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本篇文章為大家展示了awk腳本怎么移植到Python,內(nèi)容簡(jiǎn)明扼要并且容易理解,絕對(duì)能使你眼前一亮,通過(guò)這篇文章的詳細(xì)介紹希望你能有所收獲。
但是在某些方面,awk 的限制開(kāi)始顯現(xiàn)出來(lái)。它沒(méi)有將文件分解為模塊的真正概念,它缺乏質(zhì)量錯(cuò)誤報(bào)告,并且缺少了現(xiàn)在被認(rèn)為是編程語(yǔ)言工作原理的其他內(nèi)容。當(dāng)編程語(yǔ)言的這些豐富功能有助于維護(hù)關(guān)鍵腳本時(shí),移植將是一個(gè)不錯(cuò)的選擇。
我最喜歡的完美移植 awk 的現(xiàn)代編程語(yǔ)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(chǎng)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(duì) sed
、sort
之類(lèi)的其它命令行常見(jiàn)工具的調(diào)用。 最好將所有內(nèi)容轉(zhuǎn)換為一個(gè)一致的 Python 程序。有時(shí),腳本會(huì)做出過(guò)于寬泛的假設(shè),例如,即使實(shí)際上只運(yùn)行一個(gè)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(xiě)代碼了。
以下 Python 功能是有用的,需要記住:
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(wèn)行號(hào)(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
如果你需要能夠遍歷任意數(shù)量的文件同時(shí)保持行數(shù)的持續(xù)計(jì)數(shù)(類(lèi)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(yǔ)法使用 Python 的生成器和 yield from
來(lái)構(gòu)建迭代器,該迭代器將遍歷所有行并保持一個(gè)持久計(jì)數(shù)。
如果你需要同時(shí)使用 FNR
和 NR
,這是一個(gè)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
如果 FNR
、NR
和行數(shù)這三個(gè)你全都需要,仍然會(huì)有一些問(wèn)題。如果確實(shí)如此,則使用三元組(其中兩個(gè)項(xiàng)目是數(shù)字)會(huì)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(gè)通用庫(kù)更容易地從 awk 移植到 Python,請(qǐng)考慮這樣做。但是編寫(xiě)一個(gè)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(shí)現(xiàn),也更容易理解(因而易于維護(hù))。
一旦有了與一行相對(duì)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(gè)字符串列表:
line.split()
如果需要另一個(gè)字段分隔符,比如以 :
分隔行,則需要 rstrip
方法來(lái)刪除最后一個(gè)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(lái)處理參數(shù),但是我們處于偏差一個(gè)的錯(cuò)誤場(chǎng)景中。現(xiàn)在 parts[0]
將對(duì)應(yīng)于 awk 的 $1
,parts[1]
將對(duì)應(yīng)于 awk 的 $2
,依此類(lèi)推。之所以偏差一個(gè),是因?yàn)?awk 計(jì)數(shù)“字段”從 1 開(kāi)始,而 Python 從 0 開(kāi)始計(jì)數(shù)。在 awk 中,$0
是整個(gè)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。
例如,讓我們將這個(gè)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(shí)的” Python 轉(zhuǎn)換將是:
import collectionsimport 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(jì)數(shù)訪問(wèn)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(wèn)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)
Python 社區(qū)提倡編寫(xiě) 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(duì)代碼進(jìn)行單元測(cè)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(wèn)題,并提高代碼的可用性和可測(cè)試性。
上述內(nèi)容就是awk腳本怎么移植到Python,你們學(xué)到知識(shí)或技能了嗎?如果還想學(xué)到更多技能或者豐富自己的知識(shí)儲(chǔ)備,歡迎關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道。
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