ট্যাব-ডিলিমিটেড ফাইলগুলি থেকে লাইনগুলি সরাতে ব্যাশে Awk এবং Grep ব্যবহার করা হচ্ছে

ব্যাশ টুলের সাহায্যে ফাইল প্রসেসিং স্ট্রীমলাইন করা

বড় ডেটাসেটগুলি পরিচালনা করার জন্য প্রায়শই অবাঞ্ছিত ডেটা দক্ষতার সাথে সরানোর জন্য জটিল ফিল্টারিং জড়িত। ট্যাব-বিচ্ছিন্ন ফাইলগুলির সাথে কাজ করা বিকাশকারীদের জন্য, এটি অর্জন করা বিশেষভাবে চ্যালেঞ্জিং হতে পারে। শর্তযুক্ত যুক্তির উপর ভিত্তি করে একাধিক ফাইল ইন্টারঅ্যাক্ট করলে এই কাজটি আরও জটিল হয়ে ওঠে।

একটি ডেটাসেটে কাজ করার কল্পনা করুন যেখানে একটি সেকেন্ডারি ফাইল কলামের মিলের উপর ভিত্তি করে একটি প্রাথমিক ফাইল থেকে কোন সারিগুলিকে বাদ দিতে হবে তা নির্দেশ করে৷ মত টুল ব্যবহার করে awk এবং grep ব্যাশ স্ক্রিপ্টে নমনীয়তা এবং কর্মক্ষমতা প্রদান করে এই ধরনের সমস্যা সমাধানের একটি শক্তিশালী উপায়। যাইহোক, সঠিক যুক্তি নির্মাণের জন্য নির্ভুলতা প্রয়োজন।

এই প্রবন্ধে, আমরা একটি সেকেন্ডারি CSV ফাইলের সাথে নির্দিষ্ট কলামের তুলনা করে একটি ট্যাব-ডিলিমিটেড ফাইল থেকে সারিগুলি ফিল্টার করতে Bash ব্যবহার করতে চাই। বাস্তব-বিশ্বের উদাহরণ এবং কোড স্নিপেটগুলির মিশ্রণের সাথে, আপনি একই ধরনের চ্যালেঞ্জগুলি কার্যকরভাবে মোকাবেলা করতে শিখবেন। 🚀

আপনি ব্যাশ স্ক্রিপ্টিংয়ে নতুন বা উন্নত কৌশল খুঁজছেন কিনা, এই নির্দেশিকাটি কলাম-ভিত্তিক ডেটা ফিল্টারিং নেভিগেট করার জন্য প্রয়োজনীয় স্পষ্টতা প্রদান করে। শেষ পর্যন্ত, আপনি এমনকি সবচেয়ে জটিল ডেটাসেটগুলিকে সহজে পরিচালনা করতে সজ্জিত হবেন। এর সমাধানে ডুব দেওয়া যাক! ✨

Awk এবং Grep সহ ডেটা ফিল্টারিংয়ের জন্য উন্নত কৌশল

প্রদত্ত স্ক্রিপ্টগুলিতে, আমরা একটি সেকেন্ডারি CSV ফাইলে নির্দিষ্ট শর্তের ভিত্তিতে একটি ট্যাব-বিচ্ছিন্ন ফাইল থেকে সারি ফিল্টার করার চ্যালেঞ্জ মোকাবেলা করি। এই সমস্যাটি ডেটা প্রসেসিংয়ের একটি সাধারণ দৃশ্য, যেখানে ডেটাসেটগুলি সম্পর্কীয় অবস্থার উপর ভিত্তি করে ইন্টারঅ্যাক্ট করে। ব্যাশ ব্যবহার করে, সমাধানটি যেমন সরঞ্জাম নিয়োগ করে awk কলাম পার্স করার জন্য এবং grep প্যাটার্ন ম্যাচিংয়ের জন্য, এটিকে দক্ষ এবং বড় ডেটাসেটের সাথে খাপ খাইয়ে নিতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, একটি পৃথক ত্রুটি রিপোর্টে চিহ্নিত নির্দিষ্ট এন্ট্রিগুলি বাদ দিয়ে আপনাকে ডেটা লগগুলি পরিষ্কার করতে হতে পারে৷ 🚀

প্রথম স্ক্রিপ্টটি লাইন দ্বারা CSV ফাইলের লাইন পড়ে, কলামের মানগুলি বের করে যা ফিল্টার হিসাবে কাজ করে। এটি অভ্যন্তরীণ ক্ষেত্র বিভাজক ব্যবহার করে (আইএফএস) CSV ফাইলে কমা দ্বারা পৃথক করা মানগুলিকে সঠিকভাবে পার্স করতে। দ awk কমান্ড এখানে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে, কারণ এটি পরীক্ষা করে যে ট্যাব-বিচ্ছিন্ন ফাইলের কলামটি CSV-এর মানের সাথে মেলে কিনা। যদি একটি মিল পাওয়া যায়, স্ক্রিপ্টটি নিশ্চিত করে যে সারিটি আউটপুট থেকে বাদ দেওয়া হয়েছে। অবাঞ্ছিত সারিগুলি বাদ দিয়ে এই সরঞ্জামগুলির সংমিশ্রণটি ডেটাসেটের অখণ্ডতা বজায় রাখার জন্য উপযুক্ত। ✨

স্ক্রিপ্টগুলির আরেকটি গুরুত্বপূর্ণ বৈশিষ্ট্য হল মডুলারিটি। উদাহরণস্বরূপ, অস্থায়ী ফাইলগুলি মূল ফাইলটি ওভাররাইট করার আগে মধ্যবর্তী ফলাফলগুলি সংরক্ষণ করতে ব্যবহৃত হয়। এই পদ্ধতিটি নিশ্চিত করে যে আংশিক প্রক্রিয়াকরণ ত্রুটিগুলি ইনপুট ডেটাকে দূষিত করে না। এর একচেটিয়া ব্যবহার awk একটি সমাধানে অন্যান্য সরঞ্জামগুলিতে বাহ্যিক কলগুলি হ্রাস করে কর্মক্ষমতা অপ্টিমাইজ করে। Awk-এ অ্যাসোসিয়েটিভ অ্যারেগুলি বর্জন যুক্তিকে সরল করে, স্ক্রিপ্টটিকে পরিষ্কার এবং বজায় রাখা সহজ করে তোলে। এমন একটি পরিস্থিতি বিবেচনা করুন যেখানে আপনার একটি গ্রাহক তালিকা রয়েছে এবং পতাকাঙ্কিত আইডিগুলির উপর ভিত্তি করে সারিগুলি সরাতে হবে; এই কৌশলগুলি এটিকে সহজবোধ্য এবং নির্ভরযোগ্য করে তোলে।

উপরন্তু, ত্রুটি হ্যান্ডলিং সূক্ষ্মভাবে এই স্ক্রিপ্ট মধ্যে নির্মিত হয়. যেমন কমান্ড ব্যবহার করে mv ফিল্টার করার পরে ফাইলগুলি প্রতিস্থাপন করার জন্য কোনও দুর্ঘটনাজনিত ওভাররাইট নিশ্চিত করে না। স্ক্রিপ্টগুলি ইউনিট পরীক্ষাও নিযুক্ত করে, যা প্রত্যাশিত ফলাফলের সাথে তুলনা করে আউটপুটের সঠিকতা যাচাই করে। Linux বা macOS এর মতো বিভিন্ন পরিবেশে সমাধান চালানোর সময় এই পদক্ষেপটি বিশেষভাবে কার্যকর। সর্বোত্তম অনুশীলন এবং চিন্তাশীল স্ক্রিপ্টিং একত্রিত করে, এই ব্যাশ সমাধানগুলি অত্যন্ত পুনঃব্যবহারযোগ্য এবং দক্ষ, যা এগুলিকে বাস্তব-বিশ্বের ডেটা ম্যানেজমেন্ট পরিস্থিতিগুলির জন্য একটি দুর্দান্ত উপযুক্ত করে তোলে। 🌟

# 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")

Awk এবং Grep দিয়ে ডেটা ট্রান্সফরমেশন আনলক করা

ট্যাবুলার ডেটাসেটগুলির সাথে কাজ করার সময়, দক্ষ রূপান্তর এবং ফিল্টারিং অপরিহার্য। সহজ সারি অপসারণের বাইরে, যেমন সরঞ্জাম awk এবং grep উন্নত ডেটা হ্যান্ডলিং সক্ষম করুন, যেমন শর্তসাপেক্ষ ফর্ম্যাটিং বা একাধিক শর্তের উপর ভিত্তি করে উপসেট বের করা। এই বহুমুখিতা তাদের মেশিন লার্নিং মডেলের জন্য ডেটা প্রস্তুত করা বা লগ ফাইল পরিচালনার মতো কাজের জন্য অমূল্য করে তোলে। উদাহরণস্বরূপ, একটি দৃশ্যকল্প কল্পনা করুন যেখানে আপনাকে পতাকাঙ্কিত শনাক্তকারীর উপর ভিত্তি করে একটি ডেটাসেট থেকে গ্রাহকের সংবেদনশীল তথ্য সরাতে হবে — awk এবং grep এই ধরনের কাজগুলি নির্বিঘ্নে পরিচালনা করতে পারে। 🌟

এই সরঞ্জামগুলির আরেকটি গুরুত্বপূর্ণ দিক হল তাদের স্কেল করার ক্ষমতা। দক্ষ মেমরি ব্যবহারের সাথে লাইন-বাই-লাইন প্রক্রিয়াকরণের মাধ্যমে, তারা বড় ফাইলগুলি পরিচালনা করতে পারদর্শী। Awk-এর সহযোগী অ্যারে ব্যবহার, উদাহরণস্বরূপ, পুরো ফাইলটিকে মেমরিতে লোড করার প্রয়োজন ছাড়াই দ্রুত সন্ধান এবং দক্ষ ফিল্টারিংয়ের অনুমতি দেয়। লেনদেন রেকর্ড বা IoT-জেনারেটেড লগের মতো বাস্তব-বিশ্বের ডেটা পরিস্থিতিতে কাজ করার সময় এটি বিশেষভাবে কার্যকর। এই ধরনের ক্ষেত্রে, ডুপ্লিকেট এন্ট্রি সনাক্তকরণ এবং অপসারণ বা জটিল অবস্থার উপর ভিত্তি করে ফিল্টার করার মতো কাজগুলি স্ক্রিপ্টের কয়েকটি লাইনে অর্জন করা যেতে পারে। 🚀

তদুপরি, এই সরঞ্জামগুলিকে স্বয়ংক্রিয় ওয়ার্কফ্লোতে একীভূত করা তাদের শক্তিকে বাড়িয়ে তোলে। ক্রনের মতো সময়সূচী সরঞ্জামগুলির সাথে এগুলিকে একত্রিত করে, আপনি এমন সিস্টেম তৈরি করতে পারেন যা নিয়মিতভাবে ডেটাসেটগুলি প্রক্রিয়া করে এবং পরিষ্কার করে, নিশ্চিত করে যে সেগুলি সঠিক এবং বিশ্লেষণের জন্য প্রস্তুত থাকে৷ এই কৌশলগুলি ব্যবসাগুলিকে সময় বাঁচাতে এবং ত্রুটিগুলি হ্রাস করতে দেয়, যে কোনও ডেটা পেশাদারের টুলকিটে awk এবং grep স্ট্যাপল তৈরি করে৷ এই পদ্ধতিগুলির সাহায্যে, আপনি এমনকি সবচেয়ে জটিল ডেটা চ্যালেঞ্জগুলিকে আত্মবিশ্বাসের সাথে এবং দক্ষতার সাথে মোকাবেলা করতে পারেন।