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数据清洗
数据清洗是一种任务，包括几十个子模块， 这些子模块包含四类：生成， 转换， 过滤和执行。
在输出的文档中，点击单元格，可以放大和显示该单元格的文本内容（相比于Hawk早期版本，这实在太实用了）：
1.快速使用说明
数据清洗可以通过组合多个不同的子模块，生成多样的功能，通过拖拽构造出一个工作流，它能够产生一个有限或无限的文档序列。比如下面：
1.1.基本操作
- 左侧是所有模块列表，分为生成，转换，过滤和执行四种类型，可通过名称和拼音首字母快速检索。顺序组合可构成复杂任务。
- 右侧是数据预览，可将左侧选中的模块拖入到右侧对应列上。 双击每个列上面的模块对其配置。将鼠标停靠字段上可查看使用介绍
- 预览时，处理是串行的，数据不会被写入，有缓存，调试所见即所得。 只有在执行模式下才会并行快速执行。
- 执行器可看做带有副作用(如写入文件)的转换器，只有在执行时才会运行
- 生成器通常位于任务开头，可从文本，文件，数据库读取数据。生成器也能位于流的中间，通过多种模式与已有数据流组合
- 下方菜单栏可点击刷新，前后单步，可通过采样量来修改预览的数据量。配置完毕无误后，左侧面板点击执行即可。
- 很多问题来自于模块顺序不对，任何步骤错误，会导致连锁的问题，因此有必要使用单步调试，在调试到某步时，拖入的模块会插入到所在位置。
1.2.高级功能和技巧
- 输入列一般不用配置，需要时可下拉选择，也可手工输入文本。列名不要为纯数字，否则无法正常显示。
- 关于Python转换器：最后一行必须是可求值的表达式。例如有两列a,b,转换器输出列为c，表达式为a+b，则c列内容就是a+b。但表达式不能写c=a+b； Python是强类型语言，输入的数据可能是字符串或数字，因此必要时需要做类型转换；通过填写库路径，可让转换器调用第三方模块。
- 可在任务的各个位置拖入多个执行器(如【写入数据表】)，它保存的是当前状态的数据。
- 子任务：任务可互相调用，功能非常强大，可用于处理多次跳转，详情页还包含列表的问题，比较复杂，需参考相关文档。
2.几种模块的介绍
2.1.转换器
转换器是最为常用的一种类型，当然它的使用也是最复杂的。
转换器有三种子类型：
- ColumnUDF: 单文档： 只对一个列有效，如
提取数字, - UDF: 单文档：如删除该列，它仅涉及文档内部的修改，可能会影响多个列
- UDAF: 多文档：典型的如 多文档模式下从爬虫转换，每一行url都可能生成20个甚至更多的文档，它的行为cross(交叉)模式下的生成器。
ColumnUDF是UDF的特例， UDF是UDAF的特例（只产生一种）
绝大多数转换器都是UDF类型。但同一个转换器在不同的配置下，可能会有多种行为，例如从爬虫转换，如果选择的 网页采集器 为单文档(单文档)模式，则该转换器为UDF模式，若为 多文档模式，则为UDAF模式。
- 输入列: 就是要输入这个模块的列，（Hawk1时代也称作原列名）;
- 输出列: 则指的是模块输出的列。 UDF模式下，如果新列名为空，则新列名等于原列名，直接修改在原始列上。
2.2.关于UDAF的必要说明
当你使用多文档模式的爬虫，或单转多时，虽然生成了多个文档，但原始的数据（如URL）不见了。这是因为Hawk丢弃了这些列。
经过大量实践，如果不这么做，每个新数据后面，都会跟上原始的老数据，如果1转20，则老数据会重复生成20次，这是没有必要的。有时不得不拖入大量的删除该列来处理。
当然，有时转换时需要包含原始数据的部分列，则可在转换器的新列名中填写要鲤鱼跳龙门的列的名称，中间用空格分割。
- 在Hawk3中，还支持在新列名中输入
*号，此时所有的原始列都会添到新的文档之中。 - 注意，UDAF的新列可能会覆盖掉原始列的数据，因此多检查列名，避免意料之外的覆盖
转换器有几种工作模式:
- 多文档 :生成多条数据（文档）
- 单文档 : 单文档
- 不进行转换: 按照原始数据返回
2.3.过滤器
过滤器可以在流中，过滤掉不符合条件的文档（也就是横向过滤）。
- 可勾选
反向，此时只会留下不符合条件的文档。即对原始结果做了取反。 - 如何对列过滤？ 目前Hawk并未提供该功能，可通过拖入多个删除该列来实现
Hawk3的过滤器还支持几种不同的行为，即过滤模式，分别是：
- 按行过滤
- 成功后通过之后的所有行
- 失败后通过之后所有行
2.4.执行器
执行器是负责将Hawk的结果传送到外部环境的工具。
你可以写入数据表，数据库，甚至执行某个特定的动作，或是生成文件等等。
在调试模式下，执行器都是不工作的。这是为了避免产生副作用。否则，每刷新一遍数据，就会向数据库中写入，这显然是不可接受的。
只有在运行模式下，才会使执行器生效。
2.5.生成器
顾名思义，生成器就是通过一定的参数，生成一个文档列表的组件。生成器通常位于任务开头，可从文本，文件，数据库读取数据。 或者从一个区间内生成纵向的数字和时间。
它与转换器有很多相似之处，但是明显不同：
- 转换器必须有输入，而生成器不需要。生成器一般需要输出列，来保存其输出的数据。
- 生成器输出的数据可以与原始数据进行横向/纵向/交叉拼接，这远比转换器灵活
- 生成器的参数都支持方括号语法，但转换器只有部分支持
当生成器生成数据后，如何与原始的数据组合呢？有四种模式：
- 按行纵向合并
- 笛卡尔交叉
- 交错交叉
- 按列横向合并
拖入的模块顺序是非常重要的，一个常见问题是顺序不对，导致生成的数据不符合预期。数据清洗可通过 从爬虫转换 来调用 网页采集器 ，也可以通过子任务来调用其他数据清洗，是组合各种模块和任务的工厂。
Hawk的各类模块中包含大量配置，其写法统一总结如下:
- 具体数值，直接填入配置框即可
- 涉及到输入多个列名，多个分隔符等，都默认用空格分割，例如
a b c - 当希望从本
数据清洗中读取其他列的数据到本参数，使用方括号表达式，例如[col] - 当希望从全局配置中读取特定字段时，使用大括号表达式，例如
{YOUR_CONFIG} - 希望将多个列的数据合并作为参数时，可先使用
合并多列，再使用对应的表达式 - 配置子任务的模块范围时：
1:100表示从1到100，2:-2表示从第2个模块到倒数第二个模块，可参考Python的slice写法 - 配置子任务的字段映射时，可以用
a:b c:d表示a列映射到b列，以此类推。
3.超级拷贝
Hawk3.5增强了对拷贝功能的支持，使得操作更加简便。
不论是数据表列表，任务,模块或工作线程列表，都可以使用windows键盘快捷键shift+鼠标来多选，或使用ctrl+a全选，选择后即可执行删除和暂停等操作。
对于最常用的模块列表，右键即可拷贝当前所选的模块。已拷贝的模块支持如下功能：
- 可以直接粘贴到任何文本编辑器中，这在手动编辑xml工程文件时很有用。
- 拷贝到本任务或其他任务的任一模块的上侧或下侧
这带来了显著的好处，任务间能够更方便地共享配置和参数，方便重用。你亦可将配置拷贝到GitHub或其他社群中，方便他人定位问题。
4.线程管理
不论是调试还是执行模式，系统都会在任务管理视图中增加一个或多个线程。
你可以勾选，或取消勾选部分或全部线程，暂停或取消它们。当网站限制抓取时，可以暂停所有线程，等恢复后再次执行。
右下角分别是暂停，继续和删除任务。
注意:
- 当工作流有误时（比如该列所有数据都空，却在该列添加了 空对象过滤器，那么所有数据都会被过滤）可能不会产生任何数据输出。此时进度条并不会向前推进，产生卡死的假象。此时可强行将其删除
- 线程删除的流程是：先安全将其取消，如果线程无响应，则会直接将其杀死
4.1.单步调试
Hawk模仿了播放器和调试器，在调试模式下有步的概念，例如所在位置是6/20， 则说明总共有20个模块，只生效前面6个模块。 可以通过左右单击，或直接回退到开头、末尾来进行调试。
左侧显示了当前所有的模块，顺序和它们的输入输出列，双击上面的模块可对其进行配置，右键可删除。单选列表上的任一模块t，系统就会只仿真前t步的效果。 本质上，单步调试只是提取了工作流的一部分进行操作。 你可以在单步调试中，拖入新的模块。模块会自动插入在工作流中间。
有时为了在单步调试过程中查看模块的属性，可勾选界面右下角的调试详情，此时可直接显示当前模块的属性。
当模块有正常产出时， 模块的标志会变成蓝色，因此从上到下，第一个不是蓝色的模块，就有可能是有问题的模块。
5.运行模式
5.1.调试模式
在编辑任务的过程中，处于调试模式，它具备如下特点：
- 所有执行器都不工作，避免副作用
- 点击下方中间的刷新按钮，或修改配置，展示的数据会自动刷新
- 只能运行在串行模式上
- 所见即所得，只显示一定数量的数据（通过采样量修改）
- 可以禁用或启用某些模块，观察效果
- 会加入web请求和读取文件的缓存， 来提升预览速度（可能会导致一些问题）
- 输入列和输出列会用不同的颜色进行表示
在调试时，从爬虫转换模块可能会请求web数据，为了提升性能，该模块对请求做了缓存。保证数据只需获取一次，如果想强制刷新数据，将从爬虫转换模块禁用，再启用，原始缓存数据就会被擦除。
Hawk支持两种执行模式:
5.2.串行模式
只有点击执行时，才会切换到执行模式。执行时，可工作在串行模式/并行模式
在串行模式下， 所有任务串行执行，速度慢，但对网站压力小，不容易被封锁。为了进一步降低执行速度，可以设置延时时间，此时每次网络请求前，都会延时一定时间。
注意:
- 当执行器包含类似"向文件中追加内容"的操作时，强烈建议使用串行模式，因为Hawk没有加入多线程锁，有可能会导致冲突。
- 建议完成爬虫设计后，先进行串行模式，初步观察是否正确，之后再设置并行模式大量抓取。
5.3.并行模式
极大地加快了抓取速度，但很容易被封锁。 Hawk使用了线程池的机制，可以设置最大工作线程数，只有之前的工作线程完成工作，才会填入新的任务。否则过多的线程会迅速占用所有系统资源。
相比于Hawk2, Hawk3会自动分析可以并行的位置，因此多数情况下，直接运行就可以了。但是如果你想自定义并行化的行为，就需要阅读下面的内容。
5.4.并行化的原理
在调试模式下，所有获取都是串行的。而执行模式下，执行器才会执行。为了更好地理解并行化，强烈建议阅读下面的内容。
最简单的并行化
我们以抓取某个网站的100个页面为例，第一个模块生成区间数,可以生成1-100的页面，自然地，就可以创建100个任务，分别抓取了。
但是，但如果队首的生成器只生成了很少的元素，每个元素在后期，又会转换为大量的元素，那么这种方法就非常低下了。极端情况下队首生成器只生成一个元素，则并行化就毫无意义：
改进的并行
一种非常简单的思路，是将其切成两个任务，并行在任务中完成。
我们将其看成两个任务，第一个任务，负责产生出一堆种子任务出来，并加入到任务队列，之后再在这些种子的基础上，再分别调用第第二个任务。
如何切分任务？取决于你在任务中插入的启动并行的位置。这个位置就是切分为两个任务的“切割点”。
以大众点评为例， 北京有14个区县，有30种美食类型，如果直接在区县后插入并行，则只有14个子任务，任务数量太少：那么先通过任务1,获取420个元素，再以420个元素的基础上，插入并行，这样速度就快很多了。你也可以在14个区县之后插入并行化，那么就有14个子任务。
反过来，如果每个任务的工作量太少，比如只访问一次网站内容，则这样的种子创建并行就显得成本高昂，因此可以填写分组并行数量，比如10，那么Hawk就会以10个元素为一组，创建任务。
Hawk自动分析并行点
Hawk除了手工设置并行点，还能自动分析并行点，那么并行点是不是越靠后越好呢？不是的，这样分的太细，每个任务要处理的数据特别少：依赖于批量执行的模块会有性能损失: 例如写入数据库,批量插入100条数据速度很快，但按条插入就不快了。
但若尽量靠前，则任务分得特别粗，在断点续跑时，任务需要更多的时间达到相同的位置（这点不够直观，可以理解为层级越多，则进行查找所需的步数越少）
目前Hawk采用了尽量靠后的策略，未来可能会在这方面变得更加智能。
