linux awk 命令复习

本文介绍Awk这一强大的文本分析工具的基础使用方法及高级技巧,包括基本语法、常见命令实例、变量赋值及循环控制等,适合希望提升文本处理能力的技术人员阅读。

awk是一个强大的文本分析工具,相对于grep的查找,sed的编辑,awk在其对数据分析并生成报告时,显得尤为强大。简单来说awk就是把文件逐行的读入,以空格为默认分隔符将每行切片,切开的部分再进行各种分析处理。

使用方法   : awk '{pattern + action}' {filenames}

尽管操作可能会很复杂,但语法总是这样,其中 pattern 表示 AWK 在数据中查找的内容,而 action 是在找到匹配内容时所执行的一系列命令。花括号({})不需要在程序中始终出现,但它们用于根据特定的模式对一系列指令进行分组。 pattern就是要表示的正则表达式,用斜杠括起来。

awk语言的最基本功能是在文件或者字符串中基于指定规则浏览和抽取信息,awk抽取信息后,才能进行其他文本操作。完整的awk脚本通常用来格式化文本文件中的信息。通常,awk是以文件的一行为处理单位的。awk每接收文件的一行,然后执行相应的命令,来处理文本。

 

常用命令展示:

样本数据:

image

// 显示所有user1的行

awk  'user1 ' /etc/passwd

// 遍历所有user1的行输出第五列值

awk -F: 'user1 {print $5}/etc/passwd

// 统计文件名、每行行号、列数,完整内容

awk -F ':'  '{print "filename:" FILENAME ",linenumber:" NR ",columns:" NF ",linecontent:"$0}' /etc/passwd 

// 使用printf替代print,可以让代码更加简洁,易读

awk -F: '{printf ("filename:%10s, linenumber:%3s,column:%3s,content:%3f\n",FILENAME,NR,NF,$0)}'  /home/**/test.txt  

// 打印第三行文件内容

awk -F: 'NR=3{print "filename: " FILENAME, $0}'  /etc/passwd

// 指定分隔符,查询第二列

awk -F ’:‘ ’{print $2}‘  /etc/passwd

// 指定分隔符,查询最后一列

awk -F ’:‘ ’{print $NF}‘  /etc/passwd

// 指定分隔符,查询倒数第二列

awk -F ’:‘ ’{print $NF-1}‘  /etc/passwd

// 获取第12到31行的第一列的信息

awk -F ':' '{if (NR<31 && NR>12)print $1}'  /etc/passwd

// 多分隔符的使用

awk -F "[/]" 'NR == 4 {print $0,"\n",$1}'  /etc/passwd

//  添加了BEGIN和END

cat /etc/passwd | awk -F: 'BEGIN{print "name, shell"} {print $1,$NF} END{print "hello  world"}'

//  查看最近登录最多的IP信息

last | awk '{S[$3]++} END{for(a in S ) {print S[a],a}}' |uniq| sort -rh

//   利用正则过滤多个空格

ifconfig |grep eth* | awk -F '[ ]+' '{print $1}'

awk编程--变量和赋值

除了awk的内置变量,awk还可以自定义变量, awk中的循环语句同样借鉴于C语言,支持while、do/while、for、break、continue,这些关键字的语义和C语言中的语义完全相同。

统计某个文件夹下的大于100k文件的数量和总和

1

2

ls -l|awk '{if($5>100){count++; sum+=$5}} {print "Count:" count,"Sum: " sum}'  【因为awk会轮询统计,所以会显示整个过程】

ls -l|awk '{if($5>100){count++; sum+=$5}} END{print "Count:" count,"Sum: " sum}' 【天界END后只显示最后的结果】

1

<strong>备注:</strong>count是自定义变量。之前的action{}里都是只有一个print,其实print只是一个语句,而action{}可以有多个语句,以;号隔开

 

统计显示/etc/passwd的账户

1

2

3

awk -F: '{count++;} END{print count}' /etc/passwd        

cat /etc/passwd|wc -l

awk -F ':' 'BEGIN {count=0;} {name[count] = $1;count++;}; END{for (i = 0; i < NR; i++) print i, name[i]}' /etc/passwd

 

 

 

 

 


 

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
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