json.parse(json.stringify(obj)) 仅适用于纯数据对象，会静默丢失函数、undefined、symbol、date、regexp、map、set等，且不支持循环引用和原型链。
用 JSON.parse(JSON.stringify(obj)) 实现深拷贝，本质是“序列化再反序列化”，写法极简、零依赖、兼容性好，但仅适合结构干净的纯数据对象。它不是万能方案，更不是真正意义上的通用深拷贝——用错场景反而埋下静默 bug。
什么时候可以用：明确知道数据“够简单”
适用于只含以下类型的对象或嵌套结构：
- 字符串、数字、布尔值、
null - 普通数组（不含稀疏项或
undefined元素） - 纯键值对对象（所有 key 是字符串，所有 value 可被 JSON 安全表示）
- 不包含任何函数、
undefined、Symbol、日期、正则、Map/Set、BigInt 等
例如：const user = { name: "Tom", scores: [92, 87], active: true }; → 拷贝后完全独立，可放心使用。
Miller CSV TSV JSON 数据处理器
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Miller (mlr) 是一个命令行工具，用于查询、整形和重新格式化名称索引数据，如 CSV、TSV、JSON 和 JSON Lines。它将 awk、sed、cut、join 和 sort 的功能整合到一个专为结构化数据处理而构建的单一工具中。
哪些情况会失效：不是报错，就是丢东西
这个组合在遇到非标准 JSON 类型时，既不提示也不警告，而是静默处理，导致数据失真：
-
函数和
undefined：整个属性被跳过（如{ a: 1, fn() {} }→{ a: 1 }） -
Symbol键及值：全部丢失，不参与序列化 -
Date 对象：变成 ISO 字符串（
new Date()→"2026-08-21T02:22:00.000Z"），不再是Date实例 -
RegExp 对象：转为空对象
{}，标志（g/i）和lastIndex全部清空 -
循环引用：直接抛出
TypeError: Converting circular structure to JSON，无法降级 -
NaN / Infinity：序列化为
null；BigInt：直接报错
如何规避局限：判断 + 替代 + 防御
不能靠“祈祷数据简单”，而应主动应对：
-
先判断再使用：若不确定结构，可用简易检测函数快速筛查（如检查是否有
typeof x === 'function'或x instanceof Date） -
现代环境优先用
structuredClone()：支持Date、RegExp、Map、Set、ArrayBuffer等，且自动处理循环引用（注意：仍不支持function和Symbol） -
生产环境推荐
lodash.cloneDeep：覆盖类型最全，行为稳定，已内置循环引用防护和特殊对象还原逻辑 -
临时调试可加兜底提示：封装一层，捕获
JSON.stringify报错并给出友好提示，比如 “检测到循环引用或不可序列化值，请检查对象结构”
一句话总结适用边界
只用于你完全掌控数据形态的轻量场景，比如配置对象、API 响应的纯 JSON 数据临时备份；一旦涉及业务状态、用户输入、第三方返回或自定义类实例，就该切换到更健壮的方案。
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