ടാബ്-ഡീലിമിറ്റഡ് ഫയലുകളിൽ നിന്ന് ലൈനുകൾ നീക്കം ചെയ്യാൻ Bash-ൽ Awk, Grep എന്നിവ ഉപയോഗിക്കുന്നു

ബാഷ് ടൂളുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഫയൽ പ്രോസസ്സിംഗ് കാര്യക്ഷമമാക്കുന്നു

വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിൽ അനാവശ്യ ഡാറ്റ കാര്യക്ഷമമായി നീക്കംചെയ്യുന്നതിന് സങ്കീർണ്ണമായ ഫിൽട്ടറിംഗ് ഉൾപ്പെടുന്നു. ടാബ്-വേർതിരിക്കപ്പെട്ട ഫയലുകളിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്ന ഡവലപ്പർമാർക്ക്, ഇത് നേടുന്നത് പ്രത്യേകിച്ചും വെല്ലുവിളി നിറഞ്ഞതാണ്. സോപാധിക യുക്തിയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഒന്നിലധികം ഫയലുകൾ സംവദിക്കുമ്പോൾ ഈ ടാസ്ക് കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമാകും.

കോളം പൊരുത്തങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഒരു പ്രാഥമിക ഫയലിൽ നിന്ന് ഏത് വരികൾ ഒഴിവാക്കണമെന്ന് ഒരു ദ്വിതീയ ഫയൽ നിർദ്ദേശിക്കുന്ന ഒരു ഡാറ്റാസെറ്റിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നത് സങ്കൽപ്പിക്കുക. പോലുള്ള ഉപകരണങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു awk ഒപ്പം grep ഒരു ബാഷ് സ്‌ക്രിപ്‌റ്റ് അത്തരം പ്രശ്‌നങ്ങൾ പരിഹരിക്കാനുള്ള ശക്തമായ മാർഗമാണ്, വഴക്കവും പ്രകടനവും വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, ശരിയായ ലോജിക് നിർമ്മിക്കുന്നതിന് കൃത്യത ആവശ്യമാണ്.

ഈ ലേഖനത്തിൽ, ഒരു ദ്വിതീയ CSV ഫയലുമായി നിർദ്ദിഷ്ട നിരകൾ താരതമ്യം ചെയ്തുകൊണ്ട് ഒരു ടാബ്-ഡിലിമിറ്റഡ് ഫയലിൽ നിന്ന് വരികൾ ഫിൽട്ടർ ചെയ്യാൻ ബാഷ് ഉപയോഗിക്കുന്നത് ഞങ്ങൾ പരിശോധിക്കുന്നു. യഥാർത്ഥ ലോക ഉദാഹരണങ്ങളുടെയും കോഡ് സ്‌നിപ്പെറ്റുകളുടെയും ഒരു മിശ്രിതം ഉപയോഗിച്ച്, സമാനമായ വെല്ലുവിളികളെ ഫലപ്രദമായി നേരിടാൻ നിങ്ങൾ പഠിക്കും. 🚀

നിങ്ങൾ ബാഷ് സ്‌ക്രിപ്റ്റിംഗിൽ പുതിയ ആളാണോ അല്ലെങ്കിൽ നൂതന സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ തേടുന്ന ആളാണോ, കോളം അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഡാറ്റ ഫിൽട്ടറിംഗ് നാവിഗേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിന് ആവശ്യമായ വ്യക്തത ഈ ഗൈഡ് നൽകുന്നു. അവസാനം, ഏറ്റവും കൗശലമുള്ള ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ പോലും എളുപ്പത്തിൽ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ നിങ്ങൾ സജ്ജരാകും. നമുക്ക് പരിഹാരത്തിലേക്ക് കടക്കാം! ✨

Awk, Grep എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് ഡാറ്റ ഫിൽട്ടറിംഗിനുള്ള നൂതന സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ

നൽകിയിരിക്കുന്ന സ്‌ക്രിപ്റ്റുകളിൽ, ഒരു ദ്വിതീയ CSV ഫയലിൽ വ്യക്തമാക്കിയിരിക്കുന്ന വ്യവസ്ഥകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ടാബ്-വേർതിരിക്കപ്പെട്ട ഫയലിൽ നിന്ന് വരികൾ ഫിൽട്ടർ ചെയ്യുന്ന വെല്ലുവിളി ഞങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു. റിലേഷണൽ അവസ്ഥകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ സംവദിക്കുന്ന ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗിലെ ഒരു സാധാരണ സാഹചര്യമാണ് ഈ പ്രശ്നം. ബാഷ് ഉപയോഗിച്ച്, പരിഹാരം പോലുള്ള ഉപകരണങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു awk നിരകൾ പാഴ്‌സിംഗ് ചെയ്യുന്നതിനും grep പാറ്റേൺ പൊരുത്തപ്പെടുത്തലിനായി, ഇത് കാര്യക്ഷമവും വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾക്ക് അനുയോജ്യവുമാക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു പ്രത്യേക പിശക് റിപ്പോർട്ടിൽ തിരിച്ചറിഞ്ഞിട്ടുള്ള നിർദ്ദിഷ്ട എൻട്രികൾ ഒഴിവാക്കിക്കൊണ്ട് നിങ്ങൾ ഡാറ്റ ലോഗുകൾ വൃത്തിയാക്കേണ്ടതുണ്ട്. 🚀

ഫിൽട്ടറുകളായി പ്രവർത്തിക്കുന്ന കോളം മൂല്യങ്ങൾ എക്‌സ്‌ട്രാക്‌റ്റുചെയ്‌ത് ആദ്യ സ്‌ക്രിപ്റ്റ് CSV ഫയൽ വരി വരിയായി വായിക്കുന്നു. ഇത് ഇൻ്റേണൽ ഫീൽഡ് സെപ്പറേറ്റർ ഉപയോഗിക്കുന്നു (ഐ.എഫ്.എസ്) CSV ഫയലിൽ കോമയാൽ വേർതിരിച്ച മൂല്യങ്ങൾ ശരിയായി പാഴ്‌സ് ചെയ്യാൻ. ദി awk കമാൻഡ് ഇവിടെ ഒരു നിർണായക പങ്ക് വഹിക്കുന്നു, കാരണം ഇത് ടാബ്-വേർതിരിക്കപ്പെട്ട ഫയലിൽ നിന്നുള്ള കോളം CSV-യിൽ നിന്നുള്ള മൂല്യവുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നുണ്ടോയെന്ന് പരിശോധിക്കുന്നു. ഒരു പൊരുത്തം കണ്ടെത്തിയാൽ, ഔട്ട്പുട്ടിൽ നിന്ന് വരി ഒഴിവാക്കിയതായി സ്ക്രിപ്റ്റ് ഉറപ്പാക്കുന്നു. ആവശ്യമില്ലാത്ത വരികൾ ഒഴിവാക്കി ഡാറ്റാസെറ്റിൻ്റെ സമഗ്രത നിലനിർത്തുന്നതിന് ഈ ടൂളുകളുടെ സംയോജനം അനുയോജ്യമാണ്. ✨

സ്ക്രിപ്റ്റുകളുടെ മറ്റൊരു നിർണായക സവിശേഷത മോഡുലാരിറ്റിയാണ്. ഉദാഹരണത്തിന്, യഥാർത്ഥ ഫയൽ തിരുത്തിയെഴുതുന്നതിന് മുമ്പ് ഇൻ്റർമീഡിയറ്റ് ഫലങ്ങൾ സംഭരിക്കുന്നതിന് താൽക്കാലിക ഫയലുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഭാഗിക പ്രോസസ്സിംഗ് പിശകുകൾ ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റയെ കേടുവരുത്തുന്നില്ലെന്ന് ഈ സമീപനം ഉറപ്പാക്കുന്നു. എക്സ്ക്ലൂസീവ് ഉപയോഗം awk ഒരു പരിഹാരത്തിൽ മറ്റ് ഉപകരണങ്ങളിലേക്കുള്ള ബാഹ്യ കോളുകൾ കുറയ്ക്കുന്നതിലൂടെ പ്രകടനം ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നു. Awk-ലെ അസോസിയേറ്റീവ് അറേകൾ ഒഴിവാക്കൽ ലോജിക് ലളിതമാക്കുന്നു, സ്‌ക്രിപ്റ്റ് വൃത്തിയുള്ളതും പരിപാലിക്കാൻ എളുപ്പവുമാക്കുന്നു. നിങ്ങൾക്ക് ഒരു ഉപഭോക്തൃ ലിസ്‌റ്റ് ഉള്ളതും ഫ്ലാഗ് ചെയ്‌ത ഐഡികളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി വരികൾ നീക്കംചെയ്യേണ്ടതുമായ ഒരു സാഹചര്യം പരിഗണിക്കുക; ഈ വിദ്യകൾ അതിനെ ലളിതവും വിശ്വസനീയവുമാക്കുന്നു.

കൂടാതെ, ഈ സ്ക്രിപ്റ്റുകളിൽ പിശക് കൈകാര്യം ചെയ്യൽ സൂക്ഷ്മമായി നിർമ്മിച്ചിരിക്കുന്നു. തുടങ്ങിയ കമാൻഡുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു എംവി ഫിൽട്ടർ ചെയ്തതിന് ശേഷം ഫയലുകൾ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുന്നതിന് ആകസ്മികമായ ഓവർറൈറ്റുകളൊന്നും ഉറപ്പാക്കുന്നില്ല. സ്ക്രിപ്റ്റുകൾ യൂണിറ്റ് ടെസ്റ്റുകളും ഉപയോഗിക്കുന്നു, ഇത് പ്രതീക്ഷിച്ച ഫലങ്ങളുമായി താരതമ്യം ചെയ്തുകൊണ്ട് ഔട്ട്പുട്ടിൻ്റെ കൃത്യതയെ സാധൂകരിക്കുന്നു. Linux അല്ലെങ്കിൽ macOS പോലുള്ള വ്യത്യസ്ത പരിതസ്ഥിതികളിൽ പരിഹാരം പ്രവർത്തിപ്പിക്കുമ്പോൾ ഈ ഘട്ടം പ്രത്യേകിച്ചും ഉപയോഗപ്രദമാണ്. മികച്ച രീതികളും ചിന്തനീയമായ സ്‌ക്രിപ്‌റ്റിംഗും സംയോജിപ്പിക്കുന്നതിലൂടെ, ഈ ബാഷ് സൊല്യൂഷനുകൾ വളരെ പുനരുപയോഗിക്കാവുന്നതും കാര്യക്ഷമവുമാണ്, ഇത് യഥാർത്ഥ ലോക ഡാറ്റാ മാനേജ്‌മെൻ്റ് സാഹചര്യങ്ങൾക്ക് അനുയോജ്യമാക്കുന്നു. 🌟

# 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, Grep എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് ഡാറ്റാ പരിവർത്തനം അൺലോക്ക് ചെയ്യുന്നു

ടാബ്ലർ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ പ്രവർത്തിക്കുമ്പോൾ, കാര്യക്ഷമമായ പരിവർത്തനവും ഫിൽട്ടറിംഗും അത്യാവശ്യമാണ്. ലളിതമായ വരി നീക്കംചെയ്യലിനപ്പുറം, പോലുള്ള ഉപകരണങ്ങൾ awk ഒപ്പം grep സോപാധികമായ ഫോർമാറ്റിംഗ് അല്ലെങ്കിൽ ഒന്നിലധികം വ്യവസ്ഥകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഉപസെറ്റുകൾ എക്‌സ്‌ട്രാക്റ്റുചെയ്യുന്നത് പോലുള്ള വിപുലമായ ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യൽ പ്രവർത്തനക്ഷമമാക്കുക. മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾക്കായി ഡാറ്റ തയ്യാറാക്കൽ അല്ലെങ്കിൽ ലോഗ് ഫയലുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യൽ തുടങ്ങിയ ജോലികൾക്ക് ഈ വൈദഗ്ദ്ധ്യം അവരെ അമൂല്യമാക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഫ്ലാഗുചെയ്‌ത ഐഡൻ്റിഫയറുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഒരു ഡാറ്റാസെറ്റിൽ നിന്ന് സെൻസിറ്റീവ് ഉപഭോക്തൃ വിവരങ്ങൾ നീക്കം ചെയ്യേണ്ട ഒരു സാഹചര്യം സങ്കൽപ്പിക്കുക - awk, grep എന്നിവയ്ക്ക് അത്തരം ജോലികൾ തടസ്സമില്ലാതെ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിയും. 🌟

ഈ ഉപകരണങ്ങളുടെ മറ്റൊരു നിർണായക വശം അവയുടെ സ്കെയിൽ ചെയ്യാനുള്ള കഴിവാണ്. കാര്യക്ഷമമായ മെമ്മറി ഉപയോഗത്തോടെ ലൈൻ-ബൈ-ലൈൻ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, വലിയ ഫയലുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിൽ അവർ മികവ് പുലർത്തുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, Awk-ൻ്റെ അസ്സോസിയേറ്റീവ് അറേകളുടെ ഉപയോഗം, മുഴുവൻ ഫയലും മെമ്മറിയിലേക്ക് ലോഡ് ചെയ്യാതെ തന്നെ ദ്രുത തിരയലിനും കാര്യക്ഷമമായ ഫിൽട്ടറിംഗിനും അനുവദിക്കുന്നു. ഇടപാട് റെക്കോർഡുകൾ അല്ലെങ്കിൽ IoT- ജനറേറ്റഡ് ലോഗുകൾ പോലുള്ള യഥാർത്ഥ ലോക ഡാറ്റാ സാഹചര്യങ്ങളുമായി പ്രവർത്തിക്കുമ്പോൾ ഇത് പ്രത്യേകിച്ചും ഉപയോഗപ്രദമാണ്. അത്തരം സന്ദർഭങ്ങളിൽ, ഡ്യൂപ്ലിക്കേറ്റ് എൻട്രികൾ തിരിച്ചറിയുന്നതും നീക്കം ചെയ്യുന്നതും അല്ലെങ്കിൽ സങ്കീർണ്ണമായ അവസ്ഥകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഫിൽട്ടർ ചെയ്യുന്നതും പോലുള്ള ജോലികൾ സ്ക്രിപ്റ്റിൻ്റെ ഏതാനും വരികളിൽ മാത്രം നേടാനാകും. 🚀

മാത്രമല്ല, ഈ ടൂളുകളെ ഓട്ടോമേറ്റഡ് വർക്ക്ഫ്ലോകളിലേക്ക് സംയോജിപ്പിക്കുന്നത് അവയുടെ ശക്തി വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു. ക്രോൺ പോലുള്ള ഷെഡ്യൂളിംഗ് ടൂളുകളുമായി അവയെ സംയോജിപ്പിക്കുന്നതിലൂടെ, ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ പതിവായി പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുകയും വൃത്തിയാക്കുകയും ചെയ്യുന്ന സിസ്റ്റങ്ങൾ നിങ്ങൾക്ക് നിർമ്മിക്കാൻ കഴിയും, അവ കൃത്യവും വിശകലനത്തിന് തയ്യാറാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഈ സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ ബിസിനസ്സുകളെ സമയം ലാഭിക്കാനും പിശകുകൾ കുറയ്ക്കാനും അനുവദിക്കുന്നു, ഏതെങ്കിലും ഡാറ്റ പ്രൊഫഷണലിൻ്റെ ടൂൾകിറ്റിൽ awk, grep സ്റ്റേപ്പിൾ ഉണ്ടാക്കുന്നു. ഈ രീതികൾ ഉപയോഗിച്ച്, നിങ്ങൾക്ക് ഏറ്റവും സങ്കീർണ്ണമായ ഡാറ്റാ വെല്ലുവിളികളെപ്പോലും ആത്മവിശ്വാസത്തോടെയും കാര്യക്ഷമമായും നേരിടാൻ കഴിയും.