为什么 `eval` 在 Python class 函数中不起作用?
Why does `eval` not work within a Python class function?
假设我有一个 python class 和 Pandas 数据框 df
作为属性。我想通过发布一个或多个预定义查询来查询 df
,使用一个 class 函数,一个或多个查询句柄作为参数提供给该函数:
import pandas as pd
import numpy as np
class doorn:
def __init__(self):
self.name = 'foo'
self.df = pd.DataFrame(data={'A':np.arange(0, 10), 'B':np.arange(5, 15), 'C':np.arange(14, 24)}, index=[x for x in range(0, 10)])
def query_df(self, *query):
# query arguments must by formatted as 'q1', 'q2' etc
queries = [q for q in query]
q1 = self.df.loc[self.df.A > 2].index
q2 = self.df.loc[self.df.B < 13].index
q3 = self.df.loc[self.df.C > 15].index
sel_rows = set().union(*[eval(x, globals(), locals()) for x in queries])
self.df = self.df.loc[sel_rows]
现在,eval
似乎无法找到它所提供的查询字符串的实例:
>>> foo = doorn()
>>> foo.query_df('q1', 'q2')
Traceback (most recent call last):
File "<input>", line 1, in <module>
File "<input>", line 17, in query_df
File "<input>", line 17, in <listcomp>
File "<string>", line 1, in <module>
NameError: name 'q1' is not defined
我的猜测是行理解命名空间中不存在 q1
、q2
、q3
。或者别的什么,因为我还没有真正了解命名空间。我尝试通过提供 globals()
和 locals()
作为 eval
的附加参数来解决此问题,如 docs 中所建议,但没有成功。
我该如何解决这个问题?我什至可以完全避免使用 eval
吗?
我认为这是因为理解循环中的 locals()
与函数中的不同,因此它们不包含 'q1'。您可以使用全局变量,但我不推荐这样做。
此外,将 eval 与可能来自用户输入的东西一起使用可能很危险,因为它可以执行恶意代码。
我建议您将预定义查询列表存储在字典中,如下例所示:
class doorn:
def __init__(self):
self.name = 'foo'
self.df = pd.DataFrame(data={'A':np.arange(0, 10), 'B':np.arange(5, 15), 'C':np.arange(14, 24)}, index=[x for x in range(0, 10)])
def query_df(self, *query):
# query arguments must by formatted as 'q1', 'q2' etc
queries = [q for q in query]
possible_queries = {'q1' : self.df.loc[self.df.A > 2].index,
'q2' : self.df.loc[self.df.B < 13].index,
'q3' : self.df.loc[self.df.C > 15].index}
sel_rows = set().union(*[possible_queries[x] for x in queries])
self.df = self.df.loc[sel_rows]
希望对您有所帮助。
假设我有一个 python class 和 Pandas 数据框 df
作为属性。我想通过发布一个或多个预定义查询来查询 df
,使用一个 class 函数,一个或多个查询句柄作为参数提供给该函数:
import pandas as pd
import numpy as np
class doorn:
def __init__(self):
self.name = 'foo'
self.df = pd.DataFrame(data={'A':np.arange(0, 10), 'B':np.arange(5, 15), 'C':np.arange(14, 24)}, index=[x for x in range(0, 10)])
def query_df(self, *query):
# query arguments must by formatted as 'q1', 'q2' etc
queries = [q for q in query]
q1 = self.df.loc[self.df.A > 2].index
q2 = self.df.loc[self.df.B < 13].index
q3 = self.df.loc[self.df.C > 15].index
sel_rows = set().union(*[eval(x, globals(), locals()) for x in queries])
self.df = self.df.loc[sel_rows]
现在,eval
似乎无法找到它所提供的查询字符串的实例:
>>> foo = doorn()
>>> foo.query_df('q1', 'q2')
Traceback (most recent call last):
File "<input>", line 1, in <module>
File "<input>", line 17, in query_df
File "<input>", line 17, in <listcomp>
File "<string>", line 1, in <module>
NameError: name 'q1' is not defined
我的猜测是行理解命名空间中不存在 q1
、q2
、q3
。或者别的什么,因为我还没有真正了解命名空间。我尝试通过提供 globals()
和 locals()
作为 eval
的附加参数来解决此问题,如 docs 中所建议,但没有成功。
我该如何解决这个问题?我什至可以完全避免使用 eval
吗?
我认为这是因为理解循环中的 locals()
与函数中的不同,因此它们不包含 'q1'。您可以使用全局变量,但我不推荐这样做。
此外,将 eval 与可能来自用户输入的东西一起使用可能很危险,因为它可以执行恶意代码。
我建议您将预定义查询列表存储在字典中,如下例所示:
class doorn:
def __init__(self):
self.name = 'foo'
self.df = pd.DataFrame(data={'A':np.arange(0, 10), 'B':np.arange(5, 15), 'C':np.arange(14, 24)}, index=[x for x in range(0, 10)])
def query_df(self, *query):
# query arguments must by formatted as 'q1', 'q2' etc
queries = [q for q in query]
possible_queries = {'q1' : self.df.loc[self.df.A > 2].index,
'q2' : self.df.loc[self.df.B < 13].index,
'q3' : self.df.loc[self.df.C > 15].index}
sel_rows = set().union(*[possible_queries[x] for x in queries])
self.df = self.df.loc[sel_rows]
希望对您有所帮助。