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Python YAML: 使用 safe_load 进行安全解析
YAML (YAML Ain’t Markup Language) 是一种人类可读的数据序列化标准。它被广泛用于配置文件、多语言环境、交互式应用等场合。Python 为 YAML 提供了强大的支持，其中包括一个安全的加载函数
safe_load
。
什么是 safe_load?
safe_load
是 PyYAML 库中的一个函数，用于安全地解析 YAML 文档。它的主要优点是可以防止执行任意 Python 代码，这是因为原始的
load
函数会处理 YAML 文档中的所有数据，包括 Python 对象和函数。如果一个 YAML 文档被设计为包含恶意代码，使用
load
函数可能会导致系统安全风险。
import yaml
# 使用 safe_load 解析 YAML
data ="""
a: 1
b: 2
"""
parsed = yaml.safe_load(data)print(parsed)# 输出: {'a': 1, 'b': 2}
如何使用 safe_load?
以下是一个使用
safe_load
的基本示例:
import yaml
withopen("config.yaml",'r')as stream:try:
config = yaml.safe_load(stream)except yaml.YAMLError as exc:print(exc)
在这个示例中，首先导入了
yaml
模块。然后打开一个名为 “config.yaml” 的文件，并尝试使用
safe_load
函数进行解析。如果解析过程中出现任何错误，都会捕获并打印出来。
为什么选择 safe_load 而非 load?
在处理 YAML 数据时，可能会看到两种加载函数：
load
和
safe_load
。尽管
load
可以处理更多的数据类型，但它也有一些安全隐患。
YAML 文档可以包含表示 Python 对象和函数的数据。当使用
load
函数解析这样的文档时，这些对象和函数会被实例化和执行。这意味着，如果 YAML 文档包含恶意代码，那么
load
函数就可能会执行它。
例如，一个恶意的 YAML 文档可能包含以下内容：
!!python/object/apply:os.system["rm -rf /"]
如果用
load
函数解析这个文档，它将会尝试执行
os.system("rm -rf /")
，这个命令会删除系统上的所有文件，这是非常危险的。
而
safe_load
函数不会处理这些复杂的 YAML 标记，所以即使加载了这样的文档，也不会有任何影响。这就是为什么在处理不可信的 YAML 文档时，总是推荐使用
safe_load
的原因。
除非已知 YAML 文档来自可信的源，并且需要处理的数据类型超出了
safe_load
所能处理的范围，才推荐使用
load
函数。
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