为什么将变量作为全局变量或局部变量传递给 Python 函数 eval() 会有所不同? ?
还有described in the documenation ,如果没有明确给出,Python 会将 __builtins__ 复制到全局变量。但肯定还有其他一些我看不到的区别。
考虑以下示例函数。它接受一个字符串 code 并返回一个函数对象。不允许内置函数(例如 abs()),但是 math 包中的所有函数。
def make_fn(code):
import math
ALLOWED_LOCALS = {v:getattr(math, v)
for v in filter(lambda x: not x.startswith('_'), dir(math))
}
return eval('lambda x: %s' % code, {'__builtins__': None}, ALLOWED_LOCALS)
它按预期工作,不使用任何本地或全局对象:
fn = make_fn('x + 3')
fn(5) # outputs 8
但是使用 math 函数它不起作用:
fn = make_fn('cos(x)')
fn(5)
这会输出以下异常:
<string> in <lambda>(x)
NameError: global name 'cos' is not defined
但是当传递与全局变量相同的映射时,它起作用了:
def make_fn(code):
import math
ALLOWED = {v:getattr(math, v)
for v in filter(lambda x: not x.startswith('_'), dir(math))
}
ALLOWED['__builtins__'] = None
return eval('lambda x: %s' % code, ALLOWED, {})
同上例:
fn = make_fn('cos(x)')
fn(5) # outputs 0.28366218546322625
这里详细发生了什么?
最佳答案
默认情况下,Python 将名称查找为全局变量;只有分配给 函数 的名称才会被查找为局部变量(因此任何作为函数参数或在函数中分配给的名称)。
当你使用 dis.dis() 时你可以看到这个反编译代码对象或函数的函数:
>>> import dis
>>> def func(x):
... return cos(x)
...
>>> dis.dis(func)
2 0 LOAD_GLOBAL 0 (cos)
3 LOAD_FAST 0 (x)
6 CALL_FUNCTION 1
9 RETURN_VALUE
LOAD_GLOBAL负载 cos作为全局名称,仅在全局 namespace 中查找。 LOAD_FAST操作码使用当前命名空间(函数局部变量)按索引查找名称(函数局部命名空间经过高度优化并存储为 C 数组)。
还有另外三个操作码来查找名字; LOAD_CONST (为真正的常量保留,例如 None 和不可变值的文字定义),LOAD_DEREF (引用闭包)和 LOAD_NAME .后者确实同时查看局部变量和全局变量,并且仅在无法优化功能代码对象时使用,如 LOAD_NAME慢很多。
如果你真的想要cos在 locals 中查找,你必须强制代码不被优化;这 仅 通过添加 exec() 在 Python 2 中工作调用(或 exec 语句):
>>> def unoptimized(x):
... exec('pass')
... return cos(x)
...
>>> dis.dis(unoptimized)
2 0 LOAD_CONST 1 ('pass')
3 LOAD_CONST 0 (None)
6 DUP_TOP
7 EXEC_STMT
3 8 LOAD_NAME 0 (cos)
11 LOAD_FAST 0 (x)
14 CALL_FUNCTION 1
17 RETURN_VALUE
现在LOAD_NAME用于cos因为就 Python 所知,exec()调用将该名称添加为本地名称。
即使在这种情况下,本地人 LOAD_NAME查看,将是函数本身的局部变量,而不是传递给 eval 的局部变量,仅适用于父范围。
关于python - 使用 Python 的 eval() 时,locals 和 globals 有什么区别?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/18488078/
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