pickle反序列化

Python面向对象

面向对象简介：

类(Class): 用来描述具有相同的属性和方法的对象的集合。它定义了该集合中每个对象所共有的属性和方法。对象是类的实例。
类变量：类变量在整个实例化的对象中是公用的。类变量定义在类中且在函数体之外。类变量通常不作为实例变量使用。
数据成员：类变量或者实例变量, 用于处理类及其实例对象的相关的数据。
方法重写：如果从父类继承的方法不能满足子类的需求，可以对其进行改写，这个过程叫方法的覆盖（override），也称为方法的重写。
局部变量：定义在方法中的变量，只作用于当前实例的类。
实例变量：在类的声明中，属性是用变量来表示的。这种变量就称为实例变量，是在类声明的内部但是在类的其他成员方法之外声明的。
继承：即一个派生类（derived class）继承基类（base class）的字段和方法。继承也允许把一个派生类的对象作为一个基类对象对待。例如，有这样一个设计：一个Dog类型的对象派生自Animal类，这是模拟”是一个（is-a）”关系（例图，Dog是一个Animal）。
实例化：创建一个类的实例，类的具体对象。
方法：类中定义的函数。
对象：通过类定义的数据结构实例。对象包括两个数据成员（类变量和实例变量）和方法

创建类：

使用class语句来创建一个新类，class之后为类的名称并以冒号结尾：

1
2
3

class ClassName:
   '类的帮助信息'   #类文档字符串
   class_suite  #类体

类的帮助信息可以通过ClassName.__doc__查看。

class_suite 由类成员，方法，数据属性组成。

实例

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-

class Employee:
    '所有员工的基类'
    empCount = 0

    def __init__(self, name, salary):
        self.name = name
        self.salary = salary
        Employee.empCount += 1

    def displayCount(self):
        print("Total Employee %d" % Employee.empCount)

    def displayEmployee(self):
        print("Name : ", self.name, ", Salary: ", self.salary)

empCount 变量是一个类变量，它的值将在这个类的所有实例之间共享。你可以在内部类或外部类使用 Employee.empCount 访问。
第一种方法__init__()方法是一种特殊的方法，被称为类的构造函数或初始化方法，当创建了这个类的实例时就会调用该方法
self 代表类的实例，self 在定义类的方法时是必须有的，虽然在调用时不必传入相应的参数。

self代表类的实例，而非类

类的方法与普通的函数只有一个特别的区别——它们必须有一个额外的第一个参数名称, 按照惯例它的名称是 self。

class Test:
    def prt(self):
        print(self)
        print(self.__class__)
 
t = Test()
t.prt()

以上实例执行结果为：

1 2	`<__main__.Test instance at 0x10d066878> __main__.Test`

从执行结果可以很明显的看出，self 代表的是类的实例，代表当前对象的地址，而 self.class 则指向类。

注意：self并不是python关键字，将其换成其他字符串如piiick也可以正常执行。

创建实例对象

实例化类其他编程语言中一般用关键字 new，但是在 Python 中并没有这个关键字，类的实例化类似函数调用方式。

以下使用类的名称 Employee 来实例化，并通过 init 方法接收参数。

"创建 Employee 类的第一个对象"
emp1 = Employee("Zara", 2000)
"创建 Employee 类的第二个对象"
emp2 = Employee("Manni", 5000)

访问属性

可以使用点号 . 来访问对象的属性。使用如下类的名称访问类变量:

1
2
3

emp1.displayEmployee()
emp2.displayEmployee()
print "Total Employee %d" % Employee.empCount

完整实例

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-

class Employee:
    '所有员工的基类'
    empCount = 0

    def __init__(self, name, salary):
        self.name = name
        self.salary = salary
        Employee.empCount += 1

    def displayCount(self):
        print("Total Employee %d" % Employee.empCount)

    def displayEmployee(self):
        print("Name : ", self.name, ", Salary: ", self.salary)


"创建 Employee 类的第一个对象"
emp1 = Employee("Zara", 2000)
"创建 Employee 类的第二个对象"
emp2 = Employee("Manni", 5000)
emp1.displayEmployee()
emp2.displayEmployee()
print("Total Employee %d" % Employee.empCount)

输出

1
2
3

Name :  Zara , Salary:  2000
Name :  Manni , Salary:  5000
Total Employee 2

还可以添加，删除，修改类的属性，如下所示：

1
2
3

emp1.age = 7  # 添加一个 'age' 属性
emp1.age = 8  # 修改 'age' 属性
del emp1.age  # 删除 'age' 属性

也可以使用以下函数的方式来访问属性：

getattr(obj, name[, default]) : 访问对象的属性。
hasattr(obj,name) : 检查是否存在一个属性。
setattr(obj,name,value) : 设置一个属性。如果属性不存在，会创建一个新属性。
delattr(obj, name) : 删除属性。

hasattr(emp1, 'age')    # 如果存在 'age' 属性返回 True。
getattr(emp1, 'age')    # 返回 'age' 属性的值
setattr(emp1, 'age', 8) # 添加属性 'age' 值为 8
delattr(emp1, 'age')    # 删除属性 'age'

Python内置类属性

dict : 类的属性（包含一个字典，由类的数据属性组成）
doc :类的文档字符串
name: 类名
module: 类定义所在的模块（类的全名是’main.className’，如果类位于一个导入模块mymod中，那么className.module 等于 mymod）
bases : 类的所有父类构成元素（包含了一个由所有父类组成的元组）

实例

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-

class Employee:
    '所有员工的基类'
    empCount = 0

    def __init__(self, name, salary):
        self.name = name
        self.salary = salary
        Employee.empCount += 1

    def displayCount(self):
        print("Total Employee %d" % Employee.empCount)

    def displayEmployee(self):
        print("Name : ", self.name, ", Salary: ", self.salary)


print("Employee.__doc__:", Employee.__doc__)
print("Employee.__name__:", Employee.__name__)
print("Employee.__module__:", Employee.__module__)
print("Employee.__bases__:", Employee.__bases__)
print("Employee.__dict__:", Employee.__dict__)

输出

Employee.__doc__: 所有员工的基类
Employee.__name__: Employee
Employee.__module__: __main__
Employee.__bases__: (<class 'object'>,)
Employee.__dict__: {'__module__': '__main__', '__doc__': '所有员工的基类', 'empCount': 0, '__init__': <function Employee.__init__ at 0x000002A3CB538AE0>, 'displayCount': <function Employee.displayCount at 0x000002A3CB539760>, 'displayEmployee': <function Employee.displayEmployee at 0x000002A3CB539800>, '__dict__': <attribute '__dict__' of 'Employee' objects>, '__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'Employee' objects>}

Python中的序列化与反序列化

JSON序列化与反序列化

JSON 是一个文件格式，也是一个标准化的数据传输方案，通常网站的后端和前端的交流，移动 APP 和云服务器的交流方式都是通过 JSON。

Python的JSON模块序列化与反序列化的过程分别叫做：encoding 和 decoding。

*encoding：* 把Python对象转换成JSON字符串
*decoding：* 把JSON字符串转换成python对象

json模块提供了以下两个方法来进行序列化和反序列化操作：

# 序列化：将Python对象转换成json字符串
dumps(obj, skipkeys=False, ensure_ascii=True, check_circular=True, allow_nan=True, cls=None, indent=None, separators=None, default=None, sort_keys=False, **kw)
 
# 反序列化：将json字符串转换成Python对象
loads(s, encoding=None, cls=None, object_hook=None, parse_float=None, parse_int=None, parse_constant=None, object_pairs_hook=None, **kw)

此外还有额外两个方法允许我们直接将序列化后得到的json数据保存到文件中，以及直接读取文件中的json数据进行反序列化操作：

# 序列化：将Python对象转换成json字符串并存储到文件中
dump(obj, fp, skipkeys=False, ensure_ascii=True, check_circular=True, allow_nan=True, cls=None, indent=None, separators=None, default=None, sort_keys=False, **kw)
 
# 反序列化：读取指定文件中的json字符串并转换成Python对象
load(fp, cls=None, object_hook=None, parse_float=None, parse_int=None, parse_constant=None, object_pairs_hook=None, **kw)

实例

序列化

# 导入json模块
import json

simple_dict = {'a':'str中国', 'c': True, 'e': 10, 'b': 11.1, 'd': None, 'f': [1, 2, 3], 'g':(4, 5, 6)}
with open('simple_dict.txt', 'w') as file_to_write:
    # 进行json序列化,然后写入simple_dict.txt文件中
    json.dump(simple_dict, file_to_write)

序列化后字符为

1	`{"a": "str\u4e2d\u56fd", "c": true, "e": 10, "b": 11.1, "d": null, "f": [1, 2, 3], "g": [4, 5, 6]}`

反序列化

# 导入json模块
import json

with open('simple_dict.txt', 'r') as file_to_read:
    loaded_simple_dict = json.load(file_to_read)
    print(loaded_simple_dict)
    print(type(loaded_simple_dict))

输出

1 2	`{'a': 'str中国', 'c': True, 'e': 10, 'b': 11.1, 'd': None, 'f': [1, 2, 3], 'g': [4, 5, 6]} <class 'dict'>`

PICKLE序列化与反序列化

pickle模块实现了用于对Python对象结构进行序列化和反序列化的二进制协议，与json模块不同的是pickle模块序列化和反序列化的过程分别叫做 pickling 和 unpickling：

*pickling：* 是将Python对象转换为字节流的过程；
*unpickling：* 是将字节流二进制文件或字节对象转换回Python对象的过程；

pickle模块与json模块对比

JSON是一种文本序列化格式（它输出的是unicode文件，大多数时候会被编码为utf-8），而pickle是一个二进制序列化格式;
JOSN是我们可以读懂的数据格式，而pickle是二进制格式，我们无法读懂；
JSON是与特定的编程语言或系统无关的，且它在Python生态系统之外被广泛使用，而pickle使用的数据格式是特定于Python的；
默认情况下，JSON只能表示Python内建数据类型，对于自定义数据类型需要一些额外的工作来完成；pickle可以直接表示大量的Python数据类型，包括自定数据类型
pickle实际上可以看作一种独立的语言，通过对opcode的更改编写可以执行python代码、覆盖变量等操作。直接编写的opcode灵活性比使用pickle序列化生成的代码更高，有的代码不能通过pickle序列化得到（pickle解析能力大于pickle生成能力）。

实例

序列化

import pickle
abc_dict = {'a': 'str中国', 'c': True, 'e': 10, 'b': 11.1, 'd': None, 'f': [1, 2, 3], 'g': [4, 5, 6]}

with open('abc.pk', 'wb') as file_to_write:  
    #wb为二进制写入模式
    pickle.dump(abc_dict, file_to_write)

反序列化

import pickle

with open('abc.pk', 'rb') as file_to_read:
    # 以二进制的形式进行读取文件
    abc_dict_pk = pickle.load(file_to_read)
    print(abc_dict_pk)
    print(type(abc_dict_pk))

输出

1 2	`{'a': 'str中国', 'c': True, 'e': 10, 'b': 11.1, 'd': None, 'f': [1, 2, 3], 'g': [4, 5, 6]} <class 'dict'>`

pickle反序列化漏洞

参考pickle反序列化初探 - 先知社区 (aliyun.com)

前置：

pickle可序列化的对象：

None、True 和 False
整数、浮点数、复数
str、byte、bytearray
只包含可封存对象的集合，包括 tuple、list、set 和 dict
定义在模块最外层的函数（使用 def 定义，lambda 函数则不可以）
定义在模块最外层的内置函数
定义在模块最外层的类
__dict__ 属性值或 __getstate__() 函数的返回值可以被序列化的类

（详见官方文档pickle —— Python 对象序列化 — Python 3.7.13 文档）

object.__reduce__() 函数

在开发时，可以通过重写类的 object.__reduce__() 函数，使之在被实例化时按照重写的方式进行。具体而言，python要求 object.__reduce__() 返回一个 (callable, ([para1,para2...])[,...]) 的元组，每当该类的对象被unpickle时，该callable就会被调用以生成对象（该callable其实是构造函数）。
在pickle的opcode中， R 的作用与 object.__reduce__() 关系密切：选择栈上的第一个对象作为函数、第二个对象作为参数（第二个对象必须为元组），然后调用该函数。其实 R 正好对应 object.__reduce__() 函数， object.__reduce__() 的返回值会作为 R 的作用对象，当包含该函数的对象被pickle序列化时，得到的字符串是包含了 R 的。

python

pickle反序列化

http://example.com/2024/08/07/pickle反序列化/

作者

piiick

发布于

2024年8月7日

许可协议

ctfshow--php反序列化上一篇

java反射下一篇