Python：字符串伪装列表、字符串序列化对象解析踩坑实战

前 言

在做 AI 应用开发时，我们经常会拿到各种 “看起来是对象，实际是字符串” 的数据：

新手容易踩坑：直接eval()、直接split()暴力切割，要么有安全漏洞，要么解析不稳定。下面两个案例由浅入深分析。

案例一：JSON 格式字符串转 List

输入字符串：

raw_str ='["qwen-turbo","qwen-plus","deepseek"]'

这个字符串是标准 JSON 数组字符串。

❌ 错误写法 1：直接 split 分割

# 不推荐！如果字符串内部包含逗号、引号直接崩掉
res = raw_str.strip('[]').split(',')

问题：一旦元素内部出现逗号、转义引号，分割直接出错，鲁棒性极差。

❌ 错误写法 2：eval 执行

res = eval(raw_str)

虽然这里可以跑通，eval 极度危险：如果字符串来源是用户输入，传入恶意代码，会直接执行任意系统命令，生产环境严禁使用。

✅ 标准方案：使用json.loads()

import json

raw_str ='["qwen-turbo","qwen-plus","deepseek"]'
model_list: list = json.loads(raw_str)
print(model_list)
# ['qwen-turbo', 'qwen-plus', 'deepseek']
print(type(model_list)) # <class 'list'>

💡知识点：

• json.loads()：安全的 JSON 字符串反序列化，只解析 JSON 数据，不会执行代码；
• json.dumps()：对象转为 JSON 字符串。

边界提醒：JSON 字符串必须是双引号，单引号的字符串 json 库会报错。如果遇到单引号 JSON，需要特殊处理，不要直接丢给 eval。

案例二：字符串化的 LangChain Document 对象，提取 page

问题背景： 当你执行str([Document(…), Document(…)])，就会得到题目中的这一大段字符串。 注意：这不是 JSON！这是 Python 对象打印输出的文本表示。

"[Document(metadata={'pk': 12, 'page': 2}, page_content='xxx'), Document(…)]"

我们的目标：提取每一个 Document 里面metadata["page"]页码，并且拼接page_content文本。

❌ 为什么不能用 json.loads？

⚠️ 不推荐方案：eval

# 仅本地调试可以看效果，生产绝对禁止！
doc_str = """[Document(metadata={'pk': 12, 'page': 2}, page_content='xxx'), …]"""
docs = eval(doc_str)

• 优点：一行代码直接还原List[Document]对象；
• 致命风险：如果字符串来自外部输入，攻击者可以注入恶意 Python 代码，服务器直接沦陷。

适用场景：仅限本地调试、自己生成的日志字符串；接口、用户输入绝对禁用 eval。

✅ 方案 A：安全解析 —— pyparsing /ast.literal_eval（推荐）

ast.literal_eval 是安全版本的 eval，只解析 Python 字面量：列表、字典、对象调用形式，不会执行函数和恶意代码。 但是注意：ast.literal_eval可以解析Dict、List，但是不能直接实例化 Document 类，遇到Document(…)会报错。

所以分两条路线：

方案 A‑1：正则提取（只拿数据，不需要还原 Document 对象，最稳妥）

不需要导入 langchain，不实例化对象，正则把page数字、page_content内容提取出来。

import re

doc_str = """[Document(metadata={'pk': 12, 'page': 2}, page_content='2. 费⽤报销：…'), Document(metadata={'pk': 27, 'page': 2}, page_content='2. 费⽤报销:…'), Document(metadata={'pk': 14, 'page': 3}, page_content='3. 最后警告：…')]"""

# 正则匹配 metadata={'xxx','page': N}，提取page数字
page_pattern = re.compile(r"metadata=\\{.*?'page':\\s*(\\d+)")
# 提取page_content的文本
content_pattern = re.compile(r"page_content='(.*?)'\\)", re.S)

pages = page_pattern.findall(doc_str)
contents = content_pattern.findall(doc_str)

# pages是字符串数字，转int
page_nums = [int(p) for p in pages]
full_text = "\\n".join(contents)

print("提取到页码列表：", page_nums)
print("拼接后的全部文档文本:\\n", full_text)

• 优点：零依赖、安全，不怕恶意输入，不需要导入 Document 类；
• 缺点：字符串格式如果发生变化（空格、换行）需要微调正则；适合日志、缓存字符串解析场景。

方案 A‑2：受控 eval /ast.literal_eval + Document 类（仅限可信内部数据源）

⚠️ 前提：字符串来源是程序自己打印输出的日志，不是用户输入。

from langchain_core.documents import Document
import ast

raw_s = """[Document(metadata={'pk': 12, 'page': 2}, page_content='demo'),Document(metadata={'pk': 14, 'page':3}, page_content='demo2')]"""

# ast.literal_eval 无法直接处理Document(…)，所以eval在这里，仅限可信数据源
docs = eval(raw_s)

page_list = [doc.metadata["page"] for doc in docs]
all_text = "\\n".join([doc.page_content for doc in docs])

print(page_list)
print(all_text)

💡重要提醒：

ast.literal_eval不支持类实例化表达式Document()，所以这种打印出来的对象字符串，ast.literal_eval会抛异常，这种场景下 ast 不能替代 eval。 记住分界线：只要文本来自外部用户输入，坚决不能 eval。

✅ 最佳工程实践：不要把str(list[Document])当做持久化存储

很多人踩坑根源：把str(docs)直接存数据库、缓存。这是错误做法！ LangChain 原生提供序列化方法：

from langchain_core.documents import Document

docs: list[Document] = […]
# 对象转可序列化字典列表
dict_list = [doc.model_dump() for doc in docs]

# 保存为json字符串
import json
json_str = json.dumps(dict_list, ensure_ascii=False)

# 还原回来
loaded_dicts = json.loads(json_str)
restore_docs = [Document(**item) for item in loaded_dicts]

✅ 存的时候转标准 JSON，读取的时候再重建 Document 对象，从根源避免这种诡异的 “对象打印字符串”。

这才是生产环境标准做法，不要把对象 print 出来的文本拿来解析。

核心总结对照表

关键安全原则

拓展思考

1️⃣ 什么时候用ast.literal_eval？ 当你拿到的字符串是单引号的 python 字面量，比如"{'name':'test'}"，不是标准 JSON，可以使用ast.literal_eval安全解析字典，它可以处理单引号字典，且不会执行代码。

import ast
d = ast.literal_eval("{'page': 2}")

2️⃣ RAG 开发中很多坑都来自序列化：向量库返回 Document、LLM 输出字符串、缓存数据，一定要做好边界处理。

完整可运行代码汇总

# ========== 第一题 标准JSON字符串转list ==========
import json
raw_str ='["qwen-turbo","qwen-plus","deepseek"]'
model_list = json.loads(raw_str)
print("第一题结果：", model_list)

# ========== 第二题 字符串化Document，正则提取page和内容 ==========
import re

doc_str = """[Document(metadata={'pk': 12, 'page': 2}, page_content='2. 费⽤报销： 业务活动中产⽣的费⽤，须凭真 实、合规的发票，并写明事由，经审批后⽅可报销。严禁虚报、\\\\n谎报费⽤。\\\\n第五章 奖惩制度 \\\\n第13条 奖励\\\\n对于符合下列条件的员⼯，公司将视情况给予通报表扬、奖⾦、晋升等奖励：\\\\n1. 超额完成销售指标，业绩突出者。\\\\n2. 提出合理化建议，经采纳后为公司带来显著效益者。\\\\n3. 在维护公司利益和声誉⽅⾯有重 ⼤贡献者。'), Document(metadata={'pk': 27, 'page': 2}, page_content='2. 费⽤报销： 业务活动中产⽣的费⽤，须凭真实、合规的发票，并写明事由，经审批后⽅可报销。严禁虚报、\\\\n谎报费⽤。\\\\n第五章 奖惩制度 \\\\n第13条 奖励\\\\n对于符合下列条件的员⼯，公司将视情况给予通报表扬、奖⾦、晋升等奖励：\\\\n1. 超额完成销售指标，业绩突出者。\\\\n2. 提出合理化建议，经采纳后为公司带来显著效益者。\\\\n3. 在维护公司利益和 声誉⽅⾯有重⼤贡献者。'), Document(metadata={'pk': 14, 'page': 3}, page_content='3. 最后警告： 情节严重，留司察看。\\\\n4. ⽴即解雇： 对于严重违纪者，公司有权单⽅⾯⽆条件解除劳动合同，⽆需⽀付经济补偿⾦。严重违纪包括但\\\\n不限于：\\\\n贪污、受贿、泄露核⼼商业秘密。\\\\n虚报业绩、伪造销售记录或报销凭证。\\\\n⻓期旷⼯（连续三天或⽉累计五天）。\\\\n严重失职，给公司造成重⼤经济损失或声誉损害。\\\\n违反国家法律法规，被依法追究刑事责任。\\\\n第六章 附则 \\\\n第15条 守则的修订与解释')]"""

page_pattern = re.compile(r"metadata=\\{.*?'page':\\s*(\\d+)")
content_pattern = re.compile(r"page_content='(.*?)'\\)", re.S)

page_nums = [int(x) for x in page_pattern.findall(doc_str)]
content_list = content_pattern.findall(doc_str)
concat_text = "\\n".join(content_list)

print("\\n第二题提取页码：", page_nums)
print("\\n拼接后的文档内容：")
print(concat_text)

# ========== 生产环境正确存储Document示范 ==========
from langchain_core.documents import Document

# 模拟原始document对象
docs = [
Document(metadata={"page":1}, page_content="文档1"),
Document(metadata={"page":2}, page_content="文档2"),
]
# 对象转可序列化字典
dump_data = [d.model_dump() for d in docs]
json_text = json.dumps(dump_data, ensure_ascii=False)
print("\\n✅生产环境序列化结果：", json_text)
# 恢复
recover_docs = [Document(**item) for item in json.loads(json_text)]
print("✅恢复后的对象：", recover_docs)