0x00 前言

from:http://sector.ca/Portals/17/Presentations15/SecTor_Branca.pdf

这个pdf中深入Python的核心库进行分析，并且探讨了在两年的安全代码审查过程中，一些被认为是最关键的问题，最后也提出了一些解决方案和缓解的方法。我自己也在验证探究过程中添油加醋了一点，如有错误还请指出哈。

下面一张图表示他们的方法论：

探究的场景为：

输入的数据是"未知"的类型和大小
使用RFC规范构建Libraries
数据在没有经过适当的验证就被处理了
逻辑被更改为是独立于操作系统的

0x01 Date and time —> time, datetime, os

time

asctime

import time 
initial_struct_time = [tm for tm in time.localtime()]       

# Example on how time object will cause an overflow 
# Same for: Year, Month, Day, minutes, seconds  
invalid_time = (2**63)      

# change ‘Hours' to a value bigger than 32bit/64bit limit   
initial_struct_time[3] = invalid_time       

overflow_time = time.asctime(initial_struct_time)

这里面asctime()函数是将一个tuple或者是struct_time表示的时间形式转换成类似于Sun Jun 20 23:21:05 1993的形式，可以time.asctime(time.localtime())验证一下。对time.struct_time(tm_year=2015, tm_mon=11, tm_mday=7, tm_hour=20, tm_min=58, tm_sec=57, tm_wday=5, tm_yday=311, tm_isdst=0)中每一个键值设置invalid_time可造成溢出错误。

在Python 2.6.x中报错为_OverflowError: long int too large to convert to int_
在Python 2.7.x中报错为
- OverflowError: Python int too large to convert to C long
- OverflowError: signed integer is greater than maximum

自己在64位Ubuntu Python2.7.6也测试了一下，输出结果为：

[-] hour:
    [+] OverflowError begins at 31: signed integer is greater than maximum
    [+] OverflowError begins at 63: Python int too large to convert to C long
...

gmtime

import time 
print time.gmtime(-2**64)   
print time.gmtime(2**63)

time.gmtime()为将秒数转化为struct_time格式，它会基于time_t平台进行检验，如上代码中将秒数扩大进行测试时会产生报错_ValueError: timestamp out of range for platform time_t_。如果数值在-2^63到-2^56之间或者2^55到2^62之间又会引发另一种报错_ValueError: (84, 'Value too large to be stored in data type')_。我自己的测试结果输出如下：

[-] 2 power:
    [+] ValueError begins at 56: (75, 'Value too large for defined data type')
    [+] ValueError begins at 63: timestamp out of range for platform time_t
[-] -2 power:
    [+] ValueError begins at 56: (75, 'Value too large for defined data type')
    [+] ValueError begins at 64: timestamp out of range for platform time_t

os

import os   
TESTFILE = 'temp.bin'       

validtime = 2**55   
os.utime(TESTFILE,(-2147483648, validtime)) 
stinfo = os.stat(TESTFILE)  
print(stinfo)       

invalidtime = 2**63 
os.utime(TESTFILE,(-2147483648, invalidtime))   
stinfo = os.stat(TESTFILE)  
print(stinfo)

这里的os.utime(path, times)是设置对应文件的access和modified时间，时间以(atime, mtime)元组的形式传入，代码中将modified time设置过大也会产生报错。

在Python 2.6.x中报错为_OverflowError: long int too large to convert to int_
在Python 2.7.x, Python 3.1中报错为_OverflowError: Python int too large to convert to C long_

如果我们将其中的modified time设置为2^55，ls后会有：

$ ls -la temp.bin   
-rw-r--r-- 1 user01 user01 5 13 Jun 1141709097 temp.bin
$ stat temp.bin 
A:"Oct 10 16:31:45 2015"    
M:"Jun 13 01:26:08 1141709097"  
C: ”Oct 10 16:31:42 2015"

在某些操作系统上如果我们将值设为2^56，将会有以下输出（也有造成系统崩溃和数据丢失的风险）：

$ ls -la temp.bin   
Segmentation fault: 11  
$ stat temp.bin 
A:"Oct 10 16:32:50 2015"    
M:"Dec 31 19:00:00 1969"    
C:"Oct 10 16:32:50 2015"

Modules通常没有对无效输入进行检查或者测试。例如，对于64位的操作系统，最大数可以达到2^63-1，但是在不同的情况下使用数值会造成不同的错误，任何超出有效边界的数字都会造成溢出，所以要对有效的数据进行检验。

0x02 Numbers —> ctypes, xrange, len, decimal

ctype

ctypes是Python的一个外部库，提供和C语言兼容的数据类型,具体可见官方文档

测试代码：

import ctypes       

#32-bit test with max 32bit integer 2147483647  
ctypes.c_char * int(2147483647)     

#32-bit test with max 32bit integer 2147483647 + 1  
ctypes.c_char * int(2147483648)     

#64-bit test with max 64bit integer 9223372036854775807 
ctypes.c_char * int(9223372036854775807)        

#64-bit test with max 64bit integer 9223372036854775807 + 1 
ctypes.c_char * int(9223372036854775808)

举个栗子，可以在64位的操作系统上造成溢出：

>>> ctypes.c_char * int(9223372036854775808)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
OverflowError: cannot fit 'long' into an index-sized integer

Python ctypes 可调用的数据类型有：

问题在于：

ctypes对内存大小没有限制
也没有对溢出进行检查

所以，在32位和64位操作系统上都可以造成溢出，解决方案就是也要对数据的有效性和溢出进行检查。

xrange()

演示代码：

valid = (2 ** 63) -1    
invalid = 2 ** 63       

for n in xrange(invalid):   
    print n

报错为：OverflowError: Python int too large to convert to C long。虽然这种行为是“故意”的和在预期之内的，但在这种情况下依旧没有进行检查而导致数字溢出，这是因为xrange使用Plain Integer Objects而无法接受任意长度的对象。解决方法就是使用Python的long integer object，这样就可以使用任意长度的数字了，限制条件则变为操作系统内存的大小了。

len()

演示代码：

valid = (2**63)-1   
invalid = 2**63     

class A(object):    
    def __len__(self):  
        return invalid      

print len(A())

这里也会报错：OverflowError: long int too large to convert to int。因为len()函数没有对对象的长度进行检查，也没有使用python int objects（使用了就会没有限制），当对象可能包含一个“.length”属性的时候，就有可能造成溢出错误。解决办法同样也是使用python int objects。

Decimal

from decimal import Decimal 
try:    
    # DECIMAL '1172837167.27'   
    x = Decimal("1172837136.0800")  
    # FLOAT '1172837167.27' 
    y = 1172837136.0800 
    if y > x:   
        print("ERROR: FLOAT seems comparable with DECIMAL") 
    else:   
        print("ERROR: FLOAT seems comparable with DECIMAL") 
except Exception as e:  
    print("OK: FLOAT is NOT comparable with DECIMAL")

以上代码是将Decimal实例和浮点值进行比较，在不同Python版本中如果无法比较则用except捕获异常，输出情况为：

在Python 2.6.5, 2.7.4, 2.7.10中输出_ERROR: FLOAT seems comparable with DECIMAL_(WRONG)
在Python 3.1.2中输出_OK: FLOAT is NOT comparable with DECIMAL_(CORRECT)

Type Comparsion

try:    
    # STRING 1234567890 
    x = "1234567890"    
    # FLOAT '1172837167.27' 
    y = 1172837136.0800 
    if y > x:   
        print("ERROR: FLOAT seems comparable with STRING")  
    else:   
        print("ERROR: FLOAT seems comparable with STRING")  
except Exception as e:  
    print("OK: FLOAT is NOT comparable with STRING")

以上代码是将字符串和浮点值进行比较，在不同Python版本中如果无法比较则用except捕获异常，输出情况为：

在Python 2.6.5, 2.7.4, 2.7.10中输出_ERROR: FLOAT seems comparable with STRING_(WRONG)
在Python 3.1.2中输出_OK: FLOAT is NOT comparable with STRING_(CORRECT)

在使用同一种类型的对象进行比较之后，Python内置的比较函数就不会进行检验。但在以上两个代码例子当中Python并不知道该如何把STRING和FLOAT进行比较，就会直接返回一个FALSE而不是产生一个Error。同样的问题也发生于在将DECIMAL和FLOATS时。解决方案就是使用强类型（strong type）检测和数据验证。

0x03 Strings —> input, eval, codecs, os, ctypes

eval()

import os   
try:    
    # Linux/Unix    
    eval("__import__('os').system('clear')", {})    
    # Windows   
    #eval("__import__('os').system(cls')", {})  
    print "Module OS loaded by eval"    
except Exception as e:  
    print repr(e)

关于eval()函数，Python中eval带来的潜在风险这篇文章也有提到过，使用__import__导入os,再结合eval()就可以执行命令了。只要用户加载了解释器就可以没有限制地执行任何命令。

input()

Secret = "42"       

value = input("Answer to everything is ? ")     

print "The answer to everything is %s" % (value,)

在以上的代码中input()会接受原始输入，如何这里用户传入一个dir()再结合print，就会执行dir()的功能返回一个对象的大部分属性：

Answer to everything is ? dir() 
The answer to everything is 
[‘Secret’, '__builtins__', '__doc__', '__file__', '__name__',
'__package__']

我在这里看到了有一个Secret对象，然后借助原来程序的功能就可以得到该值：

Answer to everything is ? Secret    
The answer to everything is 42

codecs

import codecs   
import io       

b = b'\x41\xF5\x42\x43\xF4' 
print("Correct-String %r") % ((repr(b.decode('utf8', 'replace'))))      

with open('temp.bin', 'wb') as fout:    
    fout.write(b)   
with codecs.open('temp.bin', encoding='utf8', errors='replace') as fin:
    print("CODECS-String %r") % (repr(fin.read()))  
with io.open('temp.bin', 'rt', encoding='utf8', errors='replace') as fin:
    print("IO-String %r") % (repr(fin.read()))

以上的代码将\x41\xF5\x42\x43\xF4以二进制的形式写入文件，再分别用codecs和io模块进行读取，编码形式为utf-8，对\xF5和\xF4不能编码的设置errors='replace'，编码成为\\ufffd，最后结果如下：

Correct-String —> "u'A\\ufffdBC\\ufffd'"
CODECS-String —> "u'A\\ufffdBC'" (WRONG)
IO-String —> "u'A\\ufffdBC\\ufffd'" (OK)

当codecs在读取\x41\xF5\x42\x43\xF4这个字符串的时候，它期望接收到包含4个字节的序列，而且因为在读入\xF4的时候它还会再等待其他3个字节，而没有进行编码，结果就是得到的字符串有一段被删除了。更好且安全的方法就是使用os模块，读取整个数据流，然后进行解码处理。解决方案就是使用io模块或者对字符串进行识别和确认来检测畸形字符。

os

import os   
os.environ['a=b'] = 'c' 
try:    
    os.environ.clear()  
    print("PASS => os.environ.clear removed variable 'a=b'")    
except: 
    print("FAIL => os.environ.clear removed variable 'a=b'")    
    raise

在不同的平台上，环境变量名的名称和语法都是基于不同的规则。但Python并不遵守同样的逻辑，它尽量使用一种普遍的接口来兼容大多数的操作系统。这种重视兼容性大于安全的选择，使得用于环境变量的逻辑存在缺陷。

$ env -i =value python -c 'import pprint, os;
pprint.pprint(os.environ); del os.environ[""]'      

environ({'': 'value'})  
Traceback (most recent call last):  
    File "<string>", line 1, in <module>    
    File "Lib/os.py", line 662, in __delitem__  
        self.unsetenv(encodedkey)   
OSError: [Errno 22] Invalid argument

上面的代码使用env -i以一个空的环境开始，再设置一个键为空值为value的环境变量，使用python打印出来再删除。这样就可以定义一个键为空的环境变量了，也可以设置在键名中包含"="，但是会无法移除它：

$ env -i python -c 'import pprint, posix, os;
os.environ["a="]="1"; print(os.environ); posix.unsetenv("a=")'      

environ({'a=': ‘1'})    
Traceback (most recent call last):  
    File "<string>", line 1, in <module>    
OSError: [Errno 22] Invalid argument

根据不同的版本，Python也会有不同的反应：

Python 2.6 —>NO ERRORS，允许无效操作！
PYTHON 2.7 —>OSError: [Errno 22] Invalid argument
PYTHON 3.1 —>NO ERRORS，允许无效操作！

解决方案是对基础设施和操作系统进行检测，检测和环境变量相关的键值对，阻止一些对操作系统为空或者无效键值对的使用。

ctypes

buffer=ctypes.create_string_buffer(8)       

buffer.value='a\0bc1234'        

print "Original value => %r" % (buffer.raw,)    
print "Interpreted value => %r" % (buffer.value,)

ctypes模块在包含空字符的字符串中会产生截断，上面代码输出如下：

Original value => 'a\x00bc1234' 
Interpreted value => 'a'

这一点和C处理字符串是一样的，会把空字符作为一行的终止。Python在这种情况下使用ctypes，就会继承相同的逻辑，所以字符串就被截断了。解决方案就是对数据进行确认，删除字符串中的空字符来保护字符串或者是禁止使用ctypes。

Python Interpreter

try:    
    if 0:   
        yield 5 
    print("T1-FAIL")    
except Exception as e:  
    print("T1-PASS")    
    pass        

try:    
    if False:   
        yield 5 
    print("T2-FAIL")    
except Exception as e:  
    print(repr(e))  
    pass

以上的测试代码应该返回一个语法错误：SyntaxError: 'yield' outside function。在不同版本的Python上运行结果如下：

这个问题在最新的Python 2.7.x版本中已经解决，而且避免使用像"if 0:"，"if False:"，"while 0:"，"while False:"之类的结构。

0x04 Files —> sys, os, io, pickle, cpickl

pickle

import pickle   
import io   
badstring = "cos\nsystem\n(S'ls -la /'\ntR."    
badfile = "./pickle.sec"    
with io.open(badfile, 'wb') as w:   
    w.write(badstring)  
obj = pickle.load(open(badfile))    
print "== Object =="    
print repr(obj)

这里构造恶意序列化字符串，以二进制的形式写入文件中，使用pickle.load()函数加载进行反序列化，还原出原始python对象，从而使用os的system()函数来执行命令"ls -la /"。由于pickle这样不安全的设计，就可以借此来执行命令了。代码输出结果如下：

Linux

```
total 104
drwxr-xr-x 23 root root 4096 Oct 20 11:19 .
drwxr-xr-x 23 root root 4096 Oct 20 11:19 ..
drwxr-xr-x 2 root root 4096 Oct 4 00:05 bin
drwxr-xr-x 4 root root 4096 Oct 4 00:07 boot
...

``` * Mac OS X

```
total 16492
drwxr-xr-x 31 root wheel 1122 12 Oct 18:58 .
drwxr-xr-x 31 root wheel 1122 12 Oct 18:58 ..
drwxrwxr-x+ 122 root wheel 4148 10 Oct 15:19 Applications
drwxr-xr-x+ 68 root wheel 2312 3 Sep 10:47 Library
...

```

pickle / cPickle

import cPickle  
import traceback    
import sys  
# bignum = int((2**31)-1) # 2147483647 -> OK    
bignum = int(2**31) # 2147483648 -> Max 32bit -> Crash  
random_string = os.urandom(bignum)  
print ("STRING-LENGTH-1=%r") % (len(random_string)) 
fout = open('test.pickle', 'wb')    
try:    
    cPickle.dump(random_string, fout)   
except Exception as e:  
    print "###### ERROR-WRITE ######"   
    print sys.exc_info()[0] 
    raise   
fout.close()    
fin = open('test.pickle', 'rb') 
try:    
    random_string2 = cPickle.load(fin)  
except Exception as e:  
    print "###### ERROR-READ ######"    
    print sys.exc_info()[0] 
    raise   
print ("STRING-LENGTH-2=%r") % (len(random_string2))    
print random_string == random_string2   
sys.exit(0)

在上面的代码中，根据使用的Python版本不同，pickle或cPickle要么保存截断的数据而没有错误要么就会保存限制为32bit的部分。而且根据Python在操作系统上安装时编译的情况，它会返回在请求随机数据大小上的错误，或者是报告无效参数的OS错误：

cPickle (debian 7 x64)

```
STRING-LENGTH-1=2147483648

ERROR-WRITE ######

<type 'exceptions.MemoryError'>
Traceback (most recent call last):
....
pickle.dump(random_string, fout)
SystemError: error return without exception set

``` * pickle (debian 7 x64)

```
STRING-LENGTH-1=2147483648

ERROR-WRITE ######

<type 'exceptions.MemoryError'>
Traceback (most recent call last):
....
File "/usr/lib/python2.7/pickle.py", line 488,
in save_string
self.write(STRING + repr(obj)+ '\n')
MemoryError

```

解决方案就是执行强大的数据检测来确保不会执行危险行为，还有即使在64位的操作系统上也要限制数据到32位大小。

File Open

import os   
import sys  
FPATH = 'bug2091.test'  
# ==========================    
print 'wa (1)_write1'   
with open(FPATH, 'wa') as fp:   
    fp.write('test1-')  
with open(FPATH, 'rb') as fp:   
    print repr(fp.read())   
# ==========================    
print 'rU+_write2'  
with open(FPATH, 'rU+') as fp:  
    fp.write('test2-')  
with open(FPATH, 'rb') as fp:   
    print repr(fp.read())   
# ==========================    
print 'wa (2)_write3'   
with open(FPATH, 'wa+') as fp:  
    fp.write('test3-')  
with open(FPATH, 'rb') as fp:   
    print repr(fp.read())   
# ==========================    
print 'aw_write4'   
with open(FPATH, 'aw') as fp:   
    fp.write('test4-')  
with open(FPATH, 'rb') as fp:   
    print repr(fp.read())   
# ==========================    
print 'rU+_read1',  
with open(FPATH, 'rU+') as fp:  
    print repr(fp.read())   
# ==========================    
print 'read_2', 
with open(FPATH, 'read') as fp: 
    print repr(fp.read())   
# ==========================    
os.unlink(FPATH)    
sys.exit(0)

以上代码主要是测试各种文件的打开模式，其中U是指以统一的换行模式打开（不赞成使用），各个平台的测试结果如下：

Linux and Mac OS X
Windows

INVALID stream operations - Linux / OS X

import sys  
import io   
fd = io.open(sys.stdout.fileno(), 'wb') 
fd.close()  
try:    
    sys.stdout.write("test for error")  
except Exception:   
    raise

代码在这里使用fileno()来获取sys.stdout的文件描述符，在读写后就关闭，之后便无法从标准输入往标准输出中发送数据流了。输出如下：

在Python 2.6.5, 2.7.4中

```
close failed in file object destructor:
sys.excepthook is missing
lost sys.stderr

``` * 在Python 2.7.10中

```
Traceback (most recent call last):
File "tester.py", line 6, in <module>
sys.stdout.write("test for error")
IOError: [Errno 9] Bad file descriptor

```

INVALID stream operations - Windows

import io
import sys    

fd = io.open(sys.stdout.fileno(), 'wb')
fd.close()
sys.stdout.write(“Crash")

在windows上也是类似的，如图：

解决方案就是file和stream库虽然不遵循OS规范，但它们使用一个通用的逻辑，有必要为每个OS使用有处理能力的库，来设置正确的调用过程。

File Write

import os
import sys  
testfile = 'tempA'  
with open(testfile, "ab") as f: 
    f.write(b"abcd")    
    f.write(b"x" * (1024 ** 2)) 
#########################################   
import io   
testfilea = 'tempB' 
with io.open(testfilea, "ab") as f: 
    f.write(b"abcd")    
    f.write(b"x" * (1024 ** 2))

我们在Linux上使用strace python -OOBRttu script.py来检测Python的写文件行为：

在这里我们想要写入的字符数目是4 + 1048576 = 1048580，在不同的版本上对调用open()和使用io模块进行比较：

PYTHON 2.6
- 调用open()的输出为：
  
```
write(3, "abcdxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"..., 4096) = 4096
write(3, "xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"..., 1044480) = 1044480

```
  
  第一次调用的时候被缓冲，不仅仅是写入了4个字符（abcd），还写入了4092个x；第2次调用总共写入1044480个x。这样加起来1044480 + 4096 = 1.048.576，相比1048580就少了4个x。等待5秒就可以解决这个问题，因为操作系统flush了缓存。
- 调用io模块的输出为：
  
```
write(3, "abcd", 4) = 4
write(3, "xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"..., 1048576) = 1048576

```
  
  这样一切就很正常
PYTHON 2.7
- 用open()的输出为：
  
```
write(3, "abcdxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"..., 4096) = 4.096
write(3, "xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"..., 1044480) = 1.044.480
write(3, "xxxx", 4) = 4

```
  
  在这里进行了三次调用，最后再写入4个x，保证整体数据的正确性。问题就在于这里使用了3次调用而不是我们预期的2次调用。
- 调用io模块则一切正常
PYTHON 3.x

在Python3中用open()函数和io模块则一切都很正常

在Python2中没有包含原子操作，核心库是在使用缓存进行读写。所以应该尽量去使用io模块。

0x05 Protocols —> socket, poplib, urllib, urllib2

httplib, smtplib, ftplib...

核心库是独立于操作系统的，开发者必须要知道如何为每一个操作系统构建合适的通信通道，而且这些库将会运行执行那些不安全且不正确的操作

import SimpleHTTPServer 
httplib, smtplib, ftplib...
import SocketServer 
PORT = 45678    
def do_GET(self):   
    self.send_response(200) 
    self.end_headers()  
Handler = SimpleHTTPServer.SimpleHTTPRequestHandler 
Handler.do_GET = do_GET 
httpd = SocketServer.TCPServer(("", PORT), Handler) 
httpd.serve_forever()

在上面的代码中构造了一个HTTP服务端，如果一个客户端连接进来，再去关闭服务端，Python将不会释放资源，操作系统也不会释放socket，引发报错为_socket.error: [Errno 48] Address already in use_。可以通过以下代码来解决：

import socket   
import SimpleHTTPServer 
import SocketServer 
PORT = 8080 
# ESSENTIAL: socket resuse is setup BEFORE it is bound. 
# This will avoid TIME_WAIT issues and socket in use errors 
class MyTCPServer(SocketServer.TCPServer):  
    def server_bind(self):  
        self.socket.setsockopt(socket.SOL_SOCKET, socket.SO_REUSEADDR, 1)   
        self.socket.bind(self.server_address)   
def do_GET(self):   
    self.send_response(200) 
    self.end_headers()  
Handler = SimpleHTTPServer.SimpleHTTPRequestHandler 
Handler.do_GET = do_GET 
httpd = MyTCPServer(("", PORT), Handler)    
httpd.serve_forever()

解决方案就是每一个协议库都应该由这样的库封装：为每一个OS和协议都适当地建立和撤销通信，并释放资源

poplib, httplib ...

服务端：

import socket   
HOST = '127.0.0.1'  
PORT = 45678    
NULLS = '\0' * (1024 * 1024) # 1 MB 
try:    
    sock = socket.socket()  
    sock.bind((HOST, PORT)) 
    sock.listen(1)  
    while 1:    
        print "Waiting connection..."   
        conn, _ = sock.accept() 
        print "Sending welcome..."  
        conn.sendall("+OK THIS IS A TEST\r\n")  
        conn.recv(4096) 
        DATA = NULLS    
        try:    
            while 1:    
                print "Sending 1 GB..." 
                for _ in xrange(1024):  
                    conn.sendall(DATA)  
        except IOError, ex: 
            print "Error: %r" % str(ex) 
        print "End session."    
        print   
finally:    
    sock.close()    
print "End server."

客户端：

import poplib   
import sys  
HOST = '127.0.0.1'  
PORT = 45678    
try:    
    print "Connecting to %r:%d..." % (HOST, PORT)   
    pop = poplib.POP3(HOST, PORT)   
    print "Welcome:", repr(pop.welcome) 
    print "Listing..."  
    reply = pop.list()  
    print "LIST:", repr(reply)  
except Exception, ex:   
    print "Error: %r" % str(ex) 
print "End."    
sys.exit(0)

以上代码当中，首先开启一个虚拟的服务端，使用客户端去连接服务端，然后服务端开始发送空字符，客户端持续性接收空字符，最后到客户端内存填满，系统崩溃，输出如下：

服务端

```
Waiting connection...
Sending welcome...
Sending 1 GB...
Error: '[Errno 54] Connection reset by peer'
End session.

``` * 客户端
- Python >= 2.7.9, 3.3
  
```
Connecting to '127.0.0.1':45678...
Welcome: '+OK THIS IS A TEST'
Listing...
Error: 'line too long'
End.

```
  * Python < 2.7.9, 3.3
  
```
Client!
Connecting to '127.0.0.1':45678...
Welcome: '+OK THIS IS A TEST'
........
Error: 'out of memory'

```

解决方案就是如果无法控制检查数据的类型和大小，就使用Python > 2.7.9'或者'Python > 3.3'的版本

对数据没有进行限制的库：

urllib, urllib2

import io   
import os   
import urllib2 #but all fine with urllib    
domain = 'ftp://ftp.ripe.net'   
location = '/pub/stats/ripencc/'    
file = 'delegated-ripencc-extended-latest'  
url = domain + location + file  
data = urllib2.urlopen(url).read()  
with io.open(file, 'wb') as w:  
    w.write(data)   
file_size = os.stat(file).st_size   
print "Filesize: %s" % (file_size)

urllib2并没有合适的逻辑来处理数据流而且每次都会失败，将上次代码运行三次都会得到错误的文件大小的输出：

Filesize: 65536
Filesize: 32768
Filesize: 49152

如果使用以下的代码则会产生正确的输出：

import os   
import io   
import urllib2  
domain = 'ftp://ftp.ripe.net'   
location = '/pub/stats/ripencc/'    
file = 'delegated-ripencc-extended-latest'  
with io.open(file, 'wb') as w:  
    url = domain + location + file  
    response = urllib2.urlopen(url) 
    data = response.read()  
    w.write(data)   
file_size = os.stat(file).st_size   
print "Filesize: %s" % (file_size)

输出为：

Filesize: 6598450
Filesize: 6598450
Filesize: 6598450

通过以上的例子可以看出，解决方案为利用操作系统来保证数据流的正确性

已知不安全的库：

最后，当数百万人在使用它的时候，永远不要以为它会一直按你期望的那样运作，也绝对不要以为在使用它的时候是安全的

安全研究

Python安全编码指南