sed简用

本文介绍了sed命令在文件编辑中的多种用法,包括打印特定行、过滤特定字符串、替换内容、添加和删除行等。如使用'-n'取消默认输出,'-e'允许多项编辑,'-i'修改文件内容等,还给出了多个具体的命令示例。


p==print
d:delete
=:打印匹配行的行号
-n 取消默认的完整输出,只要需要的  
-e 允许多项编辑
-i 修改文件内容
-r 不需要转义

只打印第三行
sed -n '3p' /var/log/yum.log
只查看文件的第3行到第9行
sed -n '3,9p' /var/log/yum.log

过滤特定字符串,显示正行内容  
sed -n  '/root/p' yum.log
显示包含"hhh"的行到包含"omc"的行之间的行
sed -n '/hhh/,/omc/p' yum.log

打印1-5行,并显示行号
sed -n -e '1,5p' -e '=' yum.log

打印匹配行的内容和行号【相当于后面又根据关键词查询了一次】
sed -n -e '/root/p' -e '/root/=' yum.log

用world 替换yum.log文件中的root【-i:编辑文件  s==search  查找并替换   g==global  全部替换】
sed -i 's/root/world/g' yum.log

打印最后一行
sed -n '$p' yum.log

在文件第一行添加happy,文件结尾添加new year
sed -e '1i happy' -e '$a new year' yum.log(仅显示)
sed -i -e '1i happy' -e '$a new year' yum.log(会真实写入)
在文件第一行到第四行的每行下面添加hahaha
sed '1,4i hahaha' yum.log

删除第3到第9行,只是不显示而已
sed  '3,9d' /var/log/yum.log
删除包含"hhh"的行到包含"omc"的行之间的行
sed '/hhh/,/omc/d' /var/log/yum.log
删除包含"omc"的行到第十行的内容
sed '/omc/,10/d' yum.log

从5到10行里匹配root,把行内所有的root替换为FTL,并打印到屏幕上
sed  '5,10 s/root/FTL/g' yum.log(仅显示)
sed  -i '5,10 s/root/FTL/g' yum.log(会真实写入)

删除1到5行后,替换reboot为shutdown
sed -e '1,5d' -e 's/reboot/shutdown/g'  yum.log  
打印3到6行的内容,并匹配reboot替换为shutdown
sed -n -e '3,6p' -e 's/reboot/shutdown/g'  yum.log

-r命令是读命令。sed使用该命令将一个文本文件中的内容(test.txt)加到当前文件(yum.log)的特定位置(找到root下一行写入)上
sed '/root/ r /var/log/test.txt' yum.log(仅显示用)

-w是写入命令【yum.log匹配root后写入root.txt',真实写入】
sed  '/root/ w /home/omc/root.txt' yum.log

#0https://www.cnblogs.com/ftl1012/p/9250171.html

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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