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人间残渣:禽兽和愉快的小伙伴们_立即下载_最新

妈的,这活儿真不是人干的。我接手的时候,就是奔着“数据清洗”去的,听着高大上,实际上手才知道是个什么狗屁玩意儿。

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之前那帮人跑路之前留下的东西,简直就是一堆人间残渣。原始数据源,一个老掉牙的跑在本地服务器上的系统,那玩意儿就是禽兽,脾气暴躁,动不动就崩。我想把里头几年的运营记录倒出来做个归档,结果导出来一看,那格式,乱得跟狗啃的一样。

我最初想着用熟悉的脚本去抓。抓了三天,抓下来的东西不成样。编码乱七八糟,字段错位,关键是那些老代码,看着就他妈想骂人。我当时气得把键盘都砸了一半。没办法,硬着头皮一点点爬进去看

我发现他们当初导出数据的时候,根本没用官方接口,而是直接在底层数据库里打了个洞,用一个几乎快被遗忘的报表工具给拉出来的。那个报表工具,就是残渣的制造者!

没办法,我只能换思路。既然禽兽不配合,我就去找愉快的小伙伴们来帮忙。光靠蛮力是搞不定的。

我的实践路径:从残渣中抠东西

  • 第一步:锁定目标。 我先花了半天,把那个老的报表工具彻底搞明白。它输出的格式虽然烂,但好歹有规律。我用一个自己以前写的小爬虫脚本(那个脚本比这个系统年轻十岁),先硬怼着把所有数据从HTML报告里头抠了出来
  • 第二步:清洗残渣。 抠出来的东西,不能直接用。我用我那个老伙计——一个Excel VBA宏,专门用来处理这种奇葩格式。我动手写了个循环,专门识别那些错位的字段,比如日期和用户ID总是差一行。写这宏花了我一整个通宵,眼睛都快瞎了。
  • 第三步:重组数据。 清洗完之后,数据终于能看了。我再跑了个Go的小程序,专门负责把这些数据重新插回到新的、规范的数据库里。Go在这块确实好使,跑得快,一口气就把几百G的数据吃光嚼净
  • 第四步:的愉快。 数据进去之后,系统终于能跑出干净的报表了。这就是我说的“立即下载”的玩意儿,所有记录一键打包,再也不用看那个禽兽系统的脸色。

这个过程,说白了就是拿一堆旧工具,去收拾一堆旧烂摊子。为什么我这么较真?

起因特简单,我当时接这个项目的钱都被拖了快两个月。我问财务,他们说旧系统没法提供清晰的结算数据,核对不了我的工时。我一听就火了,这不就是拿系统当借口拖欠工资吗?

我当时就发誓,老子就算不拿这笔钱,也要把这个系统的底裤给扒了。搞完之后,我直接把那个干净的结算报表扔给他们,告诉他们:“残渣我已经给你清了,现在该吐钱了。”

这事儿之后,我那笔工资当天就到账了。所以说,有时候对付“禽兽”,就得用最土的办法,找几个“愉快的小伙伴们”把场子给砸了,才能出气。用他们自己的数据,搞定他们自己的问题。

现在回想起来,那段时间虽然苦,但成就感真他妈足。以后遇到类似的“禽兽”,我手里已经有这一套“残渣清理包”了,直接往上招呼就行。这套流程比他们官方文档上写的“标准步骤”快了十倍不止,效率直接拉满!