shell中对文本的一些处理

本文详细解析了Shell命令中的echo、变量使用、反引号输出命令结果及输出重定向的功能。通过具体实例,展示了如何在脚本中灵活运用这些命令,实现高效文本处理。

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1:echo 输出文本,默认情况下会自动在末尾添加一个换行符,-n选项可以取消换行符
2:显示变量的时候加{},
var=”hi”
echo “this is test varTESTthisistestechothisistest {var}TEST”。
3:用反引号来输出命令执行的结果,另外echo只把结果作为一行输出来。
3:echo结果重定向 > 覆盖文件的原来的内容 >>追加到文件的末尾
4:fold命令格式化行
Fold [option] [file…]
Option 选项
:-s 在空格处折断行,在和w一起使用的时候,若当前单词还没输出完,则继续输出不换行
-w 指定宽度 默认80列
5:sort (sort默认情况下以连续的空格或者制表符作为列的分隔符)
sort [option] [file]
-k pos1[,pos2] 以pos1-pso2列作为排序比较关键字,一个文本行最多只能包括10列比较,省略pos2表示从pos1开始,直到满额
-k pos1[.start] [,pos2[.end]]
从pos1列的第start个字符到pos2列的end个字符都是排序关键字的组成部分。连续的使用-k可以对多个关键字排序
-r 降序排列
-n 数值列的排序 但是对于非数字字符则结果没有预期
-t 自定义列分隔
-u 排序而且删除重复的行

sort file1 file2 > result
将file1和file2中的内容合并在一起,排序后输出到result 也可以使用上面的一些选项。
6:wc命令
wc [option] [file]
-c 统计文本的字节数
-m 统计字符数
-l 统计行数
-L 最长行的长度
-w 单词数

7:cut命令及其语法
cut option [file]
-d 自定义分隔符,默认值为制表符
-f 只选择列表中指定的文本列,文本列用列号表示,多个列之间用逗号隔开。用-连接连续的列。
-s 不输出不包含列分隔符的行
-c 表示选择字符
cut -c list 不能指列分隔符 list和指定列的格式一样

### Text2SQL 的实际应用案例与教程 Text2SQL 是一种将自然语言查询转换为结构化查询语言 (SQL) 查询的技术。它广泛应用于聊天机器人、数据可视化工具以及数据分析平台等领域。以下是有关 Text2SQL 的一些实际应用案例和教程。 #### 1. 使用 LangChain 和 OpenAI 实现 Text2SQL LangChain 提供了一种灵活的方式,可以结合大语言模型(如 OpenAI 的 GPT 系列)来完成复杂的任务,比如 Text2SQL 转换。通过定义提示模板并调用 LLM 来解析用户的输入,最终生成 SQL 查询语句[^1]。 下面是一个简单的 Python 示例代码: ```python from langchain.prompts import PromptTemplate from langchain.llms import OpenAI from langchain.chains import LLMChain # 定义提示模板 template = """You are a helpful assistant that translates natural language to SQL queries. Schema: {schema} Question: {question} SQL Query:""" prompt = PromptTemplate(template=template, input_variables=["schema", "question"]) # 初始化 LLM 链条 llm = OpenAI(temperature=0) chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt) # 输入数据库模式和问题 schema = "CREATE TABLE table_name_78 (date VARCHAR, home_team VARCHAR)" question = "What was the date of the game where the Home team was Arsenal?" # 执行链条获取 SQL 查询 response = chain.run({"schema": schema, "question": question}) print(response.strip()) ``` 此代码片段展示了如何利用 LangChain 构建一个基础的 Text2SQL 应用程序。 --- #### 2. 基于 Hugging Face Transformers 的 Text2SQL 模型 Hugging Face 提供了许多预训练的语言模型,这些模型可以通过微调适应特定的任务需求,例如 Text2SQL。SpaCy 和 T5 结合使用是一种常见的方法之一[^2]。 以下是一段基于 PyTorch 和 T5 模型的简单实现: ```python import torch from transformers import T5Tokenizer, T5ForConditionalGeneration model_name = 't5-small' tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained(model_name) model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained(model_name) def text_to_sql(text_input): inputs = tokenizer.encode(f"text2sql: {text_input}", return_tensors="pt") outputs = model.generate(inputs, max_length=150) sql_query = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) return sql_query natural_language_question = "Find all employees whose salary is greater than $50K." sql_output = text_to_sql(natural_language_question) print(sql_output) ``` 这段代码说明了如何加载 T5 模型并将自然语言转化为 SQL 查询[^2]。 --- #### 3. 开源项目推荐 除了上述两种方式外,还有一些开源项目可以直接用于学习或部署生产环境下的解决方案: - **Seq2SQL**: 这是由 Facebook AI Research 发布的一个经典 Text-to-SQL 数据集及其对应的基线模型[^3]。 - **Sparc Dataset & Baselines**: Sparc 是另一个更复杂的数据集,支持多轮对话形式的 Text2SQL 转换[^4]。 --- ### 总结 无论是采用商业 API 如 OpenAI,还是依赖社区贡献的开源框架,都可以快速搭建起自己的 Text2SQL 解决方案。具体选择取决于项目的规模和技术栈偏好。
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