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En tant que professionnel travaillant avec des données, je comprends l'importance d'être efficace et précis sur le lieu de travail. C'est pourquoi je pense que maîtriser la ligne de commande est une compétence essentielle pour rationaliser les tâches d'analyse des données et améliorer la productivité. C'est tout aussi important pour les utilisateurs réguliers qui souhaitent optimiser l'utilisation de leur système d'exploitation et automatiser diverses tâches.

Dans ce blog, nous passerons en revue un guide d'une page populaire (144 XNUMX ?) disponible sur GitHub. Le guide est conçu pour vous doter des compétences essentielles en ligne de commande qui peuvent améliorer votre flux de travail. 

La ligne de commande (CLI), également connue sous le nom de terminal ou de console, est une interface textuelle qui permet aux utilisateurs d'interagir avec le système d'exploitation d'un ordinateur grâce à l'utilisation de commandes saisies. Il offre une alternative aux interfaces utilisateur graphiques (GUI) et fournit un moyen plus direct et précis d'accéder et de manipuler des fichiers, des répertoires et des ressources système.

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Les utilisateurs peuvent saisir des commandes dans un terminal qui leur permettent d'effectuer des tâches avec précision et automatisation, telles que la création de scripts, le développement de logiciels, le traitement de données et l'administration système. Le terminal permet aux utilisateurs d'exécuter plusieurs opérations complexes avec une seule commande.

Maîtriser l'art de la ligne de commande est un voyage qui peut améliorer considérablement votre productivité et votre compréhension de votre système informatique. Que vous soyez un utilisateur débutant ou expérimenté, la ligne de commande offre un moyen puissant de naviguer, de personnaliser et d'automatiser les tâches sur votre ordinateur. 

C’est particulièrement bénéfique pour les data scientists. Grâce à la ligne de commande, les professionnels des données peuvent rationaliser le nettoyage des données, exécuter des pipelines de données, automatiser les tâches liées aux données et utiliser divers outils de ligne de commande pour les tests et le développement de modèles.

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Ce guide vise à fournir des connaissances essentielles sur la ligne de commande sur une seule page, en mettant l'accent sur Linux mais comprenant également des outils pour les utilisateurs de macOS et Windows. Il couvre les commandes de base, le traitement des fichiers et des données, le débogage du système et les commandes disponibles uniquement sur Mac et Windows. Le guide est disponible en plusieurs langues, grâce aux contributions de divers auteurs et traducteurs.

Langues: Čeština ∙ Deutsch ∙ Ελληνικά ∙ English ∙ Español ∙ Français ∙ Indonesia ∙ Italiano ∙ 日本語 ∙ 한국어 ∙ polski ∙ Português ∙ Română ∙ Русский ∙ Slovenščina ∙ Українська ∙ 简体中文 ∙ 繁體中文

La portée de ce guide est large mais concise, visant à couvrir tout ce qui est important, à fournir des exemples spécifiques et à éviter les détails inutiles. Il est conçu pour une utilisation interactive de Bash, mais de nombreux conseils s'appliquent également à d'autres shells et scripts Bash.

Basics

Il est essentiel d'apprendre les commandes Bash de base et de comprendre leur documentation `man ` et maîtriser au moins un éditeur de texte (par exemple Vim, Emacs, nano) pour une édition efficace basée sur un terminal. De plus, il est important de se renseigner sur la manipulation des fichiers et des sorties, y compris la redirection (>, <, |) et le regroupement de fichiers.

Utilisation quotidienne

Pour une exécution et un historique efficaces des commandes, utilisez respectivement Tab et Ctrl-R. Pour parcourir et gérer les fichiers, comprenez la navigation dans les répertoires à l'aide de ls, cd , ln, chmod et chown.

Traitement des fichiers et des données

Apprenez à utiliser les outils de traitement de texte : grep, awk, sed, cut, sort, uniq et wc. Pour la recherche de fichiers, apprenez à utiliser la recherche et la localisation pour localiser des fichiers et des répertoires.

Débogage du système

Familiarisez-vous avec les outils de surveillance et de débogage du système tels que top, ps, netstat, dmesg et iotop. Utilisez strace, ltrace et les journaux système pour l'analyse des performances et le diagnostic des problèmes.

Lignes simples

Les one-liners sont des séquences de commandes puissantes qui exécutent rapidement des tâches complexes. Les exemples incluent le tri et le comptage des occurrences dans les fichiers texte, le renommage par lots et la surveillance du système.

Script de renommage par lots pour changer .txt en .md pour tous les fichiers d'un répertoire :

for file in *.txt; do mv "$file" "${file%.txt}.md"; done

Obscur mais utile

Les commandes spécialisées telles que expr, cal, yes, env et printenv offrent des fonctionnalités utiles pour des scénarios spécifiques.

macOS uniquement

Les utilisateurs de Mac ont accès à des outils uniques tels que Homebrew pour la gestion des packages, pbcopy et pbpaste pour l'interaction avec le presse-papiers, ainsi qu'à des utilitaires de fichiers et système spécifiques (mdfind, mdls).

Windows seulement

Les utilisateurs Windows peuvent se tourner vers Cygwin, le sous-système Windows pour Linux (WSL) ou MinGW pour les environnements de ligne de commande de type Unix. Des outils tels que les scripts wmic, ipconfig et PowerShell étendent les fonctionnalités de ligne de commande sous Windows.

Commandes ludiques

En utilisant des outils tels que curl, egrep, tr et cowsay, vous pouvez récupérer, traiter et afficher des informations de manière créative, mettant en valeur la puissance et la flexibilité à portée de main.

Ce guide est une aide-mémoire utile pour en savoir plus sur les nouveaux outils CLI et leurs applications dans divers scénarios. Il est activement maintenu et vous pouvez même contribuer au projet en créant une pull request. Le Maîtrisez l'art de la ligne de commande Le guide est rédigé par la communauté et pour la communauté, donc si vous trouvez des erreurs ou apprenez quelque chose de nouveau qui manque, veuillez mettre à jour le fichier README.md principal. 

J'espère que vous découvrirez de nouveaux outils et utilitaires grâce à ce guide et que vous les appliquerez à vos projets. D'après mon expérience, j'ai utilisé plus d'outils de ligne de commande que de code Python réel pour les projets de données, surtout si vous êtes un ingénieur de données ou un ingénieur MLOps.

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Abid Ali Awan (@1abidaliawan) est un spécialiste des données certifié qui aime créer des modèles d'apprentissage automatique. Actuellement, il se concentre sur la création de contenu et la rédaction de blogs techniques sur les technologies d'apprentissage automatique et de science des données. Abid est titulaire d'une maîtrise en gestion de la technologie et d'un baccalauréat en génie des télécommunications. Sa vision est de créer un produit d'IA utilisant un réseau de neurones graphiques pour les étudiants aux prises avec une maladie mentale.

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