得跟大家唠唠我之前捣鼓过的一个叫“nasty8”的玩意儿。这名字听着就不咋地，实际上手了才知道，那可真是名副折腾死我了。
起因：一切的万恶之源
事情是这么开始的，那时候我接手一个老旧的项目，需要从好几个不同的地方抓数据，然后整合到一块儿。听着简单是？一开始我也是这么想的。结果，这数据源，简直就是个“八国联军”，啥格式都有，乱七八糟的，其中有那么八个特别难搞的，我就私底下给这个任务起了个代号，叫“nasty8”，意思就是八个讨人厌的家伙。
过程：一把辛酸泪
我先是尝试去理解这些数据的结构。你猜怎么着？
- 第一个，是个年久失修的CSV文件，编码格式都快失传了，每次打开都是一堆乱码，光是猜它用的是啥编码就花了我大半天。
- 第二个，号称是JSON，结果，里面的字段时不时就少一个，或者数据类型突然就变了，程序一跑就报错。
- 第三个，是个XML，那结构嵌套得跟迷宫似的，文档？不存在的，全靠自己摸索。
- 第四个，更绝，就是个纯文本日志，里面的信息散得跟天女散花一样，我得用正则表达式一点点抠出来，写正则写到眼冒金星。
- 第五个，是个API接口，三天两头不稳定，请求十次能成功个三四次就算烧高香了，还得加上各种重试机制。
- 第六个，是个Excel表格，还是那种被人当画板用的，各种合并单元格，各种颜色标记代表不同含义，我当时就想，这数据是给人看的还是给机器读的？
- 第七个，是一个数据库的导出文件，里面的数据重复、缺失、错误百出，清洗起来那叫一个费劲。
- 第八个，也是最“nasty”的一个，它吐出来的数据，怎么说，就像吃了不干净的东西闹肚子一样，时不时就给你来一段损坏的数据流，直接让我的处理程序崩溃，还把下游系统也给带偏了。我当时就想起了那个油鱼，吃了会产生一些“奇怪的排放物”，这个数据源给我的感觉就是这样，精神污染。
那段时间，我天天就跟这些“nasty8”较劲。一开始想着用Python写脚本一把梭，装个pandas啥的，想着应该能搞定。结果发现，理想很丰满，现实太骨感。有些奇葩格式，现成的库根本处理不了，只能自己硬着头皮写解析逻辑。为了保证代码别太烂，我还特意用了`flake8`来检查，但面对这种烂数据，代码写得再优雅，也挡不住数据本身的“恶意”。
我还记得有一次，为了解决一个编码问题，我试了十几种不同的解码方式，一整天就耗在这上面了。还有那个不稳定的API，我写了个循环，套了异常捕获，失败了就等几秒再试，搞得跟求爷爷告奶奶似的。有时候装个依赖包，因为网络问题或者源的问题，用pip装半天装不上，还得换源，或者手动下载再安装，真是小问题不断，大问题折磨。
结果：勉强能跑，心力交瘁
经过九九八十一难，这个“nasty8”总算是被我勉强给驯服了。数据能同步了，虽然跑起来慢吞吞的，而且时不时还得人工干预一下，但好歹是能交差了。不过整个过程下来，我真是身心俱疲。感觉就像打了一场艰苦卓绝的拉锯战，赢是赢了，但也把自己累得够呛。
深刻体会就是：遇到这种源头就“脏”活儿，真是要命。工具再也怕数据本身不给力。以后再遇到类似的情况，我可得先好好评估一下数据的“nasty”程度，不然真是自己给自己挖坑。
这就是我跟“nasty8”斗智斗勇的经历了，现在回想起来，还是一阵头大。希望大家在工作中别碰到这么“nasty”的麻烦事儿！
