【Python】Pickle/PyTorch反序列化漏洞

有人说，不要轻易加载未知来源的模型，否则存在反序列化攻击的风险，本文就对此言论进行测试分析。Pickle反序列化漏洞通常情况下，会用到Pickle来将一些变量/对象转换成字节串进行存储，此操作称为序列化。 读取pkl文件，还原其中的数据，此操作称为反序列化。而在Python中，有一个天然的魔法方法__reduce__，它在进行反序列化中，会自动执行其下的内容，这就造成了一个可被用于攻击的漏洞。

python_day25_序列化模块详解编程语言

__len__ len(obj)的结果依赖于obj.__len__()的结果，计算对象的长度 __hash__ hash(obj)的结果依赖于obj.__hash__()的结果，计算对象的hash值 __eq__ obj1 == obj2 的结果依赖于obj.__eq__()的结果,用来判断值相等 __str__ str(obj) print(obj) %s%obj 的结果依赖于__s

Python序列化pickle/cPickle模块使用介绍

Python序列化的概念很简单。内存里面有一个数据结构，你希望将它保存下来，重用，或者发送给其他人。你会怎么做？这取决于你想要怎么保存，怎么重用，发送给谁。很多游戏允许你在退出的时候保存进度，然后你再次启动的时候回到上次退出的地方。（实际上，很多非游戏程序也会这么干）在这种情况下，一个捕获了当前进度的数据结构需要在你退出的时候保存到硬盘上，接着在你重新启动的时候从硬盘上加载进来。 Python标

python使用cPickle模块序列化实例

本文实例讲述了python使用cPickle模块序列化的方法，分享给大家供大家参考。 具体方法如下： importcPickle data1=["abc",12,23]#几个测试数据 data2={1:"aaa","b":"dad"} data3=(1,2,4) output_file=open("a.txt","w") cPickle.dump(data1,output_file) cPi

Python的Django REST框架中的序列化及请求和返回

Python的Django REST框架中的序列化及请求和返回 序列化Serialization 1. 设置一个新的环境 在我们开始之前， 我们首先使用virtualenv要创建一个新的虚拟环境，以使我们的配置和我们的其他项目配置彻底分开。    现在我们处在一个虚拟的环境中，开始安装我们的依赖包      $pip inst

python解决json序列化时间格式

简单实例 import json from datetime import datetime from datetime import date info = { "name": "ffm", "birth": datetime.datetime.now(), "age": 18, 'hobbies': ['music', 'read', 'dancing']

Python Django jsonpickle序列化隐藏部分字段代码示例

Python json 序列化dump与反序列化load中的json格式问题:TypeError: string indices must be integers

json的格式用""括起来的问题： import json jsonStr = "{'msg': 'success', 'code': '0', 'data': [{'positive_prob': 0.9104

Python Flask框架学习31：orm操作及序列化/更规范的文件格式

文件树如下: 首先是utils包: functions.py配置代码如下: from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy from flask_debugtoolbar import DebugToolbarExtension from flask_restful import Api from flask_m

python序列化模块的速度比较

# -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019-04-01 17:41 # @Author : cxa # @File : dictest.py # @Software: PyCharm import time import pickle import marshal import ujson import msgpack def test(data, meth

python 序列化，反序列化

附： pickle 有大量的配置选项和一些棘手的问题。对于最常见的使用场景，你不需要去担心这个,是如果你要在一个重要的程序中使用pickle 去做序列化的话，最好去查阅一下官方文档。 https://docs.python.org/3/library/pickle.html   ----定义 通过将对象序列化可以将其存储在变量或者文件中，可以保存当时对象的状态，实现其生命周期的延长。并

【Python】Pickle/PyTorch反序列化漏洞

有人说，不要轻易加载未知来源的模型，否则存在反序列化攻击的风险，本文就对此言论进行测试分析。 Pickle反序列化漏洞 通常情况下，会用到Pickle来将

Python抓取网页中的动态序列化数据

动态序列化数据经常应用于前后端分离的页面、或者通过VUE、JS等HTML页面环境，常规的爬虫抓取方法并不能满足数据采集的要求，因此需要其他的方式进行数据的采集。 这里介绍的2个实例仅限于基础内容的演示，考虑到爬虫效率的问题

python多进程multiprocessing模块的变量传递问题：父进程中的numpy.array对象隐式序列化到子进程后的inplace操作的问题

参考： https://docs.python.org/zh-cn/3/library/multiprocessing.html cloudpickle —— Python分布式序列化的专用模块       =================================     python的多线程不能并发执行，因此python的multip

python 爬虫之序列化html问题（类似u003）(去掉html中的标签比如<em>)

https://blog.csdn.net/weixin_42081389/article/details/90513005

（7）python序列化与反序列化(json,pickle)

什么是序列化与反序列化？ 　　什么叫序列化？把内存数据以指定格式 比如字符串存到文件 　　什么叫反序列化？把文件里的内容以原本格式获取到，以便正常使用 【0】用于序列化的两个模块（json & pickle） 用于序列化的两个模块 json，用于字符串 和 python数据类型间进行转换，通用的：dumps 出来就是字符串 pickle，用于python特有的类型 和 python的数

python第四十九课——对象序列化与反序列化

什么是序列化和反序列化？ 按照某种规则，把内存中的数据保存到文件中，文件是一个字节序列，所以必须把内存数据转换成字节序列，输出到文件，这就是序列化； 反之，把文件中的字节恢复到内存，就是反序列化。   person.py class Person: def __init__(self,*args,**kwargs): print('我是Person类的构造..