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JSON Parsers 差异安全问题探索
前言 作者发现各类JSON解析器针对相同的JSON字符串解析结果存在差异，产生差异的原因为： JSON RFC标准本身存在不同版本，同时也有JSON5,HJSON等扩展标准，不同标准之间存在差异。 已经发现可能导致安全问题的差异有以下5种： 重复键的优先级存在差异 字符截断和注释 JSON序列化怪癖 浮点数及整数表示 宽容解析与一次性bug 1.重复键的优先级存在差异 下面这个JSON字符串，根据官方文档的描述 当其被当做UTF-8解码时，会被认为是非法字符。 >>> import ujson #序列化非法字符 >>> u"asdf\ud800".encode("utf-8") 'asdf\xed\xa0\x80' >>> json.dumps({"test 序列化怪癖 目前为止，我们讨论的都是解析JSON的问题，但几乎所有实现都支持JSON编码（也称作序列化），让我们看几个例子： 优先顺序差异：序列化 vs 反序列化 Java的JSON-iterator
1.3K20发布于 2021-03-25 - 来自专栏猫头虎博客专区
MySQL 8 存储JSON
之前，json数据不被支持，只是被存储为字符串。 mysql8JSON数据类型提供了自动验证的JSON文档以及优化的存储格式。 优雅浏览 JSON_PRETTY()优雅的格式显示JSON值 select emp_no, json_pretty(details) from employees.emp_detailsG *** 使用JSON_CONTAINS_PATH函数检查address. line1是否存在 select json_contains_path(details, ‘one’, “$.address.line1 all’, “ .address.line1", " .address.line5”) from employees.emp_details; 返回值：0 有三种函数来修改数据： 在MySQL 8之前的版本中 JSON_SET() 替换现有值并添加不存在的值 update employees.emp_details set details = json_set(details, “ .address.pin
88310编辑于 2024-04-07 - 来自专栏测试游记
8-Json提取器
V函数 假如要拼接几个字符串 user_1 user_2 user_3 使用拼接函数{__V(user_{__counter(,)},)} 使用场景 在jdbc从数据库获取数据中，会使用到 Json提取器 Json提取器 提取式：$.开头 可以在「查看结果树」中调试 ? 查看结果树 采用$..+末梢节点名称：相对路径提取方法 如果末梢节点存在多个，会返回数组「多个结果」 ? 相对位置 ?
1.2K20发布于 2021-04-29 - 来自专栏陶士涵的菜地
json_encode对中文和引号的处理差异研究
编码是有好处的 2.对单引号和双引号的处理是有差异的,并且受数组键值包裹字符串的引号影响 3.json_encode(array(),JSON_FORCE_OBJECT));输出空的对象 json_encode php var_dump(json_encode(array())); var_dump(json_encode(array(),JSON_FORCE_OBJECT)); var_dump(json_encode 失败的问题: var_dump(json_last_error());//打印出错信息 var_dump($b); 0 JSON_ERROR_NONE 1 JSON_ERROR_DEPTH 2 JSON_ERROR_STATE_MISMATCH 3 JSON_ERROR_CTRL_CHAR 4 JSON_ERROR_SYNTAX 5 JSON_ERROR_UTF8 6 JSON_ERROR_RECURSION 7 JSON_ERROR_INF_OR_NAN 8 JSON_ERROR_UNSUPPORTED_TYPE 当编码有问题时这样处理 $a=iconv("gbk", "utf-8//IGNORE", $a); $b=json_decode($a,true
1.3K20发布于 2019-09-10 - 来自专栏数据科学（冷冻工厂）
RNA-seq 差异分析的细节详解 (8)
通过对比分析，用户可以生成所有三种可能的差异结果：B 相对于 A 的 log2 倍数变化、C 相对于 A 的 log2 倍数变化以及 C 相对于 B 的 log2 倍数变化。 交互作用 交互项可以添加到设计公式中，以测试例如，给定条件下可归因的对数2倍数变化是否因另一个因子而有所不同，例如条件效应是否在不同基因型之间存在差异。 接下来，我们将继续探讨如何利用交互作用来测试条件效应的差异。这里仍然以三个基因型（I、II 和 III）的条件效应为例进行说明。 交互项 genotypeII.conditionB 和 genotypeIII.conditionB 则表示某一特定基因型的条件效应与参考基因型的条件效应之间的差异。 特别是，我们展示了如何检验基因型之间条件效应的差异，以及如何获取非参考基因型的条件效应。
27610编辑于 2025-02-19 - 来自专栏做数据的二号姬
技术 | 提取JSON在不同数据库中处理语法的差异
原创内容 No.744 技术 | 提取JSON在不同数据库中处理语法的差异 自己mark一下提取JSON在不同数据库中处理语法的差异~ 最近又遇到了写SQL提取json中某一个key对应的信息的问题，顺便学习了一下不同数据库之间的语法差异补一下短板 首先我们假设这么一个案例数据在这里： CREATE TABLE users( id INT PRIMARY KEY, info JSON -- 或类似类型（如 JSONB、NVARCHAR） users; -- 简写 SELECT id, info->>'$.name' AS name FROM users; pgsql的写法是： SELECT id, info->'name' AS name_json , info->>'name' AS name_text FROM users; sqlserver的写法是： SELECT id, JSON_VALUE(info, '$.name') AS name FROM users; 如果json的格式假为 {"user": {"address": {"city": "Paris"}}}，提取paris的时候。
82500编辑于 2025-04-26 - 来自专栏微光点亮星辰
Oracle 与 MySQL 的差异分析（8）：其他常用函数
Oracle 与 MySQL 的差异分析（8）：其他常用函数 1 NVL 1.1Oracle nvl(a, b)：如果a不为null，返回a，否则返回b。
1.9K21发布于 2020-04-10 - 来自专栏圣杰的专栏
ABP入门系列（8）——Json格式化
来简要介绍下Abp中Json的用法。为什么要在这一节讲呢？当然是做铺垫啊，后面的系列文章会经常和Json这个东西打交道。 一、Json是干什么的 JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式。 易于人阅读和编写。同时也易于机器解析和生成。 这些特性使JSON成为理想的数据交换语言。 ：是否缩进（默认为false，即未格式化） 并在AbpController中重载了Controller的Json()方法，强制所有返回的Json格式数据为AbpJsonResult类型，并提供了AbpJson JSON string.
2.2K90发布于 2018-01-11 - 来自专栏算法之名
Mybatis操作mysql 8的Json字段类型
Json字段是从mysql 5.7起加进来的全新的字段类型，现在我们看看在什么情况下使用该字段类型，以及用mybatis如何操作该字段类型 一般来说，在不知道字段的具体数量的时候，使用该字段是非常合适的 jobj = (JSON) JSON.toJSON(entity); innerMap = JSON.toJavaObject(jobj, Map.class); } public Object getObj() { if (innerMap == null) { return null; } JSON jobj = (JSON ) JSON.toJSON(innerMap); Map entity = JSON.toJavaObject(jobj, Map.class); return entity; jobj = (JSON) JSON.toJSON(innerMap); Object entity = JSON.toJavaObject(jobj, targetClass);
4.8K20发布于 2019-08-20 - 来自专栏JavaEdge
Tomcat7与Tomcat8的差异详细对比
1 配置文件 tomcat8 更贴心，给出明确已启动的提示输出。 tomcat7 2 请求的响应状态值 tomcat8下请求成功时，响应值为 success tomcat7下为ok
82010发布于 2021-02-22 - 来自专栏生信技能树
单细胞转录组差异分析的8大痛点
单细胞转录组差异分析之所以困难，主要是由于以下8个方面的原因： 标准化（Normalization）问题： 单细胞数据需要经过标准化来校正PCR扩增偏倚、批次效应以及数据分布的偏差。 这种方法可能有助于克服上述一些挑战，提高单细胞转录组差异分析的准确性和可靠性。 基于广义线性混合模型（GLMM）做单细胞转录组差异分析 在这篇论文中，作者提出了使用广义线性混合模型（Generalized Linear Mixed Model, GLMM）来处理单细胞转录组数据的差异表达分析 数据集涉及8种不同的细胞类型，每个细胞类型分为未刺激对照组和IFN-β刺激组。 对比结果显示： Poisson-glmm 和 Binomial-glmm：在多个场景中显示出较高的灵敏度和稳健性，能够识别出更多的差异表达基因（DEGs），并且能够更好地捕捉到组间表达差异。
1K10编辑于 2024-07-05 - 来自专栏生如夏花绚烂
解决laravel Use of undefined constant JSON_INVALID_UTF8_SUBSTITUTE - assumed ‘JSON_INVAL
安装 Laravel6.0报错 Use of undefined constant JSON_INVALID_UTF8_SUBSTITUTE - assumed ‘JSON_INVAL php 版本问题 composer.json的php版本最低要求为php7.2 但是我的homestead环境的php版本为7.3 后来在nginx的配置文件发现了问题 虽然php版本是v3但nginx实际上是phpv1
59820编辑于 2022-09-14 - 来自专栏数据库相关
MySQL8中的JSON格式错误日志
官方文档 https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/error-log-json.html MySQL8开始，支持将错误日志输出为json格式，这样就很方便日志的统一集中化的收集 安装方法很简单，只要2行命令即可： INSTALL COMPONENT 'file://component_log_sink_json'; SET PERSIST log_error_services = 'log_filter_internal; log_sink_json'; 然后，可以搞一些错误的操作，例如输错密码达到登录失败的现象。 具体错误符号，具体的err_symbol可以参考：https://dev.mysql.com/doc/mysql-errors/8.0/en/server-error-reference.html 如果测试json （例如：同样的错误信息，超过一定的阈值后，在日志文件中只记录1条） 下面演示的是将 错误级别<=warning的信息不采集到json日志文件中。
1.3K10编辑于 2024-10-06 - 来自专栏软件开发-青出于蓝
Mysql8之获取JSON字段的值
问题是这样的，接到一个需求： 要从其它系统数据库中导出一些数据，发现其中有个字段的值是json字符串，而需求要的是该JSON字符串中某个key对应的value值。 需求有了，这个如果只用SQL来处理，能否实现呢，SQL能否处理JSON数据呢，这个数据库是Mysql，看了下版本，发现是8.x，Mysql8中有json函数支持json的处理，so开工探索。 "key": { "innerKey": "This is test" ... }, ... } ] 字段的json如List-1所示，对应的用json_extract 要注意的是该字段中不能含有非json字符串的值，不然json_extract会报错。如下List-2是SQL例子。 ://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/json-search-functions.html#function_json-extract (adsbygoogle
8.5K10发布于 2019-10-25 - 来自专栏web后端
PHP json中的Malformed UTF-8 characters问题
一般情形下，json嵌套层级太深这种失败是罕见，但是又相对比较容易识别的；另外一种错误，是关于utf-8编码的，则情形相对比较复杂； $wrong_encoding = urldecode("%CD") ) 这个例子是利用urlcode不检查编码，生成了不合法的utf-8字符串； 多字节残缺的UTF-8编码的二进制数据会影响到字符串的边界； echo ord(urldecode("%CD"));//205 -8编码规则下，这应该是一个双字节字符，明显可以看到，这里是一个单字节字符； 下面则是处理方式： function json_encode_with_utf8_detect($arr,$replace = null){ $json = json_encode($arr); //没有utf-8编码问题的，直接返回encode之后内容 if($json ! = JSON_ERROR_UTF8){ return $json; } array_walk_recursive($arr,function (&$value)use($
4.1K60发布于 2018-12-04 - 来自专栏C++开发
【Json-RPC框架】：Json序列化后，不能显式中文？增加emitUTF8配置
解决办法： 给工厂类设置emitUTF8=true。 swbuilder.settings_["emitUTF8"]=true; static bool serialize(const Json::Value &val, std::string &body ) { std::stringstream ss; Json::StreamWriterBuilder swbuilder; //配置信息 swbuilder.settings _["emitUTF8"]=true; std::unique_ptr<Json::StreamWriter> sw(swbuilder.newStreamWriter()); int return false; } body=ss.str(); return true; } 这就是在用中间类Value存储的时候，存的是中文，但是在write转化的时候，UTF8字符转化成为了
21300编辑于 2025-03-20 - 来自专栏生信小驿站
差异分析①
2.txt", "GSM1545540_JMS8-3.txt","GSM1545541_JMS8-4.txt", "GSM1545542_JMS8-5.txt 相反，通常的做法是将原始计数转换为可以解决这种库大小差异的规模。 在我们的分析中，CPM和log-CPM转换经常使用，尽管它们没有考虑RPKM和FPKM值所做的特征长度差异。 假设条件之间的异构体使用没有差异差异表达分析着眼于条件之间的基因表达变化，而不是比较多个基因的表达或得出绝对表达水平的结论。 换句话说，基因长度对于感兴趣的比较保持不变，任何观察到的差异都是条件变化的结果，而不是基因长度的变化。
1.1K10发布于 2018-08-27 - 来自专栏前端
前端必备：8个实用的JSON在线工具网站推荐
今天给大家推荐8个非常实用的JSON在线工具网站，帮助你提升开发效率。 1. JSON.cn 官网 简介: JSON.cn 是一个功能全面的在线JSON解析和格式化工具网站，专为开发者设计。 WeJSON 官网 简介: WeJSON是一款没有任何广告的Json在线工具，并且提供了42种实用的JSON工具，包括JSON格式化、JSON转XML、XML转JSON、JSON美化等。 JSON Editor Online 官网 JSON Editor Online 是一个比较实用的JSON在线编辑器。它不仅支持JSON数据的编辑和格式化，还提供了树状视图、表格视图等多种查看方式。 8、BEJSON 官网 BEJSON 是一个功能丰富、易于使用的在线JSON工具网站，非常适合程序员、设计人员等工作人员使用。 总结 以上推荐的8个JSON在线工具网站，每个都有其独特的优势和功能，可以帮助开发者高效地处理JSON数据。无论你是需要格式化和验证JSON数据，还是进行数据转换，这些工具都能为你提供极大的便利。
11.7K20编辑于 2024-11-26 - 来自专栏数据核心
深入探索 MySQL 8 中的 JSON 类型：功能与应用
为了解决这个问题，MySQL 8 引入了原生的 JSON 数据类型，允许我们以结构化的方式存储和查询 JSON 数据。 2. JSON 函数 MySQL 8 提供了一系列内置函数来操作和查询 JSON 数据： 提取数据：使用 JSON_EXTRACT() 函数可以从 JSON 文档中提取指定的数据片段。 JSON 索引 为了提高查询性能，MySQL 8 支持为 JSON 列创建索引。但由于 JSON 数据的灵活性，直接对整个 JSON 文档创建索引并不高效。 使用 MySQL 8 的 JSON 支持，你可以简化数据库与前端之间的数据交互。 6. 注意事项 性能：虽然 MySQL 8 提供了对 JSON 的支持，但与传统的关系型数据相比，JSON 查询可能仍然不够高效。
4.4K10编辑于 2024-03-21 - 来自专栏生信小驿站
差异分析②
该图以无监督的方式显示了样本之间的相似性和不相似性，以便人们可以了解在进行正式测试之前可以检测差异表达的程度。 虽然所有样本都是按照群组聚集的，但是观察到在基础和LP之间以及基线和ML在维度1上的最大转录差异。 检查DE基因的数量 为了快速了解差异表达水平，可以在表格中总结显着上调和下调基因的数目。 显着性是使用默认设置为5％的调整后的p值截止值来定义的。 为了比较Basal和LP中的表达水平总共8,425个DE基因。 在Basal和ML之间发现总共8,510个DE基因（4,338个下调基因和4,172个上调基因），并且在LP和ML之间发现总共5,340个DE基因（2,895个下调和2,445个上调）。
1.1K50发布于 2018-08-27
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