awk实战案例

news2024/10/5 22:21:38

插入新字段

例：在“a b c d”中b的后面插入“e f g”

echo "a b c d" | awk '{$2=$2" e f g";print}'

格式化空白

移除每行的前缀、后缀空白，并将各部分左对齐

[root@localhost ~]# cat 1.txt
aaaa         bbb      ccccc
bbbb      eeee      gggg
aa   dddd   ee gg cc hh
[root@localhost ~]# awk '{$1=$1;print}' 1.txt
aaaa bbb ccccc
bbbb eeee gggg
aa dddd ee gg cc hh
[root@localhost ~]# awk 'BEGIN{OFS="\t"}{$1=$1;print}' 1.txt
aaaa    bbb ccccc
bbbb    eeee    gggg
aa  dddd    ee  gg  cc  hh

筛选IPVv4地址

从ifconfig命令的结果中筛选出除了lo网卡的所有IPv4地址

---方法一：
ifconfig | awk '/inet/ && !($2~/^127/){print $2}'
---方法二:(按段落读取)
ifconfig | awk 'BEGIN{RS=""}/lo/{print $6}'
---方法三：
ifconfig | awk 'BEGIN{RS="";FS="\n"}!/lo/{$0=$2;FS=" ";$0=$0;print $2}'

读取.ini配置文件中的某段

[base]
name=os_repo
baseurl=https://xxx/centos/$releasever/os/$basearch
gpgcheck=0
​
enable=1
​
[mysql]
name=mysql_repo
baseurl=https://xxx/mysql-repo/yum/mysql-5.7-community/el/$releasever/$basearch
​
gpgcheck=0
enable=1
​
[epel]
name=epel_repo
baseurl=https://xxx/epel/$releasever/$basearch
gpgcheck=0
enable=1
[percona]
name=percona_repo
baseurl = https://xxx/percona/release/$releasever/RPMS/$basearch
enabled = 1
gpgcheck = 0

 

根据某字段去重

例：去掉uid=xxx重复的行。

[root@localhost ~]# cat 2.txt
2019-01-13_12:00_index?uid=123
2019-01-13_13:00_index?uid=123
2019-01-13_14:00_index?uid=333
2019-01-13_15:00_index?uid=9710
2019-01-14_12:00_index?uid=123
2019-01-14_13:00_index?uid=123
2019-01-15_14:00_index?uid=333
2019-01-16_15:00_index?uid=9710
[root@localhost ~]# awk -F"?" '!arr[$2]++{print}' 2.txt
2019-01-13_12:00_index?uid=123
2019-01-13_14:00_index?uid=333
2019-01-13_15:00_index?uid=9710

次数统计

[root@localhost ~]# cat 3.txt
portmapper
portmapper
portmapper
portmapper
portmapper
portmapper
status
status
mountd
mountd
mountd
mountd
mountd
mountd
nfs
nfs
nfs_acl
nfs
nfs
nfs_acl
nlockmgr
nlockmgr
nlockmgr
nlockmgr
nlockmgr
[root@localhost ~]# awk '{arr[$1]++}END{OFS="\t";for(idx in arr){printf arr[idx],idx}}' 3.txt
425626

统计TCP连接状态数量

$ netstat -tnap
Proto Recv-Q Send-Q Local Address   Foreign Address  State       PID/Program name
tcp        0      0 0.0.0.0:22      0.0.0.0:*        LISTEN      1139/sshd
tcp        0      0 127.0.0.1:25    0.0.0.0:*        LISTEN      2285/master
tcp        0     96 192.168.2.17:22 192.168.2.1:2468 ESTABLISHED 87463/sshd: root@pt
tcp        0      0 192.168.2017:22 192.168.201:5821 ESTABLISHED 89359/sshd: root@no
tcp6       0      0 :::3306         :::*             LISTEN      2289/mysqld
tcp6       0      0 :::22           :::*             LISTEN      1139/sshd
tcp6       0      0 ::1:25          :::*             LISTEN      2285/master

统计得到的结果：

5: LISTEN
2: ESTABLISHED

 

一行式：

netstat -tna | awk '/^tcp/{arr[$6]++}END{for(state in arr){print arr[state] ": " state}}'
netstat -tna | /usr/bin/grep 'tcp' | awk '{print $6}' | sort | uniq -c

统计日志中各IP访问非200状态码的次数

日志示例数据：

111.202.100.141 - - [2019-11-07T03:11:02+08:00] "GET /robots.txt HTTP/1.1" 301 169

统计非200状态码的IP，并取次数最多的前10个IP：

# 法一
awk '$8!=200{arr[$1]++}END{for(i in arr){print arr[i],i}}' access.log | sort -k1nr | head -n 10
​
# 法二：
awk '
    $8!=200{arr[$1]++}
    END{
        PROCINFO["sorted_in"]="@val_num_desc";
        for(i in arr){
            if(cnt++==10){exit}
            print arr[i],i
        }
}' access.log

统计独立IP

? url 访问IP 访问时间 访问人

a.com.cn|202.109.134.23|2015-11-20 20:34:43|guest
b.com.cn|202.109.134.23|2015-11-20 20:34:48|guest
c.com.cn|202.109.134.24|2015-11-20 20:34:48|guest
a.com.cn|202.109.134.23|2015-11-20 20:34:43|guest
a.com.cn|202.109.134.24|2015-11-20 20:34:43|guest
b.com.cn|202.109.134.25|2015-11-20 20:34:48|guest

需求：统计每个URL的独立访问IP有多少个(去重)，并且要为每个URL保存一个对应的文件，得到的结果类似：

a.com.cn  2
b.com.cn  2
c.com.cn  1

并且有三个对应的文件：

a.com.cn.txt
b.com.cn.txt
c.com.cn.txt

代码：

 

处理字段缺失的数据

ID  name    gender  age  email          phone
1   Bob     male    28   abc@qq.com     18023394012
2   Alice   female  24   def@gmail.com  18084925203
3   Tony    male    21                  17048792503
4   Kevin   male    21   bbb@189.com    17023929033
5   Alex    male    18   ccc@xyz.com    18185904230
6   Andy    female       ddd@139.com    18923902352
7   Jerry   female  25   exdsa@189.com  18785234906
8   Peter   male    20   bax@qq.com     17729348758
9   Steven          23   bc@sohu.com    15947893212
10  Bruce   female  27   bcbd@139.com   13942943905

gawk提供了FIELDWIDTHS变量。

awk '{print $4}' FIELDWIDTHS="2 2:6 2:6 2:3 2:13 2:11" a.txt

处理字段中包含了字段分隔符的数据

下面是CSV文件中的一行，该CSV文件以逗号分隔各个字段。

Robbins,Arnold,"1234 A Pretty Street, NE",MyTown,MyState,12345-6789,USA

需求：取得第三个字段"1234 A Pretty Street, NE"。

当字段中包含了字段分隔符时，直接使用FS划分字段来处理会非常棘手。gawk为了解决这种特殊需求，提供了FPAT变量。

FPAT可以收集正则匹配的结果，并将它们保存在各个字段中。（就像grep匹配成功的部分会加颜色显示，而使用FPAT划分字段，则是将匹配成功的部分保存在字段$1 $2 $3...中）。

echo 'Robbins,Arnold,"1234 A Pretty Street, NE",MyTown,MyState,12345-6789,USA' |\
awk 'BEGIN{FPAT="[^,]+|\".*\""}{print $1,$3}'

取字段中指定字符数量

16  001agdcdafasd
16  002agdcxxxxxx
23  001adfadfahoh
23  001fsdadggggg

得到：

16  001
16  002
23  001
23  002
awk '{print $1,substr($2,1,3)}'
awk 'BEGIN{FIELDWIDTH="2 2:3"}{print $1,$2}' a.txt

行列转换

[root@localhost ~]# cat 8.awk
name age
alice 21
ryan 30
转换得到：
name alice ryan
age 21 30
awk '
    {
      for(i=1;i<=NF;i++){
        if(!(i in arr)){
          arr[i]=$i
        } else {
            arr[i]=arr[i]" "$i
        }
      }
    }
    END{
        for(i=1;i<=NF;i++){
            print arr[i]
        }
    }
' a.txt

筛选给定时间范围内的日志

grep/sed/awk用正则去筛选日志时，如果要精确到小时、分钟、秒，则非常难以实现。

但是awk提供了mktime()函数，它可以将时间转换成epoch时间值。

# 2019-11-10 03:42:40转换成epoch
$ awk 'BEGIN{print mktime("2019 11 10 03 42 40")}'
1573328560

借此，可以取得日志中的时间字符串部分，再将它们的年、月、日、时、分、秒都取出来，然后放入mktime()构建成对应的epoch值。因为epoch值是数值，所以可以比较大小，从而决定时间的大小。

下面strptime1()实现的是将2019-11-10T03:42:40+08:00格式的字符串转换成epoch值，然后和which_time比较大小即可筛选出精确到秒的日志。

BEGIN{
    # 要筛选上面时间的日志，将其时间构建成epoch值
    which_time = mktime("2019 11 10 03 42 40")
}
​
{
    # 取出日志中的日期时间字符串部分
    match($0,"^.*\\[(.*)\\].*",arr)
    # 将日期时间字符串转换为epoch值
    tmp_time = strptime1(arr[1])
    #通过比较epoch值来比较时间大小
    if(tmp_time > which_time){print}
}
​
# 构建的时间字符串格式为：“2019-11-10T03:42:40+08:00”
function strptime1(str ,arr,Y,M,D,H,m,S) {
    patsplit(str,arr,"[0-9]{1，4}")
    Y=arr[1]
    M=arr[2]
    D=arr[3]
    H=arr[4]
    m=arr[5]
    S=arr[6]
    return mktime(sprintf("%s %s %s %s %s %s",Y,M,D,H,m,S))
}

下面strptime2()实现的是将10/Nov/2019:23:53:44+08:00格式的字符串转换成epoch值，然后和which_time比较大小即可筛选出精确到秒的日志。

BEGIN{
  # 要筛选什么时间的日志，将其时间构建成epoch值
  which_time = mktime("2019 11 10 03 42 40")
}
​
{
  # 取出日志中的日期时间字符串部分
  match($0,"^.*\\[(.*)\\].*",arr)
  
  # 将日期时间字符串转换为epoch值
  tmp_time = strptime2(arr[1])
  
  # 通过比较epoch值来比较时间大小
  if(tmp_time > which_time){
    print 
  }
}
​
# 构建的时间字符串格式为："10/Nov/2019:23:53:44+08:00"
function strptime2(str   ,dt_str,arr,Y,M,D,H,m,S) {
  dt_str = gensub("[/:+]"," ","g",str)
  # dt_sr = "10 Nov 2019 23 53 44 08 00"
  split(dt_str,arr," ")
  Y=arr[3]
  M=mon_map(arr[2])
  D=arr[1]
  H=arr[4]
  m=arr[5]
  S=arr[6]
  return mktime(sprintf("%s %s %s %s %s %s",Y,M,D,H,m,S))
}
​
function mon_map(str   ,mons){
  mons["Jan"]=1
  mons["Feb"]=2
  mons["Mar"]=3
  mons["Apr"]=4
  mons["May"]=5
  mons["Jun"]=6
  mons["Jul"]=7
  mons["Aug"]=8
  mons["Sep"]=9
  mons["Oct"]=10
  mons["Nov"]=11
  mons["Dec"]=12
  return mons[str]
}

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