あなたはBashを知らない：Bash配列の紹介

このシナリオでは、アプリはモジュールに分割され、それぞれに独自のログファイルがあります。特定のモジュールに問題の兆候がある場合に、適切な人に電子メールを送信するためのcronジョブスクリプトを作成できます。

# List of logs and who should be notified of issues

logPaths=("api.log" "auth.log" "jenkins.log" "data.log")

logEmails=("jay@email" "emma@email" "jon@email" "sophia@email")



# Look for signs of trouble in each log

for i in ${!logPaths[@]};

do

  log=${logPaths[$i]}

  stakeholder=${logEmails[$i]}

  numErrors=$( tail -n 100 "$log" | grep "ERROR" | wc -l )



  # Warn stakeholders if recently saw > 5 errors

  if [[ "$numErrors" -gt 5 ]];

  then

    emailRecipient="$stakeholder"

    emailSubject="WARNING: ${log} showing unusual levels of errors"

    emailBody="${numErrors} errors found in log ${log}"

    echo "$emailBody" | mailx -s "$emailSubject" "$emailRecipient"

  fi

done

APIクエリ

中程度の投稿に最もコメントしているユーザーに関する分析を生成するとします。データベースに直接アクセスできないため、SQLは問題外ですが、APIを使用できます。

API認証とトークンについての長い議論に巻き込まれるのを避けるために、代わりに、公開APIテストサービスであるJSONPlaceholderをエンドポイントとして使用します。各投稿にクエリを実行し、コメントしたすべての人のメールを取得したら、それらのメールを結果配列に追加できます。

endpoint="https://jsonplaceholder.typicode.com/comments"

allEmails=()



# Query first 10 posts

for postId in {1..10};

do

  # Make API call to fetch emails of this posts's commenters

  response=$(curl "${endpoint}?postId=${postId}")



  # Use jq to parse the JSON response into an array

  allEmails+=( $( jq '.[].email' <<< "$response" ) )

done

ここでは、jqを使用していることに注意してください コマンドラインからJSONを解析するためのツール。 jqの構文 この記事の範囲を超えていますが、調査することを強くお勧めします。

ご想像のとおり、Bashアレイを使用すると役立つシナリオは他にも無数にあります。この記事で概説した例が、あなたに思考の糧を与えてくれることを願っています。自分の作品から共有できる他の例がある場合は、以下にコメントを残してください。

でも待ってください、もっとあります！

この記事ではかなりの配列構文を取り上げたので、ここで取り上げた内容の要約と、取り上げなかったいくつかのより高度なトリックを示します。

import subprocess



all_threads = [1, 2, 4, 8, 16, 32, 64, 128]

all_runtimes = []



# Launch pipeline on each number of threads

for t in all_threads:

  cmd = './pipeline --threads {}'.format(t)



  # Use the subprocess module to fetch the return output

  p = subprocess.Popen(cmd, stdout=subprocess.PIPE, shell=True)

  output = p.communicate()[0]

  all_runtimes.append(output)