-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 971
4.3 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。
[TOC]
转换器有三种子类型：
- UDF:单文档->单文档：如提取数字, 如删除该列，它仅涉及文档内部的修改
- UDAF:单文档->多文档：典型的如
从爬虫转换，每一行url都可能生成20个甚至更多的文档，它的行为很像cross(交叉)模式下的生成器。 - C:多文档->单文档：很少见，需要时再进行介绍
如果你熟悉ODPS，A模式其实是UDF，B模式是UDAF。
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One(单文档)模式，则该转换器为UDF模式，若为List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。
如果在UDAF模式下，参考UDAF的特别说明。
我承认我实在不会起名字，各种变量的名字和模块的名字设计的都不好，可惜一旦发布出去，就很难再修改了。在杭州喝了点酒，写文档晕乎乎的哈哈哈。
当你使用List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
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。
向要删除的列，直接拖入删除该列，即可删掉。
由于删除之后，该工具就看不到了，要想修改可以在左侧的模块列表里选择，修改和删除。
修改列名：拖入的列是原始列，填写新列名后，数据就转换到了新列上去。也可直接在列上的文本框中修改列名，效果是类似的。
神器之一！
该模块可以将多个列合并成一个列。常见的如将page合并到url中，也可以通过文件名，合并出要保存的文件的位置，是使用次数最多的模块。
例如:
format= {0}+{1}+{2}
能把三个列的内容用加号拼接起来。{0}代表拖入的列名,其他{1}{2}则需要其他列的名字来指定，例如其他列分别为B和C，则：
其他列= B C (中间用空格分割，不支持方括号表达式)
这种字符串表示法，使用的是C#的string.fomat语法。 注意括号是大括号！
Hawk3 新增的功能，非常实用简单！当遇到"总共2000个元素，每页30个，然后要生成页数，来产生url"的场景里非常合适。
拖入的列需要为数字，代表总数，填入最小值（也就是从几开始）和每页数量，即可生成分页的编号。当然，最小值和每页数量都可以使用方括号表达式。
正则转换器需要列名，它需要输入正则表达式，可匹配一个和多个内容。
设置匹配编号为正数n时，它可将第n个匹配结果转换到新列上。如果不填写新列名，则内容直接覆盖原始列。
若编号为小于0且匹配出多个结果，可以将多个输出列名可用空格分割，写在新列名里（记不记得新列名就是输出？），若该列不需要添加，可用_表示，如编号为-1， 输出列为a b _ d， 匹配的四个结果会分别放到a,b,忽略和d列。
提取数字是正则转换器的特例，它能够提取浮点或整数，也能包含正负数。
如果选择反向，则会返回倒数第n个内容。如果没有发现匹配，则返回空。
需要列名，Hawk会通过字符或正则表达式分割目标列，返回第n个内容。 若勾选倒序,则返回倒数第n个内容。
需要列名，使用正则表达式替换目标文本。此工具非常有用，强烈建议学习正则表达式。
当文本为CABD时，需要获取B，而B非常长，写正则表达式提取有很大困难时，可以使用本模块。
此时，首串填写A，尾串填写D，则Hawk就能将B夹逼出来。如果勾选包含首尾字符，则输出ABD，否则只有B。
注意，建议A和D在文本中是唯一的，否则抽取出来的B可能并不是你想要的。 该工具特别适合在抽取网页的某一特定内容时使用。
神器！神器！神器！ 你可以编写多行的类似Python3风格的代码，支持中文变量，中文字符串也不需要在前面加u。 举几个例子：
- 将A列的内容，赋值到B列：
data[B]=data[A] - 将A列的内容删掉
del data[A] - 如果列名填写了A，则value代表A列的值，可以直接写
(value)+1
python转换器也有三种工作模式：
- 不进行转换: 直接将结果填入该单元格
- One: 将得到的文档，横向拼接在原始文档右边
- List: 此时转换器行为，特别类似List模式下的网页采集器。
注意：
- 你可以在文本框中定义函数，但不建议太过复杂
- 很难引入第三方库，这受限于C#使用的ironpython(一个C#和Python交互的模块)的功能, Hawk3中引入了调用第三方库的功能，通过编写库路径，从而能够在脚本中import库，但功能支持并不好。
- 不论操作如何，脚本的最后一行需要是个可求值的元素，传递给对应的列，比如：
return a#这是错误的a+b正确，可求值lambda x:x+1你确定要返回一个函数或lambda?肯定也是不对的 - data就是该行字典的默认命名，value是该单元格的默认命名，假设列名为A,则
data[A]==value - 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
- 其他细节请参考相关Python书籍。
当输入字符是Json时，可以通过Json转换器将文本转换为Json.其工作模式和python转换器一样，此处不赘述。
常见的问题是，网页给出的json格式并不标准，此时需要通过其他工具，对字符串进行预处理，方可转换为json。 json转换器的转换结果，实际上是一个动态类型的python对象。例如如下json:
{
'key':[{}{}{}]
'value':
{
'key1':value
'key2':value
}
}
拖入json转换器到该列，如果工作模式是NoTransform，则你可以在转换结果列，拖入python转换器,脚本内容填写data[key],工作模式选择List，则key中的数组自动会被提取出来。
其他使用方法就不多讲了，可以多试验。python和json转换器配合使用，能够解决一大类ajax网页的问题。更详细的内容，可参考3.1 动态嗅探。
当然，如果json非常复杂，是不建议直接用Hawk做数据清洗的，正确的做法是将json保存成文本，之后用其他工具或手工编写代码后处理。
默认能去掉文本前后的空白字符，也可以通过勾选内部选项，清除文本中间的空白符。当然使用正则替换也能实现类似的要求，只是本模块会更简单。
该转换器在调试模式和串行执行模式不起任何作用，仅仅作为一个标志。它能够在并行模式下，给执行引擎一个并行分叉的标志。还能设置为每个子线程分配多少个种子文档。具体的并行设置，参考4.4并行化。
可以添加新的一列，从1开始的自增主键。
自己研究吧