파이썬에서 보안 파일 작업을 구현합니다
Python에서 안전한 파일 작업의 핵심은 경로 이동, 부적절한 권한 제어 및 안전하지 않은 임시 파일 처리와 같은 문제를 방지하는 것입니다. 특정 제안에는 다음이 포함됩니다. 1. OS.Path.normpath 또는 PathLib.Path.Resolve ()를 사용하여 경로를 정규화하고 작동 디렉토리의 범위를 제한합니다. 2. Tempfile 모듈을 사용하여 수동으로 파일 이름을 접합하고 적절한 권한을 설정하기 위해 임시 파일을 작성하십시오. 3. os.chmod () 및 os.chown ()을 사용하여 민감한 정보 유출을 방지하기 위해 파일 권한 및 소유권을 제어합니다. 4. 라인 또는 블록으로 큰 파일을 읽고 컨텍스트 관리자를 사용하여 자원을 적시에 해제하여 잠재적 위험을 줄입니다.
Python에서 안전한 파일 작업의 핵심은 Path Traversal, 부적절한 권한 제어 및 안전하지 않은 임시 파일 처리와 같은 일반적인 보안 취약점을 피하는 것입니다. Python은 강력한 파일 처리 기능을 제공하지만 부적절하게 사용하면 심각한 보안 위험이 발생할 수 있습니다. 다음은 매일 개발에서 더 안전한 파일 운영 코드를 작성하는 데 도움이되는 몇 가지 실질적인 제안입니다.

경로 횡단 공격 방지 (Path Traversal)
경로 트래버스 공격은 일반적으로 사용자 입력이 파일 업로드 파일, 파일 다운로드 또는 로그를 읽는 것과 같은 파일 경로를 제어 할 때 발생합니다. 입력이 정리되지 않으면 공격자는 ../../etc/passwd
와 같은 경로를 통해 민감한 파일을 읽을 수 있습니다.
제안:

-
os.path.normpath
또는pathlib.Path.resolve()
사용하여 경로를 정규화하십시오. - 경로가 예상 범위를 초과하지 않도록
os.path.commonprefix()
또는pathlib.Path.relative_to()
사용과 같은 지정된 디렉토리에서 파일 작업을 제한합니다.
pathlib 가져 오기 경로에서 base_dir = path ( "/safe/base/dir"). resolve () user_path = path ( "/safe/base/dir /../ etc/passwd"). resolve () user_path.parents에서 base_dir 인 경우 : # 안전한 운영 기타 : ValueError를 높이십시오 ( "허용 범위 외부의 경로")
임시 파일을 안전하게 만듭니다
임시 파일이 부적절하게 처리되면 다른 사용자가 액세스하거나 조작 할 수있어 정보 유출 또는 레이스 조건 공격이 발생할 수 있습니다.
제안:

-
tempfile
모듈에서TemporaryFile
또는NamedTemporaryFile
사용하십시오. - 임시 파일 이름을 수동으로 스플릿하지 마십시오. 고정 파일 이름이나 예측 가능한 이름 지정 방법을 사용하지 마십시오.
- 적절한 권한을 설정합니다 (예 : 현재 사용자가 읽고 쓰는 것만 허용).
Tempfile 가져 오기 tmpfile으로 tempfile.namedtemporaryFile (delete = true, mode = 'w')을 사용하여 : tmpfile.write ( "일부 데이터") # 파일은 블록으로 종료 한 후 자동으로 삭제됩니다
제어 파일 권한 및 소유권
민감한 데이터를 작성할 때 적절한 권한이 설정되지 않은 경우 데이터 유출이 발생할 수 있습니다. 예를 들어 로그 파일은 일반 사용자가 읽거나 구성 파일이 수정됩니다.
제안:
-
os.chmod()
사용하여 적절한 권한을 설정합니다 (예 :0o600
소유자가 읽고 쓰여진다는 것을 의미합니다). - Unix와 같은 시스템에서 실행중인 경우
os.chown()
로 올바른 소유자를 설정하는 것을 고려하십시오. - 필요하지 않은 경우 루트 권한이있는 스크립트를 실행하지 마십시오.
OS 가져 오기 f : all ( "intive_data.txt", "w")으로 f : F.Write ( "비밀 정보") os.chmod ( "cintitive_data.txt", 0o600) # 소유자 만 읽고 읽을 수 있습니다.
큰 파일을 처리 할 때 메모리 오버플로를 피하십시오
즉각적인 보안 문제는 아니지만 대형 파일을 처리 할 때 방법에주의를 기울이지 않으면 프로그램이 충돌하거나 공격자가 리소스를 이용할 수있게 될 수도 있습니다.
제안:
- 한 줄씩 읽기 또는 청크 독서를 사용하여 전체 파일을 한 번에로드하지 않도록하십시오.
- 컨텍스트 관리자를 사용하여 파일이
with open(...)
에 닫혀 있는지 확인하십시오. - 파일 업로드의 경우 DOS 공격을 피하기 위해 최대 크기를 제한하십시오.
def read_large_file (file_path) : f로 open (file_path, 'r')으로 : F의 라인의 경우 : 프로세스 (line) # 실제 처리 로직으로 교체하십시오
기본적으로 그게 다야. Python의 파일 작업은 강력하지만 보안 세부 사항은 쉽게 간과됩니다. 경로 처리, 임시 파일, 권한 제어 및 자원 관리에 더 많은 관심을 기울이는 한 잠재적 위험을 크게 줄일 수 있습니다.
위 내용은 파이썬에서 보안 파일 작업을 구현합니다의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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이 기사는 여러 상위 Python "완성 된"프로젝트 웹 사이트 및 고급 "블록버스터"학습 리소스 포털을 선택했습니다. 개발 영감, 마스터 레벨 소스 코드 관찰 및 학습 또는 실제 기능을 체계적으로 개선하든, 이러한 플랫폼은 놓치지 않아야하며 파이썬 마스터로 빠르게 성장할 수 있도록 도울 수 있습니다.

QUML (Quantum Machine Learning)을 시작하려면 선호되는 도구는 Python이며 Pennylane, Qiskit, Tensorflowquantum 또는 Pytorchquantum과 같은 라이브러리를 설치해야합니다. 그런 다음 Pennylane을 사용하여 양자 신경망을 구축하는 것과 같은 예제를 실행하여 프로세스에 익숙해 지십시오. 그런 다음 데이터 세트 준비, 데이터 인코딩, 구축 파라 메트릭 양자 회로 구축, 클래식 옵티마이 저 트레이닝 등의 단계에 따라 모델을 구현하십시오. 실제 전투에서는 처음부터 복잡한 모델을 추구하지 않고 하드웨어 제한에주의를 기울이고, 하이브리드 모델 구조를 채택하며, 최신 문서와 공식 문서를 지속적으로 언급하여 개발에 대한 후속 조치를 취해야합니다.

Subprocess.run ()을 사용하여 쉘 명령을 안전하게 실행하고 출력을 캡처하십시오. 주입 위험을 피하기 위해 목록에 매개 변수를 전달하는 것이 좋습니다. 2. 쉘 특성이 필요한 경우, shell = true를 설정할 수 있지만 명령 주입을 조심하십시오. 3. 하위 프로세스를 사용하여 실시간 출력 처리를 실현하십시오. 4. SET Check = 명령이 실패 할 때 예외를 던지기 위해 true; 5. 간단한 시나리오에서 체인을 직접 호출하여 출력을 얻을 수 있습니다. OS.System () 또는 더 이상 사용되지 않은 모듈을 사용하지 않으려면 일상 생활에서 Subprocess.run ()에 우선 순위를 부여해야합니다. 위의 방법은 파이썬에서 쉘 명령을 실행하는 핵심 사용을 무시합니다.

Seaborn 's Loctplot을 사용하여 두 변수 간의 관계와 분포를 신속하게 시각화합니다. 2. 기본 산점도는 sns.jointPlot (data = tips, x = "total_bill", y = "tip", 종류 = "scatter")에 의해 구현됩니다. 중심은 산점도이며 히스토그램은 상단과 하단에 표시됩니다. 3. 회귀선과 밀도 정보를 친절한 = "reg"에 추가하고 marginal_kws를 결합하여 에지 플롯 스타일을 설정합니다. 4. 데이터 볼륨이 클 경우 "Hex"를 사용하는 것이 좋습니다.

Python Web Crawlers를 마스터하려면 세 가지 핵심 단계를 파악해야합니다. 1. 요청을 사용하여 요청을 시작하고 GET 메소드를 통해 웹 페이지 컨텐츠를 얻고, 헤더 설정에주의를 기울이고, 예외를 처리하고, robots.txt를 준수합니다. 2. BeautifulSoup 또는 XPath를 사용하여 데이터 추출. 전자는 간단한 구문 분석에 적합하지만 후자는 더 유연하고 복잡한 구조에 적합합니다. 3. 셀레늄을 사용하여 동적 로딩 컨텐츠에 대한 브라우저 작업을 시뮬레이션하십시오. 속도는 느리지 만 복잡한 페이지에 대처할 수 있습니다. 또한 효율성을 향상시키기 위해 웹 사이트 API 인터페이스를 찾을 수도 있습니다.

문자열 목록은 ".join (Words)과 같은 join () 메소드와 병합 될 수 있습니다. 2. 숫자 목록은 결합하기 전에 MAP (str, 숫자) 또는 [str (x) forxinnumbers]가있는 문자열로 변환해야합니다. 3. 모든 유형 목록은 디버깅에 적합한 괄호와 따옴표가있는 문자열로 직접 변환 할 수 있습니다. 4. '|'.join (f "[{item}]"furiteminitems) 출력과 같은 join ()과 결합 된 생성기 표현식으로 사용자 정의 형식을 구현할 수 있습니다.

PyoDBC 설치 : PipinStallPyODBC 명령을 사용하여 라이브러리를 설치하십시오. 2. SQLSERVER 연결 : PYODBC.connect () 메소드를 통해 드라이버, 서버, 데이터베이스, UID/PWD 또는 Trusted_Connection이 포함 된 연결 문자열을 사용하고 SQL 인증 또는 Windows 인증을 각각 지원합니다. 3. 설치된 드라이버를 확인하십시오 : pyodbc.drivers ()를 실행하고 'sqlserver'가 포함 된 드라이버 이름을 필터링하여 올바른 드라이버 이름이 'sqlserver 용 Odbcdriver17과 같은 올바른 드라이버 이름을 사용하는지 확인하십시오. 4. 연결 문자열의 키 매개 변수

httpx.asyncclient를 사용하여 비동기 HTTP 요청을 효율적으로 시작하십시오. 1. 기본 GET 요청은 비동기를 통해 클라이언트를 관리하고 awaitclient.get를 사용하여 비 블로킹 요청을 시작합니다. 2. asyncio.gather를 결합하여 asyncio.gather를 결합하여 성능을 크게 향상시킬 수 있으며 총 시간은 가장 느린 요청과 같습니다. 3. 사용자 정의 헤더, 인증, Base_URL 및 시간 초과 설정을 지원합니다. 4. 사후 요청을 보내고 JSON 데이터를 전달할 수 있습니다. 5. 동기 비동기 코드를 혼합하지 않도록주의하십시오. 프록시 지원은 크롤러 또는 API 집계 및 기타 시나리오에 적합한 백엔드 호환성에주의를 기울여야합니다.
