


Solution ergonomique de tuyauterie de texte Pyhon pour Linux Shell avec pypyp et uv
Abstrait
Ce court article de blog est une introduction à une solution de canalisation de texte Linux avec pypyp et uv, elle peut facilement réutiliser toutes vos connaissances et packages sur Python sans apprendre awk. Nous nous efforçons d'expliquer au lecteur pourquoi le choisir plutôt que comment l'utiliser. Si vous souhaitez en savoir plus sur l'utilisation, visitez la page d'accueil de pypyp et la page d'accueil de uv
Pourquoi je n'utiliserai pas awk ?
Lors de l'écriture de scripts ou de commandes shell Linux, awk , sed et grep sont des outils puissants pour travailler avec des textes : vous pouvez utiliser grep pour trouver quelque chose comme ls | grep myname, utilisez sed pour remplacer quelque chose et utilisez awk comme langage de programmation complet pour traiter des cas plus sophistiqués.
grep et sed vont bien. Ils font une chose et le font très bien. Mais awk ne l’est pas. Comme nous le savons, awk est un langage de programmation pour le texte, et il faut plus de temps pour apprendre à l'utiliser que grep et sed. C'est ça le problème, awk est un bon outil de traitement de texte mais pas un bon langage de programmation.
Comparé à Python, Ruby et Perl, awk n'est pas un langage de programmation à usage général, donc son utilisation à 99 % concerne uniquement le traitement de textes dans le shell Linux, et sa commodité ne vaut pas votre temps et votre charge cognitive pour apprendre une nouvelle programmation. langage, surtout lorsque vous ne vous spécialisez pas dans les scripts shell.
Alors, la vie est courte, pourquoi apprendre un autre langage de programmation si vous pouvez utiliser celui que vous avez déjà appris ?
Pourquoi choisir pypyp ?
pypyp est une solution. Il s'agit d'un script python simple (moins de 800 lignes de code) qui pourrait vous aider à remplacer awk , sed et grep par une seule commande pyp, avec toutes vos connaissances sur python. Voici un exemple rapide.
uname | pyp 'x.lower()' ls | uvx pypyp 're.match(r"\S+.c",x)' # use python regex
pypyp résout de nombreux problèmes simples mais importants concernant python -c, il lit stdin en variable de lignes et divise les lignes en variable x, il imprime également automatiquement la dernière expression. Pendant ce temps, il importe certains packages de commandes pour rendre Python aussi facile à utiliser en tant que langage de traitement de texte pour le shell Linux que Perl et awk.
Pourquoi j'utilise aussi les UV ?
uv est comme le cargo ou npm pour python. Utiliser pypyp avec uvx (fonctionne comme npx ou pipx) est vraiment simple, surtout si vous avez besoin de packages tiers pour pypyp. Par exemple, je veux utiliser numpy avec pypyp, je peux simplement utiliser uvx --with numpy pour ajouter le package numpy et utiliser pyp pour l'importer automatiquement.
uvx --with numpy pypyp 'numpy.random.randint(100)'
uv facilite également l'installation de pypyp. Une fois uv installé, vous pouvez exécuter directement uvx pypyp et uvx le téléchargera et l'exécutera pour vous.
Conclusion
J'ai trouvé que uvx pypyp est une bonne alternative à awk, il peut réutiliser toutes vos connaissances sur python, sans ajouter de charge supplémentaire pour vous. Mais il faut aussi noter que ce n'est pas une solution populaire pour l'instant, et qu'il vaut mieux ne pas partager vos commandes ou scripts avec d'autres pour des raisons de compatibilité.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Python convient à la science des données, au développement Web et aux tâches d'automatisation, tandis que C convient à la programmation système, au développement de jeux et aux systèmes intégrés. Python est connu pour sa simplicité et son écosystème puissant, tandis que C est connu pour ses capacités de contrôle élevées et sous-jacentes.

Vous pouvez apprendre les concepts de programmation de base et les compétences de Python dans les 2 heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Flux de contrôle maître (instructions et boucles conditionnelles), 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions, 4. Démarrez rapidement avec la programmation Python via des exemples simples et des extraits de code.

Python est largement utilisé dans les domaines du développement Web, de la science des données, de l'apprentissage automatique, de l'automatisation et des scripts. 1) Dans le développement Web, les cadres Django et Flask simplifient le processus de développement. 2) Dans les domaines de la science des données et de l'apprentissage automatique, les bibliothèques Numpy, Pandas, Scikit-Learn et Tensorflow fournissent un fort soutien. 3) En termes d'automatisation et de script, Python convient aux tâches telles que les tests automatisés et la gestion du système.

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