Menggunakan Awk dan Grep dalam Bash untuk Mengalih Keluar Baris daripada Fail Dibatasi Tab

Memperkemas Pemprosesan Fail dengan Alat Bash

Mengendalikan set data yang besar selalunya melibatkan penapisan yang rumit untuk mengalih keluar data yang tidak diingini dengan cekap. Bagi pembangun yang bekerja dengan fail yang dipisahkan tab, mencapai ini boleh menjadi sangat mencabar. Tugas ini menjadi lebih kompleks apabila berbilang fail berinteraksi berdasarkan logik bersyarat.

Bayangkan bekerja pada set data yang mana fail kedua menentukan baris mana yang akan dikecualikan daripada fail utama berdasarkan padanan lajur. Menggunakan alatan seperti awk dan grep dalam skrip Bash ialah cara yang berkesan untuk menyelesaikan masalah sedemikian, menawarkan fleksibiliti dan prestasi. Walau bagaimanapun, membina logik yang betul memerlukan ketepatan.

Dalam artikel ini, kami menyelidiki menggunakan Bash untuk menapis baris daripada fail yang dibataskan tab dengan membandingkan lajur tertentu dengan fail CSV sekunder. Dengan gabungan contoh dunia sebenar dan coretan kod, anda akan belajar untuk menangani cabaran yang serupa dengan berkesan. 🚀

Sama ada anda baru menggunakan skrip Bash atau mencari teknik lanjutan, panduan ini memberikan kejelasan yang diperlukan untuk menavigasi penapisan data berasaskan lajur. Pada akhirnya, anda akan dilengkapi untuk mengendalikan set data yang paling rumit dengan mudah. Mari selami penyelesaiannya! ✨

Teknik Lanjutan untuk Penapisan Data dengan Awk dan Grep

Dalam skrip yang disediakan, kami menangani cabaran menapis baris daripada fail yang dipisahkan tab berdasarkan syarat yang dinyatakan dalam fail CSV sekunder. Masalah ini ialah senario biasa dalam pemprosesan data, di mana set data berinteraksi berdasarkan keadaan hubungan. Menggunakan Bash, penyelesaiannya menggunakan alat seperti awk untuk menghuraikan lajur dan grep untuk padanan corak, menjadikannya cekap dan boleh disesuaikan dengan set data yang besar. Sebagai contoh, anda mungkin perlu membersihkan log data dengan mengecualikan entri tertentu yang dikenal pasti dalam laporan ralat yang berasingan. 🚀

Skrip pertama membaca fail CSV baris demi baris, mengekstrak nilai lajur yang bertindak sebagai penapis. Ia menggunakan Pemisah Medan Dalaman (IFS) untuk menghuraikan nilai yang dipisahkan koma dengan betul dalam fail CSV. The awk arahan memainkan peranan penting di sini, kerana ia menyemak sama ada lajur daripada fail yang dipisahkan tab sepadan dengan nilai daripada CSV. Jika padanan ditemui, skrip memastikan baris dikecualikan daripada output. Gabungan alatan ini sesuai untuk mengekalkan integriti set data sambil mengecualikan baris yang tidak diingini. ✨

Satu lagi ciri kritikal skrip ialah modulariti. Sebagai contoh, fail sementara digunakan untuk menyimpan hasil perantaraan sebelum menulis ganti fail asal. Pendekatan ini memastikan bahawa ralat pemprosesan separa tidak merosakkan data input. Penggunaan eksklusif awk dalam satu penyelesaian mengoptimumkan prestasi dengan mengurangkan panggilan luaran kepada alat lain. Tatasusunan bersekutu dalam Awk memudahkan logik pengecualian, menjadikan skrip lebih bersih dan lebih mudah diselenggara. Pertimbangkan situasi di mana anda mempunyai senarai pelanggan dan perlu mengalih keluar baris berdasarkan ID yang dibenderakan; teknik ini menjadikannya mudah dan boleh dipercayai.

Selain itu, pengendalian ralat dibina secara halus ke dalam skrip ini. Menggunakan arahan seperti mv untuk menggantikan fail selepas penapisan memastikan tiada tiruan yang tidak disengajakan. Skrip juga menggunakan ujian unit, yang mengesahkan ketepatan output dengan membandingkannya dengan hasil yang dijangkakan. Langkah ini amat berguna apabila menjalankan penyelesaian dalam persekitaran yang berbeza, seperti Linux atau macOS. Dengan menggabungkan amalan terbaik dan skrip yang bernas, penyelesaian Bash ini sangat boleh digunakan semula dan cekap, menjadikannya sangat sesuai untuk senario pengurusan data dunia sebenar. 🌟

# 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")

Membuka Kunci Transformasi Data dengan Awk dan Grep

Apabila bekerja dengan set data jadual, transformasi dan penapisan yang cekap adalah penting. Selain penyingkiran baris mudah, alat seperti awk dan grep dayakan pengendalian data lanjutan, seperti pemformatan bersyarat atau mengekstrak subset berdasarkan berbilang syarat. Fleksibiliti ini menjadikan mereka tidak ternilai untuk tugas seperti menyediakan data untuk model pembelajaran mesin atau mengurus fail log. Sebagai contoh, bayangkan senario di mana anda perlu mengalih keluar maklumat pelanggan sensitif daripada set data berdasarkan pengecam yang dibenderakan—awk dan grep boleh mengendalikan tugas sedemikian dengan lancar. 🌟

Satu lagi aspek kritikal alat ini ialah keupayaan mereka untuk skala. Dengan memproses baris demi baris dengan penggunaan memori yang cekap, mereka cemerlang dalam mengendalikan fail besar. Penggunaan tatasusunan bersekutu Awk, sebagai contoh, membolehkan carian pantas dan penapisan yang cekap tanpa perlu memuatkan keseluruhan fail ke dalam memori. Ini amat berguna apabila bekerja dengan senario data dunia sebenar seperti rekod urus niaga atau log janaan IoT. Dalam kes sedemikian, tugas seperti mengenal pasti dan mengalih keluar masukan pendua atau menapis berdasarkan keadaan kompleks boleh dicapai dalam beberapa baris skrip sahaja. 🚀

Selain itu, menyepadukan alatan ini ke dalam aliran kerja automatik menguatkan kuasanya. Dengan menggabungkannya dengan alat penjadualan seperti cron, anda boleh membina sistem yang kerap memproses dan membersihkan set data, memastikan ia kekal tepat dan bersedia untuk analisis. Teknik ini membolehkan perniagaan menjimatkan masa dan mengurangkan ralat, menjadikan awk dan grep staples dalam kit alat mana-mana profesional data. Dengan kaedah ini, anda boleh menangani walaupun cabaran data yang paling rumit dengan yakin dan cekap.