Хитрости объектно-ориентированного программирования. Часть 6 SLAP для функций

Я склонен попадать в ловушку, пытаясь автоматизировать все подряд.

Изучение и внедрение чего-то нового — это очень весело. Особенно если вы новичок в программировании: всё выглядит так, словно вы заставляете ваш компьютер творить магию. Но иногда автоматизация не нужна и контрпродуктивна.

Филиппинская еда: проект, который нуждался в автоматизации

В качестве личного проекта я решил извлечь все рецепты с филиппинского сайта с рецептами “Panlasang Pinoy”. Конечный продукт представлялся мне в виде электронной таблицы Excel, которая объединяла бы все данные по рецептам с этого сайта. Таким образом, каждый раз, когда мне захочется приготовить что-нибудь новое, я обращался бы к файлу у себя на компьютере.

Вручную извлечь пару тысяч рецептов было бы невыполнимой задачей. Вместо этого я хотел попробовать использовать Scrapy, библиотеку Python для веб-скрейпинга. Я просмотрел документацию и подумал, что смогу что-нибудь придумать за пару часов.

После прочесывания HTML, изучения селекторов Xpath и того, что делает “yield”, я запустил своего первого “паука”. Меня встретили ошибкой. После небольшой отладки я понял, что пропустил пару обязательных назначений переменных. Через 15 минут мой “паук” запустился без ошибок и извлек каждый рецепт в файл Excel.

Вывод моего “паука” в Excel (2000+ строк). Данные с https://panlasangpinoy.com/

Моя конечная цель была проста, вот почему потребовалось всего несколько часов, чтобы перейти от ничего к “конечному продукту”. Несмотря на свою простоту, файл был легким в использовании и служил в качестве основной компиляции продуктов питания. После небольшого форматирования в Excel я разместил данные в группе “Subtle Filipino Traits” на Facebook.

Мой пост в группе

Этот быстрый проект дал мне возможность решить задачу, которая требовала автоматизации. Многие советы, которые я читал в процессе обучения программированию, заключаются в том, чтобы создавать свои собственные проекты. Одно из предложений состояло в том, чтобы посмотреть на все, что вы делаете, и попытаться автоматизировать каждую задачу, даже если вам это не нужно. Таким образом, вы улучшите свои знания с помощью подхода “учись на практике”. В этом случае я даже не смог бы завершить свой проект, не написав код. Это оправдывало часы, потраченные на обучение настройке и развертыванию “паука”.

Автоматизация всего может быть отличным вариантом для обучения, но это, возможно, не самый эффективный способ получения результатов.

Индекс AEX и COVID-19: проект, который не нуждался в автоматизации

Недавно мне захотелось проследить, как работает индекс Амстердамской биржи (AEX) во время вызванного COVID-19 карантина.

Моей конечной целью для этого проекта было создать дашборд Tableu с ключевыми показателями эффективности и визуализациями по трем категориям данных:

• цена индекса AEX в динамике;
• новостные статьи, которые могут объяснить колебания рынка;
• число случаев коронавируса в Нидерландах.

Данные всех трех категорий представлены в различных источниках в интернете. Моей целью было создать дашборд, чтобы как можно быстрее составить представление о ситуации. Поэтому моим приоритетом было анализировать данные и не тратить слишком много времени на их сбор. Проект не нуждался в специально написанном “пауке”, но я подумал, что мой опыт поможет при сборе данных.

Вот как проходил у меня сбор данных:

1. Данные по индексу AEX

Данные Yahoo Finance по индексу AEX —  https://finance.yahoo.com/quote/%5EAEX/history?p=%5EAEX

На вкладке “Исторические данные” (“Historical Data”) для AEX вся ценовая информация доступна через кнопку “Загрузить данные”. Я тогда даже не пытался проверять HTML, потому что мне это было не нужно. Я просто установил фильтры по дате и инициировал загрузку. Затем я напрямую подключил этот Excel-файл к Tableau.

Время выполнения: <5 минут

2. Случаи COVID-19

К настоящему времени все, вероятно, видели информационную панель по COVID-19 от Центра системных наук и инженерии университета Джона Хопкинса.

Инфопанель по COVID-19 — https://coronavirus.jhu.edu/map.html

По наитию я поискал на этой странице слово “Github” и нашел их репозиторий. Я перешел к нему, пытаясь найти еще один файл Excel, теперь со всеми случаями коронавируса. Я оказался в другом репозитории, где кто-то преобразовал необработанные данные от Джона Хопкинса в формат csv.

Репозиторий Github с csv-данными по COVID-19 —  https://github.com/RamiKrispin/coronavirus-csv

Я скачал этот csv, выполнил проверку, чтобы убедиться, что все данные на месте, а затем загрузил в Tableau.

Время выполнения: 20 минут

3. Пресс-релизы компаний по индексу AEX

Я оставил это напоследок, потому что знал: здесь мне понадобится больше времени, чтобы разобраться. Я начал с проверки обычных новостных сайтов и ввода “AEX” и “Corona” в качестве ключевых слов. Большая часть результатов по этим запросам не могла объяснить тенденцию колебаний индекса AEX. Тогда я решил использовать пресс-релизы компаний и квартальные отчеты.

В индекс AEX включены 25 компаний. Я не хотел заходить на каждый сайт, кликать по нему, пока не отыщется страница “Медиа”, а затем копировать и вставлять все, что я там нашел, в лист Excel. В качестве теста я попробовал обработать так один сайт, и это заняло около пяти минут. Немного быстрых вычислений в уме — и я пришел к выводу, что определенно не хочу тратить 2,08 часа на копирование и вставку материала.

После этого я зашел на сайт Euronext (фондовая биржа) и кликнул на одну из компаний в индексе. Я обнаружил, что на главной странице компании есть вкладка “Регулируемые новости”, где отображаются последние пресс-релизы.

Скриншот страницы ABN AMRO на сайте Euronext —  https://live.euronext.com/en/product/equities/NL0011540547-XAMS

Основной сайт полагался на JavaSсript для загрузки его частей. Поскольку Scrapy не может парсить сайты с JavaSсript, я не мог написать “паука”, чтобы проползти им весь сайт(1). Однако когда я нажимал на вкладку “Пресс-релизы” для каждой компании, сайт, куда меня перенаправляло, не содержал никакого JavaSсript! Кроме того, для доступа к любой компании на сайте Euronext необходимо было изменить только одну подстроку в URL-адресе.

После этого я решил, что смогу быстро написать “паука” и получить все необходимые пресс-релизы для каждой компании.

Скриншот вкладки пресс-релизов для ABN AMRO —  https://live.euronext.com/listview/company-press-release/NL0011540547

Итак, я приступил к делу. Я настроил виртуальную среду, установил Scrapy и проверил, будут ли серверы блокировать меня в защите от скрейпинга. Я инициализировал базовый шаблон “паука”, а затем открыл свой браузер, чтобы проверить сайт.

Форматирование HTML сначала выглядело нормально, но потом я понял, что есть пара проблем:

• Некоторые названия пресс-релизов были не на английском языке, а это значило, что мне нужно будет выяснить, как их перевести.
• Не все заголовки принадлежали к одному и тому же классу HTML, поэтому мне нужно было найти способ включить каждый из них.
• Количество страниц новостей относительно временных рамок, которые я хотел изучить, различалось у разных компаний. У некоторых компаний было только несколько пресс-релизов на одной странице, а у других было по три страницы обновлений. Мне нужно было бы выяснить, как пройти только по страницам в целевом временном интервале.

Эти проблемы могут показаться не очень сложными, но я полный новичок в веб-скрейпинге (и программировании в целом).

Я оказался в тупике.

Я знал, что могу потратить время на то, чтобы узнать больше о скрейпинге и в конечном итоге решить проблемы. Однако из-за ограниченности своих знаний я не мог оценить, сколько времени потребуется, чтобы одновременно ускорить процесс скрейпинга и фактически написать “паука”. Я уже потратил два часа на тестирование и обнаружение этих проблем. Я отвлекся на некоторое время, чтобы в голове у меня прояснилось.

Вернувшись, я открыл вкладку пресс-релизов случайной компании, скопировал таблицу новостей и вставил ее в пустой файл Excel. Это заняло у меня секунд десять. Я сделал несколько быстрых вычислений в уме (карты на стол — имеется в виду, открыл калькулятор) и понял, что мне потребуется 4,16 минуты, чтобы обработать все двадцать пять компаний.

Я так увлекся попытками понять, как автоматизировать процесс, что забыл о цели проекта. Это не должно было быть упражнением по изучению веб-скрейпинга. Моя цель состояла в том, чтобы как можно быстрее преобразовать необработанные данные в ключевые выводы.

Меня так и подмывало отказаться от этой затеи и продолжить скрейпинг, поскольку я уже потратил на это немало времени. К счастью, подключился мой мозг:

“БАЙРОН, МЫ УЖЕ УЗНАЛИ О НЕВОЗВРАТНЫХ РАСХОДАХ. ХВАТИТ”.

Спустя 10 минут я скопировал все пресс-релизы с сайта Euronext для каждой компании в индексе AEX. Это заняло не вполне четыре минуты, так как мне понадобилось еще шесть, чтобы немного обработать те данные, которые я копировал и вставлял. Как только это было сделано, я загрузил получившийся файл Excel в Tableau и, наконец, был готов начать строить графики.

Время выполнения: 130 минут.

Время, которое это могло бы занять: 10 минут.

Масштабировать или не масштабировать?

Мой мозг прямо сейчас уже надрывается:

“НО БАЙРОН, А КАК ЖЕ МАСШТАБИРОВАНИЕ? РАЗВЕ ТЫ НЕ ХОЧЕШЬ В КОНЕЧНОМ ИТОГЕ МАСШТАБИРОВАТЬ ЭТОТ ПРОЕКТ? ПОЧЕМУ ТЫ НЕ ДЕЛАЕШЬ ЕГО МАСШТАБИРУЕМЫМ?”

Мой ответ: да. В какой-то момент мне захочется сделать так, чтобы дашборд Tableau отображал данные в реальном времени, но брался за это я не потому. Цель проекта состояла по существу в том, чтобы построить несколько графиков. Данное упражнение было для меня быстрым и неряшливым способом освежить картину и узнать о том, что происходит с индексом AEX.

Составление графиков шло намного быстрее, чем сбор данных, так как я уже научился использовать Tableau. Мне не нужно было искать такие нишевые вещи, как синхронизация осей, написание выражений LOD и смешивание источников данных.

Когда я закончил, у меня был один дашборд, который объединял все три набора данных. С одной страницы я мог быстро получить базовое представление о том, как события влияют на цены акций. Я также мог видеть, существует ли какая-либо корреляция между случаями COVID-19 и изменениями индекса AEX с течением времени.

Вот что я вынес из этого: иногда действительно не нужно автоматизировать то, что вы пытаетесь сделать. Было бы здорово, если бы у меня были обновления в реальном времени для каждой категории данных. Собственно, именно этим я и собираюсь заняться дальше. Но это не было необходимо для проекта по доказательству концепции, которым данное упражнение и являлось.

Поначалу у меня была куча успехов с автоматизацией. Я планировал электронную почту, обрабатывал RSS-каналы и использовал Pandas для анализа данных, и все это — в течение пары месяцев изучения Python. Из-за этого я стал немного одержим попыткой применить автоматизацию везде. Я на собственном горьком опыте убедился, что процесс разработки автоматизированного решения может помешать выполнению работы.

https://xkcd.ru/1319/

Скопировать-и-вставить с веб-сайта оказалось чем-то вроде самого простого выхода, пусть даже простой выход был умопомрачительно скучным.

Это:

“Я настроил продвинутый веб-скрейпер, который заполнил реляционную базу данных в облаке, которая затем подключается к дашборду Tableau”. 

звучит гораздо круче, чем это:

“Я скопировал кое-что с сайта и вставил в Excel. Потом я поместил это в Tableau”.

Вот в чем дело: у меня не было цели выглядеть круто.

Я мог бы сэкономить час, если бы не пытался быть крутым. Мне не нужно было это, чтобы закончить дашборд в доказательство концепции.

Так что после почти двух тысяч с лишним слов (спасибо, что зашли так далеко) я по большому счету пытаюсь донести две вещи:

• Когда речь об обучении, не стесняйтесь экспериментировать столько, сколько вам хочется.
• Когда речь о реализации проекта, сосредоточьтесь на получении результатов, а не на экспериментах.

Вкратце: всегда быть крутым не обязательно.

Примечание(1): Scrapy может анализировать JS, если вы интегрируете Splash или Selenium, но я еще не научился этого делать. Я еще даже не прикасался ни к чему подобному, вот почему и не думал пытаться. Задача скрейпинга обычных сайтов (без JS) была уже довольно знакомой. Вот почему для меня стало настоящей головоломкой, стоит ли автоматизировать сбор данных.

---

Перевод статьи