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PyYaml反序列化漏洞

对象 yaml.load_all(data) # 加载多个 YAML 配置，返回一个迭代器 yaml.load()方法的作用是将yaml类型数据转化为python对象包括自定义的对象实例、字典、...列表等类型数据，两个方法都可以指定加载器(Loader)，接收的data参数可以是yaml格式的字串、Unicode字符串、二进制文件对象或者打开的文本文件对象。...data参数就是python对象包括对象实例、字典、列表等类型数据，python的对象实例转化最终是变成一串yaml格式的字符，所以这种情况我们称之为序列化，反之load()就是在反序列化 标签转化 PyYaml...下支持所有yaml标签转化为python对应类型，详见Yaml与python类型的对照表 其中有五个强大的Complex Python tags支持转化为指定的python模块，类，方法以及对象实例 YAML...参考链接： PyYAML反序列化防御和ByPass | 柠檬菠萝 PyYAML反序列化漏洞 | DAMOXILAI 浅谈PyYAML反序列化漏洞 | Al1ex

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4.4 C++ Boost 数据集序列化库

在本节中，我们将重点介绍如何将序列化文本转换为字符串，包括如何将二进制流进行编码、如何进行限长编码以及如何使用Boost.Serialization中的相关类进行编码操作等。...在本节中，我们将重点介绍如何将序列化的数组转换为字符串，包括如何将二进制流进行编码、如何进行限长编码以及如何使用Boost.Serialization中的相关类进行编码操作等。...在本节中，我们将重点介绍如何将序列化的结构体数据转换为字符串，包括如何将二进制流进行编码、如何进行限长编码、基于文本的序列化操作以及如何使用Boost.Serialization中的相关类进行编码操作等...在本节中，我们将重点介绍如何将序列化的类数据转换为字符串，包括如何将二进制流进行编码、如何进行限长编码、基于文本的序列化操作以及如何使用Boost.Serialization中的相关类进行编码操作等。...将序列化的派生类数据转换成字符串是序列化和反序列化过程中的一项常见需求，在本节中，我们将重点介绍如何将序列化的派生类数据转换为字符串，包括如何将二进制流进行编码、如何进行限长编码、基于文本的序列化操作以及如何使用

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4.4 C++ Boost 数据集序列化库

在本节中，我们将重点介绍如何将序列化文本转换为字符串，包括如何将二进制流进行编码、如何进行限长编码以及如何使用Boost.Serialization中的相关类进行编码操作等。...在本节中，我们将重点介绍如何将序列化的数组转换为字符串，包括如何将二进制流进行编码、如何进行限长编码以及如何使用Boost.Serialization中的相关类进行编码操作等。...在本节中，我们将重点介绍如何将序列化的结构体数据转换为字符串，包括如何将二进制流进行编码、如何进行限长编码、基于文本的序列化操作以及如何使用Boost.Serialization中的相关类进行编码操作等...在本节中，我们将重点介绍如何将序列化的嵌套结构数据转换为字符串，包括如何将二进制流进行编码、如何进行限长编码、基于文本的序列化操作以及如何使用Boost.Serialization中的相关类进行编码操作等...，我们将重点介绍如何将序列化的类数据转换为字符串，包括如何将二进制流进行编码、如何进行限长编码、基于文本的序列化操作以及如何使用Boost.Serialization中的相关类进行编码操作等。

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Unity中的数据持久化，使用excel、文件、yaml、xml、json等方式

在Unity中创建一个C#脚本，用于处理Excel文件的读取和写入操作。在脚本中引入EPPlus的命名空间。...通过new SerializerBuilder().Build().Serialize(data)可以将数据对象序列化为YAML字符串，通过new DeserializerBuilder().Build...().Deserialize(loadedYaml)可以将YAML字符串反序列化为对象。...反序列化过程相对较慢：相比其他格式（如二进制或JSON），YAML的反序列化过程需要较多的时间和计算资源。...相比之下，文本数据需要将这些数据类型转化为字符串形式进行存储，因此在数据表示上会有一些损失。更适合处理复杂数据结构： 二进制读写操作适用于处理复杂的数据结构，如图形、音频、视频等。

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PyYAML反序列化漏洞

转字典 yaml中支持映射或字典的表示，如下： # 下面格式读到Python里会是个dict name: Al1ex age: 0 job: Tester 输出结果： {'name': 'Al1ex',...中有以下基本类型： 字符串 整型 浮点型 布尔型 null 时间 日期 我们写个例子来看下： # 这个例子输出一个字典，其中value包括所有基本类型 str: "Hello World!...person 标签转化为Person对象~ yaml是一种很清晰、简洁的格式，跟Python非常合拍，非常容易操作，我们在搭建自动化测试框架的时候，可以采用yaml作为配置文件，或者用例文件，下面给出一个用例的示例..., Loader=Loader) 这里编写一个简单的Demo，首先，我们使用yaml_test.py来创建一个poc对象，之后再调用yaml.dump()将其序列化为一个字符串，其中第10行代码主要用于将默认的..."__main__"替换为该文件名"yaml_test"，这样做的目的是为了后面yaml.load()反序列化该字符串的时候会根据yaml文件中的指引去读取yaml_ test.py中的poc这个类，否则无法正确执行

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高性能序列化工具ChronicleWire

然后，可以将字节流重新反序列化为对象，恢复其原始状态。然而，Java默认的序列化机制在处理包含相互引用的复杂对象图时可能导致性能问题。...相反，反序列化是从字节开始，然后重新创建对象实例。这意味着我们可以通过读取存储的字节流或接收的网络数据，将其反序列化为原始的Java对象。...例如，在需要提供应用程序配置文件或创建数据驱动测试的情况下，我们通常希望将对象序列化或反序列化为人类可读的格式，如YAML或JSON。...下面是一个Chronicle Wire如何将小字符串存储在长字符串中的例子，YAML序列化器显示了字符串表示，但字符串仅使用8字节长存储在对象中，同样，二进制序列化器将使用更紧凑的8字节长表示。...FunText { text: FunTester } 结论 Chronicle Wire允许您将对象序列化为二进制格式和从二进制格式序列化对象，同时也可以将对象序列化为许多不同的格式，它具有比Java

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python json load json 数据后出现乱序的解决方案

众所周知：python json 可以转换的json字符串，但是在将其转换为字典时，出现了乱序 字典是一个散列结构，亦即他自身根据key进行排序，无法保证顺序 import json jsonstr...json.loads(jsonstr)) {'username': 'string', 'age': 'int', 'income': 'float', 'createdTime': 'date'} 最后采用有序字典集合...object_pairs_hook=collections.OrderedDict) 补充拓展：细数json.load和loads的区别 Python中json.load和json.loads都是实现“反序列化...”,区别是： loads针对内存对象，即将Python内置数据序列化为字串 如使用json.dumps序列化的对象d_json=json.dumps({'a':1, 'b':2})，在这里d_json是一个字串...'{"b": 2, "a": 1}' d=json.loads(d_json) #{ b": 2, "a": 1}，使用load重新反序列化为dict load针对文件句柄 如本地有一个json文件a.json

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Redis学习系列四Hash(字典)

一、简介 Redis中的Hash字典相当于C#中的Hashtable,是一种无序字典,内存存储了很对的键值对,实现上和Hashtable一样,都是"数组+链表"二维结构,都是对关键字(键值)进行散列操作...后续可能会写一个分类的关于C#中常用算法的文章,但这里不想介绍太多. 不同的是.Redis中Hash(字典的值)只能是字符串,C#中为Hashtable为object ?...二、Hash(字典)的用途 hash结构可以用来存储用户信息,当然字符串也可以,但是他和字符串的区别如下: (1)、如果使用字符串存储,我们需要以用户Id为键,然后将用户所有的信息序列化成字符串存到Redis...中,如果用户的信息很多,且如果有些业务我们只需要用户的部分信息,那我们不得不将用户所有的信息取过来,然后反序列化,将业务需要的数据传递过去,这个过程,Redis和客户端的网络请求流量很客观,当然访问量少不需要考虑这些问题...C#控制台:  给RedisClient.cs文件扩展如下几个方法: /// /// 异步可批量设置Hash(字典) /// </summary

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快速序列化组件MessagePack介绍

出于这个原因，我建议您基本上使用MessagePack for C＃特性。 序列化不可变对象（序列化构造器） MessagePack for C＃支持反序列化不可变对象。...Union被序列化为两个长度的数组。...，因为字典查找需要一定开销） 重新调整的动态代码生成 当代码生成知道目标是primitive时直接调用PrimitiveAPI 当代码生成知道目标（整数/字符串）范围时，减少可变长度格式的分支 不在迭代集合上使用...IEnumerable 抽象 使用预先生成的查找表来减少检查消息包类型所耗时间 对非泛型方法使用优化类型key字典 避免查找映射（字符串键）键的字符串键解码，并使用自动化名称查找与il内联代码生成...JsonNetString /JilString从字符串反序列化。

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SON序列化解决方案

在我们日常Python编程中，通常可以使用内置的json模块来进行JSON序列化和反序列化。那么关于使用json模块进行JSON序列化和反序列化的问题解决方案，可以参考下列。...这是因为json.dumps()方法默认情况下会将每个Python对象都序列化为字符串。...2、解决方案有多种方法可以解决这个问题，其中一些解决方案包括：方法一：使用CustomEncoderCustomEncoder是一个自定义的JSON编码器，它允许我们控制如何将Python对象序列化为JSON...在default()方法中，我们可以检查Python对象的类型，如果它是Task类的实例，则将其序列化为字典，否则使用默认的序列化方法。...在to_serializable()方法中，我们可以将Python对象转换为一个可序列化的字典或列表。

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Excel催化剂开源第39波-json字符串解释的超能类库

对一般VBA开发群体来说，处理json、xml结构的数据源，在VB6的世界里，是一件非常不容易的事情，隐约记得当年自己从哪里找到了一个使用字典实现的json解释的函数，实在非常稀有。...当然，在面向对象编程的思想下，更为直接的是将json直接转换为某个类对象实例，直接用LinqToObject来访问就可以，也就一句代码，即可将json字符反序列化为实例对象。...反序列化过程 说到反序列化，那肯定也有序列化，也是一两种代码的事情，可以轻松将配置文件信息序列化为json保存到本地。...C#关键字时，可以用JsonProperty这样处理它 class PostData { public string api_name { get; set; }...public string token { get; set; } //params为C#关键字不能用 [JsonProperty(PropertyName = "params

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使用.NET7和C#11打造最快的序列化程序-以MemoryPack为例

译者注 本文是一篇不可多得的好文，MemoryPack 的作者 neuecc 大佬通过本文解释了他是如何将序列化程序性能提升到极致的；其中从很多方面(可变长度、字符串、集合等)解释了一些性能优化的技巧，...因此，对于 MemoryPack，我想要一个默认情况下能提供最佳性能的规范 C#。 字符串优化 MemoryPack 有两个字符串规范：UTF8 或 UTF16。...由于 C# 字符串是 UTF16，因此将其序列化为 UTF16 可以节省编码/解码为 UTF8 的成本。...我还有几个属性，可将特殊压缩应用于某些原始列，例如列压缩。...IBufferWriter struct FixedArrayBufferWriter : IBufferWriter 针对所有类型的类型进行优化 例如，对于通用实现，集合可以序列化/反序列化为

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【python自动化】七月PytestAutoApi开源框架学习笔记（一）

string对象转化为有效的表达式参与求值运算返回计算结果，但是eval也有很大的安全隐患，比如用户输入一些恶意字符串执行操作。...关于安全读取yaml数据 示列代码: res = yaml.load(data, Loader=yaml.FullLoader) 这段代码是将读取到的 YAML 格式数据 data解析为 Python...yaml.load()的作用是将读取到的 YAML 字符串解析为 Python 对象，这里使用的是 yaml.FullLoader。...yaml.FullLoader是 yaml 库中一个安全的 Loader，它可以反序列化任何 Python 对象，并且不会执行任何代码。 这里的 res 变量将会保存 Python 对象。...yaml.safe_load()函数仅仅序列化基本 Python 对象类型，不能反序列化任何带有Python对象类型的数据。

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深入探索Python中的JSON模块：基础知识、实战示例及高级应用

1.2 JSON模块概述Python的json模块提供了处理JSON数据的工具，包括序列化（将Python对象转换为JSON字符串）和反序列化（将JSON字符串转换为Python对象）功能。...1.3 基本函数和方法json.dumps(obj, indent=4): 将Python对象序列化为JSON格式的字符串，可选参数indent用于指定缩进空格数。...json.loads(json_str): 将JSON格式的字符串反序列化为Python对象。json.load(fp): 从文件中读取JSON数据并反序列化为Python对象。2....JSON反序列化示例接下来，我们将演示如何使用json.loads将JSON字符串反序列化为Python对象：import json# 定义一个JSON字符串json_string = '{"name...)3.2 自定义反序列化同样，我们可以定义一个函数，告诉JSON模块如何将JSON数据转换为我们期望的自定义类的实例：def person_decoder(obj): if "name" in obj

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YAML基础语法

YAML格式的文件拓展名包括：.yml 和 .yaml，两个都表示YAML文件； 三个基本基元来充分表示: 映射(哈希/字典) mapping 序列(数组/列表) sequence 标量(字符串/数字)...列表中的每一项都是一个键值对, 通常它们被称为一个 “哈希” 或 “字典”. 所以我们需要知道如何在 YAML 中编写列表和字典. YAML注释:使用#作为注释，并且YAML中只有行注释。...key2]，对应的值也是一个数组[value1,value2]; 数组 描述：使用一个短横线加一个空格代表一个数组项： #方式1： array: - Java - C++ - C#...YAML中使用!!做类型强行转换 #相当于把数字和布尔类型强转为字符串 string: - !!str 54321 - !!...="color: red"> some template ${msg} 即将换行符转化成了空格；要注意一点的是，每行的文本前一定要有一个空格。

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YAML基础语法

YAML格式的文件拓展名包括：.yml 和 .yaml，两个都表示YAML文件； 三个基本基元(数据结构)来充分表示: 对象:键值对的集合，又称为映射建(mapping) / 哈希9Hash) / 字典...列表中的每一项都是一个键值对, 通常它们被称为一个 “哈希” 或 “字典”. 所以我们需要知道如何在 YAML 中编写列表和字典. YAML注释:使用#作为注释，并且YAML中只有行注释。...key2]，对应的值也是一个数组[value1,value2]; 数组 描述：使用一个短横线加一个空格代表一个数组项： #方式1： array: - Java - C++ - C#...YAML中使用!!做类型强行转换 #相当于把数字和布尔类型强转为字符串 string: - !!str 54321 - !!...="color: red"> some template ${msg} 即将换行符转化成了空格；要注意一点的是，每行的文本前一定要有一个空格。

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