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linux中如何使用awk完成更多结构化的复杂任务

这篇文章将为大家详细讲解有关linux中如何使用awk完成更多结构化的复杂任务，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

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awk 的程序结构

awk 脚本是由 {}（大括号）包围的功能块组成，其中有两个特殊的功能块，BEGIN 和 END，它们在处理第一行输入流之前和最后一行处理之后执行。在这两者之间，块的格式为：

模式 { 动作语句 }

当输入缓冲区中的行与模式匹配时，每个块都会执行。如果没有包含模式，则函数块在输入流的每一行都会执行。

另外，以下语法可以用于在 awk 中定义可以从任何块中调用的函数。

function 函数名(参数列表) { 语句 }

这种模式匹配块和函数的组合允许开发者结构化的 awk 程序，以便重用和提高可读性。

awk 如何处理文本流

awk 每次从输入文件或流中一行一行地读取文本，并使用字段分隔符将其解析成若干字段。在 awk 的术语中，当前的缓冲区是一个记录。有一些特殊的变量会影响 awk 读取和处理文件的方式：

  • FS（

    字段分隔符field separator

    ）。默认情况下，这是任何空格字符（空格或制表符）。

  • RS（

    记录分隔符record separator

    ）。默认情况下是一个新行（n）。

  • NF（

    字段数number of fields

    ）。当 awk 解析一行时，这个变量被设置为被解析出字段数。

  • $0: 当前记录。

  • $1、$2、$3 等：当前记录的第一、第二、第三等字段。

  • NR（

    记录数number of records

    ）。迄今已被 awk 脚本解析的记录数。

影响 awk 行为的变量还有很多，但知道这些已经足够开始了。

单行 awk 脚本

对于一个如此强大的工具来说，有趣的是，awk 的大部分用法都是基本的单行脚本。也许最常见的 awk 程序是打印 CSV 文件、日志文件等输入行中的选定字段。例如，下面的单行脚本从 /etc/passwd 中打印出一个用户名列表：

awk -F":" '{print $1 }' /etc/passwd

如上所述，$1 是当前记录中的第一个字段。-F 选项将 FS 变量设置为字符 :。

字段分隔符也可以在 BEGIN 函数块中设置：

awk 'BEGIN { FS=":" } {print $1 }' /etc/passwd

在下面的例子中，每一个 shell 不是 /sbin/nologin 的用户都可以通过在该块前面加上匹配模式来打印出来：

awk 'BEGIN { FS=":" } ! /\/sbin\/nologin/ {print $1 }' /etc/passwd

awk 进阶：邮件合并

现在你已经掌握了一些基础知识，尝试用一个更具有结构化的例子来深入了解 awk：创建邮件合并。

邮件合并使用两个文件，其中一个文件（在本例中称为 email_template.txt）包含了你要发送的电子邮件的模板：

From: Program committee To: {firstname} {lastname} <{email}>Subject: Your presentation proposal Dear {firstname}, Thank you for your presentation proposal:  {title} We are pleased to inform you that your proposal has been successful! Wewill contact you shortly with further information about the eventschedule. Thank you,The Program Committee

而另一个则是一个 CSV 文件（名为 proposals.csv），里面有你要发送邮件的人：

firstname,lastname,email,titleHarry,Potter,hpotter@hogwarts.edu,"Defeating your nemesis in 3 easy steps"Jack,Reacher,reacher@covert.mil,"Hand-to-hand combat for beginners"Mickey,Mouse,mmouse@disney.com,"Surviving public speaking with a squeaky voice"Santa,Claus,sclaus@northpole.org,"Efficient list-making"

你要读取 CSV 文件，替换第一个文件中的相关字段（跳过第一行），然后把结果写到一个叫 acceptanceN.txt 的文件中，每解析一行就递增文件名中的 N。

把 awk 程序写在一个叫 mail_merge.awk 的文件中。在 awk 脚本中的语句用 ; 分隔。第一个任务是设置字段分隔符变量和其他几个脚本需要的变量。你还需要读取并丢弃 CSV 中的第一行，否则会创建一个以 Dear firstname 开头的文件。要做到这一点，请使用特殊函数 getline，并在读取后将记录计数器重置为 0。

BEGIN {  FS=",";  template="email_template.txt";  output="acceptance";  getline;  NR=0;}

主要功能非常简单：每处理一行，就为各种字段设置一个变量 —— firstname、lastname、email 和 title。模板文件被逐行读取，并使用函数 sub 将任何出现的特殊字符序列替换为相关变量的值。然后将该行以及所做的任何替换输出到输出文件中。

由于每行都要处理模板文件和不同的输出文件，所以在处理下一条记录之前，需要清理和关闭这些文件的文件句柄。

{        # 从输入文件中读取关联字段        firstname=$1;        lastname=$2;        email=$3;        title=$4;         # 设置输出文件名        outfile=(output NR ".txt");         # 从模板中读取一行，替换特定字段，        # 并打印结果到输出文件。        while ( (getline ln < template) > 0 )        {                sub(/{firstname}/,firstname,ln);                sub(/{lastname}/,lastname,ln);                sub(/{email}/,email,ln);                sub(/{title}/,title,ln);                print(ln) > outfile;        }         # 关闭模板和输出文件，继续下一条记录        close(outfile);        close(template);}

你已经完成了! 在命令行上运行该脚本：

awk -f mail_merge.awk proposals.csv

或

awk -f mail_merge.awk < proposals.csv

你会在当前目录下发现生成的文本文件。

awk 进阶：字频计数

awk 中最强大的功能之一是关联数组，在大多数编程语言中，数组条目通常由数字索引，但在 awk 中，数组由一个键字符串进行引用。你可以从上一节的文件 proposals.txt 中存储一个条目。例如，在一个单一的关联数组中，像这样：

        proposer["firstname"]=$1;        proposer["lastname"]=$2;        proposer["email"]=$3;        proposer["title"]=$4;

这使得文本处理变得非常容易。一个使用了这个概念的简单的程序就是词频计数器。你可以解析一个文件，在每一行中分解出单词（忽略标点符号），对行中的每个单词进行递增计数器，然后输出文本中出现的前 20 个单词。

首先，在一个名为 wordcount.awk 的文件中，将字段分隔符设置为包含空格和标点符号的正则表达式：

BEGIN {        # ignore 1 or more consecutive occurrences of the characters        # in the character group below        FS="[ .,:;()<>{}@!\"'\t]+";}

接下来，主循环函数将遍历每个字段，忽略任何空字段（如果行末有标点符号，则会出现这种情况），并递增行中单词数：

{        for (i = 1; i <= NF; i++) {                if ($i != "") {                        words[$i]++;                }        }}

最后，处理完文本后，使用 END 函数打印数组的内容，然后利用 awk 的能力，将输出的内容用管道输入 shell 命令，进行数字排序，并打印出 20 个最常出现的单词。

END {        sort_head = "sort -k2 -nr | head -n 20";        for (word in words) {                printf "%s\t%d\n", word, words[word] | sort_head;        }        close (sort_head);}

在这篇文章的早期草稿上运行这个脚本，会产生这样的输出：

[dneary@dhcp-49-32.bos.redhat.com]$ awk -f wordcount.awk < awk_article.txtthe     79awk     41a       39and     33of      32in      27to      26is      25line    23for     23will    22file    21we      16We      15with    12which   12by      12this    11output  11function        11

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