Linux Shell编程

本文介绍了Shell编程的基础知识,包括Shell脚本的创建与执行、变量的定义与使用、常用的控制结构及流程控制语句,并提供了调试技巧和实用示例。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

shell编程语法

shell脚本调试

shell应用实例


shell结构

#!指定执行脚本的shell

#注释行

命令和控制结构


创建shell程序的步骤

第一步:创建一个包含命令和控制结构的文件。

第二步:修改这个文件的权限使它可以执行。

使用chmod u+x

第三步:执行 ./example(也可以使用"sh example"执行)


shell两类变量:临时变量和永久变量

临时变量是shell程序内部定义的,包括:用户自定义变量、位置变量

永久变量是环境变量,其值不随shell脚本的执行结束而消失。


set:列出所有变量

unset NAME   删除变量


单引号之间的内容原封不动地指定给了变量。


位置变量:

由出现在命令行上的位置确定的参数称为位置参数。

ls -l file1 file2 file3

$0  ls -l

$n 这个程序的第n个参数  n=1-9


$? 执行上一个命令的返回值

0    非0   判断命令是否执行成功  0表示成功

$* 这个程序的所有参数

$# 这个程序的参数个数

$$ 这个程序的PID

$! 执行上一个后台命令的PID


shell命令

read命令:从键盘读入数据,赋给变量。

如:read username


sh -x read


shell变量的算术运算:

expr命令:对整数型变量进行算术运算

expr 3 + 5

expr $val - 5

expr  $val / $var2

expr $var3 /* 10


变量测试语句:用于测试变量是否相等,是否为空,文件类型等。

test  str1 != str

test str1 = str2


test -d $1 等于 [-d $1]


if语句流程:

if  then fi


if  条件1 then

命令1

elif  条件2  then

命令2

else

命令3

fi


-a:逻辑与,

-o:逻辑或,


for 变量名 in 名字表

do

命令列表

done


awk命令应用

awk -F域分隔符'命令'

示例:

检测系统中UID为0的用户:

awk -F: '$3==0 {print $1} /etc/passwd'

检测系统中密码为空的用户:

awk -F:'length($2)==0 {print $1}' /etc/shadow


select 变量 in 关键字

do

command1

......

commandn

done

select 把关键字中的每一项做成类似表单,以交互的方式执行do和done之间的命令。


case....esac语句,

case 变量 in


while 条件

do

命令

done


echo 123456 | passwd --stdin 用户名


until 条件

do

命令

done

until类似于while,只是条件为假时才执行。


shift指令:参数左移,每执行一次,参数序列顺序左移一个位置。


函数的定义:

函数名()

{

命令序列

}

函数的调用:不带()

函数名 参数1 参数2


函数中的变量:

变量均为全局变量,没有局部变量

函数中的参数:可以传递参数,用$1,$2


sh -n script 不执行脚本只是检查语法错误,将返回所有的语法错误。


一个脚本普通用户可以执行:

sh 脚本

1.对脚本有r权限

2.对其所在的目录有rx权限。


脚本

1.对脚本有rx权限
2.对其所在的目录有rx权限。

内容概要:《中文大模型基准测评2025年上半年报告》由SuperCLUE团队发布,详细评估了2025年上半年中文大模型的发展状况。报告涵盖了大模型的关键进展、国内外大模型全景图及差距、专项测评基准介绍等。通过SuperCLUE基准,对45个国内外代表性大模型进行了六大任务(数学推理、科学推理、代码生成、智能体Agent、精确指令遵循、幻觉控制)的综合测评。结果显示,海外模型如o3、o4-mini(high)在推理任务上表现突出,而国内模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715在智能体Agent和幻觉控制任务上表现出色。此外,报告还分析了模型性价比、效能区间分布,并对代表性模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715、DeepSeek-R1-0528、GLM-4.5等进行了详细介绍。整体来看,国内大模型在特定任务上已接近国际顶尖水平,但在综合推理能力上仍有提升空间。 适用人群:对大模型技术感兴趣的科研人员、工程师、产品经理及投资者。 使用场景及目标:①了解2025年上半年中文大模型的发展现状与趋势;②评估国内外大模型在不同任务上的表现差异;③为技术选型和性能优化提供参考依据。 其他说明:报告提供了详细的测评方法、评分标准及结果分析,确保评估的科学性和公正性。此外,SuperCLUE团队还发布了多个专项测评基准,涵盖多模态、文本、推理等多个领域,为业界提供全面的测评服务。
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