1樓：
如果是在伺服器上分析文字資料，推薦用shell如果是要分析類似於excel的csv之類的規範資料，推薦python的pandas之類的東西
如果分析html，推薦python或其他語言的現成庫https://
2樓：
處理的資料量較小的情況下，一般使用 shell。功能齊全，信手拈來，很方便，速度也很快。
在資料量較大的情況下就建議用高階語言了。如果是重複性的記得寫成指令碼，方便復用。
資料量大可能會導致出錯以及效能問題，之前就遇到過乙個問題，將乙個檔案作為查詢條件用grep在另乙個檔案中查詢，死活查不出來的情況...還有乙個更奇葩，幾百萬行的乙個文字用 uniq 去重之後還是各種重複。。。
3樓：推車老王
N年前為了每天分析數十GB的日誌，正好做過測試。測試是在Linux環境下(Redhat ES 3)，測試處理乙個數百兆的日誌檔案進行彙總分析（郵件日誌），分別用C, Perl, Python，Shell做同樣的處理。處理速度排名是C>>Perl>python>shell。
C是最快的，比別的快上至少乙個數量級；其次是Perl，畢竟是為文字處理而生，最強的內建正規表示式；Python比Perl慢了點，記得速度是Perl的60%左右；shell最慢，雖然sed, grep，awk都不慢（其實都是C寫的），但通過shell組合在一起效率還是差了不少。
4樓：黃良懿
伺服器上臨時分析一些日誌資料的時候基本都是awk sort grep uniq sed之類，效能帥得很。
如果是長期需要處理的功能，一般都會做成php或者python指令碼，多數會丟crontab裡執行去。
量級不大的時候，開發效率、可維護性往往比效能更重要。 當效能更重要時，shell php python這些都不是好選擇。 hadoop之類的平行計算方案會更靠譜，畢竟單位節點的計算能力是很容易觸頂的。
5樓：仲晨
普通功能，shell的效率高，因為這些經典命令內部大多是C/C++實現的。
但在一些偏僻或者複雜功能中，限於這些命令本身的功能，需要「曲線救國」，反覆倒騰資料才能達到最終結果。
這時候，直接用php、python，速度就更快。
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