将数据转换为制表符分隔的数值
在第二部分中，我们重点讨论了持久化先前转换的数据，在这篇文章中，我们将致力于实现这一转换步骤。具体来说，我们将使用我们得到的数据，我们将确保以下游管道能够最简单地处理它的方式进行操作，这个组件是数据生产者过程的一个关键部分。
最低要求
与本帖相关的所有代码都在Github上，请自由探索以获得更多细节，以下是运行本例的最低要求。
- Go 1.14
解析值
选择正确的包来解析数值取决于所使用的格式，这些格式的常见例子包括JSON、CSV或Protocol Buffers；了解正确的数据格式无疑是重要的，但了解所使用的具体标准和版本也很重要。
最终，要使用的包将由原始数据源决定。考虑到这一点，并回顾我们在第一部分中谈到的内容，我们可以肯定我们的原始数据源将是IMDB，具体文件是gzip的，包含tab分隔的数值。顺便说一下，在这篇文章中，我们不会涉及枪支压缩的部分，这将在以后的文章中讨论。
那么，这到底需要什么呢？
我们可以使用encoding/csv ，用类似的配置来设置我们的阅读器。
cr := csv.NewReader(br)
cr.Comma = '\t'
cr.LazyQuotes = true
然而这并不可行，原因是原始数据源并没有真正使用这个包所实现的预期格式。我明确地提到这一点，因为事先确定这一点真的很重要，它可能看起来像CSV（使用制表符而不是逗号），但实际上它不是。
实际上，解析IMDB的TSV文件的实现比这更容易。我们可以使用 bufio并做如下的事情。
br := bufio.NewReader(f)
for {
line, err := br.ReadString('\n')
if err == io.EOF {
return
}
if err != nil {
log.Fatalf("Reading TSV %s", err)
}
fmt.Printf("%#v\n", strings.Split(strings.Trim(line, "\n"), "\t"))
}
这应该会给我们带来我们所期望的东西：一个数据结构（在这种情况下是字符串的片断），可以很容易地被下游管道处理。
下一步是什么？
下一篇博文将介绍惊人的errgroup 包!我们就快把所有的东西连接在一起了。
