Практические методы обработки
Рабочий процесс обработки файлов
граф TD
A[Raw Data File] —> B{укажите разделитель}
B —> C[Select Processing Method]
C —> D[Parse Data]
D —> E[Transform/Analyze]
E —> F[Output Result]
A[Raw Data File] —> B{укажите разделитель}
B —> C[Select Processing Method]
C —> D[Parse Data]
D —> E[Transform/Analyze]
E —> F[Output Result]
Сравнение методов обработки
| Метод | Плюсы | Минусы | Лучший пример использования |
|---|---|---|---|
| awk | Гибкий, встроенный | Сложная логика сложнее | Простой и умеренный синтаксический анализ |
| sed | Редактирование потока | Ограниченный синтаксический анализ | Преобразование текста |
| Python | Расширенная обработка | Накладные расходы для простых задач | Сложные операции с данными |
| Perl | Мощный regex | Более сложная кривая обучения | Скрипты для обработки текста |
Однострочники Bash для быстрой обработки
1. Извлечение определенных полей
## Custom delimiter extraction
cat data.txt | awk -F'::' '{print $2}'
## Multiple field processing
cut -d'::' -f1,3 data.txt2. Условная фильтрация
## Filter rows based on delimiter value
awk -F'::' '$2 > 100 {print $1}' data.txtРасширенные методы обработки
Обработка на основе Python
def parse_custom_file(filename, delimiter="::"):
with open(filename, 'r') as file:
for line in file:
fields = line.strip().split(delimiter)
## Process fields
yield fieldsОптимизация производительности
## Large file streaming
parallel --pipe -N1000 awk -F'::' '{print $1}' data.txtСтратегии обработки ошибок
граф ТД
A[Data Processing] —> B{Валидация ввода}
B —> |Valid| C[Process Data]
B —> |Invalid| D[Error Logging]
D —> E[Skip/Correct Entry]
A[Data Processing] —> B{Валидация ввода}
B —> |Valid| C[Process Data]
B —> |Invalid| D[Error Logging]
D —> E[Skip/Correct Entry]