今天跟大家唠唠我最近在工作上折腾的一个小项目，灵感来源是李宇春那首老歌《和你一样》。一开始只是觉得这歌名挺应景的，想做一个能让不同数据源“和你一样”统一起来的小工具。
起步：需求分析和技术选型
我得搞清楚我要解决啥问题。公司里数据来源五花八门，老的数据库，新的API，甚至还有一些奇葩的Excel表格。每次想汇总数据都得写一堆重复代码，烦都烦死了。我的目标就是做一个通用的数据接入和转换工具，让这些数据源都能以统一的格式输出。
技术选型方面，我选择了Python。原因很简单，上手快，库多，社区活跃。而且我之前也用Python搞过一些小玩意，比较熟悉。
第一步：数据源抽象
既然要统一数据源，那第一步就是把各种数据源抽象成统一的接口。我定义了一个`DataSource`抽象类，里面包含`connect()`，`query()`，`close()`这些基本方法。然后，针对不同的数据源，比如MySQL，CSV，API，我分别实现了对应的子类。
举个例子，MySQL的数据源实现大概是这样：
- 先用`pymysql`连接数据库。
- 然后`query()`方法执行SQL查询，返回结果。
- `close()`方法关闭连接。
API数据源实现，就是用`requests`库发送HTTP请求，然后解析返回的JSON数据。
第二步：数据转换
数据源搞定了，接下来就是数据转换。不同的数据源，字段名可能不一样，数据类型也可能不一样。我需要一个机制来把这些数据转换成统一的格式。
我的做法是定义一个“Schema”的概念。Schema描述了统一的数据格式，包括字段名，数据类型等信息。然后，我针对每个数据源，定义一个“Mapping”，描述了如何把数据源的字段映射到Schema的字段。
比如，如果MySQL数据源的字段名是`user_name`，Schema的字段名是`name`，那Mapping就定义`user_name -> name`的映射关系。
有了Schema和Mapping，我就可以写一个通用的数据转换函数，把各种数据源的数据转换成统一的格式。
第三步：数据输出
数据转换好了，一步就是数据输出。我支持多种输出格式，比如CSV，JSON，甚至还可以直接输出到另一个数据库。
数据输出这块比较简单，就是根据不同的输出格式，把数据转换成对应的字符串或数据结构。
遇到的一些坑
开发过程中，也遇到了一些坑。比如：
- 字符编码问题：不同的数据源，字符编码可能不一样，需要小心处理。
- 时间格式问题：不同的数据源，时间格式也可能不一样，需要统一转换。
- 分页问题：如果数据量太大，需要支持分页查询。
这些问题我都一一解决了，虽然过程有点痛苦，但也学到了不少东西。
最终效果
经过一段时间的努力，我的小工具终于完成了。我可以很方便地接入各种数据源，把它们转换成统一的格式，然后输出到各种地方。大大提高了我的工作效率。
总结
这个小项目虽然不大，但让我受益匪浅。它让我更加熟悉了Python，也让我对数据处理有了更深入的理解。更重要的是，它让我体会到了解决问题的乐趣。
就像李宇春唱的“我们都一样”，希望我的小工具也能让不同的数据源“和你一样”，和谐共处。
