除了 Spring Boot 必须自带的 parent 依赖外,仅仅只需要加入这个 spring-boot-starter-web 包即可,它会自动包含所有 JSON 处理的包,如下图所示。
@RestController:简化开发过程。不需要在方法上额外添加@ResponseBody
这个是一个数组格式的 JSON 数据,如何使用 ArrayNode 来生成数据呢?
首先定义一个实例: ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
在Java开发中我们为了避免过多的魔法值,使用枚举类来封装一些静态的状态代码。但是在将这些枚举的意思正确而全面的返回给前端却并不是那么顺利,我们通常会使用Jackson类库序列化对象为JSON,今天就来讲一个关于使用Jackson序列化枚举的通用性技巧。
在构建RESTful数据服务过程中,我们定义了controller、repositories,并用一些注解修饰它们,但是到现在为止我们还没执行过对象的转换——将java实体对象转换成HTTP的数据输出流。Spring Boot底层通过HttpMessageConverters依靠Jackson库将Java实体类输出为JSON格式。当有多个转换器可用时,根据消息对象类型和需要的内容类型选择最适合的转换器使用。
不用带版本号,因为在 spring-webmvc 包中已经定义好了,只是没有把依赖传递过来而已,如下面源码所示。
Versionscan是一款可以帮助安全研究人员评估PHP项目安全性的漏洞扫描及安全报告工具,它可以检测已知的CVE漏洞,并报告目标站点的潜在安全问题。
fastjson近些年频频爆出安全漏洞,现在已经是互联网的过街老鼠了,建议早去早好,网上搜索了下,相对而言google出品的gson目前还没听说有重大安全问题。下面是gson替换fastjson可能会遇到的一些坑。
Machinae这款开源工具可以帮助广大研究人员从各个开放网站/feed收集跟网络安全有关的数据,例如IP地址、域名、URL、电子邮件地址、文件哈希和SSL指纹等等。
Machinae这款开源工具可以帮助广大研究人员从各个开放网站/feed收集跟网络安全有关的数据,例如IP地址、域名、URL、电子邮件地址、文件哈希和SSL指纹等等。该工具受到了Automater的启发,旨在从以下四个方面提升原工具的功能:
在编写MapReduce程序时,需要指定输入和输出的数据格式。输入和输出格式通常是由开发人员自己定义的。在MapReduce中,输入和输出数据都是键值对。键表示数据的唯一标识符,值表示数据的实际内容。为了更好地利用MapReduce的优势,输入和输出格式应该尽可能地简单和通用。在大多数情况下,使用文本格式(如CSV或JSON)作为输入和输出格式是最好的选择。
之前介绍过读取yaml文件输出json,今天介绍下使用Python的yaml模块将JSON转换为YAML格式。
前面有一篇文章《一个有些意思的项目--文件夹对比工具(一)》,里面简单讲了下diff算法之--Myers算法。
在软件系统中定位问题时日志不可或缺,但是当一个系统功能繁多,需要打印的日志也多如牛毛,此时为了提高我们浏览日志的效率,便于阅读的输出格式必不可少。
最近天气好闷啊。今天想推荐的这个,就是和天气有点关系,不知道大家平时看天气是从哪里查看,反正自从有了小程序,佳爷的天气预报都是从小程序里面翻阅的,上次看github,居然发现一款可以在终端显示天气预报的装逼神器,着实忍不住体验了下。
gosec 是一个用于在 Go 代码中查找安全问题的开源工具,它可以帮助发现可能的漏洞和潜在的安全风险。以下是关于 gosec 的详细介绍:
为了保证安全性、降低开发、采购及维护的相关成本,复杂动态的现代软件供应链对软件资产透明度提出了更高的要求。使用清晰的软件物料清单(SBOM)收集和共享信息,并在此基础上进行漏洞、许可证和授权管理等,可以揭示整个软件供应链中的弱点、提高软件供应链的透明度并增进供应链上下游间的相互信任、有效管控软件供应链攻击的威胁。
上一篇(http://qindongliang.iteye.com/blog/2354381 )写了收集sparkstreaming的日志进入kafka便于后续收集到es中快速统计分析,今天就再写一篇如何在普通应用程序实时收集日志,上一篇写的毕竟是分布式环境下的操作,有一定的特殊性,如MapReduce,Spark运行的日志和普通项目的日志是不太一样的。 所谓的普通程序就是web项目的或者非web项目的的程序,大部分都是单机版本的。 大多数时候,我们的log都会输出到本地的磁盘上,排查问题也是使用Linux
代码覆盖率(Code coverage)是指在软件测试中测试用例执行时覆盖的代码量与总代码量的比例。代码覆盖率是软件测试中一个重要的指标,它对于保障软件质量、提高软件可靠性和可维护性具有许多好处:发现代码缺陷、提高代码的可维护性、确保代码的正确性和优化测试用例质量等。
上一篇介绍到如何在go-kit整合zap进行log输出《go-kit 微服务 整合zap日志库》,最后整合完毕后发现返回的log是一个json格式和项目标准的日志格式有一些不一样,所以想自定义zap log的输出格式。
最近在公司的项目开发中使用到了 laravel 框架,采用的是前后端开发的模式。接触过前后端开发模式的小伙伴应该都知道,后端返回的数据格式需要尽可能搞得保证一致性,这样前端在处理时也方便处理。我们先通过观看下面的两张接口返回的效果图吧,这样或许会更加的直观一些
规范的日志存放路径和输出格式将为我们后续的收集和分析带来极大的方便,无需考虑各种不同路径、格式的兼容问题,只需要针对固定几类日志做适配就可以了,具体的规范如下:
njsscan是一款功能强大的静态应用程序测试(SAST)工具,可以帮助广大研究人员找出Node.JS应用程序中不安全的代码模式。该工具使用了libsast的简单模式匹配器和语法感知语义代码模式搜索工具semgrep实现其功能。
欢迎来到程序设计的世界,请编写一个简单程序,输出2行字符,第一行为“Thisis my first program!”,第二行为“Coding is fun!"
在平常的工作中,遇到的接口响应格式绝大多数都是JSON格式,对于这种格式的数据有时候又爱又恨。很多时候要看懂层级,很多人会使用一些格式化工具(包括在线工具)。我自己写了一个方法来处理JSON格式的数据,之前写过文章:将json数据格式化输出到控制台,后来又更新了一些其他功能,修复了一些BUG,展示格式如下:
MySQL不同版本,提供了很多新的特性,有些改动可能小,但确实能解决我们的实际问题,例如杨老师的这篇文章《新特性解读 | 针对用户定制不同格式执行计划》,就给我们引入了执行计划的定制化路径。
zap 是 Uber 开源的一款高性能日志库,它支持多种日志级别和输出方式,包括 console、json、file 等。zap 性能比较优秀,它使用了 Zero Allocation 的设计理念,在不影响性能的情况下尽量避免内存分配。
题目描述 Description Farmer John每年有很多栅栏要修理。他总是骑着马穿过每一个栅栏并修复它破损的地方。 John是一个与其他农民一样懒的人。他讨厌骑马,因此从来不两次经过一个栅栏。你必须编一个程序,读入栅栏网络的描述,并计算出一条修栅栏的路径,使每个栅栏都恰好被经过一次。John能从任何一个顶点(即两个栅栏的交点)开始骑马,在任意一个顶点结束。 每一个栅栏连接两个顶点,顶点用1到500标号(虽然有的农场并没有500个顶点)。一个顶点上可连接任意多(>=1)个栅栏。两顶点间可能有多个栅栏
如何快速的开始一个新项目,最高效的做法是复制一份现有生产环境的项目,修改一下包名称。这样代码是经过考验的,且很多基础功能的代码可以直接复用。
在log4j 1.x的版本中,我们想将日志输出的文件中,需要很复杂的配置。这点已经在2.0的版本中得到了大大的改善。 简单的配置,以及灵活的应用,已经成为了一种趋势。不管我们以追加的形式写日志文件,还是覆盖的形式,配置他们都是小菜。 还有比如日志文件大小自动分割,自动备份,无死锁,高性能等等。更令人欣喜的是,它支持json格式的配置,加载快,轻巧,异步读写。 好吧,来看它的使用吧。 看配置文件log4j2.xml代码:
LDAPDomainDump是一款通过LDAP实现的活动目录信息收集工具。在一个活动目录域中,任何一名认证用户都可以通过LDAP来获取大量有趣的信息。因此,在网络侦查阶段的信息收集过程中,LDAP就变成了一个非常“有价值”的协议了。
public static void main(String []args){
大家好,我是你们的导师,我每天都会在这里给大家分享一些干货内容(当然了,周末也要允许老师休息一下哈)。昨天老师跟大家分享了Spring Boot 返回 JSON 数据及数据封装,今天来跟大家分享一下如何使用 SLF4J 进行日志记录。
在搭建k8s集群之前,我们需要先了解下kubectl的使用,以便在集群部署出现问题时进行检查和处理。命令和语法记不住没有关系,但是请记住主要的语法和命令以及帮助命令的使用。
(1)题目描述 有一个字符数组存有多个字符串(一个紧接一个) : i\0love\0my\0mother\0
我是windows下安装的Anaconda2,对应的python版本是python2.7。为了方便,又借助conda安装了python3.6的虚拟环境。
LNAV,即Log File Navigator,INAV是一款增强型日志文件查看工具,安全审计人员可以利用INAV来分析并检查日志文件,并从中收集到相关的语义信息,例如时间戳和日志级别。使用这些额外的语义信息,INAV可以做很多事情,比如比对来自不同文件的信息,生成信息的直方图,以及帮助审计人员在日志文件中实现快速定位即导航,并帮助研究人员快速有效地发现问题。
2.6、ASP.NET WebApi降龙十八掌之美化JSON时间类型T问题和CORS跨域访问
Nodesub是一款功能强大的子域名扫描与发现工具,该工具是一个命令行接口工具,可以帮助广大研究人员在漏洞奖励任务或渗透测试任务过程中完成子域名扫描方面的工作。当前版本的支持各种子域名枚举技术,并且提供了大量灵活的参数选项实现定制化任务执行。
使用MySQL的时候,会经常涉及几个日志,例如二进制日志、慢查询日志、REDO日志、UNDO日志、错误日志以及通用日志。每种日志都有自己的用处和用法,建议日常使用中根据需要,选择开启不同的日志。
创建啄木鸟对象 p,年龄赋值为1,腿的个数赋值为2;调用啄木鸟对象p的eat()方法
关于Sealighter Sealighter是针对ETW(Event Tracing)和WPP(Windows PreProcessor Tracing)的安全研究工具,工具的帮助下,在ETW研究人员可以方便追踪和研究W和WPP。 Sealight利用了Krabs ETW库来启用事件过滤功能的丰富功能,对事件ETW和WPP进行分类。 输出,Sealighter 可以将事件解析为 JSON 格式,并输入到 Python、PowerShell、Splunk 或 ELK 中进行进一步分析。 功能介绍 1
在使用 cout 标准输出流 输出数据时 , 默认不指定 输出格式 , 系统会根据输出的类型 输出 默认的字符格式 ,
在Python中,我们经常需要将不同类型的数据格式化为字符串,然后输出到控制台或文件中。Python字符串格式化提供了一种方便的方式,可以将变量值插入到字符串中,并控制输出格式。
读者学习C语言的过程中,应该遇到过这个问题,需要控制输出小数点位数,在C语言中是这样来控制的
本题要求编写程序,输出一个短句“Programming in C is fun!”。
所以 sid cid 和aid其实都是一些化合物的id,我们可以通过请求这个id来获得与其对应的属性:
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