用eval从字符串中恢复ndarray

文章讲述了如何处理CSV文件中将numpy数组保存为字符串后,使用pandas的read_csv方法配合自定义转换器恢复原始数据结构的问题。通过利用numpy的命名空间解决eval函数识别不了numpy的NameError,定义一个my_eval函数,传入np.__dict__作为全局变量,成功解析字符串为numpy数组。

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之前把 ndarray 存到了 csv 文件中变字符串了,读取的时候想要恢复成原来的数据结构,一般只要在读取的时候指定 converters 就行了。

# csv 文件长这样
column1
[array([3])]
[array([4])]
[array([5])]

df = pd.read_csv('data.csv', converters={'column1': eval})

但是由于 arraynumpy 库中得到函数,直接调用 eval 函数会导致 NameError: name 'numpy' is not defined
eval 函数可以接受一个可选的 globals 参数,用于指定命名空间。在使用 eval 函数时,可以通过传递一个字典作为 globals 参数来指定命名空间。对于NumPy的命名空间,可以使用numpy.__dict__ 来获取相应的字典。
eval 函数指定命名空间就行了,具体做法如下:

def my_eval(string):
    namespace = np.__dict__  # 获取NumPy的命名空间
    return eval(string, namespace)


df = pd.read_csv('data.csv', converters={'column1': my_eval})

这样就可以正确解析类了。其他类似的命名空间问题都可以用这个办法解决。

References:

  1. “NameError: name ‘numpy’ is not defined” when calling eval() - Stack Overflow
<think>嗯,用户想知道怎么用eval字符串转成列表。首先,我得确认他是否了解eval的基本用途。eval函数的作用是将字符串当作Python代码来执行,所以如果字符串本身是列表的格式,比如"[1, 2, 3]",用eval处理应该就能得到列表了。 不过,这里可能存在安全问题。用户可能没有意识到eval会执行任何有效的Python表达式,这可能导致代码注入,特别是当字符串来自不可信的来源时。比如,如果字符串是"__import__('os').system('rm -rf /')",那eval执行后会带来灾难性后果。我需要提醒用户注意这一点,并建议仅在可控的环境下使用eval。 另外,用户的需求可能只是简单地将类似列表结构的字符串转换,这种情况下,可能还有其他更安全的方法,比如使用ast.literal_eval。这个方法只会解析Python字面量,不会执行任意代码,更加安全。所以,我应该提到这个替代方案,并比较两者的优缺点。 接下来,我需要整理步骤,先给出基本的用法示例,比如使用eval字符串转列表,然后说明潜在风险,再推荐ast.literal_eval作为更安全的选择。还要提供代码例子,让用户能直接看到效果。最后,总结使用场景和注意事项,确保用户明白在什么情况下应该选择哪种方法。 可能用户的实际应用场景是从文件或网络读取了类似列表的字符串,需要转换成真正的列表对象进行处理。这时候,如果数据可信,eval是方便的,但如果有任何不确定性,就必须换用更安全的解析方法。需要强调安全性的重要性,避免用户因为方便而忽略潜在风险。</think>使用 `eval()` 将字符串转化为列表需注意安全性和语法规范,以下是分步说明: --- ### **1. 基本用法** 若字符串内容本身是合法的列表表达式,可用 `eval()` 直接转换: ```python s = "[1, 2, 'abc', {'name': 'Bob'}]" # 字符串内容符合列表语法 result = eval(s) print(type(result)) # <class 'list'> print(result) # [1, 2, 'abc', {'name': 'Bob'}] ``` --- ### **2. 安全性警告** `eval()` 会执行字符串中的任意代码,可能引发安全风险。例如: ```python dangerous_str = "__import__('os').system('rm -rf /')" # 恶意代码 eval(dangerous_str) # 会直接执行系统命令! ``` - ✅ **安全场景**:仅在完全可控的字符串(如程序内部生成)中使用 - ❌ **危险场景**:避免处理用户输入或外部来源的字符串 --- ### **3. 更安全的替代方案:`ast.literal_eval`** 若需解析不含代码的纯数据,优先使用 `ast.literal_eval`: ```python import ast s = "[1, 2, (3, 4)]" result = ast.literal_eval(s) # 仅支持基础数据结构(数字、字符串、列表、元组、字典等) print(result) # [1, 2, (3, 4)] ``` --- ### **4. 对比总结** | 方法 | 特点 | 安全性 | |--------------------|-------------------------------|-------| | `eval()` | 执行任意代码,功能强大 | 低 | | `ast.literal_eval` | 仅解析基础数据结构,限制执行范围 | 高 | --- ### **5. 常见错误** - **字符串语法错误**: ```python s = "[1, 2," # 缺少闭合括号 eval(s) # 报错 SyntaxError ``` - **类型混淆**: ```python s = "{'a': 1}" # 这是字典,不是列表 eval(s) # 得到字典而非列表 ``` --- ### **建议** - 优先用 `ast.literal_eval` 替代 `eval()` - 若必须用 `eval()`,务必严格控制输入来源和内容。
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