Shell编程从入门到精通-第七章文本三剑客

在Unix/Linux系统中，grep、sed和awk被称为"文本三剑客"，是Shell脚本中处理文本数据最强大的三个工具。它们各自有独特的功能，又能相互配合使用，是每个Shell程序员必须掌握的核心技能。本章将详细讲解这三个工具的用法，帮助你成为文本处理的高手。

7.1 grep/egrep：文本搜索与过滤

grep（Global Regular Expression Print）是Unix系统中最重要的文本搜索工具之一，用于在文件或输出中查找匹配特定模式的行。

7.1.1 grep基本用法

bash 复制代码

# 基本语法
grep [选项] 模式 [文件...]

# 在文件中搜索包含"hello"的行
grep "hello" file.txt

# 在多个文件中搜索
grep "hello" file1.txt file2.txt

# 搜索当前目录下的所有文件
grep "hello" *

# 递归搜索目录
grep -r "hello" /path/to/directory

7.1.2 常用选项

选项	描述
`-i`	忽略大小写
`-v`	反向匹配，显示不包含模式的行
`-n`	显示行号
`-c`	统计匹配的行数
`-l`	只显示包含匹配的文件名
`-L`	显示不包含匹配的文件名
`-w`	匹配整个单词
`-x`	匹配整行
`-r`	递归搜索目录
`-A`	显示匹配行后的n行
`-B`	显示匹配行前的n行
`-C`	显示匹配行前后的n行

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# 忽略大小写搜索
grep -i "hello" file.txt

# 显示不包含"hello"的行
grep -v "hello" file.txt

# 显示行号
grep -n "hello" file.txt

# 统计匹配行数
grep -c "hello" file.txt

# 只显示文件名
grep -l "hello" *.txt

# 匹配整个单词
grep -w "hello" file.txt

# 显示匹配行及后3行
grep -A 3 "hello" file.txt

# 显示匹配行及前3行
grep -B 3 "hello" file.txt

# 显示匹配行及前后各3行
grep -C 3 "hello" file.txt

7.1.3 基本正则表达式

grep支持基本正则表达式（Basic Regular Expression, BRE）：

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# ^ 行首匹配
grep "^hello" file.txt     # 匹配以hello开头的行

# $ 行尾匹配
grep "hello$" file.txt    # 匹配以hello结尾的行

# . 匹配任意单个字符
grep "h.llo" file.txt    # 匹配h和llo之间有一个字符的词

# * 匹配前一个字符零次或多次
grep "he*llo" file.txt   # 匹配h后跟零个或多个e，再跟llo

# [] 字符类
grep "[hH]ello" file.txt  # 匹配hello或Hello
grep "[0-9]" file.txt     # 匹配包含数字的行
grep "[a-zA-Z]" file.txt # 匹配包含字母的行

# [^] 否定字符类
grep "[^0-9]" file.txt   # 匹配不含数字的行

# \ 转义特殊字符
grep "\." file.txt       # 匹配包含句点的行

# \{n\} 匹配n次
grep "he\{2\}llo" file.txt  # 匹配hello（e出现2次）

7.1.4 egrep扩展正则表达式

egrep（或者grep -E）支持扩展正则表达式（Extended Regular Expression, ERE），无需转义即可使用更多元字符：

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# + 匹配前一个字符一次或多次
grep -E "he+llo" file.txt  # 匹配helo、hello、heello等

# ? 匹配前一个字符零次或一次
grep -E "he?llo" file.txt  # 匹配hllo或hello

# {} 匹配指定次数
grep -E "he{2,4}llo" file.txt  # 匹配heeello、heeello、heeeello

# | 或运算符
grep -E "hello|world" file.txt  # 匹配包含hello或world的行

# () 分组
grep -E "(hello)+" file.txt  # 匹配hello、hellohello等

# \b 单词边界
grep -E "\bhello\b" file.txt  # 匹配完整的单词hello

7.1.5 grep实战示例

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# 1. 搜索日志中的错误
grep -i "error" /var/log/syslog

# 2. 查找特定进程
ps aux | grep nginx

# 3. 查找特定用户的所有进程
ps -u username | grep -v grep

# 4. 统计空行数量
grep -c "^$" file.txt

# 5. 查找非注释行（以#开头的行）
grep -v "^#" file.conf

# 6. 查找IP地址
grep -E "([0-9]{1,3}\.){3}[0-9]{1,3}" file.txt

# 7. 查找邮箱地址
grep -E "[a-zA-Z0-9._%+-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\.[a-zA-Z]{2,}" file.txt

# 8. 查找电话号码（中国手机号）
grep -E "1[3-9][0-9]{9}" file.txt

# 9. 查找包含数字的行
grep -E "[0-9]" file.txt

# 10. 查找以特定字符串开头的行
grep -E "^#include" *.h

7.1.6 grep与管道结合

grep最强大的用法之一是与管道结合，过滤其他命令的输出：

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# 1. 查找当前目录下的目录
ls -l | grep "^d"

# 2. 查找最大的文件
ls -lS | grep "^-" | head -1

# 3. 查找正在运行的Java进程
ps aux | grep java | grep -v grep

# 4. 查找特定端口的进程
netstat -tuln | grep ":80 "

# 5. 查找特定用户的文件
find /home -user username | grep "\.txt$"

# 6. 从命令输出中提取信息
df -h | grep "/dev/sda"

# 7. 统计特定类型的文件数量
find . -type f | grep "\.sh$" | wc -l

# 8. 查找错误日志
dmesg | grep -i error

# 9. 查找最近修改的文件
ls -lt | head -20 | grep "\.txt"

# 10. 从JSON输出中提取特定字段
echo '{"name": "test", "value": 123}' | grep -o '"name"'

7.2 sed：流编辑器

sed（Stream Editor）是一个强大的非交互式文本编辑器，它逐行处理输入，并将结果输出到标准输出。sed特别擅长进行文本替换、删除、插入等操作。

7.2.1 sed基本用法

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# 基本语法
sed [选项] '命令' [文件...]

# 输出文件的第5行
sed -n '5p' file.txt

# 输出文件的第5-10行
sed -n '5,10p' file.txt

# 删除文件的第5行
sed '5d' file.txt

# 删除空行
sed '/^$/d' file.txt

7.2.2 常用选项

选项	描述
`-n`	静默模式，不自动打印行
`-e`	指定多个编辑命令
`-f`	从文件读取编辑命令
`-i`	直接修改文件（原地编辑）
`-r`	使用扩展正则表达式

7.2.3 替换命令

sed最常用的功能是进行文本替换：

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# 基本替换：s/pattern/replacement/
sed 's/hello/world/' file.txt        # 替换每行第一个hello为world
sed 's/hello/world/g' file.txt     # 替换所有hello为world
sed 's/hello/world/2' file.txt      # 替换每行第二个hello为world

# 替换特定行
sed '5s/hello/world/' file.txt      # 替换第5行的hello
sed '1,10s/hello/world/' file.txt  # 替换1-10行的hello

# 使用分隔符
sed 's|hello|world|' file.txt       # 使用|作为分隔符
sed 's#hello#world#' file.txt       # 使用#作为分隔符

# 正则表达式替换
sed 's/[0-9]/*/g' file.txt         # 将所有数字替换为*
sed 's/^/#/' file.txt               # 在行首添加#
sed 's/$/:/' file.txt               # 在行尾添加:

# 扩展正则表达式
sed -r 's/[0-9]+/*/g' file.txt     # 使用扩展正则
sed -r 's/(hello)/\1world/' file.txt  # 使用捕获组

7.2.4 删除命令

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# 删除行
sed '5d' file.txt                  # 删除第5行
sed '1,5d' file.txt                # 删除1-5行
sed '/pattern/d' file.txt          # 删除匹配pattern的行
sed '/^$/d' file.txt               # 删除空行
sed '/^#/d' file.txt               # 删除注释行
sed '/^$/d; /^#/d' file.txt       # 删除空行和注释行

# 删除特定字符
sed 's/[aeiou]//g' file.txt       # 删除所有元音字母
sed 's/ //g' file.txt              # 删除所有空格
sed 's/\t//g' file.txt             # 删除所有制表符

7.2.5 插入命令

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# 在匹配行前插入
sed '/pattern/i\新行内容' file.txt

# 在匹配行后插入
sed '/pattern/a\新行内容' file.txt

# 在文件开头插入
sed '1i\新行内容' file.txt

# 在文件末尾追加
sed '$a\新行内容' file.txt

# 示例
sed '/^#include/i\#define VERSION 1' file.c
sed '/^main/a\    return 0;' file.c

7.2.6 多命令组合

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# 使用 -e 指定多个命令
sed -e 's/hello/world/' -e 's/foo/bar/' file.txt

# 使用分号分隔
sed 's/hello/world/; s/foo/bar/' file.txt

# 从文件读取命令
sed -f commands.sed file.txt

7.2.7 sed实战示例

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# 1. 替换文件中的所有数字为#
sed 's/[0-9]/#/g' file.txt

# 2. 删除所有空行
sed '/^$/d' file.txt

# 3. 在每行行首添加行号
sed = file.txt | sed 'N;s/\n/\t/'

# 4. 将Windows换行符替换为Unix换行符
sed -i 's/\r$//' file.txt

# 5. 转换大小写（大写）
sed 's/[a-z]/\U&/g' file.txt     # GNU sed
sed 'y/abcdefghijklmnopqrstuvwxyz/ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ/' file.txt

# 6. 转换大小写（小写）
sed 's/[A-Z]/\L&/g' file.txt    # GNU sed

# 7. 反转行顺序
sed '1!G;h;$!d' file.txt

# 8. 显示特定范围的行
sed -n '10,20p' file.txt

# 9. 删除行首空格
sed 's/^[ ]*//' file.txt

# 10. 在匹配模式的行前后添加空行
sed '/pattern/{ p; s/.*/\n/; }' file.txt

# 11. 提取IP地址
ifconfig | grep "inet " | sed 's/.*inet \([0-9.]*\).*/\1/'

# 12. 提取邮箱
grep -oE '[a-zA-Z0-9._%+-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\.[a-zA-Z]{2,}' file.txt | sed 's/^/mailto:/'

# 13. 批量重命名文件
for f in *.txt; do mv "$f" "$(echo $f | sed 's/txt/log/')"; done

# 14. 在文件特定位置插入内容
sed '10i\这是第10行前插入的内容' file.txt

# 15. 原地编辑文件
sed -i 's/hello/world/g' file.txt

7.3 awk：文本分析

awk是一种强大的文本分析工具，它不仅仅是简单的文本搜索，而是可以执行更复杂的文本处理和数据提取任务。awk以行为单位处理输入，并将每行分割成字段进行处理。

7.3.1 awk基本用法

bash 复制代码

# 基本语法
awk 'pattern {action}' [文件...]

# 打印所有行
awk '{print}' file.txt

# 打印第一列
awk '{print $1}' file.txt

# 使用分隔符
awk -F',' '{print $1}' file.csv   # 使用逗号作为分隔符
awk -F: '{print $1}' /etc/passwd   # 使用冒号作为分隔符

7.3.2 内置变量

awk提供了许多内置变量，方便文本处理：

变量	描述
`$0`	当前行的全部内容
`$1, $2, ...`	第1, 2, ...个字段
`NF`	字段总数（Number of Fields）
`NR`	当前记录号（Number of Record）
`FNR`	当前文件的记录号
`FS`	字段分隔符（Field Separator）
`RS`	记录分隔符（Record Separator）
`OFS`	输出字段分隔符（Output Field Separator）
`ORS`	输出记录分隔符（Output Record Separator）

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# 打印每行的第一个字段
awk '{print $1}' file.txt

# 打印每行的行号和内容
awk '{print NR, $0}' file.txt

# 打印每行的字段数
awk '{print NF}' file.txt

# 打印最后一列
awk '{print $NF}' file.txt

# 打印倒数第二列
awk '{print $(NF-1)}' file.txt

7.3.3 模式匹配

awk支持使用模式来筛选行：

bash 复制代码

# 打印包含特定模式的行
awk '/pattern/' file.txt

# 打印第一个字段匹配模式的行
awk '$1 ~ /pattern/' file.txt

# 打印第一个字段不匹配模式的行
awk '$1 !~ /pattern/' file.txt

# 数值比较
awk '$3 > 100' file.txt

# 多条件组合
awk '/pattern1/ && /pattern2/' file.txt
awk '/pattern1/ || /pattern2/' file.txt

7.3.4 BEGIN和END块

awk还支持BEGIN和END块，分别在处理开始前和处理结束后执行：

bash 复制代码

# 打印表头和表尾
awk 'BEGIN {print "姓名\t年龄\t分数"} 
     {print $1"\t"$2"\t"$3} 
     END {print "---结束---"}' file.txt

# 计算总和
awk 'BEGIN {sum=0} {sum+=$3} END {print "总和:", sum}' file.txt

7.3.5 条件语句

awk支持完整的条件语句：

bash 复制代码

# if-else语句
awk '{if ($3 > 60) print $1" 通过"; else print $1" 不通过"}' file.txt

# 三元运算符
awk '{print ($3 >= 60) ? "通过" : "不通过"}' file.txt

7.3.6 循环和数组

awk支持循环和数组：

bash 复制代码

# for循环
awk '{for (i=1; i<=NF; i++) print $i}' file.txt

# while循环
awk '{i=1; while (i<=NF) {print $i; i++}}' file.txt

# 数组
awk '{arr[$1]++} END {for (k in arr) print k, arr[k]}' file.txt

7.3.7 函数

awk提供了许多内置函数：

bash 复制代码

# 字符串函数
awk '{print length($0)}' file.txt                    # 长度
awk '{print toupper($1)}' file.txt                   # 转大写
awk '{print tolower($1)}' file.txt                  # 转小写
awk '{print substr($1, 1, 5)}' file.txt             # 截取子串
awk '{print index($1, "test")}' file.txt            # 查找位置
awk '{print gsub(/a/, "b", $1)}' file.txt          # 全局替换

# 数学函数
awk 'BEGIN {print sqrt(16)}'                        # 平方根
awk 'BEGIN {print rand()}'                          # 随机数
awk 'BEGIN {print int(3.14)}'                       # 取整

# 自定义函数
awk 'function double(x) {return x*2} {print double($1)}' file.txt

7.3.8 awk实战示例

bash 复制代码

# 1. 计算文件行数
awk 'END {print NR}' file.txt

# 2. 计算某个字段的总和
awk '{sum+=$3} END {print sum}' file.txt

# 3. 计算某个字段的平均值
awk '{sum+=$3} END {print sum/NR}' file.txt

# 4. 找出最大值和最小值
awk 'BEGIN {max=-999999} {if ($3>max) max=$3} END {print "最大值:", max}' file.txt

# 5. 统计每个唯一值出现的次数
awk '{count[$1]++} END {for (item in count) print item, count[item]}' file.txt

# 6. 格式化输出
awk 'BEGIN {printf "%-10s %5s\n", "姓名", "分数"} {printf "%-10s %5d\n", $1, $3}' file.txt

# 7. 处理CSV文件
awk -F',' '{print $1","$2","$3}' data.csv

# 8. 条件筛选
awk '$3 > 80 {print $1, $3}' file.txt

# 9. 多字段排序
awk '{print $3, $1, $2}' file.txt | sort

# 10. 提取IP地址
ifconfig | awk '/inet / {print $2}'

# 11. 统计CPU使用率
ps aux | awk 'NR>1 {cpu+=$3} END {print cpu}'

# 12. 统计内存使用
free -m | awk 'NR==2 {print "已用: "$3"MB, 可用: "$4"MB"}'

# 13. 分析日志
awk '/Error/ {count++} END {print "错误数量:", count}' error.log

# 14. 提取特定列
awk -F: '{print $1, $6}' /etc/passwd

# 15. 数据统计报表
awk -F, '{
    month[$1]++
    sales[$1]+=$3
}
END {
    printf "%-10s %-10s %-10s\n", "月份", "订单数", "销售额"
    printf "%-10s %-10s %-10s\n", "------", "------", "------"
    for (m in month) {
        printf "%-10s %-10d %-10.2f\n", m, month[m], sales[m]
    }
}' sales.csv

7.4 三剑客组合使用

grep、sed和awk可以单独使用，也可以组合起来完成更复杂的任务。

7.4.1 管道组合

bash 复制代码

# grep + sed：先过滤，再替换
cat file.txt | grep "error" | sed 's/error/ERROR/g'

# grep + awk：先过滤，再提取特定字段
ps aux | grep nginx | awk '{print $2}'

# sed + awk：先替换，再统计
sed 's/,/\t/g' data.csv | awk '{sum+=$3} END {print sum}'

# grep + sed + awk：组合使用
cat log.txt | grep "ERROR" | sed 's/\[//g' | awk '{print $1, $2}'

7.4.2 实际应用案例

bash 复制代码

# 1. 统计项目中代码行数
find . -name "*.sh" -exec wc -l {} + | awk '{total+=$1} END {print "总行数:", total}'

# 2. 分析Web服务器日志
awk '/\[.*\]/ {print $1, $4, $6}' access.log | \
    sed 's/\[//g; s/\]//g' | \
    awk '{ip[$1]++; page[$4]++}
         END {
             print "最常访问的IP:"
             for (i in ip) print i, ip[i]
             print "\n最常访问的页面:"
             for (p in page) print p, page[p]
         }'

# 3. 处理CSV数据
cat data.csv | \
    grep -v "^#" | \
    sed 's/ //g' | \
    awk -F, '{
        if ($3 > 1000) {
            print $1","$2","$3
            sum+= $3
            count++
        }
    }
    END {
        print "---"
        print "总数:", count
        print "总和:", sum
        print "平均:", sum/count
    }'

# 4. 批量修改文件
for file in *.txt; do
    sed -i 's/old/new/g' "$file"
done

# 5. 提取并排序唯一值
cat file.txt | \
    grep -oE "[0-9]+" | \
    sort -n | \
    uniq -c | \
    awk '{print $2, $1}'

# 6. 日志分析脚本
#!/bin/bash
LOG_FILE=$1

echo "=== 日志分析报告 ==="
echo ""

echo "总请求数:"
wc -l < $LOG_FILE

echo ""
echo "错误请求数:"
grep -c " 500 " $LOG_FILE

echo ""
echo "按状态码统计:"
grep -oE " [0-9]{3} " $LOG_FILE | sort | uniq -c | sort -rn

echo ""
echo "最常访问的IP:"
awk '{print $1}' $LOG_FILE | sort | uniq -c | sort -rn | head -10

echo ""
echo "最常访问的URL:"
awk '{print $7}' $LOG_FILE | sort | uniq -c | sort -rn | head -10

7.5 综合示例

7.5.1 日志分析工具

bash 复制代码

#!/bin/bash

# 日志分析工具

if [ $# -eq 0 ]; then
    echo "用法: $0 <日志文件>"
    exit 1
fi

LOG_FILE=$1

if [ ! -f "$LOG_FILE" ]; then
    echo "错误: 文件不存在"
    exit 1
fi

echo "============================================="
echo "            日志分析报告"
echo "============================================="
echo ""

# 1. 基本统计
echo "【基本统计】"
echo "总记录数: $(wc -l < $LOG_FILE)"
echo "文件大小: $(du -h $LOG_FILE | awk '{print $1}')"
echo ""

# 2. 时间范围
echo "【时间范围】"
echo "开始时间: $(head -1 $LOG_FILE | awk '{print $4}')"
echo "结束时间: $(tail -1 $LOG_FILE | awk '{print $4}')"
echo ""

# 3. HTTP状态码统计
echo "【HTTP状态码统计】"
grep -oE " [0-9]{3} " "$LOG_FILE" | \
    sort | \
    uniq -c | \
    sort -rn | \
    awk '{
        status=$2; count=$1
        if (status==200) desc="OK"
        else if (status==301) desc="重定向"
        else if (status==302) desc="临时重定向"
        else if (status==404) desc="未找到"
        else if (status==500) desc="服务器错误"
        else desc="其他"
        printf "  %s %s: %d次\n", status, desc, count
    }'
echo ""

# 4. 访问最多的IP
echo "【访问最多的IP Top 10】"
awk '{print $1}' "$LOG_FILE" | \
    sort | \
    uniq -c | \
    sort -rn | \
    head -10 | \
    awk '{printf "  %s: %d次\n", $2, $1}'
echo ""

# 5. 最常访问的页面
echo "【最常访问的页面 Top 10】"
awk '{print $7}' "$LOG_FILE" | \
    sort | \
    uniq -c | \
    sort -rn | \
    head -10 | \
    awk '{printf "  %s: %d次\n", $2, $1}'
echo ""

# 6. 错误分析
echo "【错误分析】"
ERROR_COUNT=$(grep -c " 500 " "$LOG_FILE")
404_COUNT=$(grep -c " 404 " "$LOG_FILE")
echo "  500错误: $ERROR_COUNT次"
echo "  404错误: $404_COUNT次"
echo ""

# 7. 按小时统计访问量
echo "【按小时统计访问量】"
awk '{print $4}' "$LOG_FILE" | \
    sed 's/:/ /' | \
    awk '{print $2}' | \
    sort | \
    uniq -c | \
    sort -n | \
    awk '{printf "  %02d:00 - %02d:00: %d次\n", $1, $1+1, $2}'
echo ""

echo "============================================="
echo "           分析完成"
echo "============================================="

7.5.2 CSV数据处理工具

bash 复制代码

#!/bin/bash

# CSV数据处理工具

# 示例CSV文件格式: 姓名,年龄,城市,销售额
# 文件名: sales.csv

CSV_FILE="sales.csv"

echo "=== CSV数据分析 ==="
echo ""

# 1. 显示数据
echo "【原始数据】"
cat "$CSV_FILE"
echo ""

# 2. 计算总销售额
echo "【总销售额】"
awk -F, 'NR>1 {sum+=$4} END {print "总销售额: " sum}' "$CSV_FILE"
echo ""

# 3. 按城市统计
echo "【按城市统计】"
awk -F, 'NR>1 {city[$3]++; sales[$3]+=$4}
    END {
        printf "%-10s %-10s %-10s\n", "城市", "人数", "销售额"
        printf "%s\n", "----------------"
        for (c in city) {
            printf "%-10s %-10d %-10.2f\n", c, city[c], sales[c]
        }
    }' "$CSV_FILE"
echo ""

# 4. 销售额Top 5
echo "【销售额Top 5】"
awk -F, 'NR>1 {arr[$1]=$4}
    END {
        n=asort(arr, sorted)
        for (i=n; i>n-5 && i>0; i--) {
            for (name in arr) {
                if (arr[name]==sorted[i]) {
                    printf "  %s: %.2f\n", name, arr[name]
                    delete arr[name]
                    break
                }
            }
        }
    }' "$CSV_FILE"
echo ""

# 5. 统计分析
echo "【统计分析】"
awk -F, 'NR>1 {
    count++
    sum+=$4
    if (count==1) {min=$4; max=$4}
    if ($4<min) min=$4
    if ($4>max) max=$4
}
END {
    printf "  记录数: %d\n", count
    printf "  平均值: %.2f\n", sum/count
    printf "  最大值: %.2f\n", max
    printf "  最小值: %.2f\n", min
}' "$CSV_FILE"
echo ""

# 6. 按年龄分组统计
echo "【按年龄分组统计】"
awk -F, 'NR>1 {
    if ($2<20) group="20岁以下"
    else if ($2<30) group="20-29岁"
    else if ($2<40) group="30-39岁"
    else group="40岁以上"
    count[group]++
    sales[group]+=$4
}
END {
    for (g in count) {
        printf "  %s: %d人, 销售额%.2f\n", g, count[g], sales[g]
    }
}' "$CSV_FILE"

7.6 本章小结

本章详细介绍了Shell编程中最重要的三个文本处理工具------"文本三剑客"：

grep/egrep：
- 基本用法和常用选项
- 基本正则表达式（BRE）
- 扩展正则表达式（ERE）
- 实战示例和管道组合
sed：
- 基本语法和常用选项
- 替换命令（s命令）
- 删除命令（d命令）
- 插入命令（i/a命令）
- 多命令组合
awk：
- 基本语法和内置变量
- 模式匹配
- BEGIN和END块
- 条件语句、循环和数组
- 内置函数和自定义函数
组合使用：
- 管道组合多个工具
- 实际应用案例
- 日志分析工具
- CSV数据处理工具

掌握这三个工具的使用，将大大提升你处理文本数据的能力，是编写高效Shell脚本的必备技能。

更多内容，欢迎访问南徽玉的个人博客

Shell编程从入门到精通-第七章 文本三剑客

7.1 grep/egrep：文本搜索与过滤

7.1.1 grep基本用法

7.1.2 常用选项

7.1.3 基本正则表达式

7.1.4 egrep扩展正则表达式

7.1.5 grep实战示例

7.1.6 grep与管道结合

7.2 sed：流编辑器

7.2.1 sed基本用法

7.2.2 常用选项

7.2.3 替换命令

7.2.4 删除命令

7.2.5 插入命令

7.2.6 多命令组合

7.2.7 sed实战示例

7.3 awk：文本分析

7.3.1 awk基本用法

7.3.2 内置变量

7.3.3 模式匹配

7.3.4 BEGIN和END块

7.3.5 条件语句

7.3.6 循环和数组

7.3.7 函数

7.3.8 awk实战示例

7.4 三剑客组合使用

7.4.1 管道组合

7.4.2 实际应用案例

7.5 综合示例

7.5.1 日志分析工具

7.5.2 CSV数据处理工具

7.6 本章小结

Shell编程从入门到精通-第七章文本三剑客