Linux-Textverarbeitung | Datenextraktion mit grep | Programmier-Tutorial

Einführung

In der heutigen datengesteuerten Welt ist die Fähigkeit, spezifische Informationen effizient aus großen Datensätzen zu extrahieren, von entscheidender Bedeutung. Bob, ein Datenanalyst bei einem schnell wachsenden E-Commerce-Unternehmen, steht vor einer häufigen Herausforderung: Er muss durch umfangreiche Kundenprotokolle (customer logs) wühlen, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Die Protokolle enthalten eine Mischung aus numerischen Daten (die Kunden-IDs und Transaktionsbeträge repräsentieren) und E-Mail-Adressen sowie andere diverse Informationen.

In dieser Herausforderung schlüpfst du in Bobs Rolle und nutzt reguläre Ausdrücke (regular expressions), um diese wichtigen Informationen zu extrahieren und zu organisieren. Diese Aufgabe ist für die Kundenbeziehungsverwaltung und die Verkaufsanalyse des Unternehmens von großer Bedeutung. Indem du diese Fähigkeiten beherrschst, hilfst du nicht nur Bob, sondern rüstest dich auch mit leistungsstarken Datenmanipulationstechniken aus, die in verschiedenen technologischen Bereichen anwendbar sind.

Skills Graph

%%%%{init: {'theme':'neutral'}}%%%% flowchart RL linux(("Linux")) -.-> linux/BasicFileOperationsGroup(["Basic File Operations"]) linux(("Linux")) -.-> linux/TextProcessingGroup(["Text Processing"]) linux(("Linux")) -.-> linux/InputandOutputRedirectionGroup(["Input and Output Redirection"]) linux/BasicFileOperationsGroup -.-> linux/cat("File Concatenating") linux/TextProcessingGroup -.-> linux/grep("Pattern Searching") linux/TextProcessingGroup -.-> linux/sed("Stream Editing") linux/TextProcessingGroup -.-> linux/sort("Text Sorting") linux/TextProcessingGroup -.-> linux/uniq("Duplicate Filtering") linux/InputandOutputRedirectionGroup -.-> linux/redirect("I/O Redirecting") subgraph Lab Skills linux/cat -.-> lab-17991{{"Extraktion von E-Mails und Zahlen"}} linux/grep -.-> lab-17991{{"Extraktion von E-Mails und Zahlen"}} linux/sed -.-> lab-17991{{"Extraktion von E-Mails und Zahlen"}} linux/sort -.-> lab-17991{{"Extraktion von E-Mails und Zahlen"}} linux/uniq -.-> lab-17991{{"Extraktion von E-Mails und Zahlen"}} linux/redirect -.-> lab-17991{{"Extraktion von E-Mails und Zahlen"}} end

Datenextraktion

Bob muss die numerischen Daten und E-Mail-Adressen aus der täglichen Protokolldatei (log file) des Unternehmens trennen. Deine Aufgabe besteht darin, reguläre Ausdrücke (regular expressions) zu verwenden, um diese Informationen aus der Datei /home/labex/project/data zu extrahieren.

Aufgaben

Mache Übereinstimmungen mit den Zeilen, die mit einer Zahl beginnen, und schreibe das Ergebnis in die Datei /home/labex/project/num.
Mache Übereinstimmungen mit dem korrekten E-Mail-Adressformat und schreibe das Ergebnis in die Datei /home/labex/project/mail.

Anforderungen

Achte auf das Format der E-Mail-Adressen, das variieren kann (z. B. @gmail.com, @company.co.uk).
Sei vorsichtig bei der Behandlung von Sonderzeichen, insbesondere dem Punkt (.).
Ändere den Inhalt der data-Datei nicht.

Beispiel

Inhalt der num-Datei:

Inhalt der mail-Datei:

2133131@gmail.com
3312313213@gmail.com
testfile@outlook.com
...

✨ Lösung prüfen und üben

Zusammenfassung

Herzlichen Glückwunsch! Du hast die Herausforderung erfolgreich abgeschlossen. Du hast gelernt, wie du reguläre Ausdrücke (regular expressions) mit dem grep-Befehl verwendest, um spezifische Daten aus einer Datei zu extrahieren. Diese Fähigkeit ist von entscheidender Bedeutung für die Datenanalyse (data parsing) und -auswertung in verschiedenen Programmier- und Systemadministrationstasks. In der Praxis kann dies die Datenverarbeitungsabläufe erheblich vereinfachen, Zeit sparen und die Genauigkeit in Datenanalyseprojekten verbessern.