**受限Python（RestrictedPython）使用指南**

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项目介绍

受限Python（RestrictedPython）是专为运行不可信代码而设计的一个Python语言子集工具。它不旨在提供一个完整的沙盒环境或者安全执行环境，而是帮助用户定义并创建一个可信赖的执行空间，在这个空间内能够安全地执行外部输入的Python代码。受限Python尤其适用于那些需要处理用户提交的脚本场景，确保这些脚本能安全执行，不会对系统造成潜在威胁。该项目仅支持CPython实现，并不兼容PyPy等其他Python解释器。

主要特性：

• 限制性语法：通过限制访问某些危险的Python功能来保证安全性。
• 安全编译与执行：通过compile_restricted编译受限制的代码，并在限定的全局环境中执行。
• 详尽文档：详细文档位于ReadTheDocs上，便于开发者了解和使用。

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项目快速启动

快速体验受限Python，首先需要克隆仓库到本地：

git clone https://github.com/zopefoundation/RestrictedPython.git
cd RestrictedPython

安装项目及其依赖：

pip install .

以下是一个简单的示例，展示了如何使用受限Python编译和执行一段经过限制的代码：

from RestrictedPython import compile_restricted
from RestrictedPython import safe_globals

source_code = """
def hello():
    return '你好，世界！'
"""

loc = []
byte_code = compile_restricted(source_code, '<inline>', 'exec')
exec(byte_code, safe_globals, loc)

print(loc['hello']())  # 输出: 你好，世界！

这表明，即使在受限模式下，基本的函数定义和调用仍然可用，但危险操作如文件读写会被限制。

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应用案例和最佳实践

受限Python适用于教育领域中的编程作业提交评估，API服务中客户端提供的逻辑处理，或是任何需要接收并执行第三方Python代码的场合。最佳实践建议始终包括以下几点：

• 明确界定允许的操作：仅启用应用程序需要的功能。
• 严格控制全局变量：使用safe_globals严格限制可访问的对象和方法。
• 执行环境隔离：即便在受限环境下，也应尽量避免敏感资源的直接访问。

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典型生态项目

受限Python主要服务于需要对Python代码进行安全执行的特定应用场景，并没有直接与其他大型生态项目集成的信息。但在Web框架如Zope的上下文中，可以见到其作为组件被用于安全地处理用户提交的脚本，这是它典型的使用场景之一。

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以上就是受限Python的基本介绍、快速启动步骤、应用实例及建议的最佳实践。对于更深入的使用和定制需求，请参考其官方文档和社区贡献的更详细案例。