ટૅબ-ડિલિમિટેડ ફાઇલોમાંથી લાઇન્સ દૂર કરવા માટે Awk અને Grep નો ઉપયોગ Bash માં

બેશ ટૂલ્સ સાથે ફાઇલ પ્રોસેસિંગને સુવ્યવસ્થિત કરવું

મોટા ડેટાસેટ્સને હેન્ડલ કરવામાં ઘણીવાર અનિચ્છનીય ડેટાને અસરકારક રીતે દૂર કરવા માટે જટિલ ફિલ્ટરિંગનો સમાવેશ થાય છે. ટેબ-સેપરેટેડ ફાઇલો સાથે કામ કરતા ડેવલપર્સ માટે, આને હાંસલ કરવું ખાસ કરીને પડકારજનક બની શકે છે. જ્યારે બહુવિધ ફાઇલો શરતી તર્કના આધારે ક્રિયાપ્રતિક્રિયા કરે છે ત્યારે આ કાર્ય વધુ જટિલ બની જાય છે.

એક ડેટાસેટ પર કામ કરવાની કલ્પના કરો જ્યાં ગૌણ ફાઇલ કૉલમ મેચોના આધારે પ્રાથમિક ફાઇલમાંથી કઈ પંક્તિઓને બાકાત રાખવાનું નક્કી કરે છે. જેવા સાધનોનો ઉપયોગ કરવો awk અને grep બૅશ સ્ક્રિપ્ટમાં લવચીકતા અને કાર્યક્ષમતા પ્રદાન કરતી આવી સમસ્યાઓ ઉકેલવા માટે એક શક્તિશાળી રીત છે. જો કે, સાચા તર્કનું નિર્માણ ચોકસાઇની જરૂર છે.

આ લેખમાં, અમે સેકન્ડરી CSV ફાઇલ સાથે ચોક્કસ કૉલમ્સની સરખામણી કરીને ટૅબ-સીમાંકિત ફાઇલમાંથી પંક્તિઓ ફિલ્ટર કરવા માટે Bash નો ઉપયોગ કરવાનું વિચારીએ છીએ. વાસ્તવિક દુનિયાના ઉદાહરણો અને કોડ સ્નિપેટ્સના મિશ્રણ સાથે, તમે સમાન પડકારોનો અસરકારક રીતે સામનો કરવાનું શીખી શકશો. 🚀

ભલે તમે Bash સ્ક્રિપ્ટીંગ માટે નવા હોવ અથવા અદ્યતન તકનીકો શોધી રહ્યા હોવ, આ માર્ગદર્શિકા કૉલમ-આધારિત ડેટા ફિલ્ટરિંગ નેવિગેટ કરવા માટે જરૂરી સ્પષ્ટતા પ્રદાન કરે છે. અંત સુધીમાં, તમે સૌથી મુશ્કેલ ડેટાસેટ્સને પણ સરળતાથી હેન્ડલ કરવા માટે સજ્જ હશો. ચાલો ઉકેલમાં ડૂબકી લગાવીએ! ✨

Awk અને Grep સાથે ડેટા ફિલ્ટરિંગ માટે અદ્યતન તકનીકો

પ્રદાન કરેલ સ્ક્રિપ્ટ્સમાં, અમે સેકન્ડરી CSV ફાઇલમાં ઉલ્લેખિત શરતોના આધારે ટેબ-સેપરેટેડ ફાઇલમાંથી પંક્તિઓ ફિલ્ટર કરવાના પડકારનો સામનો કરીએ છીએ. આ સમસ્યા ડેટા પ્રોસેસિંગમાં એક સામાન્ય દૃશ્ય છે, જ્યાં ડેટાસેટ્સ રિલેશનલ પરિસ્થિતિઓના આધારે ક્રિયાપ્રતિક્રિયા કરે છે. Bash નો ઉપયોગ કરીને, સોલ્યુશન જેવા સાધનોનો ઉપયોગ કરે છે awk કૉલમ પાર્સિંગ માટે અને grep પેટર્ન મેચિંગ માટે, તેને કાર્યક્ષમ અને મોટા ડેટાસેટ્સ માટે સ્વીકાર્ય બંને બનાવે છે. દાખલા તરીકે, તમારે અલગ ભૂલ રિપોર્ટમાં ઓળખવામાં આવેલી ચોક્કસ એન્ટ્રીઓને બાકાત રાખીને ડેટા લોગ સાફ કરવાની જરૂર પડી શકે છે. 🚀

પ્રથમ સ્ક્રિપ્ટ CSV ફાઇલ લાઇનને વાક્ય દ્વારા વાંચે છે, કૉલમ મૂલ્યોને બહાર કાઢે છે જે ફિલ્ટર તરીકે કાર્ય કરે છે. તે આંતરિક ક્ષેત્ર વિભાજક (આઈએફએસ) CSV ફાઇલમાં અલ્પવિરામથી વિભાજિત મૂલ્યોને યોગ્ય રીતે પાર્સ કરવા માટે. આ awk આદેશ અહીં નિર્ણાયક ભૂમિકા ભજવે છે, કારણ કે તે તપાસે છે કે ટૅબ-સેપરેટેડ ફાઇલમાંથી કૉલમ CSV ના મૂલ્ય સાથે મેળ ખાય છે કે નહીં. જો કોઈ મેળ મળે, તો સ્ક્રિપ્ટ ખાતરી કરે છે કે પંક્તિ આઉટપુટમાંથી બાકાત છે. ટૂલ્સનું આ સંયોજન અનિચ્છનીય પંક્તિઓને બાદ કરતાં ડેટાસેટની અખંડિતતા જાળવવા માટે યોગ્ય છે. ✨

સ્ક્રિપ્ટોની બીજી મહત્ત્વની વિશેષતા એ મોડ્યુલરિટી છે. ઉદાહરણ તરીકે, અસ્થાયી ફાઇલોનો ઉપયોગ મૂળ ફાઇલ પર ફરીથી લખતા પહેલા મધ્યવર્તી પરિણામોને સંગ્રહિત કરવા માટે થાય છે. આ અભિગમ ખાતરી કરે છે કે આંશિક પ્રક્રિયાની ભૂલો ઇનપુટ ડેટાને દૂષિત કરતી નથી. નો વિશિષ્ટ ઉપયોગ awk એક સોલ્યુશનમાં અન્ય ટૂલ્સ પર એક્સટર્નલ કૉલ્સ ઘટાડીને પર્ફોર્મન્સ ઑપ્ટિમાઇઝ કરે છે. Awk માં એસોસિએટીવ એરે બાકાત તર્કને સરળ બનાવે છે, જે સ્ક્રિપ્ટને સ્વચ્છ અને જાળવવા માટે સરળ બનાવે છે. એવી પરિસ્થિતિનો વિચાર કરો કે જ્યાં તમારી પાસે ગ્રાહકની સૂચિ છે અને ફ્લેગ કરેલ IDs પર આધારિત પંક્તિઓ દૂર કરવાની જરૂર છે; આ તકનીકો તેને સીધી અને વિશ્વસનીય બનાવે છે.

વધુમાં, આ સ્ક્રિપ્ટોમાં ભૂલનું સંચાલન સૂક્ષ્મ રીતે બનેલ છે. જેવા આદેશોનો ઉપયોગ કરવો mv ફિલ્ટરિંગ પછી ફાઇલોને બદલવા માટે કોઈ આકસ્મિક ઓવરરાઇટ નહીં થાય તેની ખાતરી કરે છે. સ્ક્રિપ્ટો એકમ પરીક્ષણોનો પણ ઉપયોગ કરે છે, જે અપેક્ષિત પરિણામો સાથે સરખામણી કરીને આઉટપુટની શુદ્ધતાને માન્ય કરે છે. Linux અથવા macOS જેવા વિવિધ વાતાવરણમાં સોલ્યુશન ચલાવતી વખતે આ પગલું ખાસ કરીને ઉપયોગી છે. શ્રેષ્ઠ પ્રયાસો અને વિચારશીલ સ્ક્રિપ્ટીંગને સંયોજિત કરીને, આ બેશ સોલ્યુશન્સ અત્યંત પુનઃઉપયોગી અને કાર્યક્ષમ છે, જે તેમને વાસ્તવિક-વિશ્વ ડેટા મેનેજમેન્ટ દૃશ્યો માટે ઉત્તમ ફિટ બનાવે છે. 🌟

# 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 અને Grep સાથે ડેટા ટ્રાન્સફોર્મેશનને અનલૉક કરવું

ટેબ્યુલર ડેટાસેટ્સ સાથે કામ કરતી વખતે, કાર્યક્ષમ રૂપાંતર અને ફિલ્ટરિંગ આવશ્યક છે. સરળ પંક્તિ દૂર કરવા ઉપરાંત, સાધનો જેવા awk અને grep અદ્યતન ડેટા હેન્ડલિંગને સક્ષમ કરો, જેમ કે શરતી ફોર્મેટિંગ અથવા બહુવિધ શરતો પર આધારિત સબસેટ્સ કાઢવા. આ વર્સેટિલિટી તેમને મશીન લર્નિંગ મોડલ્સ માટે ડેટા તૈયાર કરવા અથવા લોગ ફાઇલોનું સંચાલન કરવા જેવા કાર્યો માટે અમૂલ્ય બનાવે છે. દાખલા તરીકે, એવા દૃશ્યની કલ્પના કરો કે જ્યાં તમારે ફ્લેગ કરેલા ઓળખકર્તાઓ પર આધારિત ડેટાસેટમાંથી ગ્રાહકની સંવેદનશીલ માહિતી દૂર કરવાની જરૂર હોય—awk અને grep આવા કાર્યોને એકીકૃત રીતે હેન્ડલ કરી શકે છે. 🌟

આ સાધનોનું બીજું નિર્ણાયક પાસું તેમની માપની ક્ષમતા છે. કાર્યક્ષમ મેમરી વપરાશ સાથે લાઇન-બાય-લાઇન પ્રક્રિયા કરીને, તેઓ મોટી ફાઇલોને હેન્ડલ કરવામાં શ્રેષ્ઠ છે. Awk નો સહયોગી એરેનો ઉપયોગ, ઉદાહરણ તરીકે, સમગ્ર ફાઇલને મેમરીમાં લોડ કર્યા વિના ઝડપી લુકઅપ અને કાર્યક્ષમ ફિલ્ટરિંગ માટે પરવાનગી આપે છે. ટ્રાન્ઝેક્શન રેકોર્ડ્સ અથવા IoT-જનરેટેડ લૉગ્સ જેવા વાસ્તવિક-વિશ્વ ડેટા દૃશ્યો સાથે કામ કરતી વખતે આ ખાસ કરીને ઉપયોગી છે. આવા કિસ્સાઓમાં, ડુપ્લિકેટ એન્ટ્રીઓને ઓળખવા અને દૂર કરવા અથવા જટિલ પરિસ્થિતિઓના આધારે ફિલ્ટરિંગ જેવા કાર્યો માત્ર સ્ક્રિપ્ટની થોડી લીટીઓમાં પ્રાપ્ત કરી શકાય છે. 🚀

તદુપરાંત, આ સાધનોને સ્વચાલિત વર્કફ્લોમાં એકીકૃત કરવાથી તેમની શક્તિ વધે છે. તેમને ક્રોન જેવા શેડ્યુલિંગ ટૂલ્સ સાથે સંયોજિત કરીને, તમે એવી સિસ્ટમ્સ બનાવી શકો છો કે જે નિયમિતપણે ડેટાસેટ્સ પર પ્રક્રિયા કરે અને સાફ કરે, ખાતરી કરીને કે તેઓ ચોક્કસ અને વિશ્લેષણ માટે તૈયાર રહે. આ તકનીકો વ્યવસાયોને સમય બચાવવા અને ભૂલો ઘટાડવા માટે પરવાનગી આપે છે, કોઈપણ ડેટા વ્યાવસાયિકની ટૂલકીટમાં awk અને grep સ્ટેપલ્સ બનાવે છે. આ પદ્ધતિઓ વડે, તમે અત્યંત જટિલ ડેટા પડકારોનો પણ આત્મવિશ્વાસપૂર્વક અને કાર્યક્ષમતાથી સામનો કરી શકો છો.