在这种情况下，您可以使用sed命令，它非常快。

如前所述，让我们假设范围是:在16224和16482行之间

#get the lines from 16224 to 16482 and prints the values into filename.txt file
        sed -n '16224 ,16482p' file.txt > filename.txt 
    
#Additional Info to showcase other possible scenarios:
    
#get the 16224 th line and writes the value to filename.txt

        sed -n '16224p' file.txt > filename.txt 

#get the 16224 and 16300 line values only and write to filename.txt. 

        sed -n '16224p;16300p;' file.txt > filename.txt

那些想要计算头部、|、尾部组合的间隔的人是想多了。

下面是如何在不计算任何东西的情况下得到“16224 - 16482”范围:

cat file | head -n +16482 | tail -n +16224

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解释:

The + instructs the head/tail command to "go up to / start from" (respectively) the specified line number as counted from the beginning of the file. Similarly, a - instructs them to "go up to / start from" (respectively) the specified line number as counted from the end of the file The solution shown above simply uses head first, to 'keep everything up to the top number', and then tail second, to 'keep everything from the bottom number upwards', thus defining our range of interest (with no need to compute an interval).

站在拳击手的肩膀上，我喜欢这样:

sed -n '<first line>,$p;<last line>q' input

e.g.

sed -n '16224,$p;16482q' input

$表示“最后一行”，因此第一个命令使sed打印从第16224行开始的所有行，第二个命令使sed在打印第16428行之后退出。(在boxxar的解决方案中，为q范围添加1似乎没有必要。)

我喜欢这个变体，因为我不需要两次指定结束行号。而且我认为使用$不会对性能产生不利影响。

由于我们讨论的是从文本文件中提取文本行，所以我将给出一个特殊情况，即您希望提取与某个模式匹配的所有行。

myfile content:
=====================
line1 not needed
line2 also discarded
[Data]
first data line
second data line
=====================
sed -n '/Data/,$p' myfile

将打印[Data]行和其余部分。如果想要从第一行到模式的文本，输入:sed -n '1，/Data/p' myfile。此外，如果您知道两个模式(最好在文本中是唯一的)，则可以使用匹配指定范围的开始行和结束行。

sed -n '/BEGIN_MARK/,/END_MARK/p' myfile

艾德:使用

ed -s infile <<<'16224,16482p'

-s抑制诊断输出;实际的命令在一个here-string中。具体来说，16224,16482p在所需的行地址范围上运行p (print)命令。

只是对上面给出的3个解决方案进行了基准测试，这对我来说是可行的:

awk sed “头+尾”

3个解决方案的积分归属:

@boxxar @avandeursen @wds @manveru @sibaz @SOFe @fedorqui“所以停止伤害” @Robin A. Meade

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我正在使用我在服务器上找到的一个巨大的文件:

# wc fo2debug.1.log
   10421186    19448208 38795491134 fo2debug.1.log

38gb, 1040万行。

是的，我有一个对数问题。:))

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下注吧!

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从文件开始获取256行。

# time sed -n '1001,1256p;1256q' fo2debug.1.log | wc -l
256

real    0m0,003s
user    0m0,000s
sys     0m0,004s

# time head -1256 fo2debug.1.log | tail -n +1001 | wc -l
256

real    0m0,003s
user    0m0,006s
sys     0m0,000s

# time awk 'NR==1001, NR==1256; NR==1256 {exit}' fo2debug.1.log | wc -l
256

real    0m0,002s
user    0m0,004s
sys     0m0,000s

Awk赢了。在sed和“头+尾”之间，技术并列第二。

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在文件的前三分之一处获得256行。

# time sed -n '3473001,3473256p;3473256q' fo2debug.1.log | wc -l
256

real    0m0,265s
user    0m0,242s
sys     0m0,024s

# time head -3473256 fo2debug.1.log | tail -n +3473001 | wc -l
256

real    0m0,308s
user    0m0,313s
sys     0m0,145s

# time awk 'NR==3473001, NR==3473256; NR==3473256 {exit}' fo2debug.1.log | wc -l
256

real    0m0,393s
user    0m0,326s
sys     0m0,068s

Sed赢了。接着是“head+tail”，最后是awk。

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在文件的第二个三分之一处获得256行。

# time sed -n '6947001,6947256p;6947256q' fo2debug.1.log | wc -l
A256

real    0m0,525s
user    0m0,462s
sys     0m0,064s

# time head -6947256 fo2debug.1.log | tail -n +6947001 | wc -l
256

real    0m0,615s
user    0m0,488s
sys     0m0,423s

# time awk 'NR==6947001, NR==6947256; NR==6947256 {exit}' fo2debug.1.log | wc -l
256

real    0m0,779s
user    0m0,650s
sys     0m0,130s

同样的结果。

Sed赢了。接着是“head+tail”，最后是awk。

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在文件末尾获得256行。

# time sed -n '10420001,10420256p;10420256q' fo2debug.1.log | wc -l
256

real    1m50,017s
user    0m12,735s
sys     0m22,926s

# time head -10420256 fo2debug.1.log | tail -n +10420001 | wc -l
256

real    1m48,269s
user    0m42,404s
sys     0m51,015s

# time awk 'NR==10420001, NR==10420256; NR==10420256 {exit}' fo2debug.1.log | wc -l
256

real    1m49,106s
user    0m12,322s
sys     0m18,576s

突然，一个转折!

“头+尾”赢了。接着是awk，最后是sed。

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(几个小时后……)

对不起伙计们!

我上面的分析是做分析时一个基本缺陷的例子。

缺陷在于不深入了解用于分析的资源。

在本例中，我使用了一个日志文件来分析其中特定行数的搜索性能。

使用3种不同的技术，在文件中的不同位置进行搜索，比较每个位置上技术的性能，并检查搜索结果是否随着文件中进行搜索的位置而变化。

我的错误在于假定日志文件中的内容具有某种同质性。

实际情况是，长行更频繁地出现在文件的末尾。

因此，对于一种给定的技术，较长的搜索(接近文件末尾)更好的明显结论可能是有偏见的。事实上，这种技术在处理较长的队伍时可能会更好。还有待证实。