Linux之shell编程基本用法和语法笔记

Linux Shell编程 ​ Shell是一个命令行解释器程序规范,他接受应用程序/用户命令,然后调用操作系统内核完成相关的功能。它是用户使用 Linux 的桥梁。简单来说Shell 是指一种应用程序,这个应用程序提供了一个界面,用户通过这个界面访问操作系统内核的服务。也可以这样认为,linux中的shell就是linux内核的一个外层保护工具,并负责完成用户与内核之间的交互​ Shell还是一个功能相当强大的编程语言,易编写、易调试、灵活性强。 阅读详情

1、脚本格式要求

要用以下命令开头

#!/bin/bash

2、脚本的常用执行方式

1)赋予脚本运行权限执行脚本
在这里插入图片描述

2)通过sh直接执行脚本
在这里插入图片描述

3、shell的变量

1)LinuxShell中的变量分为,系统变量和用户自定义变量。

①系统变量比如$HOME、$PWD、$SHELL、$USER

②用户变量

用户变量的定义:变量名=值
撤销变量:unset 变量
声明静态变量:readonly 变量
注:静态变量不能unset

变量的定义规则
1)变量名称可以由字母、数字和下划线组成,但是不能以数字开头。
2)等号两侧不能有空格
3)变量名称一般习惯为大写

可以通过使用反引号(`)或者是($())运行其中的命令将结果返回
#!/bin/bash
#系统变量
echo "PATH=$PATH"
#用户自定义变量
NAME="zhangsan"
echo "NAME=$NAME"
unset NAME
echo "NAME=$NAME"
#静态变量定义
readonly AGE=11
echo "AGE=$AGE"
unset AGE

运行结果
在这里插入图片描述
`和$

#!/bin/bash
#反引号和$
echo `-ls`
echo ""
echo $(-ls -l)

运行结果
在这里插入图片描述

4、设置环境变量

1)基本语法

①export 变量名=变量值(功能描述:将shell变量输出为环境变量)

②source 配置文件(功能描述:让修改后的配置信息立即生效)

③echo $变量名(功能描述:查询环境变量的值)
2)步骤
①在/etc/profile文件中最后定义如下内容

#添加环境变量
export YEAR=2021

②查看配置的环境变量

#打印添加的环境变量
echo $YEAR
#使配置生效
source /etc/profile
echo $YEAR

注意:在输出环境变量前,需要让其生效使用如下指令

source /etc/profile

运行效果
在这里插入图片描述

5、位置参数变量

参数功能
$nn为数字,$0代表命令本身,$1-$9代表第一到第九个参数,十以上的参数,十以上的参数需要用大括号包含,如${10}
$*这个变量代表命令行中所有的参数,$*把所有的参数看成一个整体
$@这个变量也代表命令行中所有的参数,不过$@把每个参数区分对待
$#这个变量代表命令行中所有参数的个数
#!/bin/bash
#$n
echo "---$0---$1---$2---"
#$* 
echo "$*"        
#$@         
echo "---$0---$1---$2---"
#$# 
echo "参数个数:$#"

运行效果
在这里插入图片描述

6、预定义变量

参数功能
$$当前进程的进程号(PID)
$!后台运行的最后一个进程的进程号(PID)
$?最后一次执行的命令的返回状态。如果这个变量的值为0,证明上一个命令正确执行;如果这个变量的值为非0(具体是哪个数,由命令自己来决定),则证明上一个命令执行不正确了。
#!/bin/bash
#$$
echo "当前进程号:$$"
./vim &
#$!
echo "最后的进程号:$!"
#$?
echo "执行的值:$?"

运行结果
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7、运算符

1)“$((运算式))”或“$[运算式]”
2)expr m + n 注意expr运算符间要有空格

#!/bin/bash
#$((运算式))或$[]
echo "$((1+3))"
echo "$[1+4]"
#expr
echo `expr 1 + 5`

运行结果
在这里插入图片描述

8、条件判断

1)基本语法

[condition](注意condition前后要有空格)
#非空返回true,可使用$?验证(0为true,>1为false)

2)常用判断条件

①整数比较

符号功能
=字符串比较
-lt小于
-le小于等于
-eq等于
-gt大于
-ge大于等于
-ne不等于

②按照文件权限进行判断

符号功能
-r有读的权限
-w有写的权限
-x有执行的权限

③按照文件类型进行判断

符号功能
-f文件存在并且是一个常规的文件
-e文件存在
-d文件存在并是一个目录
#!/bin/bash
#判断相等
if [ 1 -eq 1 ]
then
        echo "相等"
fi               
#判断文件是否有执行权限
if [ -w /home/zuieyuyi/shell/hello2.sh ]
then       
        echo "可写"
fi                  
#判断文件是否存在
if [ -e /home/zuieyuyi/shell/hello.sh ]
then
        echo "存在"
fi

运行结果
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9、流程控制

1)if判断

if [ 条件判断式 ];then
	程序
fi

======推荐使用的方式======
if [ 条件判断式 ]
then
	程序
elif [ 条件判断式 ]
then
	程序
fi
#!/bin/bash
if [ 1 -eq 1 ]
then
        echo "相等"
fi

运行结果
在这里插入图片描述

2)case语句

case $变量名 in
"值1")
	如果变量的值等于值1,则执行程序1;;
"值2")
	如果变量的值等于值2,则执行程序2;;
...省略其他分支...*)
	如果变量的值都不是以上的值,则执行此程序;;
esac
#!/bin/bash
case $1 in
"1")
        echo "1";;
"2")
        echo "2";;
"3")
        echo "3";;
esac

运行结果
在这里插入图片描述

3)for循环

语法一:
for 变量 in 值1 值2 值3...
do
	程序
done
===================================
语法二:
for ((初始值;循环控制条件;变量变化))
do
	程序
done
#!/bin/bash
#打印参数
for i in $@
do
        echo "$j"
done
#打印1加到100的总和
SUM=0
for ((1=1;i<=100;i++))
do
        SUM=$[ $SUM+$i ]
done
echo "$SUM"

运行结果
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4)while循环

while [ 条件判断式 ]
do
	程序
done
#!/bin/bash
i=0
#打印0到n的值不包括0
while [ $i -lt $1 ]
do
        i=$[$i+1]
        echo "$i"
done

运行结果
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10、read读取控制台输入

read 选项 参数

选项:
-p:指定读取值时的提示符;
-t:指定读取值时等待的时间(秒),如果没有在指定的时间内输入,就不再等待了。
#!/bin/bash
#读取控制台输入一个num
read -p "请输入一个数:" NUM1
echo "你输入了:$NUM1"
#读取控制台输入一个num(在10秒内输入)
read -t 10 -p "请输入一个数:" NUM2
echo "你输入了:$NUM2"

运行结果
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11、函数

1)系统函数

  • basename 文件路径 文件后缀 功能:返回完整路径最后/的部分,常用于获取文件名
  • dirname 文件绝对路径 功能:从给定的包含绝对路径的文件名中去除文件名(非目录的部分),然后返回剩下的路径(目录的部分)

在这里插入图片描述

2)自定义函数

function 方法名(){
	Action;
	return int;		#可有可无
}

调用方式
方法名 参数1 参数2
#!/bin/bash
#计算和
function getSum(){
        SUM=$[$n1+$n2]
        echo "$SUM"
}
read -p "输入第一个数:" n1
read -p "输入第二个数:" n2
#调用方法
getSum $n1 $n2

运行结果
在这里插入图片描述

Linux:shell编程(shell基本语法) shell是用户与内核进行交互操作的一种接口,目前最流行的shell成为bash shell;shell也是一门编程语言,他是一种解释性语言,即shell脚本;一个系统可以存在多个shell,可以通过cat /etc/shells命令查看系统中安装的shell,不同shell可能支持的命令语法是不同的,本篇技术博文的测试环境是CentOS7,以下是系统中支持的shell版本变量=值1、等号两边不能有空格2、变量名称一般习惯使用大写字母。 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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风高秋月白,雨霁晚霞红 8625

Linux之Shell脚本基本语法

用户自定义的变量也叫本地变量,只在定义它的当前shell中才也可以使用。参考变量定义中的变量赋值即可。参数说明最后一次执行命令的返回状态,如值为0则说明成功,如值为非0,则说明命令执行不正确$$当前进程的进程号后台运行的最后一个进程的进程号02。

oydcm的博客 1007

【Shell编程】Shell基本语法

Shell 语法   Shell程序设计作为一种脚本语言,在Linux系统中有广泛的应用,本文记录了关于Shell程序设计的基础语法知识和常用命令,方便查询,熟练使用shell也需要经常实践,这对于完成一些较简单的编程任务很有帮助。 (1)变量   在shell里,使用变量之前并不需要事先做出声明,可以通过使用直接创建。默认情况下,所有的变量都被当做字符串进行存储,变量名区分大小写。变量名之前加...

weixin_30247781的博客 248

零基础 学习Linux shell编程语法

Linux的Shell种类众多,常见的有:Bourne Shell(/usr/bin/sh或/bin/sh)、Bourne Again Shell(/bin/bash)、C Shell(/usr/bin/csh)、K Shell(/usr/bin/ksh)、Shell for Root(/sbin/sh),等等。不同的Shell语言的语法有所不同,所以不能交换使用。找出距此时2天之内创建的文件,同时基于find的结果,应用-exec之后的命令,即ls -l,从而可以直接显示出find找到文件的明显列表。

pandamf的专栏 911

linux shell 基本语法之快速上手shell编程

从程序员的角度来看, Shell本身是一种用C语言编写的程序,从用户的角度来看,Shell是用户与Linux操作系统沟通的桥梁。用户既可以输入命令执行,又可以利用 Shell脚本编程,完成更加复杂的操作。在Linux GUI日益完善的今天,在系统管理等领域,Shell编程仍然起着不可忽视的作用。深入地了解和熟练地掌握Shell编程,是每一个Linux用户的必修 功课之一。 Linux的Shell种...

dcw142857的博客 186

Linux shell编程常用语法

Linux shell编程常用语法

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