ਟੈਬ-ਡਿਲਿਮਿਟਡ ਫਾਈਲਾਂ ਤੋਂ ਲਾਈਨਾਂ ਨੂੰ ਹਟਾਉਣ ਲਈ Bash ਵਿੱਚ Awk ਅਤੇ Grep ਦੀ ਵਰਤੋਂ

ਬੈਸ਼ ਟੂਲਸ ਨਾਲ ਫਾਈਲ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਨੂੰ ਸਟ੍ਰੀਮਲਾਈਨ ਕਰਨਾ

ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਵਿੱਚ ਅਕਸਰ ਅਣਚਾਹੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਹਟਾਉਣ ਲਈ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਫਿਲਟਰਿੰਗ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਟੈਬ-ਵੱਖ ਕੀਤੀਆਂ ਫਾਈਲਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ, ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਕੰਮ ਹੋਰ ਵੀ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਮਲਟੀਪਲ ਫਾਈਲਾਂ ਕੰਡੀਸ਼ਨਲ ਤਰਕ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਇੰਟਰੈਕਟ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।

ਇੱਕ ਡੈਟਾਸੈੱਟ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਜਿੱਥੇ ਇੱਕ ਸੈਕੰਡਰੀ ਫਾਈਲ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕਾਲਮ ਮੈਚਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਫਾਈਲ ਤੋਂ ਕਿਹੜੀਆਂ ਕਤਾਰਾਂ ਨੂੰ ਬਾਹਰ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਵਰਗੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ awk ਅਤੇ grep ਬੈਸ਼ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਵਿੱਚ ਲਚਕਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼, ਅਜਿਹੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਤਰੀਕਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਸਹੀ ਤਰਕ ਦਾ ਨਿਰਮਾਣ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਇਸ ਲੇਖ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਸੈਕੰਡਰੀ CSV ਫਾਈਲ ਨਾਲ ਖਾਸ ਕਾਲਮਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਕੇ ਇੱਕ ਟੈਬ-ਸੀਮਤ ਫਾਈਲ ਤੋਂ ਕਤਾਰਾਂ ਨੂੰ ਫਿਲਟਰ ਕਰਨ ਲਈ Bash ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਅਤੇ ਕੋਡ ਸਨਿੱਪਟਾਂ ਦੇ ਸੁਮੇਲ ਨਾਲ, ਤੁਸੀਂ ਸਮਾਨ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨਾਲ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣਾ ਸਿੱਖੋਗੇ। 🚀

ਭਾਵੇਂ ਤੁਸੀਂ Bash ਸਕ੍ਰਿਪਟਿੰਗ ਲਈ ਨਵੇਂ ਹੋ ਜਾਂ ਉੱਨਤ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਇਹ ਗਾਈਡ ਕਾਲਮ-ਅਧਾਰਿਤ ਡੇਟਾ ਫਿਲਟਰਿੰਗ ਨੂੰ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀ ਸਪਸ਼ਟਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਅੰਤ ਤੱਕ, ਤੁਸੀਂ ਸਭ ਤੋਂ ਔਖੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਨੂੰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੋਵੋਗੇ। ਆਓ ਹੱਲ ਵਿੱਚ ਡੁਬਕੀ ਕਰੀਏ! ✨

Awk ਅਤੇ Grep ਨਾਲ ਡਾਟਾ ਫਿਲਟਰਿੰਗ ਲਈ ਉੱਨਤ ਤਕਨੀਕਾਂ

ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀਆਂ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਸੈਕੰਡਰੀ CSV ਫਾਈਲ ਵਿੱਚ ਨਿਰਧਾਰਤ ਸ਼ਰਤਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਇੱਕ ਟੈਬ-ਵੱਖ ਕੀਤੀ ਫਾਈਲ ਤੋਂ ਕਤਾਰਾਂ ਨੂੰ ਫਿਲਟਰ ਕਰਨ ਦੀ ਚੁਣੌਤੀ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਦੇ ਹਾਂ। ਇਹ ਸਮੱਸਿਆ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਆਮ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਡੇਟਾਸੇਟ ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਇੰਟਰੈਕਟ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਬੈਸ਼ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਹੱਲ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਾਧਨਾਂ ਨੂੰ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰਦਾ ਹੈ awk ਕਾਲਮ ਪਾਰਸ ਕਰਨ ਲਈ ਅਤੇ grep ਪੈਟਰਨ ਮੈਚਿੰਗ ਲਈ, ਇਸ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲ ਅਤੇ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣਾ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਵੱਖਰੀ ਗਲਤੀ ਰਿਪੋਰਟ ਵਿੱਚ ਪਛਾਣੀਆਂ ਗਈਆਂ ਖਾਸ ਐਂਟਰੀਆਂ ਨੂੰ ਛੱਡ ਕੇ ਡਾਟਾ ਲੌਗਸ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। 🚀

ਪਹਿਲੀ ਸਕ੍ਰਿਪਟ CSV ਫਾਈਲ ਲਾਈਨ ਨੂੰ ਲਾਈਨ ਦੁਆਰਾ ਪੜ੍ਹਦੀ ਹੈ, ਕਾਲਮ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਫਿਲਟਰਾਂ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਅੰਦਰੂਨੀ ਫੀਲਡ ਸੇਪਰੇਟਰ (ਆਈ.ਐੱਫ.ਐੱਸ) CSV ਫਾਈਲ ਵਿੱਚ ਕੌਮੇ ਨਾਲ ਵੱਖ ਕੀਤੇ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪਾਰਸ ਕਰਨ ਲਈ। ਦ awk ਕਮਾਂਡ ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਜਾਂਚ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਟੈਬ-ਵੱਖ ਕੀਤੀ ਫਾਈਲ ਦਾ ਕਾਲਮ CSV ਦੇ ਮੁੱਲ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਮੇਲ ਮਿਲਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕਤਾਰ ਨੂੰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਰੱਖਿਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਔਜ਼ਾਰਾਂ ਦਾ ਇਹ ਸੁਮੇਲ ਅਣਚਾਹੇ ਕਤਾਰਾਂ ਨੂੰ ਛੱਡ ਕੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੀ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਲਈ ਸੰਪੂਰਨ ਹੈ। ✨

ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਹੋਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਮਾਡਿਊਲਰਿਟੀ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਅਸਥਾਈ ਫਾਈਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਅਸਲ ਫਾਈਲ ਨੂੰ ਓਵਰਰਾਈਟ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰਲੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਅੰਸ਼ਕ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਗਲਤੀਆਂ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਖਰਾਬ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਦੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਵਰਤੋਂ awk ਇੱਕ ਹੱਲ ਵਿੱਚ ਦੂਜੇ ਸਾਧਨਾਂ ਲਈ ਬਾਹਰੀ ਕਾਲਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾ ਕੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। Awk ਵਿੱਚ ਐਸੋਸਿਏਟਿਵ ਐਰੇ ਬੇਦਖਲੀ ਤਰਕ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਨੂੰ ਕਲੀਨਰ ਅਤੇ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਣਾ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਅਜਿਹੀ ਸਥਿਤੀ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ ਜਿੱਥੇ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਗਾਹਕ ਸੂਚੀ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਫਲੈਗ ਕੀਤੇ ਆਈਡੀ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਕਤਾਰਾਂ ਨੂੰ ਹਟਾਉਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ; ਇਹ ਤਕਨੀਕਾਂ ਇਸ ਨੂੰ ਸਿੱਧੀਆਂ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ।

ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣਾ ਇਹਨਾਂ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਵਿੱਚ ਸੂਖਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਵਰਗੇ ਕਮਾਂਡਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ mv ਫਿਲਟਰਿੰਗ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਫਾਈਲਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਲਈ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਕਿ ਕੋਈ ਅਚਾਨਕ ਓਵਰਰਾਈਟ ਨਾ ਹੋਵੇ। ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਯੂਨਿਟ ਟੈਸਟਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਜੋ ਉਮੀਦ ਕੀਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰਕੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਪਗ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਹੱਲ ਚਲਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ Linux ਜਾਂ macOS। ਵਧੀਆ ਅਭਿਆਸਾਂ ਅਤੇ ਵਿਚਾਰਸ਼ੀਲ ਸਕ੍ਰਿਪਟਿੰਗ ਨੂੰ ਜੋੜ ਕੇ, ਇਹ Bash ਹੱਲ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮੁੜ ਵਰਤੋਂ ਯੋਗ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਫਿੱਟ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। 🌟

# 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 ਅਤੇ Grep ਨਾਲ ਡਾਟਾ ਪਰਿਵਰਤਨ ਨੂੰ ਅਨਲੌਕ ਕਰਨਾ

ਸਾਰਣੀਬੱਧ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਕੁਸ਼ਲ ਪਰਿਵਰਤਨ ਅਤੇ ਫਿਲਟਰਿੰਗ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਸਧਾਰਣ ਕਤਾਰ ਹਟਾਉਣ ਤੋਂ ਪਰੇ, ਟੂਲ ਜਿਵੇਂ awk ਅਤੇ grep ਐਡਵਾਂਸਡ ਡੇਟਾ ਹੈਂਡਲਿੰਗ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਓ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕੰਡੀਸ਼ਨਲ ਫਾਰਮੈਟਿੰਗ ਜਾਂ ਮਲਟੀਪਲ ਸ਼ਰਤਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਸਬਸੈੱਟ ਕੱਢਣਾ। ਇਹ ਬਹੁਪੱਖੀਤਾ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਜਾਂ ਲੌਗ ਫਾਈਲਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਵਰਗੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਅਨਮੋਲ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਣ ਦੇ ਲਈ, ਇੱਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਜਿੱਥੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਫਲੈਗ ਕੀਤੇ ਪਛਾਣਕਰਤਾਵਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਇੱਕ ਡੇਟਾਸੈਟ ਤੋਂ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਗਾਹਕ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਹਟਾਉਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ — awk ਅਤੇ grep ਅਜਿਹੇ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਸਹਿਜੇ ਹੀ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦੇ ਹਨ। 🌟

ਇਹਨਾਂ ਸਾਧਨਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਹੋਰ ਨਾਜ਼ੁਕ ਪਹਿਲੂ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਸਕੇਲ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਹੈ। ਕੁਸ਼ਲ ਮੈਮੋਰੀ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਨਾਲ ਲਾਈਨ-ਦਰ-ਲਾਈਨ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਕਰਕੇ, ਉਹ ਵੱਡੀਆਂ ਫਾਈਲਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਵਿੱਚ ਉੱਤਮ ਹਨ। Awk ਦੀ ਐਸੋਸਿਏਟਿਵ ਐਰੇ ਦੀ ਵਰਤੋਂ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਪੂਰੀ ਫਾਈਲ ਨੂੰ ਮੈਮੋਰੀ ਵਿੱਚ ਲੋਡ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਤੇਜ਼ ਖੋਜ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲ ਫਿਲਟਰਿੰਗ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੇ ਡੇਟਾ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨ ਰਿਕਾਰਡ ਜਾਂ IoT ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਲੌਗਸ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਅਜਿਹੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਡੁਪਲੀਕੇਟ ਐਂਟਰੀਆਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨਾ ਅਤੇ ਹਟਾਉਣਾ ਜਾਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਫਿਲਟਰ ਕਰਨ ਵਰਗੇ ਕੰਮ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਲਾਈਨਾਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। 🚀

ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇਹਨਾਂ ਸਾਧਨਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਜੋੜਨਾ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕ੍ਰੌਨ ਵਰਗੇ ਸਮਾਂ-ਸਾਰਣੀ ਟੂਲਸ ਨਾਲ ਜੋੜ ਕੇ, ਤੁਸੀਂ ਸਿਸਟਮ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜੋ ਨਿਯਮਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਡਾਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਉਹ ਸਹੀ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਰਹਿਣ। ਇਹ ਤਕਨੀਕਾਂ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੂੰ ਸਮੇਂ ਦੀ ਬਚਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ, ਕਿਸੇ ਵੀ ਡੇਟਾ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਦੀ ਟੂਲਕਿੱਟ ਵਿੱਚ awk ਅਤੇ grep ਸਟੈਪਲ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ, ਤੁਸੀਂ ਭਰੋਸੇ ਨਾਲ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਸਭ ਤੋਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਡੇਟਾ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨਾਲ ਵੀ ਨਜਿੱਠ ਸਕਦੇ ਹੋ।