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我在产品上线前不小心删除了7 TB的视频

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深度学习与Python
发布2022-06-13 09:30:13
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发布2022-06-13 09:30:13
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文章被收录于专栏:深度学习与python

作者|thevinter

翻译|核子可乐

编辑|燕珊

今天我们想分享的是一位初级开发者对于自身犯的某个错误的记录。这个帖子在日前在 Hacker News 之所以引起很多人的讨论和共鸣,或许是因为许多经验丰富的工程师都是这么走过来的。

虽然这是一个“新手贴”,但它也是个不错的帖子。犯错不可怕,最重要的是,犯错后能吸取经验教训,让自己会变得更强大。这位开发者把它写下来巩固自己学习过程中的理解,这对任何有类似经验的初级开发人员来说都是有积极意义的。人人都会犯错,关键是你下一步如何做。以下是帖子内容,我们将其翻译出来,希望能为读者带来参考价值:

前 言

先跟大家打个招呼,我是个刚工作还不到一年的初级开发者,所以很多在各位看来不言而喻的道理我自己还没摸索清楚。本文权当记录成长过程中的点滴,请大家轻拍。

在很多高手们看来,这个故事简直不可理喻……没错,里头有太多坏习惯、太多低级错误,在硅谷巨头看来完全不可想象。但这就是世界各地小型 IT 企业的真实生存状态,而且还在继续困扰着无数像我这样的从业者。

我目前是在意大利一家小开发公司(一共 10 个人)上班,主要是为当地企业开发管理各种网站和工具。另外,我们还跟意大利、英国和南非最大的几家健身企业签订了大额合同。既然说是最大的健身企业,那他们应该知道自己想要什么喽?错,他们完全不知道……当然,我不打算把锅甩给他们,毕竟这里的甲方和乙方都是一屁股烂账、谁也别说谁。总之,让咱们客观回顾事件原委。

从项目说起

受保密协议所限,这里我没法透露太多。简而言之,我们目前开发的项目需要使用大量视频,这些视频素材托管在 Vimeo 之上。公司当前用的是 VimeoOTT,也就是负责内容交付的前端平台,但上头打算逐步迁移至 Vimeo Enterprise。VimeoOTT 上需要迁移的视频大概有 500 段,但 Vimeo 并不提供简单易行的迁移方法。去年 10 月左右,我曾经写信给对方的支持团队,询问他们能不能帮助迁移,回复中说他们“会调查一下”。然后就没有然后了。

所以说,我们得重新上传这些视频素材。我提议构建一个自定义 API 脚本,从 OTT 那边下载视频、再把素材上传至 Enterprise(和我们的产品)。但管理层拒绝了这套方案,而是决定花钱请人来手动完成。接下来的一个月中,有人上传了来自 OTT 的 500 段视频外加 400 段新视频,于是我们一下子就用光了 Enterprise 提供的全部 11 TB 存储容量中的 9 TB,好在一切进展顺利(虽然效率不高)。时间很快来到今年 4 月。

出问题了

突然之间,Vimeo 那边似乎开了窍,想起我们之前提出的申请。于是在并未告知我司的情况下,他们决定把 OTT 上的所有视频都转储到 Enterprise 新平台上。但为什么不打个招呼呢?可能 Vimeo 根本就不关心吧。

  • 他们重复上传了我们这边已经传过的视频。
  • 现在视频素材的总大小在 15 TB 左右,超出上限 4 TB。

就是说除非我们删除一部分内容,否则根本没法继续上传视频。我们询问 Vimeo 能否恢复更改,但得到的却是否定的答复。最要命的是,再有一个礼拜左右产品就该上线了。

唯一的选择就只能是手动删除多出来的视频了,这活归我来干。很遗憾,我犯了个巨大的错误。

“解决方案”

(介绍一下背景,之前 7 个月里我一直在使用 React,这也成了引爆问题的直接导火索)

幸运的是,我们在数据库里为每段视频都分配了一个“VimeoId”,所以我脑袋里蹦出的第一个解决方案就是:

代码语言:javascript
复制
for each video in vimeo:
    if video not in our_vimeo_ids:
    delete("api.vimeo.com/videos/{video}"

这两条请求都是分页的(只是具体方式略有不同),所以我编写的实际代码是:

代码语言:javascript
复制
page = 0
url = f"https://api.ourservice.com/media?page={page}&step=100"
our_ids = []
for i in range(10):
    page = i
    res = requests.get(url)
    videos = res.json()['list']
    ids = [video['vimeoId'] for video in videos]
    our_ids += ids

next = '/me?page=1'
vimeo_ids = []
while next is not None:
    res = requests.get(f'https://api.vimeo.com/videos{next}')
    res = res.json()
    videos = res['data']
    ids = [video['id'] for video in videos]
    vimeo_ids += ids
    next = res['pagination']['next']

for id in vimeo_ids:
    if id not in our_ids:
        requests.delete(f'https://api.vimeo.com/videos/{id}')

大家肯定一看就知道错在哪了,现在我也看得出来。但当时我检查了好几遍,觉得它没有任何问题。这里剧透一下答案:

代码语言:javascript
复制
url = f"https://api.ourservice.com/media?page{page}&step=100
our_ids = []
for i in range(10):
    page = i
    res = requests.get(url)

我当时已经习惯了 React,所以天然认定 url 会在页面变量更改后立即刷新,但事实并非如此。所以在使用这个脚本之后,所有不存在于我们数据库第一页里的视频都会被从 Vimeo 中删除。

这里还有另一个问题:我测试了代码,并使用了以上示例中的这个错误循环。

我还做了几次手动测试,但测试范围就只有数据库上的第一页。哎,这本该很容易避免的一系列错误。

代码语言:javascript
复制
page = 0
url = f"https://api.ourservice.com/media?page{page}&step=100
our_ids = []
for i in range(10):
    page = i
    res = requests.get(url)
    videos = res.json()['list']
    ids = [video['vimeoId'] for video in videos]
    for id in ids:
    res = requests.get(f'https://api.vimeo.com/videos/{id}')
        if res.status_code != 200:
        print(f"There was something wrong. You have deleted a wrong video -> {id}"

善后工作

好消息是,Google Drive 文件夹里还有一份视频备份,而且相关信息也好好保存在数据库内。坏消息是,这时候时间已经来到星期五,而我们最晚也得在星期二早上就把视频还原回去。当时公司的网络带宽大概是每秒 30 MB,上传数据总量在 8 TB 左右。不现实……我们得想点别的办法。

我想到的第一个解决方案就是用 Google Drive API。我们这边有全部上传到数据库的视频文件名,所以我很快写下以下代码:

代码语言:javascript
复制
page = 0
file_names = get_our_filenames(page) # This time without the mistake in the for loop
for name in file_names:
    download_and_save_from_drive(name)
    upload_to_vimeo(name)

这意味着我可以用不同页面多次运行脚本,从而在不同网络上“并行化”整个过程。(我也想过换个高速网络环境,但一是没有比较快捷的提速途径、二是出站流量成本过高。)效果还是不理想,毕竟就算是饱和传输也得占满整整 4 天,再出一丁点问题就要超时。于是我又想到了一个办法:

另一个解决方案

能不能直接把视频从 Google Drive 上传到 Vimeo?我检查了一下上传页面,并发现确实可以这么操作。只是还有个小问题:它只支持手动操作,无法使用 API 自动优化,但优势是上传几乎可以即时完成。也许还有更好的办法,但我当时真的想不到了,所以我满心欢喜地启动了 Playwright。

Playwright 是一款自动 E2E 工具,可用于模拟用户交互。具体来讲,它可以按我们编程的指引点击网站上的不同位置。有它在,不就把人给解放出来了?

下面来看代码:(我刚开始用 Playwright、而且时间紧迫,所以写得确实粗糙,请大家原谅)

代码语言:javascript
复制
test('Videos', async ({ page }) => {
  // 登录进vimeo
  await page.goto('https://vimeo.com/upload/videos');
  await page.fill(
    'input[name="email"]',
    'xxx'
  );
  await page.fill('input[name="password"]', 'xxx');
  await page.click('input[type=submit]');

  // 点击Drive按钮,然后登录进 Google Drive
  // 我们需要将其作为iframe来管理
  const [popup] = await Promise.all([
    page.waitForEvent('popup'),
    page.click('text=Drive'),
  ]);
  await popup.fill('input[type="email"]', 'xxx');
  await popup.click('button:has-text("Next")');
  await popup.fill('input[type="password"]', 'xxx');
  await popup.click('button:has-text("Next")');
  await timeout(5000);

  // 对于我们上传前就已经获得的全部文件名
  for (let i = 0; i < videos.length; i++) {
    if (i > 0) {
      page.click('text=Drive');
      await timeout(5000);
    }
    let found = false;
    while(!found) {
    for (let frame of page.frames()) {
        const searchbox = await frame.$('input[aria-label="Search terms"]');
        const button = await frame.$('div[data-tooltip="Search"]');
        if (searchbox) {
            await temp.fill(videos[i]);
            await button.click();
            }
        }
    }
    await timeout(5000);

    // 每当搜索时,Google都会重新生成iframe,所以我们就得重新搜索
    for (let frame of page.frames()) {
      const temp = await frame.$('table[role="listbox"]  div[tabindex="0"]');
      if (temp) {
        const select = await frame.$('div[id="picker:ap:2"]');
        await select.click();
      }
    }
    await page.goto('https://vimeo.com/upload/videos');
  }
});

这段代码确实不怎么样(特别是其中用超时来解决 Playwright 中.click() 的部分),但它还是发挥了符合预期的效果,只有一个意外:我没能让它正确点击查找到的视频,而只是点到了“Select”按钮上。直到现在,我也不知道这个问题该怎么解决。所以就算是用上这段代码,我也得每 10 秒就手动单击一次来选择视频,这样才能让程序持续运行。我坐在屏幕前点了 10 分钟,然后开始怀疑自己这是在搞什么鬼……

我下载了一个自动点击器(xclicker),并把它设置成每 5 秒点击一次。成功!每段视频大概耗时 13 秒,一共 1000 段视频,用了 4 个小时所有视频就都上传完成了。现在只剩最后一步:它们都有了新的“vimeoIds”,所以我得回到公司这边的数据库,用正确的 Id 值更新所有视频。但这次要简单得多,用跟之前类似的 Python 脚本就能轻松完成。

最后,所有视频上传完成,产品终于能顺利上线了。

总 结

这事让我学到了什么?首先就是在执行破坏性操作之前,先充分进行测试。也希望 Vimeo 和外包商也能从中吸取教训吧,虽然我怀疑他们根本不在乎。(肯定不在乎,直到现在这种上传方式还是只支持手动,想想这是为什么!)

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原始发表:2022-05-16,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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