避免在 Python IRC bot 中进行昂贵的计算答案

【问题标题】：Avoiding expensive calculations in Python IRC bot避免在 Python IRC bot 中进行昂贵的计算
【发布时间】：2012-07-14 19:34:20
【问题描述】：

我在公共 IRC 机器人中使用 this calculator。鉴于 Python 默认使用任意精度，这将允许任何用户执行 calc 10000**10000**10000 或 calc factorial(1000000) 之类的操作并有效地“杀死”机器人。

我想知道是否有某种方法可以避免这种情况。我已经尝试将表达式中的所有项转换为浮动，但 float(factorial(1000000) 在 Python 解释器中仍然需要很长时间才能完成，而且我不确定多线程方法是否是正确的方法。

【问题讨论】：

我知道它使用eval，但是我尝试执行危险命令已经很久了，我什么也做不了。我知道这并不能保证它是 100% 安全的，但是将要使用的用户是“半可信的”，这意味着他们不会对 os 做奇怪的事情，但我相信他们会杀了有趣的机器人。
这是计算器的实际代码，我用那个代码只是为了让问题更简洁。 pastebin.com/auF1krdh
对python一无所知我想你需要像Loic这样的方法：将计算器作为独立进程启动并在指定时间后将其终止。恐怕通过使用阶乘之类的功能，几乎不可能强迫用户只插入快速可计算的输入，有太多的方法可以让你的计算器在脚下射击。
@user1002327：请参阅此链接：eval is really dangerous。您应该改用ast.literal_eval。此外，在一个带有超时的单独线程中运行您的用户输入。这将避免像factorial(1000000) 这样的问题。
呵呵，感觉好像在其他地方看到过你的评论。我已经阅读了该链接，这就是我没有让用户在集合[]_;"' 中包含任何字符的原因。我希望这会让滥用eval 变得更加困难。哦，我函数中的eval 明确使用{"__builtins__": None} 而不是{'__builtins__':{}}，但我不确定它是否会有所不同。无论哪种方式，我都会使用ast.literal_eval 看看会发生什么。

标签： python calculator arbitrary-precision

【解决方案1】：

不是一个真正的答案，但我会那样做。您要运行的所有内容都应该在不同的进程中运行。据我所知，不可能限制进程中单个线程的 CPU 使用率或内存使用率。

也就是说，您必须创建一个新进程，该进程与任务一样执行用户输入的内容并将其写入文件，例如。您可以使用fork 执行此操作，使用PID 创建一个新文件，并且主进程必须检查直到子进程终止。一旦进程终止，打开文件“cool_calculator_[pid].out”并将其发送回IRC。

我想这很简单。

然后使用 ulimit 或其他工具，可以限制子进程甚至使用主进程杀死它们。如果带有pid 的文件为空，只需回答存在错误或其他问题。我猜你甚至可以写一些错误，比如超出内存或超出 CPU 等。

这完全取决于您要如何杀死不良进程。

最后，您的主进程将负责生成子进程并在需要时杀死它们并返回答案。

【讨论】：

哦，好吧，因为我在 C 中遇到各种溢出错误，我想知道是否可以在 Python 中检测这些溢出。正如我之前所说，将所有内容都转换为浮动是不够的，但它可以解决很多问题。 float(10000) ** float(9999999999) 抛出 OverflowError 和 float(factorial(12000)) 但出于某种原因 float(factorial(120000)) 试图完成整个计算。
float(factorial(120000)) 确实抛出一个溢出错误，它只需要一段时间。 OverflowError 发生在计算阶乘之后。
哦，我没有让它完成，因为我认为它需要更长的时间。感谢您指出这一点。

【解决方案2】：

看来float() 演员毕竟是解决方案。

首先，反三角函数不会在其域之外取值，因此它们是完全安全的，并且可以捕获异常。

>>> acos(5e100)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: math domain error

fmod() 函数也会发生同样的事情。

“正常”三角函数似乎对大值没有任何问题，除非它们真的很大，这使得函数再次返回 ValueError。

舍入函数（ceil()、floor() 和 round()）工作正常，如果值太大则返回 inf。 degrees()、log()、log10()、pow()、sqrt()、fabs()、hypot() 和 radians() 函数也是如此。

双曲三角函数和exp() 函数抛出OverflowErrors 或返回inf。

atan2() 函数可以很好地处理大值。

对于简单的算术运算，浮点转换使函数抛出 OverflowError（或 inf）而不是进行计算。

>>> float(10) ** float(100) ** float(100) ** float(1000)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
OverflowError: (34, 'Numerical result out of range')
>>> float(5e500) * float(4e1000)
inf

最后，有问题的 factorial() 函数。我所要做的就是以迭代的方式重新定义函数并将其添加到safe_dict。

import sys

def factorial(n):
    fact = 1
    while (n > 0):
        fact = float(fact) * float(n)
        n -= float(1)
        if float(fact) > sys.float_info.max:
            return "Too big"
    return str(fact)

print factorial(50e500)

虽然这是一种非常丑陋且效率极低的阶乘计算方式，但足以满足我的需求。其实我觉得我加了很多不必要的float()s。

现在我需要弄清楚如何将float()s 放在表达式中的所有术语周围，以便自动发生。

【讨论】：