最近我寫了一個(gè)使用 Groovy 腳本來清理我的音樂文件中的標(biāo)簽的系列。我開發(fā)了一個(gè) ??框架??，可以識(shí)別我的音樂目錄的結(jié)構(gòu)，并使用它來遍歷音樂文件。在該系列的最后一篇文章中，我從框架中分離出一個(gè)實(shí)用類，我的腳本可以用它來處理文件。

這個(gè)獨(dú)立的框架讓我想起了很多 awk 的工作方式。對(duì)于那些不熟悉 awk 的人來說，你學(xué)習(xí)下這本電子書：

??《awk 實(shí)用指南》??

我從 1984 年開始大量使用 awk，當(dāng)時(shí)我們的小公司買了第一臺(tái)“真正的”計(jì)算機(jī)，它運(yùn)行的是 System V Unix。對(duì)我來說，awk 是非常完美的：它有關(guān)聯(lián)內(nèi)存associative memory——將數(shù)組視為由字符串而不是數(shù)字來索引的。它內(nèi)置了正則表達(dá)式，似乎專為處理數(shù)據(jù)而生，尤其是在處理數(shù)據(jù)列時(shí)，而且結(jié)構(gòu)緊湊，易于學(xué)習(xí)。最后，它非常適合在 Unix 工作流使用，從標(biāo)準(zhǔn)輸入或文件中讀取數(shù)據(jù)并寫入到輸出，數(shù)據(jù)不需要經(jīng)過其他的轉(zhuǎn)換就出現(xiàn)在了輸入流中。

說 awk 是我日常計(jì)算工具箱中的一個(gè)重要部分一點(diǎn)也不為過。然而，在我使用 awk 的過程中，有幾件事讓我感到不滿意。

可能主要的問題是 awk 善于處理以分隔字段呈現(xiàn)的數(shù)據(jù)，但很奇怪它不善于處理 CSV 文件，因?yàn)?CSV 文件的字段被引號(hào)包圍時(shí)可以嵌入逗號(hào)分隔符。另外，自 awk 發(fā)明以來，正則表達(dá)式已經(jīng)有了很大的發(fā)展，我們需要記住兩套正則表達(dá)式的語法規(guī)則，而這并不利于編寫無 bug 的代碼。??一套這樣的規(guī)則已經(jīng)很糟糕了??。

由于 awk 是一門簡(jiǎn)潔的語言，因此它缺少很多我認(rèn)為有用的東西，比如更豐富的基礎(chǔ)類型、結(jié)構(gòu)體、??switch?? 語句等等。

相比之下，Groovy 擁有這些能力：可以使用 ??OpenCSV 庫???，它很擅長(zhǎng)處理 CSV 文件、Java 正則表達(dá)式和強(qiáng)大的匹配運(yùn)算符、豐富的基礎(chǔ)類型、類、??switch?? 語句等等。

Groovy 所缺乏的是簡(jiǎn)單的面向管道的概念，即把要處理數(shù)據(jù)作為一個(gè)傳入的流，以及把處理過的數(shù)據(jù)作為一個(gè)傳出的流。

但我的音樂目錄處理框架讓我想到，也許我可以創(chuàng)建一個(gè) Groovy 版本的 awk “引擎”。這就是我寫這篇文章的目的。

安裝 Java 和 Groovy

Groovy 是基于 Java 的，需要先安裝 Java。最新的、合適的 Java 和 Groovy 版本可能都在你的 Linux 發(fā)行版的軟件庫中。Groovy 也可以按照 ??Groovy 主頁??? 上的說明進(jìn)行安裝。對(duì)于 Linux 用戶來說，一個(gè)不錯(cuò)的選擇是 ??SDKMan??，它可以用來獲得多個(gè)版本的 Java、Groovy 和其他許多相關(guān)工具。在這篇文章中，我使用的是 SDK 的版本：

• Java：OpenJDK 11 的 11.0.12 的開源版本
• Groovy：3.0.8

使用 Groovy 創(chuàng)建 awk

這里的基本想法是將打開一個(gè)或多個(gè)文件進(jìn)行處理、將每行分割成字段、以及提供對(duì)數(shù)據(jù)流的訪問等復(fù)雜情況封裝在三個(gè)部分：

• 在處理數(shù)據(jù)之前
• 在處理每行數(shù)據(jù)時(shí)
• 在處理完所有數(shù)據(jù)之后

我并不打算用 Groovy 來取代 awk。相反，我只是在努力實(shí)現(xiàn)我的典型用例，那就是：

• 使用一個(gè)腳本文件而不是在命令行寫代碼
• 處理一個(gè)或多個(gè)輸入文件
• 設(shè)置默認(rèn)的分隔符為??|??，并基于這個(gè)分隔符分割所有行
• 使用 OpenCSV 完成分割工作（awk 做不到）

框架類

下面是用 Groovy 類實(shí)現(xiàn)的 “awk 引擎”：

@Grab('com.opencsv:opencsv:5.6')
import com.opencsv.CSVReader
public class AwkEngine {
    // With admiration and respect for
    //     Alfred Aho
    //     Peter Weinberger
    //     Brian Kernighan
    // Thank you for the enormous value
    // brought my job by the awk
    // programming language
    Closure onBegin
    Closure onEachLine
    Closure onEnd
    private String fieldSeparator
    private boolean isFirstLineHeader
    private ArrayList<String> fileNameList
    public AwkEngine(args) {
        this.fileNameList = args
        this.fieldSeparator = "|"
        this.isFirstLineHeader = false
    }
    public AwkEngine(args, fieldSeparator) {
        this.fileNameList = args
        this.fieldSeparator = fieldSeparator
        this.isFirstLineHeader = false
    }
    public AwkEngine(args, fieldSeparator, isFirstLineHeader) {
        this.fileNameList = args
        this.fieldSeparator = fieldSeparator
        this.isFirstLineHeader = isFirstLineHeader
    }
    public void go() {
        this.onBegin()
        int recordNumber = 0
        fileNameList.each { fileName ->
            int fileRecordNumber = 0
            new File(fileName).withReader { reader ->
                def csvReader = new CSVReader(reader,
                    this.fieldSeparator.charAt(0))
                if (isFirstLineHeader) {
                    def csvFieldNames = csvReader.readNext() as
                        ArrayList<String>
                    csvReader.each { fieldsByNumber ->
                        def fieldsByName = csvFieldNames.
                            withIndex().
                            collectEntries { name, index ->
                                [name, fieldsByNumber[index]]
                            }
                        this.onEachLine(fieldsByName,
                                recordNumber, fileName,
                                fileRecordNumber)
                        recordNumber++
                        fileRecordNumber++
                    }
                } else {
                    csvReader.each { fieldsByNumber ->
                        this.onEachLine(fieldsByNumber,
                            recordNumber, fileName,
                            fileRecordNumber)
                        recordNumber++
                        fileRecordNumber++
                    }
                }
            }
        }
        this.onEnd()
    }
}

雖然這看起來是相當(dāng)多的代碼，但許多行是因?yàn)樘L(zhǎng)換行了（例如，通常你會(huì)合并第 38 行和第 39 行，第 41 行和第 42 行，等等）。讓我們逐行看一下。

第 1 行使用 ??@Grab??? 注解從 ??Maven Central?? 獲取 OpenCSV 庫的 5.6 本周。不需要 XML。

第 2 行我引入了 OpenCSV 的 ??CSVReader?? 類

第 3 行，像 Java 一樣，我聲明了一個(gè) ??public??? 實(shí)用類 ??AwkEngine??。

第 11-13 行定義了腳本所使用的 Groovy 閉包實(shí)例，作為該類的鉤子。像任何 Groovy 類一樣，它們“默認(rèn)是 ??public???”，但 Groovy 將這些字段創(chuàng)建為 ??private??，并對(duì)其進(jìn)行外部引用（使用 Groovy 提供的 getter 和 setter 方法）。我將在下面的示例腳本中進(jìn)一步解釋這個(gè)問題。

第 14-16 行聲明了 ??private?? 字段 —— 字段分隔符，一個(gè)指示文件第一行是否為標(biāo)題的標(biāo)志，以及一個(gè)文件名的列表。

第 17-31 行定義了三個(gè)構(gòu)造函數(shù)。第一個(gè)接收命令行參數(shù)。第二個(gè)接收字段的分隔符。第三個(gè)接收指示第一行是否為標(biāo)題的標(biāo)志。

第 31-67 行定義了引擎本身，即 ??go()?? 方法。

第 33 行調(diào)用了 ??onBegin()??? 閉包（等同于 awk 的 ??BEGIN {}?? 語句）。

第 34 行初始化流的 ??recordNumber???（等同于 awk 的 ??NR?? 變量）為 0（注意我這里是從 00 而不是 1 開始的）。

第 35-65 行使用 ??each??? ??{}?? 來循環(huán)處理列表中的文件。

第 36 行初始化文件的 ??fileRecordNumber???（等同于 awk 的 ??FNR?? 變量）為 0（從 0 而不是 1 開始）。

第 37-64 行獲取一個(gè)文件對(duì)應(yīng)的 ??Reader?? 實(shí)例并處理它。

第 38-39 行獲取一個(gè) ??CSVReader?? 實(shí)例。

第 40 行檢測(cè)第一行是否為標(biāo)題。

如果第一行是標(biāo)題，那么在 41-42 行會(huì)從第一行獲取字段的標(biāo)題名字列表。

第 43-54 行處理其他的行。

第 44-48 行把字段的值復(fù)制到 ??name:value?? 的映射中。

第 49-51 行調(diào)用 ??onEachLine()??? 閉包（等同于 awk 程序 ??BEGIN {}??? 和 ??END {}??? 之間的部分，不同的是，這里不能輸入執(zhí)行條件），傳入的參數(shù)是 ??name:value?? 映射、處理過的總行數(shù)、文件名和該文件處理過的行數(shù)。

第 52-53 行是處理過的總行數(shù)和該文件處理過的行數(shù)的自增。

如果第一行不是標(biāo)題：

第 56-62 行處理每一行。

第 57-59 調(diào)用 ??onEachLine()?? 閉包，傳入的參數(shù)是字段值的數(shù)組、處理過的總行數(shù)、文件名和該文件處理過的行數(shù)。

第 60-61 行是處理過的總行數(shù)和該文件處理過的行數(shù)的自增。

第 66 行調(diào)用 ??onEnd()??? 閉包（等同于 awk 的 ??END {}??）。

這就是該框架的內(nèi)容。現(xiàn)在你可以編譯它：

$ groovyc AwkEngine.groovy

一點(diǎn)注釋：

如果傳入的參數(shù)不是一個(gè)文件，編譯就會(huì)失敗，并出現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)的 Groovy 堆棧跟蹤，看起來像這樣：

Caught: java.io.FileNotFoundException: not-a-file (No such file or directory)
java.io.FileNotFoundException: not-a-file (No such file or directory)
at AwkEngine$_go_closure1.doCall(AwkEngine.groovy:46)

OpenCSV 可能會(huì)返回 ??String[]??? 值，不像 Groovy 中的 ??List??? 值那樣方便（例如，數(shù)組沒有 ??each {}???）。第 41-42 行將標(biāo)題字段值數(shù)組轉(zhuǎn)換為 list，因此第 57 行的 ??fieldsByNumber?? 可能也應(yīng)該轉(zhuǎn)換為 list。

在腳本中使用這個(gè)框架

下面是一個(gè)使用 ??AwkEngine??? 來處理 ??/etc/group?? 之類由冒號(hào)分隔并沒有標(biāo)題的文件的簡(jiǎn)單腳本：

def ae = new AwkEngine(args, ':')
int lineCount = 0
ae.onBegin = {
    println “in begin”
}
ae.onEachLine = { fields, recordNumber, fileName, fileRecordNumber ->
    if (lineCount < 10)
        println “fileName $fileName fields $fields”
    lineCount++
}
ae.onEnd = {
    println “in end”
    println “$lineCount line(s) read”
}
ae.go()

第 1 行 調(diào)用的有兩個(gè)參數(shù)的構(gòu)造函數(shù)，傳入了參數(shù)列表，并定義冒號(hào)為分隔符。

第 2 行定義一個(gè)腳本級(jí)的變量 ??lineCount???，用來記錄處理過的行數(shù)（注意，Groovy 閉包不要求定義在外部的變量為 ??final??）。

第 3-5 行定義 ??onBegin()?? 閉包，在標(biāo)準(zhǔn)輸出中打印出 “in begin” 字符串。

第 6-10 行定義 ??onEachLine()??? 閉包，打印文件名和前 10 行字段，無論是否為前 10 行，處理過的總行數(shù) ??lineCount?? 都會(huì)自增。

第 11-14 行定義 ??onEnd()?? 閉包，打印 “in end” 字符串和處理過的總行數(shù)。

第 15 行運(yùn)行腳本，使用 ??AwkEngine??。

像下面一樣運(yùn)行一下腳本：

$ groovy Test1Awk.groovy /etc/group
in begin
fileName /etc/group fields [root, x, 0, ]
fileName /etc/group fields [daemon, x, 1, ]
fileName /etc/group fields [bin, x, 2, ]
fileName /etc/group fields [sys, x, 3, ]
fileName /etc/group fields [adm, x, 4, syslog,clh]
fileName /etc/group fields [tty, x, 5, ]
fileName /etc/group fields [disk, x, 6, ]
fileName /etc/group fields [lp, x, 7, ]
fileName /etc/group fields [mail, x, 8, ]
fileName /etc/group fields [news, x, 9, ]
in end
78 line(s) read
$

當(dāng)然，編譯框架類生成的 ??.class??? 文件需要在 classpath 中，這樣才能正常運(yùn)行。通常你可以用 ??jar?? 把這些 class 文件打包起來。

我非常喜歡 Groovy 對(duì)行為委托的支持，這在其他語言中需要各種詭異的手段。許多年來，Java 需要匿名類和相當(dāng)多的額外代碼。Lambda 已經(jīng)在很大程度上解決了這個(gè)問題，但它們?nèi)匀徊荒芤闷浞秶獾姆?final 變量。

下面是另一個(gè)更有趣的腳本，它很容易讓人想起我對(duì) awk 的典型使用方式：

def ae = new AwkEngine(args, ';', true)
ae.onBegin = {
    // nothing to do here
}
def regionCount = [:]
    ae.onEachLine = { fields, recordNumber, fileName, fileRecordNumber ->
        regionCount[fields.REGION] =
            (regionCount.containsKey(fields.REGION) ?
                regionCount[fields.REGION] : 0) +
            (fields.PERSONAS as Integer)
}
ae.onEnd = {
    regionCount.each { region, population ->
        println “Region $region population $population”
    }
}
ae.go()

第 1 行調(diào)用了三個(gè)函數(shù)的構(gòu)造方法，??true??? 表示這是“真正的 CSV” 文件，第一行為標(biāo)題。由于它是西班牙語的文件，因此它的逗號(hào)表示數(shù)字的??點(diǎn)??，標(biāo)準(zhǔn)的分隔符是分號(hào)。

第 2-4 行定義 ??onBegin()?? 閉包，這里什么也不做。

第 5 行定義一個(gè)（空的）??LinkedHashmap??，鍵是 String 類型，值是 Integer 類型。數(shù)據(jù)文件來自于智利最近的人口普查，你要在這個(gè)腳本中計(jì)算出智利每個(gè)地區(qū)的人口數(shù)量。

第 6-11 行處理文件中的行（加上標(biāo)題一共有 180,500 行）—— 請(qǐng)注意在這個(gè)案例中，由于你定義 第 1 行為 CSV 列的標(biāo)題，因此 ??fields??? 參數(shù)會(huì)成為 ??LinkedHashMap<String,String>?? 實(shí)例。

第 7-10 行是 ??regionCount??? 映射計(jì)數(shù)增加，鍵是 ??REGION??? 字段的值，值是 ??PERSONAS?? 字段的值 —— 請(qǐng)注意，與 awk 不同，在 Groovy 中你不能在賦值操作的右邊使用一個(gè)不存在的映射而期望得到空值或零值。

第 12-16 行，打印每個(gè)地區(qū)的人口數(shù)量。

第 17 行運(yùn)行腳本，調(diào)用 ??AwkEngine?? 。

像下面一樣運(yùn)行一下腳本：

$ groovy Test2Awk.groovy ~/Downloads/Censo2017/ManzanaEntidad_CSV/Censo*csv
Region 1 population 330558
Region 2 population 607534
Region 3 population 286168
Region 4 population 757586
Region 5 population 1815902
Region 6 population 914555
Region 7 population 1044950
Region 8 population 1556805
Region 16 population 480609
Region 9 population 957224
Region 10 population 828708
Region 11 population 103158
Region 12 population 166533
Region 13 population 7112808
Region 14 population 384837
Region 15 population 226068
$

以上為全部?jī)?nèi)容。對(duì)于那些喜歡 awk 但又希望得到更多的東西的人，我希望你能喜歡這種 Groovy 的方法。