python中常见的危险函数
Python危险的薄冰通常指易被忽略或误用的语言特性或功能，可能导致代码错误、安全漏洞或性能问题。这些问题可能不显眼，但却会对应用程序产生重大影响。

以下是一些常见的Python危险薄冰：

1. 可变数据类型作为函数默认参数
如果函数定义中使用可变对象，例如列表或字典作为默认参数，而在函数调用时修改了该参数，则该修改将影响到所有后续调用该函数的地方。这可能导致预期外的行为和难以调试的问题。

例如：


def append_to_list(value, my_list=[]):
my_list.append(value)
return my_list

print(append_to_list(1)) # [1]
print(append_to_list(2)) # [1, 2]，预期结果应该是[2]


2. 不安全的反序列化
Python内置了pickle模块来进行序列化和反序列化对象，但如果反序列化未经验证的用户输入，可能会导致远程执行恶意代码、访问敏感信息等安全问题。

例如：


import pickle

data = b'\x80\x04\x95\x14\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00}\x94\x8c\t__main__\x94\x8c\x08__doc__\x94\x93\x94\x8c\nbuiltins\x94\x8c\x08__builtins__\x94\x8c\x08__name__\x94\x8c\x08__main__\x94\x85\x94R\x94.'
obj = pickle.loads(data)
print(obj['__main__'].__doc__)


在这个例子中，data包含一个pickle序列化的Python字典对象，并在反序列化时恢复了该对象。但是，如果该数据由未受信任的来源提供，则可能会导致执行任意代码。

3. 潜在的整数溢出
如果在处理大整数时不小心使用了过小的数据类型，例如32位有符号整数（int），则可能导致整数溢出并产生不正确的结果。

例如：


x = 1000000
y = x * x
print(y) # 结果为-727379968，应该是1000000000000


在这个例子中，x是一个整数，但乘法操作将其转换为带符号32位整数，导致结果溢出。要避免这个问题，可以使用更大的整数类型，例如长整数（long）或者使用第三方库，例如NumPy。

以上只是一些常见的Python危险薄冰。总之，在编写Python代码时，要注意这些特性和功能，确保代码的正确性、安全性和性能。