1.关于flask的校验jsonify与json.dumps的一些追溯和思考
2.Vite 源码学习3. package.json分析
3.9 个爱不释手的 JSON 工具
4.Laravel 通过 Request 对象的 post() 方法可以获取 JSON 数据的源码分析
5.fastjson 1.2.24源码分析以及漏洞复现
6.cJSON源码解析 - 数据存储方式
关于flask的jsonify与json.dumps的一些追溯和思考
有一天，我遇到了一个服务器报警问题，源码追踪错误栈时，校验发现是源码由于在使用 Flask 的 jsonify 函数时传入的字典中混入了 string 和 int 类型的键导致的。修改数据后，校验我开始思考这一设计背后的源码倒排索引 vc源码逻辑以及为何会如此设定。源码追溯路径指向 JSONDecoder、校验flask.json.__init__.py 及 _dump_arg_defaults。源码分析这部分源码，校验我发现项目使用的源码是继承自 Flask 的 JSONDecoder，稍作修改以兼容如 bson.ObjectId 和 datetime 等数据类型，校验其主体基于标准库中的源码 JSONEncoder。
进一步深入 JSONEncoder 的校验源码，我发现 sort_keys 的源码使用在 JSONEncoder._iterencode_dict 中。此时，校验我开始思考是否可以修改为始终使用默认的 False，以确保 key 为纯字符串。然而，官方为何没有选择这一方案？我开始在 GitHub 上寻找答案，最终在 issue 中找到了线索。在 Python 2 中确实如我所想，但在 Python 3 中，源码编设计发生了改变。大佬们解释了背后的理由。
深入思考后，我倾向于支持 Python 3 的设计选择。首先，明确数据处理逻辑（如是否排序）是至关重要的。这里，我认为 Flask 的默认设置为 False 是个错误，应该与标准库保持一致。其次，确保数据类型的一致性是动态语言的局限性之一，这也是我越来越偏爱 Go 的原因。
从工作角度来看，我得出以下思考：永远不要依赖传入的数据，务必进行验证，尤其是在关键业务中。这不仅是对 Flask 设计的反思，也是对编程实践的提醒，强调了数据验证和明确数据处理逻辑的重要性。
Vite 源码学习3. package.json分析
在Vite项目中，package.json文件起着至关重要的数据库 源码作用，它管理着项目依赖的安装和使用。首先，我们来看看dependencies部分，它包含了Vite项目运行时所需的第三方库：
- @babel/parser: Babel JavaScript解释器，用于编译源代码。
- @rollup/plugin-commonjs: 提供对CommonJS语法的支持。
- @rollup/plugin-json: 解析和处理JSON文件。
- @rollup/plugin-node-resolve: 负责使用Node的模块定位机制，找到依赖的库。
- @types/*: TypeScript类型定义，尽管库本身未用TypeScript编写，但这些类型定义有助于Vite在运行时提供类型支持。
- @vue/compiler-dom: 处理Vue模板编译。
- @vue/compiler-sfc: 用于Vue底层单文件组件的底层工具。
同时，还有一些用于优化和压缩的库，如brotli-size用于字符串或Buffer的压缩，clean-css用于快速且高效的CSS优化，debug用于调试，dotenv用于加载环境变量等。
devDependencies部分则主要为开发环境提供支持：
- @babel/runtime: Babel的源码厂运行时工具。
- @pika/react 和 @pika/react-dom: React的兼容包。
- 一连串的@types/*: TypeScript类型定义，确保与各种库的兼容性。
- bootstrap: 常见的前端框架。
- conventional-changelog-cli: 生成项目变更日志。
- cross-env: 跨平台处理环境变量。
- jest: 流行的JavaScript测试框架。
- 一系列的库用于处理CSS、文件操作、日期处理、模板引擎等。
这些库共同构建了Vite项目的开发和运行环境，确保了项目的高效运行和功能实现。通过深入理解package.json，开发者可以更好地管理项目的依赖关系，优化开发流程。后续的开发和维护工作也会围绕这些依赖展开。
9 个爱不释手的 JSON 工具
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来自： developer.cto.com/art...
JSON因其易于使用和机器解析生成而受到开发者青睐，吸引了众多工具构建者的关注。这些工具涵盖了从在线实用程序到代码编辑器和IDE插件，新闻 源码以下介绍了九款精选JSON工具。
JSONLint：CircleCell开发的在线验证和重新格式化工具，可验证和解析“混乱”的JSON代码，并用作压缩工具。访问：jsonlint.com/，源代码：github.com/circlecell/j...
JSONCompare：CircleCell开发的JSON验证工具，可上传和验证多个批处理JSON文件，比较和合并JSON对象。访问：jsoncompare.com/，源代码：github.com/circlecell/j...
jtc：JSON测试控制台，用于提取、处理和转换源JSON，支持Linux和MacOS编译二进制文件下载。访问：github.com/ldn-softdev/...
ijson：基于Python的迭代JSON解析工具，提供多种实际解析实现，访问：pypi.org/project/ijson/#...
JSON格式化和验证器：在线格式化工具，美化JSON以便阅读和调试，访问：jsonformatter.curiousconcept.com...
Altova XMLSpy JSON和 XML编辑器：提供XML相关技术的编辑、建模、转换和调试工具，访问：altova.com/xmlspy-xml-e...
Code Beautify JSON工具：提供JSON查看器、编辑器、验证器及转换器，还提供在线脚本编辑器、美化器等，访问：codebeautify.org/json-t...
Visual Studio Code：微软代码编辑器，内置支持编辑JSON文件的功能，访问：code.visualstudio.com/D...
Eclipse JSON编辑器插件：面向Eclipse IDE的免费JSON编辑器插件，提供语法高亮、代码折叠、格式化和编辑等功能，访问：marketplace.eclipse.org...
Laravel 通过 Request 对象的 post() 方法可以获取 JSON 数据的源码分析
Laravel通过Request对象的post()方法获取JSON数据的源码分析
在入口文件中，调用Request::capture()方法获取请求对象。
capture()方法进一步调用自身的createFromBase($globals)方法，获取所有请求信息。
createFromBase()方法通过getInputSource()获取所有请求参数。
getInputSource()方法判断请求数据是否为JSON格式。如果是，则直接返回JSON数据；否则返回查询参数或请求体数据。
json()方法对获取的请求内容进行解码，最终返回一个ParameterBag对象，方便开发者进一步操作和使用JSON数据。
fastjson 1.2.源码分析以及漏洞复现
反序列化，这个过程将字节序列恢复为Java对象。例如在使用Python做自动化测试时，通过字符串名字调用相同名字的方法。Fastjson的功能允许通过字符串引用如`@type":"com.sun.rowset.JdbcRowSetImpl`来执行内部方法。由此，我们能利用Fastjson提供的便利，通过调用对应的函数来验证漏洞。
在渗透测试中，漏洞的验证通常需要满足几个条件：判断指纹和指纹回显，Fastjson的特性使得这一步变得简单。然而，在利用过程中，要考虑到Fastjson本身的限制、JDK的限制以及可能的安全配置限制。因此，POC验证方案需考虑这些限制的版本和配置。
Fastjson通过JSON抽象类实现JSONAware接口，并提供两个常用方法：`toJSONString`用于对象转换为JsonString，`parseObject`用于将JSON字符串转换为对象。这次的漏洞主要与反序列化相关。
反序列化的执行发生在`DefaultJSONParser.java`类中。关键代码中，固定键`@type`对应反序列化类的全路径，其中`typeName`为传入类的全路径。在Fastjson 1.2.版本中，`loadClass`方法未进行任何过滤，允许传入任何JVM加载的类，并执行`setKey`方法，其中Key为可变参数。
要利用这个反序列化漏洞，需要满足以下条件：JVM加载的类、有非静态set方法和传入一个参数。使用RPC远程执行代码的思路实现POC，此处使用了`com.sun.rowset.JdbcRowSetImpl`实现。
JNDI全称为Java Naming and Directory Interface，主要提供应用程序资源命名与目录服务。其底层实现之一是RMI（Remote Method Invocation），用于Java环境的远程方法调用。在`com.sun.rowset.JdbcRowSetImpl`类中，关注点在于`getDataSourceName()`和`setAutoCommit()`方法。`getDataSourceName()`用于传值，`setAutoCommit()`用于确认调用set方法。
实现过程包括引用`com.sun.rowset.JdbcRowSetImpl`类、设置`dataSourceName`传值以及通过`autoCommit`属性触发执行方法。完成方法确认后，使用`marshalsec`项目启动RMI服务并加载远程类。
POC的实现步骤如下：首先确认目标是否使用Fastjson且存在漏洞；利用Fastjson的反序列化功能传输引用类和执行方法；使用`com.sun.rowset.JdbcRowSetImpl`执行验证POC的脚本，并观察回显结果；最后，完成漏洞利用。
具体操作包括搭建环境，如使用CentOS虚拟机作为RMI服务器和远程调用服务，KALI机器作为靶机和抓包测试。进行指纹确认、安装maven、构建RMI服务器和客户端、调用测试文件，并观察DNS日志以验证漏洞成功利用。通过DNS日志确认漏洞利用成功后，可以进一步尝试反弹shell，实现远程控制。
综上所述，Fastjson的反序列化漏洞是一个可以被利用的安全问题，通过合理的利用，可以实现远程代码执行。了解和研究这类漏洞有助于增强对Fastjson以及类似技术的防御能力。
cJSON源码解析 - 数据存储方式
cJSON通过双向链表结构来组织数据，类似于一棵无序且可嵌套的键值对树。每个节点都有next和prev指针，分别指向其兄弟节点，这样在树中可以通过这些指针轻松查找。只有当节点是对象或数组时，才会存在child指针，用于访问下一层的子节点。
数据的存储方式具体如下：每个节点包含string类型用于存储键名，valuestring、valueint、valuedouble分别对应不同类型的内容。cJSON定义了多种结构类型，每一种类型（如cJSON_Creatxxx）都对应一个cJSON结构实例。
为了更直观地理解数据的组织，考虑以下示例：每个cJSON实例在内存中以这样的形式相连（简化版的图示省略）：