语句。

如果 eval() 里放置一个没有结果返回的语句会怎样呢?例如下面代码:

a=eval("a = 2")

这时 Python 解释器会报 SyntaxError 错误,提示 eval() 中不识别等号语法。

eval() 和 exec() 函数的应用场景

在使用 Python 开发服务端程序时,这两个函数应用得非常广泛。例如,客户端向服务端发送一段字符串代码,服务端无需关心具体的内容,直接跳过 eval() 或 exec() 来执行,这样的设计会使服务端与客户端的耦合度更低,系统更易扩展。

另外,如果读者以后接触 TensorFlow 框架,就会发现该框架中的静态图就是类似这个原理实现的:

需要注意的是,在使用 eval() 或是 exec() 来处理请求代码时,函数 eval() 和 exec() 常常会被黑客利用,成为可以执行系统级命令的入口点,进而来攻击网站。解决方法是:通过设置其命名空间里的可执行函数,来限制 eval() 和 exec() 的执行范围。

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