linux shell 字符串操作(长度,查找,替换)详解

本文介绍Shell内置字符串操作方法,包括变量值判断、字符串长度获取、子串截取、字符串删除及替换等功能,并对比内置操作符与外部命令的性能。

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在做shell批处理程序时候,经常会涉及到字符串相关操作。有很多命令语句,如:awk,sed都可以做字符串各种操作。 其实shell内置一系列操作符号,可以达到类似效果,大家知道,使用内部操作符会省略启动外部程序等时间,因此速度会非常的快。

 

一、判断读取字符串值

表达式 含义
${var} 变量var的值, 与$var相同
   
${var-DEFAULT} 如果var没有被声明, 那么就以$DEFAULT作为其值 *
${var:-DEFAULT} 如果var没有被声明, 或者其值为空, 那么就以$DEFAULT作为其值 *
   
${var=DEFAULT} 如果var没有被声明, 那么就以$DEFAULT作为其值 *
${var:=DEFAULT} 如果var没有被声明, 或者其值为空, 那么就以$DEFAULT作为其值 *
   
${var+OTHER} 如果var声明了, 那么其值就是$OTHER, 否则就为null字符串
${var:+OTHER} 如果var被设置了, 那么其值就是$OTHER, 否则就为null字符串
   
${var?ERR_MSG} 如果var没被声明, 那么就打印$ERR_MSG *
${var:?ERR_MSG} 如果var没被设置, 那么就打印$ERR_MSG *
   
${!varprefix*} 匹配之前所有以varprefix开头进行声明的变量
${!varprefix@} 匹配之前所有以varprefix开头进行声明的变量

加入了“*”  不是意思是: 当然, 如果变量var已经被设置的话, 那么其值就是$var.

[chengmo@localhost ~]$ echo ${abc-'ok'}
ok
[chengmo@localhost ~]$ echo $abc

[chengmo@localhost ~]$ echo ${abc='ok'}
ok
[chengmo@localhost ~]$ echo $abc
ok

 

如果abc 没有声明“=" 还会给abc赋值。

[chengmo@localhost ~]$ var1=11;var2=12;var3=
[chengmo@localhost ~]$ echo ${!v@}            
var1 var2 var3
[chengmo@localhost ~]$ echo ${!v*}
var1 var2 var3

 

${!varprefix*}与${!varprefix@}相似,可以通过变量名前缀字符,搜索已经定义的变量,无论是否为空值。

 

二、字符串操作(长度,读取,替换)

表达式 含义
${#string} $string的长度
   
${string:position} 在$string中, 从位置$position开始提取子串
${string:position:length} 在$string中, 从位置$position开始提取长度为$length的子串
   
${string#substring} 从变量$string的开头, 删除最短匹配$substring的子串
${string##substring} 从变量$string的开头, 删除最长匹配$substring的子串
${string%substring} 从变量$string的结尾, 删除最短匹配$substring的子串
${string%%substring} 从变量$string的结尾, 删除最长匹配$substring的子串
   
${string/substring/replacement} 使用$replacement, 来代替第一个匹配的$substring
${string//substring/replacement} 使用$replacement, 代替所有匹配的$substring
${string/#substring/replacement} 如果$string的前缀匹配$substring, 那么就用$replacement来代替匹配到的$substring
${string/%substring/replacement} 如果$string的后缀匹配$substring, 那么就用$replacement来代替匹配到的$substring
   

说明:"* $substring”可以是一个正则表达式.

 

1.长度

[web97@salewell97 ~]$ test='I love china'
[web97@salewell97 ~]$ echo ${#test}
12

${#变量名}得到字符串长度

 

2.截取字串

[chengmo@localhost ~]$ test='I love china'
[chengmo@localhost ~]$ echo ${test:5}     
e china
[chengmo@localhost ~]$ echo ${test:5:10} 
e china

${变量名:起始:长度}得到子字符串

 

3.字符串删除

[chengmo@localhost ~]$ test='c:/windows/boot.ini'
[chengmo@localhost ~]$ echo ${test#/}
c:/windows/boot.ini
[chengmo@localhost ~]$ echo ${test#*/}
windows/boot.ini
[chengmo@localhost ~]$ echo ${test##*/}
boot.ini

[chengmo@localhost ~]$ echo ${test%/*} 
c:/windows
[chengmo@localhost ~]$ echo ${test%%/*}

${变量名#substring正则表达式}从字符串开头开始配备substring,删除匹配上的表达式。

${变量名%substring正则表达式}从字符串结尾开始配备substring,删除匹配上的表达式。

注意:${test##*/},${test%/*} 分别是得到文件名,或者目录地址最简单方法。

4.字符串替换

[chengmo@localhost ~]$ test='c:/windows/boot.ini'
[chengmo@localhost ~]$ echo ${test/\//\\}
c:\windows/boot.ini
[chengmo@localhost ~]$ echo ${test//\//\\}
c:\windows\boot.ini

 

${变量/查找/替换值} 一个“/”表示替换第一个,”//”表示替换所有,当查找中出现了:”/”请加转义符”\/”表示。

三、性能比较

在shell中,通过awk,sed,expr 等都可以实现,字符串上述操作。下面我们进行性能比较。

[chengmo@localhost ~]$ test='c:/windows/boot.ini'                       
[chengmo@localhost ~]$ time for i in $(seq 10000);do a=${#test};done;           

real    0m0.173s
user    0m0.139s
sys     0m0.004s

[chengmo@localhost ~]$ time for i in $(seq 10000);do a=$(expr length $test);done;      

real    0m9.734s
user    0m1.628s

 

速度相差上百倍,调用外部命令处理,与内置操作符性能相差非常大。在shell编程中,尽量用内置操作符或者函数完成。使用awk,sed类似会出现这样结果。

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/140386800631 通用大模型文本分类实践的基本原理是,借助大模型自身较强的理解和推理能力,在使用时需在prompt中明确分类任务目标,并详细解释每个类目概念,尤其要突出类目间的差别。 结合in-context learning思想,有效的prompt应包含分类任务介绍及细节、类目概念解释、每个类目对应的例子和待分类文本。但实际应用中,类目和样本较多易导致prompt过长,影响大模型推理效果,因此可先通过向量检索缩小范围,再由大模型做最终决策。 具体方案为:离线时提前配置好每个类目的概念及对应样本;在线时先对给定query进行向量召回,再将召回结果交给大模型决策。 该方法不更新任何模型参数,直接使用开源模型参数。其架构参考GPT-RE并结合相关实践改写,加入上下文学习以提高准确度,还使用BGE作为向量模型,K-BERT提取文本关键词,拼接召回的相似例子作为上下文输入大模型。 代码实现上,大模型用Qwen2-7B-Instruct,Embedding采用bge-base-zh-v1.5,向量库选择milvus。分类主函数的作用是在向量库中召回相似案例,拼接prompt后输入大模型。 结果方面,使用ICL时accuracy达0.94,比bert文本分类的0.98低0.04,错误类别6个,处理时添加“家居”类别,影响不大;不使用ICL时accuracy为0.88,错误58项,可能与未修改prompt有关。 优点是无需训练即可有较好结果,例子优质、类目界限清晰时效果更佳,适合围绕通用大模型api打造工具;缺点是上限不高,仅针对一个分类任务部署大模型不划算,推理速度慢,icl的token使用多,用收费api会有额外开销。 后续可优化的点是利用key-bert提取的关键词,因为核心词语有时比语意更重要。 参考资料包括
内容概要:本文详细介绍了哈希表及其相关概念和技术细节,包括哈希表的引入、哈希函数的设计、冲突处理机制、字符串哈希的基础、哈希错误率分析以及哈希的改进与应用。哈希表作为一种高效的数据结构,通过键值对存储数据,能够快速定位和检索。文中讨论了整数键值和字符串键值的哈希方法,特别是字符串哈希中的多项式哈希及其优化方法,如双哈希和子串哈希的快速计算。此外,还探讨了常见的冲突处理方法——拉链法和闭散列法,并提供了C++实现示例。最后,文章列举了哈希在字符串匹配、最长回文子串、最长公共子字符串问题中的具体应用。 适合人群:计算机科学专业的学生、算法竞赛选手以及有一定编程基础并对数据结构和算法感兴趣的开发者。 使用场景及目标:①理解哈希表的工作原理及其在各种编程任务中的应用;②掌握哈希函数的设计原则,包括如何选择合适的模数和基数;③学会处理哈希冲突的方法,如拉链法和闭散列法;④了解并能运用字符串哈希解决实际问题,如字符串匹配、回文检测等。 阅读建议:由于哈希涉及较多数学知识和编程技巧,建议读者先熟悉基本的数据结构和算法理论,再结合代码实例进行深入理解。同时,在实践中不断尝试不同的哈希策略,对比性能差异,从而更好地掌握哈希技术。
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