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如何将awk脚本移植到Python【Programming(Python)】

我最喜欢的完美移植awk的现代编程语言是Python。在将awk脚本移植到Python之前,通常值得考虑一下其原始上下文。 例如,由于awk的局限性,awk代码通常是从Bash脚本调用的,其中包括对其他命令行收藏夹(如sed,sortgang)的一些调用。 最好将所有内容转换为一个一致的Python程序。 的更复杂的awk功能问题仍然是你是否需要所有三个功能:FNR,NR 线。 在Python中移植awk字段作为一个示例,让我们将《如何用 awk 删除文件中的重复行》中的一行代码转换为 Python。最初的 awk 是:awk ! 更加Python化的方法将区分唯一性输入输出的关注点。

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Kubernetes相关组件监控指标采集

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    脚本里有个python函数。 借此使用计划任务执行命令, 其中` *1 * * * *` 指的是每分钟执行一次相关命令整个python文件的作用就是蠕虫式传播,使用python对Redis未授权访问的利用,将挖矿文件传播给B段的IP SHELL=binsh #此脚本使用binshPATH=usrlocalsbin:usrlocalbin:sbin:bin:usrsbin:usrbin #环境变量,用于遍历usr下的所有目录子目录的路径 `kills() 函数 `删除旧版文件杀死其他挖矿程序的进程及文件端口`system() 函数`下载挖矿木马关键程序(就是downloadrun函数、downloadrunxm函数、echocron 函数)并执行`top() 函数`以 so 文件劫持 (etcld.so.preload) 的方式执行挖矿木马,是更隐蔽的执行方式`python() 函数`蠕虫式传播,使用python对Redis未授权访问的利用

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    {print $2}`;do nova delete $i;done >devnull 2>&1for i in `virsh list |grep running |awk {print $2}`; do virsh destroy $i;done >devnull 2>&1for i in `virsh list --all | grep -w - |awk {print $2} `;do virsh stop mariadb-server rabbitmq-server openvswitch >devnull 2>&1 if ];then for i in `lvs |grep volume |awk python-pecan python-ceilometermiddleware vsftpd lvm2 targetcli python-keystone httpd mod_wsgi mariadb ebtables ipset openvswitch ebtables xfsprogs rsync python-swiftclient python-keystoneclient python-keystonemiddleware

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    linux命令awk

    -name *.py | xargs wc -l | awk BEGIN {size = 0} { size+=$1} END{print size2} find . -name *.py | xargs cat | wc -l(1)find,拿到所有py结尾的文件,你写相对路径得到相对路径,绝对路径得到绝对路径(2)wc -l计数(3)awk,wc其实能算出来总数 ,所以后面除22、对满足某个条件的字段计数cat a.text | awk {if ($1 > 2017-12-01 12:30:00) { count++;} } END{for (i in count

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    生信(五)awk求取某一列的平均值

    Python版本我们可以用几行Python代码解决问题,比如这样:?其耗时: ?R版本用R来做计算也是很适合的,比如像这样:?其耗时: ? awk版本awk用一行代码就可以解决问题,像这样(注意耗时):?至此,我们可以看出,awk代码简单,但是性能却不差! 在同样的机器上处理同样的文件,awk的运行时间是Python的一半左右,是R的大概十分之一。可以说,awk已经非常快了!C版本都说C快,让我们看看到底有多快。代码如下:??其耗时: ? 可以看出,C的版本也仅比awk的稍快一点点。但是,C的代码复杂多了!由此,我们可以粗略比较出awk是一个非常完美的文本处理工具! 如果有任何问题,欢迎交流!

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    由于基因组数据过大,想进一步用R语言处理担心系统内存不够,因此想着将文件按染色体拆分,发现pythonawk,R 语言都能够非常简单快捷的实现,那么速度是否有差距呢,因此在跑几个50G的大文件之前 首先是awk处理,awk进行的是逐行处理,具有自己的语法,具有很大的灵活性,一行代码解决,用时24S, 1 #! 3 { 4 start_tm=date 5 start_h=`$start_tm +%H` 6 start_m=`$start_tm +%M` 7 start_s=`$start_tm +%S` 8 awk $end_tm +%M`12 end_s=`$end_tm +%S`13 use_tm=`echo $end_h $start_h $end_m $start_m $end_s $start_s | awk 接下来是用python,python语言简单,书写方便。因此很快就实现了程序,同样逐行处理,比awk添加了一点细节,只挑出需要的染色体。用时19.9秒。 1 #!

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    聊聊 Linux 的匿名管道

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    : } ==============================================================================================# python %s) ==============================================================================================# pythonpython脚本里调用shell脚本,调取shell脚本执行结果。 调用shell脚本,调取shell脚本的执行结果下面三个脚本都可以使用,区别在于:第一个脚本:默认就是在当前路径下调用shell脚本,shellpython两个脚本是放在统一目录下的第二个脚本第三个脚本 :先获取当前脚本所在目录路径,然后在python脚本里调用shell脚本时,使用的是shell脚本全路径这里推荐使用第三个脚本,但是注意:使用第二或第三个脚本时,shell脚本里的dataSource要写成

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    第一个实现如下:先看一下自动发现脚本,使用python编写,利用linux的procdiskstats记得 的磁盘信息发现所有的磁盘。 第二步,监控磁盘的iops,利用linux的procdiskstats的第四个字段第八字段可监控读写的iops,第四个记录是记录所有读的次数,第八个字段是记录所有写的次数。 (第六个字段第十个字段分别代表读的扇区写的扇区,*512就为读写的Byte了,通过这两个字段可监控磁盘的io读写量)#! |grep ${disk} |awk {print $4}elif ];then cat procdiskstats |grep ${disk} |awk {print $8}elif ];then cat 加入如下配置,加完后重启zabbix,配置如下:cat usrlocalzabbixetczabbix_agentd.conf.ddisk.conf UserParameter=disk.discover,python

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    主要有以下三种方式killall procpidof procps -ef | grep proc |awk -F {print $2} $ nohup python a.py & 2857$ nohup : 忽略输入并把输出追加到nohup.out $ killall -9 python+ 已杀死 nohup python a.py$$ nohup python a.py & 2927$ nohup: 忽略输入并把输出追加到nohup.out $ pidof python|xargs kill -9$+ 已杀死 nohup python a.py$ nohup python a.py & 3009$ nohup: 忽略输入并把输出追加到nohup.out $ ps -ef|grep a.py|awk -F {print $2}|xargs kill -9kill: 向 3278 发送信号失败: 没有那个进程+ 已杀死 nohup python a.py

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