sed和awk(烤红薯真好吃啊!)

sed and wak 101 sed awk 100 例子,一个一个的实验,你的sed技术必须突飞猛进, 立即下载


sed编辑器

sed编辑器是一种流编辑器,流编辑器会在编辑器处理数据之前基于预先提供的一组规则来编辑数据流
sed编辑器可以根据命令来处理数据流中的数据,这些命令要么从命令行中输入,要么存储在一个命令文本文件中

sed的工作流程

  • 读取:sed从输入流(文件、管理、管道输入)中读取一行内容并存储到临时的缓冲区中(又名模式空间,pattern space)
  • 执行:默认情况下,所有的sed命令都在模式空间中顺序的执行,除非指定了行的位置,否则sed命令将会在所有的行上依次执行
  • 显示:发送修改后的内容到输出流。在发送数据后,模式空间将会被清空

在所有的文件内容都被处理完之前,执行和显示的流程将会依次重复进行,直至所有内容被处理完

命令格式

sed -e '操作' 文件1 文件2 ...
sed -n -e '操作' 文件1 文件2 ...
sed -f 脚本文件 文件1 文件2 ...
sed -i -e '操作' 文件1 文件2 ...

sed -e 'n{
操作1
操作2
...
}' 文件1 文件2 ...

常用操作

s:替换,替换指定字符
d:删除,删除选定的行
a:增加,在当前行下面增加一行指定内容
i:插入,在当前行上面插入一行指定内容
c:替换,将选定行替换为指定内容
y:字符转换,转换前后的字符长度必须相同
p:打印,如果同时指定行,表示打印指定行;如果不指定行,则表示打印所有内容;如果有非打印字符,则以ASCII码输出。通常与“-n”选项一起使用
=:打印行号
l:打印数据流中的文本和不可打印的ASSCII字符(比如结束符$、制表符\t)

awk编辑器

工作原理:

逐行读取文本,默认以空格或tab键进行分隔,将分隔所得的各个字段保存的内建变量中,并按模式或者条件执行编辑命令

sed命令常用于一整行的处理,而awk比较倾向于将一行分成多个“字段”然后再进行处理。awk信息的读入也是逐行读取的,执行结果可以通过print的功能将字段数据打印显示。再使用awk命令的过程中,可以使用逻辑操作符“&&”表示“与”、“||”表示“或”、“!”表示“非”;还可以进行简单的数学运算,如+、-、*、/、%、^分别表示加、减、乘、除、取余和乘方

命令格式

awk 选项 '模式或条件 {操作}' 文件1 文件2 ...
awk -f 脚本文件 文件1 文件2 ...

awk常见的内建变量(可直接使用)

FS:列分割符。指定每行文本的字段分隔符,默认为空格或者制表位。与“-F”作用相同
NF:当前处理的行的字段个数
NR:当前处理的行的行号
$0:当前处理的行的整行内容
$n:当前处理的行的第N个字段
FILENAME:被处理的文件名
RS:行分隔符,awk从文件上读取资料时,将根据RS的定义把资料切割成许多条记录,而wak一次仅读入一条记录以进行处理。预设值是'\n'

按行输出文本

awk '{print}' shili2                  # 输出所有内容
awk '{print $0}' shili2               # 输出所有内容

awk 'NR==1,NR==3{print}' shili2       # 输出第1~3行的内容
awk '(NR>=1)&&(NR<=3){print}' shili2  # 输出第1~3行的内容

awk 'NR==1||NR==3{print}' shili2      # 输出第1行、第三行内容

awk '(NR%2)==1{print}' shili2         # 输出所有奇数行的内容
awk '(NR%2)==0{print}' shili2         # 输出所有偶数行的内容

awk '/^root/{print}' /etc/passwd      # 输出以root开头的行

awk '/nologin$/{print}' /etc/passwd   # 输出以nologin结尾的行

awk 'BEGIN {x=0};/\/bin\/bash$/{x++};END {print x}' /etc/passwd     # 统计以 /bin.bash 结尾的行数,等同于 grep -c "/bin/bash$" /etc/passwd

BEGIN模式表示,再处理指定的文本之前,需要先执行BEGIN模式中指定的动作;awk再处理指定的文本,之后再执行END模式中指定的动作,END{ }语句块中,往往会放入打印结果等语句

按内容输出文本

awk -F ":" '{print $1,$3}' /etc/passwd         # 输出每行中的第1、3个字段

awk -F ":" '$3>5{print $1,$3}' /etc/passwd     # 输出第三个字段的值小于5的第1、3个字段内容

awk -F ":" '!($3<200){print}' /etc/passwd      # 输出第三个字段的值不小于200的行
awk 'BEGIN {FS=":"};{if($3>=200){print}}' /etc/passwd    #先处理玩BEGIN的内容,再打印文本里面的内容

awk -F ":" '{print NR,$0}' /etc/passwd         # 输出每行内容和行号,每处理完一条记录,NR值加1

awk -F ":" '$7~"/bash"{print $1}' /etc/passwd  # 输出以冒号分隔且第7个字段中包含/bash的行的第1个字段

awk -F ":" '($1~"root")&&(NF==7){print $1,$2}' /etc/passwd     # 输出第1个字段中包含root且有第7个字段的行的第1、2个字段

awk -F ":" '($7!="/bin/bash")&&($7!="/sbin/nologin"){print}' /etc/passwd     # 输出第7个字段既不为/bin/bash,也不为/sbin/nologin的所有行

三元运算符:

awk -F ":" '{max=($3>$4)?$3:$4;{print max}}' /etc/passwd

($3>$4)?$3:$4三元运算符,如果第三个字段的值大于第四个字段的值,则把第三个字段的值赋给max,否则就把第四个字段的值赋给max

通过管道、双引号调用Shell命令

echo $PATH | awk 'BEGIN{RS=":"};END{print NR}'

#统计以冒号分隔的文本段落数,END{}语句块中,往往会放入打印结果等语句

awk -F: '/bash$/{print | "wc -l"}' /etc/passwd

#调用wc -l命令统计使用bash的用户个数,等同于grep -c "bash$" /etc/passwd

free -m | awk '/Mem:/ {print int($3/($3+$4)*100)"%"}'

#查看当前内存使用百分比

top -b -n 1 | grep Cpu | awk -F ',' '{print $4}' / awk '{print $1}'

#查看当前CPU空闲率,(-b -n 1表示只需要1次的输出结果)

date -d "$(awk -F "." '{print $1}' /proc/uptime) second ago" +"%F %H:M:%S"

#显示上次系统重启时间,等同于uptime; second ago为显示多少秒前的时间,+"%F %H:%M:%S"等同于+"%Y-%m-%d %H:%M:%S"的时间格式

awk 'BEGIN {n=0 ; while ("w" | getline) n++ ; iprint n-2}}'

#调用w命令,并用来统计在线用户数

awk 'BEGIN {"hostname" | getline ; {print $0}} '

#调用hostname,并输出当前的主机名

  • 当getline左右无重定向符"<“或”|"时,awk首先读取到了第一行,就是1,然后getline,就得到了1下面的第二行,就是2,因为getline之后,awk会改变对应的NE,NR,FN和$0等内部变量,所以此时的$0的值就不再是1,而是2了,然后将它打印出来。
  • 当getline左右有重定向符"<“或”I"时,getline则作用于定向输入文件,由于该文件是刚打开,并没有被awk读入一行,只是getline读入,那么getline返回的是该文件的第一行,而不是隔行。
seq 10 | awk '{getline; print $0}'
seq 10 | awk '{print $0; getline}'

示例:

输出CPU使用率:

cpu_us=`top -b -n 1 | grep Cpu | awk '{print $2} '
cpu_sy=`top -b -n 1 | grep Cpu | awk -F ',' '{print $2}' | awk '{print $1}'`
cpu_sum=$(($cpu_us+$cpu_sy))
echo $cpu sum

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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一、awk基本介绍 1、awk工作原理 逐行读取文本,默认以空格或tab键为分隔符进行分隔,将分隔所得的各个字段保存到内建变量中,并按模式或者条件执行编辑命令。 awk倾向于将一行分成多个"字段"然后再进行处理。 awk信息的读入也是逐行读取的,执行结果可以通过print的功能将字段数据打印显示。 使用awk命令的过程中,可以使用逻辑操作符"&&"表示"与"、"|"表示"或"、"!"表示"非",还可以进行简单的数学运算,如+、-、*、/、%、^分别表示加、减、乘、除、取余和乘方。

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w907645377的博客 3595

linux 文本操作命令 awk 和 sed 的简单实用

我的理解:awk是对文本行进行处理。它可以将文本行以某一字符进行分割,分成不同的段,其中$0代表整个文本行,$n代表第n段,而默认的分隔符是”空格键”或”Tab键”。 Awk运作的模式如下: ...

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Linux WAK介绍与入门实例

简介 awk是一个强大的文本分析工具,相对于grep的查找,sed的编辑,awk在其对数据分析并生成报告时,显得尤为 强大。简单来说awk就是把文件逐行的读入,以空格为默认分隔符将每行切片,切开的部分再进行各种分析处理。 awk有3个不同版本: awk、nawk和gawk,未作特别说明,一般指gawk,gawk 是 AWK 的 GNU 版本。 awk其名称得自于它的创始人Alfred Ah

Klaus的博客 2987
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