


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!

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

Video Face Swap
Échangez les visages dans n'importe quelle vidéo sans effort grâce à notre outil d'échange de visage AI entièrement gratuit !

Article chaud

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

Sujets chauds











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 excelle dans les jeux et le développement de l'interface graphique. 1) Le développement de jeux utilise Pygame, fournissant des fonctions de dessin, audio et d'autres fonctions, qui conviennent à la création de jeux 2D. 2) Le développement de l'interface graphique peut choisir Tkinter ou Pyqt. Tkinter est simple et facile à utiliser, PYQT a des fonctions riches et convient au développement professionnel.

Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Pour maximiser l'efficacité de l'apprentissage de Python dans un temps limité, vous pouvez utiliser les modules DateTime, Time et Schedule de Python. 1. Le module DateTime est utilisé pour enregistrer et planifier le temps d'apprentissage. 2. Le module de temps aide à définir l'étude et le temps de repos. 3. Le module de planification organise automatiquement des tâches d'apprentissage hebdomadaires.

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

PythonlistSaReparmentofthestandardLibrary, tandis que les coloccules de colocède, tandis que les colocculations pour la base de la Parlementaire, des coloments de forage polyvalent, tandis que la fonctionnalité de la fonctionnalité nettement adressée.
