1. eval
eval 是一个强大的函数，可以解析字符串为Python表达式并执行它。这意味着它可以用来执行任意的Python代码，包括函数调用、变量赋值等。
优点：
功能强大，可以处理复杂的Python表达式。
可以用于计算数学表达式、执行函数等。
缺点：
安全风险高，不应用于不可信的数据源，因为它可以执行任意代码。
性能相对较低，因为它需要解析并执行代码。
示例：
s = "3 + 5" result = eval(s) print(result) # 输出：8
2. ast.literal_eval
ast.literal_eval 函数来自Python的ast模块，它安全地解析字符串为Python字面量（如列表、字典、数字、字符串等），但不会执行复杂表达式或函数。
优点：
安全性高，只接受Python字面量，避免了执行代码的风险。
适合处理来自外部源的数据，如配置文件、用户输入等。
缺点：
功能相对有限，不能用于计算表达式或执行函数。
示例：
s = "[1, 2, 3]" result = ast.literal_eval(s) print(result) # 输出：[1, 2, 3]
3. json.loads
json.loads 函数用于将JSON格式的字符串转换为Python对象。由于JSON是一种广泛使用的数据交换格式，该函数特别适合处理网络传输或存储在文件中的数据。
优点：
标准化数据交换，适用于网络通信和跨语言数据共享。
支持的数据类型有限且明确（字符串、数字、布尔值、列表、字典等）。
缺点：
仅限于JSON格式，不支持Python特有的数据类型或结构。
需要字符串严格遵循JSON规范，例如字符串必须用双引号包围。
示例：
s = '{"name": "Alice", "age": 30}' result = json.loads(s) print(result) # 输出：{'name': 'Alice', 'age': 30}
总结
选择哪种方法取决于你的具体需求：
如果你需要执行复杂的Python表达式，且数据来源可信，可以使用 eval。
当你需要安全地解析字面量数据，特别是来自外部的、不可控的输入时，ast.literal_eval 是更好的选择。
对于处理JSON格式的数据，无论是从网络还是文件读取，json.loads 是标准且推荐的方法。
