抽象的
這篇簡短的部落格文章是關於使用 pypyp 和 uv 的 Linux 文字管道解決方案的介紹,它可以輕鬆地重複使用您所有有關 python 的知識和軟體包,而無需學習 awk。我們專注於告訴讀者為什麼選擇它而不是如何使用它。如果想了解更多使用方法,請造訪pypyp主頁和uv主頁
為什麼我不使用 awk ?
編寫 Linux shell 腳本或指令時,awk、sed 和 grep 是處理文字的強大工具:您可以使用 grep 來尋找類似 ls | 的內容。 grep myname,使用 sed 取代某些內容並使用 awk 作為圖靈完整的程式語言來處理更複雜的情況。
grep 和 sed 都很好。他們只做一件事,而且做得很好。但 awk 不是。眾所周知,awk 是一種文字程式語言,與 grep 和 sed 相比,學習如何使用它需要更多的時間。這就是問題所在,awk 是一個很好的文字處理工具,但不是一個好的程式語言。
與Python、Ruby 和Perl 相比,awk 不是通用程式語言,因此awk 99% 的使用僅是在linux shell 中處理文本,而這種便利性不值得您花費時間和認知負荷來學習新的程式語言,尤其是當你不是主修shell 腳本時。
所以,生命短暫,如果你可以使用已經學過的程式語言,為什麼還要學習另一種程式語言呢?
為什麼我選擇pypyp?
pypyp 是一個解決方案。這是一個簡單的(少於 800 行程式碼)Python 腳本,可以幫助您使用單一命令 pyp 替換 awk 、 sed 和 grep ,並具備您有關 Python 的所有知識。這是一個簡單的例子。
uname | pyp 'x.lower()' ls | uvx pypyp 're.match(r"\S+.c",x)' # use python regex
pypyp 解決了許多關於 python -c 的簡單但重要的問題,它讀取 stdin 到lines變量並將行分割到x變量,它還自動打印最後一個表達式。同時它導入了一些comman包,使python像perl和awk一樣易於使用作為linux shell的文本處理語言。
為什麼我也用uv?
uv 就像 python 的 Cargo 或 npm。將 pypyp 與 uvx(類似於 npx 或 pipx)一起使用非常簡單,尤其是您需要 pypyp 的第三方套件。例如,我想將 numpy 與 pypyp 一起使用,我可以簡單地使用 uvx --with numpy 添加 numpy 包並使用 pyp 自動導入它。
uvx --with numpy pypyp 'numpy.random.randint(100)'
uv 也讓安裝 pypyp 變得更容易。安裝 uv 後,您可以直接執行 uvx pypyp,uvx 將為您下載並執行它。
結論
我發現uvx pypyp是awk的一個很好的替代品,它可以重複使用你所有關於python的知識,而不會給你增加更多的負擔。但我們也應該注意到,它目前還不是一個流行的解決方案,為了相容性,最好不要與其他人分享您的命令或腳本。
以上是使用 pypyp 和 uv 的 Linux Shell 符合人體工學的 Pyhon 文字管道解決方案的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

Python和C 各有優勢,選擇應基於項目需求。 1)Python適合快速開發和數據處理,因其簡潔語法和動態類型。 2)C 適用於高性能和系統編程,因其靜態類型和手動內存管理。

選擇Python還是C 取決於項目需求:1)如果需要快速開發、數據處理和原型設計,選擇Python;2)如果需要高性能、低延遲和接近硬件的控制,選擇C 。

通過每天投入2小時的Python學習,可以有效提升編程技能。 1.學習新知識:閱讀文檔或觀看教程。 2.實踐:編寫代碼和完成練習。 3.複習:鞏固所學內容。 4.項目實踐:應用所學於實際項目中。這樣的結構化學習計劃能幫助你係統掌握Python並實現職業目標。

在兩小時內高效學習Python的方法包括:1.回顧基礎知識,確保熟悉Python的安裝和基本語法;2.理解Python的核心概念,如變量、列表、函數等;3.通過使用示例掌握基本和高級用法;4.學習常見錯誤與調試技巧;5.應用性能優化與最佳實踐,如使用列表推導式和遵循PEP8風格指南。

Python適合初學者和數據科學,C 適用於系統編程和遊戲開發。 1.Python簡潔易用,適用於數據科學和Web開發。 2.C 提供高性能和控制力,適用於遊戲開發和系統編程。選擇應基於項目需求和個人興趣。

Python更適合數據科學和快速開發,C 更適合高性能和系統編程。 1.Python語法簡潔,易於學習,適用於數據處理和科學計算。 2.C 語法複雜,但性能優越,常用於遊戲開發和系統編程。

每天投入兩小時學習Python是可行的。 1.學習新知識:用一小時學習新概念,如列表和字典。 2.實踐和練習:用一小時進行編程練習,如編寫小程序。通過合理規劃和堅持不懈,你可以在短時間內掌握Python的核心概念。

Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。


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