深入理解jq工具中inputs函数的使用注意事项
2025-05-04 11:59:38作者:余洋婵Anita
jq作为一款强大的JSON处理工具,其inputs函数在实际使用中可能会产生一些意料之外的行为。本文将通过一个典型示例,详细解析inputs函数的工作原理及正确使用方法。
问题现象
当用户尝试使用jq处理多个JSON对象时,发现第一个输入对象神秘消失了。具体表现为:
echo '{"a":{"b":"g"}}{"a":{"c":"h"}}{"a":{"d":"i"}}{"e":{"f":"j"}}' | jq 'inputs'
输出结果中缺少了第一个JSON对象{"a":{"b":"g"}}
,这显然不符合预期。
原因分析
这种现象源于jq处理输入数据的基本机制。在默认情况下,jq会首先读取一个输入值作为主程序的输入,然后剩余的输入才会被inputs
函数处理。具体来说:
- jq首先读取第一个JSON对象
{"a":{"b":"g"}}
作为主输入 - 由于主程序只包含
inputs
函数,这个初始输入实际上被丢弃了 - 后续的输入才会被
inputs
函数逐个处理
解决方案
要正确处理所有输入对象,需要使用-n
或--null-input
选项。这个选项告诉jq不要从输入中读取初始值,而是使用null作为主输入。修改后的命令如下:
echo '{"a":{"b":"g"}}{"a":{"c":"h"}}{"a":{"d":"i"}}{"e":{"f":"j"}}' | jq -n 'inputs'
这样就能正确输出所有四个JSON对象,包括第一个被遗漏的对象。
深入理解jq输入处理
jq的输入处理机制可以分为几个层次:
- 主输入:默认情况下,jq会读取第一个可用输入作为主程序的输入
- 剩余输入:剩余的输入可以通过
inputs
函数逐个访问 - null输入模式:使用
-n
选项时,jq不会自动读取任何输入,主程序以null开始
这种设计使得jq可以灵活处理各种输入场景,但同时也需要开发者理解其工作机制才能正确使用。
实际应用建议
在实际开发中,处理多个JSON输入时,建议:
- 明确是否需要处理第一个输入对象
- 如果需要处理所有输入,始终使用
-n
选项配合inputs
函数 - 对于简单的过滤操作,考虑直接使用
.
而不是inputs
,因为jq会自动为每个输入执行过滤器
理解这些细微差别可以帮助开发者更有效地利用jq处理复杂的JSON数据流,避免数据丢失或处理不完整的情况。
登录后查看全文
热门项目推荐
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~059CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。07GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!C0381- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选
收起

本仓将为广大高校开发者提供开源实践和创新开发平台,收集和展示openHiTLS示例代码及创新应用,欢迎大家投稿,让全世界看到您的精巧密码实现设计,也让更多人通过您的优秀成果,理解、喜爱上密码技术。
C
52
455

deepin linux kernel
C
22
5

旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
349
381

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
7
0

openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
131
185

🎉 (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
873
517

本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
335
1.09 K

React Native鸿蒙化仓库
C++
179
264

🍒 Cherry Studio 是一款支持多个 LLM 提供商的桌面客户端
TypeScript
607
59

一款跨平台的 Markdown AI 笔记软件,致力于使用 AI 建立记录和写作的桥梁。
TSX
83
4