这篇太长了，分了两部分。（这个是机器翻译之后我又校对了一下，以后的都这样，人工翻译太累了。）
读数据文件
首先考虑清楚，你的确需要一个自定义的文件读入器吗？如果是，你能确定有能力写好吗？
正确，稳健，快速，当如先得把第一项处理好。
在Unix世界里常见的数据文件夹是配置文件。在Java世界里也被叫做属性文件。
# Read timeout in seconds
read.timeout=10
# Write timeout in seconds
write.timeout=10
下面是简单的Lua的实现：
-- property file parsing with Lua string patterns
props = []
for line in io.lines() do
if line:find('#',1,true) ~= 1 and not line:find('^%s*$') then
local var,value = line:match('([^=]+)=(.*)')
props[var] = value
end
end
非常简洁，不过用了字符串匹配技巧，对于读者来说不易读懂。
下面是利用Penlight的实现:
require 'pl'
stringx.import()
props = []
for line in io.lines() do
if not line:startswith('#') and not line:isspace() then
local var,value = line:splitv('=')
props[var] = value
end
end
显然上面的代码可以自为文档，而不需要到处写注释。它的速度稍微有点慢
，但是事实上脚本的速度有I/O决定，因此一下优化是必须的。
读无结够的文本数据
文本经常是无结构的。pl.input提供了许多简化操作的函数。例如统计文本
中的单词数量：
-- countwords.lua
require 'pl'
local k = 1
for w in input.words(io.stdin) do
k = k + 1
end
print('count',k)
或者计算平均数：
-- average.lua
require 'pl'
local k = 1
local sum = 0
for n in input.numbers(io.stdin) do
sum = sum + n
k = k + 1
end
print('average',sum/k)
这些脚本可以通过进一步排除循环提高效率。下面这个例子，使用seq.sum函数
计算数字序列的和。
-- average2.lua
require 'pl'
local total,n = seq.sum(input.numbers())
print('average',total/n)
一个更简单的例子是，从输入中提取参数，如下：
-- countwords2.lua
require 'pl'
print('count',seq.count(input.words()))
一个有用的序列生成器要能直接读取字符串。下面这个例子计算文件中每行的数字和：
-- sums.lua
for line in io.lines() do
print(seq.sum(input.numbers(line))
end
读分隔文件
读取分隔文件是常有的事，它们或以空格、或者逗号分隔，或许还有初始的列头。
如下例：
EventID Magnitude LocationX LocationY LocationZ
981124001 2.0 18988.4 10047.1 4149.7
981125001 0.8 19104.0 9970.4 5088.7
981127003 0.5 19012.5 9946.9 3831.2
...
input.fields可以提取列，并且可以设置分隔符（默认空格）。
下面是计算所有事件里x的平均位置：（即上表中的LocationX ）
-- avg-x.lua
require 'pl'
io.read() -- skip the header line
local sum,count = seq.sum(input.fields {3})
print(sum/count)
input.fields可以提取列，并且可以设置分隔符（默认空格）。
下面是计算所有事件里x的平均位置：（即上表中的LocationX ）
-- avg-x.lua
require 'pl'
io.read() -- skip the header line
local sum,count = seq.sum(input.fields {3})
print(sum/count)
input.fields可以使用字段数或列数，可以从1开始也可以从其它列开始。如果你传递一个字段计数，你会得到该计数的每个字段：
for id,mag,locX,locY,locZ in input.fields (5) do
....
end
input.fields 默认会尝试将每个字段转换为数字。它将跳过不匹配模式的字段，如果任何字段都不能转换为数字时会中止脚本。input.fields第二个参数是分隔符，默认是空格。如果传入’ ‘,会匹配 '任意数目的空格'，即 '%s+'，你可以使用 任意的Lua 字符串匹配模式。
第三个参数是数据源，默认为标准输入 （由input.create_getter定义）。它假定数据源有一个read的方法，可以产生下一行，即它是一个 '类文件' 对象。作为一种特殊情况，一个字符串，将分成多行：
> for x,y in input.fields(2,' ','10 20 30 40 ') do print(x,y) end
10 20
30 40
注意对于坏的字段，默认行为是显示出错的行号：
> for x,y in input.fields(2,' ','10 20 30 40x ') do print(x,y) end
10 20
line 2: cannot convert '40x' to number
Input.fields的这种行为是适当的，第四个可选参数是一个选项表： {no_fail=true}意味着尝试转换后失败后，仅返回字符串，而不是向 AWK（译注：一个*nix下的文本匹配工具）继续运行。你有责任检查返回的字段的类型。{no_convert=true}是否将所有字段都作为字符串返回。
有时将整个数据放到内存中，会很有用，如提取的列的操作。Penlight专门为阅读此类型的数据，提供了一个灵活的data解析器。例如看起来像这样的文件：
x,y
10,20
2,5
40,50
data.read将创建如下的表，每一行创建一个子表：
> t = data.read 'test.txt'
> pretty.dump(t)
{{10,20},{2,5},{40,50},fieldnames={'x','y'},delim=','}
现在，您可以使用提供的方法来分析返回的表。例如，方法column_by_name返回的列的所有表。
-- testdata.lua
require 'pl'
d = data.read('fev.txt')
for _,name in ipairs(d.fieldnames) do
local col = d:column_by_name(name)
if type(col[1]) == 'number' then
local total,n = seq.sum(col)
utils.printf("Average for %s is %f ",name,total/n)
end
end
data.read有点小聪明，默认情况下它期望第一行是列名称，除非其中都是何数字。它会尝试推导第一行的列分隔符。有时它会猜错，当然可以显式指定分隔符。第二个可选参数是一个选项表： 可以重写delim （字符串匹配模式），fieldnames（列表或逗号分隔的字符串），是否转换no_convert （默认是要转换），numfields （列表中的列的索引） 和thousands_dot （千位在 Excel CSV 中的分隔符是 ‘. ')
一个非常强大的功能是在这种数据上执行类似于 SQL 的查询：
-- queries on tabular data
require 'pl'
local d = data.read('xyz.txt')
local q = d:select('x,y,z where x > 3 and z < 2 sort by y')
for x,y,z in q do
print(x,y,z)
end
请注意查询的格式限于以下语法：
FIELDLIST [ 'where' CONDITION ] [ 'sort by' FIELD [asc|desc]]
任何有效的 Lua 代码都可以出现在CONDITION中；请记住它并不是SQL，您必须使用== （此警告来自于经验)。
若想这样，字段名称必须是 Lua 的标识符。所以read会改变字段名，这样，所有非字母数字字符替换为下划线。然而， original_fieldnames字段总是包含原始字段名。
read可以很好的处理标准 CSV 文件，但是它不会尝试成为一个全面的 CSV 分析器。加上csv=true选项，可以处理双引号字段，这些字段可以包含逗号，尾随逗号也是有意义的。
电子表格程并不总是处理这种数据最好的工具，这看起来可能对某些人很奇怪。下面是一个玩具 CSV 文件 ；要认识这个问题，想象类似下面的数千行和数十列：
Department Name,Employee ID,Project,Hours Booked
sales,1231,overhead,4
sales,1255,overhead,3
engineering,1501,development,5
engineering,1501,maintenance,3
engineering,1433,maintenance,10
任务是减少相关的行和列的数据、 或许做一些处理行的数据，并将结果写到一个新的 CSV 文件。write_row方法使用分隔符将行写入一个文件 ；Data.select_row类似Data.select，除了它会循环访问行，而不是字段；如果我们处理很多列，这是必要的 ！
names = {[1501]='don',[1433]='dilbert'}
keepcols = {'Employee_ID','Hours_Booked'}
t:write_row (outf,{'Employee','Hours_Booked'})
q = t:select_row {
fields=keepcols,
where=function(row) return row[1]=='engineering' end
}
for row in q do
row[1] = names[row[1]]
t:write_row(outf,row)
end
Data.select_row和Data.select可以传递一个表，并指定查询 ；字段表，定义条件和可选参数的sort_by函数。它不是必须的，但如果我们有更复杂的行条件 （如属于指定的一组）。
如果不能存到hackery（不知如何翻译）如全局变量，将不能作为一般条件查询字符串。
在 1.0.3，您可以指定所选列的显式转换函数。例如，这是 Unix 日期戳一个日志文件：
Time Message
1266840760 +# EE7C0600006F0D00C00F06010302054000000308010A00002B00407B00
1266840760 closure data 0.000000 1972 1972 0
1266840760 ++ 1266840760 EE 1
1266840760 +# EE7C0600006F0D00C00F06010302054000000408020A00002B00407B00
1266840764 closure data 0.000000 1972 1972 0
我们想把第一列作为实际日期对象，这样convert可以从1列显式转换字段。（请注意第一次我们必须显式转换字符串为数字）。
Date = require 'pl.Date'
function date_convert (ds)
return Date(tonumber(ds))
end
d = data.read(f,{convert={[1]=date_convert},last_field_collect=true})
这给了我们一个两列数据集，其中的第一列包含日期对象，第二列包含该行的其余部分。查询可以很容易找出事件发生的一天：
q = d:select "Time,Message where Time:weekday_name()=='Sun'"
数据没有来从文件，也不一定来自于实验室或会计部。在 Linux 上， ps aux为您提供在您的机器上运行的所有进程的完整列表。直接把ps aux的结果送入data.read，并对它执行有用的查询。请注意非标识符字符，如 %会转化为下划线：
require 'pl'
f = io.popen 'ps aux'
s = data.read (f,{last_field_collect=true})
f:close()
print(s.fieldnames)
print(s:column_by_name 'USER')
qs = 'COMMAND,_MEM where _MEM > 5 and USER=="steve"'
for name,mem in s:select(qs) do
print(mem,name)
end
我一直崇拜 AWK 编程语言 ；使用filter中，您可以让lua作为简单的AWK：
-- printxy.lua
require 'pl'
data.filter 'x,y where x > 3'
数据文件没有标题，没有字段名称，是常见现象。如果所有字段都是数字，data.read把此类文件为一个特殊的例外。由于在查询表达式中无法使用的列名称，您可以使用 类AWK的 索引，例如 ' $1、 $2，$1 > 3'。我有一个小的可执行脚本，在我的系统称为lf这看起来像这样：
#!/usr/bin/env lua
require 'pl.data'.filter(arg[1])
它可用于一般的从数据中提取列的筛选器命令。（列规格可能是表达式或甚至常量）
$ lf '$1,$5/10' < test.dat
(与 AWK类似，请注意在此命令使用单引号，这样可以防止shell解释列索引。如果您在 Windows 上，你必须用在双引号引起传递给您的批处理文件参数)。
作为教程的资源，看看test-data.lua的使用，以及其他例子的评论。
从read或Data.copy_select查询返回的数据，基本上是只是数组的行： {{1,2},{3,4}}。所以您可以使用read处理任何类似数组的数据集，或者任何其它类似的函数处理。尤其是，在array2d函数中数据工作正常。事实上，这些函数可以作为方法 ；例如array2d.flatten ，可以直接给我们一维列表：
v = data.read('dat.txt'):flatten()
LuaMatrix期望数据像矩阵一样正确的形状:
> matrix = require 'matrix'
> m = matrix(data.read 'mat.txt')
> = m
1 0.2 0.3
0.2 1 0.1
0.1 0.2 1
> = m^2 -- same as m*m
1.07 0.46 0.62
0.41 1.06 0.26
0.24 0.42 1.05
write将写入矩阵文件。
最后，可以使用全局变量_DEBUG打印出查询生成并动态编译的实际迭代器函数。通过使用代码生成，我们可以任优化查询的性能。
> lua -lpl -e "_DEBUG=true" -e "data.filter 'x,y where x > 4 sort by x'" < test.txt
return function (t)
local i = 0
local v
local ls = {}
for i,v in ipairs(t) do
if v[1] > 4 then
ls[#ls+1] = v
end
end
table.sort(ls,function(v1,v2)
return v1[1] < v2[1]
end)
local n = #ls
return function()
i = i + 1
v = ls[i]
if i > n then return end
return v[1],v[2]
end
end
10,20
40,50
读取配置文件
配置模块提供了把几种类型的配置文件转换为一个 Lua 表的简单方法。考虑的简单示例：
# test.config
# Read timeout in seconds
read.timeout=10
# Write timeout in seconds
write.timeout=5
#acceptable ports
ports = 1002,1003,1004
可以使用config.read读，使用pretty.write显示结果 :
-- readconfig.lua
local config = require 'pl.config'
local pretty= require 'pl.pretty'
local t = config.read(arg[1])
print(pretty.write(t))
lua readconfig.lua test.config的输出是：
{
ports = {
1002,
1003,
1004
},
write_timeout = 5,
read_timeout = 10
}
config.read将产生所有键/值对，忽略 # 注释，并确保键名称是正确的 Lua 标识符，通过非标识符字符替换为 _。如果这些值是数字，他们将被转换。（所以t.write_timeout的值是数字 5）。此外，由逗号分隔的任何值将同样转换为数组。
可以一个反斜杠续行。考虑下面这行：
names=one,two,three,
four,five,six,seven,
eight,nine,ten
此外支持 Windows 风格的 INI 文件。INI 文件的部分结构自然转换为嵌套表在 Lua 中：
; test.ini
[timeouts]
read=10 ; Read timeout in seconds
write=5 ; Write timeout in seconds
[portinfo]
ports = 1002,1003,1004
输出为：
{
portinfo = {
ports = {
1002,
1003,
1004
}
},
timeouts = {
write = 5,
read = 10
}
}
你现在可以这样用t.timeouts.write引用write timeout.
最后一个例子显示config.read 读取逗号分隔的文件的灵活性。
one,two,three
10,20,30
40,50,60
1,2,3
它将生成下表：
{
{ "one", "two", "three" },
{ 10, 20, 30 },
{ 40, 50, 60 },
{ 1, 2, 3 }
}
config.read不是设计为读取所有的 CSV 文件，但打算支持没有键-值对的结构，如 '/ etc/passwd' 等一些 Unix 配置文件 。
这个函数想成为读取配置的瑞士军刀，它无需做出假设，你也可能不喜欢他们（假设）。所以有一个可选的额外参数，来进行一些控制，可能有以下字段：
{
variablilize = true,
convert_numbers = tonumber,
trim_space = true,
list_delim = ',',
trim_quotes = true,
ignore_assign = false,
keysep = '=',
smart = false,
}
variablilize选项即第一个示例中将write.timeout转化write_timeout 。如果convert_numbers为 true，尝试转换开始像数的任何字符串。您可以指定您自己的函数 （如像 '5224 kb' 的字符串转换为数字）。
trim_space可确保有没有开始或结尾的空白值，list_delim是分割字符 (如可能 Lua 字符串模式 '%s+'.)
例如，在 Unix 中的密码文件是冒号分隔：
t = config.read('/etc/passwd',{list_delim=':'})
这将产生以下输出在我的系统 （只有最后两线所示）：
{
...
{
"user",
"x",
"1000",
"1000",
"user,,,",
"/home/user",
"/bin/bash"
},
{
"sdonovan",
"x",
"1001",
"1001",
"steve donovan,28,,",
"/home/sdonovan",
"/bin/bash"
}
}
你可以进入这一个更明智的格式，加上判断哪些用户名是索引（ tablex.pairmap函数必须返回value，key!)
t = tablex.pairmap(function(k,v) return v,v[1] end,t)
得到：
{ ...
sdonovan = {
"sdonovan",
"x",
"1001",
"1001",
"steve donovan,28,,",
"/home/sdonovan",
"/bin/bash"
}
...
}
许多常见的 Unix 配置文件可以通过调整这些参数读取。/etc/fstab，选项为{list_delim=‘%s+’,ignore_assign=true}将正确分隔列。在文件里查找’KEY VALUE’是常见的，如/etc/ssh/ssh_config； 选项{keysep=‘ ’}使config.read返回一个表，其中每个key具有一个值value。
在 Linux 中的文件procfs通常使用 ':’作为分隔符
> t = config.read('/proc/meminfo',{keysep=':'})
> = t.MemFree
220140 kB
这一结果是一个字符串，因为tonumber不喜欢它，但把convert_numbers定义为function(s) return tonumber((s:gsub(' kB$',''))) end，可以返回实际数字。（额外的括号是必要因此tonumber仅从gsub中获取的第一个结果）。
tests/test-config.lua':
testconfig([[
MemTotal: 1024748 kB
MemFree: 220292 kB
]],
{ MemTotal = 1024748, MemFree = 220292 },
{
keysep = ':',
convert_numbers = function(s)
s = s:gsub(' kB$','')
return tonumber(s)
end
}
)
smart选项可以让config.read替你一个合理的猜测，例子为tests/test-config.lua。基本上可以直接在智能模式下处理这些常见的文件格式 （那些遵循同一模式的文件）： ' /etc/fstab '，'/ proc/XXXX/status'，'ssh_config' 和 'pdatedb.conf'。
请注意， config.read可以传入类文件对象的参数；如果它不是一个字符串，并支持read方法，才可以使用。例如，若要从字符串中读取一个配置，请使用stringio.open .