추상적인
이 짧은 블로그 게시물은 pypyp 및 uv를 사용한 Linux 텍스트 파이핑 솔루션에 대한 소개입니다. awk를 배우지 않고도 Python에 대한 모든 지식과 패키지를 쉽게 재사용할 수 있습니다. 우리는 그것을 사용하는 방법보다 그것을 선택하는 이유를 독자에게 알려주는 데 중점을 둡니다. 자세한 사용법을 알고 싶으시면 pypyp 홈페이지와 uv 홈페이지를 방문해주세요
왜 awk를 사용하지 않습니까?
Linux 쉘 스크립트나 명령을 작성할 때 awk, sed 및 grep은 텍스트 작업을 위한 강력한 도구입니다. grep을 사용하여 ls | grep myname, sed를 사용하여 무언가를 대체하고 awk를 튜링 완전한 프로그래밍 언어로 사용하여 보다 정교한 사례를 처리하세요.
grep과 sed는 괜찮습니다. 그들은 한 가지 일을 아주 잘합니다. 그러나 awk는 그렇지 않습니다. 우리가 알고 있듯이 awk는 텍스트용 프로그래밍 언어이며, grep 및 sed에 비해 사용법을 배우는 데 더 많은 시간이 걸립니다. 그게 문제입니다. awk는 좋은 텍스트 처리 도구이지만 좋은 프로그래밍 언어는 아닙니다.
Python, Ruby, Perl에 비해 awk는 범용 프로그래밍 언어가 아니므로 awk의 99% 사용은 Linux 쉘에서 텍스트만 처리하는 것이며 그 편리함은 새로운 프로그래밍을 배우기 위해 시간과 인지적 부하를 들일 가치가 없습니다. 특히 쉘 스크립팅을 전공하지 않은 경우 더욱 그렇습니다.
그렇다면 인생은 짧습니다. 이미 배운 프로그래밍 언어를 사용할 수 있다면 왜 다른 프로그래밍 언어를 배우나요?
왜 pypyp를 선택합니까?
pypyp이 해결책입니다. 이는 awk, sed 및 grep을 단일 명령 pyp로 대체하는 데 도움이 될 수 있는 간단한(800줄 미만의 코드) Python 스크립트입니다. Python에 대한 모든 지식이 포함되어 있습니다. 다음은 간단한 예입니다.
uname | pyp 'x.lower()' ls | uvx pypyp 're.match(r"\S+.c",x)' # use python regex
pypyp은 python -c에 관한 간단하지만 중요한 많은 문제를 해결합니다. stdin을 라인 변수로 읽고 라인을 x 변수로 분할하며, 마지막 표현식도 자동으로 인쇄합니다. 동시에 Python을 Perl 및 awk처럼 Linux 쉘용 텍스트 처리 언어로 사용하기 쉽게 만들기 위해 일부 명령 패키지를 가져옵니다.
왜 나는 또한 uv를 사용합니까?
uv는 Python의 Cargo 또는 npm과 같습니다. uvx(npx 또는 pipx처럼 작동)와 함께 pypyp를 사용하는 것은 정말 쉽습니다. 특히 pypyp용 타사 패키지가 필요합니다. 예를 들어, pypyp와 함께 numpy를 사용하고 싶다면 numpy와 함께 uvx --를 사용하여 numpy 패키지를 추가하고 pyp를 사용하여 자동으로 가져올 수 있습니다.
uvx --with numpy pypyp 'numpy.random.randint(100)'
uv를 사용하면 pypyp 설치도 더 쉬워집니다. uv가 설치되면 uvx pypyp를 직접 실행할 수 있으며 uvx가 이를 다운로드하여 실행합니다.
결론
저는 uvx pypyp가 awk의 좋은 대안이라는 것을 알았습니다. 이는 여러분에게 더 많은 부담을 주지 않고도 Python에 대한 모든 지식을 재사용할 수 있습니다. 그러나 현재로서는 널리 사용되는 솔루션이 아니며 호환성을 위해 명령이나 스크립트를 다른 사람과 공유하지 않는 것이 좋습니다.
위 내용은 pypyp 및 uv를 사용하는 Linux 셸용 인체공학적 Pyhon 텍스트 파이핑 솔루션의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Tomergelistsinpython, youcanusethe operator, extendmethod, listcomprehension, oritertools.chain, 각각은 각각의 지위를 불러 일으킨다

Python 3에서는 다양한 방법을 통해 두 개의 목록을 연결할 수 있습니다. 1) 작은 목록에 적합하지만 큰 목록에는 비효율적입니다. 2) 메모리 효율이 높지만 원래 목록을 수정하는 큰 목록에 적합한 확장 방법을 사용합니다. 3) 원래 목록을 수정하지 않고 여러 목록을 병합하는 데 적합한 * 운영자 사용; 4) 메모리 효율이 높은 대형 데이터 세트에 적합한 itertools.chain을 사용하십시오.

join () 메소드를 사용하는 것은 Python의 목록에서 문자열을 연결하는 가장 효율적인 방법입니다. 1) join () 메소드를 사용하여 효율적이고 읽기 쉽습니다. 2)주기는 큰 목록에 비효율적으로 운영자를 사용합니다. 3) List Comprehension과 Join ()의 조합은 변환이 필요한 시나리오에 적합합니다. 4) READE () 방법은 다른 유형의 감소에 적합하지만 문자열 연결에 비효율적입니다. 완전한 문장은 끝납니다.

pythonexecutionissprocessoftransformingpythoncodeintoExecutableInstructions.1) the -interreadsTheCode, ConvertingItintoByTecode, thethepythonVirtualMachine (pvm)을 실행합니다

Python의 주요 특징은 다음과 같습니다. 1. 구문은 간결하고 이해하기 쉽고 초보자에게 적합합니다. 2. 개발 속도 향상, 동적 유형 시스템; 3. 여러 작업을 지원하는 풍부한 표준 라이브러리; 4. 광범위한 지원을 제공하는 강력한 지역 사회와 생태계; 5. 스크립팅 및 빠른 프로토 타이핑에 적합한 해석; 6. 다양한 프로그래밍 스타일에 적합한 다중-파라 디그 지원.

Python은 해석 된 언어이지만 편집 프로세스도 포함됩니다. 1) 파이썬 코드는 먼저 바이트 코드로 컴파일됩니다. 2) 바이트 코드는 Python Virtual Machine에 의해 해석되고 실행됩니다. 3)이 하이브리드 메커니즘은 파이썬이 유연하고 효율적이지만 완전히 편집 된 언어만큼 빠르지는 않습니다.

USEAFORLOOPHENTERATINGOVERASERASERASPECIFICNUMBEROFTIMES; USEAWHILLOOPWHENTINUTIMONDITINISMET.FORLOOPSAREIDEALFORKNOWNSEDINGENCENCENS, WHILEWHILELOOPSSUITSITUATIONS WITHERMINGEDERITERATIONS.

Pythonloopscanleadtoerrors likeinfiniteloops, modifyinglistsdizeration, off-by-by-byerrors, zero-indexingissues, andnestedloopineficiencies.toavoidthese : 1) aing'i


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