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开发工具【免费下载链接】jcCLI tool and python library that converts the output of popular command-line tools, file-types, and common strings to JSON, YAML, or Dictionaries. This allows piping of output to tools like jq and simplifying automation scripts.项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/jc/jc点击查看免费下载导读本文围绕 jc 项目内置的clf解析器系统讲解如何将 Apache/Nginx 等 Web 服务器输出的 Common Log Format通用日志格式与 Combined Log Format组合日志格式访问日志通过一条管道命令转换为结构化的 JSON 数据从而直接对接jq、Python 脚本等下游工具。读完本文你将掌握jc --clf与jc --clf-s的完整用法、输出 Schema 的每个字段含义、epoch/epoch_utc时间戳的生成规则以及该解析器底层基于正则的解析原理与异常兜底机制。解析器定位与支持范围jc.parsers.clf是 jc 项目中负责解析访问日志文件的标准解析器其描述为 Common and Combined Log Format file parser见 jc/parsers/clf.py 中的info类。它严格遵循 W3C 定义的 Common Log Format 标准并在此基础上做了三类扩展Combined Log Format在 CLF 基础上追加referer来源页与user_agent用户代理两个字段同样被完整支持extra 字段兜底日志行中除标准字段外的其余内容会被整体收进extra字段以单个字符串形式保留避免信息丢失unparsable 兜底任何无法匹配解析模式的行不会导致整体解析失败而是生成一个仅含unparsable字段的对象值为该原始行文本。解析器元数据还标注了兼容平台linux、darwin、cygwin、win32、aix、freebsd属于standard/file/string标签类别的文本解析器适用于各类 Web 服务器日志的离线与管道处理场景。快速上手CLI 用法在已安装 jc 的终端环境中将日志文件通过管道交给--clf参数即可完成转换$ cat file.log | jc --clf输出为 JSON 数组每行日志对应数组中的一个对象。若需要更易读的格式化输出可追加-ppretty 输出$ cat file.log | jc --clf -p原始输出模式-r则跳过类型转换与字段整理直接给出正则捕获到的字符串形态适用于调试解析或需要保留原始文本语义的场景$ cat file.log | jc --clf -p -r此外jc 还提供面向大日志文件的流式解析器clf_s逐行产出 JSON Lines避免一次性将全部结果载入内存$ cat file.log | jc --clf-s关于流式解析器与标准解析器的差异详见后文流式解析 clf_s一节。Python 模块用法在 Python 代码中以模块方式调用有两种等价途径。最常用的是通过 jc 的统一入口import jc result jc.parse(clf, common_log_file_output)jc.parse()返回一个字典列表每个字典对应一行日志可直接按字段名索引。更底层的做法是直接导入解析器模块并调用其parse函数其签名与行为见 docs/lib.md 中关于parse的说明from jc.parsers.clf import parse result parse(common_log_file_output)parse函数签名定义于 jc/parsers/clf.pydef parse( data: str, raw: bool False, quiet: bool False ) - List[JSONDictType]:参数含义参数类型说明datastring待解析的日志文本可含多行解析器按行拆分rawboolean为True时返回未经类型转换的原始捕获值quietboolean为True时抑制兼容性等警告信息返回值为字典列表rawTrue时返回原始字符串形态的结构化数据否则返回符合 Schema 的处理后数据。输出 Schema 详解解析结果的顶层是一个数组每个元素对应日志中的一行字段定义如下完整 Schema 见 docs/parsers/clf.md字段类型说明hoststring客户端主机地址IP 或域名identstringRFC 1413 身份标识authuserstringHTTP 认证用户名datestring完整时间字符串如10/Oct/2000:13:55:36 -0700dayinteger日1-31monthstring英文月份缩写Oct 等yearinteger年hourinteger时0-23minuteinteger分0-59secondinteger秒0-59tzstring时区偏移如-0700、0100、0000requeststring原始请求行如GET /apache_pb.gif HTTPS/1.0request_methodstring请求方法GET/POST/PUT 等request_urlstring请求路径不含协议版本request_versionstring协议版本如HTTP/1.0、HTTP/2statusintegerHTTP 状态码bytesinteger响应字节数refererstring来源页 URLCombined 格式字段user_agentstring用户代理字符串Combined 格式字段extrastring标准字段之外的额外内容单字符串epochinteger朴素时间戳naive基于运行解析器的系统本地时区计算 [0]epoch_utcinteger仅当时区字段为 UTC0000/-0000等时才生成 [1]unparsablestring行无法解析时存在值为该行原始文本 [2]三条重要处理规则需要特别说明即 Schema 注释中的 [0][1][2]空字符串与-统一转为null/NoneCLF 标准中未提供值的字段习惯以-占位如ident、authuser、referer、user_agent、bytes。解析器会将这些占位符与空字符串统一转换为null便于 JSON 下游做空值判断避免把-误当真实数据epoch是朴素时间戳它按运行解析器的机器本地时区解读日志中的日期时间不携带时区语义适合机器本地时间口径的分析epoch_utc仅对 UTC 日志生效只有当日志时区为 UTC 时才会给出该时间戳此时才保证是无歧义、带时区感知的绝对时间。结合 tests/fixtures/generic/common-log-format.json 中0000时区的样例可见epoch_utc与epoch的差值等于本地时区偏移换算后的秒数。解析原理正则如何切分一行日志clf解析器的核心是两条正则表达式定义于 jc/parsers/clf.py均使用re.VERBOSE编写以便注释。主模式clf_pattern主模式按空格与方括号边界依次捕获host-|\S、ident、authuser然后进入[...]内的日期时间块将day/month/year:hour:minute:second连同tz时区一起捕获随后是引号包裹的request(?Prequest.*?)、三位状态码status-|\d\d\d、字节数bytes-|\d。关键设计在后半段(?:(?Preferer.*?)\s?)? (?:(?Puser_agent.*?)\s?)? (?Pextra.*)referer与user_agent两组均为可选捕获?结尾因此同一模式可同时兼容仅有 7 个标准字段的纯 CLF 行与带 Referer/User-Agent 的 Combined 行行尾剩余的任意内容无论多少段都会落入extra兜底字段。从 fixture 样例- 9221 1.1.1.1见 tests/fixtures/generic/common-log-format.log可以看到这类扩展字段被完整保留为extra。辅助模式request_patternrequest字段随后被第二条正则二次切分拆出request_method\S、request_url借助正向预查(?\sHTTPS?/|$)在协议版本前截断、request_versionHTTPS?/[\d\.]。这也解释了 fixture 中GET index.htm HTTP/1.0这种路径前缺/的行仍能被正确拆分的现象——URL 捕获并不依赖路径是否以斜杠开头。值得留意的是request_version支持HTTPS/1.0、HTTP/2等变体这在 HTTP/2 日志fixture 中GET /sample-image.png HTTP/2一行中能得到验证。逐行解析流程parse函数内部jc/parsers/clf.py先通过jc.utils.has_data判断输入是否包含非空白内容随后用filter(None, data.splitlines())过滤空行、逐行re.match主模式匹配成功则将groupdict()并入request_pattern的切分结果匹配失败则输出{unparsable: line}兜底对象。对空输入如parse(, quietTrue)直接返回空列表这一点有 tests/test_clf.py 中的test_clf_nodata用例印证。后处理类型转换与时间戳生成非raw模式下解析结果会交给_process()做最终整理jc/parsers/clf.py处理逻辑分三步整数转换对day、year、hour、minute、second、status、bytes这 7 个字段调用jc.utils.convert_to_int转为整型转换失败返回None该函数定义于 jc/utils.py实现为剥离非数字字符后尝试int()。占位符归一遍历所有字段将值为-或空串的项统一置为None。时间戳计算若存在date字段则调用jc.utils.timestamp(log[date], format_hint(1800,))取返回对象的naive属性写入epoch取utc属性写入epoch_utc。这里的format_hint(1800,)是一个性能优化提示。timestamp类jc/utils.py支持多种日期格式的识别format_hint让解析器优先尝试 CLF 对应的格式编号避免暴力尝试全部格式。同时注意timestamp内部使用lru_cache(maxsize2048)做缓存重复日志时间戳的换算开销极低。若日期无法解析naive与utc均为None对应字段输出null。rawTrue时跳过_process直接返回正则捕获的原始字符串此时day是10而非 10、status是200而非 200epoch/epoch_utc也不存在与文档中-r示例的输出形态完全一致。处理边界与容错行为该解析器对异常输入相当宽容核心容错机制有三类unparsable兜底无法匹配的行不会中断整体解析而是产出{unparsable: 原始行}对象。fixture 中的unparsable line与another unparsable linetests/fixtures/generic/common-log-format.log对应的 JSON 结果即为这种形态可参看 tests/fixtures/generic/common-log-format.json 中的对应条目空行与空数据空行在splitlines后被过滤完全不产生输出空输入返回空数组bytes为-日志中响应字节未知时通常写作-会被转换为null而非报错fixture 中GET /icc HTTP/1.1 302 -两行即为实例。这些行为由 tests/test_clf.py 的test_clf用例直接断言测试数据与期望结果分别存放在 tests/fixtures/generic/common-log-format.log 与 tests/fixtures/generic/common-log-format.json可作为理解各类输入形态的参考样例集。流式解析 clf_s面向超大日志当日志文件体量很大时推荐使用流式变体clf_s其实现位于 jc/parsers/clf_s.py。与标准解析器的核心差异CLI 入口为jc --clf-s逐行输出JSON Lines每行一个独立 JSON 对象而非整体 JSON 数组模块入口jc.parse(clf_s, lines)接受可迭代对象如file_output.splitlines()返回一个生成器可边读边处理内存占用恒定parse增加了ignore_exceptions参数为True时跳过解析异常的行继续处理为False时异常行通过raise_or_yield抛出或产出错误对象并借助add_jc_meta装饰器附上stream_success/stream_error元信息机制说明见 docs/streaming.md流式版本与标准版本共享完全相同的正则模式与_process处理逻辑因此两者的字段 Schema、类型转换规则、epoch/epoch_utc语义完全一致唯一区别是产出粒度逐对象 vs 整列表与unparsable行的处理路径后者抛出ParseError或按ignore_exceptions策略处理。实战管道接 jq 与自动化脚本转换为 JSON 后最常见的下游用法是交给jq做聚合分析。例如统计状态码分布$ cat file.log | jc --clf | jq group_by(.status) | map({status: .[0].status, count: length})筛选非 2xx 且字节数超阈值的请求$ cat file.log | jc --clf | jq select(.status 400) | {host, request_url, status, bytes}在 Python 中则可以直接基于字典列表写分析逻辑import jc with open(file.log, encodingutf-8) as f: logs jc.parse(clf, f.read()) errors [log for log in logs if log[status] and log[status] 400] print(f4xx/5xx 请求数: {len(errors)})需要强调的时间语义提醒epoch基于解析机器本地时区跨时区部署分析时建议优先使用epoch_utc仅 UTC 日志可用或在解析前明确日志所属时区避免时间口径错位。小结clf解析器以两条精心设计的正则覆盖了 CLF、Combined 及带扩展字段的多种日志行形态配合-/空串归一、类型转换与双时间戳生成将 Web 访问日志稳定地结构化为 JSON。其unparsable兜底与流式变体clf_s分别解决了脏数据与超大文件的场景配合 tests/fixtures/generic/common-log-format.log 中的多样化样例含GET/POST/PUT、HTTP/1.0/1.1/2、缺失字段、扩展字段、不可解析行等你可以快速验证并理解解析器的全部行为边界。相关源码与测试文件路径汇总如下供深入研读解析实现 jc/parsers/clf.py、流式实现 jc/parsers/clf_s.py、测试用例 tests/test_clf.py、测试数据 tests/fixtures/generic/common-log-format.log 与期望输出 tests/fixtures/generic/common-log-format.json。赞分享开发工具【免费下载链接】jcCLI tool and python library that converts the output of popular command-line tools, file-types, and common strings to JSON, YAML, or Dictionaries. This allows piping of output to tools like jq and simplifying automation scripts.项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/jc/jc点击查看免费下载相关推荐jc clf-s 流式解析器实战将 Common/Combined Log Format 访问日志逐行转换为 JSON Linesjc clf s 流式解析器实战将 Common/Combined Log Format 访问日志逐行转换为 JSON Lines 导读 jc https:/开发工具如何快速掌握Fail2Ban日志解析引擎从正则匹配到时间戳提取的完整指南如何快速掌握Fail2Ban日志解析引擎从正则匹配到时间戳提取的完整指南 Fail2Ban是一款强大的开源入侵防御工具通过分析日志文件中的认证失败记录来自动网络安全运维Envoy 访问日志 JSON 格式化修复omit_empty_values 从失效到真正生效的完整解析Envoy 访问日志 JSON 格式化修复omit_empty_values 从失效到真正生效的完整解析 本篇文章围绕 Envoy 访问日志格式化配置项 om云原生服务网格网络微服务上一篇如何快速使用IDMWindows下载工具的完整使用指南下一篇如何使用CSS实现动画反向播放效果从基础到高级技巧全解析创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 jc 解析 Common Log Format（CLF）访问日志：从正则解析到 JSON 时间戳的完整指南
开发工具【免费下载链接】jcCLI tool and python library that converts the output of popular command-line tools, file-types, and common strings to JSON, YAML, or Dictionaries. This allows piping of output to tools like jq and simplifying automation scripts.项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/jc/jc点击查看免费下载导读本文围绕 jc 项目内置的clf解析器系统讲解如何将 Apache/Nginx 等 Web 服务器输出的 Common Log Format通用日志格式与 Combined Log Format组合日志格式访问日志通过一条管道命令转换为结构化的 JSON 数据从而直接对接jq、Python 脚本等下游工具。读完本文你将掌握jc --clf与jc --clf-s的完整用法、输出 Schema 的每个字段含义、epoch/epoch_utc时间戳的生成规则以及该解析器底层基于正则的解析原理与异常兜底机制。解析器定位与支持范围jc.parsers.clf是 jc 项目中负责解析访问日志文件的标准解析器其描述为 Common and Combined Log Format file parser见 jc/parsers/clf.py 中的info类。它严格遵循 W3C 定义的 Common Log Format 标准并在此基础上做了三类扩展Combined Log Format在 CLF 基础上追加referer来源页与user_agent用户代理两个字段同样被完整支持extra 字段兜底日志行中除标准字段外的其余内容会被整体收进extra字段以单个字符串形式保留避免信息丢失unparsable 兜底任何无法匹配解析模式的行不会导致整体解析失败而是生成一个仅含unparsable字段的对象值为该原始行文本。解析器元数据还标注了兼容平台linux、darwin、cygwin、win32、aix、freebsd属于standard/file/string标签类别的文本解析器适用于各类 Web 服务器日志的离线与管道处理场景。快速上手CLI 用法在已安装 jc 的终端环境中将日志文件通过管道交给--clf参数即可完成转换$ cat file.log | jc --clf输出为 JSON 数组每行日志对应数组中的一个对象。若需要更易读的格式化输出可追加-ppretty 输出$ cat file.log | jc --clf -p原始输出模式-r则跳过类型转换与字段整理直接给出正则捕获到的字符串形态适用于调试解析或需要保留原始文本语义的场景$ cat file.log | jc --clf -p -r此外jc 还提供面向大日志文件的流式解析器clf_s逐行产出 JSON Lines避免一次性将全部结果载入内存$ cat file.log | jc --clf-s关于流式解析器与标准解析器的差异详见后文流式解析 clf_s一节。Python 模块用法在 Python 代码中以模块方式调用有两种等价途径。最常用的是通过 jc 的统一入口import jc result jc.parse(clf, common_log_file_output)jc.parse()返回一个字典列表每个字典对应一行日志可直接按字段名索引。更底层的做法是直接导入解析器模块并调用其parse函数其签名与行为见 docs/lib.md 中关于parse的说明from jc.parsers.clf import parse result parse(common_log_file_output)parse函数签名定义于 jc/parsers/clf.pydef parse( data: str, raw: bool False, quiet: bool False ) - List[JSONDictType]:参数含义参数类型说明datastring待解析的日志文本可含多行解析器按行拆分rawboolean为True时返回未经类型转换的原始捕获值quietboolean为True时抑制兼容性等警告信息返回值为字典列表rawTrue时返回原始字符串形态的结构化数据否则返回符合 Schema 的处理后数据。输出 Schema 详解解析结果的顶层是一个数组每个元素对应日志中的一行字段定义如下完整 Schema 见 docs/parsers/clf.md字段类型说明hoststring客户端主机地址IP 或域名identstringRFC 1413 身份标识authuserstringHTTP 认证用户名datestring完整时间字符串如10/Oct/2000:13:55:36 -0700dayinteger日1-31monthstring英文月份缩写Oct 等yearinteger年hourinteger时0-23minuteinteger分0-59secondinteger秒0-59tzstring时区偏移如-0700、0100、0000requeststring原始请求行如GET /apache_pb.gif HTTPS/1.0request_methodstring请求方法GET/POST/PUT 等request_urlstring请求路径不含协议版本request_versionstring协议版本如HTTP/1.0、HTTP/2statusintegerHTTP 状态码bytesinteger响应字节数refererstring来源页 URLCombined 格式字段user_agentstring用户代理字符串Combined 格式字段extrastring标准字段之外的额外内容单字符串epochinteger朴素时间戳naive基于运行解析器的系统本地时区计算 [0]epoch_utcinteger仅当时区字段为 UTC0000/-0000等时才生成 [1]unparsablestring行无法解析时存在值为该行原始文本 [2]三条重要处理规则需要特别说明即 Schema 注释中的 [0][1][2]空字符串与-统一转为null/NoneCLF 标准中未提供值的字段习惯以-占位如ident、authuser、referer、user_agent、bytes。解析器会将这些占位符与空字符串统一转换为null便于 JSON 下游做空值判断避免把-误当真实数据epoch是朴素时间戳它按运行解析器的机器本地时区解读日志中的日期时间不携带时区语义适合机器本地时间口径的分析epoch_utc仅对 UTC 日志生效只有当日志时区为 UTC 时才会给出该时间戳此时才保证是无歧义、带时区感知的绝对时间。结合 tests/fixtures/generic/common-log-format.json 中0000时区的样例可见epoch_utc与epoch的差值等于本地时区偏移换算后的秒数。解析原理正则如何切分一行日志clf解析器的核心是两条正则表达式定义于 jc/parsers/clf.py均使用re.VERBOSE编写以便注释。主模式clf_pattern主模式按空格与方括号边界依次捕获host-|\S、ident、authuser然后进入[...]内的日期时间块将day/month/year:hour:minute:second连同tz时区一起捕获随后是引号包裹的request(?Prequest.*?)、三位状态码status-|\d\d\d、字节数bytes-|\d。关键设计在后半段(?:(?Preferer.*?)\s?)? (?:(?Puser_agent.*?)\s?)? (?Pextra.*)referer与user_agent两组均为可选捕获?结尾因此同一模式可同时兼容仅有 7 个标准字段的纯 CLF 行与带 Referer/User-Agent 的 Combined 行行尾剩余的任意内容无论多少段都会落入extra兜底字段。从 fixture 样例- 9221 1.1.1.1见 tests/fixtures/generic/common-log-format.log可以看到这类扩展字段被完整保留为extra。辅助模式request_patternrequest字段随后被第二条正则二次切分拆出request_method\S、request_url借助正向预查(?\sHTTPS?/|$)在协议版本前截断、request_versionHTTPS?/[\d\.]。这也解释了 fixture 中GET index.htm HTTP/1.0这种路径前缺/的行仍能被正确拆分的现象——URL 捕获并不依赖路径是否以斜杠开头。值得留意的是request_version支持HTTPS/1.0、HTTP/2等变体这在 HTTP/2 日志fixture 中GET /sample-image.png HTTP/2一行中能得到验证。逐行解析流程parse函数内部jc/parsers/clf.py先通过jc.utils.has_data判断输入是否包含非空白内容随后用filter(None, data.splitlines())过滤空行、逐行re.match主模式匹配成功则将groupdict()并入request_pattern的切分结果匹配失败则输出{unparsable: line}兜底对象。对空输入如parse(, quietTrue)直接返回空列表这一点有 tests/test_clf.py 中的test_clf_nodata用例印证。后处理类型转换与时间戳生成非raw模式下解析结果会交给_process()做最终整理jc/parsers/clf.py处理逻辑分三步整数转换对day、year、hour、minute、second、status、bytes这 7 个字段调用jc.utils.convert_to_int转为整型转换失败返回None该函数定义于 jc/utils.py实现为剥离非数字字符后尝试int()。占位符归一遍历所有字段将值为-或空串的项统一置为None。时间戳计算若存在date字段则调用jc.utils.timestamp(log[date], format_hint(1800,))取返回对象的naive属性写入epoch取utc属性写入epoch_utc。这里的format_hint(1800,)是一个性能优化提示。timestamp类jc/utils.py支持多种日期格式的识别format_hint让解析器优先尝试 CLF 对应的格式编号避免暴力尝试全部格式。同时注意timestamp内部使用lru_cache(maxsize2048)做缓存重复日志时间戳的换算开销极低。若日期无法解析naive与utc均为None对应字段输出null。rawTrue时跳过_process直接返回正则捕获的原始字符串此时day是10而非 10、status是200而非 200epoch/epoch_utc也不存在与文档中-r示例的输出形态完全一致。处理边界与容错行为该解析器对异常输入相当宽容核心容错机制有三类unparsable兜底无法匹配的行不会中断整体解析而是产出{unparsable: 原始行}对象。fixture 中的unparsable line与another unparsable linetests/fixtures/generic/common-log-format.log对应的 JSON 结果即为这种形态可参看 tests/fixtures/generic/common-log-format.json 中的对应条目空行与空数据空行在splitlines后被过滤完全不产生输出空输入返回空数组bytes为-日志中响应字节未知时通常写作-会被转换为null而非报错fixture 中GET /icc HTTP/1.1 302 -两行即为实例。这些行为由 tests/test_clf.py 的test_clf用例直接断言测试数据与期望结果分别存放在 tests/fixtures/generic/common-log-format.log 与 tests/fixtures/generic/common-log-format.json可作为理解各类输入形态的参考样例集。流式解析 clf_s面向超大日志当日志文件体量很大时推荐使用流式变体clf_s其实现位于 jc/parsers/clf_s.py。与标准解析器的核心差异CLI 入口为jc --clf-s逐行输出JSON Lines每行一个独立 JSON 对象而非整体 JSON 数组模块入口jc.parse(clf_s, lines)接受可迭代对象如file_output.splitlines()返回一个生成器可边读边处理内存占用恒定parse增加了ignore_exceptions参数为True时跳过解析异常的行继续处理为False时异常行通过raise_or_yield抛出或产出错误对象并借助add_jc_meta装饰器附上stream_success/stream_error元信息机制说明见 docs/streaming.md流式版本与标准版本共享完全相同的正则模式与_process处理逻辑因此两者的字段 Schema、类型转换规则、epoch/epoch_utc语义完全一致唯一区别是产出粒度逐对象 vs 整列表与unparsable行的处理路径后者抛出ParseError或按ignore_exceptions策略处理。实战管道接 jq 与自动化脚本转换为 JSON 后最常见的下游用法是交给jq做聚合分析。例如统计状态码分布$ cat file.log | jc --clf | jq group_by(.status) | map({status: .[0].status, count: length})筛选非 2xx 且字节数超阈值的请求$ cat file.log | jc --clf | jq select(.status 400) | {host, request_url, status, bytes}在 Python 中则可以直接基于字典列表写分析逻辑import jc with open(file.log, encodingutf-8) as f: logs jc.parse(clf, f.read()) errors [log for log in logs if log[status] and log[status] 400] print(f4xx/5xx 请求数: {len(errors)})需要强调的时间语义提醒epoch基于解析机器本地时区跨时区部署分析时建议优先使用epoch_utc仅 UTC 日志可用或在解析前明确日志所属时区避免时间口径错位。小结clf解析器以两条精心设计的正则覆盖了 CLF、Combined 及带扩展字段的多种日志行形态配合-/空串归一、类型转换与双时间戳生成将 Web 访问日志稳定地结构化为 JSON。其unparsable兜底与流式变体clf_s分别解决了脏数据与超大文件的场景配合 tests/fixtures/generic/common-log-format.log 中的多样化样例含GET/POST/PUT、HTTP/1.0/1.1/2、缺失字段、扩展字段、不可解析行等你可以快速验证并理解解析器的全部行为边界。相关源码与测试文件路径汇总如下供深入研读解析实现 jc/parsers/clf.py、流式实现 jc/parsers/clf_s.py、测试用例 tests/test_clf.py、测试数据 tests/fixtures/generic/common-log-format.log 与期望输出 tests/fixtures/generic/common-log-format.json。赞分享开发工具【免费下载链接】jcCLI tool and python library that converts the output of popular command-line tools, file-types, and common strings to JSON, YAML, or Dictionaries. 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