Awk un Grep izmantošana programmā Bash, lai noņemtu rindas no tabulēšanas atdalītiem failiem

Failu apstrādes racionalizēšana, izmantojot Bash rīkus

Lielu datu kopu apstrāde bieži ietver sarežģītu filtrēšanu, lai efektīvi noņemtu nevēlamos datus. Izstrādātājiem, kuri strādā ar failiem, kas atdalīti ar cilnēm, to sasniegšana var būt īpaši sarežģīta. Šis uzdevums kļūst vēl sarežģītāks, ja vairāki faili mijiedarbojas, pamatojoties uz nosacījumu loģiku.

Iedomājieties, ka strādājat pie datu kopas, kurā sekundārais fails nosaka, kuras rindas izslēgt no primārā faila, pamatojoties uz kolonnu atbilstību. Izmantojot tādus rīkus kā awk un grep Bash skriptā ir spēcīgs veids, kā atrisināt šādas problēmas, piedāvājot elastību un veiktspēju. Tomēr pareizas loģikas konstruēšana prasa precizitāti.

Šajā rakstā mēs aplūkojam Bash izmantošanu, lai filtrētu rindas no faila, kas atdalīts ar tabulēšanu, salīdzinot noteiktas kolonnas ar sekundāro CSV failu. Izmantojot reālus piemērus un koda fragmentus, jūs iemācīsities efektīvi risināt līdzīgas problēmas. 🚀

Neatkarīgi no tā, vai esat iesācējs Bash skriptu veidošanā vai meklējat uzlabotas metodes, šajā rokasgrāmatā ir sniegta skaidrība, kas nepieciešama, lai pārvietotos uz kolonnu datu filtrēšanu. Beigās jūs būsit aprīkots, lai viegli apstrādātu pat vissarežģītākās datu kopas. Iedziļināsimies risinājumā! ✨

Uzlabotas metodes datu filtrēšanai, izmantojot Awk un Grep

Piedāvātajos skriptos mēs risinām uzdevumu filtrēt rindas no faila, kas atdalīts ar tabulēšanu, pamatojoties uz nosacījumiem, kas norādīti sekundārajā CSV failā. Šī problēma ir izplatīts scenārijs datu apstrādē, kur datu kopas mijiedarbojas, pamatojoties uz relāciju nosacījumiem. Izmantojot Bash, risinājumā tiek izmantoti tādi rīki kā awk kolonnu parsēšanai un grep modeļu saskaņošanai, padarot to gan efektīvu, gan pielāgojamu lielām datu kopām. Piemēram, iespējams, būs jātīra datu žurnāli, izslēdzot konkrētus ierakstus, kas norādīti atsevišķā kļūdu pārskatā. 🚀

Pirmais skripts nolasa CSV failu rindiņu pēc rindas, izvelkot kolonnu vērtības, kas darbojas kā filtri. Tas izmanto iekšējā lauka atdalītāju (IFS), lai pareizi parsētu ar komatu atdalītās vērtības CSV failā. The awk komandai šeit ir izšķiroša nozīme, jo tā pārbauda, ​​vai kolonna no faila, kas atdalīta ar tabulēšanu, atbilst vērtībai no CSV. Ja tiek atrasta atbilstība, skripts nodrošina, ka rinda tiek izslēgta no izvades. Šī rīku kombinācija ir lieliski piemērota datu kopas integritātes uzturēšanai, vienlaikus izslēdzot nevēlamas rindas. ✨

Vēl viena būtiska skriptu iezīme ir modularitāte. Piemēram, pagaidu faili tiek izmantoti, lai saglabātu starprezultātus pirms sākotnējā faila pārrakstīšanas. Šī pieeja nodrošina, ka daļējas apstrādes kļūdas nesabojā ievades datus. Ekskluzīva izmantošana awk vienā risinājumā optimizē veiktspēju, samazinot ārējos zvanus uz citiem rīkiem. Asociatīvie masīvi programmā Awk vienkāršo izslēgšanas loģiku, padarot skriptu tīrāku un vieglāk uzturējamu. Apsveriet situāciju, kad jums ir klientu saraksts un ir jānoņem rindas, pamatojoties uz atzīmētajiem ID; šīs metodes padara to vienkāršu un uzticamu.

Turklāt šajos skriptos ir smalki iebūvēta kļūdu apstrāde. Izmantojot tādas komandas kā mv failu aizstāšana pēc filtrēšanas nodrošina, ka netiks veikta nejauša pārrakstīšana. Skriptos tiek izmantoti arī vienību testi, kas apstiprina izvades pareizību, salīdzinot to ar gaidāmajiem rezultātiem. Šī darbība ir īpaši noderīga, palaižot risinājumu dažādās vidēs, piemēram, Linux vai macOS. Apvienojot labāko praksi un pārdomātu skriptēšanu, šie Bash risinājumi ir ļoti atkārtoti lietojami un efektīvi, padarot tos lieliski piemērotus reālās pasaules datu pārvaldības scenārijiem. 🌟

# 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")

Datu transformācijas atbloķēšana, izmantojot Awk un Grep

Strādājot ar tabulas datu kopām, būtiska ir efektīva transformācija un filtrēšana. Papildus vienkāršai rindu noņemšanai, tādi rīki kā awk un grep iespējot papildu datu apstrādi, piemēram, nosacījumu formatēšanu vai apakškopu izvilkšanu, pamatojoties uz vairākiem nosacījumiem. Šī daudzpusība padara tos par nenovērtējamiem tādiem uzdevumiem kā datu sagatavošana mašīnmācīšanās modeļiem vai žurnālfailu pārvaldība. Piemēram, iedomājieties scenāriju, kurā jums ir jānoņem sensitīva klienta informācija no datu kopas, pamatojoties uz atzīmētiem identifikatoriem — awk un grep var nemanāmi apstrādāt šādus uzdevumus. 🌟

Vēl viens būtisks šo rīku aspekts ir to mērogošanas spēja. Apstrādājot rindu pa rindiņai ar efektīvu atmiņas izmantošanu, tie ir izcili lielu failu apstrādē. Piemēram, Awk asociatīvo masīvu izmantošana ļauj ātri meklēt un efektīvi filtrēt, neielādējot visu failu atmiņā. Tas ir īpaši noderīgi, strādājot ar reāliem datu scenārijiem, piemēram, darījumu ierakstiem vai IoT ģenerētiem žurnāliem. Šādos gadījumos tādus uzdevumus kā dublēto ierakstu identificēšana un noņemšana vai filtrēšana, pamatojoties uz sarežģītiem nosacījumiem, var veikt tikai dažās skripta rindiņās. 🚀

Turklāt šo rīku integrēšana automatizētās darbplūsmās palielina to jaudu. Apvienojot tos ar plānošanas rīkiem, piemēram, cron, varat izveidot sistēmas, kas regulāri apstrādā un notīra datu kopas, nodrošinot to precizitāti un gatavību analīzei. Šīs metodes ļauj uzņēmumiem ietaupīt laiku un samazināt kļūdas, padarot awk un grep skavas jebkura datu profesionāļa rīku komplektā. Izmantojot šīs metodes, jūs varat pārliecinoši un efektīvi risināt pat vissarežģītākās datu problēmas.