在vscode中配置python代码安全扫描需安装bandit和flake8插件，并进行相应设置。1. 安装bandit：使用pip在虚拟环境中安装。2. 安装vscode插件：推荐使用flake8作为linter。3. 配置vscode：启用flake8并添加bandit相关参数，如--select=b,c,s指定检查类型。4. 测试：保存设置后在problems面板查看扫描结果。5. 自定义配置：通过.bandit文件进一步控制扫描行为。解决bandit发现的安全问题包括避免硬编码密码、使用参数化查询防止sql注入、避免命令注入、使用secrets模块生成随机数、避免不安全的pickle反序列化等。更新bandit可通过pip install --upgrade bandit实现。集成bandit到ci/cd流程可在github actions中添加安装、扫描步骤，确保每次提交自动检查。其他python安全工具包括safety、owasp dependency-check和sonarqube。处理误报可使用--exclude参数、# nosec注释或修改代码。合理使用这些方法可提升代码安全性。
在VSCode中配置Python代码安全扫描，主要是通过集成像bandit这样的工具来实现。这样可以在开发过程中尽早发现潜在的安全漏洞，防患于未然。
解决方案
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安装
bandit: 首先，确保你的Python环境中安装了bandit。可以使用pip进行安装：立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；
pip install bandit
建议在虚拟环境中安装，避免污染全局环境。
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安装VSCode插件: 在VSCode中安装
Python插件（通常已经安装），然后安装一个可以与bandit集成的Linter插件。虽然没有直接与bandit完美集成的插件，但可以使用flake8或pylint等通用Linter，并通过配置使其调用bandit。 这里我们推荐使用flake8，因为它相对轻量级。
pip install flake8
安装完成后，需要在VSCode中进行配置。
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配置VSCode: 打开VSCode的设置（
File->Preferences->Settings或者Code->Preferences->Settings），搜索Python > Linting > Flake8 Enabled，勾选启用flake8。然后，找到
Python > Linting > Flake8 Args，在这里添加调用bandit的参数。 例如：[ "--isolated", "--format=text", "--statistics", "--quiet", "--exit-zero", "--select=B,C,S", // 选择要检查的安全问题类型，B代表bandit "${workspaceFolder}" ]这里的
--select=B,C,S是一个关键配置。B通常代表bandit的安全检查规则，C代表代码复杂性，S代表一些风格问题（这部分取决于你的具体配置和flake8插件）。 根据实际需要进行调整。${workspaceFolder}表示当前工作区目录，bandit将扫描该目录下的所有Python文件。你可能需要根据实际情况调整这些参数。 例如，如果你想忽略某些特定的安全警告，可以使用
--exclude参数。 -
测试: 保存设置后，VSCode应该会自动开始扫描你的Python代码。 如果一切配置正确，你会在VSCode的
Problems面板中看到bandit发现的安全问题。如果
Problems面板没有显示任何问题，检查以下几点：- 确保
bandit已经正确安装并且在PATH环境变量中。 - 检查VSCode的输出面板（
View->Output）是否有关于flake8或bandit的错误信息。 - 确保你的Python代码中确实存在一些
bandit可以检测到的安全问题。
- 确保
自定义配置（可选）:
bandit本身也支持配置文件（例如.bandit或bandit.yaml），你可以在项目中添加这些文件来更精细地控制扫描行为。 例如，你可以指定要排除的文件或目录，或者配置自定义的安全检查规则。 VSCode的flake8配置可以指向这个配置文件。
如何解决bandit扫描出的常见安全问题？
bandit扫描出的安全问题种类繁多，但常见的包括：
- 硬编码密码: 避免在代码中直接写入密码、API密钥等敏感信息。 使用环境变量或者配置文件来存储这些信息。
- SQL注入: 使用参数化查询或者ORM框架来防止SQL注入攻击。
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命令注入: 避免直接拼接用户输入到系统命令中。 如果必须执行系统命令，使用
subprocess模块，并对用户输入进行严格的验证和过滤。 -
不安全的随机数生成: 使用
secrets模块来生成安全的随机数，而不是random模块。 -
使用
pickle反序列化不可信数据:pickle反序列化存在安全风险，尽量避免使用。 如果必须使用，只反序列化来自可信来源的数据。
解决这些问题需要具体情况具体分析，但总的原则是：对用户输入进行严格的验证和过滤，避免使用不安全的函数和模块，以及保护好敏感信息。
如何更新bandit的安全规则？
bandit的安全规则会随着时间的推移而更新，因此需要定期更新bandit以保持代码安全。 可以使用pip进行更新：
pip install --upgrade bandit
更新后，重新运行代码扫描，以确保新的安全规则能够覆盖你的代码。
如何集成bandit到CI/CD流程中？
将bandit集成到CI/CD流程中可以实现自动化安全扫描，确保每次代码提交都会进行安全检查。 可以在CI/CD脚本中添加以下步骤：
- 安装
bandit。 - 运行
bandit扫描代码。 - 如果
bandit发现任何安全问题，则构建失败。
例如，在GitHub Actions中，可以使用以下配置：
name: Bandit Security Scan
on:
push:
branches: [ main ]
pull_request:
branches: [ main ]
jobs:
bandit:
runs-on: ubuntu-latest
steps:
- uses: actions/checkout@v3
- name: Set up Python 3.x
uses: actions/setup-python@v4
with:
python-version: '3.x'
- name: Install dependencies
run: |
python -m pip install --upgrade pip
pip install bandit
- name: Run Bandit scan
run: bandit -r . -q -f txt这个配置会在每次push或pull request时运行bandit扫描，并将结果输出到控制台。 如果bandit发现任何安全问题，构建将会失败。
除了bandit，还有哪些Python代码安全扫描工具？
除了bandit，还有一些其他的Python代码安全扫描工具，例如：
- Safety: 用于检查项目依赖是否存在已知的安全漏洞。
- OWASP Dependency-Check: 用于检查项目依赖是否存在已知的安全漏洞，支持多种语言。
- SonarQube: 一个通用的代码质量和安全扫描平台，支持多种语言，包括Python。
选择哪个工具取决于你的具体需求和偏好。 bandit是一个轻量级的工具，易于使用和配置，适合小型项目。 SonarQube是一个功能强大的平台，适合大型项目，但配置和使用相对复杂。 Safety 专注于依赖安全，可以作为补充。
如何处理误报？
bandit可能会产生误报，即它报告了一个实际上不是安全问题的问题。 处理误报的方法包括：
忽略误报: 可以使用
--exclude参数或者配置文件来忽略特定的文件或目录。-
抑制误报: 可以使用
# nosec注释来抑制特定的安全警告。 例如：import os os.system("rm -rf /tmp/*") # nosec这个注释告诉
bandit忽略这行代码的安全警告。 但是，在使用# nosec注释时要谨慎，确保你真正理解了潜在的安全风险，并且有充分的理由忽略它。 修复代码: 如果
bandit报告的问题确实存在，但你认为它不是一个真正的安全风险，你可以尝试修改代码，使其不再触发bandit的警告。
总之，配置VSCode进行Python代码安全扫描是一个持续改进的过程。 定期更新工具，审查扫描结果，并根据实际情况调整配置，才能确保你的代码安全可靠。
