1. Λεπτομερής Ανάλυση Αρχείων

Ανάλυση και Βελτιώσεις για Κάθε Αρχείο

• db_utils.py: MCP Database Interface
  • Τι να ελέγξουμε:
    • Δομή των SQL queries: Είναι αποτελεσματικά και ασφαλή (π.χ., χρήση parameterized queries);
    • Επαρκής χειρισμός σφαλμάτων (error handling).
  • Προτάσεις:
    • Προσθήκη test cases για βασικές λειτουργίες (CRUD operations).
    • Βελτιστοποίηση συχνά χρησιμοποιούμενων queries.
• text_processor.py: Core NLP Processing
  • Τι να ελέγξουμε:
    • Τρέχουσα προσέγγιση tokenization/lemmatization: Είναι η πιο κατάλληλη;
    • Αν οι βιβλιοθήκες είναι ενημερωμένες (π.χ., NLTK, spaCy).
  • Προτάσεις:
    • Καθαρισμός redundant κώδικα.
    • Μεταφορά συχνά χρησιμοποιούμενων functions σε utilities.
• enhanced_preprocessor.py: Advanced Feature Engineering
  • Τι να ελέγξουμε:
    • Σύνδεση με το core NLP pipeline (είναι πλήρως εναρμονισμένο;).
    • Υπάρχουν overlap λειτουργιών με το text_processor.py;
  • Προτάσεις:
    • Ενοποίηση των λειτουργιών όπου είναι δυνατόν.
    • Δημιουργία configuration file για τη ρύθμιση του pipeline.
• preprocessing_logger.py: Logging
  • Τι να ελέγξουμε:
    • Υπάρχουν multiple logging frameworks; Αν ναι, ενοποίησή τους.
    • Πληρότητα logs (π.χ., είναι όλα τα κρίσιμα events καταγεγραμμένα;).
  • Προτάσεις:
    • Υιοθέτηση standardized log format (π.χ., JSON logs για debugging).
    • Δημιουργία function για εύκολη χρήση logging σε όλο το project.

2. Δημιουργία Migration Plan

Μεταφορά Κώδικα από Notebooks σε Modules

• Γιατί: Τα notebooks είναι εξαιρετικά για ανάπτυξη, αλλά η διατήρηση και ο καθαρισμός γίνονται πιο δύσκολα.
• Σχέδιο Μεταφοράς:
  1. Καθόρισε ποια functions πρέπει να μεταφερθούν σε modules.
  2. Δημιούργησε ξεχωριστούς φακέλους για modules (/scripts) και notebooks (/notebooks).
  3. Ενημέρωσε όλα τα notebooks ώστε να καλούν τα modules αντί για inline code.

3. Εγκατάσταση Centralized Logging System

Βήματα:

1. Ενοποίηση Logging:

   • Καθόρισε ένα logger.py στο φάκελο /utils/.

   • Παράδειγμα logger.py:

     python
     Copy code
     import logging
     
     def setup_logger(name, log_file, level=logging.INFO):
         """Setup logger for the project."""
         formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
         handler = logging.FileHandler(log_file)
         handler.setFormatter(formatter)
     
         logger = logging.getLogger(name)
         logger.setLevel(level)
         logger.addHandler(handler)
     
         return logger
     
     # Example Usage
     project_logger = setup_logger('project', 'logs/project.log')
     project_logger.info("Logger initialized.")
     
     

2. Ενημέρωσε όλα τα scripts για χρήση του logger:

   • Στα αρχεία, αντικατέστησε το print με project_logger.info().

3. Log Key Events:

   • Βεβαιώσου ότι καταγράφεις:
     • Σφάλματα (errors).
     • Ενέργειες database (query logs).
     • Στάδια επεξεργασίας NLP pipeline.

Τι Μπορούμε να Κάνουμε Τώρα

Προτείνω τα εξής βήματα: