一个引人入胜的场景：每周都涌现出大量的生物信息学数据，需要按照预定周期进行公示，以便在各个业务部门中找到相应的责任人、运营经理和生信专家，进而进行数据删除。这一流程还需要确保超期周期的可调整性。通过巧妙地运用 AWK 的 ARGIND 模块结合哈希算法，我们摆脱了以往 Bash 脚本在文件合并过程中所遭遇的缓慢、CPU 和内存资源占用过多的困扰。如今，文件合并不过是在短短几十秒内完成，而以前的 Bash 脚本在分析 279TB 的超期数据时需要耗费约 3 分钟，而 Python 脚本生成 Excel 表格并进行数据透视也只需大约 4 分钟。我们还打造了定时任务计划，确保数据的准确性，从而在自动化的同时，将网络界面上的公示与生信人员的主动获取结果巧妙地结合在一起。
