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awk:好用的数据处理工具
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awk 也是一个非常棒的数据处理工具!sed 常常用于一整个行的处理, awk 则比较倾向于一行当中分成数个『栏位』(或者称为一个域,也就是一列)来处理。因此,awk 相当的适合处理小型的数据数据处理呢!awk 通常运行的模式是这样的:
[root@www ~]# awk '条件类型1{动作1} 条件类型2{动作2} ...' filename
awk 后面接两个单引号并加上大括号 {} 来配置想要对数据进行的处理动作。 awk 可以处理后续接的文件,也可以读取来自前个命令的 standard output 。 但如前面说的, awk 主要是处理『每一行的栏位内的数据』,而默认的『栏位的分隔符号为 "空白键" 或 "[tab]键" 』!举例来说,我们用 last 可以将登陆者的数据取出来,结果如下所示:
[root@www ~]# last -n 5 <==仅取出前五行 root pts/1 192.168.1.100 Tue Feb 10 11:21 still logged in root pts/1 192.168.1.100 Tue Feb 10 00:46 - 02:28 (01:41) root pts/1 192.168.1.100 Mon Feb 9 11:41 - 18:30 (06:48) dmtsai pts/1 192.168.1.100 Mon Feb 9 11:41 - 11:41 (00:00) root tty1 Fri Sep 5 14:09 - 14:10 (00:01)
若我想要取出帐号与登陆者的 IP ,且帐号与 IP 之间以 [tab] 隔开,则会变成这样:
[root@www ~]# last -n 5 | awk '{print $1 "\t" $3}' root 192.168.1.100 root 192.168.1.100 root 192.168.1.100 dmtsai 192.168.1.100 root Fri
上表是 awk 最常使用的动作!透过 print 的功能将栏位数据列出来!栏位的分隔则以空白键或 [tab] 按键来隔开。 因为不论哪一行我都要处理,因此,就不需要有 "条件类型" 的限制!我所想要的是第一栏以及第三栏, 但是,第五行的内容怪怪的~这是因为数据格式的问题啊!所以罗~使用 awk 的时候,请先确认一下你的数据当中,如果是连续性的数据,请不要有空格或 [tab] 在内,否则,就会像这个例子这样,会发生误判喔!
另外,由上面这个例子你也会知道,在每一行的每个栏位都是有变量名称的,那就是 $1, $2... 等变量名称。以上面的例子来说, root 是 $1 ,因为他是第一栏嘛!至於 192.168.1.100 是第三栏, 所以他就是 $3 啦!后面以此类推~呵呵!还有个变量喔!那就是 $0 ,$0 代表『一整列数据』的意思~以上面的例子来说,第一行的 $0 代表的就是『root .... 』那一行啊! 由此可知,刚刚上面五行当中,整个 awk 的处理流程是:
读入第一行,并将第一行的数据填入 $0, $1, $2.... 等变量当中;
依据 "条件类型" 的限制,判断是否需要进行后面的 "动作";
做完所有的动作与条件类型;
若还有后续的『行』的数据,则重复上面 1~3 的步骤,直到所有的数据都读完为止。
经过这样的步骤,你会晓得, awk 是『以行为一次处理的单位』, 而『以栏位为最小的处理单位』。好了,那么 awk 怎么知道我到底这个数据有几行?有几栏呢?这就需要 awk 的内建变量的帮忙啦~
变量名称 | 代表意义 |
NF | 每一行 ($0) 拥有的栏位总数 |
NR | 目前 awk 所处理的是『第几行』数据 |
FS | 目前的分隔字节,默认是空白键 |
我们继续以上面 last -n 5 的例子来做说明,如果我想要:
列出每一行的帐号(就是 $1);
列出目前处理的行数(就是 awk 内的 NR 变量)
并且说明,该行有多少栏位(就是 awk 内的 NF 变量)
则可以这样:
Tips: 要注意喔,awk 后续的所有动作是以单引号『 ' 』括住的,由於单引号与双引号都必须是成对的, 所以, awk 的格式内容如果想要以 print 列印时,记得非变量的文字部分,包含上一小节 printf 提到的格式中,都需要使用双引号来定义出来喔!因为单引号已经是 awk 的命令固定用法了! |
[root@www ~]# last -n 5| awk '{print $1 "\t lines: " NR "\t columns: " NF}' root lines: 1 columns: 10 root lines: 2 columns: 10 root lines: 3 columns: 10 dmtsai lines: 4 columns: 10 root lines: 5 columns: 9 # 注意喔,在 awk 内的 NR, NF 等变量要用大写,且不需要有钱字号 $ 啦!
这样可以了解 NR 与 NF 的差别了吧?好了,底下来谈一谈所谓的 "条件类型" 了吧!
注:$0 表示整行,$1 代表第一项
awk 的逻辑运算字节
既然有需要用到 "条件" 的类别,自然就需要一些逻辑运算罗~例如底下这些:
运算单元 | 代表意义 |
> | 大於 |
< | 小於 |
>= | 大於或等於 |
<= | 小於或等於 |
== | 等於 |
!= | 不等於 |
值得注意的是那个『 == 』的符号,因为:
逻辑运算上面亦即所谓的大於、小於、等於等判断式上面,习惯上是以『 == 』来表示;
如果是直接给予一个值,例如变量配置时,就直接使用 = 而已。
好了,我们实际来运用一下逻辑判断吧!举例来说,在 /etc/passwd 当中是以冒号 ":" 来作为栏位的分隔, 该文件中第一栏位为帐号,第三栏位则是 UID。那假设我要查阅,第三栏小於 10 以下的数据,并且仅列出帐号与第三栏, 那么可以这样做:
[root@wuke ~]# cat /etc/passwd | \
> awk '{FS=":"}$3<10{print $1 "\t" $3}'
root:x:0:0:root:/root:/bin/bash
bin1
daemon2
adm3
lp4
sync5
shutdown6
halt7
mail8
有趣吧!不过,怎么第一行没有正确的显示出来呢?这是因为我们读入第一行的时候,那些变量 $1, $2... 默认还是以空白键为分隔的,所以虽然我们定义了 FS=":" 了, 但是却仅能在第二行后才开始生效。那么怎么办呢?我们可以预先配置 awk 的变量啊! 利用 BEGIN 这个关键字喔!这样做:
[root@wuke ~]# cat /etc/passwd | \
> awk 'BEGIN{FS=":"}$3<10{print $1 "\t" $3}'
root0
bin1
daemon2
adm3
lp4
sync5
shutdown6
halt7
mail8
很有趣吧!而除了 BEGIN 之外,我们还有 END 呢!另外,如果要用 awk 来进行『计算功能』呢?以底下的例子来看, 假设我有一个薪资数据表档名为 pay.txt ,内容是这样的:
Name 1st 2nd 3th VBird 23000 24000 25000 DMTsai 21000 20000 23000 Bird2 43000 42000 41000
如何帮我计算每个人的总额呢?而且我还想要格式化输出喔!我们可以这样考虑:
第一行只是说明,所以第一行不要进行加总 (NR==1 时处理);
第二行以后就会有加总的情况出现 (NR>=2 以后处理)
[root@wuke shell]# cat pay.txt | \ > awk 'NR==1{printf "%10s %10s %10s %10s %10s\n",$1,$2,$3,$4,"Total"} > NR>=2{total=$2+$3+$4 > printf "%10s %10d %10d %10d %10.2f\n",$1,$2,$3,$4,total}' Name 1st 2nd 3th Total VBird 23000 24000 25000 72000.00 DMTsai 21000 20000 23000 64000.00 Bird2 43000 42000 41000 126000.00 上面的例子有几个重要事项应该要先说明的: awk 的命令间隔:所有 awk 的动作,亦即在 {} 内的动作,如果有需要多个命令辅助时,可利用分号『;』间隔, 或者直接以 [Enter] 按键来隔开每个命令,例如上面的范例中,鸟哥共按了三次 [enter] 喔! 逻辑运算当中,如果是『等於』的情况,则务必使用两个等号『==』! 格式化输出时,在 printf 的格式配置当中,务必加上 \n ,才能进行分行! 与 bash shell 的变量不同,在 awk 当中,变量可以直接使用,不需加上 $ 符号。 利用 awk 这个玩意儿,就可以帮我们处理很多日常工作了呢!真是好用的很~ 此外, awk 的输出格式当中,常常会以 printf 来辅助,所以, 最好你对 printf 也稍微熟悉一下比较好啦!另外, awk 的动作内 {} 也是支持 if (条件) 的喔! 举例来说,上面的命令可以修订成为这样: [root@wuke shell]# cat pay.txt | \ > awk '{if(NR==1) printf "%10s %10s %10s %10s %10s\n",$1,$2,$3,$4,"Total"} > NR>=2{total=$2+$3+$4 > printf "%10s %10d %10d %10d %10.2f\n",$1,$2,$3,$4,total}' Name 1st 2nd 3th Total VBird 23000 24000 25000 72000.00 DMTsai 21000 20000 23000 64000.00 Bird2 43000 42000 41000 126000.00
你可以仔细的比对一下上面两个输入有啥不同~从中去了解两种语法吧!我个人是比较倾向於使用第一种语法, 因为会比较有统一性啊! ^_^
学习了awk的基本知识,现在来做一些练习加深一下印象。
假设我们有这样一个待处理的文件"grade.txt":
M.Tansley 05/99 48311 Green 8 40 44
J.Lulu 06/99 48317 green 9 24 26
P.Bunny 02/99 48 Yellow 12 35 28
J.Troll 07/99 4842 Brown-3 12 26 26
L.Tansley 05/99 4712 Brown-2 12 30 28
#打印整个文件
[root@wuke shell]# awk '{print $0}' grade.txt
M.Tansley 05/99 48311 Green 8 40 44
J.Lulu 06/99 48317 green 9 24 26
P.Bunny 02/99 48 Yellow 12 35 28
J.Troll 07/99 4842 Brown-3 12 26 26
L.Tansley 05/99 4712 Brown-2 12 30 28
#打印第一和第四个域
[root@wuke shell]# awk '{print $1,$4}' grade.txt
M.Tansley Green
J.Lulu green
P.Bunny Yellow
J.Troll Brown-3
L.Tansley Brown-2
#打印表头[root@wuke shell]# awk 'BEGIN{print "Name Belt\n-----------------"}
{print $1,$4}' grade.txt
Name Belt
-----------------
M.Tansley Green
J.Lulu green
P.Bunny Yellow
J.Troll Brown-3
L.Tansley Brown-2
正则表达式相关:
为使一域号匹配正则表达式,使用符号‘~’后紧跟正则表达式,也可以用 i f语句。awk中if后面的条件用()括起来。
#下面代码打印$4 包含 Brown 的行
[root@wuke shell]# awk '$4~/Brown/{print $0}' grade.txt
J.Troll 07/99 4842 Brown-3 12 26 26
L.Tansley 05/99 4712 Brown-2 12 30 28
#非精确匹配
[root@wuke shell]# awk '$3~/48/{print $0}' grade.txt
M.Tansley 05/99 48311 Green 8 40 44
J.Lulu 06/99 48317 green 9 24 26
P.Bunny 02/99 48 Yellow 12 35 28
J.Troll 07/99 4842 Brown-3 12 26 26
#精确匹配
[root@wuke shell]# awk '$3=="48"{print $0}' grade.txt
P.Bunny 02/99 48 Yellow 12 35 28
#不匹配 使用 ‘!~’
[root@wuke shell]# awk '$0!~/Brown/' grade.txt
M.Tansley 05/99 48311 Green 8 40 44
J.Lulu 06/99 48317 green 9 24 26
P.Bunny 02/99 48 Yellow 12 35 28
[root@wuke shell]# awk '$4!="Brown-2"{print$0}' grade.txt
M.Tansley 05/99 48311 Green 8 40 44
J.Lulu 06/99 48317 green 9 24 26
P.Bunny 02/99 48 Yellow 12 35 28
J.Troll 07/99 4842 Brown-3 12 26 26
#小于
[root@wuke shell]# awk '$6<$7{print $0}' grade.txt
M.Tansley 05/99 48311 Green 8 40 44
J.Lulu 06/99 48317 green 9 24 26
#设置大小写
[root@wuke shell]# awk '/[Gg]reen/' grade.txt
M.Tansley 05/99 48311 Green 8 40 44
J.Lulu 06/99 48317 green 9 24 26
#匹配第一个域的第三个字符是‘a’
[root@wuke shell]# awk '$1~/^...a/' grade.txt
M.Tansley 05/99 48311 Green 8 40 44
L.Tansley 05/99 4712 Brown-2 12 30 28
#'或'匹配,使用 ‘|’ ,需使用括号括起来
[root@wuke shell]# awk '$0~/(Yellow|Brown)/' grade.txt
P.Bunny 02/99 48 Yellow 12 35 28
J.Troll 07/99 4842 Brown-3 12 26 26
L.Tansley 05/99 4712 Brown-2 12 30 28
练习:写一个脚本
1.设定变量file的值为/etc/passwd
2.使用循环读取文件/etc/passwd的第2,4,6,10,13,15行,并显示其内容
3.把这些行保存至/tmp/mypasswd文件中
#! /bin/bash
file="/etc/passwd"
if [ -e /tmp/passwd];then
b=0
else
touch /tmp/passwd
fi
for i in 2 4 6 10 13 15
do
exec 3>>/tmp/passwd
line=`head -$i $file|tail -1`
echo "$line"
echo "$line" >&3
exec 3>&-
done
****exec的重定向
先上我们进如/dev/fd/目录下看一下:
root@localhost:~/test#cd /dev/fd
root@localhost:/dev/fd#ls
0 1 2 255
默认会有这四个项:0是标准输入,默认是键盘。
1是标准输出,默认是屏幕/dev/tty
2是标准错误,默认也是屏幕
255
当我们执行exec 3>test时:
root@localhost:/dev/fd#exec 3>/root/test/test
root@localhost:/dev/fd#ls
0 1 2 255 3
root@localhost:/dev/fd#
看到了吧,多了个3,也就是又增加了一个设备,这里也可以体会下linux设备即文件的理念。这时候fd3就相当于一个管道了,重定向到fd3中的文件会被写在test中。关闭这个重定向可以用exec 3>&-。
root@localhost:/dev/fd#who >&3
root@localhost:/dev/fd#ls >&3
root@localhost:/dev/fd#exec 3>&-
root@localhost:/dev/fd#cat /root/test/te
test text
root@localhost:/dev/fd#cat /root/test/test
root tty1 2010-11-16 01:13
root pts/0 2010-11-15 22:01 (192.168.0.1)
root pts/2 2010-11-16 01:02 (192.168.0.1)
0
1
2
255
3
find是我们很常用的一个Linux命令,但是我们一般查找出来的并不仅仅是看看而已,还会有进一步的操作,这个时候exec的作用就显现出来了。
exec解释:
-exec 参数后面跟的是command命令,它的终止是以;为结束标志的,所以这句命令后面的分号是不可缺少的,考虑到各个系统中分号会有不同的意义,所以前面加反斜杠。
{} 花括号代表前面find查找出来的文件名。
使用find时,只要把想要的操作写在一个文件里,就可以用exec来配合find查找,很方便的。在有些操作系统中只允许-exec选项执行诸如l s或ls -l这样的命令。大多数用户使用这一选项是为了查找旧文件并删除它们。建议在真正执行rm命令删除文件之前,最好先用ls命令看一下,确认它们是所要删除的文件。 exec选项后面跟随着所要执行的命令或脚本,然后是一对儿{ },一个空格和一个\,最后是一个分号。为了使用exec选项,必须要同时使用print选项。如果验证一下find命令,会发现该命令只输出从当前路径起的相对路径及文件名。
详情请查看:http://www.cnblogs.com/peida/archive/2012/11/14/2769248.html
本文参考了一下好的文章:
http://www.cnblogs.com/zhuyp1015/archive/2012/07/11/2586985.html
http://www.cnblogs.com/peida/archive/2012/11/14/2769248.html