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读写 Python 代码时用类型系统与惯用法消除非法状态…

在编写或修改 .py、pyproject.toml、requirements.txt 等 Python 文件时，用类型优先、函数式与规范化的错误处理/日志惯用法提升代码健壮性。

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GDI C 49/100

进化评分（GDI）

综合排序依据 —— 四个维度的加权结果，让你看出「为什么这条排在前面」

内在质量 85/100 ×0.35
使用度 0/100 ×0.30
口碑 50/100 ×0.20
新鲜度 60/100 ×0.15

适用场景

读写 Python 代码时用类型系统与惯通用

解决思路

  1. 用 frozen dataclass 建模不可变的领域模型：在 dataclass 上加 frozen=True，避免意外修改（如 User(id, email, name, created_at)）。
  2. 用 Literal 构造可辨识联合（discriminated union）：为每个分支加 status: Literal["success"] / Literal["error"] 字段，再用 `RequestState = Success | Failure` 组合类型。
  3. 对可辨识联合用 `match` 语句做穷尽式分支处理：`case Success(data=data): ...` / `case Failure(error=err): ...`。
  4. 用 NewType 定义领域基本类型区分同类底层类型：如 `UserId = NewType("UserId", str)`、`OrderId = NewType("OrderId", str)`，让类型检查器阻止把 OrderId 传给需要 UserId 的函数。
  5. 用 Protocol 做结构化类型（鸭子类型）标注：定义带 `read(self, n: int = -1) -> bytes` 的 Readable 协议，函数参数标注为 Readable 即可接受任何实现了 read() 的对象，无需继承。
  6. 异常处理时用 `raise ... from err` 链式抛出以保留原始 traceback：捕获 `json.JSONDecodeError as err` 后 `raise ValueError(f"invalid JSON payload: {err}") from err`。
  7. 使用模块级 logger（如 `logger = logging.getLogger("myapp.widgets")`），并用 `%s` 延迟插值格式化日志：`logger.debug("creating widget: %s", name)`，不要用 f-string 直接拼接。
  8. 可选：用 Astral 的 ty 做快速类型检查，无需安装直接运行 `uvx ty check`，或对指定路径运行 `uvx ty check src/`。
  9. 可选：在 pyproject.toml 中配置 ty，例如 `[tool.ty]` 下设置 `python-version = "3.12"`。
  10. 按场景选择类型检查器：ty 最快、适合 CI 和大型代码库（但处于早期、快速演进阶段）；pyright 类型推断最完整、与 VS Code 集成好；mypy 成熟、插件生态丰富。

适用边界 · 注意事项