استخدام Awk وGrep في Bash لإزالة الأسطر من الملفات المحددة بعلامات جدولة

تبسيط معالجة الملفات باستخدام أدوات Bash

غالبًا ما يتضمن التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة تصفية معقدة لإزالة البيانات غير المرغوب فيها بكفاءة. بالنسبة للمطورين الذين يعملون مع ملفات مفصولة بعلامات جدولة، قد يكون تحقيق ذلك أمرًا صعبًا بشكل خاص. تصبح هذه المهمة أكثر تعقيدًا عندما تتفاعل ملفات متعددة بناءً على المنطق الشرطي.

تخيل أنك تعمل على مجموعة بيانات حيث يحدد الملف الثانوي الصفوف التي سيتم استبعادها من الملف الأساسي بناءً على تطابقات الأعمدة. باستخدام أدوات مثل محرج و grep يعد البرنامج النصي Bash طريقة قوية لحل مثل هذه المشكلات، مما يوفر المرونة والأداء. ومع ذلك، فإن بناء المنطق الصحيح يتطلب الدقة.

في هذه المقالة، سنتعمق في استخدام Bash لتصفية الصفوف من ملف محدد بعلامات جدولة من خلال مقارنة أعمدة محددة بملف CSV ثانوي. ومن خلال مزيج من الأمثلة الواقعية ومقتطفات التعليمات البرمجية، ستتعلم كيفية التعامل مع التحديات المماثلة بفعالية. 🚀

سواء كنت جديدًا في البرمجة النصية لـ Bash أو تبحث عن تقنيات متقدمة، فإن هذا الدليل يوفر الوضوح اللازم للتنقل في تصفية البيانات المستندة إلى الأعمدة. وفي النهاية، ستكون جاهزًا للتعامل مع مجموعات البيانات الأكثر صعوبة بسهولة. دعونا نتعمق في الحل! ✨

التقنيات المتقدمة لتصفية البيانات باستخدام Awk وGrep

في البرامج النصية المقدمة، نتعامل مع التحدي المتمثل في تصفية الصفوف من ملف مفصول بعلامات جدولة بناءً على الشروط المحددة في ملف CSV ثانوي. هذه المشكلة هي سيناريو شائع في معالجة البيانات، حيث تتفاعل مجموعات البيانات بناءً على الشروط العلائقية. باستخدام Bash، يستخدم الحل أدوات مثل محرج لتحليل الأعمدة و grep لمطابقة الأنماط، مما يجعلها فعالة وقابلة للتكيف مع مجموعات البيانات الكبيرة. على سبيل المثال، قد تحتاج إلى تنظيف سجلات البيانات عن طريق استبعاد إدخالات محددة تم تحديدها في تقرير خطأ منفصل. 🚀

يقرأ البرنامج النصي الأول ملف CSV سطرًا تلو الآخر، ويستخرج قيم الأعمدة التي تعمل كمرشحات. ويستخدم فاصل المجال الداخلي (IFS) لتحليل القيم المفصولة بفواصل في ملف CSV بشكل صحيح. ال محرج يلعب الأمر دورًا حاسمًا هنا، لأنه يتحقق مما إذا كان العمود من الملف المفصول بعلامات جدولة يطابق القيمة من ملف CSV. إذا تم العثور على تطابق، يضمن البرنامج النصي استبعاد الصف من الإخراج. يعد هذا المزيج من الأدوات مثاليًا للحفاظ على سلامة مجموعة البيانات مع استبعاد الصفوف غير المرغوب فيها. ✨

ميزة أخرى مهمة للنصوص هي النمطية. على سبيل المثال، يتم استخدام الملفات المؤقتة لتخزين النتائج المتوسطة قبل الكتابة فوق الملف الأصلي. يضمن هذا الأسلوب أن أخطاء المعالجة الجزئية لا تؤدي إلى إتلاف بيانات الإدخال. الاستخدام الحصري ل محرج في أحد الحلول، يعمل على تحسين الأداء عن طريق تقليل المكالمات الخارجية إلى الأدوات الأخرى. تعمل المصفوفات الترابطية في Awk على تبسيط منطق الاستبعاد، مما يجعل البرنامج النصي أكثر نظافة وأسهل في الصيانة. ضع في اعتبارك موقفًا حيث يكون لديك قائمة عملاء وتحتاج إلى إزالة الصفوف بناءً على المعرفات التي تم وضع علامة عليها؛ هذه التقنيات تجعلها واضحة وموثوقة.

بالإضافة إلى ذلك، تم دمج معالجة الأخطاء بمهارة في هذه البرامج النصية. باستخدام أوامر مثل إم في لاستبدال الملفات بعد التصفية يضمن عدم الكتابة فوق غير المقصودة. تستخدم البرامج النصية أيضًا اختبارات الوحدة، والتي تتحقق من صحة المخرجات من خلال مقارنتها بالنتائج المتوقعة. تعتبر هذه الخطوة مفيدة بشكل خاص عند تشغيل الحل في بيئات مختلفة، مثل Linux أو macOS. من خلال الجمع بين أفضل الممارسات والبرمجة النصية المدروسة، تتميز حلول Bash هذه بأنها قابلة لإعادة الاستخدام وفعالة للغاية، مما يجعلها مناسبة بشكل ممتاز لسيناريوهات إدارة البيانات في العالم الحقيقي. 🌟

# Define input files
IN1="input1.tsv"
IN2="input2.csv"
# Temporary file for intermediate processing
TEMP_FILE="temp_output.tsv"

# Read the CSV file line by line
while IFS=',' read -r CL1 CL2; do
  # Check if the first column of IN2 matches the second column of IN1
  awk -F"\t" -v cl1="$CL1" -v cl2="$CL2" 'BEGIN {OFS="\t"} 
    { if ($2 == cl1) next; else print }' "$IN1" > "$TEMP_FILE"
  # Replace original file with the filtered output
  mv "$TEMP_FILE" "$IN1"
done < "$IN2"

# Print the final filtered output
cat "$IN1"

# Define input files
IN1="input1.tsv"
IN2="input2.csv"

# Create an associative array to store exclusions
awk -F"," '{ exclude[$1]=$2 } END {
  while ((getline < "input1.tsv") > 0) {
    match = 0
    for (key in exclude) {
      if ($2 == key) { match = 1; break }}
    if (!match) print }}' "$IN2" > "filtered_output.tsv"

# Output the filtered result
cat "filtered_output.tsv"

# Test Input Files
echo -e "HEAD1\tHEAD2\tHEAD3\tHEAD4\tHEAD5\tHEAD6\nQux\tZX_999876\tBar\tFoo\tMN111111\tQuux\nFoo\tAB_123456\tBar\tBaz\tCD789123\tQux\nBar\tAC_456321\tBaz\tQux\tGF333444\tFoo\nFoo\tCD789123\tQux\tBaz\tGH987124\tQux" > test_input1.tsv
echo "AB_123456,CD789123\nZX_999876,MN111111" > test_input2.csv

# Run the main script
bash main_script.sh

# Compare output with expected result
expected_output="HEAD1\tHEAD2\tHEAD3\tHEAD4\tHEAD5\tHEAD6\nQux\tZX_999876\tBar\tFoo\tMN111111\tQuux\nFoo\tAB_123456\tBar\tBaz\tCD789123\tQux\nBar\tAC_456321\tBaz\tQux\tGF333444\tFoo"
diff <(cat filtered_output.tsv) <(echo -e "$expected_output")

إطلاق العنان لتحويل البيانات باستخدام Awk وGrep

عند العمل مع مجموعات البيانات الجدولية، يعد التحويل والتصفية الفعالان أمرًا ضروريًا. بالإضافة إلى إزالة الصفوف البسيطة، فإن أدوات مثل محرج و grep تمكين المعالجة المتقدمة للبيانات، مثل التنسيق الشرطي أو استخراج مجموعات فرعية بناءً على شروط متعددة. وهذا التنوع يجعلها لا تقدر بثمن بالنسبة لمهام مثل إعداد البيانات لنماذج التعلم الآلي أو إدارة ملفات السجل. على سبيل المثال، تخيل سيناريو تحتاج فيه إلى إزالة معلومات العميل الحساسة من مجموعة بيانات بناءً على المعرفات التي تم وضع علامة عليها - يمكن لـ awk وgrep التعامل مع مثل هذه المهام بسلاسة. 🌟

جانب آخر مهم لهذه الأدوات هو قدرتها على التوسع. ومن خلال المعالجة سطرًا تلو الآخر مع الاستخدام الفعال للذاكرة، فإنهم يتفوقون في التعامل مع الملفات الكبيرة. على سبيل المثال، يسمح استخدام Awk للمصفوفات الترابطية بإجراء عمليات بحث سريعة وتصفية فعالة دون الحاجة إلى تحميل الملف بأكمله في الذاكرة. يعد هذا مفيدًا بشكل خاص عند العمل مع سيناريوهات البيانات الواقعية مثل سجلات المعاملات أو السجلات التي تم إنشاؤها بواسطة إنترنت الأشياء. في مثل هذه الحالات، يمكن إنجاز مهام مثل تحديد وإزالة الإدخالات المكررة أو التصفية بناءً على الشروط المعقدة في بضعة أسطر فقط من البرنامج النصي. 🚀

علاوة على ذلك، فإن دمج هذه الأدوات في سير العمل الآلي يزيد من قوتها. ومن خلال دمجها مع أدوات الجدولة مثل cron، يمكنك إنشاء أنظمة تقوم بمعالجة مجموعات البيانات وتنظيفها بانتظام، مما يضمن بقاءها دقيقة وجاهزة للتحليل. تتيح هذه التقنيات للشركات توفير الوقت وتقليل الأخطاء، مما يؤدي إلى إنشاء أدوات أساسية في مجموعة أدوات أي متخصص في البيانات. باستخدام هذه الأساليب، يمكنك معالجة تحديات البيانات الأكثر تعقيدًا بثقة وكفاءة.