Linux sed

本文深入探讨了Sed编辑器的基本概念、定址、命令、选项、元字符集及实例,提供了Sed命令的详细解释和实际应用场景,旨在帮助读者理解和掌握Sed的强大功能。

1. Sed简介

  sed是一种在线编辑器,它一次处理一行内容。处理时,把当前处理的行存储在临时缓冲区中,称为“模式空间”(pattern space),接着用sed命令处理缓冲区中的内容,处理完成后,把缓冲区的内容送往屏幕。接着处理下一行,这样不断重复,直到文件末尾。文件内容并没有改变,除非你使用重定向存储输出。Sed主要用来自动编辑一个或多个文件;简化对文件的反复操作;编写转换程序等。以下介绍的是Gnu版本的Sed 3.02。

2. 定址

  可以通过定址来定位你所希望编辑的行,该地址用数字构成,用逗号分隔的两个行数表示以这两行为起止的行的范围(包括行数表示的那两行)。

  1)没有指定则表示所有行

  2)美元符号($)表示最后一行

  3)单个数字表示某行

  4)范围表示,如1,3表示1至3行

  5)还可与正则表达式组合表示

3. Sed命令

调用sed命令有两种形式:

  • sed [options] 'command' file(s)

  • sed [options] -f scriptfile file(s)

a\

在当前行后面加入一行文本。

b lable

分支到脚本中带有标记的地方,如果分支不存在则分支到脚本的末尾。

c\

用新的文本改变本行的文本。

d

从模板块(Pattern space)位置删除行。

D

删除模板块的第一行。

i\

在当前行上面插入文本。

h

拷贝模板块的内容到内存中的缓冲区。

H

追加模板块的内容到内存中的缓冲区

g

获得内存缓冲区的内容,并替代当前模板块中的文本。

G

获得内存缓冲区的内容,并追加到当前模板块文本的后面。

l

列表不能打印字符的清单。

n

读取下一个输入行,用下一个命令处理新的行而不是用第一个命令。

N

追加下一个输入行到模板块后面并在二者间嵌入一个新行,改变当前行号码。

p

打印模板块的行。

P(大写)

打印模板块的第一行。

q

退出Sed。

r file

从file中读行。

t label

if分支,从最后一行开始,条件一旦满足或者T,t命令,将导致分支到带有标号的命令处,或者到脚本的末尾。

T label

错误分支,从最后一行开始,一旦发生错误或者T,t命令,将导致分支到带有标号的命令处,或者到脚本的末尾。

w file

写并追加模板块到file末尾。

W file

写并追加模板块的第一行到file末尾。

!

表示后面的命令对所有没有被选定的行发生作用。

s/re/string

用string替换正则表达式re。

=

打印当前行号码。

#

把注释扩展到下一个换行符以前。

以下的是替换标记
  • g表示行内全面替换。

  • p表示打印行。

  • w表示把行写入一个文件。

  • x表示互换模板块中的文本和缓冲区中的文本。

  • y表示把一个字符翻译为另外的字符(但是不用于正则表达式)

4. 选项

-e command, --expression=command

允许多台编辑。

-h, --help

打印帮助,并显示bug列表的地址。

-n, --quiet, --silent

取消默认输出。

-f, --filer=script-file

引导sed脚本文件名。

-V, --version

打印版本和版权信息。

5. 元字符集

^

锚定行的开始 如:/^sed/匹配所有以sed开头的行。

$

锚定行的结束 如:/sed$/匹配所有以sed结尾的行。

.

匹配一个非换行符的字符 如:/s.d/匹配s后接一个任意字符,然后是d。

*

匹配零或多个字符 如:/*sed/匹配所有模板是一个或多个空格后紧跟sed的行。

[]

匹配一个指定范围内的字符,如/[Ss]ed/匹配sed和Sed。

[^]

匹配一个不在指定范围内的字符,如:/[^A-RT-Z]ed/匹配不包含A-R和T-Z的一个字母开头,紧跟ed的行。

\(..\)

保存匹配的字符,如s/\(love\)able/\1rs,loveable被替换成lovers。

&

保存搜索字符用来替换其他字符,如s/love/**&**/,love这成**love**。

\<

锚定单词的开始,如:/\<love/匹配包含以love开头的单词的行。

\>

锚定单词的结束,如/love\>/匹配包含以love结尾的单词的行。

x\{m\}

重复字符x,m次,如:/0\{5\}/匹配包含5个o的行。

x\{m,\}

重复字符x,至少m次,如:/o\{5,\}/匹配至少有5个o的行。

x\{m,n\}

重复字符x,至少m次,不多于n次,如:/o\{5,10\}/匹配5--10个o的行。

6. 实例

删除:d命令
  • $ sed '2d' example-----删除example文件的第二行。

  • $ sed '2,$d' example-----删除example文件的第二行到末尾所有行。

  • $ sed '$d' example-----删除example文件的最后一行。

  • $ sed '/test/'d example-----删除example文件所有包含test的行。

替换:s命令
  • $ sed 's/test/mytest/g' example-----在整行范围内把test替换为mytest。如果没有g标记,则只有每行第一个匹配的test被替换成mytest。

  • $ sed -n 's/^test/mytest/p' example-----(-n)选项和p标志一起使用表示只打印那些发生替换的行。也就是说,如果某一行开头的test被替换成mytest,就打印它。

  • $ sed 's/^192.168.0.1/&localhost/' example-----&符号表示替换换字符串中被找到的部份。所有以192.168.0.1开头的行都会被替换成它自已加localhost,变成192.168.0.1localhost。

  • $ sed -n 's/\(love\)able/\1rs/p' example-----love被标记为1,所有loveable会被替换成lovers,而且替换的行会被打印出来。

  • $ sed 's#10#100#g' example-----不论什么字符,紧跟着s命令的都被认为是新的分隔符,所以,“#”在这里是分隔符,代替了默认的“/”分隔符。表示把所有10替换成100。

选定行的范围:逗号
  • $ sed -n '/test/,/check/p' example-----所有在模板test和check所确定的范围内的行都被打印。

  • $ sed -n '5,/^test/p' example-----打印从第五行开始到第一个包含以test开始的行之间的所有行。

  • $ sed '/test/,/check/s/$/sed test/' example-----对于模板test和west之间的行,每行的末尾用字符串sed test替换。

多点编辑:e命令
  • $ sed -e '1,5d' -e 's/test/check/' example-----(-e)选项允许在同一行里执行多条命令。如例子所示,第一条命令删除1至5行,第二条命令用check替换test。命令的执行顺序对结果有影响。如果两个命令都是替换命令,那么第一个替换命令将影响第二个替换命令的结果。

  • $ sed --expression='s/test/check/' --expression='/love/d' example-----一个比-e更好的命令是--expression。它能给sed表达式赋值。

从文件读入:r命令
  • $ sed '/test/r file' example-----file里的内容被读进来,显示在与test匹配的行后面,如果匹配多行,则file的内容将显示在所有匹配行的下面。

写入文件:w命令
  • $ sed -n '/test/w file' example-----在example中所有包含test的行都被写入file里。

追加命令:a命令
  • $ sed '/^test/a\\--->this is a example' example<-----'this is a example'被追加到以test开头的行后面,sed要求命令a后面有一个反斜杠。

插入:i命令

$ sed '/test/i\\

new line

-------------------------' example

如果test被匹配,则把反斜杠后面的文本插入到匹配行的前面。

下一个:n命令
  • $ sed '/test/{ n; s/aa/bb/; }' example-----如果test被匹配,则移动到匹配行的下一行,替换这一行的aa,变为bb,并打印该行,然后继续。

变形:y命令
  • $ sed '1,10y/abcde/ABCDE/' example-----把1--10行内所有abcde转变为大写,注意,正则表达式元字符不能使用这个命令。

退出:q命令
  • $ sed '10q' example-----打印完第10行后,退出sed。

保持和获取:h命令和G命令
  • $ sed -e '/test/h' -e '$G example-----在sed处理文件的时候,每一行都被保存在一个叫模式空间的临时缓冲区中,除非行被删除或者输出被取消,否则所有被处理的行都将打印在屏幕上。接着模式空间被清空,并存入新的一行等待处理。在这个例子里,匹配test的行被找到后,将存入模式空间,h命令将其复制并存入一个称为保持缓存区的特殊缓冲区内。第二条语句的意思是,当到达最后一行后,G命令取出保持缓冲区的行,然后把它放回模式空间中,且追加到现在已经存在于模式空间中的行的末尾。在这个例子中就是追加到最后一行。简单来说,任何包含test的行都被复制并追加到该文件的末尾。

保持和互换:h命令和x命令
  • $ sed -e '/test/h' -e '/check/x' example -----互换模式空间和保持缓冲区的内容。也就是把包含test与check的行互换。

  • sed -i "s#include /home/test/image#/opt/config#g" `grep "include /home/test/image" -l testcase28*/*` #批量替换

7. 脚本

Sed脚本是一个sed的命令清单,启动Sed时以-f选项引导脚本文件名。Sed对于脚本中输入的命令非常挑剔,在命令的末尾不能有任何空白或文本,如果在一行中有多个命令,要用分号分隔。以#开头的行为注释行,且不能跨行。

8. 小技巧

  • 在sed的命令行中引用shell变量时要使用双引号,而不是通常所用的单引号。下面是一个根据name变量的内容来删除named.conf文件中zone段的脚本:

    name='zone\ "localhost"'
    sed "/$name/,/};/d" named.conf 
    


转载于:https://www.cnblogs.com/lovemo1314/archive/2011/09/30/2196841.html

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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