用Pythoneval函数构建数学表达式计算器

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。

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()[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:

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 = 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。

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。

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。

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。

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：

向用户打印一条欢迎信息

显示一个提示，准备读取用户的输入

提供获取使用说明和终止应用程序的选项

读取用户的数学表达式

计算用户的数学表达式

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​

Python是一种高级的编程语言，它包含了许多有用的函数和模块，其中eval函数是Python内置的一个函数，可以动态地执行字符串表达式。
一、初识Python eval函数
eval函数可以对传入的字符串进行求值运算，将字符串当做Python代码执行。语法格式如下：
eval(expression, globals=None, locals=None)
其中，expression是需要求值的Python表达式，globals和locals是可选参数，表示全局和局部变量的字典。
二、利用Python eval函数构建简单计算器
在Python中使用eval函数构建一个简单的计算器非常简单，只需要利用input函数获取用户输入的表达式，再将表达式传递给eval函数即可。
代码实现如下：
def calculator():
expression = input(\"请输入要计算的表达式:\")
result = eval(expression)
print(\"计算结果为:\", result)

执行后可输入表达式进行计算。
三、进阶应用：构建终极计算器
虽然eval函数可以对表达式进行计算，但是对于复杂的表达式来说，eval并不好用，容易出错。因此，我们可以通过构建语法分析树来实现更高级的计算器。
语法分析树是指一个根节点对应整个表达式，每个子节点对应该节点所连接的运算符，相当于对表达式进行了递归分解。可以利用Python中的列表和堆栈数据结构实现。
代码实现如下：
# 引入python ast模块
import ast

# 构造语法树
class Calculator(ast.NodeVisitor):
def visit_BinOp(self, node):
func = self.visit(node.op)
args = [self.visit(node.left), self.visit(node.right)]
return func(*args)
def visit_Add(self, node):
return operator.add
def visit_Sub(self, node):
return operator.sub
def visit_Mult(self, node):
return operator.mul
def visit_Div(self, node):
return operator.truediv
def calculate(self, expression):
return self.visit(ast.parse(expression, mode='eval').body)
# 运算
if __name__ == '__main__':
calculator = Calculator()
expression = input(\"请输入要计算的表达式:\")
print(\"计算结果为:\", calculator.calculate(expression))
此时，输入例如1+2*3/4即可进行计算。
总结
Python eval函数是一个非常实用的函数，可以在构建简单的计算器时发挥巨大作用，但对于复杂的表达式，建议使用语法分析树进行计算。通过Python的列表和堆栈数据结构实现语法分析树，可以处理更加复杂的表达式。 我们可以通过这种方式快速构建出一个高效、简洁而又实用的计算器。