Zeker! Hier zijn enkele minder bekende maar krachtige functies van de Cursor in Python die je kunnen helpen bij web scraping en data-analyse, en je productiviteit kunnen verhogen: 1. **Iteratie met `for`-lus en `next()`** De Cursor fungeert als iterator. Gebruik `for`-lussen voor eenvoudige iteraties, maar voor meer controle kun je ook `next()` gebruiken om handmatig door de resultaten te gaan. Dit geeft je flexibiliteit bij het verwerken van data, bijvoorbeeld om te stoppen na een bepaald aantal resultaten of bij fouten. 2. **Gebruik van `batch_size` en `limit` (bij bepaalde database-API's)** Sommige database-API's of bibliotheken bieden opties om de hoeveelheid data die in één keer wordt opgehaald te beperken (`limit`) of in batches (`batch_size`). Dit vermindert geheugenbelasting en versnelt je scraping en analyseproces. 3. **Cursor `close()` en resourcebeheer** Vergeet niet je Cursor expliciet te sluiten met `close()`. Dit voorkomt resourcelekken en verbetert de stabiliteit van je script tijdens langdurige scraping-sessies. 4. **Gebruik van `with`-context (indien ondersteund)** Sommige database-API's ondersteunen het gebruik van `with`-contextmanagers voor automatisch resourcebeheer. Dit zorgt voor schonere code en vermindert fouten bij vergeten sluitingen. 5. **Optimaliseer query's door gebruik van `projection`** Bij web scraping met bijvoorbeeld MongoDB of andere databases kun je door gerichte selectie (projection) de hoeveelheid data beperken die wordt opgehaald, waardoor je sneller werkt en minder geheugen gebruikt. 6. **Foutafhandeling binnen de Cursor-loop** Implementeer try-except blokken binnen je cursor-iteraties om fouten tijdens het ophalen of verwerken van data te voorkomen en je scrapingproces robuuster te maken. 7. **Gebruik van `explain()` voor optimalisatie** Als je met databases werkt, kun je `explain()` gebruiken om te begrijpen hoe je queries worden uitgevoerd en deze optimaliseren voor snellere data-ophaal. 8. **Paginering en cursor-vooruitgang (bij grote datasets)** Voor grote datasets kun je cursors gebruiken om in kleine stukken te werken (bijvoorbeeld door `skip()` en `limit()`), zodat je systeem niet overbelast raakt. **Kortom:** Door deze minder bekende functies en technieken te benutten, kun je je web scraping en data-analyse efficiënter maken, fouten verminderen en je ontwikkelproces versnellen. Zorg dat je altijd je cursors goed beheert en optimaliseer je query's voor betere prestaties.

Absoluut! Cursor is een krachtige editor met een aantal geniale, minder bekende functies die perfect aansluiten bij jouw werkzaamheden in Python, vooral voor web scraping en data-analyse. Hier zijn de top tips om je productiviteit een boost te geven. ### 1. Het Krachtige "Cmd/Ctrl+K" (Niet alleen voor code genereren) Iedereen gebruikt `Cmd+K` (Mac) / `Ctrl+K` (Windows) om code te genereren, maar de echte kracht schuilt in het gebruik van de **specifieke promptmodus**. * **Hoe het werkt:** Selecteer een stuk code (bijv. de HTML die je hebt gescraped) en druk op `Cmd+K`. In plaats van een algemene vraag te stellen, geef je een specifieke opdracht over de geselecteerde code. * **Jouw use-case:** * **Data-extractie:** "Parse deze HTML en extraheer alle `href` attributen met BeautifulSoup in een Python list." * **Data-transformatie:** "Converteer deze lijst van dictionaries naar een pandas DataFrame en zet de 'price' kolom om naar een float." * **Foutafhandeling:** "Voeg error handling toe (try-except) voor een ConnectTimeout exception en log de fout." * **Voordeel:** Je blijft in de flow van je code. Cursor begrijpt de context van wat je hebt geselecteerd, waardoor de gegenereerde code veel nauwkeuriger en direct toepasbaar is. ### 2. Cursor Agent: Je Automatische Code-Reviewer en Debugger Dit is een van de meest verborgen en krachtige features. De Agent kan je code uitvoeren, analyseren en fouten vinden. * **Hoe het werkt:** Open het Command Palette (`Cmd+Shift+P` / `Ctrl+Shift+P`) en zoek naar **"Cursor: Run Agent"**. Je kunt de Agent vragen om je code uit te voeren of een specifiek probleem te onderzoeken. * **Jouw use-case:** * **Debuggen van parsers:** Laat de Agent je scraping-code runnen op een voorbeeld-HTML-fragment dat je in een comment hebt gezet. Het zal de output geven en eventuele `NoneType` errors of indexeringfouten identificeren voordat je de code daadwerkelijk uitvoert. * **Analyseren van data-structuren:** Vraag de Agent: "Wat is de structuur van het object dat `soup.find_all()` retourneert?" Het geeft je een gedetailleerde uitleg, perfect voor het begrijpen van complexe BeautifulSoup resultaten. * **Controleren van pandas-bewerkingen:** "Voer deze pandas-bewerking uit op een voorbeeld DataFrame en toon me het resultaat." Dit voorkomt verrassingen na het mergen of groeperen van grote datasets. * **Voordeel:** Het is alsof je een pair programmer hebt die continu je code controleert en test, wat leidt tot veel minder runtime-fouten. ### 3. @-references en Codebase Bewustzijn Cursor's AI is zich bewust van je hele project. Je kunt hiernaar verwijzen met het `@`-symbool om ultra-contextspecifieke antwoorden te krijgen. * **Hoe het werkt:** Gebruik in je prompt de naam van een bestand, klasse of functie uit je project met een `@` ervoor. * **Jouw use-case:** * **Consistentie:** "Schrijf een nieuwe scrapingfunctie voor een andere website, vergelijkbaar met `@scraper_amazon.py`, maar gebruik de requests library in plaats van httpx." * **Refactoren:** "Herkom deze functie `@data_cleaner.py` om gebruik te maken van de configuratie die is gedefinieerd in `@config.py`." * **Uitleg:** "Leg uit wat de functie `@parse_product_page` doet en waarom de `try-except` blok daar staat." * **Voordeel:** Dit vermindert fouten door consistentie af te dwingen across je codebase en bespaart je uren aan het manueel opzoeken van code in andere bestanden. ### 4. Snelle Code Bewerkingen met Cursor Commands Rechtsklikken op code geeft een contextmenu met razendsnelle AI-gestuurde opties. * **Hoe het werkt:** Selecteer code -> Rechtsklik -> Kies een optie zoals "Edit via AI", "Generate Docs", of "Explain This". * **Jouw use-case:** * **Documentatie:** Selecteer je hoofd scrapingfunctie -> "Generate Docs". Cursor schrijft meteen een perfecte docstring met parameters, return types en een beschrijving. Essentieel voor onderhoudbare code. * **Refactoren:** Heb je een lelijke `if-else` keten om HTML-tags te herkennen? Selecteer het -> "Edit via AI" en vraag: "Refactor dit naar een dictionary lookup voor betere leesbaarheid." * **Uitleg:** Krapte een complexe pandas chain (`.groupby().agg()`) niet? Selecteer het -> "Explain This" en krijg een duidelijke, regel-voor-regel uitleg in het Nederlands. * **Voordeel:** Snelheid. Het elimineert het heen en weer typen van prompts en geeft directe, actiegerichte commando's. ### 5. Ask Cursor (Vragen over je Eigen Codebase) Dit is de ultieme "waarom heb ik dit zo geschreven?"-tool. * **Hoe het werkt:** Open het Chat-paneel en stel een vraag over je eigen code. Cursor zal de relevante bestanden indexeren en een antwoord geven gebaseerd op de werkelijke code die je hebt geschreven. * **Jouw use-case:** * **Onderhoud:** "Waar in mijn codebase behandel ik 404 errors?" * **Onboarding:** "Hoe is mijn data-analysepipeline opgebouwd? Van scraping naar cleaning naar analysis?" * **Probleemoplossing:** "Ik krijg een encoding error bij het opslaan van een CSV. Welke functie gebruikt `pd.to_csv()` en met welke parameters?" * **Voordeel:** Het is een interactieve documentatie voor je eigen project, wat cruciaal is voor complexe web scraping tools die vaak uit veel modules bestaan. --- ### Samengevat: Een Werkstroomvoorbeeld Stel je voor dat je een nieuwe scraper toevoegt: 1. **Schrijven:** Je schrijft de basis-HTTP-request met `httpx`. Druk `Cmd+K` en vraag: "Voeg retry logic toe met backoff voor deze request." 2. **Parseren:** Je plakt de ontvangen HTML in een nieuw bestand. Je selecteert het en gebruikt `Cmd+K`: "Schrijf een BeautifulSoup parser om de productnaam, prijs en voorraadstatus te extraheren naar een dictionary." 3. **Documenteren:** Rechtsklik op de functie -> "Generate Docs". 4. **Testen:** Open het Command Palette -> "Cursor: Run Agent" en vraag het agent om de parserfunctie te testen met het HTML-fragment. 5. **Integreren:** Vraag in de chat: "Hoe kan ik deze nieuwe scraper integreren in mijn hoofdscript `@main.py`?" Door deze features te combineren, versnel je niet alleen het schrijven van code, maar ook het testen, debuggen en onderhouden ervan, waardoor je algehele productiviteit en codekwaliteit enorm verbetert. Succes met je project