交叉编译glibc-2.9时出现如下错误提示:
mawk: scripts/gen-sorted.awk: line 19: syntax error at or near ]
mawk: scripts/gen-sorted.awk: line 19: runaway regular expression /, "", subd ...
解决一(优先):
http://chinajz.spaces.live.com/blog/cns!ead556f11efe5c17!430.entry
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引用如下:
首先将debian系统中的awk由mawk变为gawk,这是由于两者在处理上有些语法差别:
apt-get install gawk
mv /usr/bin/{mawk,mawk.orig}
cp /usr/bin/{gawk,mawk}
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解决二(来自网络):
http://sourceware.org/ml/crossgcc/2007-07/msg00029.html
此方案在后续使用mawk编译时仍会碰到问题。
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引用如下:
This is a simple patch when you still want to be using mawk.
Check the line numbers, did it for 2.6 and not 2.5
original patch glibc-2.6-mawk_fix-1.patch by Jim Gifford
<jim@linuxfromscratch.org>
Mark
diff -Naur glibc-2.6.orig/scripts/gen-sorted.awk
glibc-2.6/scripts/gen-sorted.awk
--- glibc-2.6.orig/scripts/gen-sorted.awk 2006-02-28
07:05:57.000000000 +0000
+++ glibc-2.6/scripts/gen-sorted.awk 2007-07-20 21:03:50.000000000 +0000
@@ -16,7 +16,7 @@
{
subdir = type = FILENAME;
sub(/^.*///, "", type);
- sub(///[^/]+$/, "", subdir);
+ sub(///[^//]+$/, "", subdir);
sub(/^.*///, "", subdir);
thisdir = "";
}
@@ -56,13 +56,13 @@
# The Subdirs file comes from an add-on that should have the
subdirectory.
dir = FILENAME;
do
- sub(///[^/]+$/, "", dir);
+ sub(///[^//]+$/, "", dir);
while (dir !~ ///sysdeps$/);
sub(///sysdeps$/, "", dir);
if (system("test -d " dir "/" thisdir) == 0)
dir = dir "/" thisdir;
else {
- sub(///[^/]+$/, "", dir);
+ sub(///[^//]+$/, "", dir);
if (system("test -d " dir "/" thisdir) == 0)
dir = dir "/" thisdir;
else {
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交叉编译glibc-2.9时出现如下错误提示: mawk: scripts/gen-sorted.awk: line 19: syntax error at or near ]mawk: scripts/gen-sorted.awk: line 19: runaway regular expression /, "", subd ... 解决一(优先):http://china
1、查看linux下系统默认的shell,echao $SHELL,注意是大写的SHELL
2、将vim别名成vi步骤:
root@anLA7856:/var/log# echo "alias vi='vim'">>/etc/pro
file
root@anLA7856:/var/log# tail -1 /etc/pro
file
alias vi='vim'
操作系统运行
awk
程序, 被运行的程序用单引号包围起来,
awk
程序就是模式-动作的组合方式进行组合的,这样会触发启动项。
模式主要是用于对文本的匹配 动作就是花括号里面的过滤条件
awk
的报错查看
^ Syntax error 指向的是报错的位置,语法
错误
就出...
Ubuntu11.04中搭建交叉编译环境(arm-linux-gcc-4.6.1版本)
声明:本文主要参考http://blog.csdn.net/xt_xiaotian/article/details/6836739,并根据实际情况作了一定的修改与说明
编译环境:
内核名称:Linux
内核发行版:2.6.38-11-
gen
eric
内核版本:#50-Ubuntu SMP Mo
由于项目经历原因,经常使用
awk
处理一些文本数据。甚至,我特意下载了一个windows上的
awk
:g
awk
.exe,这样在windows上也能享受
awk
处理数据的方便性,。
俗话说,“常在河边走,哪能不湿鞋”,使用
awk
过程中碰上过不少坑,这里稍总结一下,希望对大家有帮助。
1 FS问题 看看这两个
awk
脚本:
cat demo_1.txt demo_2.txt
1|...
### SQL: select t.id,t.name,t.sex,t.age t.address,t.phone from user where id = 1
### Cause: org.postgresql.util.PSQLException: ERROR: syntax error at or near "."
Position: 34
; bad SQL grammar [];nest
ed
exception is org.postgresql.util.PSQLException: ERR
编译gcc2.11时有时会出现如下
错误
:
scripts/
gen
-
sort
ed
.
awk
: line 19: re
gular
expression
compile fail
ed
说的就是不能识别正则表达式的问题,原因在于不同的版本的实现不同,在网上查了下,只需要将出错的正则表达的地方,改动一下就可以了;
“/\/[^/]” 改为 “/\/[^\/]”即可
修改的地方应该不止一处!
修改后编译就能顺利进行。
这主要是因为m
awk
的版本问题。
一、
AWK
操作符:
1、给域命名。 给域取一个有意义的名字,更利于记忆。
tom@svr:~/ssh$
awk
'{name=$1;belts=$4;if(belts ~/Yellow/) print name" is belt "
belts }' grade.txt
P.Bunny is belt Yellow
注意点:a 用分号分隔不同的定义语句; b 变量可以直接输出,但...
Awk
是一种便于使用且表达能力强的程序设计语言,可应用于各种计算和数据处理任务。本章是个入门指南,让你能够尽快地开始编写你自己的程序。第二章将描述整个语言,而剩下的章节将向你展示如何使用
Awk
来解决许多不同方面的问题。纵观全书,我们尽量选择了一些对你有用、有趣并且有指导意义的实例。
1.1 起步
有用的
awk
程序往往很简短,仅仅一两行。假设你有一个名为 emp.data 的文件,其中包含员工的...
时间 涨跌 成交量 换手率 0 7 -0.0773 218104933 13.6366 1 8 1.6242 1157275630 72.3549 2 9 0.0000 929632487 58.1223 3 10 -0.5156 524894975 32.8173 4 11 1.9465 826279913 51.6605 ... ... ... ... ...
看起来您提供的是一个包含股票历史数据的DataFrame对象。每一行代表一个时间点的数据,包括时间、涨跌幅、成交量和换手率。下面是一些可能有用的操作:
1. 使用pandas库中的read_csv()函数来读取包含历史数据的CSV文件,生成一个DataFrame对象;
2. 使用pandas库中的set_index()函数将时间列设置为索引;
3. 使用pandas库中的head()函数查看前N行数据;
4. 使用pandas库中的describe()函数获取每列数据的统计信息,如平均值、标准差、最小值、最大值等;
5. 使用pandas库中的loc[]函数根据索引选择特定的行或列;
6. 使用pandas库中的
sort
_values()函数按照某一列的值进行排序,如按照涨跌幅排序。
下面是一些示例代码:
```python
import pandas as pd
# 读取包含历史数据的CSV文件,生成一个DataFrame对象
df = pd.read_csv('stock_history.csv')
# 将时间列设置为索引
df.set_index('时间', inplace=True)
# 查看前5行数据
print(df.head())
# 获取每列数据的统计信息
print(df.describe())
# 根据索引选择特定的行或列
print(df.loc['2021-01-01'])
print(df['涨跌幅'])
# 按照涨跌幅排序
df_
sort
ed
= df.
sort
_values(by='涨跌幅', ascending=False)
print(df_
sort
ed
.head())
这将执行一些基本的DataFrame操作,以便您更好地了解历史数据。请注意,这只是一些可能有用的操作,具体取决于您需要分析的数据以及您的具体需求。