Python 中 eval 的使用

Question

我在使用 Python 时偶然发现了一个 eval() 函数。 我想不出需要这个函数的情况，除了作为语法糖。 可以举个什么例子吗？

Answer 1

我刚刚发现了 eval 的一个很好的用法。 我正在为一些代码编写测试套件，并创建一个测试类，其中每个方法都是要运行的测试。 我想要一种方法，以便我可以运行所有测试方法，而不必单独调用每个方法。 所以，我写了一些相当肮脏的东西。

class Test:
    def __init__(self, *args):
       #bs

    def test1(self):
       #bs

    def test2(self):
       #bs

if __name__ == "__main__":
    import argparse
    #argparse bs
    test = Test(*bs_args)
    for func in (i for i in dir(test) if i[0] != '_' and i not in test.__dict__):
        print(eval('test.{func}()'.format(func = func)))

任意测试用例的动态评估非常酷。 我只需要编写该方法，保存后我可以将该方法包含在我的测试套件中。 至于代码，我基本上只是检查测试对象中定义的方法，并确保它们不是测试对象的默认 python“魔术”方法或属性。 之后我可以假设它们是方法并且可以进行评估。

Answer 2

我用它向主程序输入变量值：

test.py var1=2 var2=True

...

var1=0
var2=False
for arg in sys.argv[1:]:
    exec(arg)

在主程序中允许关键字参数的粗略方法。 如果有更好的方法请告诉我！

Answer 3

我曾经遇到过将 eval 与 informix 数据库结合使用的情况。 由于某种原因，查询返回了一个像这样形成的字符串，

query_result = "['1', '2', '3']"

我只是在查询结果上使用了 eval，所以 python 将其解释为字符串列表。

[int(i) for i in eval(query_result)]
> [1,2,3]

我无法更改数据库，因此这是获取整数的快速（且肮脏）的方法。

Answer 4

我使用 exec 在 Python 中创建一个插件系统。

    try:
        exec ("from " + plugin_name + " import Plugin")
        myplugin = Plugin(module_options, config=config)
    except ImportError, message:
        fatal ("No such module " + plugin_name + \
               " (or no Plugin constructor) in my Python path: " + str(message))
    except Exception:
        fatal ("Module " + plugin_name + " cannot be loaded: " + \
               str(sys.exc_type) + ": " + str(sys.exc_value) + \
               ".\n    May be a missing or erroneous option?")

有了这样的插件：

class Plugin:

    def __init__ (self):
        pass

    def query(self, arg):
         ...

你将能够这样调用它：

    result = myplugin.query("something")

我不认为你可以在没有 exec/eval 的情况下在 Python 中使用插件。

Answer 5

eval 和 exec 是动态获取一些源代码的方便快捷的方法，也许稍微修改一下，然后执行它 - 但它们几乎从来没有最好的方法，特别是在生产代码中，而不是“快速而肮脏”的原型&c。

例如，如果我必须处理此类动态 Python 源，我会使用 ast 模块 - ast.literal_eval 比 eval 安全得多（如果它是一个，你可以直接在表达式的字符串形式上调用它 -关闭并仅依赖于简单常量，或者首先执行 node = ast.parse(source) ，然后保留 node ，也许用合适的访问者来处理它，例如用于变量查找，然后是 literal_eval 节点）——或者，一旦将节点设置为正确的形状并审查了它的安全问题，我就可以编译它（生成一个代码对象）并从中构建一个新的函数对象。 远没有那么简单（除了对于最简单的情况，ast.literal_eval 与 eval 一样简单！），但在生产质量代码中更安全、更可取。

对于许多任务，我看到人们（ab-）使用 exec 和 eval 来执行 Python 强大的内置函数，例如 getattr 和 < code>setattr、索引到globals()、&c，提供了更好且实际上通常更简单的解决方案。 对于解析 JSON 等特定用途，诸如 json 之类的库模块更好（例如，请参阅 SilentGhost 对耳鸣对此问题的回答的评论）。 等等等等...

Answer 6

关于 eval 的维基百科文章内容非常丰富，详细介绍了各种用途。

它建议的一些用途是：

• 评估数学表达式
• 编译器引导
• 脚本（动态语言一般都非常适合这个）
• 语言导师

Answer 7

您可能希望使用它来允许用户输入自己的“scriptlet”：小表达式（甚至是小函数），可用于自定义复杂的行为> 系统。
在这种情况下，如果您不必太关心安全隐患（例如您拥有受过教育的用户群），那么 eval() 可能是一个不错的选择。

Answer 8

过去我曾使用 eval() 向我的应用程序添加调试接口。 我创建了一个 telnet 服务，它将您带入正在运行的应用程序的环境中。 输入通过 eval() 运行，因此您可以在应用程序中交互式运行 Python 命令。

Answer 9

在我曾经编写的一个程序中，您有一个输入文件，您可以在其中将几何参数指定为值和先前值的Python表达式，例如：

a = 10.0
b = 5.0
c = math.log10(a/b)

Python解析器读取此输入文件并获得评估值和表达式的最终数据使用 eval()。

我并不认为这是一个很好的编程，但我不必驱动核反应堆。

Answer 10

我用它作为快速 JSON 解析器...

r='''
{
    "glossary": {
        "title": "example glossary"
        }
}
'''

print eval(r)['glossary']['title']

Answer 11

您可以在装饰器中使用 eval：

#this replaces the original printNumber with a lambda-function,
#which takes no arguments and which calls the old function with
#the number 10
@eval("lambda fun: lambda: fun(10)")
def printNumber(i: int) -> None:
    print("The number is %i", i)

#call
printNumber()

的复杂表达式

@lambda fun: lambda: fun(10)
def ...

虽然您不能使用像Nor 这样

@(lambda fun: lambda: fun(10))
def ...

，但您不能在那里使用 lambda 表达式，因为装饰器应该是标识符：

@myModule.functionWithOneArg

或函数调用：

@functionReturningFunctionWithOneArg(any, "args")

您会看到函数 eval 的调用带有字符串在这里有有效的语法，但 lambda 表达式没有。 (-> https://docs.python.org/3/参考/compound_stmts.html#function-definitions）

Answer 12

eval() 通常不是很有用。 我用它做的少数事情之一（实际上是 exec()，但非常相似）是允许用户编写我用 Python 编写的应用程序的脚本。 如果它是用 C++ 之类的东西编写的，我就必须在应用程序中嵌入一个 Python 解释器。

Answer 13

Eval 是一种在程序内与 Python 解释器交互的方法。 您可以将文字传递给 eval ，它将它们作为 python 表达式进行计算。

例如 -

print eval("__import__('os').getcwd()")

将返回当前工作目录。

干杯

Answer 14

eval() 用于单个句子，而 exec() 用于多个句子。

通常我们使用它们来添加或访问一些脚本，就像 bash shell 一样。

因为它们可以在内存中运行一些字节脚本，如果您有一些重要的数据或脚本，您可以解码并解压缩您的“秘密”，然后做您想做的一切。