linux删除指定文件

linux删除指定文件相关知识

• Linux下批量删除空文件或者删除指定大小的文件

  Linux下批量删除空文件（大小等于0的文件）的方法find . -name "*" -type f -size 0c | xargs -n 1 rm -f删除指定大小的文件，只要修改对应的 -size 参数find . -name "*" -type f -size 1024c | xargs -n 1 rm -f就是删除1k大小的文件。（但注意 不要用 -size 1k，这个得到的是占用空间1k，不是文件大小1k的）。如果只要删除文件夹或者名字连接等，可以相应的改 -type 参数，具体细节见 man find作者：Pala风链接：https://www.jianshu.com/p/8a30c2841b22
• 如何在 Linux 中删除大（100-200GB）文件

  通常，要在 Linux 终端删除一个文件，我们使用 rm 命令(删除文件)、shred 命令（安全删除文件）、wipe 命令(安全擦除文件)或者 secure-deletion 工具包（一个安全文件删除工具集合）。我们可以使用上面任意的工具来处理相对较小的文件。如果我们想要删除大的文件/文件夹，比如大概 100-200GB。这个方法在删除文件（I/O 调度）所花费的时间以及 RAM 占用量方面看起来可能并不容易。在本教程中，我们会解释如何在 Linux 中有效率并可靠地删除大文件/文件夹。建议阅读： 5 个在 Linux 中清空或者删除大文件内容的方法主要的目标是使用一种不会在删除大文件时拖慢系统的技术，并有合理的 I/O 占用。我们可以用 ionice 命令实现这个目标。在 Linux 中使用 ionice 命令删除大（200GB）文件ionice 是一个可以为另一个程序设置或获取 I/O 调度级别和优先级的有用程序。如果没有给出参数或者只有 -p，那么 ionice 将会查询该进程的当前的 I/O 调度
• 运用sed命令高效地删除文件的特定行

  运用 sed 命令高效地删除文件的特定行 正常来说，我们想要删除文件中的某些行内容，一般都是先打开这个文件，然后找到要删除的内容，再然后选中这些行并按删除键进行删除，这在数据量很少时是没有问题的。但是，一旦文件中的行数据非常多，而且数据冗杂的情况下，你还要用上面的方法去做的话就很恐怖了。为此，今天这篇文章将带大家一起学习运用 sed 命令行工具，即使在数据多而杂的情况下也能高效而优雅地删除文件中的特定行内容。 sed 是 Stream Editor 的简写，它用于在 Linux 中
• linux系统下文件误删除该如何恢复？

  一、linux误删除数据的场景 在实际的工作中，朋友们可能会将linux服务器上的文件不小心误删除掉了。而且越是资历老的工程师越容易犯这样的错误，敲代码的速度也是够快，啪啪rm -rf一个回车，然后就是打脸时刻 。新人操作文件时往往战战兢兢、反复确认，反而不容易出错。如果你也是一个有多年工作经验的工程师，也给自己提个醒：淹死的都是会水的。我们需要区分两种场景来进行误删除文件的恢复： 第一种场景：被删除的文件正在被进程使用 第二种场景：文件没有被任何进程使用 第一种场景的

linux删除指定文件相关课程

• WEB在线文件管理器 作为嗷嗷待补的程序猿，我们在不断觅食，不断接收和掌握新技能和新知识，而作为PHP开发中我们必不可少的一项就是文件目录函数库。通过本课程文件目录函数库的学习，可以把他应用到我们真实项目中实现对项目文件目录的管理，如果你具备前端的技能，可以把它变得更绚丽多彩！

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linux删除指定文件相关教程

• 2.2 删除指定的列 # 导入pandas包import pandas as pd# 指定导入的文件地址data_path="C:/Users/13965/Documents/myFuture/IMOOC/pandasCourse-progress/data_source/第7,8,9,10小节/execl数据demo.xlsx"# 解析数据data = pd.read_excel(data_path)print(data)# --- 输出结果 --- 编程语言 推出时间 价格 主要创始人0 java 1995年 45.6 James Gosling1 python 1991年 67.0 Guido van Rossum2 C 1972年 33.9 Dennis MacAlistair Ritchie3 js 1995年 59.5 Brendan Eich4 php 2012年 69.9 Rasmus Lerdorf5 C++ 1983年 75.0 Bjarne Stroustrup# 删除指定列data_res=data.drop(labels=["推出时间","主要创始人"],axis=1)print(data_res)# --- 输出结果 --- 编程语言 价格0 java 45.61 python 67.02 C 33.93 js 59.54 php 69.95 C++ 75.0输出解析：通过 labels 设置删除指定的列，列索引名要真实存在，不然会报错，同时 axis=1 是指定删除列操作，不能省略。通过输出结果可以看到删除了推出时间和主要创始人这两列的数据。
• 2. 强制删除文件 直接使用 rm 命令删除文件的话会提示你一次是否确定删除文件。使用 rm -f 可以不需要提示强制删除文件，以删除普通文件为例：ls -l # 列出当前目录下的所有文件rm -f a.out # 加上 -f 参数强制删除 a.out 文件ls执行结果如下图：Tips：实际业务中尽量不要使用 -f 删除文件，使用这种方式删除几乎不能恢复，所以删除文件时需要谨慎。
• 1. 删除文件 使用 rm 文件名 命令可以删除文件，以删除普通文件为例：ls -l # 列出当前目录下的所有文件 rm test.c # 使用 rm 命令删除 test.c 文件ls -l # 再次查看当前目录下的所有文件执行结果如下图：可以看到 test.c 文件已经被删除了。
• 2.3 删除指定的行和列 有时候我们需要将某行和某列同时删除，这时候我们可以同时传入 index 和 columns 的参数值即可，如果只传一个，则是只删除对应的行或者列：# 导入pandas包import pandas as pd# 指定导入的文件地址data_path="C:/Users/13965/Documents/myFuture/IMOOC/pandasCourse-progress/data_source/第7,8,9,10小节/execl数据demo.xlsx"# 解析数据data = pd.read_excel(data_path)print(data)# --- 输出结果 --- 编程语言 推出时间 价格 主要创始人0 java 1995年 45.6 James Gosling1 python 1991年 67.0 Guido van Rossum2 C 1972年 33.9 Dennis MacAlistair Ritchie3 js 1995年 59.5 Brendan Eich4 php 2012年 69.9 Rasmus Lerdorf5 C++ 1983年 75.0 Bjarne Stroustrup# 同时删除指定行和列data_res=data.drop(index=4, columns="主要创始人")print(data_res)# --- 输出结果 --- 编程语言 推出时间 价格0 java 1995年 45.61 python 1991年 67.02 C 1972年 33.93 js 1995年 59.55 C++ 1983年 75.0输出解析：这里我们同时指定了行索引和列索引的值，通过输出结果可以看出，这里删除了行索引为4的数据并且删除了主要创始人这一列的数据。
• 2. 删除指定行或列 这里删除指定的行或列，我们主要用到了 Pandas 提供的一个函数 drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None, level=None, inplace=False, errors=‘raise’) ，该函数提供了七个参数，为我们删除指定的行或者列提供了便捷的操作，下面我们列举了该函数常用参数的说明：参数名说明labels标签（行标签或者列标签）axis表示删除行（axis=0 默认）或者删除列（axis=1）index删除的行索引名columns删除的列索引名inplace指定删除是否要在原数据上进行操作，默认是 False
• 2.1 删除指定的行 # 导入pandas包import pandas as pd# 指定导入的文件地址data_path="C:/Users/13965/Documents/myFuture/IMOOC/pandasCourse-progress/data_source/第7,8,9,10小节/execl数据demo.xlsx"# 解析数据data = pd.read_excel(data_path)print(data)# --- 输出结果 --- 编程语言 推出时间 价格 主要创始人0 java 1995年 45.6 James Gosling1 python 1991年 67.0 Guido van Rossum2 C 1972年 33.9 Dennis MacAlistair Ritchie3 js 1995年 59.5 Brendan Eich4 php 2012年 69.9 Rasmus Lerdorf5 C++ 1983年 75.0 Bjarne Stroustrup# 删除指定行 等价于drop(labels=[0,1],axis=0)data_res=data.drop(labels=[1,3])print(data_res)print(data)# --- 输出结果 ---# --- data_res的数据集 --- 编程语言 推出时间 价格 主要创始人0 java 1995年 45.6 James Gosling2 C 1972年 33.9 Dennis MacAlistair Ritchie4 php 2012年 69.9 Rasmus Lerdorf5 C++ 1983年 75.0 Bjarne Stroustrup# --- data的数据集 ---- 编程语言 推出时间 价格 主要创始人0 java 1995年 45.6 James Gosling1 python 1991年 67.0 Guido van Rossum2 C 1972年 33.9 Dennis MacAlistair Ritchie3 js 1995年 59.5 Brendan Eich4 php 2012年 69.9 Rasmus Lerdorf5 C++ 1983年 75.0 Bjarne Stroustrup输出解析：我们通过 drop() 方法的 labels 设置了标签为 1 和 3，默认是 axis=0 则对应的是删除行索引为 1 和 3 的行数据，如果 axis=0 是删除行数据而设置的 labels 对应的不是行索引标签，则删除时会报错，这里可以看到输出结果正是删除了行索引为1和3的两行数据。这里值得注意的是：在执行删除操作后我们再次打印了原 data 数据集，通过输出可以看到，data 的数据并没有被影响到，还是完整的数据集。这里如果我们的 inplace 参数设置了 True，则对应的删除操作后，原数据就会被修改，通过下面的代码可以看到操作效果：# 删除指定行 等价于drop(labels=[0,1],axis=0)data_res=data.drop(labels=[1,3],axis=0,inplace=True )print(data_res)print(data)# --- 输出结果 ---None 编程语言 推出时间 价格 主要创始人0 java 1995年 45.6 James Gosling2 C 1972年 33.9 Dennis MacAlistair Ritchie4 php 2012年 69.9 Rasmus Lerdorf5 C++ 1983年 75.0 Bjarne Stroustrup输出解析：这里可以看到 data_res 的输出结果为 None ，而 data 原数据集则被删除了1和3的索引行。这是因为当我们设置了 inplace=True 时，drop() 操作后就不会返回一个新的数据集，而是在原数据集的基础上进行了操作，在实际应用中，如果不是特别的需要，建议不要指定该参数为 True，不然会改变原有数据对其他的分析产生一定的影响。

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