टैब-डीलिमिटेड फ़ाइलों से लाइनें हटाने के लिए बैश में Awk और Grep का उपयोग करना

बैश टूल्स के साथ फाइल प्रोसेसिंग को सुव्यवस्थित करना

बड़े डेटासेट को संभालने में अक्सर अवांछित डेटा को कुशलतापूर्वक हटाने के लिए जटिल फ़िल्टरिंग शामिल होती है। टैब से अलग की गई फ़ाइलों के साथ काम करने वाले डेवलपर्स के लिए, इसे हासिल करना विशेष रूप से चुनौतीपूर्ण हो सकता है। यह कार्य तब और भी जटिल हो जाता है जब अनेक फ़ाइलें सशर्त तर्क के आधार पर परस्पर क्रिया करती हैं।

एक ऐसे डेटासेट पर काम करने की कल्पना करें जहां एक द्वितीयक फ़ाइल कॉलम मिलान के आधार पर यह निर्देशित करती है कि प्राथमिक फ़ाइल से किन पंक्तियों को बाहर रखा जाए। जैसे उपकरणों का उपयोग करना अजीब और ग्रेप बैश स्क्रिप्ट ऐसी समस्याओं को हल करने का एक शक्तिशाली तरीका है, जो लचीलापन और प्रदर्शन प्रदान करता है। हालाँकि, सही तर्क का निर्माण सटीकता की मांग करता है।

इस आलेख में, हम एक द्वितीयक CSV फ़ाइल के साथ विशिष्ट स्तंभों की तुलना करके एक टैब-सीमांकित फ़ाइल से पंक्तियों को फ़िल्टर करने के लिए बैश का उपयोग करने के बारे में विस्तार से बताएंगे। वास्तविक दुनिया के उदाहरणों और कोड स्निपेट के मिश्रण से, आप समान चुनौतियों से प्रभावी ढंग से निपटना सीखेंगे। 🚀

चाहे आप बैश स्क्रिप्टिंग में नए हों या उन्नत तकनीकों की तलाश में हों, यह मार्गदर्शिका कॉलम-आधारित डेटा फ़िल्टरिंग को नेविगेट करने के लिए आवश्यक स्पष्टता प्रदान करती है। अंत तक, आप सबसे पेचीदा डेटासेट को भी आसानी से संभालने में सक्षम हो जाएंगे। आइए समाधान में उतरें! ✨

Awk और Grep के साथ डेटा फ़िल्टरिंग के लिए उन्नत तकनीकें

प्रदान की गई स्क्रिप्ट में, हम द्वितीयक सीएसवी फ़ाइल में निर्दिष्ट शर्तों के आधार पर टैब से अलग की गई फ़ाइल से पंक्तियों को फ़िल्टर करने की चुनौती से निपटते हैं। यह समस्या डेटा प्रोसेसिंग में एक सामान्य परिदृश्य है, जहां डेटासेट संबंधपरक स्थितियों के आधार पर इंटरैक्ट करते हैं। बैश का उपयोग करते हुए, समाधान जैसे उपकरण नियोजित करता है अजीब स्तंभों को पार्स करने के लिए और ग्रेप पैटर्न मिलान के लिए, जो इसे बड़े डेटासेट के लिए कुशल और अनुकूलनीय बनाता है। उदाहरण के लिए, आपको एक अलग त्रुटि रिपोर्ट में पहचानी गई विशिष्ट प्रविष्टियों को छोड़कर डेटा लॉग को साफ़ करने की आवश्यकता हो सकती है। 🚀

पहली स्क्रिप्ट सीएसवी फ़ाइल को लाइन दर लाइन पढ़ती है, कॉलम मान निकालती है जो फ़िल्टर के रूप में कार्य करती है। यह आंतरिक क्षेत्र विभाजक का उपयोग करता है (भारतीय विदेश सेवा) सीएसवी फ़ाइल में अल्पविराम से अलग किए गए मानों को ठीक से पार्स करने के लिए। अजीब कमांड यहां एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है, क्योंकि यह जांचता है कि टैब से अलग की गई फ़ाइल का कॉलम सीएसवी के मान से मेल खाता है या नहीं। यदि कोई मिलान पाया जाता है, तो स्क्रिप्ट सुनिश्चित करती है कि पंक्ति को आउटपुट से बाहर रखा गया है। टूल का यह संयोजन अवांछित पंक्तियों को छोड़कर डेटासेट की अखंडता को बनाए रखने के लिए एकदम सही है। ✨

स्क्रिप्ट की एक अन्य महत्वपूर्ण विशेषता मॉड्यूलरिटी है। उदाहरण के लिए, मूल फ़ाइल को अधिलेखित करने से पहले मध्यवर्ती परिणामों को संग्रहीत करने के लिए अस्थायी फ़ाइलों का उपयोग किया जाता है। यह दृष्टिकोण सुनिश्चित करता है कि आंशिक प्रसंस्करण त्रुटियाँ इनपुट डेटा को दूषित न करें। का विशेष उपयोग अजीब एक समाधान में अन्य उपकरणों पर बाहरी कॉल को कम करके प्रदर्शन को अनुकूलित किया जाता है। Awk में एसोसिएटिव ऐरे बहिष्करण तर्क को सरल बनाते हैं, जिससे स्क्रिप्ट साफ-सुथरी और बनाए रखने में आसान हो जाती है। ऐसी स्थिति पर विचार करें जहां आपके पास ग्राहक सूची है और ध्वजांकित आईडी के आधार पर पंक्तियों को हटाने की आवश्यकता है; ये तकनीकें इसे सरल और विश्वसनीय बनाती हैं।

इसके अतिरिक्त, त्रुटि प्रबंधन को इन स्क्रिप्ट्स में सूक्ष्मता से बनाया गया है। जैसे कमांड का उपयोग करना एमवी फ़िल्टर करने के बाद फ़ाइलों को बदलने से यह सुनिश्चित होता है कि कोई आकस्मिक ओवरराइट न हो। स्क्रिप्ट्स यूनिट परीक्षणों को भी नियोजित करती हैं, जो अपेक्षित परिणामों के साथ तुलना करके आउटपुट की शुद्धता को मान्य करती हैं। लिनक्स या मैकओएस जैसे विभिन्न वातावरणों में समाधान चलाते समय यह चरण विशेष रूप से उपयोगी होता है। सर्वोत्तम प्रथाओं और विचारशील स्क्रिप्टिंग के संयोजन से, ये बैश समाधान अत्यधिक पुन: प्रयोज्य और कुशल हैं, जो उन्हें वास्तविक दुनिया के डेटा प्रबंधन परिदृश्यों के लिए उत्कृष्ट रूप से उपयुक्त बनाते हैं। 🌟

# 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 और Grep के साथ डेटा ट्रांसफ़ॉर्मेशन को अनलॉक करना

सारणीबद्ध डेटासेट के साथ काम करते समय, कुशल परिवर्तन और फ़िल्टरिंग आवश्यक है। सरल पंक्ति हटाने से परे, उपकरण जैसे अजीब और ग्रेप उन्नत डेटा प्रबंधन सक्षम करें, जैसे सशर्त स्वरूपण या एकाधिक स्थितियों के आधार पर सबसेट निकालना। यह बहुमुखी प्रतिभा उन्हें मशीन लर्निंग मॉडल के लिए डेटा तैयार करने या लॉग फ़ाइलों को प्रबंधित करने जैसे कार्यों के लिए अमूल्य बनाती है। उदाहरण के लिए, एक ऐसे परिदृश्य की कल्पना करें जहां आपको ध्वजांकित पहचानकर्ताओं के आधार पर डेटासेट से संवेदनशील ग्राहक जानकारी को हटाने की आवश्यकता है - awk और grep ऐसे कार्यों को सहजता से संभाल सकते हैं। 🌟

इन उपकरणों का एक अन्य महत्वपूर्ण पहलू उनकी स्केल करने की क्षमता है। कुशल मेमोरी उपयोग के साथ लाइन-दर-लाइन प्रोसेसिंग करके, वे बड़ी फ़ाइलों को संभालने में उत्कृष्टता प्राप्त करते हैं। उदाहरण के लिए, Awk का सहयोगी सरणियों का उपयोग, संपूर्ण फ़ाइल को मेमोरी में लोड किए बिना त्वरित लुकअप और कुशल फ़िल्टरिंग की अनुमति देता है। लेन-देन रिकॉर्ड या IoT-जनरेटेड लॉग जैसे वास्तविक दुनिया डेटा परिदृश्यों के साथ काम करते समय यह विशेष रूप से उपयोगी होता है। ऐसे मामलों में, डुप्लिकेट प्रविष्टियों को पहचानने और हटाने या जटिल परिस्थितियों के आधार पर फ़िल्टर करने जैसे कार्य स्क्रिप्ट की कुछ पंक्तियों में ही प्राप्त किए जा सकते हैं। 🚀

इसके अलावा, इन उपकरणों को स्वचालित वर्कफ़्लो में एकीकृत करने से उनकी शक्ति बढ़ जाती है। उन्हें क्रॉन जैसे शेड्यूलिंग टूल के साथ जोड़कर, आप ऐसे सिस्टम बना सकते हैं जो नियमित रूप से डेटासेट को संसाधित और साफ़ करते हैं, यह सुनिश्चित करते हुए कि वे सटीक रहें और विश्लेषण के लिए तैयार रहें। ये तकनीकें व्यवसायों को समय बचाने और त्रुटियों को कम करने की अनुमति देती हैं, जिससे किसी भी डेटा पेशेवर के टूलकिट में awk और grep स्टेपल बन जाते हैं। इन तरीकों से, आप सबसे जटिल डेटा चुनौतियों से भी आत्मविश्वास और कुशलता से निपट सकते हैं।