टॅब-डिलिमिट केलेल्या फायलींमधून ओळी काढण्यासाठी बॅशमध्ये ऑक आणि ग्रेप वापरणे

बॅश टूल्ससह फाइल प्रक्रिया सुलभ करणे

मोठ्या डेटासेट हाताळण्यामध्ये बऱ्याचदा अवांछित डेटा कार्यक्षमतेने काढून टाकण्यासाठी जटिल फिल्टरिंगचा समावेश होतो. टॅब-विभक्त फायलींसह कार्य करणाऱ्या विकासकांसाठी, हे साध्य करणे विशेषतः आव्हानात्मक असू शकते. जेव्हा अनेक फायली सशर्त तर्कावर आधारित संवाद साधतात तेव्हा हे कार्य अधिक जटिल होते.

एका डेटासेटवर काम करण्याची कल्पना करा जिथे दुय्यम फाइल स्तंभ जुळण्यांवर आधारित प्राथमिक फाइलमधून कोणत्या पंक्ती वगळायच्या हे ठरवते. सारखी साधने वापरणे awk आणि grep बॅश स्क्रिप्टमध्ये लवचिकता आणि कार्यप्रदर्शन प्रदान करून अशा समस्यांचे निराकरण करण्याचा एक शक्तिशाली मार्ग आहे. तथापि, योग्य तर्क तयार करण्यासाठी अचूकता आवश्यक आहे.

या लेखात, आम्ही दुय्यम CSV फाईलशी विशिष्ट स्तंभांची तुलना करून टॅब-डिलिमिट केलेल्या फाईलमधून पंक्ती फिल्टर करण्यासाठी बॅश वापरण्याचा सखोल अभ्यास करतो. वास्तविक-जगातील उदाहरणे आणि कोड स्निपेट्सच्या मिश्रणासह, तुम्ही समान आव्हाने प्रभावीपणे हाताळण्यास शिकाल. 🚀

तुम्ही बॅश स्क्रिप्टिंगसाठी नवीन असाल किंवा प्रगत तंत्र शोधत असाल तरीही, हे मार्गदर्शक स्तंभ-आधारित डेटा फिल्टरिंग नेव्हिगेट करण्यासाठी आवश्यक असलेली स्पष्टता प्रदान करते. अखेरीस, तुम्ही अगदी अवघड डेटासेट सहज हाताळण्यासाठी सुसज्ज असाल. चला उपाय मध्ये डुबकी! ✨

Awk आणि Grep सह डेटा फिल्टरिंगसाठी प्रगत तंत्रे

प्रदान केलेल्या स्क्रिप्टमध्ये, आम्ही दुय्यम CSV फाइलमध्ये निर्दिष्ट केलेल्या अटींवर आधारित टॅब-विभक्त फाइलमधून पंक्ती फिल्टर करण्याच्या आव्हानाचा सामना करतो. ही समस्या डेटा प्रोसेसिंगमध्ये एक सामान्य परिस्थिती आहे, जिथे डेटासेट रिलेशनल परिस्थितींवर आधारित संवाद साधतात. बॅश वापरून, सोल्यूशन सारख्या साधनांचा वापर करते awk स्तंभ पार्स करण्यासाठी आणि grep पॅटर्न मॅचिंगसाठी, ते कार्यक्षम आणि मोठ्या डेटासेटसाठी अनुकूल बनवते. उदाहरणार्थ, तुम्हाला वेगळ्या त्रुटी अहवालात ओळखल्या गेलेल्या विशिष्ट नोंदी वगळून डेटा लॉग साफ करण्याची आवश्यकता असू शकते. 🚀

पहिली स्क्रिप्ट CSV फाइल ओळीनुसार वाचते, स्तंभ मूल्ये काढते जी फिल्टर म्हणून कार्य करते. हे अंतर्गत फील्ड सेपरेटर वापरते (IFS) CSV फाइलमधील स्वल्पविरामाने विभक्त केलेली मूल्ये योग्यरित्या पार्स करण्यासाठी. द awk कमांड येथे महत्त्वाची भूमिका बजावते, कारण ती टॅब-विभक्त फाइलमधील स्तंभ CSV मधील मूल्याशी जुळतो का ते तपासते. जुळणी आढळल्यास, स्क्रिप्ट खात्री करते की पंक्ती आउटपुटमधून वगळली गेली आहे. साधनांचे हे संयोजन अवांछित पंक्ती वगळून डेटासेटची अखंडता राखण्यासाठी योग्य आहे. ✨

स्क्रिप्टचे आणखी एक महत्त्वपूर्ण वैशिष्ट्य म्हणजे मॉड्यूलरिटी. उदाहरणार्थ, मूळ फाइल ओव्हरराइट करण्यापूर्वी तात्पुरत्या फाइल्सचा वापर इंटरमीडिएट रिझल्ट्स साठवण्यासाठी केला जातो. हा दृष्टिकोन सुनिश्चित करतो की आंशिक प्रक्रिया त्रुटी इनपुट डेटा दूषित करत नाहीत. चा अनन्य वापर awk एका सोल्यूशनमध्ये इतर साधनांना बाह्य कॉल कमी करून कार्यप्रदर्शन ऑप्टिमाइझ करते. Awk मधील असोसिएटिव्ह ॲरे अपवर्जन तर्क सुलभ करतात, स्क्रिप्ट स्वच्छ आणि देखरेख करणे सोपे करते. तुमच्याकडे ग्राहक सूची आहे आणि फ्लॅग केलेल्या आयडीवर आधारित पंक्ती काढण्याची आवश्यकता आहे अशा परिस्थितीचा विचार करा; ही तंत्रे सरळ आणि विश्वासार्ह बनवतात.

याव्यतिरिक्त, या स्क्रिप्टमध्ये त्रुटी हाताळणी सूक्ष्मपणे तयार केली जाते. सारख्या आज्ञा वापरणे mv फिल्टरिंगनंतर फाइल्स पुनर्स्थित करणे हे सुनिश्चित करते की अपघाती ओव्हरराईट होणार नाही. स्क्रिप्ट्स युनिट चाचण्या देखील वापरतात, जे अपेक्षित परिणामांशी तुलना करून आउटपुटची अचूकता सत्यापित करतात. Linux किंवा macOS सारख्या भिन्न वातावरणात सोल्यूशन चालवताना ही पायरी विशेषतः उपयुक्त आहे. सर्वोत्कृष्ट पद्धती आणि विचारपूर्वक स्क्रिप्टिंग एकत्र करून, हे बॅश सोल्यूशन्स अत्यंत पुन: वापरण्यायोग्य आणि कार्यक्षम आहेत, ज्यामुळे ते वास्तविक-जागतिक डेटा व्यवस्थापन परिस्थितीसाठी उत्कृष्ट फिट बनतात. 🌟

# 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"

१

# 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 आणि Grep सह डेटा ट्रान्सफॉर्मेशन अनलॉक करणे

टॅब्युलर डेटासेटसह कार्य करताना, कार्यक्षम परिवर्तन आणि फिल्टरिंग आवश्यक आहे. साध्या पंक्ती काढण्याच्या पलीकडे, जसे साधने awk आणि grep प्रगत डेटा हाताळणी सक्षम करा, जसे की सशर्त स्वरूपन किंवा एकाधिक अटींवर आधारित उपसंच काढणे. ही अष्टपैलुत्व त्यांना मशीन लर्निंग मॉडेलसाठी डेटा तयार करणे किंवा लॉग फाइल्स व्यवस्थापित करणे यासारख्या कामांसाठी अमूल्य बनवते. उदाहरणार्थ, अशा परिस्थितीची कल्पना करा जिथे तुम्हाला ध्वजांकित अभिज्ञापकांवर आधारित डेटासेटमधून संवेदनशील ग्राहक माहिती काढण्याची आवश्यकता आहे—awk आणि grep अशा प्रकारची कार्ये अखंडपणे हाताळू शकतात. 🌟

या साधनांचा आणखी एक महत्त्वाचा पैलू म्हणजे त्यांची मोजमाप करण्याची क्षमता. कार्यक्षम मेमरी वापरासह लाइन-बाय-लाइन प्रक्रिया करून, ते मोठ्या फाइल्स हाताळण्यात उत्कृष्ट आहेत. Awk च्या सहयोगी ॲरेचा वापर, उदाहरणार्थ, संपूर्ण फाइल मेमरीमध्ये लोड न करता द्रुत लुकअप आणि कार्यक्षम फिल्टरिंगसाठी अनुमती देते. व्यवहार रेकॉर्ड किंवा IoT-व्युत्पन्न लॉग सारख्या वास्तविक-जगातील डेटा परिस्थितींसह कार्य करताना हे विशेषतः उपयुक्त आहे. अशा परिस्थितीत, डुप्लिकेट नोंदी ओळखणे आणि काढून टाकणे किंवा जटिल परिस्थितींवर आधारित फिल्टर करणे यासारखी कार्ये स्क्रिप्टच्या काही ओळींमध्ये साध्य केली जाऊ शकतात. 🚀

शिवाय, ही साधने स्वयंचलित वर्कफ्लोमध्ये समाकलित केल्याने त्यांची शक्ती वाढते. क्रॉन सारख्या शेड्युलिंग टूल्ससह त्यांना एकत्रित करून, तुम्ही डेटासेट अचूक आणि तयार असल्याची खात्री करून नियमितपणे प्रक्रिया करणाऱ्या आणि साफ करणाऱ्या सिस्टम तयार करू शकता. ही तंत्रे व्यवसायांना वेळेची बचत करण्यास आणि त्रुटी कमी करण्यास अनुमती देतात, कोणत्याही डेटा व्यावसायिकाच्या टूलकिटमध्ये awk आणि grep स्टेपल बनवतात. या पद्धतींसह, तुम्ही अगदी गुंतागुंतीच्या डेटा आव्हानांनाही आत्मविश्वासाने आणि कार्यक्षमतेने सामोरे जाऊ शकता.