Linux三剑客(awk、sed、grep) 和 正则表达式

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Linux三剑客(awk、sed、grep) 和 正则表达式。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

本文章适用于一定工作经验(熟悉Linux基础)的同行,欢迎各位大佬批判指正。

上手三剑客(grep,sed,awk)之前,需要熟悉正则表达式,正则表达式——事先定义好的一些特定字符、及这些特定字符的组合,组成一个“规则字符串”,这个“规则字符串”用来表达对字符串的一种过滤逻辑。而正则表达式又分普通正则和扩展正则。

正则表达式

普通正则表达式
符号 含义
^ 匹配开头,如 ^123  以123开头,有则匹配出来
$ 匹配结尾,如123$ 以123结尾,有则匹配出来        
^$ 匹配空行,也就是那一行啥都没有(空格也不行)则匹配出来
. 任意一个字符(空行除外
前一个字符连续出现0次或者多次
.*  任意字符出现0次(多次),也就是代表所有
[] 一次匹配一个字符,可多样。[abcd],匹配a或者b或者c或者d
[^] 取反,如[^abc],排查abc
[0-9]、[a-z]、[A-Z]、[a-Z] 由于[abcdef]这种匹配写法比较繁琐,因此有区间简化写法。范围匹配,其中[a-Z]释义:匹配小写a到z和大写A到Z
\ 反斜杠,适用于转义匹配,如匹配以.结尾  grep '\.$' filename

示例:其中准备的数据test.txt文件的8 9行为空行
awk grep sed,Linux,linux,正则表达式,bash,后端

[root@node1 data]# # 匹配以s开头,可匹配出scala和sparkawk grep sed,Linux,linux,正则表达式,bash,后端

[root@node1 data]# # 匹配以a结尾,可匹配出scala和java
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[root@node1 data]# # 匹配出空行,也就是匹配8 9 行
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[root@node1 data]# # . 匹配出所有(空行除外),8 9为空行,则被过滤掉
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[root@node1 data]# # * 匹配前一个字符连续出现0次或者多次

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[root@node1 data]# # .* 表示所有(包括空行)

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[root@node1 data]# # 一次匹配一个字符,可多样。[abcd],匹配a或者b或者c或者d,注意:匹配的scala和hbase中有ca、ba两个同时出现,要看具体匹配过程可加-o参数

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 [root@node1 data]# # 中括号区间匹配 [a-z],其中++不在小写a至z之间,所以没有高亮

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[root@node1 data]# # 取反[^abc],即为排除abc(不高亮abc)

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 [root@node1 data]# # \反斜杠转义,第一个grep由于没有转义,匹配出任意的字符,所以所有字符都高亮显示了,而第二grep加了转义符"\"反斜杠,将.转义成普通的字符,所以高亮显示了awk.sed.grep

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 ### 以上为基础正则语法,接下来的为扩展正则语法 

扩展正则表达式
符号 含义
前一个字符连续出现0次或者1次,也就是出现0次或者1次
+ 前一个字符出现1次或者1次以上
{} 前一个字符出现的次数。a{1,3}:a最少出现1次,最多出现3次。b{5}:b只出现5次,此处为精确匹配
| 或者,A|B:A或者B 
() 表示一个整体(java|scala),匹配java或者scala,这里当做一个整体匹配

示例:还是以刚才的test.txt文件为基础数据

特别说明:由于是用到了扩展正则,所以grep需要加参数 -E,你可能也见过egrep,egrep 和grep -E 完全一样,只是扩展的另一种写法,grep 常用的参数在后续会做出解释

[root@node1 data]# # 扩展正则+号,前一个字符出现1次或者1次以上,也就是至少匹配1次
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 [root@node1 data]# # 扩展正则|符号,匹配l或者k  l|k

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[root@node1 data]# # 扩展正则() ,匹配sa中间是c或者p的

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[root@node1 data]# # 扩展正则 {} 次数匹配

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[root@node1 data]# # 扩展正则 ? 匹配0次或者1次,其中小写l在后面的字母hello出现了1次,scala出现0次,golang也是0次。

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###  至此,你对正则已经熟悉了解了,接下来则是三“贱”客

三剑客——awk(老大)、sed(老二)、grep(老三)

名字 适用场景
awk 取列,统计计算。取对应列的值,后续用于对比、计算,以及数组的计算,由于数组计算使得awk排行老大
sed 替换,修改文件,日志取行。文件的修改以及日志的范围取行,如晚上0点到凌晨1点的日志
grep 用于过滤,grep的命令过滤是最快的

按照习惯,先易后难,下面解释grep 常用的参数,对于日常用已经够用啦,当然想深入学习可man grep 看官方解释。

三剑客老三:grep

grep 常用参数

实例:以我本机一段message日志为例

[root@node1 data]# cat message 
Sep 12 18:18:43 node1 systemd: Started GSSAPI Proxy Daemon.
Sep 12 18:18:43 node1 systemd: Reached target NFS client services.
Sep 12 18:18:43 node1 systemd: Starting NFS client services.
Sep 12 18:18:43 node1 mcelog: ERROR: AMD Processor family 25: mcelog does not support this processor.  Please use the edac_mce_amd module instead.
Sep 12 18:18:43 node1 mcelog.setup: CPU is unsupported
Sep 12 18:18:43 node1 mcelog: ERROR: AMD Processor family 25: mcelog does not support this processor.  Please use the edac_mce_amd module instead.
Sep 12 18:18:43 node1 mcelog: CPU is unsupported
Sep 12 18:18:43 node1 systemd: mcelog.service: control process exited, code=exited status=1
Sep 12 18:18:43 node1 systemd: Failed to start Machine Check Exception Logging Daemon.
Sep 12 18:18:43 node1 systemd: Unit mcelog.service entered failed state.

grep -i :grep 默认是区分大小写的,-i参数则不区分大小写匹配

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 grep -v:反向匹配(取反,过滤掉匹配的) 

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grep -E :扩展正则表达式,匹配多个条件  "ERROR|Started|failed",egrep等同于grep -E

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grep -w :精确匹配,主要用于过滤端口

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grep -c :统计匹配次数(类似于wc -l)

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 grep -n:匹配后显示行号

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### 以上为grep 常用参数以及实例,接下来则为sed

三剑客老二:sed

sed 命令: sed是以数据流方式读取文件内容,每次会读取一行进行匹配,看是否满足匹配要求,满足则做增删改查操作,操作完成后屏幕打印,打印出来后重复刚才的动作读取下一行进行匹配,以此循环,流程如下图。

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功能

解释说明

p

p为打印(pringt)

s

s为替换(substitute)

d

d为删除(delete)

cai

替换replace,追加append,插入insert

以上简记为为增删改查(此增删改查非curd

 test.txt示例数据准备

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在使用sed命令打印之前需了解-n参数,加了-n参数为取消自动打印,-n通常与p搭配(可以死记np组合),区别如下:

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sed p查找打印——print 

'1p'、'3p'  打印第1行,打印第3行,用于精确匹配行数

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'1,3p'、'2,5p' 打印第一至第三行,第二至第五行,用于范围。扩展:'5,$p'——打印第五行至最后一行

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'/scala/p' 精确匹配出scala,类似于grep命令,// 斜线中间可写正则,/[abc]/,如果用到了扩展正则,则需要加 -r参数:如  sed -nr ’/[abc]?/’ test.txt

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'/scala/,/spark/p' 表示匹配scala到spark范围内全部输出,通常用于日志时间

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进阶用法:以上4种可混合搭配,如:sed -n '2,/hbase/p' test.txt

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查找打印“p”总结

'1p'、'3p' 

打印第1行,打印第3行,用于精确匹配行数

'1,3p'、'2,5p'

打印第一至第三行,第二至第五行,用于范围,扩展:'1,$p'——打印第一行至最后一行

'/scala/p'

精确匹配出scala,类似于grep命令

'/scala/,/spark/p'

表示范围匹配,从scala到spark

sed d删除——delete

有了查找的基础再来看删除就很简单了

'1d'、'3d' 

删除第1行,删除第3行,用于精确匹配行数

'1,3d'、'2,5d'

删除第一至第三行,第二至第五行,用于范围,扩展:'1,$d'——删除第一行至最后一行

'/scala/d'

精确匹配出scala并删除

'/scala/,/spark/d'

表示范围匹配,删除从scala到spark

'1d'、'3d'  删除第1行,删除第3行,用于精确匹配行数

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'1,3d'、'2,5d'  删除第一至第三行,第二至第五行,用于范围,扩展:'4,$d'——删除第四行至最后一行

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'/scala/d'  精确匹配出scala并删除

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'/scala/,/spark/d'   表示范围匹配,删除从scala到spark

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实战案例:删除空行和#注释行

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查找跟删除已经完结了,接下来是sed命令增加 

 sed  cai增加——replace、append、insert   

参数解释 -cai

c

replace  替换

a

append  行后追加

i

insert     行前插入

'3c this is replace'  将第三行替换成 this is replace

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'3a this is append'  在第三行后面追加this is append

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'3i this is insert'  在第三行前插入this is insert

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sed s 替换——substitute

参数释义:   -s 为替换

                     -g 为全局替换(global),不加的话只替换每行的第一个匹配项

命令格式:sed 's///g' test.txt,sed 's###g' test.txt,sed 'sAAAg' test.txt,sed 's888g' test.txt,不管是///还是###,AAA这些,都能匹配,没有严格要求,但是尽量避免关键字符。比较常见的为###,///

替换这块主要是正则表达式书写能力,正则很强的话后面几个进阶案例会让你自然领悟

替换每行中0、1、2为aa

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sed进阶之反向引用:先正则匹配出来分组,后续按组使用

把hello_linux 改成linux_hello

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正则匹配这块可根据自己的习惯来,能匹配出来就行

上图的echo 'hello_linux' |sed -r 's#([a-z]+)_([a-z]+)#\2_\1#g' 和 echo 'hello_linux' |sed -r 's#(.*)_(.*)#\2_\1#g' 这两个匹配出来的结果是一样的

sed 进阶反向实战案例一:取ip

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sed 进阶反向实战案例二:切出sync(切出/etc/passwd sync用户名)

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三剑客老大:awk

awk是一种用于处理文本的编程语言工具,很多方面都类似于shellc语言),主要应用场景:统计日志,计算。其awk执行过程如下图。左边为案例,右边为流程图

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 在上手awk之前首先了解什么是行与列,行——awk中称为记录,单行默认以回车分割;列——awk中称为字段(类似于数据库的字段),默认用空格分割。除了行与列还需要熟悉awk的常用内置变量,以下的内置变量在接下来的案例中都有使用到 

内置变量

变量说明

NR

行号   NR==2:第二行

NF

字段数量(多少列)  $NF:最后一个字段

FS

输入字段分隔符,默认空格。-F: 等同于-v FS=:    ----说明:-v 是修改awk变量

OFS

输出字段分隔符,默认空格。

awk取行

行号的内置变量是NR,运算符有>  <  >=  <=  ==  !=,有shell(c) 或者其他开发语言基础,都能理解吧

NR==1:取第一行

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NR>=3 && NR<=6:取36行(范围取行)

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/spark/:精确匹配取spark行,这个地方比sed简单,不需要那些-n p啥的 

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/java/,/spark/:也可以匹配范围取行,比如java到spark

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awk取列

参数说明:

        -F : 指定分隔符——每一列的结束符,默认为空格、连续空格、制表符

        $数字:awk中$数字就表示第几列,$0表示处理后输出的所有

awk取第一列,第二列

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取ll 显示的第1列和最后一列($NF)

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取/etc/shadow的第1列和第五例,并置换位置,且输出分隔符用  ---

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awk取行和列进阶案例:取出 /etc/passwd 第三行至第七行,并且置换第一列与第最后一列,屏幕输出列的分割符号用% awk grep sed,Linux,linux,正则表达式,bash,后端

 经典案例:切割ip

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awk 模式匹配

 awk -F'[ /]+' 'NR==3{print $3}' 

        awk——命令

        -F ——选项

        'NR==3{print $3}'——模式{动作}          # 此处下面为模式说明

                模式说明——

                        比较符:> < >= <= == !=

                        正则://,斜线里支持写扩展正则,能精确到单列,包含(~)和不包含(!~)

                        范围表达式:/开始/,/结束/;NR==2,NR==7     # 前者为方式一,后者为方式二

                        特殊模式:BEGIN{}、END{}

模式说明之比较符案例:从第二行开始取最后一列

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模式说明之正则案例:取第二列以2开头

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 找最后一列,以a,b,c结尾的,并显示第1列和最后一列,以***分割输出

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模式说明之范围表达式案例:显示message 18:50:01到19:10:01 月份日期和时间

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模式说明之特殊模式:BENGIN{}、END{}

特殊模式——BEGIN:文件读取之前会执行里面的内容。适用于文件处理前添加说明;简单计算,统计;定义awk变量(和-v 一个意思)。以下表格为计算、统计方法说明(i为自定义变量),统计方法会在数组,日志计次,列求和常用。

统计方法

简写

使用场景

i = i + 1

i++

统计次数

i = i + $?  这里 $? 以$1为例

i += $?

第一列求和

i[]=i[]+1

i[]++

数组分类统计次数

特殊模式BEGIN——文件处理前添加说明案例:在文件读取前BEGIN添加说明" ---BEGIN---" awk grep sed,Linux,linux,正则表达式,bash,后端特殊模式BEGIN——简单计算和统计:root用户pid 求和 awk grep sed,Linux,linux,正则表达式,bash,后端

特殊模式——END:文件读取之后会执行里面的内容。 适用于文件处理后添加说明;对应之前BEGIN的计算在END输出结果;

END案例:求1到100的和(通过上面的bengin和end案例,你应该能写出来)awk grep sed,Linux,linux,正则表达式,bash,后端

awk数组

awk能排上老大的称号主要是因为数组统计,这个地方的统计主要用于日志,比如说高可用中探活时间统计,日志中用户名、ip出现次数等等……

shell数组 VS awk数组

shell数组

awk 数组

定义方式

array[0]=hello

array[0]=hello

使用输出

echo ${array[0]}

print array[0]

批量输出

shell数组的批量输出是for循环,如:

[root@node1 ~]# array[0]=hello

[root@node1 ~]# array[1]=scala

[root@node1 ~]# array[3]=java

[root@node1 ~]# for i in ${array[*]};do echo $i ;done

hello

scala

java

awk中,数组的输出方法也是for循环,但是更加简洁。

坑一:由于在awk 中,所以定义数组的时候如果是字母,会被识别为变量导致变量失败,所以需要用双引,array[0]=”hello”

坑二:for 循环必须带上括号for (i in array)

坑三:print 打印需要带上index下标(有点类似于Python),如print array[0],不带的话直接print array 打印的是数组的index

案例:

[root@node1 ~]# awk 'BEGIN{array[0]="hello";array[1]="scala";array[2]="java" ;for (i in array) print i "下标:"array[i]}'

0下标:hello

1下标:scala

2下标:java

[root@node1 ~]#

awk数组案例:统计file.txt中每个单词出现的,并按降序排列

file.txt文件数据

1 linux "无尽之刃"

2 linux "幻影之舞"

3 linux "三相之力"

4 java "神秘之剑"

5 java "多米尼克领主的致意"

6 scala "兰德里的苦楚"

7 spark "暗夜收割者"

8 mysql "海妖杀手"

9 hive "纳什之牙"

10 hadoop "黑色切割者"

11 spark "死亡之舞"

[root@node1 data]# awk -F" " '{array[$2]++} END{for (i in array) print array[i],i}' file.txt |sort -rn

3 linux

2 spark

2 java

1 scala

1 mysql

1 hive

1 hadoop

[root@node1 data]#

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 awk数组案例(进阶难度):统计file.txt中第二列首字母在r-z范围内,每个单词出现的次数,并按降序排列

awk grep sed,Linux,linux,正则表达式,bash,后端  

awk循环与判断

shell循环 vs awk循环

shell中for

awk中for循环

for((i=0;i<=100;i++)); do
     echo $i
done

for(i=0;i<=100;i++)
     print $i

shell判断 vs awk判断

shell中if 判断

awk中if判断

if [];then

     echo
else
     echo
fi

if()
    print
else
     print

awk for循环案例:

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awk判断案例:输出磁盘使用率小于30%的所有信息

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awk循环与判断进阶案例:echo "Life there are always frustrations, as long as we meet chaoyang, will see the light ahead.",输出语句中每个单词的字母数量大于等于5的单词

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至此,下次遇到让你切割ip的面试问题,你能花式切割了吗?( *~▽~)

我知道大部分人都不喜欢看英文版的官文,这里分享一个中文命令手册!!!!

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