python yaml库:safe_load()(安全解析函数,解析yaml)(防止yaml文件中包含恶意代码)

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

with open("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:loadsafe_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。

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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