


Wie kann man Python-Skripte, die erhöhte Berechtigungen erfordern, sicher ausführen, ohne Passwörter fest zu codieren?
Sudo mit Python-Skript verwenden: Sichere Alternativen zur Hardcodierung von Passwörtern
Sie versuchen, ein Python-Skript zu erstellen, das einen freigegebenen VirtualBox-Ordner bereitstellt Ausführung. Dies erfordert jedoch erhöhte Berechtigungen, sodass Sie Optionen wie die Ausführung des Skripts als sudo oder die Verwendung von sudo innerhalb des Skripts erkunden können.
Die Angabe Ihres Passworts in einer .py-Datei wird zwar sicherlich nicht empfohlen, kann aber akzeptabel sein für eine wenig kritische virtuelle Maschine. Ihre vorgeschlagene Lösung wirft jedoch Bedenken auf:
#!/usr/bin/env python import subprocess sudoPassword = 'mypass' command = 'mount -t vboxsf myfolder /home/myuser/myfolder' subprocess.Popen('sudo -S' , shell=True,stdout=subprocess.PIPE) subprocess.Popen(sudoPassword , shell=True,stdout=subprocess.PIPE) subprocess.Popen(command , shell=True,stdout=subprocess.PIPE)
Von diesem Ansatz wird dringend abgeraten. Das Festkodieren von Passwörtern gilt als schlechte Sicherheitsmaßnahme und macht Ihr System anfällig für unbefugten Zugriff.
Alternativen zum Festkodieren von Passwörtern
Glücklicherweise gibt es sicherere Alternativen:
- Verwenden von /etc/fstab: Wie von mensi vorgeschlagen, können Sie /etc/fstab so konfigurieren, dass normale Benutzer das Volume bereitstellen können, ohne dass sudo erforderlich ist.
- Verwendung von Polkit: Polkit bietet einen Mechanismus für passwortlose Aktionen. Sie können eine .policy-Datei erstellen, die Ihrem Skript Berechtigungen erteilt, ohne dass ein Passwort erforderlich ist.
- Ändern von /etc/sudoers: Durch Bearbeiten von /etc/sudoers können Sie Ihrem Benutzer eingeschränktes Sudo gewähren Berechtigungen, die nur für bestimmte Befehle gelten. Dadurch wird die passwortlose Ausführung auf das gewünschte Skript beschränkt.
Mit diesen Alternativen können Sie Ihr Ziel erreichen, ohne die Sicherheit Ihres Systems zu gefährden. Weitere Informationen zu diesen Themen können detailliertere Informationen liefern.
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In diesem Artikel soll die Anfänger der SQLALCHEMY die Warnung "entfernte20Warning" beheben, die bei der Verwendung von create_engine und dem nachfolgenden "ResourceClostener" -Knotenschließfehler auftreten. Der Artikel erläutert die Ursache dieser Warnung im Detail und liefert spezifische Schritte und Codebeispiele, um die Warn- und Behebung von Verbindungsproblemen zu beseitigen, um sicherzustellen, dass Sie die Datenbank reibungslos abfragen und bedienen können.

Python ist ein effizientes Instrument zur Implementierung von ETL -Prozessen. 1. Datenextraktion: Daten können aus Datenbanken, APIs, Dateien und anderen Quellen über Pandas, SQLalchemy, Anfragen und andere Bibliotheken extrahiert werden; 2. Datenumwandlung: Verwenden Sie Pandas für Reinigung, Typumwandlung, Assoziation, Aggregation und andere Vorgänge, um die Datenqualität zu gewährleisten und die Leistung zu optimieren. A. Datenbelastung: Verwenden Sie Pandas 'TO_SQL -Methode oder Cloud -Plattform -SDK, um Daten an das Zielsystem zu schreiben, auf Schreibmethoden und Stapelverarbeitung zu achten. 4. Toolempfehlungen: Luftstrom, Dagster, Präfekten werden zur Prozessplanung und -verwaltung verwendet, um Protokollalarme und virtuelle Umgebungen zu kombinieren, um die Stabilität und Wartbarkeit zu verbessern.

Die Methode zum Ausfüllen von Excel -Daten in Webformulare mithilfe von Python lautet: Verwenden Sie zunächst Pandas, um Excel -Daten zu lesen und dann mit Selen das Browser zu steuern, um das Formular automatisch zu füllen und zu übermitteln. Zu den spezifischen Schritten gehören die Installation von Pandas, OpenPyxl- und Selenium -Bibliotheken, das Herunterladen des entsprechenden Browsertreibers, die Verwendung von Pandas zum Lesen von Namen, E -Mails, Telefon und anderen Feldern in der Datei data.xlsx, starten Sie den Browser über Selen, um das Ziel -Last zu erstellen. Wenn Sie die Ausnahme des Stellverfahrens verarbeiten, können Sie die Ausnahme des Stellverfahrens verarbeiten. Formieren und verarbeiten Sie alle Datenlinien in einer Schleife.

Die Verwendung von Pandastyling in Jupyternotebook kann die schöne Anzeige von DataFrame erreichen. 1. Verwenden Sie Highlight_max und highlight_min, um den Maximalwert (grün) und den minimalen Wert (rot) jeder Spalte hervorzuheben. 2. Fügen Sie die Farbgradient -Hintergrundfarbe (wie Blau oder Rot) zur numerischen Spalte über Hintergrund_gradient hinzu, um die Datengröße visuell anzuzeigen. 3.. Benutzerdefinierte Funktion color_score kombiniert mit ApplyMap zum Festlegen von Textfarben für verschiedene Bruchintervalle (≥90 Grün, 80 ~ 89 Orange, 60 ~ 79 rot,

Installieren Sie den entsprechenden Datenbanktreiber; 2. verwenden Sie Connect (), um eine Verbindung zur Datenbank herzustellen. 3. Erstellen Sie ein Cursorobjekt; V. 5. Verwenden Sie Fetchall () usw., um Ergebnisse zu erhalten. 6. Commit () ist nach der Änderung erforderlich; 7. Schließlich schließen Sie die Verbindung oder verwenden Sie einen Kontextmanager, um sie automatisch zu behandeln. Der vollständige Prozess stellt sicher, dass die SQL -Operationen sicher und effizient sind.

Um eine virtuelle Python -Umgebung zu erstellen, können Sie das Venv -Modul verwenden. Die Schritte sind: 1. Geben Sie das Projektverzeichnis ein, um die Python-Mvenvenv-Umgebung auszuführen, um die Umgebung zu schaffen. 2. verwenden Sie SourceEnv/bin/aktivieren Sie in Mac/Linux und Env \ Skripts \ aktivieren in Windows; 3.. Verwenden Sie das Pipinstall -Installationspaket, Pipfreeze> Anforderungen.txt, um Abhängigkeiten zu exportieren. V. Virtuelle Umgebungen können Projektabhängigkeiten isolieren, um Konflikte zu verhindern, insbesondere für die Entwicklung von Mehrfachprojekten, und Redakteure wie Pycharm oder VSCODE sind es ebenfalls

Verwenden Sie Multiprocessing.queue, um Daten zwischen mehreren Prozessen zu übergeben, die für Szenarien mehrerer Hersteller und Verbraucher geeignet sind. 2. Verwenden Sie Multiprocessing.Pipe, um eine bidirektionale Hochgeschwindigkeitskommunikation zwischen zwei Prozessen zu erreichen, jedoch nur für Zweipunktverbindungen; 3. Verwenden Sie Wert und Array, um einfache Datentypen im gemeinsamen Speicher zu speichern, und müssen mit Sperre verwendet werden, um Wettbewerbsbedingungen zu vermeiden. 4. Verwenden Sie den Manager, um komplexe Datenstrukturen wie Listen und Wörterbücher auszutauschen, die hoch flexibel sind, aber eine geringe Leistung haben und für Szenarien mit komplexen gemeinsamen Zuständen geeignet sind. Geeignete Methoden sollten basierend auf Datengröße, Leistungsanforderungen und Komplexität ausgewählt werden. Warteschlange und Manager eignen sich am besten für Anfänger.

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