exec运行后字典中的builtins

本文详细介绍了Python中exec函数的使用方法,包括在Python 2和Python 3中的不同调用方式,并通过示例展示了如何利用exec函数动态执行代码片段及如何避免因缺少内建函数引用而导致的错误。

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在python2中,exec的调用方式:

scope = {}
exec 'x = 2' in scope

在python3中,exec的调用方式:

scope = {}
exec ('x = 2', scope)

结果如下:

scope['x']
2
scope
{'x': 2, '__builtins__': ...}

在使用exec后,scope中多了__builtins__这个key,指的是python中的内建模块,也可以自己指定,如果为空的话,则无法继续 使用python的内建函数,如十月狐狸在博客(Python内置函数(20)——exec)http://www.cnblogs.com/sesshoumaru/)中的例子:

>>> g = {}
>>> exec('a = abs(-1)',g)
>>> 

>>> g = {'__builtins__':{}}
>>> exec('a = abs(-1)',g) #不能使用内置函数了
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#30>", line 1, in <module>
    exec('a = abs(-1)',g)
  File "<string>", line 1, in <module>
NameError: name 'abs' is not defined


<think>嗯,用户明确表示想了解Python中exec()和eval()的区别,而且之前已经给出了相关引用资料,这次需要深入分析两者的核心差异。从用户之前的提问来看,他们可能正在学习Python元编程或者动态代码执行的相关内容,应该是中级Python学习者。用户对安全性也有潜在关注,因为之前的回答里多次强调过安全风险。引用[1][2][3][4]都提到了关键区别点:exec执行代码不返回值,eval计算表达式返回结果。这确实是核心差异,但需要更系统地展开:1.返回值机制是根本区别,就像计算器(eval)和代码运行器(exec)的区别2.执行能力差异也很重要-eval只能处理表达式,而exec能处理函数/类等复杂结构3.作用域处理差异特别容易被忽视,比如eval默认使用当前作用域而exec可以接受环境字典4.历史版本差异这个点虽然次要,但引用[2]提到Py2到Py3的变化值得说明用户没问但可能想知道的是实际应用场景,比如配置动态解析用eval,而插件系统适合用exec。安全风险方面需要再次强调,虽然上次回答提过,但这次可以用新的例子说明。代码示例要形成对比组,最好用类似的输入展示不同输出。比如同样输入"x+y",在eval和exec下的不同行为。引用[4]的示例其实很有说服力,可以简化后采用。最后那些相关问题设计得不错,覆盖了用户可能延伸思考的方向,特别是安全替代方案那题,既实用又切合之前的安全警告内容。</think> 以下是Python中`exec()`与`eval()`的核心区别及使用场景的详细解析,结合引用内容进行说明: --- ### **一、核心区别** | **特性** | `eval()` | `exec()` | |------------------|---------------------------------------|---------------------------------------| | **返回值** | 返回表达式计算结果 | 不返回值(返回`None`)[^1][^4] | | **执行对象** | 单个表达式(如`"x+y"`, `"3**2"`) | 代码块(如函数定义、循环、类等)[^1][^3] | | **作用域** | 默认当前作用域,可限制环境变量 | 可完全隔离作用域(通过环境字典)[^3][^4] | | **历史版本** | Python 2/3行为一致 | Python 2是语句,Python 3是函数[^2] | --- ### **二、典型示例对比** #### **1. `eval()`:表达式求值** ```python x = 10 result = eval("x * 2 + 5") # 返回计算结果 print(result) # 输出: 25 # 受限作用域 env = {"x": 5} print(eval("x * 2", env)) # 输出: 10 (仅读取env中的变量) ``` #### **2. `exec()`:执行代码块** ```python # 执行复杂代码(无返回值) code = """ def calc(a, b): return a * b result = calc(3, 4) """ exec(code) # 创建calc函数并计算 print(result) # 输出: 12 (变量被注入当前作用域) # 隔离作用域 env = {} exec("y = 20; z = y * 2", env) print(env["z"]) # 输出: 40 (不污染外部命名空间) ``` > 注:引用[4]的示例验证了`exec()`返回`None`的特性[^4]。 --- ### **三、使用场景** | **场景** | **推荐函数** | **说明** | |------------------------|--------------|-----------------------------| | 动态计算数学表达式 | `eval()` | 如配置公式解析 | | 执行外部脚本/配置文件 | `exec()` | 可处理函数、类等复杂结构[^3] | | 构建插件系统 | `exec()` | 隔离环境执行用户代码 | | 动态生成简单变量值 | `eval()` | 比`exec()`更简洁 | --- ### **四、安全警告** 1. **禁止直接执行用户输入** ```python # 高危操作!可能导致任意代码执行 user_input = input("Enter command: ") eval(user_input) # 用户输入"__import__('os').system('rm -rf /')"将导致灾难 ``` 2. **安全替代方案**: - 使用`ast.literal_eval()`解析安全数据结构 - 对`exec()`限制作用域: ```python env = {"__builtins__": {}} # 禁用内置函数 exec(user_code, env) # 严格隔离 ``` --- ### **关键区别总结** 1. `eval()`是**计算器**,适合**表达式求值**并返回结果 2. `exec()`是**解释器**,适合**执行代码块**并修改环境[^1][^3] ---
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