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將awk腳本移植到Python的方法

發(fā)布時間:2021-02-02 10:44:57 來源:億速云 閱讀:233 作者:小新 欄目:開發(fā)技術(shù)

這篇文章給大家分享的是有關(guān)將awk腳本移植到Python的方法的內(nèi)容。小編覺得挺實用的,因此分享給大家做個參考,一起跟隨小編過來看看吧。

將一個 awk 腳本移植到 Python 主要在于代碼風(fēng)格而不是轉(zhuǎn)譯。

腳本是解決問題的有效方法,而 awk 是編寫腳本的出色語言。它特別擅長于簡單的文本處理,它可以帶你完成配置文件的某些復(fù)雜重寫或目錄中文件名的重新格式化。

何時從 awk 轉(zhuǎn)向 Python

但是在某些方面,awk 的限制開始顯現(xiàn)出來。它沒有將文件分解為模塊的真正概念,它缺乏質(zhì)量錯誤報告,并且缺少了現(xiàn)在被認(rèn)為是編程語言工作原理的其他內(nèi)容。當(dāng)編程語言的這些豐富功能有助于維護(hù)關(guān)鍵腳本時,移植將是一個不錯的選擇。

我最喜歡的完美移植 awk 的現(xiàn)代編程語言是 Python。

在將 awk 腳本移植到 Python 之前,通常值得考慮一下其原始使用場景。例如,由于 awk 的局限性,通常從 Bash 腳本調(diào)用 awk 代碼,其中包括一些對 sed、sort 之類的其它命令行常見工具的調(diào)用。 最好將所有內(nèi)容轉(zhuǎn)換為一個一致的 Python 程序。有時,腳本會做出過于寬泛的假設(shè),例如,即使實際上只運(yùn)行一個文件,該代碼也可能允許任意數(shù)量的文件。

在仔細(xì)考慮了上下文并確定了要用 Python 替代的東西之后,該編寫代碼了。

標(biāo)準(zhǔn) awk 到 Python 功能

以下 Python 功能是有用的,需要記?。?/p>

with open(some_file_name) as fpin:
  for line in fpin:
    pass # do something with line

此代碼將逐行循環(huán)遍歷文件并處理這些行。

如果要訪問行號(相當(dāng)于 awk 的 NR),則可以使用以下代碼:

with open(some_file_name) as fpin:
  for nr, line in enumerate(fpin):
    pass # do something with line

在 Python 中實現(xiàn)多文件的 awk 式行為

如果你需要能夠遍歷任意數(shù)量的文件同時保持行數(shù)的持續(xù)計數(shù)(類似 awk 的 FNR),則此循環(huán)可以做到這一點(diǎn):

def awk_like_lines(list_of_file_names):
  def _all_lines():
    for filename in list_of_file_names:
      with open(filename) as fpin:
        yield from fpin
  yield from enumerate(_all_lines())

此語法使用 Python 的生成器和 yield from 來構(gòu)建迭代器,該迭代器將遍歷所有行并保持一個持久計數(shù)。

如果你需要同時使用 FNR 和 NR,這是一個更復(fù)雜的循環(huán):

def awk_like_lines(list_of_file_names):
  def _all_lines():
    for filename in list_of_file_names:
      with open(filename) as fpin:
        yield from enumerate(fpin)
  for nr, (fnr, line) in _all_lines:
    yield nr, fnr, line

更復(fù)雜的 FNR、NR 和行數(shù)的 awk 行為

如果 FNR、NR 和行數(shù)這三個你全都需要,仍然會有一些問題。如果確實如此,則使用三元組(其中兩個項目是數(shù)字)會導(dǎo)致混淆。命名參數(shù)可使該代碼更易于閱讀,因此最好使用 dataclass:

import dataclass
@dataclass.dataclass(frozen=True)
class AwkLikeLine:
  content: str
  fnr: int
  nr: int
def awk_like_lines(list_of_file_names):
  def _all_lines():
    for filename in list_of_file_names:
      with open(filename) as fpin:
        yield from enumerate(fpin)
  for nr, (fnr, line) in _all_lines:
    yield AwkLikeLine(nr=nr, fnr=fnr, line=line)

你可能想知道,為什么不一直用這種方法呢?使用其它方式的的原因是總用這種方法太復(fù)雜了。如果你的目標(biāo)是把一個通用庫更容易地從 awk 移植到 Python,請考慮這樣做。但是編寫一個可以使你確切地了解特定情況所需的循環(huán)的方法通常更容易實現(xiàn),也更容易理解(因而易于維護(hù))。

理解 awk 字段

一旦有了與一行相對應(yīng)的字符串,如果要轉(zhuǎn)換 awk 程序,則通常需要將其分解為字段。Python 有幾種方法可以做到這一點(diǎn)。這將把行按任意數(shù)量的連續(xù)空格拆分,返回一個字符串列表:

line.split()

如果需要另一個字段分隔符,比如以 : 分隔行,則需要 rstrip 方法來刪除最后一個換行符:

line.rstrip("\n").split(":")

完成以下操作后,列表 parts 將存有分解的字符串:

parts = line.rstrip("\n").split(":")

這種拆分非常適合用來處理參數(shù),但是我們處于偏差一個的錯誤場景中?,F(xiàn)在 parts[0] 將對應(yīng)于 awk 的 $1,parts[1] 將對應(yīng)于 awk 的 $2,依此類推。之所以偏差一個,是因為 awk 計數(shù)“字段”從 1 開始,而 Python 從 0 開始計數(shù)。在 awk 中,$0 是整個行 —— 等同于 line.rstrip("\n"),而 awk 的 NF(字段數(shù))更容易以 len(parts) 的形式得到。

移植 awk 字段到 Python

例如,讓我們將這個單行代碼“如何使用 awk 從文件中刪除重復(fù)行”轉(zhuǎn)換為 Python。

awk 中的原始代碼是:

awk '!visited[$0]++' your_file > deduplicated_file
“真實的” Python 轉(zhuǎn)換將是:

import collections
import sys
visited = collections.defaultdict(int)
for line in open("your_file"):
  did_visit = visited[line]
  visited[line] += 1
  if not did_visit:
    sys.stdout.write(line)

但是,Python 比 awk 具有更多的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。與其計數(shù)訪問次數(shù)(除了知道是否看到一行,我們不使用它),為什么不記錄訪問的行呢?

import sys
visited = set()
for line in open("your_file"):
  if line in visited:
    continue
  visited.add(line)
  sys.stdout.write(line)

編寫 Python 化的 awk 代碼

Python 社區(qū)提倡編寫 Python 化的代碼,這意味著它要遵循公認(rèn)的代碼風(fēng)格。更加 Python 化的方法將區(qū)分唯一性和輸入/輸出的關(guān)注點(diǎn)。此更改將使對代碼進(jìn)行單元測試更加容易:

def unique_generator(things):
  visited = set()
  for thing in things:
    if thing in visited:
      continue
    visited.add(things)
    yield thing
import sys
  
for line in unique_generator(open("your_file")):
  sys.stdout.write(line)

將所有邏輯置于輸入/輸出代碼之外,可以更好地分離問題,并提高代碼的可用性和可測試性。

結(jié)論:Python 可能是一個不錯的選擇

將 awk 腳本移植到 Python 時,通常是在考慮適當(dāng)?shù)?Python 代碼風(fēng)格時重新實現(xiàn)核心需求,而不是按條件/操作進(jìn)行笨拙的音譯??紤]原始上下文并產(chǎn)生高質(zhì)量的 Python 解決方案。雖然有時候使用 awk 的 Bash 單行代碼可以完成這項工作,但 Python 編碼是通往更易于維護(hù)的代碼的途徑。

感謝各位的閱讀!關(guān)于“將awk腳本移植到Python的方法”這篇文章就分享到這里了,希望以上內(nèi)容可以對大家有一定的幫助,讓大家可以學(xué)到更多知識,如果覺得文章不錯,可以把它分享出去讓更多的人看到吧!

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