ٹیب سے محدود فائلوں سے لائنوں کو ہٹانے کے لئے باش میں اوک اور گریپ کا استعمال

باش ٹولز کے ساتھ فائل پروسیسنگ کو ہموار کرنا

بڑے ڈیٹا سیٹس کو سنبھالنے میں اکثر پیچیدہ فلٹرنگ شامل ہوتی ہے تاکہ غیر مطلوبہ ڈیٹا کو مؤثر طریقے سے ہٹایا جا سکے۔ ٹیب سے الگ فائلوں کے ساتھ کام کرنے والے ڈویلپرز کے لیے، اسے حاصل کرنا خاص طور پر مشکل ہو سکتا ہے۔ یہ کام اس وقت اور بھی پیچیدہ ہو جاتا ہے جب متعدد فائلیں مشروط منطق کی بنیاد پر تعامل کرتی ہیں۔

ایک ڈیٹاسیٹ پر کام کرنے کا تصور کریں جہاں ایک ثانوی فائل یہ حکم دیتی ہے کہ کالم کی مماثلت کی بنیاد پر بنیادی فائل سے کن قطاروں کو خارج کرنا ہے۔ جیسے ٹولز کا استعمال کرنا awk اور grep باش اسکرپٹ میں لچک اور کارکردگی پیش کرتے ہوئے اس طرح کے مسائل کو حل کرنے کا ایک طاقتور طریقہ ہے۔ تاہم، درست منطق کی تعمیر درستگی کا تقاضا کرتی ہے۔

اس مضمون میں، ہم ثانوی CSV فائل کے ساتھ مخصوص کالموں کا موازنہ کر کے ٹیب سے محدود فائل سے قطاروں کو فلٹر کرنے کے لیے Bash کا استعمال کرتے ہیں۔ حقیقی دنیا کی مثالوں اور کوڈ کے ٹکڑوں کے امتزاج کے ساتھ، آپ اسی طرح کے چیلنجوں سے مؤثر طریقے سے نمٹنا سیکھیں گے۔ 🚀

چاہے آپ Bash اسکرپٹنگ میں نئے ہوں یا جدید تکنیکوں کی تلاش میں ہوں، یہ گائیڈ کالم پر مبنی ڈیٹا فلٹرنگ کو نیویگیٹ کرنے کے لیے درکار وضاحت فراہم کرتا ہے۔ آخر تک، آپ مشکل ترین ڈیٹا سیٹس کو بھی آسانی کے ساتھ سنبھالنے کے لیے لیس ہو جائیں گے۔ آئیے حل میں غوطہ لگائیں! ✨

Awk اور Grep کے ساتھ ڈیٹا فلٹرنگ کے لیے جدید تکنیک

فراہم کردہ اسکرپٹس میں، ہم ثانوی CSV فائل میں بیان کردہ شرائط کی بنیاد پر ٹیب سے الگ فائل سے قطاروں کو فلٹر کرنے کے چیلنج سے نمٹتے ہیں۔ یہ مسئلہ ڈیٹا پروسیسنگ میں ایک عام منظر ہے، جہاں ڈیٹاسیٹس رشتہ دار حالات کی بنیاد پر تعامل کرتے ہیں۔ Bash کا استعمال کرتے ہوئے، حل جیسے ٹولز کا استعمال کرتا ہے۔ awk کالم پارس کرنے کے لیے اور grep پیٹرن کی مماثلت کے لیے، اسے بڑے ڈیٹاسیٹس کے لیے موثر اور قابل موافق بنانا۔ مثال کے طور پر، آپ کو علیحدہ غلطی کی رپورٹ میں شناخت کردہ مخصوص اندراجات کو چھوڑ کر ڈیٹا لاگز کو صاف کرنے کی ضرورت پڑ سکتی ہے۔ 🚀

پہلا اسکرپٹ CSV فائل کو لائن کے لحاظ سے پڑھتا ہے، کالم کی قدروں کو نکالتا ہے جو فلٹر کے طور پر کام کرتے ہیں۔ یہ اندرونی فیلڈ الگ کرنے والا استعمال کرتا ہے (آئی ایف ایس) CSV فائل میں کوما سے الگ کردہ اقدار کو صحیح طریقے سے پارس کرنے کے لیے۔ دی awk کمانڈ یہاں ایک اہم کردار ادا کرتا ہے، کیونکہ یہ چیک کرتا ہے کہ آیا ٹیب سے الگ فائل کا کالم CSV کی قدر سے ملتا ہے۔ اگر کوئی مماثلت پائی جاتی ہے، تو اسکرپٹ یقینی بناتا ہے کہ قطار کو آؤٹ پٹ سے خارج کر دیا گیا ہے۔ ٹولز کا یہ مجموعہ ناپسندیدہ قطاروں کو چھوڑ کر ڈیٹاسیٹ کی سالمیت کو برقرار رکھنے کے لیے بہترین ہے۔ ✨

اسکرپٹ کی ایک اور اہم خصوصیت ماڈیولریٹی ہے۔ مثال کے طور پر، عارضی فائلوں کو اصل فائل کو اوور رائٹ کرنے سے پہلے انٹرمیڈیٹ نتائج کو ذخیرہ کرنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔ یہ نقطہ نظر یقینی بناتا ہے کہ جزوی پروسیسنگ کی خرابیاں ان پٹ ڈیٹا کو خراب نہیں کرتی ہیں۔ کا خصوصی استعمال awk ایک حل میں دوسرے ٹولز پر بیرونی کالوں کو کم کرکے کارکردگی کو بہتر بناتا ہے۔ Awk میں ایسوسی ایٹیو اریز خارج کرنے کی منطق کو آسان بناتی ہیں، اسکرپٹ کو صاف ستھرا اور برقرار رکھنے میں آسان بناتی ہے۔ ایسی صورت حال پر غور کریں جہاں آپ کے پاس گاہک کی فہرست ہے اور آپ کو جھنڈے والے IDs کی بنیاد پر قطاریں ہٹانے کی ضرورت ہے۔ یہ تکنیکیں اسے سیدھی اور قابل اعتماد بناتی ہیں۔

مزید برآں، ان اسکرپٹس میں غلطی سے ہینڈلنگ ٹھیک طرح سے بنائی گئی ہے۔ جیسے کمانڈز کا استعمال کرنا mv فلٹرنگ کے بعد فائلوں کو تبدیل کرنا کسی حادثاتی طور پر اوور رائٹ کو یقینی نہیں بناتا ہے۔ اسکرپٹس یونٹ ٹیسٹ بھی لگاتی ہیں، جو متوقع نتائج کے ساتھ موازنہ کرکے آؤٹ پٹ کی درستگی کی توثیق کرتی ہیں۔ یہ مرحلہ خاص طور پر مفید ہے جب حل کو مختلف ماحول میں چلا رہے ہوں، جیسے لینکس یا میک او ایس۔ بہترین طریقوں اور سوچ سمجھ کر اسکرپٹنگ کے امتزاج سے، یہ Bash حل انتہائی دوبارہ قابل استعمال اور موثر ہیں، جو انہیں حقیقی دنیا کے ڈیٹا مینجمنٹ کے منظرناموں کے لیے بہترین فٹ بناتے ہیں۔ 🌟

# 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")

اوک اور گریپ کے ساتھ ڈیٹا ٹرانسفارمیشن کو غیر مقفل کرنا

ٹیبلولر ڈیٹاسیٹس کے ساتھ کام کرتے وقت، موثر تبدیلی اور فلٹرنگ ضروری ہے۔ سادہ قطار ہٹانے کے علاوہ، ٹولز جیسے awk اور grep اعلی درجے کی ڈیٹا ہینڈلنگ کو فعال کریں، جیسے مشروط فارمیٹنگ یا متعدد شرائط کی بنیاد پر سب سیٹ نکالنا۔ یہ استعداد انہیں مشین لرننگ ماڈلز کے لیے ڈیٹا تیار کرنے یا لاگ فائلوں کا نظم کرنے جیسے کاموں کے لیے انمول بناتی ہے۔ مثال کے طور پر، ایک ایسے منظر نامے کا تصور کریں جہاں آپ کو جھنڈے والے شناخت کنندگان پر مبنی ڈیٹاسیٹ سے کسٹمر کی حساس معلومات کو ہٹانے کی ضرورت ہے — awk اور grep بغیر کسی رکاوٹ کے ایسے کاموں کو سنبھال سکتے ہیں۔ 🌟

ان ٹولز کا ایک اور اہم پہلو ان کی پیمائش کرنے کی صلاحیت ہے۔ میموری کے موثر استعمال کے ساتھ لائن بہ لائن پروسیسنگ کرکے، وہ بڑی فائلوں کو سنبھالنے میں مہارت حاصل کرتے ہیں۔ مثال کے طور پر، Awk کا ایسوسی ایٹیو صفوں کا استعمال، پوری فائل کو میموری میں لوڈ کرنے کی ضرورت کے بغیر فوری تلاش اور موثر فلٹرنگ کی اجازت دیتا ہے۔ یہ خاص طور پر مفید ہے جب حقیقی دنیا کے ڈیٹا کے منظرناموں جیسے ٹرانزیکشن ریکارڈز یا IoT سے تیار کردہ لاگز کے ساتھ کام کریں۔ ایسے معاملات میں، ڈپلیکیٹ اندراجات کی شناخت اور ہٹانے یا پیچیدہ حالات کی بنیاد پر فلٹرنگ جیسے کام اسکرپٹ کی صرف چند سطروں میں حاصل کیے جا سکتے ہیں۔ 🚀

مزید یہ کہ، ان ٹولز کو خودکار ورک فلو میں ضم کرنا ان کی طاقت کو بڑھاتا ہے۔ انہیں کرون جیسے شیڈولنگ ٹولز کے ساتھ ملا کر، آپ ایسے سسٹم بنا سکتے ہیں جو ڈیٹا سیٹس کو باقاعدگی سے پروسیس اور صاف کرتے ہیں، اس بات کو یقینی بناتے ہوئے کہ وہ درست اور تجزیہ کے لیے تیار رہیں۔ یہ تکنیک کاروبار کو وقت بچانے اور غلطیوں کو کم کرنے کی اجازت دیتی ہیں، کسی بھی ڈیٹا پروفیشنل کی ٹول کٹ میں awk اور grep سٹیپل بناتی ہیں۔ ان طریقوں سے، آپ ڈیٹا کے انتہائی پیچیدہ چیلنجوں سے بھی اعتماد اور مؤثر طریقے سے نمٹ سکتے ہیں۔