今天跟大家唠唠我最近搞的这个“伊斯顿”项目，就是个内部数据处理的小玩意，但折腾下来也有些心得，跟大家分享分享。
一开始接到这活儿，说要搞个“伊斯顿”，我一头雾水，啥玩意？后来才知道，是他们想弄个更高效的数据处理流程，之前那套老掉牙的系统跑得慢不说，还经常出bug，烦都烦死了。
行，接都接了，硬着头皮上。就是调研，得搞清楚他们现在的数据是怎么流动的，哪些地方最卡壳。我花了整整两天，把他们之前写的代码翻了个底朝天，又找相关人员开了好几次会，总算摸清了门道。
然后就是选型了。这年头，技术方案一大堆，选哪个我考虑了半天，决定用Python，主要是它上手快，库也多，处理数据方便。而且我之前也用Python搞过类似的项目，有点经验，能少踩点坑。
接下来就是撸代码了。这部分是最费劲的，每天对着电脑屏幕，眼睛都快瞎了。我先是搭了个框架，把数据的读取、清洗、转换、存储这些基本功能都实现了。然后就是针对他们之前的痛点，优化代码逻辑，提高运行效率。
这里面有个坑，就是他们的数据格式五花八门，有的csv，有的txt，还有的直接是Excel表格。为了统一处理，我写了个数据转换模块，把所有数据都转换成统一的格式，这样后续处理就方便多了。
代码写完后，就是测试了。我先用一些小数据量测试了一下，没发现啥问题。然后就用他们实际的数据跑了一下，结果直接崩了！仔细一看，原来是数据量太大，内存不够用了。
没办法，只能优化代码，减少内存占用。我用了迭代器和生成器，把数据分批处理，这样就避免了一次性加载大量数据到内存里。改完之后，再跑一遍，总算没问题了。
就是部署了。我把代码部署到服务器上，配置好相关的参数，然后让相关人员试用了一下。刚开始还有一些小问题，比如权限设置不对，日志输出不全等等。我一一解决，总算让系统跑起来了。
“伊斯顿”已经稳定运行了一段时间了，效率比之前提升了不少，大家都挺满意的。这回实践也让我学到了很多，比如如何选择合适的技术方案，如何处理大量数据，如何优化代码性能等等。这回“伊斯顿”项目，虽然累，但也值了。下次再遇到类似的项目，我应该能做得更
还没有评论，来说两句吧...