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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。 RFC标准定义中对某些技术细节采用开放性描述，导致具体实现存在差异。 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 下面是一个优先级差异导致安全问题的场景，Cart SERVICE执行订单校验逻辑，校验通过后转发至Payment SERVICE进行支付相关逻辑： ? 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 ,JSON_UNESCAPED_UNICODE|JSON_UNESCAPED_SLASHES)); var_dump(json_encode(array("name"=>"陶士涵","point"=>100 失败的问题: var_dump(json_last_error());//打印出错信息 var_dump($b); 0 JSON_ERROR_NONE 1 JSON_ERROR_DEPTH 2 JSON_ERROR_STATE_MISMATCH 3 JSON_ERROR_CTRL_CHAR 4 JSON_ERROR_SYNTAX 5 JSON_ERROR_UTF8 6 JSON_ERROR_RECURSION 7 JSON_ERROR_INF_OR_NAN
1.3K20发布于 2019-09-10 - 来自专栏做数据的二号姬
技术 | 提取JSON在不同数据库中处理语法的差异
原创内容 No.744 技术 | 提取JSON在不同数据库中处理语法的差异 自己mark一下提取JSON在不同数据库中处理语法的差异~ 最近又遇到了写SQL提取json中某一个key对应的信息的问题，顺便学习了一下不同数据库之间的语法差异补一下短板 首先我们假设这么一个案例数据在这里： CREATE TABLE users( id INT PRIMARY KEY, info JSON -- 或类似类型（如 JSONB、NVARCHAR） users; -- 简写 SELECT id, info->>'$.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, '$.name') AS name FROM users; 如果json的格式假为 {"user": {"address": {"city": "Paris"}}}，提取paris的时候。
76900编辑于 2025-04-26 - 来自专栏生信小驿站
差异分析①
duplicated(genes$ENTREZID),] x$genes <- genes x 数据预处理 从原始尺度转换 对于差异表达和相关分析，基因表达很少在原始计数水平上考虑，因为文库测序的深度更大会导致更高的计数 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 - 来自专栏生信小驿站
差异分析③
统计差异基因数目 tfit <- treat(vfit, lfc=1) dt <- decideTests(tfit) summary(dt) BasalvsLP BasalvsML LPvsML dt[,1:2], circle.col=c("turquoise", "salmon")) write.fit(tfit, dt, file="results.txt") #使用topTreat输出差异基因信息 差异基因可视化 为了总结目测所有基因的结果，可以使用plotMD函数生成显示来自线性模型的log-FC与平均对数-CPM值拟合的均值 - 差异图，其中突出显示差异表达的基因。
97230发布于 2018-08-27 - 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。 如果样本以任何这些维度中的给定因子聚类，则表明该因子有助于表达差异，并且值得包括在线性建模中。另一方面，影响很小或没有影响的因素可能会被排除在下游分析之外。 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。 差异表达分析 创建一个设计矩阵和对比 在这项研究中，我们感兴趣的是看到哪些基因在三种细胞群体之间的不同水平上表达。 在我们的分析中，假设基础数据是正态分布的，假设线性模型符合数据。 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。
1.1K50发布于 2018-08-27 - 来自专栏芒果先生聊生信
差异分析03，一切差异皆可检
因此，检测基因表达差异时，起码要检测兴趣基因的mRNA和protein，所以要用到RT-PCR和Western blot。 ? 正如我们在生信分析的总结中所说，差异表达是研究的起点，也是研究的难点。 虽然万事开头难，但是千里之行始于足下，检测差异表达是第一步。下面我们结合文献，一起感受下，如何检测差异表达。 检测差异表达分为入门（细胞）、进阶（动物）和高阶（测序）三个段位。 该论文更侧重临床标本的检测，是从Western blot、流式细胞术和免疫组化的方法学角度对差异表达进行检测。逻辑清晰，也是很好的套路。 进阶级别 进阶级别是从动物模型入手的。 图a和图b是多维分析和GO分析不同组别中差异表达的基因。 ? 图c是热图展示差异表达的基因，图d是热图展示染色质调控相关的基因，图e是对图d的可视化视图展示；图f显示RNA质谱分析的结果。 高阶差异表达的好处是个性化、数据多，但是不足也很明显，死贵死贵的！！ 方法重要，但不是最重要的，小米加步枪干得过飞机加坦克。神器神不神，关键要看人。
65310发布于 2020-07-07 - 来自专栏韩曙亮的移动开发专栏
【Python】json 格式转换 ① ( json 模块使用 | 列表转 json | json 转列表 | 字典转 json | json 转字典 )
json.loads 函数 ,可以将 json 转为 python 列表 / 字典 ; 一、json 格式转换 1、json 模块使用 首先 , 导入 Python 内置的 json 模块 ; import ": "Jerry", "age": 12}] 再后 , 调用 json.dumps 函数 , 将 列表 数据转为 json 字符串数据 ; json_str = json.dumps(data) 最后 , 调用 json.loads 函数 , 将 json 转为 python 数据 ; data = json.loads(json_str) 2、代码示例分析 - 列表转 json 定义一个 Python (data_list) # 打印 json 字符串结果 print(f"json_str 类型 : {type(json_str)} 值为 {json_str}") # 将 json 转为 Python }") # 将字典转为 json json_str = json.dumps(data_dict) # 打印 json 字符串结果 print(f"json_str 类型 : {type(json_str
3.2K10编辑于 2023-10-11 - 来自专栏全栈程序员必看
java json数组转json对象_json对象数组
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君 js 数组、对象转json 以及json转 数组、对象 1、JS对象转JSON 方式：JSON.stringify(obj) var json = { "name ":"iphone","price":666}; //创建对象； var jsonStr = JSON.stringify(json); //转为JSON字符串 console.log(jsonStr ); 2、JS数组转JSON //数组转json串 var arr = [1,2,3, { a : 1 } ]; JSON.stringify( arr ); 3、JS对象数组转JSON //数组转json串 var arr = [1,2,3, { a : 1 } ]; JSON.stringify( arr ); 4、JSON转JS数组 //json字符串转数组 var jsonStr ")"); //可用-JSON转数组 5、JSON转JS对象 var jsonString = '{"bar":"property","baz":3}'; var jsObject = JSON.parse
13.9K10编辑于 2022-09-30 - 来自专栏韩曙亮的移动开发专栏
【Python】json 格式转换 ② ( Json 格式简介 | Json 概念 | Json 功能 | 对象 数组 格式 | 嵌套格式 | Json 特点 )
一、Json 格式简介 1、Json 概念 Json 的英文全称为 " JavaScript Object Notation " , JavaScript 对象符号 ; Json 是 轻量级 数据交换格式 ; Json 中的基本元素是 字符串、数字、布尔值 或 null , Json 对象中的键值对 , 可以是上述类型元素 ; Json 数组中的元素 , 可以是上述类型元素 ; 2、Json 功能 Json 字符串 , 然后传递给 Python 语言 ; 3、Json 格式 - 对象 / 数组 格式 Json 的 基本格式 主要有 对象 和 数组 两种形式 , Json 对象格式 : Json 对象是在 Python 中的字典 , Json 数组对应着 Python 中的列表 , 上述对应可无缝衔接转换 ; 4、Json 格式 - 对象 / 数组 嵌套格式 Json 对象中的 键 和 值 可以是 对象 或 数组 ; Json 数组中的元素 , 可以是 对象 或 数组 ; 下面的 Json 数据 是一个 Json 对象 , “hobbies” 键对应的值是一个数组 , 数组的元素是字符串 ; “address
2.3K20编辑于 2023-10-11 - 来自专栏hml_知识记录
Caché JSON %JSON快速参考
%JSON快速参考本节提供本章中讨论的%JSON方法、属性和参数的快速参考。 %JSON.Adaptor方法这些方法提供了从JSON序列化和序列化到JSON的能力。 %JSONExport()%JSON.Adaptor.%JSONExport()将启用JSON的类序列化为JSON文档，并将其写入当前设备。 %JSONExportToStream()%JSON.Adaptor.%JSONExportToStream()将启用`JSON的类序列化为JSON文档并将其写入流。 FormatToString()%JSON.Formatter.FormatToString()使用指定的缩进格式化JSON文档并将其写入字符串，或将启用JSON的类序列化为JSON文档并将其作为字符串返回 export (可选)-格式化的JSON流。Indent%JSON.Formatter.Indent属性指定是否应缩进JSON输出。默认为true。
3.6K10编辑于 2022-07-04 - 来自专栏生信补给站
差异分析|DESeq2完成配对样本的差异分析
本文为群中小伙伴进行的一次差异分析探索的记录。 前段时间拿到一个RNA-seq测序数据（病人的癌和癌旁样本，共5对）及公司做的差异分析结果（1200+差异基因），公司告知用的是配对样本的DESeq分析。 可以看到常规的DESeq2分析比limma voom分析多了一些差异基因，但是和公司给的1200+的差异基因还是差远了。 发现差异之后开始了检索和求助之旅，查了很多帖子，也求助了一些大神，似乎很少人注意过DESeq2包做配对的差异分析。 总结来说，由于算法的不同，不同差异分析的R包得到的差异基因数量不完全一致。重要的是，针对配对的样本，如果不进行配对分析而用常规的差异分析，这样的结果可能会大不相同。
7.8K42发布于 2021-03-03 - 来自专栏生信菜鸟团
都是FPKM进行差异分析，为啥差异感觉这么大呢？
缘起 上周我们比较了FPKM与count分别进行差异分析的区别，发现两者差异分析的结果基本一致。 正式分析 1.利用fpkm值进行差异分析 进行差异分析时，阈值按照文章的选法，FC为2，p<0.001 # 1.下载文中的补充数据集table 4.xlsx rm(list=ls()) library( P值分析的差异基因里 ## 02差异基因箱线图 # 绘制箱线图 table(fpkm_deg$g=="UP") ## ## FALSE TRUE ## 13454 287 table(fpkm_deg 但是与原文相比，我们的上调差异基因有287个，下调差异基因有181个。与文章的644个上调，45个下调在数量上存在显著不同，这点就很值得咀嚼。 检查的几个差异基因源于文中的描述，如下。 为啥同一个数据，一样的阈值两者差异基因的数量相差如此显著，难道是统计方法的不同导致的差异基因在作者的分析结果与我的分析结果中存在不同吗？感兴趣的小伙伴们可以尝试尝试，欢迎点评哈。
7.5K30编辑于 2023-01-05 - 来自专栏我的博客
XML转成Json，数组转成Json，Json转成数组
1、数据交互经常用到XML或者Json，其中Json数据居多（优点不多说） 2、ZendFrameWork中如何将XML转换成Json以及数组和Json转换 直接上例子： $arr = array(‘ //数组转Json $json = Zend_Json::encode($arr);//$json = json_encode($arr); echo $json; //json转数组 $arr = Zend_Json::decode($json);//$json = json_decode($json); var_dump($arr); //xml数据转json $xmlStr = file_get_contents 官方提示） Zend_Json::fromXml() 函数执行 XML 格式的字符串输入和返回等同的 JSON 格式字符串的输出的转换， 如果有任何 XML 输入格式错误或者转换逻辑错误，它将抛出一个异常 转换逻辑也使用递归技术来遍历 XML 树， 它支持 25 级递归，如果递归超过这个深度，它将抛出一个 Zend_Json_Exception 附：test.xml Xml转Json
6.3K90发布于 2018-05-08 - 来自专栏积累沉淀
JSON
JSON的两种结构 JSON有两种表示结构，对象和数组。 对象结构以”{”大括号开始，以”}”大括号结束。 字符串 之前我一直有个困惑，分不清普通字符串，json字符串和json对象的区别。 读和写JSON都有两种方法，分别是利用”.”操作符和“[key]”的方式。 我们首先定义一个JSON对象，代码如下。 男” //或者obj[“sex”]=”男” } 增加数据后的JSON对象如图： json01 3，修改JSON中的数据 我们现在要修改JSON中count的值，代码如下： function } 删除后的JSON如图 json03 可以看到count已经从JSON对象中被删除了。
3.1K80发布于 2018-01-11 - 来自专栏码猿技术专栏
JSON
JSON 1.1. 定义 1.2. 格式 1.2.1. JSON对象 1.2.2. JSON数组 1.3. 访问JSON对象 1.4. 访问JSON数组 1.5. JSON.parse(str) JSON 定义 数据组织的一种方式 格式 key-value形式的组织 JSON对象 对象保存在{}中，并且以key-value的形式存储 其中的key必须是加上双引号， 数组 定义并且访问 我们定义一个对象，其中包含一个JSON数组employees function testJSON(){ //定义一个对象，其中包含JSON数组employees var obj (str) 将字符串形式的JSON对象转换成为JSON对象，即是去掉引号 var p='{"name":"陈加兵","age":22}'; //这个是json字符串 //这样取值肯定不行，因为此时的 p并不是JSON对象，而是一个字符串形式的JSON对象 alert(p.name+"--->"+p.age); var obj = JSON.parse(p); //将字符串形式的json
2.1K21发布于 2019-12-31 - 来自专栏生信技能树
不同部位癌症差异分析是否需要排除组织差异呢？
21 ILCs, 38 IDCs, two lymph node metastases, and three normal tissues 样本的表达信息，最后全文的落脚点是 ILCs 和 IDCs的差异表达情况 那么这样的 ILCs 和 IDCs的差异是否是病理性的差异呢？还是组织特异性差异？ 不过因为这个文章发表时间太早了，所以他们并没有上传芯片数据，没办法复现文章部分图表。 acc=GSE35019 主要是分析差异基因：42 and 16 genes were up- and down-regulated in DCIS compared to IDC 虽然差异基因还是统计学检验得到的 ，但它真的是 DCIS和IDC的病理性差异吗？
56110发布于 2019-09-18 - 来自专栏wfaceboss
Json
JSON 语法规则 JSON 语法是 JavaScript 对象表示法语法的子集。 数据在名称/值对中 key:value 注意：value是任何合法的值 ，key必须的是字符串 数据由逗号分隔{key1:value1,key2:value2} 大括号保存对象 {} JSON 对象在大括号（{}）中书写 中括号保存数组 [] JSON 数组在中括号中书写 json有两种格式 （1）无序的 指的是单个对象 ，每个值之间使用“逗号”分隔 格式为： obj={ --对象名.属性名 即obj.key (2)使用中括号（[]）来访问对象的值------------对象名[“属性名”] 即obj["key"] 例如： myObj={ "name":"json
1.9K40发布于 2019-04-08 - 来自专栏web前端-
JSON
一 JSON的简介 1 .JSON是一种轻量级的数据交换格式 2. JSON通常用于服务器端向网页传递数据 3 JSON 是存储和交换文本信息的语法。 的解析和序列化 一般情况下，我们的json数据都是从服务端获取到的，获取的json数据是以字符串的形式返回的。 ，但是存在安全问题(如果JSON中包含恶意代码也会被直接执行) 使用 JSON 解析器将 JSON 转换为 JavaScript 对象是更安全的做法。 JSON解析器只会识别JSON文本,而不会执行 JSON 的解析:json数据转换成js对象 语法:var myObject = JSON.parse(myJSONtext, reviver ); JSON的序列化:js对象转换成json数据(字符串) var myJSONText = JSON.stringify(myObject, replacer); <script
2.6K40发布于 2018-09-13 - 来自专栏vue学习
JSON
json是一种数据格式，不是一种编程语言。 json是一种轻量级的数据格式，可以简化表示复杂数据结构的工作量。 1、语法 ①json字符串必须使用双引号 ②没有声明变量 ③没有末尾分号 ④json对象中的属性名必须加双引号 json的语法可以表示三种类型的值 简单值：使用与js相同的语法，可以在json （不支持undefined） "hello world" 对象： { "name":"Ewall", "age":21 } 数组： [25,"ewall",true] 2、JSON对象 两个方法：stringfy( )：把js对象序列化为json字符串 parse( )：把json字符串解析为原生js值 var person={ name ，表示是否在JSON字符串中保留缩进。
2.5K30发布于 2018-09-04
腾讯云开发者
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