管道符、重定向与环境变量

一.输入输出重定向

	输入重定向:把文件导入命令中。
	输出重定向:把原来要输出到屏幕的数据信息写入到指定文件中。

输入输出的两种模式:

输出重定向:标准输出重定向    错误输出重定向
输入重定向:清空写入   追加写入
标准输入重定向(STDIN,文件描述符为0)默认从键盘输入,也可以从其它文件或者命令输入
标准输出重定向(STDOUT,文件描述符为1)默认输出到屏幕
错误输出重定向(STDERR,文件描述符为2)默认输出到屏幕

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输出该文件的相关权限、所有者、文件大小及修改时间等信息,属于标准输出信息。

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错误输出信息

输入重定向中用到的符号及作用

符号作用
命令 < 文件 例如:wc -l < 文件将文件作为命令的标准输入
命令 << 分界符从标准输入中读入,直到遇到分界符停止
命令 < 文件1 > 文件2将文件1作为命令的标准输入并将标准输出到文件2

输出重定向用到的符号及作用

符号作用
命令 > 文件将标准输出重定向到一个文件(清空原有文件的数据)
命令 2> 文件将错误输出重定向到一个文件中(清空原有文件的数据)
命令 >> 文件将标准输出重定向到一个文件中(追加到原有内容的后面)
命令 2>> 文件将错误输出重定向到一个文件中(追加到原有内容的后面)
命令 >> 文件 2>&1 或 命令 &>> 文件将标准输出与错误输出共同写入文件中(追加到原有内容的后面)

将命令的标准输出写入到test.txt文本中,原本是在屏幕中直接输出。
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输出重定向的覆写写入模式
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输出重定向的追加写入模式
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标准输出(符号>前加1 或者省略)和错误输出(符号>前加2)的区别

	标准输出将原本在屏幕显示的信息写入到文件,而采用错误的输出重定向则把信息输出到屏幕。

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错误输出写入到文件中的操作(用于排错)

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二.管道命令符

	格式: 命令A | 命令B |.....
	作用:把前一个命令原本要输出到屏幕的标准正常数据当作后一个命令的标准输入。

统计被限制登录系统的用户数。
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ls -l /etc/ | more命令可以具有more命令的功能(翻页)
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三.命令行的通配符

*代表匹配零个或者多个
?代表匹配单个字符
[]代表中括号里面在一定范围之内的字符

批量查看所有硬盘文件的相关权限属性

第一种方式(很不方便):
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第二张方法(便捷):
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四.常见的转义字符

符号功能
/反斜线使反斜线后面的一个变量变为单纯的字符串
‘’一对单引号转义其中的所有变量为单纯的字符串
""一对双引号保留其中的变量属性,不进行转义处理
``反引号(tab键上面的哪个键)把其中的命令执行后返回结果

定义一个变量,输出双引号括起来的字符串和变量信息。
注意:定义变量时,左右不能有空格。使用美元$变量名 调用变量

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如果想打印出符号,不是使用两个符号,不是使用两个使符号,两个符号,两个是显示当前的进程ID号码。还需要在是显示当前的进程ID号码。还需要在IDKaTeX parse error: Expected 'EOF', got '\让' at position 6: 前面加一个\̲让̲第一个转义为转义为符号,后面的符号,后面的$和变量名表示调用,就达到要求了。
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比较反引号和单引号的区别
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单引号就是字符串,反引号括起来的命令先执行,然后打印命令执行后的信息。

五.环境变量

环境变量是用来定义系统运行环境的一些参数
变量名称作用
HOME用户的主目录
SHELL用户在使用的Shell解释器的名称
HISTSIZE输出的历史命令记录条数
HISTFILESIZE保存的历史命令记录条数
MAIL邮件的保存路径
LANG系统语言、语系名称
RANDOM生成随机数字
PSIBash解释器的提示符
PATH定义解释器搜索用户执行命令的路径
EDITOR用户默认的文本编辑器

PATH环境变量下的路径

	中间用:冒号隔开不同的路径

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env命令查看所有的环境变量
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添加临时环境变量(退出终端就失效,export命令能使其他用户也能使用)
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对所有用户生效的永久环境变量
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在该文件中添加环境变量。
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需要使用source /etc/profile命令该文件才会生效,否则重启。
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对单一用户生效的永久变量
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使用source命令让改文件生效。
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对.bashrc文件添加环境也同理。

不同的是.profile是交互式login方式进入bash shell运行
.bashrc是交互式non-login方式进入bash shell运行。
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOAMOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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