


Bagaimana Menjalankan Skrip Python dengan Selamat Memerlukan Keistimewaan Tinggi Tanpa Kata Laluan Pengekodan Keras?
Menggunakan sudo dengan Skrip Python: Alternatif Selamat kepada Kata Laluan Pengekodan Keras
Anda sedang cuba mencipta skrip Python yang memasang folder kongsi VirtualBox pada perlaksanaan. Walau bagaimanapun, ini memerlukan keistimewaan yang tinggi, membawa anda untuk meneroka pilihan seperti menjalankan skrip sebagai sudo atau menggunakan sudo dalam skrip.
Walaupun memberikan kata laluan anda dalam fail .py pastinya tidak disyorkan, ia mungkin boleh diterima untuk mesin maya kritikal rendah. Walau bagaimanapun, cadangan penyelesaian anda menimbulkan kebimbangan:
#!/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)
Pendekatan ini amat tidak digalakkan. Kata laluan pengekodan keras dianggap sebagai amalan keselamatan yang lemah, menyebabkan sistem anda terdedah kepada akses tanpa kebenaran.
Alternatif kepada Kata Laluan Pengekodan Keras
Nasib baik, terdapat alternatif yang lebih selamat:
- Menggunakan /etc/fstab: Seperti yang dicadangkan oleh mensi, anda boleh mengkonfigurasi /etc/fstab untuk membenarkan pengguna biasa melekapkan volum tanpa memerlukan sudo.
- Menggunakan Polkit: Polkit menyediakan mekanisme untuk tindakan tanpa kata laluan. Anda boleh mencipta fail .policy yang memberikan kebenaran kepada skrip anda tanpa memerlukan kata laluan.
- Mengubah suai /etc/sudoers: Dengan mengedit /etc/sudoers, anda boleh memberikan sudo terhad kepada pengguna anda keistimewaan yang hanya digunakan untuk arahan tertentu. Ini mengehadkan pelaksanaan tanpa kata laluan kepada skrip yang anda maksudkan.
Alternatif ini membolehkan anda mencapai objektif anda tanpa menjejaskan keselamatan sistem anda. Pembacaan lanjut mengenai topik ini boleh memberikan maklumat yang lebih mendalam.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana Menjalankan Skrip Python dengan Selamat Memerlukan Keistimewaan Tinggi Tanpa Kata Laluan Pengekodan Keras?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Stock Market GPT
Penyelidikan pelaburan dikuasakan AI untuk keputusan yang lebih bijak

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Kaedah mengisi data Excel ke dalam bentuk web menggunakan Python adalah: pertama menggunakan panda untuk membaca data Excel, dan kemudian gunakan selenium untuk mengawal penyemak imbas untuk mengisi secara automatik dan menyerahkan borang; Langkah -langkah khusus termasuk memasang pandas, openpyxl dan perpustakaan selenium, memuat turun pemacu penyemak imbas yang sepadan, menggunakan pandas untuk membaca nama, e -mel, telefon dan medan lain dalam fail data.xlsx, melancarkan pelayar melalui selenium untuk membuka. Bentuk dan proses semua baris data dalam gelung.

Classmethodsinpythonareboundtotheclassandnottoinstances, membolehkanThemTobeCalledWithoutCreatingAnobject.1.theyaredefinedusingthe@Classmethoddecoratorandtakeclsasthefirstparameter, referringtotheclassitervarfe.2.TheycanCasteScess,

Artikel ini menyediakan penyelesaian terperinci dan amalan terbaik untuk masalah yang nama dataset bertentangan dengan nama kumpulan ketika mengendalikan fail HDF5 menggunakan perpustakaan H5PY. Artikel ini akan menganalisis punca konflik secara mendalam dan memberikan contoh kod untuk menunjukkan cara untuk menghindari dan menyelesaikan masalah tersebut dengan berkesan untuk memastikan bacaan dan penulisan fail HDF5 yang betul. Melalui artikel ini, pembaca akan dapat lebih memahami struktur fail HDF5 dan menulis lebih banyak kod H5PY yang mantap.

Apabila memproses set data besar yang melebihi memori dalam python, mereka tidak boleh dimuatkan ke dalam RAM pada satu masa. Sebaliknya, strategi seperti pemprosesan pemprosesan, penyimpanan cakera atau streaming harus diterima pakai; Fail CSV boleh dibaca dalam ketulan melalui parameter Pandas 'dan blok diproses oleh blok. Dask boleh digunakan untuk merealisasikan penjadualan dan penjadualan tugas yang serupa dengan sintaks pandas untuk menyokong operasi data memori yang besar. Tulis fungsi penjana untuk membaca fail teks mengikut baris untuk mengurangkan penggunaan memori. Gunakan format penyimpanan kolumnar parket yang digabungkan dengan pyarrow untuk membaca lajur atau kumpulan baris tertentu dengan cekap. Gunakan Memmap Numpy untuk memori peta tatasusunan berangka besar untuk mengakses serpihan data pada permintaan, atau menyimpan data dalam data ringan seperti SQLite atau DuckDB.

Asyncio.queue adalah alat giliran untuk komunikasi yang selamat antara tugas -tugas asynchronous. 1. Pengeluar menambah data melalui Awaitqueue.put (item), dan pengguna menggunakan Awaitqueue.get () untuk mendapatkan data; 2. Untuk setiap item yang anda proses, anda perlu memanggil giliran.task_done () untuk menunggu giliran.join () untuk menyelesaikan semua tugas; 3. Gunakan tiada sebagai isyarat akhir untuk memberitahu pengguna untuk berhenti; 4 Apabila pengguna berganda, isyarat akhir perlu dihantar atau semua tugas telah diproses sebelum membatalkan tugas; 5. Giliran menyokong menetapkan kapasiti had maksimum, meletakkan dan mendapatkan operasi secara automatik menggantung dan tidak menyekat gelung acara, dan program akhirnya melewati Canc

Python boleh digunakan untuk analisis pasaran saham dan ramalan. Jawapannya adalah ya. Dengan menggunakan perpustakaan seperti yfinance, menggunakan panda untuk pembersihan data dan kejuruteraan ciri, menggabungkan matplotlib atau seaborn untuk analisis visual, kemudian menggunakan model seperti Arima, Hutan Rawak, XGBoost atau LSTM untuk membina sistem ramalan, dan menilai prestasi melalui backtesting. Akhirnya, permohonan itu boleh digunakan dengan Flask atau Fastapi, tetapi perhatian harus dibayar kepada ketidakpastian ramalan pasaran, risiko overfitting dan kos urus niaga, dan kejayaan bergantung kepada kualiti data, reka bentuk model dan jangkaan yang munasabah.

Ekspresi biasa dilaksanakan di Python melalui modul Re untuk mencari, memadankan dan memanipulasi rentetan. 1. Gunakan re.search () untuk mencari perlawanan pertama dalam keseluruhan rentetan, re.match () hanya sepadan pada permulaan rentetan; 2. Gunakan kurungan () untuk menangkap subkumpulan yang sepadan, yang boleh dinamakan untuk meningkatkan kebolehbacaan; 3. Re.findall () mengembalikan semua perlawanan yang tidak bertindih, dan re.finditer () mengembalikan iterator objek yang sepadan; 4. Re.sub () menggantikan teks yang sepadan dan menyokong penggantian fungsi dinamik; 5. Corak umum termasuk \ d, \ w, \ s, dan lain -lain, anda boleh menggunakan re.ignorecase, re.multiline, re.dotall, re re.

Penggunaan.ArgvforsimpleArentGumentAccess, whereagrumentemanmuallyhandledandnoautomaticvalidationorhelpispisprovided.2.useAragparseforrobustintinterfaces, asitsupportsautomatichelp, dyechecking, opsyenal
