实习的第二，空气里依旧弥漫着代码与咖啡因的味道，但顾屿的心境已比昨日沉稳了许多。
刚在工位坐下，李工就头也不回地丢过来一个文档链接和一个Git仓库地址。
“跟着需求文档，把上周那批NGINx访问日志清洗一遍。”李工的声音隔着显示器传来，毫无波澜，“脚本可以参考仓库里的template，但数据源换了，字段映射和异常处理你自己根据实际情况改。下班前给我初步清洗结果。”
任务来了。
顾屿打开文档，需求描述得清晰却也苛刻。数据来源是公司某核心业务线上周产生的海量访问日志，原始数据格式并不完全规范，充斥着各种爬虫请求、错误访问、缺失字段和编码乱码。
他打开数据样本看了一眼，庞大的数据量和混乱的格式足以让新手头皮发麻。这绝不仅仅是运行一下现成脚本那么简单。
顾屿深吸一口气，没有立刻动手。他回想起在Acm赛场上面对那道几何难题时的状态——不能慌，必须先理解问题本质。他又想起林薇的话，真正的挑战在于处理真实、混乱的数据。
他沉下心，没有直接套用模板脚本，而是先花了近一个时，仔细分析数据的结构、字段分布、常见异常值的模式以及缺失值的出现规律。他用样本数据反复测试不同的解析和清洗策略。
在这个过程中，他发现模板脚本里的一个循环处理存在冗余，针对当前数据的特点，完全可以优化。他仔细修改了代码，提升了效率。
接着，他遇到了一个棘手的问题：有一类异常请求的User-Agent字段极其不规则，用常规的正则表达式难以准确匹配和过滤。他盯着那些杂乱的字串，思索片刻，没有立刻去向李工求助——他知道那大概率只会换来不耐烦。
他尝试转换思路，将问题抽象化：这本质上是一个模式识别和分类问题。他快速编写了一个函数，结合多种特征匹配和简单的概率判断，设计了一个多模式过滤方案，成功地将那类异常请求精准地捕捉了出来。
解决掉这个最大的障碍，后续的清洗工作变得顺畅起来。下午三点多，他已经完成了数据清洗，并生成了初步的统计报告。
他将清洗后的数据样本、完整的处理代码以及一份简要的明文档一并提交给了李工。
李工接收了文件，依旧是那副没什么表情的样子，开始检查。
顾屿有些紧张地等待着。他看到李工的鼠标快速滚动，眉头习惯性地蹙着。但过了一会儿，那蹙起的眉头似乎微微松动了一下，鼠标滚动的速度也慢了下来。李工的目光在顾屿优化代码的那一段和那个自创的多模式过滤函数上多停留了几秒。
最终，李工关闭了文件窗口，转过头，看了顾屿一眼，只是简单地“嗯”了一声。
但不知是不是错觉，顾屿觉得那声“嗯”，似乎比昨检查环境配置时，少了一丝冷硬，多了一丝……算是认可的意思？
顾屿心里稍稍松了口气，一种的、成功的喜悦悄然蔓延。这比完成一道算法题更让他有成就感，这是解决真实世界问题的满足福
下班时间快到，顾屿开始整理桌面。手机屏幕亮了一下。
是“遥”的消息。
「第二上班啦笨蛋~感觉如何？有没有被老板骂哭？[戳一戳]」
她的语气一反前几日的沉寂和疏离，恢复了往日的活泼，甚至带着点过分的“关潜。
顾屿笑了笑，回复：「还好，刚完成第一个任务，清洗数据。」
「哇！上手这么快？可以嘛！」遥回复得很快，「数据好处理吗？有没有遇到什么奇葩的格式或者坑？」
顾屿被她略显专业的用词逗笑了，于是便问道：“你对这方面也有研究？了解的很详细呢。”
「肯定啊！我大学也和你一样是学计算机专业的哦！」遥的回复带着夸张的肯定，接着又看似随意地追问了一句，「那你们清洗后的数据标准是什么？直接入仓还是需要业务部门再确认一下？」
这个问题问得相当内行，直接指向了数据pipeline的后续环节。顾屿略微惊讶，但还是老实回答：「需求文档里有明确的指标，清洗完李工看过没问题应该就直接入odS层了。」
「哦哦，那就好。记得多备份，流程上心点别背锅。」遥最后回了一句，配了个“乖巧”的表情包。
顾屿看着屏幕，笑了笑。这种被关切的感觉，在这种陌生的环境里，竟让他感到一丝微妙的温暖。
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