Python安全检查项

https://snyk.io/blog/python-security-best-practices-cheat-sheet/

Python 安全开发检查清单

• 清洗所有外部输入数据

  避免注入、XSS、DoS 等风险。使用 schema、bleach、Flask/Django 提供的转义函数等工具。

• 使用安全扫描工具检查代码

  推荐使用 Bandit、pylint、flake8 或 Snyk Code 进行静态分析。

• 只安装可信软件包

  避免拼写陷阱（typosquatting），安装前用 Snyk Advisor 检查包的信誉。 https://snyk.io/advisor/search?source=python&q=sentry-sdk

• 检查依赖项的许可证合规性

  确保开源依赖满足公司或项目的许可要求（如 GPL、MIT、Apache 等）。

• 避免使用系统默认 Python 版本

  使用最新版官方 Python，并确保定期更新。

• 使用虚拟环境隔离依赖

  如 python -m venv venv，避免全局包污染和依赖冲突。

• 生产环境关闭调试模式

  DEBUG = False，防止泄露堆栈信息或配置。

• 避免不安全的字符串格式化

  不用 % 或 .format() 处理用户输入，推荐 string.Template 或 f-string 并控制输入来源。

• 安全地处理序列化/反序列化

  不使用 pickle 处理不可信数据，改用 yaml.safe_load 或 defusedxml 等安全模块。

• 使用类型注解提升代码质量

  支持静态分析，减少逻辑错误1。