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

=======================================

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}

=======================================

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。

=======================================

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 {

=======================================

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。