ట్యాబ్-డిలిమిటెడ్ ఫైల్స్ నుండి లైన్‌లను తీసివేయడానికి బాష్‌లో Awk మరియు Grepని ఉపయోగించడం

బాష్ టూల్స్‌తో ఫైల్ ప్రాసెసింగ్‌ను క్రమబద్ధీకరించడం

పెద్ద డేటాసెట్‌లను నిర్వహించడం తరచుగా అవాంఛిత డేటాను సమర్ధవంతంగా తొలగించడానికి క్లిష్టమైన వడపోతను కలిగి ఉంటుంది. ట్యాబ్-వేరు చేయబడిన ఫైల్‌లతో పని చేసే డెవలపర్‌లకు, దీన్ని సాధించడం ముఖ్యంగా సవాలుగా ఉంటుంది. షరతులతో కూడిన తర్కం ఆధారంగా బహుళ ఫైల్‌లు పరస్పర చర్య చేసినప్పుడు ఈ పని మరింత క్లిష్టంగా మారుతుంది.

కాలమ్ మ్యాచ్‌ల ఆధారంగా ప్రాథమిక ఫైల్ నుండి ఏ అడ్డు వరుసలను మినహాయించాలో ద్వితీయ ఫైల్ నిర్దేశించే డేటాసెట్‌లో పని చేస్తుందని ఊహించుకోండి. వంటి సాధనాలను ఉపయోగించడం awk మరియు grep ఒక బాష్ స్క్రిప్ట్ అటువంటి సమస్యలను పరిష్కరించడానికి ఒక శక్తివంతమైన మార్గం, ఇది వశ్యత మరియు పనితీరును అందిస్తుంది. అయితే, సరైన తర్కాన్ని నిర్మించడం ఖచ్చితత్వాన్ని కోరుతుంది.

ఈ కథనంలో, సెకండరీ CSV ఫైల్‌తో నిర్దిష్ట నిలువు వరుసలను పోల్చడం ద్వారా ట్యాబ్-డిలిమిటెడ్ ఫైల్ నుండి అడ్డు వరుసలను ఫిల్టర్ చేయడానికి మేము బాష్‌ని ఉపయోగించడాన్ని పరిశీలిస్తాము. వాస్తవ-ప్రపంచ ఉదాహరణలు మరియు కోడ్ స్నిప్పెట్‌ల మిశ్రమంతో, మీరు ఇలాంటి సవాళ్లను సమర్థవంతంగా ఎదుర్కోవడం నేర్చుకుంటారు. 🚀

మీరు Bash స్క్రిప్టింగ్‌కి కొత్తవారైనా లేదా అధునాతన సాంకేతికతలను కోరుతున్నా, ఈ గైడ్ కాలమ్-ఆధారిత డేటా ఫిల్టరింగ్‌ను నావిగేట్ చేయడానికి అవసరమైన స్పష్టతను అందిస్తుంది. చివరి నాటికి, మీరు చాలా గమ్మత్తైన డేటాసెట్‌లను కూడా సులభంగా నిర్వహించడానికి సన్నద్ధమవుతారు. పరిష్కారంలోకి ప్రవేశిద్దాం! ✨

Awk మరియు Grepతో డేటా ఫిల్టరింగ్ కోసం అధునాతన సాంకేతికతలు

అందించిన స్క్రిప్ట్‌లలో, సెకండరీ CSV ఫైల్‌లో పేర్కొన్న షరతుల ఆధారంగా ట్యాబ్-వేరు చేయబడిన ఫైల్ నుండి అడ్డు వరుసలను ఫిల్టర్ చేసే సవాలును మేము పరిష్కరిస్తాము. డేటా ప్రాసెసింగ్‌లో ఈ సమస్య ఒక సాధారణ దృశ్యం, ఇక్కడ డేటాసెట్‌లు రిలేషనల్ పరిస్థితుల ఆధారంగా పరస్పర చర్య చేస్తాయి. బాష్ ఉపయోగించి, పరిష్కారం వంటి సాధనాలను ఉపయోగిస్తుంది awk నిలువు వరుసలను అన్వయించడం కోసం మరియు grep నమూనా సరిపోలిక కోసం, ఇది సమర్ధవంతంగా మరియు పెద్ద డేటాసెట్‌లకు అనుకూలమైనదిగా చేస్తుంది. ఉదాహరణకు, మీరు ప్రత్యేక ఎర్రర్ రిపోర్ట్‌లో గుర్తించిన నిర్దిష్ట నమోదులను మినహాయించడం ద్వారా డేటా లాగ్‌లను శుభ్రం చేయాల్సి ఉంటుంది. 🚀

మొదటి స్క్రిప్ట్ CSV ఫైల్‌ని లైన్ వారీగా చదువుతుంది, ఫిల్టర్‌ల వలె పనిచేసే కాలమ్ విలువలను సంగ్రహిస్తుంది. ఇది ఇంటర్నల్ ఫీల్డ్ సెపరేటర్‌ని ఉపయోగిస్తుంది (IFS) CSV ఫైల్‌లో కామాతో వేరు చేయబడిన విలువలను సరిగ్గా అన్వయించడానికి. ది awk కమాండ్ ఇక్కడ కీలక పాత్ర పోషిస్తుంది, ఎందుకంటే ట్యాబ్-వేరు చేయబడిన ఫైల్ నుండి కాలమ్ CSV నుండి విలువతో సరిపోతుందో లేదో తనిఖీ చేస్తుంది. సరిపోలిక కనుగొనబడితే, అవుట్‌పుట్ నుండి అడ్డు వరుస మినహాయించబడిందని స్క్రిప్ట్ నిర్ధారిస్తుంది. అవాంఛిత అడ్డు వరుసలను మినహాయించి డేటాసెట్ యొక్క సమగ్రతను నిర్వహించడానికి ఈ సాధనాల కలయిక సరైనది. ✨

స్క్రిప్ట్‌ల యొక్క మరొక క్లిష్టమైన లక్షణం మాడ్యులారిటీ. ఉదాహరణకు, అసలు ఫైల్‌ను ఓవర్‌రైట్ చేయడానికి ముందు ఇంటర్మీడియట్ ఫలితాలను నిల్వ చేయడానికి తాత్కాలిక ఫైల్‌లు ఉపయోగించబడతాయి. ఈ విధానం పాక్షిక ప్రాసెసింగ్ లోపాలు ఇన్‌పుట్ డేటాను పాడుచేయకుండా నిర్ధారిస్తుంది. యొక్క ప్రత్యేక ఉపయోగం awk ఒక పరిష్కారంలో ఇతర సాధనాలకు బాహ్య కాల్‌లను తగ్గించడం ద్వారా పనితీరును ఆప్టిమైజ్ చేస్తుంది. Awkలోని అనుబంధ శ్రేణులు మినహాయింపు తర్కాన్ని సులభతరం చేస్తాయి, స్క్రిప్ట్‌ను శుభ్రంగా మరియు సులభంగా నిర్వహించేలా చేస్తుంది. మీరు కస్టమర్ జాబితాను కలిగి ఉన్న మరియు ఫ్లాగ్ చేసిన IDల ఆధారంగా అడ్డు వరుసలను తీసివేయాల్సిన పరిస్థితిని పరిగణించండి; ఈ పద్ధతులు దానిని సూటిగా మరియు నమ్మదగినవిగా చేస్తాయి.

అదనంగా, దోష నిర్వహణ ఈ స్క్రిప్ట్‌లలో సూక్ష్మంగా నిర్మించబడింది. వంటి ఆదేశాలను ఉపయోగించడం mv ఫిల్టరింగ్ తర్వాత ఫైల్‌లను భర్తీ చేయడానికి ప్రమాదవశాత్తూ ఓవర్‌రైట్‌లు జరగకుండా చూస్తుంది. స్క్రిప్ట్‌లు యూనిట్ పరీక్షలను కూడా ఉపయోగిస్తాయి, ఇది ఊహించిన ఫలితాలతో సరిపోల్చడం ద్వారా అవుట్‌పుట్ యొక్క ఖచ్చితత్వాన్ని ధృవీకరిస్తుంది. Linux లేదా macOS వంటి విభిన్న వాతావరణాలలో పరిష్కారాన్ని అమలు చేస్తున్నప్పుడు ఈ దశ ప్రత్యేకంగా ఉపయోగపడుతుంది. ఉత్తమ అభ్యాసాలు మరియు ఆలోచనాత్మక స్క్రిప్టింగ్‌ను కలపడం ద్వారా, ఈ బాష్ సొల్యూషన్‌లు అత్యంత పునర్వినియోగం మరియు సమర్థవంతమైనవి, వాటిని వాస్తవ ప్రపంచ డేటా నిర్వహణ దృశ్యాలకు చక్కగా సరిపోతాయి. 🌟

# 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 మరియు Grepతో డేటా పరివర్తనను అన్‌లాక్ చేస్తోంది

పట్టిక డేటాసెట్‌లతో పని చేస్తున్నప్పుడు, సమర్థవంతమైన పరివర్తన మరియు ఫిల్టరింగ్ అవసరం. సాధారణ అడ్డు వరుసల తొలగింపుకు మించి, సాధనాలు వంటివి awk మరియు grep షరతులతో కూడిన ఫార్మాటింగ్ లేదా బహుళ షరతుల ఆధారంగా ఉపసమితులను సంగ్రహించడం వంటి అధునాతన డేటా నిర్వహణను ప్రారంభించండి. మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్‌ల కోసం డేటాను సిద్ధం చేయడం లేదా లాగ్ ఫైల్‌లను నిర్వహించడం వంటి పనుల కోసం ఈ బహుముఖ ప్రజ్ఞ వాటిని అమూల్యమైనదిగా చేస్తుంది. ఉదాహరణకు, మీరు ఫ్లాగ్ చేయబడిన ఐడెంటిఫైయర్‌ల ఆధారంగా డేటాసెట్ నుండి సున్నితమైన కస్టమర్ సమాచారాన్ని తీసివేయాల్సిన దృష్టాంతంలో ఊహించండి-awk మరియు grep అటువంటి పనులను సజావుగా నిర్వహించగలవు. 🌟

ఈ సాధనాల యొక్క మరొక కీలకమైన అంశం స్కేల్ సామర్థ్యం. సమర్థవంతమైన మెమరీ వినియోగంతో లైన్-బై-లైన్ ప్రాసెస్ చేయడం ద్వారా, వారు పెద్ద ఫైల్‌లను హ్యాండిల్ చేయడంలో రాణిస్తారు. Awk యొక్క అనుబంధ శ్రేణుల ఉపయోగం, ఉదాహరణకు, మొత్తం ఫైల్‌ను మెమరీలోకి లోడ్ చేయాల్సిన అవసరం లేకుండా త్వరిత శోధనలు మరియు సమర్థవంతమైన ఫిల్టరింగ్‌ను అనుమతిస్తుంది. లావాదేవీ రికార్డులు లేదా IoT-ఉత్పత్తి లాగ్‌ల వంటి వాస్తవ-ప్రపంచ డేటా దృశ్యాలతో పని చేస్తున్నప్పుడు ఇది ప్రత్యేకంగా ఉపయోగపడుతుంది. అటువంటి సందర్భాలలో, డూప్లికేట్ ఎంట్రీలను గుర్తించడం మరియు తీసివేయడం లేదా సంక్లిష్ట పరిస్థితుల ఆధారంగా ఫిల్టరింగ్ వంటి పనులు కేవలం కొన్ని స్క్రిప్ట్‌లలో సాధించవచ్చు. 🚀

అంతేకాకుండా, ఈ సాధనాలను ఆటోమేటెడ్ వర్క్‌ఫ్లోలలోకి చేర్చడం వలన వాటి శక్తిని పెంచుతుంది. క్రాన్ వంటి షెడ్యూలింగ్ సాధనాలతో వాటిని కలపడం ద్వారా, మీరు డేటాసెట్‌లను క్రమం తప్పకుండా ప్రాసెస్ చేసే మరియు క్లీన్ చేసే సిస్టమ్‌లను రూపొందించవచ్చు, అవి ఖచ్చితమైనవిగా మరియు విశ్లేషణకు సిద్ధంగా ఉన్నాయని నిర్ధారిస్తుంది. ఈ పద్ధతులు వ్యాపారాలు సమయాన్ని ఆదా చేయడానికి మరియు లోపాలను తగ్గించడానికి అనుమతిస్తాయి, ఏదైనా డేటా ప్రొఫెషనల్ యొక్క టూల్‌కిట్‌లో awk మరియు grep స్టేపుల్స్‌ను తయారు చేస్తాయి. ఈ పద్ధతులతో, మీరు చాలా క్లిష్టమైన డేటా సవాళ్లను కూడా నమ్మకంగా మరియు సమర్ధవంతంగా ఎదుర్కోవచ్చు.