如何不使用eval()从函数字典构建高级公式？

我有两个函数字典，想用来构建更复杂的函数，目标是能通过字典键替换不同的函数。我知道用eval()在安全性和性能上都不是最优解，但实在想不出别的办法。

我写了一段有语法错误的代码：

import numpy as np

def formula(x):
    p1 = 10
    p2 = 20
    p3 = 30
    p4 = 40
    p5 = 50
    p6 = 60

    basic = {0:'+', 1:'-', 2:'*', 3:'/'}
    advanced = {0:np.exp, 1:np.sin, 2:np.cos, 3:np.tan, 4:np.arcsin}

    f = advanced[0](x basic[1] p1)
    print(f)

我的目标是实现f = np.exp(x - p1)，目前用下面的代码实现了功能，但依赖eval()：

f = eval(f"{advanced[0].__name__}({x} {basic[1]} {p1})")

不用eval()的核心是把运算符也封装成函数，而非字符串，这样就能直接通过函数调用组合运算，完全避开字符串解析的问题。

1. 重构运算符字典 #

借助Python内置的operator模块，把basic字典里的字符串运算符替换成对应的函数：

import numpy as np
import operator

def formula(x):
    p1 = 10
    p2 = 20
    p3 = 30
    p4 = 40
    p5 = 50
    p6 = 60

    # 用函数替代字符串运算符
    basic = {
        0: operator.add,    # 对应 '+'
        1: operator.sub,    # 对应 '-'
        2: operator.mul,    # 对应 '*'
        3: operator.truediv # 对应 '/'
    }
    advanced = {0:np.exp, 1:np.sin, 2:np.cos, 3:np.tan, 4:np.arcsin}

    # 先执行基础运算，再传入高级函数
    intermediate = basic[1](x, p1)  # 等价于 x - p1
    f = advanced[0](intermediate)   # 等价于 np.exp(x - p1)
    print(f)

2. 支持复杂嵌套组合 #

如果需要构建更复杂的表达式（比如np.sin(x * p2 + p3)），可以通过链式调用函数实现：

# 示例：构建 np.sin(x * p2 + p3)
step1 = basic[2](x, p2)  # x * p2
step2 = basic[0](step1, p3) # (x*p2) + p3
f = advanced[1](step2)    # np.sin(step2)

方案优势 #

• 安全：不会执行任意字符串代码，彻底避免代码注入风险
• 高效：直接调用函数比eval的字符串解析+执行快得多
• 易维护：逻辑清晰，调试和修改都更方便

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Trippingbillies41