awk命令扩展

linux 查日志神器 - awk 相关常用命令 如果您觉得有用的话,记得给,写作不易啊^ _ ^。而且听说,实在白嫖的话,那欢迎常来啊!!!等于。 阅读详情
  1. awk 中使用外部shell变量http://ask.apelearn.com/question/199

测试文件awk.txt

及格:张三:67            
不及格:李四:58            
及格:小明:72            
优秀:小虎:95            
不及格:小兰:49
编写脚本awk1.sh:
#!/bin/bash
sort -n awk.txt|awk -F ":" '{print $1}'|uniq >考试.txt
sort awk.txt|awk -F ":" '{print $1}'|uniq -c >123.txt
for a in `cat 考试.txt`;do
        echo "[$a]":`awk -v c=$a   '$2==c {print $1}' 123.txt`人
        awk -v b=$a -F ":" '{OFS=":"} $1==b {print $2,$3}' awk.txt
done
[root@localhost test]# sh awk1.sh
[不及格]:2人
李四:58
小兰:49
[及格]:2人
张三:67
小明:72
[优秀]:1人
小虎:95
  • 注意:-v选项用于定义参数,这里表示将变量a的值赋予b
  • 有多少个变量需要赋值,就需要多少个-v选项。应用于脚本中:

  1. awk 合并一个文件 http://ask.apelearn.com/question/493 我有这样的需求,需要把两个文件中,第一列相同的行合并到同一行中。举个例子,有两个文件,内容如下
[root@localhost awk]#cat 1.txt    
1 aa
2 bb
3 ee
4 ss

[root@localhost awk]#cat 2.txt
1 ab
2 cd
3 ad
4 bd
5 de
[root@localhost awk]# awk 'NR==FNR{a[$1]=$2}NR>FNR{print $0,a[$1]}'  1.txt  2.txt
1 ab aa
2 cd bb
3 ad ee
4 bd ss
5 de
  • 解释:NR表示读取的行数,FNR表示读取的当前行数,所以其实NR==FNR 就表示读取2.txt的时候。 同理NR>FNR表示读取1.txt的时候数组a其实就相当于一个map

  1. 把一个文件多行连接成一行 http://ask.apelearn.com/question/266 例子:
[root@localhost awk]#cat 2.txt
1 ab
2 cd
3 ad
4 bd
5 de

print和printf的区别

[root@localhost awk]# awk '{print $1}' 2.txt
1
2
3
4
5
[root@localhost awk]# awk '{printf $1}' 2.txt
12345[root@localhost awk]# ^C

echo "" 的作用是换行

[root@localhost awk]# awk '{printf $1}' 2.txt; echo""
12345

print保持原有的格式打印,printf取消所有的格式打印,可以定义格式来打印。

[root@localhost awk]# awk '{printf ("%s+",$1)}' 2.txt;echo ""
1+2+3+4+5+

我们可以用sed来实现这个需求

[root@localhost awk]# cat 2.txt|awk '{print $1}'|xargs|sed -r 's/ /+/'g
1+2+3+4+5

  1. awk中gsub函数的使用 http://ask.apelearn.com/question/200

awk中gsub函数的使用

gsub和sed中替换功能差不多

  1. 使用gsub
[root@localhost awk]# cat 1.txt
1 aa
2 bb
3 ee
4 ss
[root@localhost awk]# awk 'gsub(/[0-9]/,"abc")' 1.txt
abc aa
abc bb
abc ee
abc ss
  1. 使用sed替换
[root@localhost awk]# sed 's/[0-9]/abc/g' 1.txt
abc aa
abc bb
abc ee
abc ss
  1. awk 'gsub(/[0-9]/,"abc",$1) {print $0}' 1.txt // 替换$1中的数字为abc
[root@localhost awk]# awk  'gsub(/[0-9]/,"abc",$1) {print $0}' 1.txt
abc aa
abc bb
abc ee
abc ss
Awk扩展插件:提升Awk的功能和嵌入性 通过这些接口,我们可以在应用程序中使用Awk扩展插件提供的功能,实现更复杂的文本处理和数据分析操作。通过这些接口,我们可以在应用程序中使用Awk扩展插件提供的功能,实现更复杂的文本处理和数据分析操作。除了在命令行中使用Awk扩展插件外,我们还可以将它们嵌入到其他应用程序中,从而增强这些应用程序的功能。除了在命令行中使用Awk扩展插件外,我们还可以将它们嵌入到其他应用程序中,从而增强这些应用程序的功能。通过使用这些插件,我们可以扩展Awk的正则表达Awk扩展插件:提升Awk的功能和嵌入性。 阅读详情

相关推荐

保姆级教程:从AD导出Gerber到HFSS 3D Layout导入,搞定PCB电磁仿真全流程

本文提供从Altium Designer导出Gerber文件到Ansys HFSS 3D Layout导入的完整PCB电磁仿真流程指南。详细讲解Gerber文件导出设置、HFSS中的3D模型重建技巧,以及电磁仿真中的常见问题解决方案,帮助工程师高效完成高速电路和射频设计的性能验证。

weixin_30379531的博客 709

Linux系统——AWK文本处理拓展

AWK分析Nginx访问日志、文件差异对比、合并文件、第一列合并到第一行、字符串拆分、统计出现次数、获取某列数字最大数、去除文本第一行和最后一行

一坨小橙子的博客 2142

git连接华为软件开发云

我用的是github客户端的git shell 连接。用git bash也可以github客户端下载地址:https://desktop.github.com/1.在华为软件开发云上创建代码仓库2.在本地创建密钥SSH密钥帮助文档公钥是代码托管服务(CodeHub)识别您的用户身份的一种认证方式,通过公钥,您可以将本地git项目与代码托管服务(CodeHub)建立联系, 然后您就可以很方便的将本地...

sigmeta的博客 2114

shell的awk之gsub函数

gsub函数会在目标字符串中查找匹配regex的部分,并将其替换为replacement。如果target是一个变量,那么替换操作会直接修改这个变量的值。如果省略target参数,则默认对当前行($0)进行替换操作。其中,regex是一个正则表达式,用于匹配要替换的内容,replacement是替换的字符串或者值,target是要进行替换操作的目标字符串或者变量。这会输出hello, world,双引号被成功替换为空字符串。gsub函数是AWK中用于全局替换的函数。

文盲青年的博客 2986

【单点登录】SSO单点登录sa-token接入流程详解

Sa-Token 是一个轻量级 Java 权限认证框架,主要解决:登录认证、权限认证、单点登录、OAuth2.0、分布式Session会话、微服务网关鉴权 等一系列权限相关问题。Sa-Token 目前主要五大功能模块:登录认证、权限认证、单点登录、OAuth2.0、微服务鉴权。

Hello, New World! 1793

ESP-SPARKBOT AI 智能机器人:v1.2 全流程复刻指南

本文介绍 ESP-SPARKBOT AI 智能机器人 v1.2 版本的全流程复刻,包含 PCB 、3D 打印、固件烧录、常见问题解决、参考资料等

举世誉之而不加劝,举世非之而不加沮,定乎内外之分,辩乎荣辱之境,斯已矣。 9258

linux中awk下 gsub函数用法

gsub函数则使得在所有正则表达式被匹配的时候都发生替换 gsub(regular expression, subsitution string, target string);简称 gsub(r,s,t)     一、遇到的问题: 问题:echo "a b c 2011-11-22 a:d" | awk '$4=gsub(/-/,"",$4)'为啥 输出后 2011-11-22 变

5794

全网首发--Unet3+改进16:在不同位置添加RepLKBlock超大卷积核

本文提出了一种基于大核卷积的神经网络架构RepLKNet,旨在缩小CNN与ViTs之间的性能差距。通过重新审视CNN中的大核设计,研究证明使用少量大卷积核替代多个小核能获得更强大的性能。提出的RepLKNet采用31×31大卷积核,在ImageNet和下游任务上取得了与SwinTransformer相当或更好的结果,同时具有更低延迟。文章详细介绍了实现步骤:(1)创建RepLKBlock模块文件;(2)在模型层中添加注意力机制;(3)在UNet模型中集成RepLKBlock;(4)完成训练流程。该方法展现了

AIcurator的博客 623

关于shell编程(3):awk中的sub和gsub

sub和gsub的区别 awk '{sub(/aa/,"cc");print}' file 用cc替换aa awk '{sub(/aa/,"cc",$1); print}' file 第一个域内用cc替换aa 把上面sub换成gsub就表示在满足条件的域里面替换所有的字符。 比如如下文件内容: aa我们 aa我们 aaaa一起 aaaa一起 回家 aa回家 ...

Leo的博客 1万+

黑猫带你学UFS协议第8篇:UFS电气特性详解(Power、CLK、Reset等)

UFS强制支持secure mode。UFS设备可能会存储个人或者公司的信息,UFS提供把数据永久从设备上移除的功能,并且保证对存储介质进行逆向恢复数据也恢复不回来原有数据。安全模式是以逻辑单元为单位进行应用的,不同的逻辑单元可以有不同的安全模式。由于UFS设备的存储介质不同,所以把数据安全从存储介质上移除方式会有不同,spec提供了三种通用的移除方法,UFS设备至少支持其中一种。● 对存储的位置进行一次擦除操作。● 对存储的位置使用单一字符(比如0xAA)覆盖写,然后进行擦除。.........

黑猫奥利奥的博客 4077

电子元件及其规格书的查找与理解

本内容收录:在电子开发或维修过程中,查找电子元件及其规格书心得体会,以及元件规格书的理解,系个人多年实战经验的系统梳理。内容着重介绍贴片元件代码反查型号的实用技巧,并以三款典型疑难元件为例,详述其完整查找过程与最终型号确认。

让你爱上电路设计 3995

awk命令扩展使用操作

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...

weixin_33898233的博客 180

【STK】手把手教你利用STK进行弹道导弹和运载火箭发射仿真的相关方法全过程解析

写这个系列主要是这几年做了一些弹道导弹和运载火箭发射的相关仿真项目,stk软件由于其专业性在国内比较小众,相关的教程和书籍、经验贴都不是很多,因此新手在进行开发中容易遇到较多困难,把自己的一些经验体会写下来,一方面供自己总结回顾,另一方面也希望对大家有所帮助。这个系列计划分几篇文章写完,每章的内容结构相似,都分为①如何确定发射场位置和发射轨迹、②导入导弹和运载火箭模型、③设计模型分段动作、④飞行参数分析和相关应用这四个部分,每篇文章争取完整描述1-2个实际项目的操作过程。

weixin_44184852的博客 5988

用ls和awk列出没有扩展名的文件

<br />比如一个目录下有1.txt 2.txt 3 4四个文件<br />我想输入ls命令  ls|awk 把 3 4 两个没有扩展名的文件取出来该怎么做。<br /><br /><br /><br /><br />ls -l | awk '/^-.*/{print $8}'|awk '!//./{print $0}'<br />ls -l | awk '/^-.*/{print $8}'| grep -v '/.'<br /> <br />第一个awk是为了除去目录文件、取出普通文件,第二个awk是取

vv894175584的专栏 2622

NTscan扫描工具

ntscan是一个扫描器,可以扫描没有密码和弱密码的共享,先到配置文件中填写猜测的用户名和密码,扫描过程中右侧出现的是扫描日志。

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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")

linux之awk命令

一、awk的内置参数 $0:表示整个当前行 $1:每行第一个字段 $2:每行第二个字段 $n:每行第n个字段 awk的参数:分隔符   -F separator 设定分隔符(默认为空格)   打印单个字段: awk -F ':' '{print $3}' /etc/passwd 打印多个字段: awk -F ':' '{print $1,$3}'/etc/passwd ...

weixin_30369041的博客 278

IDEA的使用指南

IDEA基于java的使用手册,可以最快速的上手,在使用中不断的丰富自己的使用技巧.

Linux awk 命令总结

一、awk 处理方式 awk 一次处理一行内容,可以对每行进行切片处理 awk '{print $1}' 输出首个单词 二、使用 awk 格式 1)命令行格式:awk [options] 'command' file 2)脚本格式:awk -f 脚本文件 file 三、awk 的内置变量 $0:表示整个当前行 $1:每行第一个字段 $2:每行第二个字段 分隔符:-F '分隔...

潘广宇的博客 507

数学建模模型总结

这是本人在两年内准备参加数学建模竞赛搜集到的模型资料,已经经过了本人的筛选和整理,希望能够对准备参加数学建模竞赛的学弟学妹们提供一些帮助!

Shell基础(六):使用awk提取文本、awk处理条件、awk综合脚本应用、awk流程控制、awk扩展应用...

一、使用awk提取文本 目标: 本案例要求使用awk工具完成下列过滤任务: 1> 练习awk工具的基本用法 2> 提取本机的IP地址、根分区使用率 3> 格式化输出/etc/passwd文件中的用户名、UID、宿主目录信息 格式化输出passwd文件内容时,要求第一行为列表标题,最后一行提示一共已处理文本的总行数,如下图所示。 ...

weixin_30896825的博客 519

扩展正则表达式egrep与awk应用

扩展正则表达式egrep与awk

Mr_XHC的博客 804

linux常用命令 awk命令

awk命令 awk [选项] '条件1{动作1} 条件2{动作2}...' 文件名 条件(Pattern) *) 一般使用关系表达式作为条件 *) x>10 判断变量x是否大于10 *) x>=10 大于等于 *) x<=10 小于等于 动作(Action) *)格式化输出 *)流程控制语句 awk 默认使用空格或制表符(Tab)作为分割符 awk 一次处理一行内容 awk 可以...

weixin_34205826的博客 194

sed命令和awk命令详解

vim和sed、awk之间的区别: vim命令是交互式的,sed和awk是非交互式的。比如vim需要i来插入,需要wq来保存退出 vim命令使文件操作模式,sed和awk是行操作模式。 sed命令: 1.sed作用 sed一般用于对文本内容做替换(不一定非用/分割,任意字符都可以): 如sed '/usr1/s/usr1/u1/' /etc/passwd 2.sed的模式空间 sed的基本工作方式为: 将文件的每一行读取到内存...

w907645377的博客 3595

shell高阶命令之grep、sed、awk

正则版本:POSIX BREGNU BRE (主流)GNU ERE (主流)Perl-r参数是POSIX标准的一部分,它要求sed使用扩展正则表达式。在一些sed的实现中,-r参数可能不可用,或者行为可能有所不同。-E参数是GNUsedgsed)特有的,它也要求sed使用扩展正则表达式。-E参数在GNUsed中是可用的,并且在大多数现代Unix系统中,sed命令通常指的是GNUsed。-r 代表使用扩展正则,用()括起来的内容依次表示为1、2、3...,如下就是将2去除,只保留1的内容。

weixin_50652063的博客 788

Shell扩展正则表达式awk工具详解

扩展正则表达式元字符 扩展正则表达式是对基础正则表达式的扩充深化 扩展元字符 awk工具 awk 是一个功能强大的编辑工具,逐行读取输入文本,并根据指定的匹配模式进行查找,对符合条件的内容进行格式化输出或者过滤处理,可以在无交互的情况下实现相当复杂的文本操作,被广泛应用于Shell脚本,完成各种自动化配置任务。 awk工具介绍 功能强大的编辑工具 无交互的情况下实现复杂的文本操作 命令格式 awk 选项 '模式或条件{编辑指令}' 文件1 文件2 awk f 脚本文件 文件1 文件2 awk工作

m0_50854537的博客 828

awk命令的使用

awk命令的使用

flexman09的专栏 502

Accesslog分析常用命令 awk

awk 命令 用途 在文件中查找与模式匹配的行,然后在它们上面执行特定的操作。 语法 awk[ -FEre] [ -vAssignment] ... { -fProgramFile|Program'} [ [ File ... | Assignment ... ] ] ... 描述 awk命令利用一组用户提供的指令来将一组文件和用户提供的扩展正则表达式比较,一次一行。然后在任...

ReeBoo 272

Linux命令 netstat awk

netstat -a (all)显示所有选项,默认不显示LISTEN相关 -t (tcp)仅显示tcp相关选项 -u (udp)仅显示udp相关选项 -n 拒绝显示别名,能显示数字的全部转化成数字。 -l 仅列出有在 Listen (监听) 的服務状态 -p 显示建立相关链接的程序名 -e 显示扩展信息,例如uid等   awk awk [-F  field-separat...

spring5365 208

十三、awk 命令

awk 命令截取文档中的某段#awk -F ':' {print$1} 1.txt 打印第一段#awk-F ':' 'OFS=‘#’ {print$1,$2,$3,$4} 1.txt 指定显示结果的分隔符为# , 也可以使用自定义字符连接每个段 {print$1"#"$2}匹配字符或字符串#awk '/root/' 1.txt针对某个段匹配#awk -F ’:' ...

weixin_33895016的博客 131
上一篇: sed命令2.0
下一篇: 使用w查看系统负载 、vmstat、top、sar、nload命令
Young_Linux
博客等级 码龄10年 6粉丝 29原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值