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AWK 是 Linux 下功能强大的文本处理工具，擅长按列处理结构化数据（如日志、CSV）。它以逐行方式处理文本，支持条件过滤、计算、格式化输出等。以下是 AWK 的核心用法和常见场景：

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一、AWK 基本语法

awk '模式 {动作}' 文件名

• 模式：过滤行的条件（如正则表达式、逻辑判断）。
• 动作：对匹配的行执行的操作（如打印、计算）。
• 未指定模式：默认处理所有行。
• 未指定动作：默认打印整行。

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二、核心概念

1. 内置变量

• $0：当前行的全部内容。
• $1, $2, ..., $n：第 1 到第 n 列的内容（默认以空格或制表符分隔）。
• NF：当前行的列数（Number of Fields）。
• NR：当前处理的行号（Number of Record）。
• FS：输入字段分隔符（默认空格，可通过 -F 指定）。
• OFS：输出字段分隔符（默认空格）。

2. 分隔符

• 指定输入分隔符（如 : 或 ,）：

  awk -F ':' '{print $1}' /etc/passwd   # 输出第一列（用户名）
  

3. BEGIN 和 END 块

• BEGIN：在处理任何行前执行一次。
• END：在处理所有行后执行一次。

  awk 'BEGIN {sum=0} {sum+=$1} END {print sum}' data.txt  # 计算第一列总和
  

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三、常见用法示例

1. 基础打印

# 打印文件所有内容
awk '{print}' file.txt# 打印第一列和第三列
awk '{print $1, $3}' file.txt# 自定义输出格式（OFS 控制列分隔符）
awk -v OFS=" | " '{print $1, $3}' file.txt

2. 条件过滤

# 打印第二列大于 100 的行
awk '$2 > 100 {print $0}' data.txt# 匹配包含 "error" 的行（不区分大小写）
awk '/error/i {print}' log.txt# 逻辑组合（&& 和 ||）
awk '$1 == "admin" && $3 > 50 {print $2}' users.txt

3. 计算与统计

# 计算第一列的总和
awk '{sum += $1} END {print sum}' data.txt# 统计行数
awk 'END {print NR}' data.txt# 求某一列的平均值
awk '{sum += $2} END {print sum/NR}' data.txt

4. 字符串操作

# 拼接字符串
awk '{print "User: " $1 ", Age: " $2}' users.txt# 截取子字符串（substr）
awk '{print substr($1, 1, 3)}' data.txt  # 输出第一列的前3个字符# 替换文本（gsub）
awk '{gsub("old", "new"); print}' file.txt

5. 处理 CSV 文件

# 指定逗号为分隔符
awk -F ',' '{print $2}' data.csv# 过滤第三列为 "success" 的行
awk -F ',' '$3 == "success" {print $1, $4}' data.csv

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四、高级用法

1. 使用数组统计

# 统计某列唯一值出现次数（如统计IP访问次数）
awk '{ip_count[$1]++} END {for (ip in ip_count) print ip, ip_count[ip]}' access.log

2. 多条件分支（if-else）

awk '{if ($2 >= 90) grade = "A";else if ($2 >= 80) grade = "B";else grade = "C";print $1, grade
}' scores.txt

3. 结合外部命令

# 结合 shell 变量
name="admin"
awk -v user="$name" '$1 == user {print $3}' users.txt# 调用系统命令（system）
awk '{if ($3 > 100) system("echo Alert: " $1)}' data.txt

4. 自定义函数

awk '
function add(a, b) {return a + b
}
{print add($1, $2)
}' numbers.txt

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五、实战场景示例

1. 分析 Nginx 访问日志

# 统计访问量前10的IP
awk '{print $1}' access.log | sort | uniq -c | sort -nr | head -n 10# 直接用 AWK 实现
awk '{ip_count[$1]++} END {for (ip in ip_count) print ip_count[ip], ip}' access.log | sort -nr | head -n 10

2. 提取特定时间段日志

# 提取 2023-10-01 10:00 到 11:00 的日志
awk '/\[01\/Oct\/2023:10:00:/, /\[01\/Oct\/2023:11:00:/' access.log

3. 生成格式化报告

awk -F ',' 'BEGIN {print "Name,Total"}
{total = $2 + $3 + $4print $1 "," total
}' students.csv

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六、常用技巧

1. 跳过标题行：

   awk 'NR > 1 {print $1}' data.csv
   

2. 修改输出分隔符：

   awk -v OFS='\t' '{print $1, $3}' file.txt  # 输出制表符分隔
   

3. 处理多文件：

   awk '{print FILENAME, $0}' file1.txt file2.txt  # 输出时包含文件名
   

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七、性能优化

• 避免频繁打印：减少 print 次数，尽量在 END 块输出结果。
• 预处理大文件：使用 grep 或 sed 先过滤数据，再用 AWK 处理。
• 简化正则表达式：复杂的正则表达式会显著降低处理速度。

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AWK 是文本处理的瑞士军刀，掌握后可高效处理日志、报表等结构化数据。结合 man awk 或 info awk 查阅完整文档，可进一步探索其高级功能（如多维数组、位操作等）。