Нужная крошечная утилитка для командной строки иногда способна сэкономить массу времени. Мы уже писали про утилиты jq и gron, которые помогают справиться с файлами в JSON, но на этот раз я покажу тебе целые залежи подобных программок, чтобы ты мог покопаться в них в свое удовольствие. Ну или как минимум положить ссылку в закладки до наступления нужного момента.
Итак, Structured text tools — это репозиторий на GitHub, автор которого коллекционирует ссылки на утилиты для работы с разными типами данных из командной строки. По большей части это программы для Unix-подобных систем, но попадаются и библиотеки для Python.
Список делится на восемь основных частей: DSV (текстовые файлы с разделителем типа CSV), XML и HTML, JSON, YAML и TOML, INI, логи, конфигурационные файлы и в качестве бонуса — утилиты для работы с однофайловыми базами данных.
К примеру, rows — отличное средство для конвертации таблиц между разными текстовыми форматами; xsv — штука для преобразования CSV (статистика, сортировка, манипуляция со столбцами); fx — утилита, которая позволяет быстро скормить файл JSON скрипту на JS (можно однострочнику); tq — парсер HTML, который работает подобно селекторам CSS.
И да, ты правильно подметил: многие из этих утилит носят названия из двух букв. Потому что автор каждой из них, конечно же, уверен, что ты будешь пользоваться именно его творением, причем так часто, что нажимать больше двух клавиш было бы утомительно.
Нужная крошечная утилитка для командной строки иногда способна сэкономить массу времени. Мы уже писали про утилиты jq и gron, которые помогают справиться с файлами в JSON, но на этот раз я покажу тебе целые залежи подобных программок, чтобы ты мог покопаться в них в свое удовольствие. Ну или как минимум положить ссылку в закладки до наступления нужного момента. Итак, Structured text tools — это репозиторий на GitHub, автор которого коллекционирует ссылки на утилиты для работы с разными типами данных из командной строки. По большей части это программы для Unix-подобных систем, но попадаются и библиотеки для Python. Список делится на восемь основных частей: DSV (текстовые файлы с разделителем типа CSV), XML и HTML, JSON, YAML и TOML, INI, логи, конфигурационные файлы и в качестве бонуса — утилиты для работы с однофайловыми базами данных. К примеру, rows — отличное средство для конвертации таблиц между разными текстовыми форматами; xsv — штука для преобразования CSV (статистика, сортировка, манипуляция со столбцами); fx — утилита, которая позволяет быстро скормить файл JSON скрипту на JS (можно однострочнику); tq — парсер HTML, который работает подобно селекторам CSS. И да, ты правильно подметил: многие из этих утилит носят названия из двух букв. Потому что автор каждой из них, конечно же, уверен, что ты будешь пользоваться именно его творением, причем так часто, что нажимать больше двух клавиш было бы утомительно. Источник новости - google.com
