CsvCruncher

尽管它的名字并不暗示它，CsvCruncher可以有效地用于读取表格* JSON数据，并使用SQL处理它们。

* Tabular表示JSON树的某些部分是规则的，即一个到多个相同或相似结构的条目。

CsvCruncher将树的这一部分转换为SQL表，然后您就有了完整的SQL语法来查询它。 您还可以加载多个JSON树，然后使用多个表。 您还可以将SQL结果存储为JSON(或CSV)，然后再次处理它。

与真正复杂的XSLT方法相比，这种方法对我的帮助更大(尽管当您真正深入了解它时，它非常有趣)。

免责声明:我是CsvCruncher的开发者。

现在有了!我最近创建了一个库，json-transforms，正是为了这个目的:

https://github.com/ColinEberhardt/json-transforms

它结合使用了JSPath(一种模仿XPath的DSL)和一种直接受到XSLT启发的递归模式匹配方法。

这里有一个简单的例子。给定以下JSON对象:

const json = {
  "automobiles": [
    { "maker": "Nissan", "model": "Teana", "year": 2011 },
    { "maker": "Honda", "model": "Jazz", "year": 2010 },
    { "maker": "Honda", "model": "Civic", "year": 2007 },
    { "maker": "Toyota", "model": "Yaris", "year": 2008 },
    { "maker": "Honda", "model": "Accord", "year": 2011 }
  ]
};

这是一个变换:

const jsont = require('json-transforms');
const rules = [
  jsont.pathRule(
    '.automobiles{.maker === "Honda"}', d => ({
      Honda: d.runner()
    })
  ),
  jsont.pathRule(
    '.{.maker}', d => ({
      model: d.match.model,
      year: d.match.year
    })
  ),
  jsont.identity
];

const transformed  = jsont.transform(json, rules);

输出如下:

{
  "Honda": [
    { "model": "Jazz", "year": 2010 },
    { "model": "Civic", "year": 2007 },
    { "model": "Accord", "year": 2011 }
  ]
}

这个转换由三个规则组成。第一个匹配本田制造的任何汽车，发出一个具有Honda属性的对象，然后递归匹配。第二条规则匹配任何具有maker属性的对象，输出模型和年份属性。最后一个是递归匹配的恒等变换。

看看jsonpath-object-transform

CsvCruncher

尽管它的名字并不暗示它，CsvCruncher可以有效地用于读取表格* JSON数据，并使用SQL处理它们。

* Tabular表示JSON树的某些部分是规则的，即一个到多个相同或相似结构的条目。

CsvCruncher将树的这一部分转换为SQL表，然后您就有了完整的SQL语法来查询它。 您还可以加载多个JSON树，然后使用多个表。 您还可以将SQL结果存储为JSON(或CSV)，然后再次处理它。

与真正复杂的XSLT方法相比，这种方法对我的帮助更大(尽管当您真正深入了解它时，它非常有趣)。

免责声明:我是CsvCruncher的开发者。

我最近发现了一个我喜欢的JSON样式工具:https://github.com/twigkit/tempo。非常容易使用的工具——在我看来，使用它比使用XSLT容易得多——不需要XPATH查询。

我使用骆驼路由marshal(xmljson) ->到(xlst) -> marshal(xmljson)。足够高效(虽然不是100%完美)，但简单，如果你已经在使用Camel。