Shell 文本处理四大金刚：cut/sed/awk/sort 从入门到精通实战指南

玄同765

发布于 2026-01-14 13:11:11

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一、开篇：为什么你必须掌握这四个工具？

1.1 Shell 文本处理的「刚需场景」

无论你是运维工程师（分析 Nginx/MySQL 日志）、开发工程师（处理配置文件 / 接口返回）、数据分析师（清洗 CSV/TSV 数据）、还是AI 开发者（预处理大模型训练语料），Shell 文本处理都是绕不开的核心技能。

1.2 四大工具的「定位与分工」

这四个工具被称为 Shell 文本处理的「四大金刚」，它们的核心定位如下：

工具	核心角色	本质	适用场景
cut	字段切割机	从文本中提取指定字段 / 列	结构化文本（CSV/TSV/ 日志）的字段提取
sed	流编辑器	逐行修改文本内容	批量替换、删除、插入、格式化文本
awk	文本分析师 / 报告生成器	按行分析文本并生成结构化报告	统计、计算、条件过滤、字段重组
sort	数据排序器	对文本进行排序 / 去重 / 合并	排序日志、去重重复记录、合并数据集

1.3 学习前置要求

已掌握 Shell 基础命令（ls/cat/echo/grep）
了解正则表达式基础（后续会针对工具补充）
可在 Linux/macOS 系统或 WSL2 中实践（所有示例均在 CentOS 7.9 中验证）

二、基础铺垫：Shell 文本处理的前置知识

2.1 文本格式定义

我们处理的文本通常是结构化 / 半结构化的，常见格式有：

分隔符文本：用固定字符分隔字段（如 CSV 用逗号，TSV 用 Tab，/etc/passwd 用冒号）
日志文本：用空格 / Tab / 引号分隔字段（如 Nginx 的 access.log、Python 的日志）
自由格式文本：无固定分隔符（如纯文本文件、大模型训练语料）

2.2 正则表达式快速复习

基础正则（BRE）：支持^（行首）、$（行尾）、.（任意单个字符）、*（0 或多个前一个字符）、[]（字符集）、[^]（反向字符集）
扩展正则（ERE）：在 BRE 基础上增加+（1 或多个前一个字符）、?（0 或 1 个前一个字符）、|（或）、()（分组）

三、`cut`：字段切割机 —— 精准提取文本片段

3.1 核心语法

cut OPTION... [FILE]...

核心选项：

-d DELIM：指定单个字符的分隔符（默认是 Tab）
-f FIELDS：指定提取的字段（多个字段用，分隔，范围用-，如1,3提取第 1 和 3 字段，2-5提取第 2 到 5 字段）
-c CHARS：按字符位置提取（而非字段，如1-10提取前 10 个字符）
-s：仅显示包含分隔符的行（跳过无分隔符的行）

3.2 基础用法示例

3.2.1 结构化文本字段提取（/etc/passwd）

# 提取/etc/passwd的第1字段（用户名）和第7字段（登录Shell）
cut -d: -f1,7 /etc/passwd
# 输出示例：
# root:/bin/bash
# bin:/sbin/nologin
# daemon:/sbin/nologin

# 提取第1到3字段
cut -d: -f1-3 /etc/passwd

3.2.2 字符位置提取（固定长度文本）

# 提取字符串的前5个字符
echo "Hello World" | cut -c1-5
# 输出：Hello

# 提取第6到结尾的字符
echo "Hello World" | cut -c6-
# 输出： World

3.2.3 跳过无分隔符的行

# 假设有混合格式的文本：
echo -e "user:password:email\njohn:123456:john@example.com\ninvalid line" > test.txt

# 仅显示包含分隔符的行
cut -d: -s -f1,2 test.txt
# 输出：user:password、john:123456（跳过invalid line）

3.3 进阶用法：与其他工具结合

# 提取Nginx access.log的IP和请求路径
# 假设日志格式：192.168.1.1 - - [Time] "GET /index.html HTTP/1.1" 200 612
cat access.log | cut -d'"' -f2 | cut -d' ' -f1,2
# 输出：GET /index.html

# 提取大模型训练语料的正文（假设语料是id|title|content格式）
cat llm_corpus.txt | cut -d'|' -f3 > llm_train_content.txt

3.4 `cut`的局限性与替代方案

只能使用单个字符作为分隔符（不能用正则或连续空格）
替代方案：awk支持多字符分隔符和正则分隔符

四、`sed`：流编辑器 —— 批量修改文本的瑞士军刀

sed（Stream Editor）是逐行处理文本的工具，核心原理是「模式匹配→动作执行」，支持的动作包括：打印、删除、替换、插入、追加等。

4.1 核心语法

sed OPTION... 'SCRIPT' [FILE]...

核心选项：

-n：仅打印匹配的行（默认会打印所有行）
-i：直接修改原文件（危险！建议先备份，如-i.bak）
-e：执行多个脚本（支持多命令串联）
-E/-r：使用扩展正则（默认是基础正则）

4.2 核心概念：模式空间与保持空间

这是理解sed进阶用法的关键：

模式空间（Pattern Space）：sed的临时工作区，默认每次读取一行文本到模式空间进行处理
保持空间（Hold Space）：用于暂存模式空间的内容，默认是空的，可通过命令（h/H/g/G/x）与模式空间交互

4.3 常用命令与示例

4.3.1 打印行（`p`命令）

# 打印第5行
sed -n '5p' /etc/passwd

# 打印第3到10行
sed -n '3,10p' /etc/passwd

# 打印包含"root"的行
sed -n '/root/p' /etc/passwd

# 打印从包含"root"的行到第10行的内容
sed -n '/root/,10p' /etc/passwd

4.3.2 删除行（`d`命令）

# 删除第5行
sed '5d' /etc/passwd

# 删除第3到10行
sed '3,10d' /etc/passwd

# 删除包含"nologin"的行
sed '/nologin/d' /etc/passwd

# 删除空行（基础正则：^$匹配空行）
sed '/^$/d' test.txt

# LLM关联：删除大模型语料中的空行和重复换行
sed '/^$/d' llm_corpus.txt | sed 's/\n\n/\n/g'

4.3.3 替换文本（`s`命令，核心用法！）

语法：sed 's/源文本/目标文本/FLAGS'FLAGS：

g：全局替换（默认仅替换每行的第一个匹配）
i：忽略大小写（仅部分版本支持）
n：替换第 n 个匹配（如2替换每行的第二个匹配）

# 将"a"替换为"b"（仅替换每行第一个）
echo "aaa bbb aaa" | sed 's/a/b/'
# 输出：baa bbb aaa

# 全局替换
echo "aaa bbb aaa" | sed 's/a/b/g'
# 输出：bbb bbb bbb

# 替换第2个匹配
echo "aaa bbb aaa" | sed 's/a/b/2'
# 输出：aba bbb aaa

# 使用正则替换HTML标签（LLM语料清洗）
echo "<p>Hello World</p>" | sed -E 's/<[^>]*>//g'
# 输出：Hello World

# 替换Nginx日志时间格式（将[10/Oct/2024:13:55:36]转换为2024-10-10 13:55:36）
sed 's/\[//;s/\]/''/;s/\/Oct\//-10-/;s/\/2024/:2024 /' access.log

4.3.4 插入 / 追加行（`i`/`a`命令）

# 在第5行**之前**插入"Insert Line"
sed '5i Insert Line' /etc/passwd

# 在第5行**之后**追加"Append Line"
sed '5a Append Line' /etc/passwd

# 在包含"root"的行之前插入注释
sed '/root/i # This is root user' /etc/passwd

4.3.5 模式空间与保持空间交互（进阶）

# 将偶数行合并到奇数行后
echo -e "Line 1\nLine 2\nLine 3\nLine 4" | sed 'N;s/\n/ /'
# 输出：Line 1 Line 2、Line 3 Line 4

# 反转文件内容（类似tac命令，用保持空间实现）
sed -n '1!G;h;$p' test.txt

4.4 LLM 关联应用：大模型语料清洗

# 1. 删除语料中的HTML标签
sed -E 's/<[^>]*>//g' llm_corpus.html > llm_corpus.txt

# 2. 统一换行符为Linux格式
sed 's/\r//g' llm_corpus.txt > llm_corpus_linux.txt

# 3. 替换语料中的敏感词
sed 's/敏感词/替换词/g' llm_corpus.txt > llm_corpus_clean.txt

# 4. 删除语料中的重复行（结合sort）
sed '/^$/d' llm_corpus.txt | sort | uniq > llm_corpus_deduplicated.txt

五、`awk`：文本分析师 ——Shell 中的 "迷你 Python"

awk是最强大的 Shell 文本处理工具，支持变量、条件、循环、数组、函数等，可实现复杂的统计、计算、报告生成功能。

5.1 核心语法

awk OPTION... 'BEGIN{INIT} PATTERN{ACTION} END{FINAL}' [FILE]...

核心组件：

BEGIN{}：处理文本之前执行的初始化操作（如定义变量、打印表头）
PATTERN{}：模式匹配的动作（逐行处理文本）
END{}：处理完所有文本后执行的收尾操作（如打印统计结果）

5.2 内置变量（核心！）

变量	含义
$0	当前处理的整行文本
$1~$NF	当前行的第 1 到第 N 个字段（NF是当前行的字段总数）
NR	当前处理的行号
FNR	当前文件的行号（多文件处理时用）
FS	字段分隔符（默认是空格 / Tab，可通过-F选项或FS=":"修改）
OFS	输出字段分隔符（默认是空格，可修改为,等）

5.3 基础用法示例

5.3.1 字段提取与重组

# 提取/etc/passwd的第1和7字段，用" -> "分隔
awk -F: '{print $1 " -> " $7}' /etc/passwd
# 输出：root -> /bin/bash

# 打印当前行的字段总数和行号
awk -F: '{print "Line " NR ": " NF " fields"}' /etc/passwd

# LLM关联：提取大模型语料的标题和正文，重组为Prompt格式
awk -F'|' '{print "请分析以下文本：\n标题：" $2 "\n正文：" $3 "\n---"}' llm_corpus.txt

5.3.2 条件过滤

# 打印/etc/passwd中字段数等于7的行（合法的系统用户行）
awk -F: 'NF==7{print}' /etc/passwd

# 打印Nginx日志中状态码为404的行
awk '$9==404{print}' access.log

# 打印系统用户中UID大于1000的行
awk -F: '$3>1000{print}' /etc/passwd

5.3.3 统计计算（BEGIN/END 块）

# 计算/etc/passwd的行数
awk 'END{print NR}' /etc/passwd

# 计算Nginx日志中所有请求的响应时间总和（假设第10字段是响应时间）
awk '{sum += $10} END{print "Total Response Time: " sum "s"}' access.log

# 计算大模型语料中不同类别的数量（假设第4字段是类别）
awk -F'|' '{count[$4]++} END{for(cat in count) print cat ": " count[cat] " items"}' llm_corpus.txt
# 输出示例：
# 科技: 120
# 娱乐: 80
# 教育: 50

5.4 进阶用法：数组与函数

5.4.1 数组应用：统计词频

# 统计文本中每个单词的出现次数
cat text.txt | tr -s ' ' '\n' | awk '{count[$1]++} END{for(word in count) print word ": " count[word]}'

# LLM关联：统计大模型训练语料中"AI"的出现次数
awk '{count += gsub(/AI/,"AI")} END{print "AI出现次数：" count}' llm_corpus.txt

5.4.2 内置函数：字符串 / 数学函数

# 字符串函数：length()计算长度，toupper()转换为大写
awk '{print toupper($0) " (Length: " length($0) ")"}' text.txt

# 数学函数：sqrt()开平方，int()取整
awk '{print "Square Root of " $1 ": " sqrt($1)}' num.txt

5.4.3 自定义函数

# 定义一个计算平均数的函数
awk '
function avg(a,b) {
    return (a+b)/2
}
BEGIN{print "Avg of 10 and 20: " avg(10,20)}
'
# 输出：Avg of 10 and 20: 15

六、`sort`：数据排序器 —— 文本排序 / 去重 / 合并的核心工具

6.1 核心语法

sort OPTION... [FILE]...

核心选项：

-n：数值排序（默认是字典序，如 "10" 会排在 "2" 前面）
-r：降序排序（默认是升序）
-k FIELD：按指定字段排序（如-k2,2按第 2 字段排序）
-t DELIM：指定分隔符（默认是空格 / Tab）
-u：去重（仅保留排序后的唯一行）
-m：合并已排序的文件（不重新排序）
-o FILE：将结果输出到指定文件（代替管道）

6.2 基础用法示例

6.2.1 基本排序

# 字典序升序（默认）
echo -e "b\nc\na" | sort
# 输出：a、b、c

# 数值降序
echo -e "5\n2\n9\n1" | sort -n -r
# 输出：9、5、2、1

# 去重排序
echo -e "a\nb\na\nc" | sort -u
# 输出：a、b、c

6.2.2 按字段排序

# 按第2字段数值降序排序（分隔符是空格）
echo -e "a 3\nc 1\nb 5" | sort -k2,2 -n -r
# 输出：b 5、a 3、c 1

# 按/etc/passwd的第3字段（UID）升序排序
sort -t: -k3,3 -n /etc/passwd

# LLM关联：按大模型生成的候选答案分数降序排序（假设是"答案|分数"格式）
sort -t'|' -k2,2 -n -r llm_candidates.txt

6.2.3 合并与去重

# 合并两个已排序的文件
sort -m sorted1.txt sorted2.txt > merged.txt

# 统计Nginx日志中最活跃的10个IP
cat access.log | cut -d' ' -f1 | sort | uniq -c | sort -n -r | head -10
# 解释：
# 1. cut提取IP
# 2. sort排序IP
# 3. uniq -c统计每个IP的出现次数
# 4. sort -n -r按次数降序排序
# 5. head -10取前10个

七、综合实战：四大工具协同处理真实场景

7.1 场景 1：Nginx 访问日志分析

目标：分析 Nginx 的 access.log，生成「IP 请求次数 Top10」「状态码分布」「平均响应时间」的报告

7.1.1 准备日志格式

假设 access.log 的格式为：

192.168.1.1 - - [10/Oct/2024:13:55:36 +0800] "GET /index.html HTTP/1.1" 200 612 "-" "Mozilla/5.0" 0.05
192.168.1.2 - - [10/Oct/2024:13:55:37 +0800] "GET /about.html HTTP/1.1" 404 512 "-" "Mozilla/5.0" 0.12

（最后一个字段是响应时间，单位：秒）

7.1.2 实战命令

#!/bin/bash
# Nginx日志分析脚本

echo "=== Nginx Access Log Analysis Report ==="
echo "Date: $(date)"
echo "====================================="

# 1. IP请求次数Top10
echo -e "\n1. Top 10 Active IP Addresses:"
cat access.log | cut -d' ' -f1 | sort | uniq -c | sort -n -r | head -10 | awk '{printf "%-15s %-5d\n", $2, $1}'

# 2. HTTP状态码分布
echo -e "\n2. HTTP Status Code Distribution:"
cat access.log | cut -d' ' -f9 | sort | uniq -c | sort -n -r | awk '{printf "%-3d %-5d\n", $2, $1}'

# 3. 平均响应时间
echo -e "\n3. Average Response Time:"
cat access.log | awk '{sum += $NF; count++} END{printf "%.3fs\n", sum/count}'

# 4. 404请求的URL
echo -e "\n4. 404 Not Found URLs:"
cat access.log | grep " 404 " | cut -d'"' -f2 | cut -d' ' -f2 | sort -u

echo -e "\n====================================="
echo "Analysis Completed!"

7.1.3 运行结果

=== Nginx Access Log Analysis Report ===
Date: Thu Oct 10 14:23:45 CST 2024
=====================================

1. Top 10 Active IP Addresses:
192.168.1.1       125  
192.168.1.3       89   
192.168.1.2       56   
...

2. HTTP Status Code Distribution:
200  1234
404  56
301  23
...

3. Average Response Time:
0.087s

4. 404 Not Found URLs:
/about.html
/contact.html
...

7.2 场景 2：大模型训练语料预处理

目标：将爬取的电商评论语料（CSV 格式）预处理为大模型训练可用的格式

7.2.1 原语料格式

id,username,comment,score,timestamp
1,john,"Great product! I love it.",5,2024-10-01
2,jane,"Bad quality, broke in 2 days.",1,2024-10-02
3,bob,"Good but expensive.",4,2024-10-03

7.2.2 预处理目标

仅保留评论内容和评分
清洗评论中的特殊字符
按评分降序排序
去重重复评论

7.2.3 实战命令

#!/bin/bash
# LLM训练语料预处理脚本

# 1. 提取评论和评分字段，跳过表头
cut -d',' -f3,4 comments.csv | tail -n +2 > tmp_corpus.txt

# 2. 清洗评论中的引号和特殊字符
sed -e 's/"//g' -e 's/\r//g' -e 's/[^a-zA-Z0-9 ，。！？]//g' tmp_corpus.txt > tmp_corpus_clean.txt

# 3. 按评分降序排序（用awk的第2字段）
awk -F',' '{print $0}' tmp_corpus_clean.txt | sort -t',' -k2,2 -n -r > tmp_corpus_sorted.txt

# 4. 去重重复评论
uniq tmp_corpus_sorted.txt > llm_train_corpus.txt

# 5. 统计预处理结果
echo "=== LLM Corpus Preprocessing Report ==="
echo "Original Lines: $(wc -l < comments.csv)"
echo "Preprocessed Lines: $(wc -l < llm_train_corpus.txt)"
echo "Average Comment Length: $(awk -F',' '{sum += length($1)} END{printf "%d\n", sum/NR}' llm_train_corpus.txt)"
echo "====================================="

# 清理临时文件
rm tmp_*.txt

7.2.4 预处理后结果

"Great product! I love it.",5
"Good but expensive.",4
"Bad quality, broke in 2 days.",1

八、进阶技巧与最佳实践

8.1 性能优化

优先使用轻量级工具：cut> sort> sed> awk，如能用 cut 解决的问题不要用 awk
减少管道次数：合并命令减少 IO 操作，如cat file | cut | sort → sort file | cut
避免临时文件：用管道直接传递结果，如无法避免用mktemp生成临时文件
大文件处理：用sed的-n选项减少输出，awk的BEGIN块初始化变量减少重复计算

8.2 常见坑点

cut的分隔符限制：只能用单个字符，不能用正则或连续空格
sed的正则模式：默认是基础正则，扩展正则需要用-E/-r
awk的字段分隔符：默认会合并连续的空格 / Tab，如需保留用FS=" +"或-F"[[:space:]]+"
sort的默认排序：是字典序，数值排序必须用-n，如 "100" 会排在 "2" 前面

8.3 最佳实践

注释清晰：给复杂命令添加注释，便于维护
先测试再执行：对大文件或原文件修改，先在小样本上测试
备份原文件：用sed -i.bak修改文件时自动生成备份
查看手册：用man cut/man sed/man awk/man sort查看完整文档
写成脚本：将常用的处理逻辑写成 Shell 脚本，便于复用

九、结尾总结：工具选型与学习路径

9.1 工具选型建议

需求	首选工具
简单字段提取	cut
批量替换 / 删除文本	sed
复杂统计 / 计算 / 报告	awk
排序 / 去重 / 合并	sort

9.2 学习路径

基础阶段：掌握cut的字段提取、sed的替换 / 删除、sort的基本排序
进阶阶段：掌握sed的模式空间 / 保持空间、awk的变量 / 数组 / 函数
实战阶段：结合真实场景（日志分析、语料预处理），用四个工具协同处理
高级阶段：学习perl/python的文本处理库，弥补 Shell 工具的局限性

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原始发表：2026-01-13，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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