1小时：加入基本的错误处理
Posted: Sun Jun 15, 2025 4:32 am
安全转换： 在你进行类型转换或可能失败的操作时，使用 try-except 块来捕获错误。
记录错误： 不仅仅是捕获，还要将错误信息（哪个元素出错、错误类型）记录下来，可以简单地打印到控制台，或写入一个文本文件。
Python
# 改造 to_numeric_or_none 函数，加入错误日志
import logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(levelname)s: %(message)s')
def to_numeric_or_none_with_log(value, element_id=None):
try:
return float(value)
except (ValueError, TypeError) as e:
logging.warning(f"无法转换值 '{value}' (ID: {element_id}) 到数字类型. 错误: {e}")
return None
my_list_with_ids = [(1, '10'), (2, 'not_a_number'), (3, 30)]
converted_data = []
for id, value in my_list_with_ids:
converted_data.append((id, to_numeric_or_none_with_log(value, id)))
日志输出： 确保你的转换脚本在运行完成后，能给你一个简单的摘要（处理了多少条数据，多少条 毛里塔尼亚电报电话号码 数据有异常，最终输出到哪里）。
5. 思考数据产品：下一步是什么？ (思维升级)
为什么： 短期内你可能无法构建一个完整的ETL管道，但你可以开始培养数据产品的思维。
行动：
0.5小时：问自己三个问题：
谁会用这个数据？ (想象你的用户)
他们除了看，还想对这个数据做什么？ (有没有潜在的分析或应用？)
这个数据未来会不会有变化？ (比如数据量变大，结构变化？)
留下注释： 在你的代码或 README 中简单记录下这些思考，即使你今天不实现它，也为未来的改进埋下伏笔。例如，添加注释：“未来考虑将此数据用于xxx模型的训练，需额外清洗xxx字段。”
总结你的“一天改进”：
这一天结束后，你可能不会有一个完美的系统，但你：
掌握了更高效的数据清洗工具（Pandas）。
编写了可复用的清洗函数。
养成了定义数据输出“契约”的习惯。
在代码中加入了基本的错误处理和日志记录。
开始以更高的层次思考你的数据工作。
这就像打地基一样，每一点改进都会让你未来的数据工作更加扎实和专业。祝你成功！
记录错误： 不仅仅是捕获，还要将错误信息（哪个元素出错、错误类型）记录下来，可以简单地打印到控制台，或写入一个文本文件。
Python
# 改造 to_numeric_or_none 函数，加入错误日志
import logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(levelname)s: %(message)s')
def to_numeric_or_none_with_log(value, element_id=None):
try:
return float(value)
except (ValueError, TypeError) as e:
logging.warning(f"无法转换值 '{value}' (ID: {element_id}) 到数字类型. 错误: {e}")
return None
my_list_with_ids = [(1, '10'), (2, 'not_a_number'), (3, 30)]
converted_data = []
for id, value in my_list_with_ids:
converted_data.append((id, to_numeric_or_none_with_log(value, id)))
日志输出： 确保你的转换脚本在运行完成后，能给你一个简单的摘要（处理了多少条数据，多少条 毛里塔尼亚电报电话号码 数据有异常，最终输出到哪里）。
5. 思考数据产品：下一步是什么？ (思维升级)
为什么： 短期内你可能无法构建一个完整的ETL管道，但你可以开始培养数据产品的思维。
行动：
0.5小时：问自己三个问题：
谁会用这个数据？ (想象你的用户)
他们除了看，还想对这个数据做什么？ (有没有潜在的分析或应用？)
这个数据未来会不会有变化？ (比如数据量变大，结构变化？)
留下注释： 在你的代码或 README 中简单记录下这些思考，即使你今天不实现它，也为未来的改进埋下伏笔。例如，添加注释：“未来考虑将此数据用于xxx模型的训练，需额外清洗xxx字段。”
总结你的“一天改进”：
这一天结束后，你可能不会有一个完美的系统，但你：
掌握了更高效的数据清洗工具（Pandas）。
编写了可复用的清洗函数。
养成了定义数据输出“契约”的习惯。
在代码中加入了基本的错误处理和日志记录。
开始以更高的层次思考你的数据工作。
这就像打地基一样，每一点改进都会让你未来的数据工作更加扎实和专业。祝你成功！