Submit Search
Upload
Jmespathをもっと広めたい
•
4 likes
•
2,675 views
T
Tetsunori Nishizawa
Follow
Jmespathをもっと広めたい
Read less
Read more
Technology
Slideshow view
Report
Share
Slideshow view
Report
Share
1 of 19
Download now
Download to read offline
Recommended
マイクロサービスにおける 結果整合性との戦い
マイクロサービスにおける 結果整合性との戦い
ota42y
Webアプリケーション負荷試験実践入門
Webアプリケーション負荷試験実践入門
樽八 仲川
クラウド時代だからSpring-Retryフレームワーク
クラウド時代だからSpring-Retryフレームワーク
Y Watanabe
Java でつくる低レイテンシ実装の技巧
Java でつくる低レイテンシ実装の技巧
Ryosuke Yamazaki
Java開発の強力な相棒として今すぐ使えるGroovy
Java開発の強力な相棒として今すぐ使えるGroovy
Yasuharu Nakano
世界一わかりやすいClean Architecture
世界一わかりやすいClean Architecture
Atsushi Nakamura
AWS Black Belt Online Seminar AWS Direct Connect
AWS Black Belt Online Seminar AWS Direct Connect
Amazon Web Services Japan
テストコードの DRY と DAMP
テストコードの DRY と DAMP
Yusuke Kagata
Recommended
マイクロサービスにおける 結果整合性との戦い
マイクロサービスにおける 結果整合性との戦い
ota42y
Webアプリケーション負荷試験実践入門
Webアプリケーション負荷試験実践入門
樽八 仲川
クラウド時代だからSpring-Retryフレームワーク
クラウド時代だからSpring-Retryフレームワーク
Y Watanabe
Java でつくる低レイテンシ実装の技巧
Java でつくる低レイテンシ実装の技巧
Ryosuke Yamazaki
Java開発の強力な相棒として今すぐ使えるGroovy
Java開発の強力な相棒として今すぐ使えるGroovy
Yasuharu Nakano
世界一わかりやすいClean Architecture
世界一わかりやすいClean Architecture
Atsushi Nakamura
AWS Black Belt Online Seminar AWS Direct Connect
AWS Black Belt Online Seminar AWS Direct Connect
Amazon Web Services Japan
テストコードの DRY と DAMP
テストコードの DRY と DAMP
Yusuke Kagata
(2017.6.9) Neo4jの可視化ライブラリまとめ
(2017.6.9) Neo4jの可視化ライブラリまとめ
Mitsutoshi Kiuchi
REST API のコツ
REST API のコツ
pospome
モノリスからマイクロサービスへの移行 ~ストラングラーパターンの検証~(Spring Fest 2020講演資料)
モノリスからマイクロサービスへの移行 ~ストラングラーパターンの検証~(Spring Fest 2020講演資料)
NTT DATA Technology & Innovation
At least onceってぶっちゃけ問題の先送りだったよね #kafkajp
At least onceってぶっちゃけ問題の先送りだったよね #kafkajp
Yahoo!デベロッパーネットワーク
実運用して分かったRabbit MQの良いところ・気をつけること #jjug
実運用して分かったRabbit MQの良いところ・気をつけること #jjug
Yahoo!デベロッパーネットワーク
SQL大量発行処理をいかにして高速化するか
SQL大量発行処理をいかにして高速化するか
Shogo Wakayama
2016/12/15 SQLチューニングと対戦格闘ゲームの類似性について語る。 JPOUG Advent Calendar 2016 Day 15
2016/12/15 SQLチューニングと対戦格闘ゲームの類似性について語る。 JPOUG Advent Calendar 2016 Day 15
歩 柴田
Java ORマッパー選定のポイント #jsug
Java ORマッパー選定のポイント #jsug
Masatoshi Tada
これからSpringを使う開発者が知っておくべきこと
これからSpringを使う開発者が知っておくべきこと
土岐 孝平
PostgreSQL 15の新機能を徹底解説
PostgreSQL 15の新機能を徹底解説
Masahiko Sawada
Java 18で入ったJVM関連の(やや細かめな)改善(JJUGナイトセミナー「Java 18 リリース記念イベント」発表資料)
Java 18で入ったJVM関連の(やや細かめな)改善(JJUGナイトセミナー「Java 18 リリース記念イベント」発表資料)
NTT DATA Technology & Innovation
Swagger 入門
Swagger 入門
Yoshiaki Yoshida
KeycloakでAPI認可に入門する
KeycloakでAPI認可に入門する
Hitachi, Ltd. OSS Solution Center.
マイクロサービス 4つの分割アプローチ
マイクロサービス 4つの分割アプローチ
増田 亨
Javaコードが速く実⾏される秘密 - JITコンパイラ⼊⾨(JJUG CCC 2020 Fall講演資料)
Javaコードが速く実⾏される秘密 - JITコンパイラ⼊⾨(JJUG CCC 2020 Fall講演資料)
NTT DATA Technology & Innovation
[社内勉強会]ELBとALBと数万スパイク負荷テスト
[社内勉強会]ELBとALBと数万スパイク負荷テスト
Takahiro Moteki
Akkaとは。アクターモデル とは。
Akkaとは。アクターモデル とは。
Kenjiro Kubota
アーキテクチャの進化から学ぶ、プラットフォームエンジニアリングへのアプローチ
アーキテクチャの進化から学ぶ、プラットフォームエンジニアリングへのアプローチ
Yusuke Suzuki
Unified JVM Logging
Unified JVM Logging
Yuji Kubota
9/14にリリースされたばかりの新LTS版Java 17、ここ3年間のJavaの変化を知ろう!(Open Source Conference 2021 O...
9/14にリリースされたばかりの新LTS版Java 17、ここ3年間のJavaの変化を知ろう!(Open Source Conference 2021 O...
NTT DATA Technology & Innovation
AWS CLI Conference 2016
AWS CLI Conference 2016
Tomoaki Sakatoku
俺と JAWS-UG と CLI
俺と JAWS-UG と CLI
Daisuke Nagao
More Related Content
What's hot
(2017.6.9) Neo4jの可視化ライブラリまとめ
(2017.6.9) Neo4jの可視化ライブラリまとめ
Mitsutoshi Kiuchi
REST API のコツ
REST API のコツ
pospome
モノリスからマイクロサービスへの移行 ~ストラングラーパターンの検証~(Spring Fest 2020講演資料)
モノリスからマイクロサービスへの移行 ~ストラングラーパターンの検証~(Spring Fest 2020講演資料)
NTT DATA Technology & Innovation
At least onceってぶっちゃけ問題の先送りだったよね #kafkajp
At least onceってぶっちゃけ問題の先送りだったよね #kafkajp
Yahoo!デベロッパーネットワーク
実運用して分かったRabbit MQの良いところ・気をつけること #jjug
実運用して分かったRabbit MQの良いところ・気をつけること #jjug
Yahoo!デベロッパーネットワーク
SQL大量発行処理をいかにして高速化するか
SQL大量発行処理をいかにして高速化するか
Shogo Wakayama
2016/12/15 SQLチューニングと対戦格闘ゲームの類似性について語る。 JPOUG Advent Calendar 2016 Day 15
2016/12/15 SQLチューニングと対戦格闘ゲームの類似性について語る。 JPOUG Advent Calendar 2016 Day 15
歩 柴田
Java ORマッパー選定のポイント #jsug
Java ORマッパー選定のポイント #jsug
Masatoshi Tada
これからSpringを使う開発者が知っておくべきこと
これからSpringを使う開発者が知っておくべきこと
土岐 孝平
PostgreSQL 15の新機能を徹底解説
PostgreSQL 15の新機能を徹底解説
Masahiko Sawada
Java 18で入ったJVM関連の(やや細かめな)改善(JJUGナイトセミナー「Java 18 リリース記念イベント」発表資料)
Java 18で入ったJVM関連の(やや細かめな)改善(JJUGナイトセミナー「Java 18 リリース記念イベント」発表資料)
NTT DATA Technology & Innovation
Swagger 入門
Swagger 入門
Yoshiaki Yoshida
KeycloakでAPI認可に入門する
KeycloakでAPI認可に入門する
Hitachi, Ltd. OSS Solution Center.
マイクロサービス 4つの分割アプローチ
マイクロサービス 4つの分割アプローチ
増田 亨
Javaコードが速く実⾏される秘密 - JITコンパイラ⼊⾨(JJUG CCC 2020 Fall講演資料)
Javaコードが速く実⾏される秘密 - JITコンパイラ⼊⾨(JJUG CCC 2020 Fall講演資料)
NTT DATA Technology & Innovation
[社内勉強会]ELBとALBと数万スパイク負荷テスト
[社内勉強会]ELBとALBと数万スパイク負荷テスト
Takahiro Moteki
Akkaとは。アクターモデル とは。
Akkaとは。アクターモデル とは。
Kenjiro Kubota
アーキテクチャの進化から学ぶ、プラットフォームエンジニアリングへのアプローチ
アーキテクチャの進化から学ぶ、プラットフォームエンジニアリングへのアプローチ
Yusuke Suzuki
Unified JVM Logging
Unified JVM Logging
Yuji Kubota
9/14にリリースされたばかりの新LTS版Java 17、ここ3年間のJavaの変化を知ろう!(Open Source Conference 2021 O...
9/14にリリースされたばかりの新LTS版Java 17、ここ3年間のJavaの変化を知ろう!(Open Source Conference 2021 O...
NTT DATA Technology & Innovation
What's hot
(20)
(2017.6.9) Neo4jの可視化ライブラリまとめ
(2017.6.9) Neo4jの可視化ライブラリまとめ
REST API のコツ
REST API のコツ
モノリスからマイクロサービスへの移行 ~ストラングラーパターンの検証~(Spring Fest 2020講演資料)
モノリスからマイクロサービスへの移行 ~ストラングラーパターンの検証~(Spring Fest 2020講演資料)
At least onceってぶっちゃけ問題の先送りだったよね #kafkajp
At least onceってぶっちゃけ問題の先送りだったよね #kafkajp
実運用して分かったRabbit MQの良いところ・気をつけること #jjug
実運用して分かったRabbit MQの良いところ・気をつけること #jjug
SQL大量発行処理をいかにして高速化するか
SQL大量発行処理をいかにして高速化するか
2016/12/15 SQLチューニングと対戦格闘ゲームの類似性について語る。 JPOUG Advent Calendar 2016 Day 15
2016/12/15 SQLチューニングと対戦格闘ゲームの類似性について語る。 JPOUG Advent Calendar 2016 Day 15
Java ORマッパー選定のポイント #jsug
Java ORマッパー選定のポイント #jsug
これからSpringを使う開発者が知っておくべきこと
これからSpringを使う開発者が知っておくべきこと
PostgreSQL 15の新機能を徹底解説
PostgreSQL 15の新機能を徹底解説
Java 18で入ったJVM関連の(やや細かめな)改善(JJUGナイトセミナー「Java 18 リリース記念イベント」発表資料)
Java 18で入ったJVM関連の(やや細かめな)改善(JJUGナイトセミナー「Java 18 リリース記念イベント」発表資料)
Swagger 入門
Swagger 入門
KeycloakでAPI認可に入門する
KeycloakでAPI認可に入門する
マイクロサービス 4つの分割アプローチ
マイクロサービス 4つの分割アプローチ
Javaコードが速く実⾏される秘密 - JITコンパイラ⼊⾨(JJUG CCC 2020 Fall講演資料)
Javaコードが速く実⾏される秘密 - JITコンパイラ⼊⾨(JJUG CCC 2020 Fall講演資料)
[社内勉強会]ELBとALBと数万スパイク負荷テスト
[社内勉強会]ELBとALBと数万スパイク負荷テスト
Akkaとは。アクターモデル とは。
Akkaとは。アクターモデル とは。
アーキテクチャの進化から学ぶ、プラットフォームエンジニアリングへのアプローチ
アーキテクチャの進化から学ぶ、プラットフォームエンジニアリングへのアプローチ
Unified JVM Logging
Unified JVM Logging
9/14にリリースされたばかりの新LTS版Java 17、ここ3年間のJavaの変化を知ろう!(Open Source Conference 2021 O...
9/14にリリースされたばかりの新LTS版Java 17、ここ3年間のJavaの変化を知ろう!(Open Source Conference 2021 O...
Similar to Jmespathをもっと広めたい
AWS CLI Conference 2016
AWS CLI Conference 2016
Tomoaki Sakatoku
俺と JAWS-UG と CLI
俺と JAWS-UG と CLI
Daisuke Nagao
Introduction of aws-cli
Introduction of aws-cli
Masaaki HIROSE
GNU awk (gawk) を用いた Apache ログ解析方法
GNU awk (gawk) を用いた Apache ログ解析方法
博文 斉藤
現場的!AWSとオンプレの違い(赤べこバージョン)
現場的!AWSとオンプレの違い(赤べこバージョン)
真吾 吉田
BCPに活かせ!一撃 CloudFormation
BCPに活かせ!一撃 CloudFormation
真吾 吉田
Ruby on Rails on MySQL チューニング入門
Ruby on Rails on MySQL チューニング入門
だいすけ さとう
Scala on Hadoop
Scala on Hadoop
Shinji Tanaka
現場的!オンプレとAWSの違い
現場的!オンプレとAWSの違い
真吾 吉田
Awsで構築したのだよ 06 ec2インスタンス起動時にCloudWatchのアラームを追加する
Awsで構築したのだよ 06 ec2インスタンス起動時にCloudWatchのアラームを追加する
聡 大久保
AWS Tools for Windows PowerShell
AWS Tools for Windows PowerShell
Amazon Web Services Japan
Run Spark on EMRってどんな仕組みになってるの?
Run Spark on EMRってどんな仕組みになってるの?
Satoshi Noto
AWS ESC + Ansibleで お手軽 Blue-Green Deployment
AWS ESC + Ansibleで お手軽 Blue-Green Deployment
Kentaro NOMURA
RailsエンジニアのためのSQLチューニング速習会
RailsエンジニアのためのSQLチューニング速習会
Nao Minami
Rails3.1rc4を試してみた
Rails3.1rc4を試してみた
Takahiro Hidaka
MapReduce入門
MapReduce入門
Satoshi Noto
EucalyptusのHadoopクラスタとJaqlでBasket解析をしてHiveとの違いを味わってみました
EucalyptusのHadoopクラスタとJaqlでBasket解析をしてHiveとの違いを味わってみました
Etsuji Nakai
AWS Black Belt Tech シリーズ 2015 - AWS Elastic Beanstalk
AWS Black Belt Tech シリーズ 2015 - AWS Elastic Beanstalk
Amazon Web Services Japan
Windows ✖︎ Docker
Windows ✖︎ Docker
Daisuke Masubuchi
densan2014-late01
densan2014-late01
Takenori Nakagawa
Similar to Jmespathをもっと広めたい
(20)
AWS CLI Conference 2016
AWS CLI Conference 2016
俺と JAWS-UG と CLI
俺と JAWS-UG と CLI
Introduction of aws-cli
Introduction of aws-cli
GNU awk (gawk) を用いた Apache ログ解析方法
GNU awk (gawk) を用いた Apache ログ解析方法
現場的!AWSとオンプレの違い(赤べこバージョン)
現場的!AWSとオンプレの違い(赤べこバージョン)
BCPに活かせ!一撃 CloudFormation
BCPに活かせ!一撃 CloudFormation
Ruby on Rails on MySQL チューニング入門
Ruby on Rails on MySQL チューニング入門
Scala on Hadoop
Scala on Hadoop
現場的!オンプレとAWSの違い
現場的!オンプレとAWSの違い
Awsで構築したのだよ 06 ec2インスタンス起動時にCloudWatchのアラームを追加する
Awsで構築したのだよ 06 ec2インスタンス起動時にCloudWatchのアラームを追加する
AWS Tools for Windows PowerShell
AWS Tools for Windows PowerShell
Run Spark on EMRってどんな仕組みになってるの?
Run Spark on EMRってどんな仕組みになってるの?
AWS ESC + Ansibleで お手軽 Blue-Green Deployment
AWS ESC + Ansibleで お手軽 Blue-Green Deployment
RailsエンジニアのためのSQLチューニング速習会
RailsエンジニアのためのSQLチューニング速習会
Rails3.1rc4を試してみた
Rails3.1rc4を試してみた
MapReduce入門
MapReduce入門
EucalyptusのHadoopクラスタとJaqlでBasket解析をしてHiveとの違いを味わってみました
EucalyptusのHadoopクラスタとJaqlでBasket解析をしてHiveとの違いを味わってみました
AWS Black Belt Tech シリーズ 2015 - AWS Elastic Beanstalk
AWS Black Belt Tech シリーズ 2015 - AWS Elastic Beanstalk
Windows ✖︎ Docker
Windows ✖︎ Docker
densan2014-late01
densan2014-late01
More from Tetsunori Nishizawa
はじめてのAWS設計でやりがちな失敗パターンまとめ
はじめてのAWS設計でやりがちな失敗パターンまとめ
Tetsunori Nishizawa
Amazon WorkSpaces導入からはじめるスケーラブルなオフィス運営と、業務システムのクラウド移行
Amazon WorkSpaces導入からはじめるスケーラブルなオフィス運営と、業務システムのクラウド移行
Tetsunori Nishizawa
インフラエンジニアのためのAWSサービスを利用したログ分析はじめの一歩
インフラエンジニアのためのAWSサービスを利用したログ分析はじめの一歩
Tetsunori Nishizawa
クラウド移行を終えてからが本番〜AWSの使いこなし術〜
クラウド移行を終えてからが本番〜AWSの使いこなし術〜
Tetsunori Nishizawa
オープンなクラウドの世界でエンジニアが楽しいと思うことを仕事にする方法
オープンなクラウドの世界でエンジニアが楽しいと思うことを仕事にする方法
Tetsunori Nishizawa
Amazon s3へのデータ転送における課題とその対処法を一挙紹介
Amazon s3へのデータ転送における課題とその対処法を一挙紹介
Tetsunori Nishizawa
EC2+RDSを基本から #cmdevio2017
EC2+RDSを基本から #cmdevio2017
Tetsunori Nishizawa
AWS CLIでAssumeRole
AWS CLIでAssumeRole
Tetsunori Nishizawa
More from Tetsunori Nishizawa
(8)
はじめてのAWS設計でやりがちな失敗パターンまとめ
はじめてのAWS設計でやりがちな失敗パターンまとめ
Amazon WorkSpaces導入からはじめるスケーラブルなオフィス運営と、業務システムのクラウド移行
Amazon WorkSpaces導入からはじめるスケーラブルなオフィス運営と、業務システムのクラウド移行
インフラエンジニアのためのAWSサービスを利用したログ分析はじめの一歩
インフラエンジニアのためのAWSサービスを利用したログ分析はじめの一歩
クラウド移行を終えてからが本番〜AWSの使いこなし術〜
クラウド移行を終えてからが本番〜AWSの使いこなし術〜
オープンなクラウドの世界でエンジニアが楽しいと思うことを仕事にする方法
オープンなクラウドの世界でエンジニアが楽しいと思うことを仕事にする方法
Amazon s3へのデータ転送における課題とその対処法を一挙紹介
Amazon s3へのデータ転送における課題とその対処法を一挙紹介
EC2+RDSを基本から #cmdevio2017
EC2+RDSを基本から #cmdevio2017
AWS CLIでAssumeRole
AWS CLIでAssumeRole
Recently uploaded
論文紹介:Selective Structured State-Spaces for Long-Form Video Understanding
論文紹介:Selective Structured State-Spaces for Long-Form Video Understanding
Toru Tamaki
新人研修 後半 2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
新人研修 後半 2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
iPride Co., Ltd.
Utilizing Ballerina for Cloud Native Integrations
Utilizing Ballerina for Cloud Native Integrations
WSO2
論文紹介: The Surprising Effectiveness of PPO in Cooperative Multi-Agent Games
論文紹介: The Surprising Effectiveness of PPO in Cooperative Multi-Agent Games
atsushi061452
論文紹介:Video-GroundingDINO: Towards Open-Vocabulary Spatio-Temporal Video Groun...
論文紹介:Video-GroundingDINO: Towards Open-Vocabulary Spatio-Temporal Video Groun...
Toru Tamaki
Amazon SES を勉強してみる その22024/04/26の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その22024/04/26の勉強会で発表されたものです。
iPride Co., Ltd.
Amazon SES を勉強してみる その32024/04/26の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その32024/04/26の勉強会で発表されたものです。
iPride Co., Ltd.
知識ゼロの営業マンでもできた!超速で初心者を脱する、悪魔的学習ステップ3選.pptx
知識ゼロの営業マンでもできた!超速で初心者を脱する、悪魔的学習ステップ3選.pptx
sn679259
LoRaWANスマート距離検出センサー DS20L カタログ LiDARデバイス
LoRaWANスマート距離検出センサー DS20L カタログ LiDARデバイス
CRI Japan, Inc.
LoRaWAN スマート距離検出デバイスDS20L日本語マニュアル
LoRaWAN スマート距離検出デバイスDS20L日本語マニュアル
CRI Japan, Inc.
Recently uploaded
(10)
論文紹介:Selective Structured State-Spaces for Long-Form Video Understanding
論文紹介:Selective Structured State-Spaces for Long-Form Video Understanding
新人研修 後半 2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
新人研修 後半 2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
Utilizing Ballerina for Cloud Native Integrations
Utilizing Ballerina for Cloud Native Integrations
論文紹介: The Surprising Effectiveness of PPO in Cooperative Multi-Agent Games
論文紹介: The Surprising Effectiveness of PPO in Cooperative Multi-Agent Games
論文紹介:Video-GroundingDINO: Towards Open-Vocabulary Spatio-Temporal Video Groun...
論文紹介:Video-GroundingDINO: Towards Open-Vocabulary Spatio-Temporal Video Groun...
Amazon SES を勉強してみる その22024/04/26の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その22024/04/26の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その32024/04/26の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その32024/04/26の勉強会で発表されたものです。
知識ゼロの営業マンでもできた!超速で初心者を脱する、悪魔的学習ステップ3選.pptx
知識ゼロの営業マンでもできた!超速で初心者を脱する、悪魔的学習ステップ3選.pptx
LoRaWANスマート距離検出センサー DS20L カタログ LiDARデバイス
LoRaWANスマート距離検出センサー DS20L カタログ LiDARデバイス
LoRaWAN スマート距離検出デバイスDS20L日本語マニュアル
LoRaWAN スマート距離検出デバイスDS20L日本語マニュアル
Jmespathをもっと広めたい
1.
JMESPathをもっと広めたい
2.
JAWS-‐‑‒UG CLI専⾨門⽀支部 AWS CLIを使いこなしたいユーザの集まり
有志による互助的な勉強会
3.
JAWS-‐‑‒UG CLI専⾨門⽀支部 散々お世話になっているのに貢献できてない そもそも最近参加できてない
4.
JAWS-‐‑‒UG CLI専⾨門⽀支部 CLI専⾨門⽀支部らしい活動をもっと活性化したい より多くの⼈人と情報交換したい
5.
その前にJMESPath
6.
その前にJMESPath AWS CLI共通の"-‐‑‒-‐‑‒query"オプションで使える フィルタ条件を⾊色々指定できる
いつの間にかjsonと仲良良くなれる (参考)http://jmespath.org/ (参考)http://jmespath.readthedocs.org/en/latest/index.html
7.
⽐比較的よく⾒見見るもの
8.
(コマンド) $ aws
ec2 describe-‐‑‒regions (結果) { "Regions": [ { "Endpoint": "ec2.eu-‐‑‒west-‐‑‒1.amazonaws.com", "RegionName": "eu-‐‑‒west-‐‑‒1" }, { "Endpoint": "ec2.ap-‐‑‒southeast-‐‑‒1.amazonaws.com", "RegionName": "ap-‐‑‒southeast-‐‑‒1" }, ︓:︓:︓: ⽐比較的よく⾒見見るもの まずはオプションなしで 出⼒力力内容を確認
9.
⽐比較的よく⾒見見るもの (コマンド) $ aws
ec2 describe-‐‑‒regions -‐‑‒-‐‑‒query "Regions[0]" (結果) { "Endpoint": "ec2.eu-‐‑‒west-‐‑‒1.amazonaws.com", "RegionName": "eu-‐‑‒west-‐‑‒1" } 配列列の1つ⽬目だけ
10.
⽐比較的よく⾒見見るもの (コマンド) $ aws
ec2 describe-‐‑‒regions -‐‑‒-‐‑‒query "Regions[].[Endpoint]" (結果) [ [ "ec2.eu-‐‑‒west-‐‑‒1.amazonaws.com" ], [ "ec2.ap-‐‑‒southeast-‐‑‒1.amazonaws.com" ], ︓:︓:︓: 配列列の特定の Keyのみ
11.
⽐比較的よく⾒見見るもの (コマンド) $ aws
ec2 describe-‐‑‒regions -‐‑‒-‐‑‒query "Regions[]|length(@)" (結果) 10 ※こちらの⽅方がスマートですかね $ aws ec2 describe-‐‑‒regions -‐‑‒-‐‑‒query "length(Regions[])" 配列列の要素数
12.
⽐比較的よく⾒見見るもの (コマンド) $ aws
ec2 describe-‐‑‒regions -‐‑‒-‐‑‒query "Regions[?RegionName==`̀ap-‐‑‒northeast-‐‑‒1`̀]" (結果) [ { "Endpoint": "ec2.ap-‐‑‒northeast-‐‑‒1.amazonaws.com", "RegionName": "ap-‐‑‒northeast-‐‑‒1" } ] 配列列のKeyで 完全⼀一致
13.
⽐比較的よく⾒見見るもの (コマンド) $ aws
ec2 describe-‐‑‒regions -‐‑‒-‐‑‒query "Regions[?contains(RegionName,`̀us-‐‑‒`̀)].[RegionName]" (結果) [ [ "us-‐‑‒east-‐‑‒1" ], [ "us-‐‑‒west-‐‑‒1" ], [ "us-‐‑‒west-‐‑‒2" ] ] 配列列のKeyで 部分⼀一致
14.
もう少し広めたいオプション
15.
もう少し広めたいオプション (コマンド) $ aws
ec2 describe-‐‑‒regions -‐‑‒-‐‑‒query "Regions[:2]" (コマンド) $ aws ec2 describe-‐‑‒regions -‐‑‒-‐‑‒query "Regions[-‐‑‒3:]" (コマンド) $ aws ec2 describe-‐‑‒regions -‐‑‒-‐‑‒query "Regions[4:7]" 配列列の2番⽬目まで 配列列の後ろ3つ 配列列の5〜~7番⽬目
16.
もう少し広めたいオプション (コマンド) $ aws
ec2 describe-‐‑‒regions -‐‑‒-‐‑‒query "Regions[:3]|[?contains(RegionName,`̀-‐‑‒west-‐‑‒`̀)]" パイプでAND条件
17.
もう少し広めたいオプション (コマンド) $ aws
ec2 describe-‐‑‒regions -‐‑‒-‐‑‒query "Regions[].RegionName|sort(@)" $ aws ec2 describe-‐‑‒regions -‐‑‒-‐‑‒query "sort(Regions[].RegionName)" (コマンド) $ aws ec2 describe-‐‑‒regions -‐‑‒-‐‑‒query "sort_̲by(Regions,&RegionName)[].RegionName" 結果をソート 特定のKeyで ソート
18.
もう少し広めたいオプション (コマンド) $ aws
ec2 describe-‐‑‒regions -‐‑‒-‐‑‒query "Regions[].join(`̀,`̀,[RegionName,Endpoint])" 区切切り⽂文字で ジョイン
19.
AWS CLIでこんなことしたい をどんどん意⾒見見交換しよう
Download now