python危险函数 危险函数是什么意思

Python可以做系统底层开发吗

可以的，因为pytho可以调用系统的API，C怎么调用，python一样怎么调用就行。

具体如何实现可以参考：python灰帽子一书，这本书的中文版网上到处有下，baidu一下就好

下面是目录：看看吧，没什么不能做的

目录

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第1章 搭建开发环境 1

1.1 操作系统要求 1

1.2 获取和安装Python 2.5 2

1.2.1 在Windows下安装Python 2

1.2.2 在Linux下安装Python 2

1.3 安装Eclipse和PyDev 4

1.3.1 黑客挚友：ctype库 5

1.3.2 使用动态链接库 6

1.3.3 构建C数据类型 8

1.3.4 按引用传参 9

1.3.5 定义结构体和联合体 9

第2章 调试器原理和设计 12

2.1 通用寄存器 13

2.2 栈 15

2.3 调试事件 17

2.4 断点 18

2.4.1 软断点 18

2.4.2 硬件断点 20

2.4.3 内存断点 22

第3章 构建自己的Windows调试器 24

3.1 Debugee，敢问你在何处 24

3.2 获取寄存器状态信息 33

3.2.1 线程枚举 34

3.2.2 功能整合 35

3.3 实现调试事件处理例程 39

3.4 无所不能的断点 44

3.4.1 软断点 44

3.4.2 硬件断点 49

3.4.3 内存断点 55

3.5 总结 59

第4章 PyDbg——Windows下的纯Python调试器 60

4.1 扩展断点处理例程 60

4.2 非法内存操作处理例程 63

4.3 进程快照 66

4.3.1 获取进程快照 67

4.3.2 汇总与整合 70

第5章 Immunity Debugger——两极世界的最佳选择 74

5.1 安装Immunity Debugger 74

5.2 Immunity Debugger 101 75

5.2.1 PyCommand命令 76

5.2.2 PyHooks 76

5.3 Exploit（漏洞利用程序）开发 78

5.3.1 搜寻exploit友好指令 78

5.3.2 “坏”字符过滤 80

5.3.3 绕过Windows 下的DEP机制 82

5.4 破除恶意软件中的反调试例程 87

5.4.1 IsDebuugerPresent 87

5.4.2 破除进程枚举例程 88

第6章 钩子的艺术 90

6.1 使用PyDbg部署软钩子 90

6.2 使用Immunity Debugger部署硬钩子 95

第7章 DLL注入与代码注入技术 101

7.1 创建远程线程 101

7.1.1 DLL注入 102

7.1.2 代码注入 105

7.2 遁入黑暗 108

7.2.1 文件隐藏 109

7.2.2 构建后门 110

7.2.3 使用py2exe编译Python代码 114

第8章 Fuzzing 117

8.1 几种常见的bug类型 118

8.1.1 缓冲区溢出 118

8.1.2 整数溢出 119

8.1.3 格式化串攻击 121

8.2 文件Fuzzer 122

8.3 后续改进策略 129

8.3.1 代码覆盖率 129

8.3.2 自动化静态分析 130

第9章 Sulley 131

9.1 安装Sulley 132

9.2 Sulley中的基本数据类型 132

9.2.1 字符串 133

9.2.2 分隔符 133

9.2.3 静态和随机数据类型 134

9.2.4 二进制数据 134

9.2.5 整数 134

9.2.6 块与组 135

9.3 行刺WarFTPD 136

9.3.1 FTP 101 137

9.3.2 创建FTP协议描述框架 138

9.3.3 Sulley会话 139

9.3.4 网络和进程监控 140

9.3.5 Fuzzing测试以及Sulley的Web界面 141

第10章 面向Windows驱动的Fuzzing测试技术 145

10.1 驱动通信基础 146

10.2 使用Immunity Debugger进行驱动级的Fuzzing测试 147

10.3 Driverlib——面向驱动的静态分析工具 151

10.3.1 寻找设备名称 152

10.3.2 寻找IOCTL分派例程 153

10.3.3 搜寻有效的IOCTL控制码 155

10.4 构建一个驱动Fuzzer 157

第11章 IDAPython——IDA PRO环境下的Python脚本编程 162

11.1 安装IDAPython 163

11.2 IDAPython函数 164

11.2.1 两个工具函数 164

11.2.2 段（Segment） 164

11.2.3 函数 165

11.2.4 交叉引用 166

11.2.5 调试器钩子 166

11.3 脚本实例 167

11.3.1 搜寻危险函数的交叉代码 168

11.3.2 函数覆盖检测 169

11.3.3 检测栈变量大小 171

第12章 PYEmu——脚本驱动式仿真器 174

12.1 安装PyEmu 174

12.2 PyEmu概览 175

12.2.1 PyCPU 175

12.2.2 PyMemory 176

12.2.3 PyEmu 176

12.2.4 指令执行 176

12.2.5 内存修改器与寄存器修改器 177

12.2.6 处理例程（Handler） 177

12.3 IDAPyEmu 182

12.3.1 函数仿真 184

12.3.2 PEPyEmu 187

12.3.3 可执行文件加壳器 188

12.3.4 UPX加壳器 188

12.3.5 利用PEPyEmu脱UPX壳 189

相关问答

Q1: python中的冷()函数的作用是()

python中的eval函数 原创

2019-12-29 19:51:43

难得 yx

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eval函数是什么

字符串转换成列表

字符串转换成字典

字符串转换成元组

eval函数是什么

eval是Python的一个内置函数，这个函数的作用是，返回传入字符串的表达式的结果。

即变量赋值时，等号右边的表达式写成字符串的格式，返回值就是这个表达式的结果。

在这里插入图片描述

举例：

在这里插入图片描述

字符串转换成列表

在这里插入图片描述

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字符串转换成字典

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字符串转换成元组

在这里插入图片描述

注意：

python与其他语言不一样的地方之一，就在于它可以计算字符串的数值

在这里插入图片描述

文章知识点与官方知识档案匹配

Python入门技能树基础语法函数

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Eval函数知识总结

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Python中eval()函数的使用

今天给大家分享一下Python中的eval()函数，如果感觉博主的文章还不错的话，希望大家点赞支持一下博主 文章目录eval()函数语法实例实例1实例2实例3 eval()函数 eval() 函数用来执行一个字符串表达式，并返回表达式的值。 语法 eval(expression[, globals[, locals]]) expression – 表达式。 globals – 变量作用域，全局命名空间，如果被提供，则必须是一个字典对象。 locals–变量作用域，局部命名空间，如果被提供，可以是任何映

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python中eval函数作用

1. 字符串转换成列表 2. 字符串转换成字典 3. 字符串转换成元组 4. 将字符串转换成表达式执行 eval函数就是实现list、dict、tuple与str之间的转化 str函数把list，dict，tuple转为为字符串 1. 字符串转换成列表 2. 字符串转换成字典 3. 字符串转换成元组 4. 将字符串转换成表达式执行 eval虽然方便，但是要注意安全性，可以将字符串转成表达式...

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Python 3 内置函数 eval( )

描述： eval( ) 函数用来执行一个字符串表达式，并返回表达式的值。

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python 中 eval（）函数的作用

eval函数就是实现list、dict、tuple与str之间的转化 str函数把list，dict，tuple转为为字符串 eval（a） str（b）

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eval 是什么

eval 是全局对象上的一个函数，会把传入的字符串当做 JavaScript 代码执行。如果传入的参数不是字符串，它会原封不动地将其返回。eval 分为直接调用和间接调用两种，通常间接调用的性能会好于直接调用。 直接调用时，eval 运行于其调用函数的作用域下； var context = 'outside'; (function(){ var context = 'inside'; return eval('context'); })(); // return 'inside' ..

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python中eval函数的作用后悔没早知道

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python里的eval()函数是用来执行一个字符串表达式，并返回表达式的值。 例题：数值运算 描述 获得用户输入的一个字符串，格式如下：‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‬ M OP N‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪ 其中，M和N是任何数字，OP代表一种操作，表示为如下四种：+, -, *, /（加减乘除）‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪ 根据OP，输出M

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eval()函数的

Q2: 洛谷平台如何让远程失效操作

洛谷平台可以通过以下方式来实现远程失效操作：禁止快速提交、禁用Python的exec和eval等危险函数、通过禁用非法API调用以及代码审核等形式来限制用户的代码行为。此外，洛谷平台还可以限制用户访问特定的网络资源，防止用户通过调用网络接口获取答案或者作弊。通过上述操作可以有效地保障平台的公平性和安全性，是保证洛谷竞赛和评测系统正常进行的一项重要举措。

Q3: 如何使用Python工具分析风险数据

1、引入工具–加载数据分析包

启动IPython notebook，加载运行环境：

%matplotlib inline

import pandas as pd

from datetime import timedelta, datetime

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

2、数据准备

俗话说: 巧妇难为无米之炊。小安分析python危险函数的数据主要是用户使用代理IP访问日志记录信息，要分析的原始数据以CSV的形式存储。这里首先要介绍到pandas.read_csv这个常用的方法，它将数据读入DataFrame

analysis_data = pd.read_csv('./honeypot_data.csv')

对的, 一行代码就可以将全部数据读到一个二维的表结构DataFrame变量，感觉很简单有木有啊!!!当然python危险函数了用Pandas提供的IO工具你也可以将大文件分块读取，再此小安测试了一下性能，完整加载约21530000万条数据也大概只需要90秒左右，性能还是相当不错。

3、数据管窥

一般来讲，分析数据之前python危险函数我们首先要对数据有一个大体上的了解，比如数据总量有多少，数据有哪些变量，数据变量的分布情况，数据重复情况，数据缺失情况，数据中异常值初步观测等等。下面小安带小伙伴们一起来管窥管窥这些数据。

使用shape方法查看数据行数及列数

analysis_data.shape

Out: (21524530, 22) #这是有22个维度，共计21524530条数据记的DataFrame

使用head()方法默认查看前5行数据，另外还有tail()方法是默认查看后5行,当然可以输入参数来查看自定义行数

analysis_data.head(10)

这里可以了解到我们数据记录有用户使用代理IP日期，代理header信息，代理访问域名，代理方法，源ip以及蜜罐节点信息等等。在此小安一定一定要告诉你，小安每次做数据分析时必定使用的方法–describe方法。pandas的describe()函数能对数据进行快速统计汇总：

对于数值类型数据，它会计算出每个变量： 总个数，平均值，最大值，最小值，标准差，50%分位数等等;

非数值类型数据，该方法会给出变量的： 非空值数量、unique数量(等同于数据库中distinct方法)、最大频数变量和最大频数。

由head()方法我们可以发现数据中包含了数值变量、非数值变量，我们首先可以利用dtypes方法查看DataFrame中各列的数据类型，用select_dtypes方法将数据按数据类型进行分类。然后，利用describe方法返回的统计值对数据有个初步的了解：

df.select_dtypes(include=['O']).describe()

df.select_dtypes(include=['float64']).describe()

简单的观察上面变量每一维度统计结果，我们可以了解到大家获取代理数据的长度平均1670个字节左右。同时，也能发现字段scanossubfp，scanscan_mode等存在空值等等信息。这样我们能对数据整体上有了一个大概了解。

4、数据清洗

由于源数据通常包含一些空值甚至空列，会影响数据分析的时间和效率，在预览了数据摘要后，需要对这些无效数据进行处理。

一般来说，移除一些空值数据可以使用dropna方法， 当你使用该方法后，检查时发现 dropna() 之后几乎移除了所有行的数据，一查Pandas用户手册，原来不加参数的情况下， dropna() 会移除所有包含空值的行。

如果你只想移除全部为空值的列，需要加上 axis 和 how 两个参数：

analysis_data.dropna(axis=1, how='all')

另外，也可以通过dropna的参数subset移除指定列为空的数据，和设置thresh值取移除每非None数据个数小于thresh的行。

analysis_data.dropna(subset=['proxy_host', 'srcip'])

#移除proxy_host字段或srcip字段没有值的行

analysis_data.dropna(thresh=10)

#移除所有行字段中有值属性小于10的行

5、统计分析

再对数据中的一些信息有了初步了解过后，原始数据有22个变量。从分析目的出发，我将从原始数据中挑选出局部变量进行分析。这里就要给大家介绍pandas的数据切片方法loc。

loc([startrowindex:endrowindex,[‘timestampe’, ‘proxy_host’, ‘srcip’]])是pandas重要的切片方法，逗号前面是对行进行切片;逗号后的为列切片，也就是挑选要分析的变量。

如下，我这里选出日期，host和源IP字段——

analysis_data = analysis_data.loc([:, [‘timestampe’,'proxy_host','srcip']])

首先让我们来看看蜜罐代理每日使用数据量，我们将数据按日统计，了解每日数据量PV，并将结果画出趋势图。

daily_proxy_data = analysis_data[analysis_data.module=='proxy']

daily_proxy_visited_count = daily_proxy_data.timestamp.value_counts().sort_index()

daily_proxy_visited_count.plot()

对数据列的丢弃，除无效值和需求规定之外，一些表自身的冗余列也需要在这个环节清理，比如说DataFrame中的index号、类型描述等，通过对这些数据的丢弃，从而生成新的数据，能使数据容量得到有效的缩减，进而提高计算效率。

由上图分析可知蜜罐代理使用量在6月5号，19-22号和25号这几天呈爆炸式增长。那么这几天数据有情况，不正常，具体是神马情况，不急，后面小安带大家一起来慢慢揪出来到底是那些人(源ip) 干了什么“坏事”。

进一步分析, 数据有异常后，再让我们来看看每天去重IP数据后量及其增长量。可以按天groupby后通过nunique()方法直接算出来每日去重IP数据量。

daily_proxy_data = analysis_data[analysis_data.module=='proxy']

daily_proxy_visited_count = daily_proxy_data.groupby(['proxy_host']).srcip.nunique()

daily_proxy_visited_count.plot()

究竟大部分人(源ip)在干神马?干神马?干神马?让我们来看看被访问次数最多host的哪些，即同一个host关联的IP个数，为了方便我们只查看前10名热门host。

先选出host和ip字段，能过groupby方法来group 每个域名(host)，再对每个域名的ip访问里unique统计。

host_associate_ip = proxy_data.loc[:, ['proxy_host', 'srcip']]

grouped_host_ip = host_associate_ip.groupby(['proxy_host']).srcip.nunique()

print(grouped_host_ip.sort_values(ascending=False).head(10))

再细细去看大家到底做了啥——查看日志数据发现原来在收集像二手车价格，工人招聘等等信息。从热门host来看，总得来说大家使用代理主要还是获取百度，qq，Google，Bing这类妇孺皆知网站的信息。

下面再让我们来看看是谁用代理IP“干事”最多，也就是看看谁的IP访问不同host的个数最多。

host_associate_ip = proxy_data.loc[:, ['proxy_host', 'srcip']]

grouped_host_ip = host_associate_ip.groupby(['srcip'_host']).proxy_host.nunique()

print(grouped_host_ip.sort_values(ascending=False).head(10))

哦，发现目标IP为123..*.155的小伙子有大量访问记录, 进而查看日志，原来python危险函数他在大量收集酒店信息。 好了，这样我们就大概能知道谁在干什么了，再让我们来看看他们使用proxy持续时长，谁在长时间里使用proxy。 代码如下——

这里不给大家细说代码了，只给出如下伪代码。

date_ip = analysis_data.loc[:,['timestamp','srcip']]

grouped_date_ip = date_ip.groupby(['timestamp', 'srcip'])

#计算每个源ip(srcip)的访问日期

all_srcip_duration_times = ...

#算出最长连续日期天数

duration_date_cnt = count_date(all_srcip_duration_times)

好了，到此我也就初略的知道那些人做什么，谁用代理时长最长等等问题额。取出ip = 80...38的用户使用代理ip访问数据日志，发现原来这个小伙子在长时间获取搜狐images。

蜜罐在全国各地部署多个节点，再让我们来看看每个源ip扫描蜜罐节点总个数，了解IP扫描节点覆盖率。结果见如下：

# 每个IP扫描的IP扫描节点总个数

node = df[df.module=='scan']

node = node.loc[:,['srcip','origin_details']]

grouped_node_count = node.groupby(['srcip']).count()

print grouped_node_count.sort_values(['origin_details'], ascending=False).head(10)

由上述两表初步可知，一些结论：如源ip为182...205的用户长时间对蜜罐节点进行扫描，mark危险用户等等。

Q4: python灰帽子讲的什么

内容简介

《Python灰帽子》是由知名安全机构Immunity Inc的资深黑帽Justin Seitz主笔撰写的一本关于编程语言Python如何被广泛应用于黑客与逆向工程领域的书籍。老牌黑客，同时也是Immunity Inc的创始人兼首席技术执行官（CTO）Dave Aitel为这本书担任了技术编辑一职。书中绝大部分篇幅着眼于黑客技术领域中的两大经久不衰的话题：逆向工程与漏洞挖掘，并向读者呈现了几乎每个逆向工程师或安全研究人员在日常工作中所面临的各种场景，其中包括：如何设计与构建自己的调试工具，如何自动化实现烦琐的逆向分析任务，如何设计与构建自己的fuzzing工具，如何利用fuzzing 测试来找出存在于软件产品中的安全漏洞，一些小技巧诸如钩子与注入技术的应用，以及对一些主流Python安全工具如PyDbg、 Immunity Debugger、Sulley、IDAPython、PyEmu等的深入介绍。作者借助于如今黑客社区中备受青睐的编程语言 Python引领读者构建出精悍的脚本程序来一一应对上述这些问题。出现在书中的相当一部分Python代码实例借鉴或直接来源于一些优秀的开源安全项目，诸如Pedram Amini的Paimei，由此读者可以领略到安全研究者们是如何将黑客艺术与工程技术优雅融合来解决那些棘手问题的。

相关推荐：《Python教程》

作者简介

Justin Seitz是一名Immunity公司的高级安全研究员，他在以往的工作中花费了大量的时间从事漏洞挖掘、逆向工程、编写漏洞利用以及编写Python代码的研究。

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第1章 搭建开发环境 1

1.1 操作系统要求 1

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1.3.1 黑客挚友：ctype库 5

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1.3.3 构建C数据类型 8

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2.1 通用寄存器 13

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第3章 构建自己的Windows调试器 24

3.1 Debugee，敢问你在何处 24

3.2 获取寄存器状态信息 33

3.2.1 线程枚举 34

3.2.2 功能整合 35

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3.4 无所不能的断点 44

3.4.1 软断点 44

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3.5 总结 59

第4章 PyDbg——Windows下的纯Python调试器 60

4.1 扩展断点处理例程 60

4.2 非法内存操作处理例程 63

4.3 进程快照 66

4.3.1 获取进程快照 67

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第7章 DLL注入与代码注入技术 101

7.1 创建远程线程 101

7.1.1 DLL注入 102

7.1.2 代码注入 105

7.2 遁入黑暗 108

7.2.1 文件隐藏 109

7.2.2 构建后门 110

7.2.3 使用py2exe编译Python代码 114

第8章 Fuzzing 117

8.1 几种常见的bug类型 118

8.1.1 缓冲区溢出 118

8.1.2 整数溢出 119

8.1.3 格式化串攻击 121

8.2 文件Fuzzer 122

8.3 后续改进策略 129

8.3.1 代码覆盖率 129

8.3.2 自动化静态分析 130

第9章 Sulley 131

9.1 安装Sulley 132

9.2 Sulley中的基本数据类型 132

9.2.1 字符串 133

9.2.2 分隔符 133

9.2.3 静态和随机数据类型 134

9.2.4 二进制数据 134

9.2.5 整数 134

9.2.6 块与组 135

9.3 行刺WarFTPD 136

9.3.1 FTP 101 137

9.3.2 创建FTP协议描述框架 138

9.3.3 Sulley会话 139

9.3.4 网络和进程监控 140

9.3.5 Fuzzing测试以及Sulley的Web界面 141

第10章 面向Windows驱动的Fuzzing测试技术 145

10.1 驱动通信基础 146

10.2 使用Immunity Debugger进行驱动级的Fuzzing测试 147

10.3 Driverlib——面向驱动的静态分析工具 151

10.3.1 寻找设备名称 152

10.3.2 寻找IOCTL分派例程 153

10.3.3 搜寻有效的IOCTL控制码 155

10.4 构建一个驱动Fuzzer 157

第11章 IDAPython——IDA PRO环境下的Python脚本编程 162

11.1 安装IDAPython 163

11.2 IDAPython函数 164

11.2.1 两个工具函数 164

11.2.2 段（Segment） 164

11.2.3 函数 165

11.2.4 交叉引用 166

11.2.5 调试器钩子 166

11.3 脚本实例 167

11.3.1 搜寻危险函数的交叉代码 168

11.3.2 函数覆盖检测 169

11.3.3 检测栈变量大小 171

第12章 PYEmu——脚本驱动式仿真器 174

12.1 安装PyEmu 174

12.2 PyEmu概览 175

12.2.1 PyCPU 175

12.2.2 PyMemory 176

12.2.3 PyEmu 176

12.2.4 指令执行 176

12.2.5 内存修改器与寄存器修改器 177

12.2.6 处理例程（Handler） 177

12.3 IDAPyEmu 182

12.3.1 函数仿真 184

12.3.2 PEPyEmu 187

12.3.3 可执行文件加壳器 188

12.3.4 UPX加壳器 188

12.3.5 利用PEPyEmu脱UPX壳 189

Q5: Python的函数等没有结束符吗？

欢迎你来到站长在线的站长学堂学习Python知识，本文学习的是《在Python中函数的定义与创建详解》。本文的主要内容有：函数的定义、函数的定义规则、函数的创建。

我们在中学的时候，在数学课中学过函数，函数是数学最重要的一个模块。在Python中，函数的应用非常广泛。在前面我们已经多次接触过函数。例如，用于输出的print()函数，用于输入的input()函数，以及用于生成一系列整数的range()函数。但这些都是Python内置的标准函数，可以直接使用。除了可以直接使用的标准函数外，Python还支持自定义函数。即通过将一段有规律的、重复的代码定义为函数，来达到一次编写、多次调用的目的。使用函数可以提高代码的重复利用率。

那什么是函数呢？

1、函数的定义

如果在开发程序时，需要某块代码多次，但是为了提高编写的效率以及代码的重用，所以把具有独立功能的代码块组织为一个小模块，这就是函数。

函数是组织好的，可重复使用的，用来实现单一，或相关联功能的代码段。函数的输入可称为参数，输出可称为返回值。

2、函数的定义规则

2.1、函数代码块要以 def 关键词开头，后接函数标识符名称与括号()，同时不要忘记冒号':'的使用

2.2、不主动调用函数时，函数不会被使用

2.3、圆括号之间可以用于定义参数，任何入参数和自变量必须放在圆括号中间。

2.4、函数的第一行语句可以选择性地使用文档字符串—用于存放函数说明。

2.5、函数内容以冒号起始，并且缩进。

2.6、return [表达式] 结束函数，选择性地返回一个值给调用方。不带表达式的return相当于返回 None。

3、函数的创建

创建函数也称为定义函数，可以理解为创建一个具有某种用途的工具。使用def关键字实现，具体的语法格式如下：

def functionname([parameterlist]): ['''comments'''] [functionbody]

参数说明如下：

functionname：函数名称，在调用函数时使用。

parameterlist：可选参数，用于指定向函数中传递的参数。如果有多个参数，各参数间使用逗号“,”分隔。如果不指定，则表示该函数没有参数。在调用时，也不指定参数。

'''comments'''：可选参数，表示为函数指定注释，注释的内容通常是说明该函数的功能、要传递的参数的作用等，可以为用户提供友好提示和帮助的内容。

functionbody：可选参数，用于指定函数体，即该函数被调用后，要执行的功能代码。如果函数有返回值，可以使用return语句返回。

站长在线提醒你：

1、函数体“functionbody”和注释“'''comments'''”相对于def关键字必须保持一定的缩进。

2、如果想定义一个什么也不做的空函数，可以使用pass语句作为占位符。

例如，定义一个过滤危险字符的函数filterchar()，代码如下：

运行上面的代码，将不显示任何内容，也不会抛出异常，因为filterchar()函数还没有调用。

在下一个知识点，站长在线就来讲解《在Python中函数的调用》。关注站长在线，学习Python不迷路！欢迎你对站长在线进行关注，评论，点赞，分享、转发！

关于python危险函数和危险函数是什么意思的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。