Rangement avec décompte d'items avec shell
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GHISLINO
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A voir également:
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- Shell startup windows 10 - Guide
5 réponses
Bonjour,
Le mieux est d'utiliser un langage un peu plus évolué que shell, genre python. Utilise le module csv pour lire ton fichier, et pour chaque ligne lue, peuple un dictionnaire dont la clé correspond à la première colonne du fichier d'entrée, et dont la valeur est un objet qui corresponds aux compteur et à la liste de MRBTS associés.
Bonne chance
Le mieux est d'utiliser un langage un peu plus évolué que shell, genre python. Utilise le module csv pour lire ton fichier, et pour chaque ligne lue, peuple un dictionnaire dont la clé correspond à la première colonne du fichier d'entrée, et dont la valeur est un objet qui corresponds aux compteur et à la liste de MRBTS associés.
Bonne chance
C'est un langage simple, très utilisé, et qui va continuer à être très utilisé donc ça vaut peut être le coup de t'y mettre... Avec un stackoverflow sous la main pour chercher les réponses à tes questions et/ou un tutoriel tu devrais vite apprendre.
Voici un programme fonctionnel qui répond à ton besoin :
Ce qui donne :
Si tu décommentes les pprint en fin de programme, tu verras comment sont contruites les différentes maps :
map_site
map_stats
Bonne chance
#!/usr/bin/env python3
import sys
from collections import defaultdict
from pprint import pprint
s = """
SITE-Id,MRBTS-Id,RMOD-1,RMOD-2,RMOD-3,RMOD-4,RMOD-5,RMOD-6,RMOD-7,RMOD-8,RMOD-9,RMOD-10,RMOD-11
2001,MRBTS-22001,FRMB,FRMB,FRMB,,,,,,,,
2077,MRBTS-22077,FHEB,,FHEB,,FRMB,FHEB,FRMB,FRMB,,,
2001,MRBTS-12001,FHDB,FHDB,FRGY,FHDB,FRGY,FRGY,,,,,
2077,MRBTS-12077,FHDB,FHDB,FRGY,FRGY,FHDB,FRGY,,,,,
2110,MRBTS-12110,FRGU,FXDB
"""
def parse_csv(s :str) -> dict:
"""
Parse the input CSV string
Args:
s: The string containing the CSV.
Returns:
A dict which maps for each site id a dict mapping
each remaining column name with its correpsonding value.
"""
# Column names
keys = None
# Output structure
map_site = defaultdict(list)
# Read line by line
for (i, line) in enumerate(s.splitlines()):
# Skip the line if empty
if not line:
continue
if not keys:
# Initialize columns names
keys = line.split(",")
else:
# Parse the current row
row = line.split(",")
site_id = row[0]
site = {
keys[j] : cell if cell else None
for (j, cell) in enumerate(row)
}
map_site[site_id].append(site)
return map_site
# Compute stats
def compute_stats(map_site :dict) -> tuple:
"""
Compute stats per site.
Args:
map_site: A dict which maps for each site id a dict mapping
each remaining column name with its correpsonding value.
Returns:
A dict which maps each site with its corresponding stats.
"""
map_stats = dict()
out_keys = set()
for (site_id, sites) in map_site.items():
if site_id not in map_stats.keys():
map_stats[site_id] = defaultdict(int)
mrbts_ids = set()
for site in sites:
for (key, value) in site.items():
if key == "MRBTS-Id":
mrbts_ids.add(value)
elif key != "SITE-Id" and value is not None:
map_stats[site_id][value] += 1
out_keys.add(value)
map_stats[site_id]["MRBTS-Id"] = mrbts_ids
map_stats[site_id]["SITE-Id"] = site_id
return (map_stats, out_keys)
# Export to csv
def export_csv(map_stats :dict, out_keys :set, f_out):
"""
Write the output CSV.
Args:
map_stats: The map to export.
out_keys: The column names.
f_out: The output file descriptor.
"""
out_keys = ["SITE-Id", "MRBTS-Id"] + sorted(out_keys)
site_ids = sorted(map_stats.keys())
s_out = ""
rows = list()
rows.append(out_keys)
for site_id in site_ids:
row = list()
for key in out_keys:
if key == "MRBTS-Id":
row.append(";".join(map_stats[site_id][key]))
else:
row.append(str(map_stats[site_id][key]))
rows.append(row)
print(
"\n".join([
",".join(row) for row in rows
]),
file = f_out
)
map_site = parse_csv(s)
#pprint(map_site)
(map_stats, out_keys) = compute_stats(map_site)
#pprint(map_stats)
export_csv(map_stats, out_keys, sys.stdout)
Ce qui donne :
SITE-Id,MRBTS-Id,FHDB,FHEB,FRGU,FRGY,FRMB,FXDB
2001,MRBTS-12001;MRBTS-22001,3,0,0,3,3,0
2077,MRBTS-12077;MRBTS-22077,3,3,0,3,3,0
2110,MRBTS-12110,0,0,1,0,0,1
Si tu décommentes les pprint en fin de programme, tu verras comment sont contruites les différentes maps :
map_site
defaultdict(<class 'list'>,
{'2001': [{'MRBTS-Id': 'MRBTS-22001',
'RMOD-1': 'FRMB',
'RMOD-10': None,
'RMOD-11': None,
'RMOD-2': 'FRMB',
'RMOD-3': 'FRMB',
'RMOD-4': None,
'RMOD-5': None,
'RMOD-6': None,
'RMOD-7': None,
'RMOD-8': None,
'RMOD-9': None,
'SITE-Id': '2001'},
{'MRBTS-Id': 'MRBTS-12001',
'RMOD-1': 'FHDB',
'RMOD-10': None,
'RMOD-11': None,
'RMOD-2': 'FHDB',
'RMOD-3': 'FRGY',
'RMOD-4': 'FHDB',
'RMOD-5': 'FRGY',
'RMOD-6': 'FRGY',
'RMOD-7': None,
'RMOD-8': None,
'RMOD-9': None,
'SITE-Id': '2001'}],
'2077': [{'MRBTS-Id': 'MRBTS-22077',
'RMOD-1': 'FHEB',
'RMOD-10': None,
'RMOD-11': None,
'RMOD-2': None,
'RMOD-3': 'FHEB',
'RMOD-4': None,
'RMOD-5': 'FRMB',
'RMOD-6': 'FHEB',
'RMOD-7': 'FRMB',
'RMOD-8': 'FRMB',
'RMOD-9': None,
'SITE-Id': '2077'},
{'MRBTS-Id': 'MRBTS-12077',
'RMOD-1': 'FHDB',
'RMOD-10': None,
'RMOD-11': None,
'RMOD-2': 'FHDB',
'RMOD-3': 'FRGY',
'RMOD-4': 'FRGY',
'RMOD-5': 'FHDB',
'RMOD-6': 'FRGY',
'RMOD-7': None,
'RMOD-8': None,
'RMOD-9': None,
'SITE-Id': '2077'}],
'2110': [{'MRBTS-Id': 'MRBTS-12110',
'RMOD-1': 'FRGU',
'RMOD-2': 'FXDB',
'SITE-Id': '2110'}]})
map_stats
{'2001': defaultdict(<class 'int'>,
{'FHDB': 3,
'FRGY': 3,
'FRMB': 3,
'MRBTS-Id': {'MRBTS-12001', 'MRBTS-22001'},
'SITE-Id': '2001'}),
'2077': defaultdict(<class 'int'>,
{'FHDB': 3,
'FHEB': 3,
'FRGY': 3,
'FRMB': 3,
'MRBTS-Id': {'MRBTS-12077', 'MRBTS-22077'},
'SITE-Id': '2077'}),
'2110': defaultdict(<class 'int'>,
{'FRGU': 1,
'FXDB': 1,
'MRBTS-Id': {'MRBTS-12110'},
'SITE-Id': '2110'})}
Bonne chance
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