Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Как заменить разрывы строк запятыми с помощью grep в TextWrangler?

У меня есть контейнер текстового файла с несколькими строками, которые мне нужно превратить в csv. Как проще всего заменить все разрывы строк на «,». У меня есть TextWrangler, и я читал, что это можно сделать с помощью grep и регулярных выражений, но у меня очень мало опыта использования регулярных выражений, и я не знаю, как работает grep. Кто-нибудь, кто может помочь мне начать?

regex line-breaks grep textwrangler
26.07.2011

Ответы:


1
  1. Выберите «Найти» в меню «Поиск». TextWrangler открывает окно поиска.
  2. Установите флажок "Grep"
  3. Введите искомую строку ("\n" или "\r\n" или "\r") в текстовом поле "Найти".
  4. Введите строку замены (",") в текстовом поле "Заменить".
  5. Нажмите «Заменить все».

См. главы 7 и 8 Руководства пользователя TextWrangler, если у вас возникли проблемы.

26.07.2011
  • На самом деле я пытался сделать именно это, но теперь я понимаю, что должен использовать возврат каретки \r, а не разрывы строк unix \n. Спасибо за помощь 28.07.2011
  • Точно. По крайней мере, в OSX Mavericks \n возвращал пустой результат замены, пришлось изменить его на \r.. 11.06.2014

    • 2

    В качестве альтернативы, и только с двумя программами (Excel и Notepad++, которые также бесплатны и УДИВИТЕЛЬНЫ).

    1. Возьмите свой список (я предполагаю, что это по одному в строке, например, в столбце):
    2. Удалить все пустые ячейки
    3. Скопируйте адреса и нажмите «Специальная вставка»> «Транспонировать» (это поместит их в ячейки, идущие от A ->).
    4. Скопируйте список в блокнот ++ — вы заметите, что он вставляет их в один длинный список, теряя эту раздражающую структуру таблицы.
    5. Найдите кратчайшее свободное пространство (но используйте все пространство) между двумя адресами электронной почты и замените все на ","
    6. Затем найдите все оставшиеся пробелы (я использую по одному пробелу за раз) и ничем не замените (т.е. поле «заменить на» пусто).

    И вуаля!

    и вы знаете, что вы также можете сохранять данные как значения, разделенные запятыми, верно?

    21.03.2012
  • действительно ли Notepad ++ доступен на Mac? 07.12.2012
  • Notepad ++ недоступен для Mac на момент написания, и textwrangler, возможно, является ближайшей заменой, хотя, похоже, у него не так много функций. В любом случае, если вы собираетесь использовать grep, вероятно, не так уж полезно находиться внутри редакторов, командная строка более мощная, вы можете выполнять grep внутри нескольких документов/каталогов одновременно и т. д. 02.01.2015
  • Метод TextWrangler также должен работать в Notepad++ или любом другом текстовом редакторе, который работает с регулярными выражениями — Excel не нужен. Однако в целом я считаю регулярные выражения TextWrangler более надежными, чем Notepad++. 04.08.2016
  • на самом деле это можно сделать только в блокноте ++, без excel (при условии, что вы работаете в Windows) 11.11.2016
    • Новые материалы
    Кластеризация: более глубокий взгляд
    Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
    Как написать эффективное резюме
    Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
    Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
    Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
    Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
    Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
    Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
    Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
    Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
    В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
    Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
    В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..