Awki ja Grepi kasutamine Bashis, et eemaldada ridu tabeldustega eraldatud failidest

Failide töötlemise lihtsustamine Bashi tööriistadega

Suurte andmekogumite käsitlemine hõlmab sageli keerulist filtreerimist soovimatute andmete tõhusaks eemaldamiseks. Tabeldusmärgiga eraldatud failidega töötavatele arendajatele võib selle saavutamine olla eriti keeruline. See ülesanne muutub veelgi keerulisemaks, kui mitu faili toimivad tingimusliku loogika alusel.

Kujutage ette, et töötate andmestiku kallal, kus sekundaarne fail määrab veergude vastete põhjal, millised read primaarsest failist välja jätta. Kasutades selliseid tööriistu nagu awk ja grep Bashi skriptis on võimas viis selliste probleemide lahendamiseks, pakkudes paindlikkust ja jõudlust. Õige loogika konstrueerimine nõuab aga täpsust.

Selles artiklis käsitleme Bashi kasutamist tabeldusmärgiga eraldatud faili ridade filtreerimiseks, võrreldes konkreetseid veerge teisese CSV-failiga. Pärismaailma näidete ja koodilõikude segu abil õpite sarnaseid väljakutseid tõhusalt lahendama. 🚀

Olenemata sellest, kas olete Bashi skriptimises uustulnuk või otsite täiustatud tehnikaid, pakub see juhend veerupõhises andmefiltreerimises navigeerimiseks vajalikku selgust. Lõpuks saate hõlpsalt käsitseda ka kõige keerukamaid andmekogumeid. Sukeldume lahendusse! ✨

Täiustatud tehnikad andmete filtreerimiseks Awki ja Grepiga

Pakutavates skriptides lahendame ülesande filtreerida ridu tabeldusmärgiga eraldatud failist sekundaarses CSV-failis määratud tingimuste alusel. See probleem on andmetöötluses tavaline stsenaarium, kus andmestikud suhtlevad relatsioonitingimuste alusel. Bashi kasutades kasutab lahendus selliseid tööriistu nagu awk veergude sõelumiseks ja grep mustrite sobitamiseks, muutes selle nii tõhusaks kui ka kohandatavaks suurte andmekogumitega. Näiteks peate võib-olla puhastama andmelogid, välistades eraldi veaaruandes tuvastatud konkreetsed kirjed. 🚀

Esimene skript loeb CSV-faili ridade kaupa, eraldades veeru väärtused, mis toimivad filtritena. See kasutab sisemist väljaeraldajat (IFS), et CSV-failis komadega eraldatud väärtused õigesti sõeluda. The awk käsk mängib siin üliolulist rolli, kuna kontrollib, kas tabeldusmärgiga eraldatud faili veerg ühtib CSV-s oleva väärtusega. Kui leitakse vaste, tagab skript, et rida jäetakse väljundist välja. See tööriistade kombinatsioon sobib suurepäraselt andmestiku terviklikkuse säilitamiseks, välistades samas soovimatud read. ✨

Teine skriptide kriitiline omadus on modulaarsus. Näiteks kasutatakse ajutisi faile vahetulemuste salvestamiseks enne algse faili ülekirjutamist. See lähenemisviis tagab, et osalised töötlemisvead ei riku sisendandmeid. Eksklusiivne kasutamine awk ühes lahenduses optimeerib jõudlust, vähendades väliskõnesid teistele tööriistadele. Awki assotsiatiivsed massiivid lihtsustavad välistamisloogikat, muutes skripti puhtamaks ja hõlpsamini hooldatavaks. Mõelge olukorrale, kus teil on klientide loend ja peate eemaldama märgistatud ID-de alusel ridu; need tehnikad muudavad selle lihtsaks ja usaldusväärseks.

Lisaks on nendesse skriptidesse peenelt sisse ehitatud vigade käsitlemine. Kasutades selliseid käske nagu mv Failide asendamine pärast filtreerimist tagab juhusliku ülekirjutamise. Skriptid kasutavad ka ühikuteste, mis kinnitavad väljundi õigsust, võrreldes seda eeldatavate tulemustega. See samm on eriti kasulik lahenduse käitamisel erinevates keskkondades, nagu Linux või macOS. Kombineerides parimaid tavasid ja läbimõeldud skriptimist, on need Bashi lahendused väga korduvkasutatavad ja tõhusad, mistõttu sobivad need suurepäraselt reaalsete andmehaldusstsenaariumide jaoks. 🌟

# 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")

Andmete teisendamise avamine Awki ja Grepi abil

Tabeliandmete kogumitega töötamisel on oluline tõhus teisendus ja filtreerimine. Lisaks lihtsale rea eemaldamisele on sellised tööriistad nagu awk ja grep võimaldab täpsemat andmetöötlust, näiteks tingimusvormingut või mitmel tingimusel põhinevate alamhulkade eraldamist. See mitmekülgsus muudab need hindamatuks selliste ülesannete jaoks nagu masinõppemudelite jaoks andmete ettevalmistamine või logifailide haldamine. Kujutage näiteks ette stsenaariumi, kus peate eemaldama tundliku klienditeabe lipuga märgitud identifikaatorite alusel andmestikust – awk ja grep saavad selliste ülesannetega sujuvalt hakkama. 🌟

Veel üks nende tööriistade kriitiline aspekt on nende skaleerimisvõime. Töötledes rida-realt tõhusa mälukasutusega, on need suurepärased suurte failide käsitlemisel. Näiteks Awki assotsiatiivsete massiivide kasutamine võimaldab kiiret otsingut ja tõhusat filtreerimist, ilma et oleks vaja kogu faili mällu laadida. See on eriti kasulik siis, kui töötate reaalsete andmestsenaariumitega, nagu tehingukirjed või asjade Interneti loodud logid. Sellistel juhtudel saab selliseid ülesandeid nagu dubleerivate kirjete tuvastamine ja eemaldamine või keerukatel tingimustel filtreerimine täita vaid mõne skriptireaga. 🚀

Lisaks suurendab nende tööriistade integreerimine automatiseeritud töövoogudesse nende jõudu. Kombineerides need ajastamistööriistadega, nagu cron, saate luua süsteeme, mis regulaarselt töötlevad ja puhastavad andmekogumeid, tagades nende täpsuse ja analüüsivalmidus. Need tehnikad võimaldavad ettevõtetel säästa aega ja vähendada vigu, luues awk- ja grep-klambrid iga andmeprofessionaali tööriistakomplekti. Nende meetodite abil saate enesekindlalt ja tõhusalt toime tulla isegi kõige keerukamate andmeprobleemidega.