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今天跟大家伙儿唠唠我这几天搞的 “shan” 项目，一开始我是真没啥头绪，就硬着头皮上。

摸不着头脑，先搭个架子再说

• 定目标： 啥是 “shan”？ 就是想做一个…嗯…一个数据处理的小工具，能把一些乱七八糟的数据，按照我的想法整理出来。
• 选技术： Python 肯定跑不，Pandas 必须安排上，然后想着弄个简单的命令行界面，方便操作。
• 搭环境： 建个虚拟环境，pip install pandas，argparse，齐活儿！

然后：一点一点啃，从读取数据开始

1. 读取数据： 这部分是最基础的，pandas 的 `read_csv`，`read_excel` 用起来！ 尝试读取各种格式的数据，看看有没有啥坑。 果然，编码问题来，UTF-8，GBK，各种试，终于搞定。
2. 数据清洗： 读进来的数据，脏兮兮的，有空值，有重复的，还有一些乱码。 `fillna()`，`dropna()`，`drop_duplicates()`，用起来！ 正则表达式也得安排上，把那些乱七八糟的字符替换掉。
3. 数据转换： 这部分是核心，要把数据按照我的想法进行转换。 pandas 的 `groupby()`，`pivot_table()`，`merge()` 用起来！ 自己写一些自定义函数，处理一些特殊情况。

加上命令行参数，让工具更灵活

1. argparse 登场： 这玩意儿真好用，几行代码就能搞定命令行参数。 定义输入文件，输出文件，各种处理选项，让工具更灵活。
2. 参数校验： 用户输入的参数，不一定都是对的，得校验一下。 文件是否存在，格式是否正确，等等。 错就给用户提示，别让程序崩。

测试，测试，再测试！

1. 单元测试： 对核心函数进行单元测试，保证每个函数都能正常工作。



2. 集成测试： 把所有模块组合起来，进行集成测试，看看有没有啥问题。
3. 实际数据测试： 用一些实际的数据进行测试，看看工具是否能满足我的需求。

遇到的坑：

• 编码问题： 这个坑太大，各种编码问题，搞得我头都大。 最终还是靠 Google 和 Stack Overflow 解决。



• 内存问题： 处理大数据的时候，内存不够用。 用 `chunksize` 参数分块读取数据，解决内存问题。
• 性能问题： 数据处理速度太慢。 用 `apply()` 函数的时候，尽量避免使用循环，用向量化操作代替。

这回搞 “shan” 项目，虽然过程很痛苦，但是学到很多东西。 Python，Pandas，argparse，正则表达式，都更熟练。 最重要的，是锻炼解决问题的能力。 以后遇到类似的问题，就不会慌。 虽然现在这个工具还很简陋，但是我会继续完善它，让它变得更好用。

下一步计划：

• 增加更多的数据处理功能。
• 优化性能。
• 增加用户界面。