日韩无码专区无码一级三级片|91人人爱网站中日韩无码电影|厨房大战丰满熟妇|AV高清无码在线免费观看|另类AV日韩少妇熟女|中文日本大黄一级黄色片|色情在线视频免费|亚洲成人特黄a片|黄片wwwav色图欧美|欧亚乱色一区二区三区

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

創(chuàng)新互聯(lián)建站專(zhuān)注于浮山網(wǎng)站建設(shè)服務(wù)及定制，我們擁有豐富的企業(yè)做網(wǎng)站經(jīng)驗(yàn)。 熱誠(chéng)為您提供浮山營(yíng)銷(xiāo)型網(wǎng)站建設(shè)，浮山網(wǎng)站制作、浮山網(wǎng)頁(yè)設(shè)計(jì)、浮山網(wǎng)站官網(wǎng)定制、小程序設(shè)計(jì)服務(wù)，打造浮山網(wǎng)絡(luò)公司原創(chuàng)品牌,更為您提供浮山網(wǎng)站排名全網(wǎng)營(yíng)銷(xiāo)落地服務(wù)。

腳本是解決問(wèn)題的有效方法，而 awk 是編寫(xiě)腳本的出色語(yǔ)言。它特別擅長(zhǎng)于簡(jiǎn)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(xiě)或目錄中文件名的重新格式化。

何時(shí)從 awk 轉(zhuǎn)向 Python

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。

標(biāo)準(zhǔn) awk 到 Python 功能

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
 
 
 

在 Python 中實(shí)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(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
 
 
 

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(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)）。

理解 awk 字段

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。

移植 awk 字段到 Python

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 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(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)
 
 
 

編寫(xiě) Python 化的 awk 代碼

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。

結(jié)論：Python 可能是一個(gè)不錯(cuò)的選擇

將 awk 腳本移植到 Python 時(shí)，通常是在考慮適當(dāng)?shù)?Python 代碼風(fēng)格時(shí)重新實(shí)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(shí)候使用 awk 的 Bash 單行代碼可以完成這項(xiàng)工作，但 Python 編碼是通往更易于維護(hù)的代碼的途徑。

網(wǎng)頁(yè)標(biāo)題：如何把a(bǔ)wk腳本移植到Python
本文地址：http://www.5511xx.com/article/cosgdsd.html