jq 命令行 JSON 处理器教程
2024-10-10 16:36:52作者:卓炯娓
1. 项目介绍
jq 是一个轻量级且灵活的命令行 JSON 处理器,类似于 sed、awk、grep 等工具,但专门用于处理 JSON 数据。它由便携式 C 语言编写,具有零运行时依赖性,使得用户可以轻松地对结构化数据进行切片、过滤、映射和转换。
jq 的主要特点包括:
- 轻量级:占用资源少,适合在各种环境中使用。
- 灵活性:支持多种 JSON 处理操作,如过滤、映射、转换等。
- 便携性:无需额外依赖,易于部署和使用。
2. 项目快速启动
2.1 安装 jq
2.1.1 使用预构建二进制文件
你可以从 GitHub 发布页面 下载最新版本的 jq 预构建二进制文件。
2.1.2 使用 Docker
通过 Docker 快速启动 jq:
docker run --rm -i ghcr.io/jqlang/jq:latest < package.json ' .version '
2.2 基本使用
以下是一个简单的示例,展示如何使用 jq 从 package.json 文件中提取版本信息:
cat package.json | jq ' .version '
3. 应用案例和最佳实践
3.1 过滤 JSON 数据
假设你有一个包含多个对象的 JSON 文件,你可以使用 jq 过滤出特定条件的数据:
[
{
"name": "Alice",
"age": 30
},
{
"name": "Bob",
"age": 25
}
]
使用 jq 过滤出年龄大于 25 的对象:
cat data.json | jq ' .[] | select(.age > 25) '
3.2 转换 JSON 数据
你可以使用 jq 将 JSON 数据转换为其他格式,例如 CSV:
cat data.json | jq -r ' .[] | [.name, .age] | @csv '
4. 典型生态项目
4.1 jq 与其他命令行工具的结合
jq 可以与其他命令行工具(如 curl、grep 等)结合使用,以实现更复杂的操作。例如,你可以使用 curl 获取远程 JSON 数据,并使用 jq 进行处理:
curl -s https://api.example.com/data | jq ' .data '
4.2 jq 在自动化脚本中的应用
jq 在自动化脚本中非常有用,特别是在处理 API 响应时。你可以编写脚本来解析 JSON 响应并执行相应的操作。
#!/bin/bash
response=$(curl -s https://api.example.com/data)
version=$(echo $response | jq ' .version ')
echo "API Version: $version"
通过以上教程,你应该能够快速上手并使用 jq 进行 JSON 数据的处理。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C050
MiniMax-M2.1从多语言软件开发自动化到复杂多步骤办公流程执行,MiniMax-M2.1 助力开发者构建下一代自主应用——全程保持完全透明、可控且易于获取。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C01
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0126
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
441
3.35 K
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
819
395
Ascend Extension for PyTorch
Python
249
285
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
276
329
暂无简介
Dart
701
164
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
10
1
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
140
50
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.24 K
678
本项目是CANN开源社区的核心管理仓库,包含社区的治理章程、治理组织、通用操作指引及流程规范等基础信息
555
111