妈的，这个《风流公子》项目，一开始就是被逼出来的。之前跑数据，全靠手动，每天早上盯着屏幕点鼠标，一个小时就这么耗进去了。时间长了谁受得了？我这人最烦重复劳动，所以我就想，必须搞个东西，把我从这破烂活里解放出来。
初期摸索：一团乱麻的脚本
刚开始，我压根就没想搞什么正经系统，就是东拼西凑。抓取部分，我随手拉了个Python的Requests库，硬写了几十个回调函数，专门去抠那几个关键的API接口。你想想，那代码写出来能看吗？简直就是一堆屎山。
跑了一周，小问题不断。数据格式稍微一变，整个程序就得彻底瘫痪。尤其到了晚上高峰期，接口限速给我搞得头皮发麻。第二天早上爬起来一看日志，不是超时就是报错，成功率连50%都不到。我那段时间每天晚上都被噩梦惊醒，梦里全是红色的错误提示。
最新版本：推翻重做，彻底优化
我忍不下去了。痛定思痛，我决定砸烂了重搞。与其天天给这堆破烂脚本打补丁，不如直接上正规军。我这回瞄准了Go语言，倒不是因为Go有多主要是看中它在并发处理上的稳定，能硬顶住那些高并发请求，不容易崩。
这回实践，我主要做了三件事：
- 结构重塑： 我把数据抓取、清洗、入库这三个核心模块彻底拆开了。抓取层我用了Go的协程池，同时拉起几百个任务，专门对付那些不稳定的接口。
- 中间件加持： 之前数据一进来就直接往数据库里塞，高并发时数据库直接给我白脸看。这回我引入了消息队列，把抓取到的原始数据先扔进去，然后清洗模块慢悠悠地从队列里捞出来，彻底洗干净。
- 容错机制： 妈的，最折磨人的就是容错。我给每个请求都设置了指数退避和重试机制。请求失败？没事，休息一会儿再试，试三次还不行，直接打入黑名单，第二天早上再处理。这样就避免了因为几个烂接口，把整个系统拖死。
这个过程，光是调优参数，我就熬了七八个通宵。最搞人心态的是，我发现某个接口返回的乱码，不是编码问题，而是那个后端工程师随手写了个错别字导致的JSON解析失败。我查了整整两天，才把这个低级错误揪出来，当时差点没把键盘砸了。
成果落地：彻底解放生产力
新版本的《风流公子》已经稳定跑了一个多月。每天早上我醒来，只需要打开手机扫一眼最终报告，所有数据已经乖乖躺在数据库里了。耗时从过去的一小时，直接压缩到了三分钟以内。
为什么这回我一定要分享这个过程？因为我发现，很多时候，我们总想着在旧系统上修修补补，觉得重构太麻烦。但实践告诉我，面对一个烂摊子，重头开始，才是最快的路。就像我当初在老东家那里，天天扯皮，代码写得一团糟，领导还非要让我用那个老掉牙的VB系统。后来我直接跳槽去了现在这家，发现新公司的技术栈虽然新，但每个人都在用最原始的方式处理数据，效率奇低。我把这套思路一搬过去，立马震惊了所有人，现在他们都在问我怎么搭建这个系统。这就是实践出真知，你得自己动手，才知道哪条路走得通。
所以说，能自动化，就别用手。别让那些重复劳动拖垮了你的时间。