简介
snyk-python-plugin
是一个 npm 包,用于扫描 Python 项目中的安全漏洞。该插件使用 Snyk 的漏洞数据库和智能算法进行扫描,可以检测出项目中存在的漏洞并提供修复建议。
本文将介绍如何使用 snyk-python-plugin
对 Python 项目进行安全扫描,包括安装和配置插件以及运行扫描命令。
安装
首先,需要在本地安装 Node.js 和 npm。可以从官方网站下载并安装这两个软件。
安装完成后,在终端中执行以下命令安装 snyk-python-plugin
:
npm install -g snyk-python-plugin
配置
为了能够使用 snyk-python-plugin
扫描 Python 项目,需要在项目根目录下创建一个 .snyk
文件,并在其中添加以下内容:
language: python
同时,还需要在 Snyk 官网上注册一个账号,并获取 API token。在终端中执行以下命令,将 API token 添加到环境变量中:
export SNYK_TOKEN=<your_api_token>
使用
安装和配置完成后,就可以使用 snyk-python-plugin
扫描 Python 项目了。在终端中进入项目根目录,执行以下命令:
snyk test
该命令会对项目进行安全扫描,并在终端中输出扫描结果。如果存在漏洞,会提供修复建议。
此外,还可以使用 --severity-threshold
参数指定漏洞等级的阈值。例如,下面的命令只会输出高于 medium
等级的漏洞:
snyk test --severity-threshold=medium
示例代码
以下是一个示例 Python 项目,包含了两个安全漏洞。
-- -------------------- ---- ------- ------ -------- --- ------- --- - ------------------- -------- - ----------------- -------------------- -- -------- -- ----------- ------
在该项目根目录中执行 snyk test
命令,即可检测出存在的漏洞。输出结果如下:
-- -------------------- ---- ------- ------- ------------------- - ------ -------- ------------- ----- -- -------- ------------ -------- ------ --- --- ------------ -- -- -------- ---- ------ ----- --------- ------- -------- ----- -- ----------------- -------- ----- ------------------------------------------------------------------------------------- ---------- -------- ---------------- ---------------- ---------------- ---------------- ---------------- ---------------- ---------------- --------------- --- - ---- ------------ ------- -------- -- ------- ------ -- ------ --- - ---- -------- ------------- ----- -- ------- ------------ -- ------- ------ ------- -------- ----- -- - ------- ---------- ----- -- ---- ----------- ---- -- -------------- ------- ---- --- -------- ---- --- ------------------------------ ------- ---- ----- ---- -- - ----- --------- ---------- ----- - --------- ----- ----- ------ ----- -- --- ---- ------- --- ------- ----- ----- -------------------------------------------------------------------------------- ---------- -------- --------------- --------------- --------------- -------------- --- - ---- ------------ ------- ------- -- ------- ------- -- ------ ---
可以看到,该项目存在一个 medium
等级的漏洞和一个 high
等级的漏洞。根据输出结果中
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