用C与脚本的混合编程来处理配置文件

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在linux上写程序、做网管的人,或多或少都会几种脚本。脚本语言灵活的变量类型、强大的正则表达式
处理能力,再加上linux系统本身的管道、重定向以及丰富的命令行工具,让你编程起来游刃有余。而C语言固
然有种种优势,但不可否认,很多场合下,用脚本语言更为方便,比如我们将举例说明的对配置文件的处理。

先看看我们示例程序的任务:

假设我们有一个用c写的程序,它有一个配置文件 user.conf,保存了一些用户信息,user.conf定义如下:

1)、以 # 开头的行为注释行,不做处理。
2)、允许空行。
3)、如果不是1和2,那么就是有效的数据,格式
如下
# user.conf: configure file for user
# username age sex country
tom 20 male us
chen 22 female cn
每一列分为4个字段,字段之间用一个或多个空白
字符(空格或者制表符)隔开,字段依次是 姓名、年
龄、性别、国家。我们的c程序要完成对 user.conf的
添加、删除、编辑、查询。
这样一个简单的任务,用c处理起来不算复杂,不过也是要花点功夫的,而如果用脚本语言来做,却很简
单,能不能在c中调用脚本来完成任务了?
Awk是linux上一种脚本语言,它的长处在于处理有一定格式规则的文件,例如咱们的user.conf。关于 aw
k 的资料有很多,oreilly公司出了专门的 awk 编程的书籍,网上也是可以下载到的。你也可以直接 man awk
看看。
我们先看看如何用 shell 结合 awk来完成上述任务:
1) 添加一条记录

例如,要添加 jack 18 male us 这样一条记录,可以简单的用重定向功能
Echo –e “jack 18 male us” >> user.conf
现在,这条记录被添加到 user.conf末尾了。
2) 删除一条记录
例如,现在要删除用户 chen 的信息
cat user.conf | awk ‘!/^chen[[:blank:]]+/ {print}’ > tmp.conf; mv –f tmp.conf user.conf
3)、编辑一条记录
现在,想把 tom的性别改为 female
cat user.conf | awk ‘{if($0 ~ /^tom[[:blank:]]+/) print $1 $2 female $3; else print}’
通过 system()这个函数,我们就可以在 c 中调用以上脚本,完成任务了。
但是,system() 用起来还是觉得不爽,它的不足是只能执行脚本,却无法获得脚本的输出数据,而这通
常是我们进一步处理的数据来源。(在shell和perl中,可以通过反引号( `` )来取得命令的输出结果)。 一
个解决办法是把输出结果重定向到一个临时文件中,然后在c中读取文件,获取数据,最后当然还要删除这个
文件。不过,这个方法总是让人觉得有一点点不爽,如果能直接把脚本执行中输出的数据输到我们的缓冲区来
就更好了。
我写了个小函数,叫 my_system(),通过管道以及重定向,实现了以上想法。
函数原型如下:
int my_system(const char* pCmd, char* pResult, int size);
输出数据被保存到 pResult所指向的缓冲区中,缓冲区大小为 size,最多可以保存 size-1的数据。函数
的实现放在本文的最后。
有了这个函数以后,在 c中调用脚本就更方便了,我们可以通过它来实现对 user.conf的查询。
4)、查询一个记录
例如,我们要获取 tom 的性别
可以用脚本这样来实现:
cat user.conf | awk ‘/^tom[[:blank:]]+/ {print $3}’
脚本的执行结果是 tom的性别 male被输出到屏幕上。
在我们的 c程序中,如此调用my_system(),
char buf[101];
my_system(“cat user.conf | awk ‘/^tom[[:blank:]]+/ {print $3}’”, buf, 101);

调用完以后,buf中的数据就是 “male”了,怎么样,还算方便吧?
以上只是用结合脚本完成了一个比较简单的任务,所以我没有把这些脚本单独形成脚本文件。如果你善于
使用 perl、shell、awk,那么可以写出更强大的脚本文件来处理更复杂的问题,然后通过类似 my_system( )
的方法,在 c/c++等其它语言中取得脚本的输出结果,实现有趣的“混合编程”。
希望你能从中得到乐趣!


#include
#include
#include
#include
#include
static int my_system(const char* pCmd, char*
pResult, int size)
{
int fd[2];
int pid;
int count;
int left;
char* p = 0;
int maxlen = size – 1;
memset(pResult, 0, size);
if(pipe(fd))
{
printf("pipe errorn");
return –1;
}
if((pid = fork()) == 0)
{// chile process
int fd2[2];
if(pipe(fd2))

{
printf("pipe2 errorn");
return –1;
}
close(1);
dup2(fd2[1],1);
close(fd[0]);
close(fd2[1]);
system(pCmd);
read(fd2[0], pResult, maxlen);
pResult[strlen(pResult)-1] = 0;
write(fd[1], pResult, strlen(pResult));
close(fd2[0]);
exit(0);
}
// parent process
close(fd[1]);
p = pResult;
left = maxlen;
while((count = read(fd[0], p, left))) {
p += count;
left -= count;
if(left == 0)
break;
}
close(fd[0]);
return 0;
}
int main(void)
{
char result[1025];
my_system("/sbin/ifconfig", result, 1025);
printf("the result isnn%sn", result);
return 0;
}


转自:http://www.233.com/Linux/Instructs/051207/165934648.html

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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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