功能:match函数是用于个性化定制搜索模式. 例子: 文件内容: this is wang ,not wan that is chen, not che this is chen ,and wang ,not wan che 思路: 比如你想提取is后面的第一个单词,和not 后面的第一个单词, 这时候利用位置来提取是不可行的,因为第三行的模式和前两行不一致,这种情况在基因注解里经常会碰到. 这是就可以用awk的match函数啦!! [wangjq@mgmt humandb]$ cat tes

通常: sed 处理列  awk处理行 比较方便 Sed是一个基本的查找替换程序     sed -i   "s/^@//g"     文件  #原地操作原文件,进行替换 cat my.txt|sed s/a/A/ >n.txt    (不指定列数,默认是包含a的第一列)将1.txt文件中包含a的第一列中的a替换为A,并将结果写入n.txt文件中.该语句也可以在shell脚本中使用 cat my.txt|sed s/a/A/2 >n.txt   指定第二列,将1.txt文件

生信数据文件一般是按列分开的,如果我们只想简单的提取一列而不是费尽周折写个程序提取哪一列的话,awk作为一个非常好用的文档处理工具,我们现在来简单看一下他的一些功能: awk '{print $1}' ./Input.txt > ./out.txt 这里' '中是要输出的表达式,$1代表第一列,Input.txt是输入文件. awk '{print $1,$2}' 提取前两列. 提取之后的文件就可以用sort等命令进行操作: sort ./out.txt | uniq out 排序并删除重复行.

1.提取gff文件中的HLA基因的相关bed文件. gff的格式: zcat *gz|gawk 'BGIN{FS="\t";OFS="\t"}$3=="gene"{match($9,/gene_name([^;]+)/,a);if(a[1]~/HLA-/){print $1,$4,$5,a[1]}}' chr6 29722775 29738528 "HLA-F" chr6 29726601 29749049 "HLA

AWK内存泄露: 这几天本来就很郁闷,遇到搭建在hadoop平台上的hive平台有很多问题.写个好好的sql语句,总是说这个错误那个错误.然后,今天遇到一个更加郁闷的问题,居然分析淘宝数据的awk都运行不了了,出现了传说中的内存不足的错误. 如下2个简单的awk语句: awk '{match($4, /(search.taobao.com.+uniq=seller.*)/,a); if(a[1] != null) c++;}END{print c}'awk '{match($4, /(searc

awk是一个非常棒的数字处理工具.相比于sed常常作用于一整行的处理,awk则比较倾向于将一行分为数个"字段"来处理.运行效率高,而且代码简单,对格式化的文本处理能力超强.先来一个例子: 文件a,统计文件a的第一列中是浮点数的行的浮点数的平均值.用awk来实现只需要一句话就可以搞定$cat a1.021 331#.ll   442.53 6ss    7awk 'BEGIN{total = 0;len = 0} {if($1~/^[0-9]+\.[0-9]*/){total += $1

参考: http://www.cnblogs.com/kaituorensheng/p/3595879.html https://github.com/fxsjy/jieba 判断是否包含中文 def contain_zh(word): zh_pattern = re.compile(u'[\u4e00-\u9fa5]+') word = word.decode() match = zh_pattern.search(word) return match 提取中文 def remain_zh(w

$ echo test.file [Group1]cacheways = 19 [Group2]cacheways = 19 $ ls test.sh FILE=test.file2 # Set Group1 cacheways = sed -i -e '/\[Group1\]*/{$!{N;s/\(cacheways = \)\(.*\)/\11/}}' $FILE # Set Group2 cacheways = sed -i -e '/\[Group2\]*/{$!{N;s/\(cache

最简单地说, AWK 是一种用于处理文本的编程语言工具.AWK 在很多方面类似于 shell 编程语言,尽管 AWK 具有完全属于其本身的语法. 尽管操作可能会很复杂,但命令的语法始终是: awk '{pattern + action}' 或者 awk 'pattern {action}' 其中 pattern 表示 AWK 在数据中查找的内容,而 action 是在找到匹配内容时所执行的一系列命令.花括号 ({}) 不需要在程序中始终出现,但它们用于根据特定的模式对一系列指令进行分组. 与其它

第一节.awk的工作流程和基本用法 1.awk介绍 awk是一种报表生成器,就是对文件进行格式化处理的,这里的格式化不是文件系统的格式化,而是对文件内容进行各种"排版",进而格式化显示. 在linux之上我们使用的是GNU awk简称gawk,并且gawk其实就是awk的链接文件,因此在系统上使用awk和gawk是一样. 通过man awk可以取得相关功能说明,还可以知道,gawk是一种过程式编程语言,支持条件判断.数组.循环等各种编程语言中所有可以使用的功能,因此我们还可以把awk称

Linux 系统中一切皆文件. 文件是个文本.可以读.可以写,如果是二进制文件,还能执行. 在使用Linux的时候,大都是要和各式各样文件打交道.熟悉文本的读取.编辑.筛选就是linux系统管理员的必备技能 文本处理工具:grep.awk.sed,本篇主要讲 awk awk 列提取命令,虽是列提取命令,但也要一行一行的来读入.对于 awk 命令来说,只要分隔开,不管是空格还是制表符,都可以识别为一列 一般格式:awk '条件1 {动作 1}······ 条件n {动作 n} '  文件 常用:d

目录 1.AWK内置变量 2.练习说明 (1)$n变量练习 (2)FS变量练习 (3)NF变量和NR变量练习 3.总结: 1.AWK内置变量 AWK内置变量如下表: awk内置变量 作用 $0 代表目前AWK所读入的整行数据.我们已知AWK是一行一行读入数据的,$0就代表当前读入行的整行数据. $n 代表目前读入行的第n个字段. NF 当前行拥有的字段(列)总数. NR 当前AWK所处理的行,是总数据的第几行. FS 用户定义分隔符.AWK的默认分隔符是任何空格(tab键或者空格),如果想要使用

软件研发的协作过程中,文档是必不可少的一环,有需求文档.接口文档.使用文档等等.当开始写文档时,首先会遇到两个问题: team members 之间如何协作? 文档 OK 后如何分发,去哪里看?如何更新? 很早的时候采用 word+ppt 做文档,然后放到共享服务器(ftp,samba)上,这种方式会有文档锁定和覆盖的问题,几个人的小团队还可以,大不了更新的时喊一嗓子:"我要更新文档了,大家都不要占用某某文件(使用windows共享文档的童鞋应该很熟悉)".更新完了还要再喊一嗓子.除此

1.介绍 以机电之家网站为例 经过初步分析,机电之家的数据量较大,并且数据组织规则较为统一,适合以代码方式进行全量爬取. 企业列表URL统一为http://www.jdzj.com/yp_vlist_1_1.html 的模式,变化的仅为其中的数字,而且企业的黄页均为 :http://xxxx.jdzj.com/的模式. 因此,我们的爬取思路采用遍历企业列表,正则匹配获取企业黄页地址,然后逐次从黄页上获取企业相关信息. 2.批量获取黄页地址: #!/bin/bash #trap,捕捉到信号,2表示

1.索引器  string arrStr = "sddfdfgfh";  索引器的目的就是为了方便而已,可以在该类型的对象后面直接写[]访问该对象里面的成员  Console.WriteLine(arrStr[2]);2.封装    方法的多个参数封装成一个参数(和三层中Model一样)            Model m = new Model();            m.Name = "小青";            m.Age = 17;        

---恢复内容开始--- 2016,12,20 在linux里面不写这些扩展名,也是可以的,但是写这些扩展名是为了个管理员写的,好区分,但是linux本身不依靠扩展名来区分文件类型 ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~· 对于挂载的理解:就是在linux里面每一个设备都是依仗目录来实行的,那么把某个设备和某一个具体的目录联系起来,就称之为挂载,其实在windows里面也存在这个挂载的概念,只不过  在windows里面,你插入优盘什么的,是系统自

一.预计花在程序各部分的时间: (1)对所给命令行参数的判断和处理,看它是否合法.是哪种模式.预计用时20min; (2)关于目录操作:遍历给定目录下的所有文件,包括子目录和非目录文件.预计用时40min; (3)对符合格式的文本文件进行读操作,用正则表达式匹配单词,用哈希表存储单词的词频,包括两种模式. 由于这里的“单词”不是传统中的单词,所以有较多细节要处理. 简单模式预计用时2h,扩展模式只要在简单模式的基础上稍加修改,预计用时1h; (4)词频排序输出,预计用时1h; (5)对程序的测试

复习 Person类: using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading.Tasks; namespace _01人员信息作业 { public class Person { public string Name { get; set; } public int Age { get; set; } public override

引言 在不同语言中虽正则表达式一样,但应用函数还是有所区别,在c#语言中使用Regex. 可以通过以下两种方式之一使用正则表达式引擎: 通过调用 Regex 类的静态方法. 方法参数包含输入字符串和正则表达式模式. 正则表达式引擎会缓存静态方法调用中使用的正则表达式,这样一来,重复调用使用同一正则表达式的静态正则表达式方法将提供相对良好的性能. 通过实例化 Regex 对象,采用的方式是将一个正则表达式传递给类构造函数. 在此情况下,Regex 对象是不可变的(只读),它表示一个与单个正则表达式

一.取出/etc/passwd文件中shell出现的次数 问题:下面是一个/etc/passwd文件的部分内容.题目要求取出shell并统计次数,shell是指后面的/bin/bash,/sbin/nologin等,如下面/bin/bash出现12次,/sbin/nologin出现3次.   hyn:x:525:500::/home/hyn:/bin/bash    ljlxx:x:526:500::/home/ljlxx:/bin/bash    lzj:x:527:500::/home/lz