fq的使用场景：从科研到工业应用
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fq/fq 你是否还在为解析二进制数据而烦恼？无论是科研中的传感器数据处理，还是工业场景下的网络流量分析，二进制格式解析往往耗费大量时间。fq工具（类似于jq但针对二进制数据）通过直观的命令行操作和强大的格式支持，让二进制数据处理变得高效简单。读完本文，你将掌握如何在科研实验数据分析、媒体格式逆向工程、网络安全审计等场景中应用fq，显著提升工作效率。
科研实验数据解析
在运动科学研究中，Garmin FIT格式广泛用于存储运动设备采集的心率、速度等时序数据。传统解析需编写专用代码，而使用fq可直接提取关键指标。
通过以下命令可将FIT文件转换为结构化JSON数组，便于统计分析：
fq '[.data_records[] | select(.record_header.message_type == "data").data_message]' file.fit
该功能依赖format/fit/fit.go实现的FIT协议解码器，支持FIT SDK 21.126定义的核心数据类型。科研人员可基于此快速对比不同运动模式下的生理指标变化，例如通过grep_by函数筛选特定时间段的心率数据：
fq 'grep_by(.heart_rate > 150 and .timestamp > "2024-01-01T10:00:00Z")' workout.fit
媒体格式逆向工程
流媒体平台开发中，MP4文件的编辑列表（edit list）决定媒体片段的播放顺序。使用fq可直观展示二进制结构，加速兼容性问题定位。
通过嵌套REPL深入分析MP4结构：
fq -i . video.mp4
mp3> .tracks[0].edit_list | repl
> .entries[0].duration
3000
> .entries[0].media_time
0
format/mp4/mp4.go实现的Box解析器支持ISO/IEC 14496-12标准，可处理moov、trak等关键Box结构。开发人员常用以下命令比较两个MP4文件的AVC SPS差异：
fq -n 'def f: .. | select(format=="avc_sps"); diff(input|f; input|f)' a.mp4 b.mp4
网络安全流量分析
PCAP文件包含完整网络会话记录，fq的TCP流重组功能可快速定位可疑HTTP请求。其实现位于format/pcap/pcap.go，支持pcap与pcapng两种格式。
提取包含"GET /admin"的TCP流：
fq '.tcp_connections | grep("GET /admin.* HTTP/1.?")' capture.pcap
结合group_by与count函数可生成IP流量统计：
fq '.tcp_connections | group_by(.client.ip) | map({ip: .[0].client.ip, bytes: sum_by(.client.stream.size)})'
跨场景通用技巧
二进制数据提取
从任意文件中提取JPEG图片：
fq 'first(.. | select(format=="jpeg")) | tobytes' mixed.dat > extracted.jpg
交互式分析
启动REPL探索未知格式：
fq -i unknown.bin
> .. | grep_by(.size > 1024) # 查找大型数据块
> .[0x100:0x200] | hex_dump() # 十六进制查看
格式转换
将YAML配置转为JSON：
fq -r 'tojson({indent:2})' config.yaml
总结与展望
fq凭借其丰富的格式支持（完整列表）和类jq的查询语法，已成为跨领域二进制数据处理的多功能工具。无论是科研人员解析传感器数据，还是工程师调试媒体文件，亦或安全分析师审计网络流量，都能通过简洁命令完成复杂操作。
随着格式支持的持续扩展（当前已涵盖FLAC、Protobuf等60+格式），fq正逐步成为二进制处理领域的标准工具。建议通过doc/usage.md深入学习其高级特性，或参与GitHub仓库贡献新格式解码器。
掌握fq，让二进制数据处理不再是瓶颈！
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
