Tenemos un csv generado con Excel, delimitado por comas: Con awk ‘{$1=$1}1’ FS="," OFS="\t" file4.csv > file4.txt pasaríamos a tener: {$1=$1}1: Reinicia el buffer FS="," : Se le dice a awk que el delimitador actual es , OFS="\t" : Se le dice a awk que el nuevo delimitador pasa a ser \t
Tenemos un csv generado con Excel, delimitado por comas: Con awk ‘{$1=$1}1’ FS="," OFS="\t" file4.csv > file4.txt pasaríamos a tener: {$1=$1}1: Reinicia el buffer FS="," : Se le dice a awk que el delimitador actual es , OFS="\t" : Se le dice a awk que el nuevo delimitador pasa a ser \t
find . -name "*.jar" |xargs grep -il NombreClase
find -type f -exec grep -l "texto_busqueda" {} + y si queremos que la búsqueda sea exacta (por palabras) find -type f -exec grep -lw "texto_busqueda" {} +
Se tiene el fichero: haciendo awk ‘{for(i=1;i<=NF;i++){print $i}}’ file5.txt > file5_new.txt se tiene:
Partiendo del fichero si hacemos cat file5_new.txt | tr ‘\n’ ‘ ‘ | awk ‘{$1=$1}1’ FS=" " OFS="\t" > file5_restore.txt obtenemos
Tenemos el fichero Si se quiere la suma de la columna col3: awk ‘BEGIN{FS="\t";count=0}{if(NR>1){count+=$3}}END{print count}’ file6.txt se obtiene: 171
grep -m 1 -oE ‘([0-9]{1,3}\.){3}[0-9]{1,3}’
En este ejemplo borra las líneas 1 a 10: sed -n -e :a -e ‘1,10!{P;N;D;};N;ba’
#!/bin/bash echo "Cleaning logs over $1 days old" find /log_dir -ctime "$1" -name ‘*log’ -exec rm {} \;
convert -density 300 musica.pdf musica.png Necesita imagemagic y ghostscript. Genera una imagen con cada página del pdf
Para renombrar un fichero: #!/bin/bash # Renombra el fichero según las etiquetas mp3, de la forma: NºCanción-Título TITLE="`id3info "$1" | grep ‘^=== TIT2’ | sed -e ‘s/.*: //g’`" #ARTIST="`id3info "$1" | grep ‘^=== TPE1’ | sed -e ‘s/.*: //g’`" #ALBUM="`id3info "$1" | grep ‘^=== TALB’ | sed -e ‘s/.*: //g’`" #YEAR="`id3info "$1" | grep ‘^===…