Linux shell脚本基础学习(三)

本文介绍了 Linux Shell 脚本中的三种基本流程控制结构:if 条件语句、case 选择语句和 select 交互式选择。通过具体实例展示了如何在脚本中实现逻辑判断和选择执行。

来源:http://os.51cto.com/art/201003/186820.htm

 

Linux shell脚本基础学习第三讲,前面我们介绍shell命令和流程控制时,由于篇幅没能讲流程控制,今天流程控制我们这里也只是介绍前面三各部分 if  case 和 select。后面还有三个部分内容只能在Linux shell脚本基础学习第四讲中介绍了。

1.1.5 Shell命令和流程控制(2)

3) 流程控制

1.if

"if" 表达式 如果条件为真则执行then后面的部分:

if ....; then

....

elif ....; then

....

else

....

fi

大多数情况下,可以使用测试命令来对条件进行测试。比如可以比较字符串、判断文件是否存在及是否可读等等…

通常用" [ ] "来表示条件测试。注意这里的空格很重要。要确保方括号的空格。

[ -f "somefile" ] :判断是否是一个文件

[ -x "/bin/ls" ] :判断/bin/ls是否存在并有可执行权限

[ -n "$var" ] :判断$var变量是否有值

[ "$a" = "$b" ] :判断$a和$b是否相等

执行man test可以查看所有测试表达式可以比较和判断的类型。

直接执行以下脚本:

#!/bin/sh

if [ "$SHELL" = "/bin/bash" ]; then

echo "your login shell is the bash (bourne again shell)"

else

echo "your login shell is not bash but $SHELL"

fi

变量$SHELL包含了登录shell的名称,我们和/bin/bash进行了比较。

快捷操作符

熟悉C语言的朋友可能会很喜欢下面的表达式:

[ -f "/etc/shadow" ] && echo "This computer uses shadow passwors"

这里 && 就是一个快捷操作符,如果左边的表达式为真则执行右边的语句。

您也可以认为是逻辑运算中的与操作。上例中表示如果/etc/shadow文件存在则打印” This computer uses shadow passwors”。同样或操作(||)在shell编程中也是可用的。这里有个例子:

#!/bin/sh

mailfolder=/var/spool/mail/james

[ -r "$mailfolder" ]' '{ echo "Can not read $mailfolder" ; exit 1; }

echo "$mailfolder has mail from:"

grep "^From " $mailfolder

该脚本首先判断mailfolder是否可读。如果可读则打印该文件中的"From" 一行。如果不可读则或操作生效,打印错误信息后脚本退出。这里有个问题,那就是我们必须有两个命令:

-打印错误信息

-退出程序

我们使用花括号以匿名函数的形式将两个命令放到一起作为一个命令使用。一般函数将在下文提及。

不用与和或操作符,我们也可以用if表达式作任何事情,但是使用与或操作符会更便利很多。

2.case

case :表达式可以用来匹配一个给定的字符串,而不是数字。

case ... in

...) do something here ;;

esac

让我们看一个例子。 file命令可以辨别出一个给定文件的文件类型,比如:

file lf.gz

这将返回:

lf.gz: gzip compressed data, deflated, original filename,

last modified: Mon Aug 27 23:09:18 2001, os: Unix

我们利用这一点写了一个叫做smartzip的脚本,该脚本可以自动解压bzip2, gzip 和zip 类型的压缩文件:

#!/bin/sh

ftype=`file "$1"`

case "$ftype" in

"$1: Zip archive"*)

unzip "$1" ;;

"$1: gzip compressed"*)

gunzip "$1" ;;

"$1: bzip2 compressed"*)

bunzip2 "$1" ;;

*) echo "File $1 can not be uncompressed with smartzip";;

esac

您可能注意到我们在这里使用了一个特殊的变量$1。该变量包含了传递给该程序的第一个参数值。

也就是说,当我们运行:

smartzip articles.zip

$1 就是字符串 articles.zip

3. selsect

select 表达式是一种bash的扩展应用,尤其擅长于交互式使用。用户可以从一组不同的值中进行选择。

select var in ... ; do

break

done

.... now $var can be used ....

下面是一个例子:

#!/bin/sh

echo "What is your favourite OS?"

select var in "Linux" "Gnu Hurd" "Free BSD" "Other"; do

break

done

echo "You have selected $var"

下面是该脚本运行的结果:

What is your favourite OS?

1) Linux

2) Gnu Hurd

3) Free BSD

4) Other

#? 1

You have selected Linux

上面就是这一讲的内容,控制流程比较多,这里先介绍这三个。

 

第二讲  第四讲

 

内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真;②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
内容概要:本文围绕面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程展开研究,提出了一套基于Python实现的综合性计算框架,旨在应对制造过程中数据不确定性、噪声干扰面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究(Python代码实现)及模型泛化能力不足等问题。该流程集成了数据预处理、特征工程、异常检测、模型训练与优化、鲁棒性增强及结果可视化等关键环节,结合集成学习方法提升预测精度与稳定性,适用于质量控制、设备故障预警、工艺参数优化等典型制造场景。文中通过实际案例验证了所提方法在提升模型鲁棒性和预测性能方面的有效性。; 适合人群:具备Python编程基础和机器学习基础知识,从事智能制造、工业数据分析及相关领域研究的研发人员与工程技术人员,尤其适合工作1-3年希望将机器学习应用于实际制造系统的开发者。; 使用场景及目标:①在制造环境中构建抗干扰能力强、稳定性高的预测模型;②实现对生产过程中的关键指标(如产品质量、设备状态)进行精准监控与预测;③提升传统制造系统向智能化转型过程中的数据驱动决策能力。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码实例,逐步复现整个计算流程,并针对自身业务场景进行数据适配与模型调优,重点关注鲁棒性设计与集成策略的应用,以充分发挥该框架在复杂工业环境下的优势。
内容概要:本文档围绕“含光热电站、有机朗肯循环、P2G的综合能源优化调度”展开,介绍了基于Matlab的仿真代码实现方法。该研究整合太阳能热发电、有机工质朗肯循环发电以及电转气(Power-to-Gas, P2G)技术,构建冷、热、电多能互补的综合能源含光热电站、有机有机朗肯循环、P2G的综合能源优化调度(Matlab代码实现)系统,并通过优化调度提升系统运行效率与能源利用率。文中重点探讨了在考虑灵活性供需不确定性条件下,储能系统的优化配置策略,结合智能算法实现对多能源耦合系统的协调控制与经济调度。此外,文档还列举了大量相关研究方向与技术应用,涵盖电力系统优化、新能源调度、路径规划、机器学习、信号处理等多个领域,展示了Matlab在科研仿真中的广泛应用。; 适合人群:具备一定电力系统、能源工程或自动化背景的研究生、科研人员及工程技术人员,熟悉Matlab编程并有志于综合能源系统优化调度方向的研究者;; 使用场景及目标:①用于冷热电联供系统(CCHP)与可再生能源集成系统的建模与仿真;②支持含储能的多能系统在不确定性环境下的优化调度研究;③为光热电站、有机朗肯循环及P2G技术的协同运行提供算法验证平台;④辅助科研人员复现高水平论文(如EI期刊)中的优化模型与仿真结果; 阅读建议:建议读者结合文档中提供的Matlab代码与YALMIP等优化工具包进行实践操作,重点关注目标函数构建、约束条件设定及求解器调用方式,同时可参考文中提及的其他研究案例拓展应用场景,提升综合能源系统建模能力。
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