Коришћење Авк и Греп у Басх за уклањање редова из датотека раздвојених табулаторима

Рационализација обраде датотека помоћу Басх алата

Руковање великим скуповима података често укључује сложено филтрирање за ефикасно уклањање нежељених података. За програмере који раде са датотекама раздвојеним табулаторима, постизање овога може бити посебно изазовно. Овај задатак постаје још сложенији када више датотека интерагује на основу условне логике.

Замислите да радите на скупу података где секундарна датотека диктира које редове треба искључити из примарне датотеке на основу подударања колона. Користећи алате попут авк и греп у Басх скрипти је моћан начин за решавање таквих проблема, нудећи флексибилност и перформансе. Међутим, конструисање исправне логике захтева прецизност.

У овом чланку се бавимо употребом Басх-а за филтрирање редова из датотеке раздвојене табулаторима упоређивањем одређених колона са секундарном ЦСВ датотеком. Уз мешавину примера из стварног света и исечака кода, научићете да се ефикасно носите са сличним изазовима. 🚀

Било да сте нови у Басх скриптовању или тражите напредне технике, овај водич пружа јасноћу потребну за кретање кроз филтрирање података засновано на колонама. На крају ћете бити опремљени да са лакоћом рукујете чак и најзахтевнијим скуповима података. Уронимо у решење! ✨

Напредне технике за филтрирање података помоћу Авк и Греп

У датим скриптама решавамо изазов филтрирања редова из датотеке раздвојене табулаторима на основу услова наведених у секундарној ЦСВ датотеци. Овај проблем је уобичајен сценарио у обради података, где скупови података међусобно делују на основу релационих услова. Користећи Басх, решење користи алате као што су авк за рашчлањивање колона и греп за подударање шаблона, што га чини ефикасним и прилагодљивим великим скуповима података. На пример, можда ћете морати да очистите евиденцију података тако што ћете искључити одређене уносе идентификоване у засебном извештају о грешци. 🚀

Прва скрипта чита ЦСВ датотеку ред по ред, издвајајући вредности колона које делују као филтери. Користи унутрашњи сепаратор поља (ИФС) да бисте правилно рашчланили вредности раздвојене зарезима у ЦСВ датотеци. Тхе авк команда овде игра кључну улогу, јер проверава да ли колона из датотеке раздвојене табулаторима одговара вредности из ЦСВ-а. Ако се пронађе подударање, скрипта осигурава да је ред искључен из излаза. Ова комбинација алата је савршена за одржавање интегритета скупа података док искључује нежељене редове. ✨

Још једна критична карактеристика скрипти је модуларност. На пример, привремене датотеке се користе за чување међурезултата пре преписивања оригиналне датотеке. Овај приступ осигурава да делимичне грешке обраде не оштете улазне податке. Искључиво коришћење авк у једном решењу оптимизује перформансе смањујући спољне позиве другим алатима. Асоцијативни низови у Авк-у поједностављују логику искључивања, чинећи скрипту чишћом и лакшом за одржавање. Размотрите ситуацију у којој имате листу клијената и морате да уклоните редове на основу означених ИД-ова; ове технике га чине једноставним и поузданим.

Поред тога, руковање грешкама је суптилно уграђено у ове скрипте. Користећи команде попут мв замена датотека након филтрирања обезбеђује да нема случајног преписивања. Скрипте такође користе јединичне тестове, који потврђују исправност излаза упоређујући га са очекиваним резултатима. Овај корак је посебно користан када се решење покреће у различитим окружењима, као што су Линук или мацОС. Комбиновањем најбољих пракси и промишљеног скриптовања, ова Басх решења су веома употребљива и ефикасна, што их чини одличним за сценарије управљања подацима у стварном свету. 🌟

# 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")

Откључавање трансформације података помоћу Авк и Греп

Када радите са табеларним скуповима података, ефикасна трансформација и филтрирање су од суштинског значаја. Осим једноставног уклањања редова, алати попут авк и греп омогући напредно руковање подацима, као што је условно форматирање или издвајање подскупова на основу више услова. Ова свестраност их чини непроцењивим за задатке као што су припрема података за моделе машинског учења или управљање датотекама евиденције. На пример, замислите сценарио у коме морате да уклоните осетљиве информације о клијентима из скупа података на основу означених идентификатора – авк и греп могу неприметно да се баве таквим задацима. 🌟

Још један критичан аспект ових алата је њихова способност скалирања. Обрадом ред по ред уз ефикасно коришћење меморије, они се истичу у руковању великим датотекама. Авк-ова употреба асоцијативних низова, на пример, омогућава брзо тражење и ефикасно филтрирање без потребе за учитавањем целе датотеке у меморију. Ово је посебно корисно када радите са сценаријима података из стварног света као што су записи трансакција или евиденције генерисане интернетом ствари. У таквим случајевима, задаци као што су идентификација и уклањање дупликата или филтрирање на основу сложених услова могу се постићи у само неколико редова скрипте. 🚀

Штавише, интегрисање ових алата у аутоматизоване токове посла појачава њихову моћ. Комбинујући их са алатима за планирање као што је црон, можете изградити системе који редовно обрађују и чисте скупове података, осигуравајући да остану тачни и спремни за анализу. Ове технике омогућавају предузећима да уштеде време и смање грешке, чинећи авк и греп главним алатима било ког стручњака за податке. Помоћу ових метода можете поуздано и ефикасно да се носите са чак и најзамршенијим изазовима података.