Miller项目中的字符串分割与连接函数使用指南
2025-05-25 15:06:34作者:平淮齐Percy
在数据处理工具Miller中,字符串操作是常见需求。本文深入解析Miller DSL中splita/splitax和joink/joinv这两组函数的使用场景与区别,帮助开发者避免常见误区。
字符串分割函数解析
Miller提供了两种字符串分割函数:
splita(string, separator):将字符串按指定分隔符拆分为数组splitax(string, separator):功能相同但处理方式略有差异
正确用法示例:
echo 'a/b/c' | mlr --opprint put '$arr=splita($1,"/")'
输出结果将是一个包含"a","b","c"三个元素的数组。
字符串连接函数对比
Miller提供两种不同的数组连接函数,这是容易混淆的关键点:
-
joink(array, separator):- 功能:连接数组的键(索引)
- 输出:返回"1|2|3"这样的索引字符串
- 适用场景:需要获取数组索引时使用
-
joinv(array, separator):- 功能:连接数组的值
- 输出:返回"a|b|c"这样的值字符串
- 适用场景:常规的字符串连接需求
典型误用案例分析
用户常见错误是将joink误用于值连接场景:
# 错误用法(连接的是索引)
$LocNew = joink(splitax($Location, "/"), "|")
# 正确用法(连接的是值)
$LocNew = joinv(splitax($Location, "/"), "|")
最佳实践建议
- 明确需求:先确定需要连接的是键还是值
- 测试验证:对小样本数据先进行简单测试
- 版本注意:不同Miller版本函数行为可能略有差异
- 平台兼容:Windows和Linux环境下表现一致
理解这些字符串处理函数的细微差别,可以显著提高Miller脚本编写的效率和准确性。对于复杂字符串处理场景,建议结合其他字符串函数如gsub等一起使用。
记住:当需要连接实际分割后的字符串值时,joinv才是正确的选择,而joink仅适用于特殊场景下的索引连接需求。
登录后查看全文
热门项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C030
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
424
3.26 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
231
264
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
689
334
暂无简介
Dart
686
161
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
326
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.22 K
667
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
136
869