用 Python 搭一个够用的数据处理流程
从原始文件到可复用结果，一个简单但稳定的脚本结构。
很多重复性的数据处理任务，其实不需要复杂的框架。把输入、处理、输出拆成三段，加上日志和失败重试，就已经很好用了。
结构比工具重要
我会把脚本分成三个函数：load() 负责读原始文件，transform() 做清洗和计算，save() 写出结果。这样每个环节都能单独测试，出问题也容易定位。
中间结果落盘
处理耗时较长时，把中间结果存成 parquet 或 csv，失败后可以从中间继续，而不是每次从头跑。文件命名带上日期，方便回溯。
日志写清楚
每个环节开始时打一行日志，包含输入条数和耗时；结束时打一行汇总。出问题时有这两行，基本就能判断是数据问题还是代码问题。
别忘了校验
结果写完后做一次简单校验：条数、关键字段空值率、几个固定样本。校验不通过就报警，比事后发现数据错了要省事得多。