Hawk 数据抓取工具使用说明(二)

1. 调试模式和执行模式

1.1.调试模式

系统能够通过拖拽构造工作流。在编辑流的过程中，处于调试模式，为了保证快速地计算和显示当前结果（只显示前20个数据，可在调试的采样量中修改），此时，所有执行器都不会参与到工作流中，意味着数据库和数据表都不会被写入和更新。
（是否记得所有模块分为生成，转换，过滤和执行四类？）

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。
。

1.2执行模式

只有点击执行时，才会切换到执行模式。系统会切入到串行/并行模式，并行模式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。
点击执行后，为了保证执行过程不受干扰，建议不要再修改各个模块的参数，此时刷新结果不可用。
当你想取消某一个任务，可以在任务管理视图的任务上，点右键选择取消任务即可。

2. 脚本系统

Hawk可以嵌入Python，以支持精细的控制，实现用图形界面难以操作的功能。Hawk使用IronPython作为解释器，其语法和Python3接近。

2.1 在工作流中使用脚本

我们用例子来讲解如何使用：
拖入生成区间数，添加一列，列名叫A，范围为1-20，间隔为1：

再拖入另外一个生成区间数，列名为B，范围1-40，间隔为2，注意生成模式为Merge。
此处介绍生成模式的区别：

Merge：横向混合，形成另外独立的一列
Append: 纵向添加，生成新的数据行，跟在后面
Cross: 笛卡尔集，纵向组合，例如 (A,B) Cross (1,2,3) = A1,A2,A3,B1,B2,B3
Mix：交叉混合：纵向组合，例如(A,B,C) Mix (D,E,F)= A,D,B,E,C,F

基本上以上四种情况能足以应付绝大多数情形。

之后，将Python转换器拖入A列，设置如下：

即可看到，多出了C列，且C=A+B。
脚本里，属性名可以直接作为变量使用，可以执行所有Python支持的操作。代码需要有返回值，但不需要return。拖入的列，除了可以用列名引用外，还可以使用value。当前的数据字典名称为data，因此上面的代码还可以写为：
data['A']+data['B']
值得注意的是，Python是强类型的语言，因此如果读入的是文本，上面的代码就会出错，应当改为:
int(A)+int(B)

2.2在加载任务时使用脚本

在定制抓取任务时，我们可以在界面上双击模块，修改工作流的参数，如采集不同城市的数据，之后再进行保存。
但这种做法比较麻烦，容易出错。因此，我们可以在工程文件的同一级目录放置Python脚本，在加载任务时，脚本会自动执行。

3.单步调试

已经编写的工作流，可能会因为某些外界环境的变化而出错，此时需要排除错误，我们可以使用单步调试：
还是上面A+B=C的例子：
在属性对话框，调试窗口里，填写模块数量为1，点击刷新结果，此时，系统会只执行第一步，显示A列。
点击单步调试，模块数量变为2，显示A和B列。
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。

4.组合多个工作流

有时，不可能把所有的任务都在同一个工作流中实现。如果把工作流拆成不同的子流，那么就能方便重用和组合。

组合子模块的功能包含三类：子流-执行，子流-转换和子流-生成。为什么不包括子流-过滤？因为过滤操作通常比较简单，不需要子流实现。

子流-生成，作为生成器，一般在主流的开头位置。
子流-转换，可看成转换器，通常位于中间位置。
子流-执行：作为执行器，一般位于末尾。

值得指出，子流还可以调用其他的子流，形成树状的调用结构。
当加载一个任务时，该任务依赖的子任务也会自动加载。对子流的修改，也会传递到主流上。

(未完待续)