[Python知识库]Python eval()和exec()函数

Python eval()和exec()函数

eval() 和 exec() 函数都属于 Python 的内置函数。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，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。

用法

eval() 函数的语法格式为：

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

而 exec() 函数的语法格式如下：

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

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：

expression：字符串，代表要执行的语句。该语句受后面两个字典类型参数globals和locals的限制，只有在globals字典和locals字典作用域内的函数和变量才能被执行。

globals：管控的全局的命名空间，即 expression 可以使用全局命名空间中的函数。如果只是提供了 globals 参数，而没有提供自定义的 __builtins__，则系统会将当前环境中的 __builtins__ 复制到自己提供的 globals 中，然后才会进行计算；如果连 globals 这个参数都没有被提供，则使用Python的全局命名空间。

locals：这个参数管控的是一个局部的命名空间，和globals类似，当它和globals中有重复或冲突时，以locals的为准。如果locals没有被提供，则默认为globals。

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

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：

TensorFlow 中先将张量定义在一个静态图里，这就相当将键值对添加到字典里一样；

TensorFlow 中通过 session 和张量的 eval() 函数来进行具体值的运算，就当于使用 eval() 函数进行具体值的运算一样。

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。