Miller工具中$*操作符结果不一致问题解析
2025-05-25 11:17:09作者:冯梦姬Eddie
问题现象
在使用Miller数据处理工具时,开发者可能会遇到一个有趣的现象:当使用$*操作符创建包含所有字段的数组时,连续使用put操作符与通过管道分隔使用put操作符会产生不同的结果。
示例对比
考虑以下两个命令:
# 单次执行两个put操作
mlr -c --from <( echo $'a,b\n5,6' ) put '$array = $*' then put '${array.a} *= 1000'
# 通过管道分隔执行两个put操作
mlr -c --from <( echo $'a,b\n5,6' ) put '$array = $*' | mlr -c put '${array.a} *= 1000'
这两个命令看似执行相同的操作,但输出结果却不同。第一个命令将array.a的值乘以1000后得到1000,而第二个命令得到5000。
原因分析
这种差异源于Miller内部对嵌套数据结构处理方式的差异:
-
内存中的数据结构:在第一个命令中,
array作为一个map类型的数据结构存在于内存中,包含a和b两个键。当第二个put操作尝试访问array.a时,它正确地识别了这是一个嵌套结构。 -
CSV格式的扁平化:在管道操作中,第一个Miller进程的输出被转换为CSV格式。CSV不支持嵌套结构,因此Miller会自动将嵌套结构"扁平化",将
array转换为两个独立的字段array.a和array.b。第二个Miller进程接收到的就是这些扁平化的字段。 -
DSL解析差异:Miller的
put和filter操作能够识别.符号并正确处理嵌套结构,但其他操作则不行。在第一个命令中,array保持为map类型;而在管道操作中,它被转换为扁平字段。
解决方案
要确保一致的行为,可以使用flatten操作显式地将嵌套结构转换为扁平字段:
mlr -c --from <( echo $'a,b\n5,6' ) put '$array = $*' then flatten then put '${array.a} *= 1000'
或者使用--no-auto-flatten选项来阻止自动扁平化:
mlr -c --no-auto-flatten --from <( echo $'a,b\n5,6' ) put '$array = $*' | mlr -c put '${array.a} *= 1000'
技术背景
Miller设计用于处理多种数据格式,包括支持嵌套结构的JSON和不支持嵌套结构的CSV/TSV。这种设计导致了在不同上下文中的行为差异:
- 内存表示:在内存中,Miller可以保持数据的完整嵌套结构
- 格式转换:当数据需要在不同格式间转换时,Miller需要进行适当的扁平化或结构化处理
- 操作符行为:不同操作符对数据结构的处理方式可能不同
理解这些差异有助于开发者更有效地使用Miller处理复杂数据结构,特别是在涉及格式转换和管道操作时。
登录后查看全文
热门项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
523
3.71 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
328
384
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++
876
577
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
335
161
暂无简介
Dart
762
187
🎉 (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
1.33 K
745
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
12
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
302
349
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
112
135