Json序列化 当下最常用的数据通信格式毋容置疑肯定是Json，实体对象可直接转Json作为接口返回值。...下面看看一个普通Role实体对象的Json序列化（ToJson）和Json反序列化（ToJsonEntity）的例程和效果。 ?...文件流FileStream，可以让实体对象保存为文件，或者文件加载为实体对象，（借助文件缓存实体数据？）...应用启动时必须把配置数据和常用基础数据一次性载入内存，例如几万行的网点数据； 如果几十个节点同时启动向数据库请求网点数据，数据库将不堪重负变得非常缓慢，影响计算应用的加载甚至可能导致出错退出； 这种场景，可以在加载一次后，把实体列表数据保存到本地文件中...Xml，Json，二进制，网络或文件 分表分库。常见拆分逻辑 高级统计。聚合统计，分组统计 批量写入。批量插入，批量Upsert，异步保存 实体队列。写入级缓存，提升性能。 备份同步。
1.2.4 字符串 字符串(string)是由双引号包围的任意数量 Unicode 字符的集合，使用反斜线转义。...1.3 Java 中的 JSON Java 中并没有内置 JSON 的解析，因此使用 JSON 需要借助第三方类库。...json 的 Java 的开源框架。...与其他 Java 的 json 的框架相比， Jackson 解析大的 json 文件速度比较快；Jackson 运行时占用内存比较低，性能比较好；Jackson 有灵活的 API，可以很容易进行扩展和定制...value: 指你需要指定的名字 @JsonFormat 实体类/属性使用的注解，在序列化或者反序列化的时候，指定属性格式化日期/时间 1.3.3 一些对象的 JSON 字符串格式 ☞ JavaBean
比如在Spring MVC中，可以按照如下方式添加索引端点 ? ? 快速开始 索引API 使用com.timeyang.jkes.core.annotation包下相关注解标记实体 ? ? ? ?...在事务提交后使用JkesKafkaProducer发送SaveEvent中的实体到Kafka，Kafka会使用我们提供的JkesJsonSerializer序列化指定的数据，然后发送到Kafka。...为了便于客户端人员开发，查询服务提供了一个查询UI界面，开发人员可以在这个页面得到预期结果后再把json请求体复制到程序中。 流程图 ?...在后续版本，我们会提供与更多框架的集成。...为了便于客户端人员开发，查询服务提供了一个查询UI界面，开发人员可以在这个页面得到预期结果后再把json请求体复制到程序中。
值对象也是领域模型中的领域对象。 应该尽量使用值对象建模而非实体对象。即便一个领域概念必须建模成实体，在设计时也应更偏向于将其作为值对象容器，而非子实体容器。...4 不同状态的值对象 4.1 业务形态 值对象是DDD领域模型中的一个基础对象，跟实体一样源于事件风暴所构建的领域模型，都包含若干属性，与实体一起构成聚合。...4.3.2 序列化大对象 当引用一条或多条记录的多属性值对象的实体时 以序列化大对象方式形成的人员实体对象，地址值对象被序列化成大对象JSON串后，嵌入人员实体 ?...而值对象简化了DB的持久化设计，多采用反范式，值对象的属性值和实体对象的属性值保存在同一DB实体表。...它还是原来那个它；值对象着重描述性，对属性的变化很敏感，属性变了，它就不是那个它了 战略上的思考框架稳定不变，战术上的模型设计却灵活多变，实体和值对象也有可能随着系统业务关注点的不同而更换位置。
snapshot保存了领域对象关键的修改点，它是对回放event构造领域对象的优化。 如何序列话对象： 主要设计到两种对象，一个是event对象，一个是领域实体entity。...有序列化当然有反序列化，实体对象必须能够从序列化的数据中（即snapshot数据）回建对象。并把event在实体对象上回放，也需要将event从序列化数据中回建。...= 0; }; 领域实体对象基类 entity_i，领域实体对象必须用于唯一的id以方便进行索引，并且如前文所述，实体对象必须是可以序列化、反序列话的，当对其进行snapshot时需要对其进行序列化，当构造该对象时需要从快照数据中反序列化构建对象...保存领域对象实体的快照数据 3. 通过某个版本的快照，回建领域对象 结构图如下 ? 7....这里为了方便调试我使用了json序列化和反序列化方式，json的decode和encode有不小的开销，基于二进制的序列化和反序列化可以达到很高的实时性，存在很大的优化空间。
数据模型序列化处理 在snippet应用中，添加一个序列化模块，用于进行数据模型对象的序列化操作 在myrest_ex02/snippet/目录下创建文件：serializers.py # coding...格式化序列数据 通过JSON格式化渲染的数据，就是最终可以交互的JSON字符串数据 >>> content = JSONRenderer().render(serializer.data) >>>...JSON数据 反序列化在WEB应用中，主要用于解析视图客户端提交的JSON数据，转化成数据对象之后进行CRUD的操作 >>> from django.utils.six import BytesIO...在实际项目操作过程中，我们在Django项目里面操作的往往都是QuerySet查询结果集 对于查询结果集的序列化处理方式如下 >>> res = SnippetSerializer(Snippet.objects.all...serializers = SnippetSerializer(data=data) # 验证并保存数据 if serializers.is_valid
目标：支持可变属性 反模式：使用泛型属性表。这种设计成为实体-属性-值（EAV），也可叫做开放架构、名-值对。...如何识别反模式：当出现以下情况时，可能是反模式 （1）数据库不需要修改元数据库（表中的列属性）就可以扩展。还可以在运行时定义新的属性。 ...解决方案：模型化子类型 1、单表继承：所有属性都在一个单表上保存，增加属性时就扩充这个表。...4、半结构化数据模型：如果有很多子类型或者必须经常增加新的属性支持，那么可以用一个BLOB列来存储数据， 用XML或者JSON格式——...这叫做序列化大对象块。 这个设计的优势是扩展性，缺点是，这样的结构中sql无法获取某个指定的属性。你必须或者整个blob字段并通过程序去解释这些属性。
0 前言 值对象也是领域模型中的领域对象。 应尽量使用值对象建模而非实体。即便一个领域概念必须建模成实体，在设计阶段也应更偏向于将其作为值对象。因为更容易创建、测试、使用、优化和维护。...4 值对象的形态 4.1 业务形态 值对象是DDD领域模型中的一个基础对象，跟实体一样源于事件风暴所构建的领域模型，都包含若干属性，与实体一起构成聚合。...以序列化大对象方式形成的人员实体对象，收货地址值对象被序列化成大对象JSON串后，嵌入人员实体 4.4 DB形态 设计值对象是期望转“数据建模为中心”为“领域建模为中心”，减少 DB 表的复杂度。...而值对象简化了DB设计，多采用反范式，值对象的属性值和实体对象的属性值保存在同一DB实体表。...，比如收货地址 地址会被经常修改，地址作为一个独立对象存在，这时应设计为实体，比如行政区划中的地址信息 参考 实体和值对象：从领域模型的基础单元看系统设计 《实现领域驱动设计》
一般使用JSON格式返回数据。大多数web框架都有相应的插件支持RESTful API。...两者都是数据转换格式，比如我们在django中获取到的数据默认是模型对象，但是模型对象数据无法直接提供给前端或别的平台使用，所以需要把数据进行序列化，变成字符串或者json数据，提供给别人，这是序列化。...再比如前端js提供过来的json数据，对于python而言就是字符串，我们需要进行反序列化换成模型类对象，这样才能把数据保存到数据库中，这是反序列化。...'rest_framework', ] 在项目中如果使用rest_framework框架实现API接口，主要有以下三个步骤： 将请求的数据（如JSON格式）转换为模型类对象 通过模型类对象进行数据库操作...] # 操作数据的带密码[反序列化：保存数据（添加/更新）] 编写视图views.py from django.shortcuts import render # Create your
大家可以在了解了Django框架和DRF框架之后再来看这篇文章。否则会有点不知所云。...使用 1）在配置文件中设置配置项MEDIA_ROOT='上传文件的保存目录' 2）定义模型类时，图片字段的类型使用 ImageField 3）迁移生成表并在admin.py注册模型类，直接登录Admin...1.将数据库数据序列化为前端所需要的格式，并返回 2.将前端发送的数据反序列化为模型类对象，并保存到数据库中 2.4DRF框架 2.4.1作用：大大提高RestAPI接口开发效率 2.5序列化器Serializer...# serializers.Serializer:DRF框架中所有序列化器的父类，定义序列化器类时，可以直接继承此类 # serializers.ModelSerializer:Serializer类的子类...，在序列化器中定义嵌套序列化字段时，需要添加many=True。
通过上述方法，论文成功地提出了一个能够处理数据污染问题的视觉异常检测框架，并在实验中验证了其有效性。 论文做了哪些实验？...总体而言，这篇论文通过引入自适应偏差学习框架，有效地解决了视觉异常检测中的数据污染问题，并在多个数据集上展示了其优越的性能。...反规范化过程 通过反规范化过程，沿着外键到主键的链接，收集与所有加入过程中的实体相关的链接，并递归地选择这些表中的最多nnest个实体。...JSON序列化 选择JSON格式来序列化实体，因为它适合作为表格数据的文本表示，并且可以嵌套来自其他表的行。这减少了LLM进行多跳推理的需求。 5....通过反规范化过程，递归地收集与实体相关的信息，并将它们序列化为JSON格式。 4. 度量感知推理 对于分类任务，使用LLM输出的正类概率作为预测。 对于回归任务，通过采样计算预测值的中位数。 5.
Jackson是Spring Boot默认的JSON数据处理框架，但是其并不依赖于任何的Spring 库。有的小伙伴以为Jackson只能在Spring框架内使用，其实不是的，没有这种限制。...它提供了很多的JSON数据处理方法、注解，也包括流式API、树模型、数据绑定，以及复杂数据类型转换等功能。...，实体类主要体现篮球明星的名字、年龄、业余爱好、朋友、年收入等信息，为了尽可能地演示Jackson的序列化与反序列化功能，将数组、List、Map都融合到这个类里面。...writeValue可以接收File作为参数，将JSON序列化结果保存到文件中 writeValueAsString将JSON序列化结果以String形式返回 writerWithDefaultPrettyPrinter...序列化结果中，我们可以使用下面的方法。
在DRF中，我们还可以使用序列化器进行反序列化。反序列化是将序列化格式（例如JSON）转换为Django模型的过程。...例如，当我们从客户端接收POST请求时，我们需要将接收到的JSON格式转换为Django模型，然后将其保存到数据库中。使用序列化器，我们可以轻松地完成这个过程。...以下是一个简单的反序列化器示例，用于将JSON格式转换为Django模型：from rest_framework import serializersfrom .models import Bookclass...create()方法将反序列化的数据保存到数据库中，而update()方法将反序列化的数据更新到现有模型实例中。...我们覆盖了perform_create()方法，并在其中使用serializer.save()方法将反序列化的数据保存到数据库中。
： 数据提取类：实体识别（89%准确率提升）、表格生成（网页3） 流程衔接类：函数调用参数传递（错误率降低72%）、多模型协作（网页8） 系统集成类：API接口标准化（响应时间缩短40%）、数据库写入（...网页2） 1.3 看似好用的JSON，存在大量问题 在大型语言模型（LLM）的应用开发中，JSON长期被视为结构化输出的默认选择，但越来越多的实践表明，这种格式可能成为效率瓶颈，甚至影响模型性能。...例如，在欧盟国家信息数据集测试中，JSON需要1200个Token，而TSV仅需600个——多出的50%Token全是格式符号。...在LangChain框架中，开发者可用Pydantic模型定义数据结构，再通过DeepSeek-R1进行深度推理，最后用GPT-4o-mini完成结构化封装——这种"主模型+辅助模型"的架构兼顾了推理深度与格式稳定性...硬件层面的创新也在加速变革，专用解析芯片使XML处理速度提升8倍，GPU内存直读技术降低60%序列化开销，为复杂格式的大规模应用扫清障碍。
概述 在Java应用中，所有对象的创建都是在内存中完成的，当应用需要保存对象到磁盘文件或通过网络发送给其他应用时，需要将对象信息转化成二进制字节流，这个从对象状态转化成二进制字节流的过程，就是序列化。...Kyro广泛用在Rpc框架中，如Dubbo框架。...Hessian是一个基于HTTP的高性能RPC框架，其序列化算法叫Hessian协议，是业界公认的一种高效率高压缩比的序列化方式，如：Dubbo框架就支持Hessian序列化方式。...Spearal的主要目的是提供一个序列协议，这个协议即使是在端点间传输的复杂的数据结构中也可以简单工作：我们很快就能看到JSON的一些局限将会害了开发者, 这些局限是不会发生在一个好的通用的序列化格式中的...抛开这个主要目的，Spearal还提供了在标准JSON中没有的高级功能，如局部对象序列化、内建的对JPA的非初始化关联、不同型号的协调、对象特性过滤等。
a*/,的形式绕过 关键词的检测f 用/代替空格g 用 反引号 代替 括号 、双引号h 用 throw 代替括号i 用 html 实体编码 : 代替 冒号j 用 jsfuck 编码绕过大部分字符过滤5、...、样例目录session操控漏洞5、Weblogic：后台部署war包、一大堆反序列化漏洞、未授权RCE漏洞6、Jboss：后台部署war包、一堆反序列化框架漏洞thinkphp5.x RCE基本都是对模型...，对方法的路由处理有误导致RCE，反序列化漏洞的话需要有反序列化点thinkphp5.0.x漏洞原因是对url处理有关，导致远程命令执行Struts21、原理：struts2是一个框架，他在处理action...Shrio 反序列化1、原理：Apache Shiro是一个Java安全框架，执行身份验证、授权、密码和会话管理，Shiro提供了RememberMe的功能，当用户关闭浏览器，下次再打开浏览器访问时，还是能记住我是谁...Fastjson 反序列化 通过Fastjson反序列化漏洞，攻击者可以传入一个恶意构造的JSON内容，程序对其进行反序列化后得到恶意类并执行了恶意类中的恶意函数，进而导致代码执行。
东吴FastJson fastjson是阿里巴巴的开源JSON解析库，它可以解析JSON格式的字符串，支持将Java Bean序列化为JSON字符串，也可以从JSON字符串反序列化到JavaBean。...例如，ExtendableBean实体具有name属性和一组键/值对形式的可扩展属性： image.png 当我们序列化这个实体的一个实例时，我们将Map中的所有键值作为标准的、普通的属性： image.png...让我们为MyBean实体的属性设置自定义顺序： 这是序列化的输出： image.png @JsonRootName 该 @JsonRootName注释时，如果包裹被启用，以指定的包装中使用的根目录的名称...包装意味着不是将User序列化为以下内容： 它将像这样包装： image.png image.png @JsonSerialize @JsonSerialize表示在编组实体 时要使用的自定义序列化程序...; // 注册一个时间序列化及反序列化的处理模块，用于解决jdk8中localDateTime等的序列化问题 om.registerModule(new JavaTimeModule
序列化是把对象转换成有序字节流，以便在网络上传输或者保存在本地文件中。核心作用是对象状态的保存与重建。...反序列化：客户端从文件中或网络上获得序列化后的对象字节流，根据字节流中所保存的对象状态及描述信息，通过反序列化重建对象。 2.序列化优点 一：对象序列化可以实现分布式对象。...二：java对象序列化不仅保留一个对象的数据，而且递归保存对象引用的每个对象的数据。 可以将整个对象层次写入字节流中，可以保存在文件中或在网络连接上传递。...总的来说就是将一个已经实例化的类转成文件存储，下次需要实例化的时候只要反序列化即可将类实例化到内存中并保留序列化时类中的所有变量和状态。 四：对象、文件、数据，有许多不同的格式，很难统一传输和保存。...在进行反序列化时，JVM会把传来的字节流中的serialVersionUID与本地实体类中的serialVersionUID进行比较，如果相同则认为是一致的，便可以进行反序列化，否则就会报序列化版本不一致的异常
JSONObject.toJSONString(实体对象, SerializerFeature.WriteMapNullValue)) SerializerFeature 源码 package com.alibaba.fastjson.serializer...不推荐 DisableCheckSpecialChar 一个对象的字符串属性中如果有特殊字符如双引号，将会在转成json时带有反斜杠转移符。如果不需要转义，可以使用这个属性。...如果将节省enum序列化后的大小，可以将enum序列化其ordinal值，保存为int类型。fastJson在反序列化时，如果值为int，则能够使用ordinal值匹配，找到合适的对象。...我们需要序列化的对象中存在循环引用，在许多的json库中，这会导致stackoverflow。...在功能强大的fastjson中，你不需要担心这个问题。
新生命团队基础框架X组件，包括网络、数据库、安全、多线程、反射、序列化、模版引擎、服务代理、远程过程调用等模块，包括Mvc后台魔方、超级码神工具、消息队列等子系统，支持Mono/Android/iOS/...，支持复杂查询表达式 2，数据分页查询，经历过最大单表60亿行的考验 3，数据缓存，大部分命中率超过99% 4，反向工程，支持根据模型和实体类变更，来创建或修改数据库表结构 5，数据模型架构，通过IEntity...模版 3，重写Xml序列化，不再要求目标类型为public 4，使用二叉树重构条件表达式 5，模型文件生成实体类时，完整支持枚举，不再需要通过扩展属性映射 6，废弃实体列表EntityList，改为IList...，降低对WinForm/WebForm的数据绑定支持 7，增强对Oracle的支持 8，增加大数据ETL框架，数据同步、统计处理（蚂蚁算法/数据清洗） 9，恢复对.Net 4.0的支持 10，增加支持....net standard 2.0 11，增加缓存框架，支持Redis 路线图： 1，大数据，不断增强大数据分析处理 2，物联网，增强网络框架和Json消息通信协议 3，Web，加强MVC支持，弱化WebForm
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