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馭風萬里無垠

Unix文本處理之利器-awk/gawk

日常在shell中使用awk基本是家常便飯了,但是詳細的寫一些小程序還是第一次,總體是下來,還是深深得被這門年齡比自己都要大的工具語言的魅力所折服(since 1977)。作者中最引人注目的當屬鼎鼎大名的Brian W. Kernighan (即K的簡稱來源)。目前所用的版本大多是gawk或者nawk.

作為一門微型且完整的編程語言,awk可以用數行代碼就完成其他語言需要數倍的LOC才能完成的工作。其設計哲學也是比較特殊的,核心是data-driven的,并且采用了和C類似的語法來組織。它最核心的思想應該是如下兩點:
  • pattern-action 結構 借由強大的正則表達式來匹配pattern,然后執行pattern對應的操作
  • Record/Field 處理模型  所有的輸入數據都根據制定的record separator 分割成 record, 然后沒一個record再根據field separator 分割為fields. POSIX 定義的 field separator可以為正則表達式,而gawk可以允許record separator同時為正則表達式
引發我花點時間來仔細研究awk的起因是這樣的,我們的程序在做profiling的時候,發現原來用shell寫的腳本分析一次話費的時間太長。初看了下那個腳本,大概的邏輯是要掃名所有的log文件,按照時間戳將關注的時間所耗費的時間提取出來,計算平均值,波動等最終畫出曲線圖。

整體的腳本有幾個部分(python+bash),處理一次40MB的log文件需要耗費40分鐘~1個小時,這顯然超出了預期;中間一個處理很長的部分是grep某個時間段的信息然后按照報表格式寫入到中間文件中。在想能否優化這一節的時候,忽然就想起了模式匹配來(學習Haskell的最深印象),于是大致翻了一下awk,發現很容易通過模式匹配使得按行處理,同時記錄中間的信息,而一個時間段恰好和awk的record概念吻合。

花了2個小時研讀了下awk的函數語法,自定義自己的時間截取函數(gawk的strftime很有用,尤其我們發現記錄有跳躍要自動補全中間的數據記錄時),通過三個pattern截取需要的信息,30分鐘寫出來awk的代碼來。

所幸的是,其它的shell腳本都不需要任何改動,重新跑一次,3s就處理完了原來40MB的文件,看來這點時間投入還是相當值得的。

有興趣的可參考:
     http://www.gnu.org/manual/gawk/gawk.html

PS:awk的另一作者Winberger 供職于google。
 

posted on 2011-01-02 20:32 skyscribe 閱讀(939) 評論(0)  編輯 收藏 引用 所屬分類: Linux 、Misc

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