TL;DR:使用jj -u < my.json 似乎是最有效的,使用jj 工具。
但是,如果您已经安装了 python 并且不希望使用新的第三方工具来完成此类任务,那么使用 python 单线器是一种非常有效的方法:
python -c 'import json, sys;json.dump(json.load(sys.stdin), sys.stdout)' < my.json
性能基准
这是脚本,使用 ruby 的 benchmark-ips:
#!/usr/bin/env ruby
# frozen_string_literal: true
require "benchmark/ips"
require "tempfile"
commands= <<~SH.split("\n")
python3 -c 'import json, sys;json.dump(json.load(sys.stdin), sys.stdout)'
jq --compact-output
xidel -s - -e '$json' --printed-json-format=compact
jj -u
yq eval -j -I=0
SH
def label(cmd)
"%s (%s)" % [
name = cmd.split.first,
`#{name} --version 2>&1`[/\d+(\.\d+)*/]
]
end
file = Tempfile.new('foo')
file.write <<~JSON
{
"foo": "lorem",
"bar": "ipsum"
}
JSON
file.close
at_exit { file.unlink }
Benchmark.ips do |x|
commands.each do |cmd|
x.report(label(cmd)) do
system(cmd, in: file.path, out: File::NULL) or raise label(cmd) + " failed"
end
end
x.compare!
end
我的 Mac 上的结果(16 GB 2133 MHz LPDDR3,1.4 GHz 四核 Intel Core i5):
Warming up --------------------------------------
python3 (3.9.6) 2.000 i/100ms
jq (1.6) 3.000 i/100ms
xidel (0.9.8) 4.000 i/100ms
jj (1.2.3) 19.000 i/100ms
yq (4.11.2) 10.000 i/100ms
Calculating -------------------------------------
python3 (3.9.6) 23.024 (± 0.0%) i/s - 116.000 in 5.040842s
jq (1.6) 34.140 (± 2.9%) i/s - 171.000 in 5.011323s
xidel (0.9.8) 37.127 (±13.5%) i/s - 184.000 in 5.084564s
jj (1.2.3) 170.997 (±13.5%) i/s - 836.000 in 5.014322s
yq (4.11.2) 83.604 (±20.3%) i/s - 400.000 in 5.041262s
Comparison:
jj (1.2.3): 171.0 i/s
yq (4.11.2): 83.6 i/s - 2.05x (± 0.00) slower
xidel (0.9.8): 37.1 i/s - 4.61x (± 0.00) slower
jq (1.6): 34.1 i/s - 5.01x (± 0.00) slower
python3 (3.9.6): 23.0 i/s - 7.43x (± 0.00) slower
注意:Here is the pretty print benchmark、jj 也是最好的!