如何把a(bǔ)wk腳本移植到Python
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。
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(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(cuò)誤報(bào)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(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(gè)一致的Python程序。有時(shí),腳本會(huì)做出過于寬泛的假設(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:
withopen(some_file_name)asfpin:
forlineinfpin:
pass#dosomethingwithline
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(hào)(相當(dāng)于awk的NR),則可以使用以下代碼:
withopen(some_file_name)asfpin:
fornr,lineinenumerate(fpin):
pass#dosomethingwithline
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)(類似awk的FNR),則此循環(huán)可以做到這一點(diǎn):
defawk_like_lines(list_of_file_names):
def_all_lines():
forfilenameinlist_of_file_names:
withopen(filename)asfpin:
yieldfromfpin
yieldfromenumerate(_all_lines())
此語法使用Python的生成器和yieldfrom來構(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):
defawk_like_lines(list_of_file_names):
def_all_lines():
forfilenameinlist_of_file_names:
withopen(filename)asfpin:
yieldfromenumerate(fpin)
fornr,(fnr,line)in_all_lines:
yieldnr,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:
importdataclass
@dataclass.dataclass(frozen=True)
classAwkLikeLine:
content:str
fnr:int
nr:int
defawk_like_lines(list_of_file_names):
def_all_lines():
forfilenameinlist_of_file_names:
withopen(filename)asfpin:
yieldfromenumerate(fpin)
fornr,(fnr,line)in_all_lines:
yieldAwkLikeLine(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,依此類推。之所以偏差一個(gè),是因?yàn)閍wk計(jì)數(shù)“字段”從1開始,而Python從0開始計(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:
importcollections
importsys
visited=collections.defaultdict(int)
forlineinopen("your_file"):
did_visit=visited[line]
visited[line]+=1
ifnotdid_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?
importsys
visited=set()
forlineinopen("your_file"):
iflineinvisited:
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(duì)代碼進(jìn)行單元測(cè)試更加容易:
defunique_generator(things):
visited=set()
forthinginthings:
ifthinginvisited:
continue
visited.add(things)
yieldthing
importsys
forlineinunique_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(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)腜ython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。考慮原始上下文并產(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。
以上內(nèi)容為大家介紹了如何把a(bǔ)wk腳本移植到Python,希望對(duì)大家有所幫助,如果想要了解更多Python相關(guān)知識(shí),請(qǐng)關(guān)注IT培訓(xùn)機(jī)構(gòu):千鋒教育。http://www.mobiletrain.org/

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