文本三剑客——sed(原创)

本文详细介绍了SED命令的基础用法及高级技巧,包括SED的工作机制、基本语法、常用的编辑命令及其应用场景,如文本查找、替换、插入等操作。

我以前的文章介绍过grep了,今天我就来说一下第二个sed,它是stream editor的缩写。在Linux的文本文件中文本存储都是一行,显示时表现的多行其实都是因为有换行符的存在,例如:文本是:abc$def$ghi 显示出来就是三行了。Sed就是一个行编辑器,它一次读一行文本进行操作,然后根据我们的选择看是否同步到文本之中。还有一个叫awk的,在Linux上叫做gawk(gnu awk),它是一个文本格式化工具,我们下一篇文章再说。
工作机制:每次读取一行文本至“模式空间(pattern space)”中,在模式空间中完成处理;将处理结果输出至标准输出设备;
语法:sed [OPTION]... {script} [input-file]...
-r: 支持扩展正则表达式;
-n: 静默模式;
-e script1 -e script2 -e script3:指定多脚本运行;
-f /path/to/script_file:从指定的文件中读取脚本并运行;
-i: 直接修改源文件;
地址定界:
#: 指定行;
$: 最后一行;
/regexp/:任何能够被regexp所匹配到的行;sed ‘/^#/d’ /etc/fstab #删除以井号开头的行
\%regexp%:同上,只不过换作%为regexp边界符;
/regexp/| :匹配时忽略字符大小写;
\%regexp%| :匹配时忽略字符大小写;
startline,endline:
#,/regexp/:从#行开始,到第一次被/regexp/所匹配到的行结束,中间的所有行;
#,#
/regexp1/,/regexp2/:从第一次被/regexp1/匹配到的行开始,到第一次被/regexp2/匹配到的行结束,中间的所有行;
#,+|-n:从#行开始,一直到向下的n行;
first~step:指定起始行,以及步长;
sed的编辑命令
d: 删除模式空间中的行;sed ‘1,2d’ /etc/fstab
=:显示行号;sed ‘/^#/=’ /etc/fstab #显示以#号开头的行的行号
a \text:附加text;sed ‘/^#/a \new line’ /etc/fstab #在以井号开头行的后面添加new line字样
sed ‘1a \new line\nsecond line\ntherid line’ #\n表示换行符
i \text:插入text,支持\n实现多行插入;
c \text:用text替换匹配到的行;sed ‘/5,7/c \new txt’ #五到七行都替换成一个new txt
sed ‘/^#/c \new txt’ /etc/fstab #只有井号开头的行都替换成new txt,不只一个
p: 打印模式空间中的行;sed ‘5,7p’ /etc/fstab #5-7行的内容显示两遍,使用-n才符合我们的期望
s/regexp/replacement/:替换由regexp所匹配到的内容为replacement;
g: 全局替换;
i: 不区分大小写 #sed ‘s/^#//g’ /etc/fstab
w /path/to/somefile:把指定的内容另存至/path/to/somefile路径所指定的文件中;

sed ‘5,9w /tmp/test1.txt’ /etc/fstab #将fstab中的5-9行写到test1.txt中

        r /path/from/somefile:在文件的指定位置插入另一个文件的所有内容,完成文件合并;
            #sed ‘8r /etc/issue’ /etc/fstab #将issue的第8行之后的内容读进来放到fstab之前
    练习:
            (1) 删除/boot/grub/grub.conf文件中所有行的行首的空白字符;
                sed 's/^[[:space:]]\+//' /boot/grub/grub.conf
            (2) 删除/etc/fstab文件中所有以#开头,后跟至少一个空白字符的行的行首的#和空白字符;
                sed 's/^#[[:space:]]\+//' /etc/fstab
            (3) 把/etc/fstab文件的奇数行另存为/tmp/fstab.3;
                sed '1~2w /tmp/fstab.3' /etc/fstab
            (4) echo一个文件路径给sed命令,取出其基名;进一步地,取出其路径名;
                取基名:echo "/etc/sysconfig/network-scripts/" | sed 's@^.*/\([^/]\+\)/\?$@\1@'
                取路径名:echo "/etc/sysconfig/network-scripts/" | sed 's@[^/]\+/\?$@@'

Sed不仅有一个模式空间,还有一个保持空间,它可以帮助sed暂时存储一些东西以便后续的使用。
高级命令:
h:用模式空间中的内容覆盖保持空间的内容;
H:把模式空间中的内容追加至保持空间中内容的后面;
g:从保持空间中取到其内容,并将其覆盖模式空间中的内容;
G:从保持空间中取到其内容,并将其追加在模式空间中的内容的后面;
x:把保持空间和模式空间中的进行交换;
n:读取匹配到的行的下一行至模式空间;(会覆盖模式空间中的原有内容);
N:读取匹配到的行的下一行至模式空间,追加在模式空间中原有内容的后面;
d:删除模式空间中的内容;
D:删除多行模式空间中的首行;
注意:命令功能可使用!取反;分号可用于分隔脚本;
示例:
sed 'G' /etc/issue: 在文件中的每行后方添加空白行;
sed '$!d' /etc/fstab:保留最后一行;
sed '/^$/d;G' /etc/issue: 保证指定的文件每一行后方有且只有一个空白行;
sed 'n;d' /etc/issue:保留奇数行;
sed -n '1!G;h;$p' /etc/issue :全文倒叙显示
sed '$!N;$!D' /etc/issue:显示最后两行
sed命令:
-e 'script' -e 'script'
'script;script;script' 与上一行模式相同
script
script
script
-f /path/from/script 都是第一行的作用

文本三剑客——sed(原创)

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标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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