Linux下高效实用的grep命令

本文深入讲解了Linux系统中grep命令的使用方法,包括其基本语法、常用参数如-c、-i、-n等,以及如何利用正则表达式进行复杂文本搜索。通过多个实例演示了如何查找特定字符串、反向查找、匹配行首尾等技巧。

Linux系统中的grep命令是一种功能强大的文本搜索工具,它能使用正则表达式搜索文本,并把匹配的行打印出来。grep全称是Global Regular Expression Print,表示全局正则表达式版本,它的使用权限是所有用户。

 

1、语法参数

grep [options]

[options]主要参数:

-c:只输出匹配行的计数。
-i:表示不区分大小写。
-h:查询多文件时不显示文件名。
-l:查询多文件时只输出包含匹配字符的文件名。
-n:显示匹配行及行号。
-s:不显示不存在或无匹配文本的错误信息。
-v:显示不包含匹配文本的所有行,表示反向查找。
--color=auto :可以将找到的关键词部分加上颜色的显示

2、实例:

1)查找包含“png”的行

[linuxmi@linux:~/linuxmi迷]$ grep -n 'png' linuxmi.py

 

2)查找不包含“png”的行

[linuxmi@linux:~/linuxmi迷]$ grep -vn 'png' linuxmi.py

 

3)查询na前面不是v的字符串

[linuxmi@linux:~/linuxmi迷]$ grep -n '[^v]na' linuxmi.py

 

4)查询na前面不是小写字母的字符串

[linuxmi@linux:~/linuxmi迷]$ grep -n '[^a-z]na' linuxmi.py

 

5)^匹配以某个字符开头的行。查询以ba开头的字符串

[linuxmi@linux:~/linuxmi迷]$ grep -n '^ba' linuxmi.py

 

6)[^]匹配未包含的一个任意字符。查询不以字母开头的字符串

[linuxmi@linux:~/linuxmi迷]$ grep -n '^[^a-zA-Z]' linuxmi.py

7)$匹配以某个字符结尾的行。查询以:结尾的字符串

 

[linuxmi@linux:~/linuxmi迷]$ grep -n '\.$' linuxmi.py

//其中小数点“.”具有特殊意义,所以需要使用转义字符“\”将具有特殊意义的字符转化为普通字符

 

8)“.”匹配除\r\n外的任意一个字符。查询l与k之间包含两个字符的行

[linuxmi@linux:~/linuxmi迷]$ grep -n 'l..k' linuxmi.py

 

9)查询包含连续e字母的行

[linuxmi@linux:~/linuxmi迷]$ grep -n 'eee*' linuxmi.py

//“*”表示的是重复零个或多个前面的单字符

 

10)查询以l开头以e结尾中间至少包含一个x的行

[linuxmi@linux:~/linuxmi迷]$ grep -n 'lxx*e' linuxmi.py

 

11)查询以l开头k结尾,中间的字符可有可无的行

[linuxmi@linux:~/linuxmi迷]$ grep -n 'l.*k' linuxmi.py

 

12){n}匹配确定的n次。查询包含两个e的行

[linuxmi@linux:~/linuxmi迷]$ grep -n 'e\{2\}' linuxmi.py

//“{}”是特殊字符需要用“\”转义

内容概要:本文系统阐述了智能物流路径规划的技术体系与实践应用,涵盖其发展背景、核心问题建模、关键算法、多目标与动态环境处理、系统架构及典型应用场景。文章以车辆路径问题(VRP)及其变体为核心数学模型,介绍了从Dijkstra、A*等单智能体算法到多车VRP的元启发式求解方法(如遗传算法、蚁群算法、大规模邻域搜索),并深入探讨了多目标优化(成本、时间、碳排放)与动态环境(实时订单、交通变化)下的自适应规划策略。结合城市配送、干线运输、场内物流等案例,展示了路径规划在提升效率、降低成本方面的实际价值,并分析了当前面临的复杂性、不确定性等挑战,展望了AI融合、数字孪生、车路协同等未来趋势。; 适合人群:具备一定物流、运筹学或计算机基础,从事智能交通、物流调度、算法研发等相关工作的技术人员与管理人员,工作年限1-5年为宜。; 使用场景及目标:①理解智能物流路径规划的整体技术架构与核心算法原理;②掌握VRP建模方法与多目标、动态环境下路径优化的实现策略;③为物流系统设计、算法选型与系统优化提供理论依据与实践参考; 阅读建议:建议结合文中案例与数学模型,重点理解算法选择与实际业务场景的匹配逻辑,关注动态规划与多目标优化的工程实现难点,可配合仿真工具或开源求解器进行实践验证。
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