Jailed code python error

Что Деееееелааааать. Python 3.6.5

Так будет правильно

Илья Аганичев Мудрец (11629) хм, не понел у меня ОК

a = 6
b = 10
m = int(input())
if a < m and m < b:
4_print(‘Это нормально’)
else:
4_a = 7
4_b = 9
4_if a > m and m < b:
8_print (‘Недосып’)
4_else:
8_print (‘Пересып’)

САМЫЙ ПРАВИЛЬНЫЙ ВАРИАНТ
Где «4_» и «8_», ставим по 4 и 8 пробелов, соответственно.

Обработка ошибок увеличивает отказоустойчивость кода, защищая его от потенциальных сбоев, которые могут привести к преждевременному завершению работы.

Прежде чем переходить к обсуждению того, почему обработка исключений так важна, и рассматривать встроенные в Python исключения, важно понять, что есть тонкая грань между понятиями ошибки и исключения.

Ошибку нельзя обработать, а исключения Python обрабатываются при выполнении программы. Ошибка может быть синтаксической, но существует и много видов исключений, которые возникают при выполнении и не останавливают программу сразу же. Ошибка может указывать на критические проблемы, которые приложение и не должно перехватывать, а исключения — состояния, которые стоит попробовать перехватить. Ошибки — вид непроверяемых и невозвратимых ошибок, таких как OutOfMemoryError , которые не стоит пытаться обработать.

Обработка исключений делает код более отказоустойчивым и помогает предотвращать потенциальные проблемы, которые могут привести к преждевременной остановке выполнения. Представьте код, который готов к развертыванию, но все равно прекращает работу из-за исключения. Клиент такой не примет, поэтому стоит заранее обработать конкретные исключения, чтобы избежать неразберихи.

Ошибки могут быть разных видов:

• Синтаксические
• Недостаточно памяти
• Ошибки рекурсии
• Исключения

Разберем их по очереди.

Синтаксические ошибки (SyntaxError)

Синтаксические ошибки часто называют ошибками разбора. Они возникают, когда интерпретатор обнаруживает синтаксическую проблему в коде.

Рассмотрим на примере.

Стрелка вверху указывает на место, где интерпретатор получил ошибку при попытке исполнения. Знак перед стрелкой указывает на причину проблемы. Для устранения таких фундаментальных ошибок Python будет делать большую часть работы за программиста, выводя название файла и номер строки, где была обнаружена ошибка.

Недостаточно памяти (OutofMemoryError)

Ошибки памяти чаще всего связаны с оперативной памятью компьютера и относятся к структуре данных под названием “Куча” ( heap ). Если есть крупные объекты (или) ссылки на подобные, то с большой долей вероятности возникнет ошибка OutofMemory . Она может появиться по нескольким причинам:

• Использование 32-битной архитектуры Python (максимальный объем выделенной памяти невысокий, между 2 и 4 ГБ);
• Загрузка файла большого размера;
• Запуск модели машинного обучения/глубокого обучения и много другое;

Обработать ошибку памяти можно с помощью обработки исключений — резервного исключения. Оно используется, когда у интерпретатора заканчивается память и он должен немедленно остановить текущее исполнение. В редких случаях Python вызывает OutofMemoryError , позволяя скрипту каким-то образом перехватить самого себя, остановить ошибку памяти и восстановиться.

Но поскольку Python использует архитектуру управления памятью из языка C (функция malloc() ), не факт, что все процессы восстановятся — в некоторых случаях MemoryError приведет к остановке. Следовательно, обрабатывать такие ошибки не рекомендуется, и это не считается хорошей практикой.

Ошибка рекурсии (RecursionError)

Эта ошибка связана со стеком и происходит при вызове функций. Как и предполагает название, ошибка рекурсии возникает, когда внутри друг друга исполняется много методов (один из которых — с бесконечной рекурсией), но это ограничено размером стека.

Все локальные переменные и методы размещаются в стеке. Для каждого вызова метода создается стековый кадр (фрейм), внутрь которого помещаются данные переменной или результат вызова метода. Когда исполнение метода завершается, его элемент удаляется.

Чтобы воспроизвести эту ошибку, определим функцию recursion , которая будет рекурсивной — вызывать сама себя в бесконечном цикле. В результате появится ошибка StackOverflow или ошибка рекурсии, потому что стековый кадр будет заполняться данными метода из каждого вызова, но они не будут освобождаться.

Ошибка отступа (IndentationError)

Эта ошибка похожа по духу на синтаксическую и является ее подвидом. Тем не менее она возникает только в случае проблем с отступами.

Исключения

Даже если синтаксис в инструкции или само выражение верны, они все равно могут вызывать ошибки при исполнении. Исключения Python — это ошибки, обнаруживаемые при исполнении, но не являющиеся критическими. Скоро вы узнаете, как справляться с ними в программах Python. Объект исключения создается при вызове исключения Python. Если скрипт не обрабатывает исключение явно, программа будет остановлена принудительно.

Программы обычно не обрабатывают исключения, что приводит к подобным сообщениям об ошибке:

Ошибка типа (TypeError)

Ошибка деления на ноль (ZeroDivisionError)

Есть разные типы исключений в Python и их тип выводится в сообщении: вверху примеры TypeError и ZeroDivisionError . Обе строки в сообщениях об ошибке представляют собой имена встроенных исключений Python.

Оставшаяся часть строки с ошибкой предлагает подробности о причине ошибки на основе ее типа.

Теперь рассмотрим встроенные исключения Python.

Встроенные исключения

Прежде чем переходить к разбору встроенных исключений быстро вспомним 4 основных компонента обработки исключения, как показано на этой схеме.

• Try : он запускает блок кода, в котором ожидается ошибка.
• Except : здесь определяется тип исключения, который ожидается в блоке try (встроенный или созданный).
• Else : если исключений нет, тогда исполняется этот блок (его можно воспринимать как средство для запуска кода в том случае, если ожидается, что часть кода приведет к исключению).
• Finally : вне зависимости от того, будет ли исключение или нет, этот блок кода исполняется всегда.

В следующем разделе руководства больше узнаете об общих типах исключений и научитесь обрабатывать их с помощью инструмента обработки исключения.

Ошибка прерывания с клавиатуры (KeyboardInterrupt)

Исключение KeyboardInterrupt вызывается при попытке остановить программу с помощью сочетания Ctrl + C или Ctrl + Z в командной строке или ядре в Jupyter Notebook. Иногда это происходит неумышленно и подобная обработка поможет избежать подобных ситуаций.

В примере ниже если запустить ячейку и прервать ядро, программа вызовет исключение KeyboardInterrupt . Теперь обработаем исключение KeyboardInterrupt .

Стандартные ошибки (StandardError)

Рассмотрим некоторые базовые ошибки в программировании.

Арифметические ошибки (ArithmeticError)

• Ошибка деления на ноль (Zero Division);
• Ошибка переполнения (OverFlow);
• Ошибка плавающей точки (Floating Point);

Все перечисленные выше исключения относятся к классу Arithmetic и вызываются при ошибках в арифметических операциях.

Деление на ноль (ZeroDivisionError)

Когда делитель (второй аргумент операции деления) или знаменатель равны нулю, тогда результатом будет ошибка деления на ноль.

Переполнение (OverflowError)

Ошибка переполнение вызывается, когда результат операции выходил за пределы диапазона. Она характерна для целых чисел вне диапазона.

Ошибка утверждения (AssertionError)

Когда инструкция утверждения не верна, вызывается ошибка утверждения.

Рассмотрим пример. Предположим, есть две переменные: a и b . Их нужно сравнить. Чтобы проверить, равны ли они, необходимо использовать ключевое слово assert , что приведет к вызову исключения Assertion в том случае, если выражение будет ложным.

Ошибка атрибута (AttributeError)

При попытке сослаться на несуществующий атрибут программа вернет ошибку атрибута. В следующем примере можно увидеть, что у объекта класса Attributes нет атрибута с именем attribute .

Ошибка импорта (ModuleNotFoundError)

Ошибка импорта вызывается при попытке импортировать несуществующий (или неспособный загрузиться) модуль в стандартном пути или даже при допущенной ошибке в имени.

Ошибка поиска (LookupError)

LockupError выступает базовым классом для исключений, которые происходят, когда key или index используются для связывания или последовательность списка/словаря неверна или не существует.

Здесь есть два вида исключений:

• Ошибка индекса ( IndexError );
• Ошибка ключа ( KeyError );

Ошибка ключа

Если ключа, к которому нужно получить доступ, не оказывается в словаре, вызывается исключение KeyError .

Ошибка индекса

Если пытаться получить доступ к индексу (последовательности) списка, которого не существует в этом списке или находится вне его диапазона, будет вызвана ошибка индекса (IndexError: list index out of range python).

Ошибка памяти (MemoryError)

Как уже упоминалось, ошибка памяти вызывается, когда операции не хватает памяти для выполнения.

Ошибка имени (NameError)

Ошибка имени возникает, когда локальное или глобальное имя не находится.

В следующем примере переменная ans не определена. Результатом будет ошибка NameError .

Ошибка выполнения (Runtime Error)

Ошибка «NotImplementedError»
Ошибка выполнения служит базовым классом для ошибки NotImplemented . Абстрактные методы определенного пользователем класса вызывают это исключение, когда производные методы перезаписывают оригинальный.

Ошибка типа (TypeError)

Ошибка типа вызывается при попытке объединить два несовместимых операнда или объекта.

В примере ниже целое число пытаются добавить к строке, что приводит к ошибке типа.

Ошибка значения (ValueError)

Ошибка значения вызывается, когда встроенная операция или функция получают аргумент с корректным типом, но недопустимым значением.

В этом примере встроенная операция float получат аргумент, представляющий собой последовательность символов (значение), что является недопустимым значением для типа: число с плавающей точкой.

Пользовательские исключения в Python

В Python есть много встроенных исключений для использования в программе. Но иногда нужно создавать собственные со своими сообщениями для конкретных целей.

Это можно сделать, создав новый класс, который будет наследовать из класса Exception в Python.

В предыдущем примере если ввести что-либо меньше 1, будет вызвано исключение. Многие стандартные исключения имеют собственные исключения, которые вызываются при возникновении проблем в работе их функций.

Недостатки обработки исключений в Python

У использования исключений есть свои побочные эффекты, как, например, то, что программы с блоками try-except работают медленнее, а количество кода возрастает.

Дальше пример, где модуль Python timeit используется для проверки времени исполнения 2 разных инструкций. В stmt1 для обработки ZeroDivisionError используется try-except, а в stmt2 — if . Затем они выполняются 10000 раз с переменной a=0 . Суть в том, чтобы показать разницу во времени исполнения инструкций. Так, stmt1 с обработкой исключений занимает больше времени чем stmt2 , который просто проверяет значение и не делает ничего, если условие не выполнено.

Поэтому стоит ограничить использование обработки исключений в Python и применять его в редких случаях. Например, когда вы не уверены, что будет вводом: целое или число с плавающей точкой, или не уверены, существует ли файл, который нужно открыть.

Выводы!

Как вы могли увидеть, обработка исключений помогает прервать типичный поток программы с помощью специального механизма, который делает код более отказоустойчивым.

Обработка исключений — один из основных факторов, который делает код готовым к развертыванию. Это простая концепция, построенная всего на 4 блоках: try выискивает исключения, а except их обрабатывает.

Очень важно поупражняться в их использовании, чтобы сделать свой код более отказоустойчивым.

openedx/codejail

CodeJail manages execution of untrusted code in secure sandboxes. It is designed primarily for Python execution, but can be used for other languages as well.

Security is enforced with AppArmor. If your operating system doesn’t support AppArmor, then CodeJail won’t protect the execution.

CodeJail is designed to be configurable, and will auto-configure itself for Python execution if you install it properly. The configuration is designed to be flexible: it can run in safe mode or unsafe mode. This helps support large development groups where only some of the developers are involved enough with secure execution to configure AppArmor on their development machines.

If CodeJail is not configured for safe execution, it will execution Python using the same API, but will not guard against malicious code. This allows the same code to be used on safe-configured or non-safe-configured developer’s machines.

A CodeJail sandbox consists of several pieces:

1. Sandbox environment. For a Python setup, this would be Python and associated core packages. This is denoted throughout this document as <SANDENV>. This is read-only.
2. Sandbox packages. These are additional packages needed for a given run. For example, this might be a grader written by an instructor to run over a student’s code, or data that a student’s code might need to access. This is denoted throughout this document as <SANDPACK>. This is read-only.
3. Untrusted packages. This is typically the code submitted by the student to be tested on the server, as well as any data the code may need to modify. This is denoted throughout this document as <UNTRUSTED_PACK>. This is currently read-only, but may need to be read-write for some applications.
4. OS packages. These are standard system libraries needed to run Python (e.g. things in /lib). This is denoted throughout this document as <OSPACK>. This is read-only, and is specified by Ubuntu’s AppArmor profile.

To run, CodeJail requires two user accounts. One account is the main account under which the code runs, which has access to create sandboxes. This will be referred to as <SANDBOX_CALLER>. The second account is the account under which the sandbox runs. This is typically the account ‘sandbox.’

These instructions detail how to configure your operating system so that CodeJail can execute Python code safely. You can run CodeJail without these steps, and you will have an unsafe CodeJail. This is fine for developers’ machines who are unconcerned with security, and simplifies the integration of CodeJail into your project.

To secure Python execution, you’ll be creating a new virtualenv. This means you’ll have two: the main virtualenv for your project, and the new one for sandboxed Python code.

Choose a place for the new virtualenv, call it <SANDENV>. It will be automatically detected and used if you put it right alongside your existing virtualenv, but with -sandbox appended. So if your existing virtualenv is in /home/chris/ve/myproj, make <SANDENV> be /home/chris/ve/myproj-sandbox.

The user running the LMS is <SANDBOX_CALLER>, for example, you on your dev machine, or www-data on a server.

Other details here that depend on your configuration:

Create the new virtualenv:

(Optional) If you have particular packages you want available to your sandboxed code, install them by activating the sandbox virtual env, and using pip to install them:

Add a sandbox user:

Let the web server run the sandboxed Python as sandbox. Create the file /etc/sudoers.d/01-sandbox:

Edit an AppArmor profile. This is a text file specifying the limits on the sandboxed Python executable. The file must be in /etc/apparmor.d and must be named based on the executable, with slashes replaced by dots. For example, if your sandboxed Python is at /home/chris/ve/myproj-sandbox/bin/python, then your AppArmor profile must be /etc/apparmor.d/home.chris.ve.myproj-sandbox.bin.python:

Parse the profiles:

Reactivate your project’s main virtualenv again.

If your CodeJail is properly configured to use safe_exec, try these commands at your Python terminal:

This should fail with an exception.

If you need to change the packages installed into your sandbox’s virtualenv, you’ll need to disable AppArmor, because your sandboxed Python doesn’t have the rights to modify the files in its site-packages directory.

Disable AppArmor for your sandbox:

Install or otherwise change the packages installed:

Re-enable AppArmor for your sandbox:

In order to target the sandboxed Python environment(s) you have created on your system, you must set the following environment variables for testing:

Run the tests with the Makefile:

If CodeJail is running unsafely, many of the tests will be automatically skipped, or will fail, depending on whether CodeJail thinks it should be in safe mode or not.

CodeJail is general-purpose enough that it can be used in a variety of projects to run untrusted code. It provides two layers:

• jail_code.py offers secure execution of subprocesses. It does this by running the program in a subprocess managed by AppArmor.
• safe_exec.py offers specialized handling of Python execution, using jail_code to provide the semantics of Python’s exec statement.

CodeJail runs programs under AppArmor. AppArmor is an OS-provided feature to limit the resources programs can access. To run Python code with limited access to resources, we make a new virtualenv, then name that Python executable in an AppArmor profile, and restrict resources in that profile. CodeJail will execute the provided Python program with that executable, and AppArmor will automatically limit the resources it can access. CodeJail also uses setrlimit to limit the amount of CPU time and/or memory available to the process.

Программа не работает. Что делать?

Моя программа не работает! Что делать? В данной статье я постараюсь собрать наиболее частые ошибки начинающих программировать на python 3, а также расскажу, как их исправлять.

Проблема: Моя программа не запускается. На доли секунды появляется чёрное окошко, а затем исчезает.

Причина: после окончания выполнения программы (после выполнения всего кода или при возникновении исключения программа закрывается. И если вы её вызвали двойным кликом по иконке (а вы, скорее всего, вызвали её именно так), то она закроется вместе с окошком, в котором находится вывод программы.

Решение: запускать программу через IDLE или через консоль.

Проблема: Не работает функция input. Пишет SyntaxError.

Пример кода:

Причина: Вы запустили Python 2.

Проблема: Где-то увидел простую программу, а она не работает.

Пример кода:

Причина: Вам подсунули программу на Python 2.

Решение: Прочитать об отличиях Python 2 от Python 3. Переписать её на Python 3. Например, данная программа на Python 3 будет выглядеть так:

Проблема: TypeError: Can’t convert ‘int’ object to str implicitly.

Пример кода:

Причина: Нельзя складывать строку с числом.

Решение: Привести строку к числу с помощью функции int(). Кстати, заметьте, что функция input() всегда возвращает строку!

Проблема: SyntaxError: invalid syntax.

Пример кода:

Причина: Забыто двоеточие.

Проблема: SyntaxError: invalid syntax.

Пример кода:

Причина: Забыто равно.

Проблема: NameError: name ‘a’ is not defined.

Пример кода:

Причина: Переменная «a» не существует. Возможно, вы опечатались в названии или забыли инициализировать её.

Решение: Исправить опечатку.

Проблема: IndentationError: expected an indented block.

Пример кода:

Причина: Нужен отступ.

Проблема: TabError: inconsistent use of tabs and spaces in indentation.

Пример кода:

Причина: Смешение пробелов и табуляции в отступах.

Решение: Исправить отступы.

Проблема: UnboundLocalError: local variable ‘a’ referenced before assignment.

Пример кода:

Причина: Попытка обратиться к локальной переменной, которая ещё не создана.

Проблема: Программа выполнилась, но в файл ничего не записалось / записалось не всё.

Пример кода:

Причина: Не закрыт файл, часть данных могла остаться в буфере.

Проблема: Здесь может быть ваша проблема. Комментарии чуть ниже 🙂

Напишите программу, которая считывает список чисел lst из первой строки и число x из второй строки, которая выводит все позиции, на которых встречается число x в переданном списке lst.
Позиции нумеруются с нуля, если число x не встречается в списке, вывести строку «Отсутствует» (без кавычек, с большой буквы).
Позиции должны быть выведены в одну строку, по возрастанию абсолютного значения.

Показывает ошибку: Failed test #1. Runtime error:
Traceback (most recent call last):
File «jailed_code», line 4, in <module>
for i in range(len(lst)-1):
TypeError: object of type ‘generator’ has no len()

Пример правильного входа и выхода:
Sample Input 1:
5 8 2 7 8 8 2 4
8

Что Деееееелааааать. Python 3.6.5

Так будет правильно

Илья Аганичев Мудрец (11613) хм, не понел у меня ОК

a = 6
b = 10
m = int(input())
if a < m and m < b:
4_print(‘Это нормально’)
else:
4_a = 7
4_b = 9
4_if a > m and m < b:
8_print (‘Недосып’)
4_else:
8_print (‘Пересып’)

САМЫЙ ПРАВИЛЬНЫЙ ВАРИАНТ
Где «4_» и «8_», ставим по 4 и 8 пробелов, соответственно.