Awkin ja Grepin käyttäminen Bashissa rivien poistamiseen sarkainerotetuista tiedostoista

Tiedostojen käsittelyn virtaviivaistaminen Bash-työkaluilla

Suurien tietojoukkojen käsittelyyn liittyy usein monimutkainen suodatus ei-toivottujen tietojen poistamiseksi tehokkaasti. Sarkaimella eroteltujen tiedostojen kanssa työskenteleville kehittäjille tämän saavuttaminen voi olla erityisen haastavaa. Tästä tehtävästä tulee vieläkin monimutkaisempi, kun useat tiedostot toimivat vuorovaikutuksessa ehdollisen logiikan perusteella.

Kuvittele työskenteleväsi tietojoukon parissa, jossa toissijainen tiedosto sanelee, mitkä rivit jätetään pois ensisijaisesta tiedostosta sarakkeiden osumien perusteella. Käyttämällä työkaluja, kuten awk ja grep Bash-skripti on tehokas tapa ratkaista tällaisia ​​ongelmia, mikä tarjoaa joustavuutta ja suorituskykyä. Oikean logiikan rakentaminen vaatii kuitenkin tarkkuutta.

Tässä artikkelissa perehdymme Bashin käyttämiseen rivien suodattamiseen sarkaimilla erotetusta tiedostosta vertaamalla tiettyjä sarakkeita toissijaiseen CSV-tiedostoon. Tosimaailman esimerkkien ja koodinpätkien yhdistelmän avulla opit vastaamaan vastaaviin haasteisiin tehokkaasti. 🚀

Olitpa uusi Bash-komentosarjan käyttäjä tai etsit edistyneitä tekniikoita, tämä opas tarjoaa selkeyttä, jota tarvitaan sarakepohjaisessa tiedonsuodatuksessa. Loppujen lopuksi olet valmis käsittelemään vaikeimpiakin tietojoukkoja helposti. Sukellaan ratkaisuun! ✨

Kehittyneet tekniikat tietojen suodattamiseen Awkin ja Grepin avulla

Toimitetuissa skripteissä vastaamme haasteeseen suodattaa rivejä sarkaimilla erotetusta tiedostosta toissijaisessa CSV-tiedostossa määritettyjen ehtojen perusteella. Tämä ongelma on yleinen skenaario tietojenkäsittelyssä, jossa tietojoukot ovat vuorovaikutuksessa relaatioehtojen perusteella. Bashia käyttävä ratkaisu käyttää työkaluja, kuten awk sarakkeiden jäsentämiseen ja grep kuvioiden sovittamiseen, mikä tekee siitä sekä tehokkaan että mukautuvan suuriin tietojoukoihin. Saatat esimerkiksi joutua puhdistamaan tietolokit sulkemalla pois tietyt erillisessä virheraportissa yksilöidyt merkinnät. 🚀

Ensimmäinen komentosarja lukee CSV-tiedoston rivi riviltä ja poimii sarakearvot, jotka toimivat suodattimina. Se käyttää sisäistä kenttäerotinta (IFS) jäsentääksesi CSV-tiedoston pilkuilla erotetut arvot oikein. The awk -komennolla on tässä ratkaiseva rooli, sillä se tarkistaa, vastaako sarkaimilla erotetun tiedoston sarake CSV-tiedoston arvoa. Jos vastaavuus löytyy, komentosarja varmistaa, että rivi jätetään pois tulosteesta. Tämä työkalujen yhdistelmä sopii täydellisesti tietojoukon eheyden säilyttämiseen ja ei-toivottujen rivien poissulkemiseen. ✨

Toinen skriptien kriittinen ominaisuus on modulaarisuus. Väliaikaisia ​​tiedostoja käytetään esimerkiksi välitulosten tallentamiseen ennen alkuperäisen tiedoston korvaamista. Tämä lähestymistapa varmistaa, että osittaiset käsittelyvirheet eivät turmele syötetietoja. Yksinomainen käyttö awk yhdessä ratkaisussa optimoi suorituskyvyn vähentämällä ulkoisia puheluita muihin työkaluihin. Awkin assosiatiiviset taulukot yksinkertaistavat poissulkemislogiikkaa tehden komentosarjasta puhtaamman ja helpompia ylläpitää. Harkitse tilannetta, jossa sinulla on asiakasluettelo ja sinun on poistettava rivejä merkittyjen tunnuksien perusteella. nämä tekniikat tekevät siitä suoraviivaisen ja luotettavan.

Lisäksi virheiden käsittely on hienovaraisesti sisäänrakennettu näihin skripteihin. Käyttämällä komentoja, kuten mv tiedostojen korvaaminen suodatuksen jälkeen varmistaa, ettei vahingossa ylikirjoiteta. Skriptit käyttävät myös yksikkötestejä, jotka vahvistavat tulosteen oikeellisuuden vertaamalla sitä odotettuihin tuloksiin. Tämä vaihe on erityisen hyödyllinen käytettäessä ratkaisua eri ympäristöissä, kuten Linuxissa tai macOS:ssä. Yhdistämällä parhaat käytännöt ja harkitun komentosarjan nämä Bash-ratkaisut ovat erittäin uudelleenkäytettäviä ja tehokkaita, joten ne sopivat erinomaisesti todellisiin tiedonhallintaskenaarioihin. 🌟

# 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")

Tietojen muuntamisen lukituksen avaaminen Awkin ja Grepin avulla

Kun työskentelet taulukkotietojoukkojen kanssa, tehokas muunnos ja suodatus ovat välttämättömiä. Yksinkertaisen rivin poiston lisäksi työkalut, kuten awk ja grep mahdollistaa edistyneen tiedonkäsittelyn, kuten ehdollisen muotoilun tai useisiin ehtoihin perustuvien osajoukkojen purkamisen. Tämä monipuolisuus tekee niistä korvaamattomia tehtävissä, kuten tietojen valmistelussa koneoppimismalleja varten tai lokitiedostojen hallinnassa. Kuvittele esimerkiksi tilanne, jossa sinun on poistettava arkaluontoiset asiakastiedot tietojoukosta merkittyjen tunnisteiden perusteella – awk ja grep voivat hoitaa tällaiset tehtävät saumattomasti. 🌟

Toinen näiden työkalujen tärkeä näkökohta on niiden skaalautumiskyky. Prosessoimalla rivi riviltä tehokkaalla muistinkäytöllä ne ovat erinomaisia ​​suurten tiedostojen käsittelyssä. Esimerkiksi Awkin assosiatiivisten taulukoiden käyttö mahdollistaa nopeat haut ja tehokkaan suodatuksen ilman, että koko tiedostoa tarvitsee ladata muistiin. Tämä on erityisen hyödyllistä, kun työskentelet todellisten tietoskenaarioiden, kuten tapahtumatietueiden tai IoT:n luomien lokien, kanssa. Tällaisissa tapauksissa tehtävät, kuten päällekkäisten merkintöjen tunnistaminen ja poistaminen tai monimutkaisiin olosuhteisiin perustuva suodatus, voidaan suorittaa vain muutamalla komentorivillä. 🚀

Lisäksi näiden työkalujen integrointi automatisoituihin työnkulkuihin lisää niiden tehoa. Yhdistämällä ne ajoitustyökaluihin, kuten cron, voit rakentaa järjestelmiä, jotka käsittelevät ja puhdistavat tietojoukkoja säännöllisesti ja varmistavat, että ne ovat tarkkoja ja valmiita analysoitavaksi. Näiden tekniikoiden avulla yritykset voivat säästää aikaa ja vähentää virheitä tekemällä awk- ja grep-nitoja minkä tahansa data-ammattilaisen työkalupakkiin. Näillä menetelmillä voit ratkaista monimutkaisimmatkin datahaasteet luotettavasti ja tehokkaasti.