Day 5：把腦中的設計圖變成真實的程式碼

今天要把昨天設計的 ETL 策略實際寫出來。

平行處理、批次寫入、錯誤重試...

聽起來很複雜，但一步一步來，其實沒那麼難。

今天做了什麼

執行 ETL 最佳化計畫

目標
把昨天設計的 ETL 雙模式策略實際寫成程式碼！

AI 協助實作的內容

1. 批次寫入資料庫 • 不再一筆一筆寫入 • 累積 100 筆後批次提交 • 大幅提升寫入效能

2. 平行處理多檔股票 • 使用 concurrent.futures • 同時處理多檔股票 • 充分利用 CPU 資源

3. 錯誤處理與重試機制

try:
    # 抓取資料
except Exception as e:
    # 記錄錯誤
    # 重試機制
    # 繼續處理下一檔

4. 執行進度追蹤 • 顯示處理進度百分比 • 預估剩餘時間 • Telegram 通知完成狀態

實作成果 • ETL 效能明顯提升 • 錯誤不會導致整個流程中斷 • 可以追蹤執行狀態

今天學到的

技術知識 • Python concurrent.futures 平行處理 • PostgreSQL 批次寫入最佳實踐 • 錯誤處理的設計模式

效能優化技巧 • 批次操作 vs 逐筆操作 • 平行處理的適用場景 • 進度追蹤的使用者體驗

AI 協作體驗 • 從計畫到執行，AI 全程參與 • 分階段實作，降低複雜度 • 即時解決實作中的問題

明天計畫 • [ ] 開始開發分析策略 • [ ] 研究 Smart Swing 等策略 • [ ] 整合 AI 分析功能

💬 今日金句

"從計畫到執行，AI 可以分階段協助完成複雜任務。"

累計進度 • 完成功能：ETL 最佳化實作 • 效能提升：明顯改善 • ⏰ 累計開發時數：36 小時 • 🔖 今日標籤：#ETL實作 #效能優化 #平行處理

🔖 #11天打造AI股票分析系統 #AI開發 #學習紀錄

這是我 55 歲轉職 AI 開發的第 5 天筆記。 如果這篇文章對你有啟發，歡迎留言與我交流。