Natuurlijk! Hier is een stapsgewijs plan om je legacy webscrapingproject te refactoren met Cursor, gericht op het verbeteren van codekwaliteit, leesbaarheid en onderhoudbaarheid: Stap 1: Voorbereiding en Analyse 1.1. Maak een volledige back-up van je huidige codebase. 1.2. Installeer Cursor en configureer het voor je project. 1.3. Voer een statische analyse uit om duplicaties, inconsistenties en code-smells te identificeren. Stap 2: Identificatie van Duplicatie en Inconsistenties 2.1. Gebruik Cursor om codefragmenten te detecteren die vergelijkbaar of identiek zijn. 2.2. Noteer patronen in naamgeving en structuur die inconsistent zijn. 2.3. Documenteer de belangrijkste problematische gebieden. Stap 3: Structureren van de Refactoring 3.1. Definieer duidelijke doelen: - Elimineer duplicatie. - Consistentie in naamgeving. - Verbeterde modulariteit. 3.2. Plan het gebruik van functies, klassen en modules om hergebruik te bevorderen. Stap 4: Herstructurering van de code 4.1. Modulariseer herhaalde code: - Verplaats herhaalde code naar aparte functies of klassen. - Geef functies en variabelen consistente en beschrijvende namen. 4.2. Implementeer design patterns indien nodig (bijvoorbeeld Factory, Strategy). 4.3. Zet grote scripts op in kleinere, overzichtelijke modules. Stap 5: Verbetering van naamgeving 5.1. Pas inconsistent gebruikte namen aan naar een uniforme stijl (bijvoorbeeld snake_case). 5.2. Gebruik duidelijke en beschrijvende namen voor functies, variabelen en klassen. 5.3. Documenteer belangrijke functies met docstrings. Stap 6: Testen en Validatie 6.1. Schrijf (of update) unittests voor de nieuwe functies en modules. 6.2. Voer de tests uit om te bevestigen dat de functionaliteit behouden blijft. 6.3. Gebruik Cursor om codecoverage te meten en te verbeteren. Stap 7: Continuerende Verbetering 7.1. Gebruik Cursor voor code reviews en verdere detectie van verbeterpunten. 7.2. Documenteer de refactored structuur en gebruiksrichtlijnen. 7.3. Plan regelmatige codeonderhoudssessies met Cursor om de codekwaliteit te bewaken. Door deze stapsgewijze aanpak te volgen, zorg je voor een gestructureerde en efficiënte refactoring die je legacy webscrapingproject toekomstbestendig maakt.

Zeker, hier is een gedetailleerd stapsgewijs refactoringsplan voor je Python webscraping project met Cursor: ## Stap 1: Voorbereiding en Analyse 1. **Maak een backup** van je huidige codebase 2. **Installeer Cursor** en configureer het voor je project 3. **Voer statische analyse uit** met: ```bash pylint je_project/ flake8 je_project/ ``` 4. **Identificeer problemen** met Cursor's "Analyze Codebase" functie ## Stap 2: Codebase Overzicht Creëren Gebruik Cursor om: - Een dependency graph te genereren - Gedupliceerde code te detecteren - Inconsistente naamgeving in kaart te brengen ## Stap 3: Refactoring Strategie Implementeren ### Fase 1: Basisstructuur Verbeteren 1. **Standaardiseer import statements** ```python # Gebruik Cursor's "Organize Imports" from selenium import webdriver from bs4 import BeautifulSoup import requests ``` 2. **Creëer consistente mapstructuur** ``` project/ ├── scrapers/ ├── utils/ ├── models/ ├── config/ └── tests/ ``` ### Fase 2: Gedupliceerde Code Aanpakken 1. **Identificeer gemeenschappelijke patronen** met Cursor's "Find Similar Code" 2. **Creëer utility functies**: ```python # Voor: request handling def make_request(url, headers=None, timeout=10): # Gestandaardiseerde request logica pass # Voor: data extractie def extract_data(html, selectors): # Gestandaardiseerde parsing pass ``` 3. **Implementeer base classes** voor scrapers: ```python class BaseScraper: def __init__(self, config): self.config = config def scrape(self): raise NotImplementedError ``` ### Fase 3: Naamgeving Consistent Maken Gebruik Cursor's "Rename Symbol" (F2) voor: - **Functienamen**: `get_data()` → `extract_product_info()` - **Variabelen**: `d` → `product_data` - **Klassen**: `Scrape1` → `ProductScraper` ### Fase 4: Code Kwaliteit Verbeteren 1. **Documentatie toevoegen** met Cursor's docstring generatie: ```python def parse_product_page(html_content): """ Parse HTML content to extract product information. Args: html_content (str): Raw HTML content Returns: dict: Structured product data """ ``` 2. **Type hints implementeren**: ```python def get_page_content(url: str) -> str: # Implementatie ``` ## Stap 4: Teststrategie 1. **Creëer unit tests** voor nieuwe utility functies 2. **Implementeer integration tests** voor scrapers 3. **Gebruik mocking** voor externe dependencies ## Stap 5: Incrementele Implementatie 1. **Begin met één module** 2. **Test grondig** na elke refactoring stap 3. **Commit changes** met beschrijvende messages ## Cursor Specifieke Tips ### Sneltoetsen en Features: - `Ctrl+K` voor context-aware code generatie - `Ctrl+L` voor chat met je codebase - "Extract Function" voor gedupliceerde code - "Generate Tests" voor test coverage ### Best Practices: 1. **Werk in kleine increments** 2. **Gebruik Cursor's code review** voor elke wijziging 3. **Maak gebruik van templates** voor consistente patronen 4. **Documenteer beslissingen** in comments ## Stap 6: Monitoring en Onderhoud 1. **Implementeer logging**: ```python import logging logging.basicConfig(level=logging.INFO) ``` 2. **Creëer een refactoring log** bij te houden wijzigingen 3. **Stel code quality gates** in met pre-commit hooks ## Belangrijke Veiligheidsmaatregelen - ✅ **Backup voor refactoring** - ✅ **Test na elke significante wijziging** - ✅ **Gebruik version control** - ✅ **Documenteer breaking changes** Begin met stap 1 en werk systematisch door het plan. Cursor zal je helpen bij het automatiseren van veel repetitieve taken en het consistent maken van de codebase.