Linux Shell 正则表达式之 通配符、元字符、转义符使用实例介绍

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 参考来源:UNIX Shell范例精解(第3版)
                        正则表达式元字符
                        ^            行首定位符                     /^love/        匹配所有love开头的行
                        $            行尾定位符                    /love$/          匹配所有以love结尾的行
                        .              匹配一个字符               /l..e/                匹配包含一个l,后跟两个字符,跟一个e的行
                        *             匹配0或者多个前一字符 /*love/        匹配包含0或多个空格后跟love的行
                        []            匹配一组字符窗中任一个/[Ll]ove/    匹配包含love或者Love的行
                        [x-y]       匹配某范围字符中一个   /[A-Z]ove/  匹配后跟ove的一个A到Z之间的字符
                        [^]          匹配不再指定组内的字符/[^A-Z]/      匹配不再范围A到Z之间的任意字符
                        \              用于转义字符                   /love\./       匹配包括love,后面跟一个句点符号。
                        

                        pattern\{n\}     用来匹配前面pattern出现次数。n为次数
                        pattern\{n,\}m   含义同上,但次数最少为n
                        pattern\{n,m\}   含义同上,但pattern出现次数在n与m之间
                        


以上转自:http://bbs.chinaunix.net/forum.php?mod=viewthread&tid=2045733&highlight=





说到shell通配符(wildcard),大家在使用时候会经常用到。下面是一个实例:

?
1
 
?
1
2
3
4
[chengmo@localhost ~ /shell ]$ ls
a.txt  b.txt  c.old
 
#2
?
1
2
3
4
[chengmo@localhost ~ /shell ]$ ls *.txt
a.txt  b.txt
 
#3
?
1
2
[chengmo@localhost ~ /shell ]$ ls d*.txt
ls : 无法访问 d*.txt: 没有那个文件或目录

从上面这个实例,不知道大家有没有发现问题呢。我们先了解一下,通配符相关知识,再分析下这个实例吧。

一、linux shell通配符(wildcard)

通配符是由shell处理的(不是由所涉及到命令语句处理的,其实我们在shell各个命令中也没有发现有这些通配符介绍), 它只会出现在 命令的“参数”里(它不用在 命令名称里, 也不用在 操作符上)。当shell在“参数”中遇到了通配符时,shell会将其当作路径或文件名去在磁盘上搜寻可能的匹配:若符合要求的匹配存在,则进行代换(路径扩展);否则就将该通配符作为一个普通字符传递给“命令”,然后再由命令进行处理。总之,通配符 实际上就是一种shell实现的路径扩展功能。在 通配符被处理后, shell会先完成该命令的重组,然后再继续处理重组后的命令,直至执行该命令。

 

我们回过头分析上面命令吧:在第2个命令中,*.txt 实际shell搜索文件,找到了符合条件的文件,命令会变成:ls a.txt b.txt ,实际在执行ls 时候传给它的是a.txt b.txt .

 

而命令3,d*.txt 由于当前目录下面没有这样的文件或目录,直接将”d*.txt” 作为ls 参数,传给了 ls .这个时候”*” 只是一个普通的 ls 参数而已,已经失去了它通配意义。 由于找不到文件,所以会出现:无法访问提示!

了解了shell通配符,我们现在看下,shell常见通配符有那一些了。

shell常见通配符:

字符含义实例
*匹配 0 或多个字符a*b  a与b之间可以有任意长度的任意字符, 也可以一个也没有, 如aabcb, axyzb, a012b, ab。
?匹配任意一个字符a?b  a与b之间必须也只能有一个字符, 可以是任意字符, 如aab, abb, acb, a0b。
[list] 匹配 list 中的任意单一字符a[xyz]b   a与b之间必须也只能有一个字符, 但只能是 x 或 y 或 z, 如: axb, ayb, azb。
[!list] 匹配 除list 中的任意单一字符a[!0-9]b  a与b之间必须也只能有一个字符, 但不能是阿拉伯数字, 如axb, aab, a-b。
[c1-c2]匹配 c1-c2 中的任意单一字符 如:[0-9] [a-z]a[0-9]b  0与9之间必须也只能有一个字符 如a0b, a1b... a9b。
{string1,string2,...}匹配 sring1 或 string2 (或更多)其一字符串a{abc,xyz,123}b    a与b之间只能是abc或xyz或123这三个字符串之一。

 

需要说明的是:通配符看起来有点象正则表达式语句,但是它与正则表达式不同的,不能相互混淆。把通配符理解为shell 特殊代号字符就可。而且涉及的只有,*,? [] ,{} 这几种。

 

 

二、shell元字符(特殊字符 Meta)

shell 除了有通配符之外,由shell 负责预先先解析后,将处理结果传给命令行之外,shell还有一系列自己的其他特殊字符。

字符说明
IFS由 <space> 或 <tab> 或 <enter> 三者之一组成(我们常用 space )。
CR由 <enter> 产生。
=设定变量。
$作变量或运算替换(请不要与 shell prompt 搞混了)。
>重导向 stdout。 *
<重导向 stdin。 *
|命令管线。 *
&重导向 file descriptor ,或将命令置于背境执行。 *
( )将其内的命令置于 nested subshell 执行,或用于运算或命令替换。 *
{ }将其内的命令置于 non-named function 中执行,或用在变量替换的界定范围。
;在前一个命令结束时,而忽略其返回值,继续执行下一个命令。 *
&&在前一个命令结束时,若返回值为 true,继续执行下一个命令。 *
||在前一个命令结束时,若返回值为 false,继续执行下一个命令。 *
!执行 history 列表中的命令。*

加入”*” 都是作用在命令名直接。可以看到shell 元字符,基本是作用在命令上面,用作多命令分割(或者参数分割)。因此看到与通配符有相同的字符,但是实际上作用范围不同。所以不会出现混淆。

 

以下是man bash 得到的英文解析:

metacharacter
              A character that, when unquoted, separates words.  One of the following:
              |  & ; ( ) < > space tab
control operator
              A token that performs a control function.  It is one of the following symbols:
              || & && ; ;; ( ) | <newline>

 

三、shell转义符

有时候,我们想让 通配符,或者元字符 变成普通字符,不需要使用它。那么这里我们就需要用到转义符了。 shell提供转义符有三种。

字符说明
‘’(单引号)又叫硬转义,其内部所有的shell 元字符、通配符都会被关掉。注意,硬转义中不允许出现’(单引号)。
“”(双引号)又叫软转义,其内部只允许出现特定的shell 元字符:$用于参数代换 `用于命令代替
\(反斜杠)  又叫转义,去除其后紧跟的元字符或通配符的特殊意义。

man bash 英文解释如下:

There are three quoting mechanisms: the escape character, single quotes, and double quotes.

实例:

 

?
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
[chengmo@localhost ~ /shell ]$ ls \*.txt
ls : 无法访问 *.txt: 没有那个文件或目录
 
[chengmo@localhost ~ /shell ]$ ls '*.txt'
ls : 无法访问 *.txt: 没有那个文件或目录
 
[chengmo@localhost ~ /shell ]$ ls 'a.txt'
a.txt
 
[chengmo@localhost ~ /shell ]$ ls *.txt
a.txt  b.txt

 

可以看到,加入了转义符 “*”已经失去了通配符意义了。

四、shell解析脚本的过程

看到上面说的这些,想必大家会问到这个问题是,有这么想特殊字符,通配符,那么 shell在得到一条命令,到达是怎么样处理的呢?我们看下下面的图:

1

如果用双引号包括起来,shell检测跳过了1-4步和9-10步,单引号包括起来,shell检测就会跳过了1-10步。也就是说,双引号 只经过参数扩展、命令代换和算术代换就可以送入执行步骤,而单引号转义符直接会被送入执行步骤。而且,无论是双引号转义符还是单引号转义符在执行的时候能够告诉各个命令自身内部是一体的,但是其本身在执行时是并不是命令中文本的一部分。



原帖: http://www.cnblogs.com/chengmo/archive/2010/10/17/1853344.html

【四足机器人项目实战】四足机器人腿部机械结构设计 系列文章目录 提示:这里可以添加系列文章的所有文章的目录,目录需要自己手动添加 TODO:写完再整理 文章目录系列文章目录前言 前言 认知有限,望大家多多包涵,有什么问题也希望能够与大家多交流,共同成长! 本文先对四足机器人–腿部机械结构设计做个简单的介绍,具体内容后续再更,其他模块可以参考去我其他文章 提示:以下是本篇文章正文内容 为了减轻腿部惯量,使用有限元分析着重进行轻量化设计,小腿采用工字梁方案,大腿采用内部镂方案,并使用1.5 mm的AL 6061硬质材料,轻量化的腿部设了腿部运动时摆动 阅读详情

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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")

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