awk命令详解

linux三剑客之AWK awk简单学习 阅读详情

0.awk有3个不同版本: awk、nawk和gawk,未作特别说明,一般指gawk。
1.
awk语言的最基本功能是在文件或字符串中基于指定规则来分解抽取信息,也可以基于指定的规则来输出数据。完整的awk脚本通常用来格式化文本文件中的信息。
2.三种方式调用awk
1) awk [opion] 'awk_script' input_file1 [input_file2 ...]
awk的常用选项option有;
① -F fs : 使用fs作为输入记录的字段分隔符,如果省略该选项,awk使用环境变量IFS的值
② -f filename : 从文件filename中读取awk_script
③ -v var=value : 为awk_script设置变量
2) 将awk_script放入脚本文件并以 #!/bin/awk -f 作为首行,给予该脚本可执行权限,然后在shell下通过键入该脚本的脚本名调用之。
3) 将所有的awk_script插入一个单独脚本文件,然后调用: awk -f awk脚本文件 input_file(s)

3. awk的运行过程
1) awk_script的组成:
① awk_script可以由一条或多条awk_cmd组成,两条awk_cmd之间一般以NEWLINE分隔
② awk_cmd由两部分组成: awk_pattern { actions }
③ awk_script可以被分成多行书写,必须确保整个awk_script被单引号括起来。
2) awk命令的一般形式:
awk ' BEGIN { actions }
awk_pattern1 { actions }
............
awk_patternN { actions }
END { actions }
' inputfile
其中 BEGIN { actions } 和 END { actions } 是可选的。
3) awk的运行过程:
① 如果BEGIN 区块存在,awk执行它指定的actions。
② awk从输入文件中读取一行,称为一条输入记录。(如果输入文件省略,将从标准输入读取)
③ awk将读入的记录分割成字段,将第1个字段放入变量$1中,第2个字段放入$2,以此类推。$0表示整条记录。字段分隔符使用shell环境变量IFS或由参数指定。
④ 把当前输入记录依次与每一个awk_cmd中awk_pattern比较,看是否匹配,如果相匹配,就执行对应的actions。如果不匹配,就跳过对应的actions,直到比较完所有的awk_cmd。
⑤ 当一条输入记录比较了所有的awk_cmd后,awk读取输入的下一行,继续重复步骤③和④,这个过程一直持续,直到awk读取到文件尾。
⑥ 当awk读完所有的输入行后,如果存在END,就执行相应的actions。

4) iput_file可以是多于一个文件的文件列表,awk将按顺序处理列表中的每个文件。
5) 一条awk_cmd的awk_pattern可以省略,省略时不对输入记录进行匹配比较就执行相应的actions。一条awk_cmd的actions 也可以省略,省略时默认的动作为打印当前输入记录(print $0) 。一条awk_cmd中的awk_pattern和actions不能同时省略。
6) BEGIN区块和END区块别位于awk_script的开头和结尾。awk_script中只有END区块或者只有BEGIN区块是被允许的。如果awk_script中只有BEGIN { actions } ,awk不会读取input_file。
7) awk把输入文件的数据读入内存,然后操作内存中的输入数据副本,awk不会修改输入文件的内容。
8) awk的总是输出到标准输出,如果想让awk输出到文件,可以使用重定向。

4.awk_pattern
awk_pattern模式部分决定actions动作部分何时触发及触发actions。awk_pattern可以是以下几种类型:
1) 正则表达式用作awk_pattern: /regexp/
① awk中正则表达式匹配操作中经常用到的字符:
\ ^ $ . [] | () * // 通用的regexp元字符
+ : 匹配其前的单个字符一次以上,是awk自有的元字符,不适用于grep或sed等
? : 匹配其前的单个字符1次或0次,是awk自有的元字符,不适用于grep或sed等
② 举例:
awk '/ *\$0\.[0-9][0-9].*/' input_file
2) 布尔表达式用作awk_pattern,表达式成立时,触发相应的actions执行。
① 表达式中可以使用变量(如字段变量$1,$2等)和/regexp/
② 布尔表达式中的操作符:
关系操作符: < > <= >= == !=
匹配操作符: value ~ /regexp/ 如果value匹配/regexp/,则返回真
value !~ /regexp/ 如果value不匹配/regexp/,则返回真
举例: awk '$2 > 10 {print "ok"}' input_file
awk '$3 ~ /^d/ {print "ok"}' input_file
③ &&(与) 和 ||(或) 可以连接两个/regexp/或者布尔表达式,构成混合表达式。!(非) 可以用于布尔表达式或者/regexp/之前。
举例: awk '($1 < 10 ) && ($2 > 10) {print "ok"}' input_file
awk '/^d/ || /x$/ {print "ok"}' input_file
④ 其它表达式用作awk_script,如赋值表达式等
eg: awk '(tot+=$6); END{print "total points :" tot }' input_file // 分号不能省略
awk 'tot+=$6 {print $0} END{print "total points :" tot }' input_file // 与上面等效

awk 用法例举:
变量名 含义
ARGC 命令行变元个数
ARGV 命令行变元数组
FILENAME 当前输入文件名
FNR 当前文件中的记录号
FS 输入域分隔符,默认为一个空格
RS 输入记录分隔符
NF 当前记录里域个数
NR 到目前为止记录数
OFS 输出域分隔符
ORS 输出记录分隔符

1、awk '/101/' file 显示文件file中包含101的匹配行。
awk '/101/,/105/' file
awk '$1 == 5' file
awk '$1 == "CT"' file 注意必须带双引号
awk '$1 * $2 >100 ' file
awk '$2 >5 && $2<=15' file
2、awk '{print NR,NF,$1,$NF,}' file 显示文件file的当前记录号、域数和每一行的第一个和最后一个域。
awk '/101/ {print $1,$2 + 10}' file 显示文件file的匹配行的第二个域加10。
awk '/101/ {print $1$2}' file
awk '/101/ {print $1 $2}' file 显示文件file的匹配行的第一、二个域,但显示时域中间没有分隔符。
3、df | awk '$4>1000000 ' 通过管道符获得输入,如:显示第4个域满足条件的行。
4、awk -F "|" '{print $1}' file 按照新的分隔符“|”进行操作。
awk 'BEGIN { FS="[: \t|]" }
{print $1,$2,$3}' file 通过设置输入分隔符(FS="[: \t|]")修改输入分隔符。

Sep="|"
awk -F $Sep '{print $1}' file 按照环境变量Sep的值做为分隔符。
awk -F '[ :\t|]' '{print $1}' file 按照正则表达式的值做为分隔符,这里代表空格、:、TAB、|同时做为分隔符。
awk -F '[][]' '{print $1}' file 按照正则表达式的值做为分隔符,这里代表[、]
5、awk -f awkfile file 通过文件awkfile的内容依次进行控制。
cat awkfile
/101/{print "\047 Hello! \047"} --遇到匹配行以后打印 ' Hello! '.\047代表单引号。
{print $1,$2} --因为没有模式控制,打印每一行的前两个域。
6、awk '$1 ~ /101/ {print $1}' file 显示文件中第一个域匹配101的行(记录)。
7、awk 'BEGIN { OFS="%"}

{print $1,$2}' file 通过设置输出分隔符(OFS="%")修改输出格式。
8、awk 'BEGIN { max=100 ;print "max=" max} BEGIN 表示在处理任意行之前进行的操作。
{max=($1 >max ?$1:max); print $1,"Now max is "max}' file 取得文件第一个域的最大值。
(表达式1?表达式2:表达式3 相当于:
if (表达式1)
表达式2
else
表达式3
awk '{print ($1>4 ? "high "$1: "low "$1)}' file
9、awk '$1 * $2 >100 {print $1}' file 显示文件中第一个域匹配101的行(记录)。
10、awk '{$1 == 'Chi' {$3 = 'China'; print}' file 找到匹配行后先将第3个域替换后再显示该行(记录)。

awk '{$7 %= 3; print $7}' file 将第7域被3除,并将余数赋给第7域再打印。
11、awk '/tom/ {wage=$2+$3; printf wage}' file 找到匹配行后为变量wage赋值并打印该变量。
12、awk '/tom/ {count++;}

END {print "tom was found "count" times"}' file END表示在所有输入行处理完后进行处理。
13、awk 'gsub(/\$/,"");gsub(/,/,""); cost+=$4;
END {print "The total is $" cost>"filename"}' file gsub函数用空串替换$和,再将结果输出到filename中。
1 2 3 $1,200.00
1 2 3 $2,300.00
1 2 3 $4,000.00

awk '{gsub(/\$/,"");gsub(/,/,"");
if ($4>1000&&$4<2000) c1+=$4;
else if ($4>2000&&$4<3000) c2+=$4;
else if ($4>3000&&$4<4000) c3+=$4;
else c4+=$4; }
END {printf "c1=[%d];c2=[%d];c3=[%d];c4=[%d]\n",c1,c2,c3,c4}"' file
通过if和else if完成条件语句

awk '{gsub(/\$/,"");gsub(/,/,"");
if ($4>3000&&$4<4000) exit;
else c4+=$4; }
END {printf "c1=[%d];c2=[%d];c3=[%d];c4=[%d]\n",c1,c2,c3,c4}"' file
通过exit在某条件时退出,但是仍执行END操作。
awk '{gsub(/\$/,"");gsub(/,/,"");
if ($4>3000) next;
else c4+=$4; }
END {printf "c4=[%d]\n",c4}"' file
通过next在某条件时跳过该行,对下一行执行操作。


14、awk '{ print FILENAME,$0 }' file1 file2 file3>fileall 把file1、file2、file3的文件内容全部写到fileall中,格式为
打印文件并前置文件名。
15、awk ' $1!=previous { close(previous); previous=$1 }
{print substr($0,index($0," ") +1)>$1}' fileall 把合并后的文件重新分拆为3个文件。并与原文件一致。
16、awk 'BEGIN {"date"|getline d; print d}' 通过管道把date的执行结果送给getline,并赋给变量d,然后打印。
17、awk 'BEGIN {system("echo "Input your name:\\c""); getline d;print "\nYour name is",d,"\b!\n"}'

通过getline命令交互输入name,并显示出来。
awk 'BEGIN {FS=":"; while(getline< "/etc/passwd" >0) { if($1~"050[0-9]_") print $1}}'
打印/etc/passwd文件中用户名包含050x_的用户名。

18、awk '{ i=1;while(i<NF) {print NF,$i;i++}}' file 通过while语句实现循环。
awk '{ for(i=1;i<NF;i++) {print NF,$i}}' file 通过for语句实现循环。
type file|awk -F "/" '
{ for(i=1;i<NF;i++)
{ if(i==NF-1) { printf "%s",$i }
else { printf "%s/",$i } }}' 显示一个文件的全路径。
用for和if显示日期
awk 'BEGIN {
for(j=1;j<=12;j++)
{ flag=0;
printf "\n%d月份\n",j;
for(i=1;i<=31;i++)
{
if (j==2&&i>28) flag=1;
if ((j==4||j==6||j==9||j==11)&&i>30) flag=1;
if (flag==0) {printf "%02d%02d ",j,i}
}
}
}'
19、在awk中调用系统变量必须用单引号,如果是双引号,则表示字符串
Flag=abcd
awk '{print '$Flag'}' 结果为abcd
awk '{print "$Flag"}' 结果为$Flag


【Linux篇】awk命令详解 文章目录awk 命令1. 基本用法2. 工作流程3. 常用选项参数说明4. 实操案例5. 常用awk的内置变量6. awk程序的优先级 awk 命令 一个强大的文本分析工具,把文件逐行的读入,以空格为默认分隔符将每行切片,切开的部分再进行分析处理。 1. 基本用法 awk [选项参数] 'pattern1{action1} pattern2{action2}...' filename pattern:表示AWK在数据中查找的内容,就是匹配模式。action:在找到匹配内容时所执行的一系列命令。 注 阅读详情

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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")

怀旧版电脑GBC模拟器

再现原版GBC掌机的界面,电脑运行连游戏界面都一样大小,很怀旧,很真实,(英文版)强烈推荐,很小的文件,很难才找到的。

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