در این نوشته، می‌خواهم تجربیات خودم از کار روی یک پروژه تحلیل داده دانشگاهی را به اشتراک بگذارم. این پروژه بخشی از درس "مهندسی داده" بود و هدفش جمع‌آوری و تحلیل داده‌های حجیم از منابع مختلف بود. در این مسیر، با چالش‌های جالبی مواجه شدم که فکر می‌کنم برای دیگر دانشجویان هم مفید باشد.
به عنوان یک دانشجوی رشته مهندسی نرم‌افزار، همیشه به موضوعات مرتبط با داده‌ها علاقه داشتم. وقتی استادم پیشنهاد داد روی یک پروژه واقعی کار کنم، تصمیم گرفتم سیستمی طراحی کنم که بتواند داده‌ها را از منابع مختلف جمع‌آوری و تحلیل کند. این پروژه برایم فرصتی بود تا هم دانش تئوری‌ام را عملی کنم و هم با تکنولوژی‌های جدید آشنا شوم.
الف) انتخاب ابزارها:
بعد از تحقیق و مشورت با اساتید، تصمیم گرفتم از یک دیتابیس NoSQL استفاده کنم. دلیل این انتخاب، انعطاف‌پذیری این نوع دیتابیس‌ها در مدیریت داده‌های نیمه ساختاریافته بود.
ب) تنظیمات اولیه:
برای شروع، از یک سرویس رایگان استفاده کردم که به دانشجویان اجازه می‌داد فضای ذخیره‌سازی ابری داشته باشند. این سرویس برای تست اولیه عالی بود.
ج) پیاده‌سازی:
برای اتصال به دیتابیس، از کتابخانه‌های استاندارد پایتون استفاده کردم. این کد ساده‌ترین بخش کار بود:
DB_CONFIG = { "host": "آدرس سرور دانشگاه", "auth": {"username": "user", "password": "pass"} }
چالش ۱: تاخیر در پاسخ‌های شبکه
یکی از اولین مشکلاتی که با آن مواجه شدم، تاخیر در دریافت داده‌ها بود. برای حل این مشکل، از یک سیستم کش ساده استفاده کردم:
class TempCache: _data = {} @classmethod def get(cls, key): return cls._data.get(key)
چالش ۲: مدیریت اتصالات همزمان
وقتی تعداد درخواست‌ها زیاد شد، سیستم شروع به کند شدن کرد. برای حل این مشکل، از یک Semaphore استفاده کردم تا تعداد اتصالات همزمان را محدود کنم:
from asyncio import Semaphore concurrent_conn = Semaphore(10) async def safe_query(query): async with concurrent_conn: return await run_query(query)
بعد از چند ماه کار سخت، موفق شدم سیستم را به خوبی پیاده‌سازی کنم. برخی از دستاوردهای این پروژه عبارتند از:
برای تکمیل این پروژه، از منابع زیر استفاده کردم:
اگر شما هم قصد دارید روی یک پروژه مشابه کار کنید، این نکات را در نظر بگیرید:
