pypyp 및 uv를 사용하는 Linux 셸용 인체공학적 Pyhon 텍스트 파이핑 솔루션
추상적인
이 짧은 블로그 게시물은 pypyp 및 uv를 사용한 Linux 텍스트 파이핑 솔루션에 대한 소개입니다. awk를 배우지 않고도 Python에 대한 모든 지식과 패키지를 쉽게 재사용할 수 있습니다. 우리는 그것을 사용하는 방법보다 그것을 선택하는 이유를 독자에게 알려주는 데 중점을 둡니다. 자세한 사용법을 알고 싶으시면 pypyp 홈페이지와 uv 홈페이지를 방문해주세요
왜 awk를 사용하지 않습니까?
Linux 쉘 스크립트나 명령을 작성할 때 awk, sed 및 grep은 텍스트 작업을 위한 강력한 도구입니다. grep을 사용하여 ls | grep myname, sed를 사용하여 무언가를 대체하고 awk를 튜링 완전한 프로그래밍 언어로 사용하여 보다 정교한 사례를 처리하세요.
grep과 sed는 괜찮습니다. 그들은 한 가지 일을 아주 잘합니다. 그러나 awk는 그렇지 않습니다. 우리가 알고 있듯이 awk는 텍스트용 프로그래밍 언어이며, grep 및 sed에 비해 사용법을 배우는 데 더 많은 시간이 걸립니다. 그게 문제입니다. awk는 좋은 텍스트 처리 도구이지만 좋은 프로그래밍 언어는 아닙니다.
Python, Ruby, Perl에 비해 awk는 범용 프로그래밍 언어가 아니므로 awk의 99% 사용은 Linux 쉘에서 텍스트만 처리하는 것이며 그 편리함은 새로운 프로그래밍을 배우기 위해 시간과 인지적 부하를 들일 가치가 없습니다. 특히 쉘 스크립팅을 전공하지 않은 경우 더욱 그렇습니다.
그렇다면 인생은 짧습니다. 이미 배운 프로그래밍 언어를 사용할 수 있다면 왜 다른 프로그래밍 언어를 배우나요?
왜 pypyp를 선택합니까?
pypyp이 해결책입니다. 이는 awk, sed 및 grep을 단일 명령 pyp로 대체하는 데 도움이 될 수 있는 간단한(800줄 미만의 코드) Python 스크립트입니다. Python에 대한 모든 지식이 포함되어 있습니다. 다음은 간단한 예입니다.
uname | pyp 'x.lower()' ls | uvx pypyp 're.match(r"\S+.c",x)' # use python regex
pypyp은 python -c에 관한 간단하지만 중요한 많은 문제를 해결합니다. stdin을 라인 변수로 읽고 라인을 x 변수로 분할하며, 마지막 표현식도 자동으로 인쇄합니다. 동시에 Python을 Perl 및 awk처럼 Linux 쉘용 텍스트 처리 언어로 사용하기 쉽게 만들기 위해 일부 명령 패키지를 가져옵니다.
왜 나는 또한 uv를 사용합니까?
uv는 Python의 Cargo 또는 npm과 같습니다. uvx(npx 또는 pipx처럼 작동)와 함께 pypyp를 사용하는 것은 정말 쉽습니다. 특히 pypyp용 타사 패키지가 필요합니다. 예를 들어, pypyp와 함께 numpy를 사용하고 싶다면 numpy와 함께 uvx --를 사용하여 numpy 패키지를 추가하고 pyp를 사용하여 자동으로 가져올 수 있습니다.
uvx --with numpy pypyp 'numpy.random.randint(100)'
uv를 사용하면 pypyp 설치도 더 쉬워집니다. uv가 설치되면 uvx pypyp를 직접 실행할 수 있으며 uvx가 이를 다운로드하여 실행합니다.
결론
저는 uvx pypyp가 awk의 좋은 대안이라는 것을 알았습니다. 이는 여러분에게 더 많은 부담을 주지 않고도 Python에 대한 모든 지식을 재사용할 수 있습니다. 그러나 현재로서는 널리 사용되는 솔루션이 아니며 호환성을 위해 명령이나 스크립트를 다른 사람과 공유하지 않는 것이 좋습니다.
위 내용은 pypyp 및 uv를 사용하는 Linux 셸용 인체공학적 Pyhon 텍스트 파이핑 솔루션의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화
