# 个人易错点（只追加）

> **本文件的规矩**
> 1. **只追加。** 已有条目一个字都不改、不重排、不润色。发现写错了 → 在末尾补一条"更正"，不要回头改。
> 2. **不通读。** 追加前只做两件事：`rg -i "<关键词>" docs/dev/personal-pitfalls.md` 看有没有记过；
>    看一眼下面的索引表最后一行拿编号。全文只在复盘时才读。
> 3. 一条写三行：**现象** / **为什么会错** / **以后怎么防**。
>    写不出"为什么会错"就先别记——那说明还没想清楚。
> 4. 记**规律**，不记事故。"今天又忘了"不新开条目，在已有条目下把 `复发` 加一。

## 追加模板

```markdown
### N. <一句话>
- 现象：
- 为什么会错：
- 以后怎么防：
- 首次：YYYY-MM-DD｜复发：0
```

## 索引

| # | 一句话 | 首次 |
|---|---|---|
| 1 | 类型判断只写 `int`，漏掉 `np.int64` 这类 numpy 标量 | 2026-10-01 |
| 2 | 以为 `# TODO(L0)` 只是普通注释 | 2026-10-01 |
| 3 | 签名里的类型注解和 docstring 说的不一致 | 2026-10-01 |
| 4 | 只覆盖自己的状态，忘了第三方库还在用 numpy 旧全局 | 2026-10-01 |
| 5 | 参数校验排在副作用（建目录 / 写文件）之后 | 2026-10-01 |
| 6 | 把 lint 的"没报错"当成"没问题" | 2026-10-01 |
| 7 | 写"守卫子句"时，忘了不是所有入参都长一样 | 2026-10-02 |
| 8 | 改了一处，忘了同源的另一处 | 2026-10-02 |
| 9 | 实现写完了，测试还挂着 skip —— 绿灯是假的 | 2026-10-02 |
| 10 | 把真报错当成"编辑器误报" | 2026-10-02 |
| 11 | pandas 对不齐就静默填 NaN，不报错 | 2026-10-03 |
| 12 | 三个并列的 `if`，后面的静默覆盖前面的 | 2026-10-03 |
| 13 | `Index == 标量` 得到布尔数组，`if` 要等到第 2 列才炸 | 2026-10-03 |
| 14 | 把"能看的表"和"能算的表"塞进同一个返回值 | 2026-10-03 |
| 15 | 区间被无条件夹到 `[0, 1]`，且 `min` / `max` 参数写反 | 2026-10-03 |
| 16 | 同一段入口转换抄了 N 遍，还当它是"本项目的写法" | 2026-10-03 |
| 17 | `hasattr(f, "__name__")` 挡不住 lambda，`else` 分支是死代码 | 2026-10-03 |
| 18 | 入口校验"想起什么写什么"，没照 §4.7 清单逐条过 | 2026-10-04 |
| 19 | 只想着主路径那种值，忘了布尔 / NaN / 长度不对 | 2026-10-04 |
| 20 | "不简单"的信号：同一个信息要在调用方写两遍 | 2026-10-04 |
| 21 | 公式里的 `^` 不是乘方，而且被 `except` 吞成 success=False | 2026-10-05 |
| 22 | 失败结果的 `message` 被包装层无条件覆盖 —— 对外永远报"成功" | 2026-10-05 |
| 23 | 体积/宽度这种"看着总为正"的量也会减反，维度奇偶还会把符号错误藏住 | 2026-10-05 |

---

### 1. 类型判断只写 `int`，漏掉 `np.int64` 这类 numpy 标量

- 现象：`get_rng(np.int64(42))` 不报错，但种子被静默忽略、退回全局流——结果不可复现，且没有任何提示。
- 为什么会错：`np.int64` **不是** python `int` 的子类（`isinstance(np.int64(42), int)` 是 `False`），
  但 `np.float64` **是** `float` 的子类。numpy 标量的继承关系不统一，凭直觉一定会翻车。
- 以后怎么防：写类型分支时默认假设"这个值可能来自 numpy"。判断用 `isinstance(x, (int, np.integer))`，
  取值统一 `int(x)` 归一化；并且给所有非预期类型加 `raise TypeError` 兜底——
  **宁可报错，也不要静默走默认分支**。
- 复发（2026-10-04）：`monte_carlo` 的 `n` 只写了 `isinstance(n, int)` —— `np.int64(1000)` 被 `ValueError` **误拒**，
  而 `n=True` 反而放行（`bool` 是 `int` 子类，判断顺序又反了）。
  同一张 §4.7 表的第一、三行，症状从"静默兜底"变成"误拒 + 误收"：**规则没换，只是没去查**（见第 18 条）。
- 首次：2026-10-01｜复发：0 → **1（2026-10-04）**

### 2. 以为 `# TODO(L0)` 只是普通注释

- 现象：函数实现完了，`# TODO(L0)` 还挂在末尾。
- 为什么会错：本仓库把 `TODO(L0)` / `TODO(L1)` / `TODO(v0.2)` 当**进度标记**用：
  `docs/03-roadmap.md` 靠它划分档位，`STATUS.md` 靠它统计"还剩哪些没做"。实现完不删，等于骗自己。
- 以后怎么防：实现完成时顺手删掉该函数里的 `TODO(...)`。
  全仓还剩多少没做，一条 `rg "TODO\(" src/` 就能数出来。
- 首次：2026-10-01｜复发：0

### 3. 签名里的类型注解和 docstring 说的不一致

- 现象：`def get_rng(random_state: int | None = None)`，docstring 却写"已经是 `np.random.Generator` 时原样返回"。
- 为什么会错：类型注解是给**读代码的人和 pyright** 看的契约。注解说只收 int/None、docstring 说还收 Generator，
  两处打架时合法用法会被 IDE 标红，真正的错误反而看不出来。
- 以后怎么防：改签名和改 docstring 必须同一次做完。
  本项目所有 `random_state` 的注解统一写 `int | np.integer | np.random.Generator | None`。
- 复发（2026-10-05）：`monte_carlo_probability` 写 `event: Callable[..., bool]`，docstring 却说"返回长度为 `n` 的**布尔数组**"
  —— 注解只描述"返回一个 bool"。pyright 实测：这样写会**拒绝**任何注解良好的向量化事件函数（`ndarray` 与 `bool` 不兼容），
  而运行期它一直都收得下。同一个坑从"收什么"换到了"返回什么"：**注解是契约，不是备注**。
- 首次：2026-10-01｜复发：1 → **2（2026-10-05）**

### 4. 只覆盖自己的状态，忘了第三方库还在用 numpy 旧全局

- 现象：`set_seed` 换掉了本包的生成器，但 sklearn / statsmodels 里 `random_state=None` 的路径
  仍不可复现（测试直接挂）。
- 为什么会错：numpy 有**两套**随机状态——旧的 `np.random.*` 全局单例，和新的 `Generator`。
  第三方库大量仍在走旧的那套（`check_random_state(None)`），自己新建一个 Generator 管不到它们。
- 以后怎么防：凡是"设全局状态"的函数，先列清单——自己的、numpy 旧的、标准库 `random` 的、
  第三方框架的，逐个决定要不要一起设，并在 docstring 里写清到底覆盖了哪几个。
- 首次：2026-10-01｜复发：0


### 5. 参数校验排在副作用（建目录 / 写文件）之后

- 现象：`save_table` 先 `path.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)`，再在
  `if suffix == '.csv' ... else: raise ValueError` 里判断后缀。传 `sub/x.txt` 时，
  空目录 `sub\` 已经建出来了，函数才抛 `ValueError`——错误路径上留下垃圾。
- 为什么会错：函数体是照着"顺利流程"顺着写下来的——先建目录、再按分支干活；
  校验顺手塞进分支的 `else` 里，于是校验自动排到了最后。分支越多，越会有路径漏掉。
  会传染：`isinstance` 校验改到 `mkdir` 前面之后，后缀校验**还是**留在原地，
  因为它藏在分支里，看起来"已经检查过了"。
- 以后怎么防：函数体分三段写——**① 所有校验 → ② 所有副作用（建目录 / 写文件 /
  联网 / 改全局状态）→ ③ 主逻辑**。校验用守卫子句集中在开头，不要塞进分支里；
  凡是 `raise` 的行，位置必须在校验段内，不能出现在副作用段之后。
  写完自问一句："这个参数不合法时，磁盘 / 网络 / 全局状态会不会已经动过了？"
- 首次：2026-10-01｜复发：0

### 6. 把 lint 的"没报错"当成"没问题"

- 现象：`__all__` 与下一个 `def` 之间只留了 1 个空行（PEP 8 要求 2 个），
  `ruff check src tests` 照样打印 "All checks passed!"。
- 为什么会错：版本号看着一样，覆盖的规则却是两回事。ruff 0.16 里 `E302`
  （函数间空行）属于 **preview 规则**，不在 `select = ["E"]` 的默认集合里——
  加了也会被"because preview is not enabled"忽略掉，安安静静不报。
  根本问题是：**lint 只检查你 select 的那部分**，而默认规则集本来就不是 PEP 8 全集。
  把"我配的检查全过了"读成"这份代码符合规范"，是把自己没开的检查当成了已经通过的检查。
- 以后怎么防：把 lint 结论限定成"我 select 的规则里没问题"，别说成"没问题"。
  想看全貌就偶尔跑一次 `ruff check --select ALL --preview`（只当参考，别直接开进 CI，
  会淹没在噪声里）；纯格式问题交给 `ruff format`，它是 formatter，不受 `select` 影响。
- 首次：2026-10-01｜复发：0

### 7. 写"守卫子句"时，忘了不是所有入参都长一样

- 现象：`winsorize` 开头先算 `numeric_cols = data.select_dtypes(include=['number']).columns`
  挡"空数值列"，但 `winsorize` 同时收 `DataFrame` 和 `Series` ——
  **`Series` 上没有 `select_dtypes`**，传 Series 直接 `AttributeError`，
  而且报错就报在守卫那一行（全函数看起来最"安全"的地方）。
- 为什么会错：写的时候只想"要防住空数值列"，顺手把守卫放在函数最上面，
  没回头确认**这个函数还收哪些类型**。守卫本身没错，错的是它的**位置**：
  它对 `DataFrame` 成立、对 `Series` 根本不合法，所以必须排在
  `isinstance(data, pd.Series)` 的类型分派**之后**。
  本质是：**先做类型分派，再写只对其中一支成立的逻辑**。
- 以后怎么防：写"开头集中校验"之前，先把入参的**全部类型**列一遍，
  逐条问"这句话对每种类型都成立吗"；不成立的往后挪，
  挪进 `if isinstance(...)` 里面，让它只有对应的那一支能走到。
- 首次：2026-10-02｜复发：0

### 8. 改了一处，忘了同源的另一处

- 现象：给 `detect_outliers` 加"文本列不参与"的修复时，只把**掩码写入**收窄到数值列
  （`mask[numeric_cols] = ...`），却让 `data.quantile()` / `data.mean()` / `data.std()`
  继续在全表上算。测试照样红 —— 文本列在**算统计量**那一步就崩了，跟掩码怎么写没关系。
- 为什么会错：眼睛盯着"结果往哪放"（掩码），没回头问"这些数是从哪儿来的"。
  同一份数据在函数里要过两道加工：**先出统计量（分位数 / 均值 / 标准差），再拿去比较**。
  只把后一道收窄、前一道还是全表，等于没修。
  修完测试报告里那条仍是 XFAIL，就是这个信号 —— 报告没变绿，说明根因没抓着。
- 以后怎么防：修"某处不该参与计算"这类问题时，顺着数据从入到出**走一遍**，
  把该收窄的地方一次列全，别改完第一处就收手；
  并且以测试信号（XFAIL → XPASS）为准，别以"我改的那一行看起来对了"为准。
- 首次：2026-10-02｜复发：0

### 9. 实现写完了，测试还挂着 skip —— 绿灯是假的

- 现象：`transform.py` 四个函数都写完了，`pytest` 一片绿（`64 passed`），
  但 `test_normalize_minmax_range` / `test_standardize_has_zero_mean_unit_std` 两条
  还挂着 `@pytest.mark.skip(reason=_NOT_IMPLEMENTED)` —— 新代码**一条测试都没跑到**。
  顺带还漏掉一个真错：`normalize` 少了兄弟函数都有的类型守卫，`normalize(None)` 静默返回 NaN。
- 为什么会错：`skip` 是"还没写"的意思，写完实现后该由**写的人**把它摘掉；
  但摘 mark 这个动作不在"写函数"的肌肉记忆里，跑一次 `pytest` 看到全绿就以为收工了。
  这是决策 26 埋下的反面：逐条 skip 比模块级 skip 精确，但**数量得自己盯**。
- 以后怎么防：每次写完实现，用 `pytest -q -rs`（或 `--collect-only`）**核对 skip 条数掉没掉**；
  条数没变就说明实现没被验证过。另一个信号是 `pytest --collect-only` 的收集数 ——
  新写的测试没进收集列表，就是名字或位置不对。
- 复发（2026-10-03）：`bootstrap_ci` 写完了，`tests/test_stats.py` 里等它的 3 条仍然挂着 skip，
  全量照样 134 passed / 37 skipped 全绿 —— 连 `_NOT_IMPLEMENTED` 这个常量名都没提示你。
- 首次：2026-10-02｜复发：0 → **1（2026-10-03）**

### 10. 把真报错当成"编辑器误报"

- 现象：`transform.py` 改完后编辑器（Pylance）在 `pd.DataFrame(result, columns=x.columns,
  index=x.index)` 两行画红线，第一反应是"静态检查又误报了，挂个 `# type: ignore` 就完了"。
  实际跑一遍：**pyright CLI 报同样的 2 个错**（Pylance 就是 pyright 的内核），
  而且 `pytest` **7 条红**（`normalize` 的三种 method 全走错、`one_hot_encode` 把编码列整列丢掉）。
  红线只是**症状**，病在代码里。
- 为什么会错：编辑器把错误显示在**它看得见的那一行**，而那一行的类型确实和来源不符；
  但"类型不符"既可能是检查器保守（误报），也可能是**上游真的算错了**。
  不验证就下"误报"结论，等于用一个假设替代一次检查。
- 以后怎么防：见到红线先做两件事，再谈 `# type: ignore` ——
  ① 在**终端**跑同引擎的 CLI（`python -m pyright`），排除编辑器缓存/配置差异；
  ② 跑 `pytest`，看对应的行为断言红不红。两条都过、确认只是检查器保守推断，
  才在**最小范围**加 `# type: ignore[具体错误码]`；裸 `# type: ignore` 会连带关掉后面所有行
  （更好的写法见 `docs/04-environment.md` 坑 8 的 `cast`）。
- 首次：2026-10-02｜复发：0

### 11. pandas 对不齐就静默填 NaN，不报错

- 现象：`describe` 里为了"行 = 变量、列 = 指标"多做了一次 `.T`，然后
  `table.loc["missing"] = df_num.isna().sum()`。跑起来**一声不响**，表里却多出四行
  **全 NaN**（`missing` / `missing_ratio` / `skewness` / `kurtosis`）。
  `.loc[新行标签] = Series` 是按**列名**对齐的：Series 的索引是变量名、表的列名是
  指标名，两边**没有一个交集**，pandas 于是把整行填成 NaN —— 不抛异常。
  同一个 `.T` 让 `weights` 分支换成 ndarray 后反而直接报
  `ValueError: cannot set a row with mismatched columns` —— 那个报错才是救命的。
- 为什么会错：脑子里想的是"给这一行赋值"，pandas 做的是"按标签对齐再赋值"。
  对齐失败在 pandas 里是**合法结果**（就是缺失），不是错误 —— 它不会替你判断
  "这次对齐失败是不是手滑"。
- 以后怎么防：① 往表里加一行前，先确认 Series 的索引 == 目标轴的标签（列名），
  拿不准就 `print(list(series.index))` 对着 `list(table.columns)` 看一眼；
  ② 新加的行/列**立刻断言不是全 NaN**，别只看"代码跑过去了"；
  ③ 记住这次的信号差异：长度不对（ndarray）会报错，Series **不会** —— 后者更危险。
- 首次：2026-10-03｜复发：0

### 12. 三个并列的 `if`，后面的静默覆盖前面的

- 现象：`normalize` 里三种 method 写成了**三个并列的 `if`**（而不是 `if / elif / else`）：
  `if method == "minmax": result = ...`、`if method == "vector": result = ...`，
  末尾再来一句无条件的 `result = arr / x_max` 兜住 max。
  读起来像"三种方法各算各的"，实际是**三段顺序执行、逐次覆盖**同一个 `result`：
  不管传 minmax 还是 vector，算完都被最后那段冲掉 —— 三种方法**实际只走了 max**。
  docstring 里那行 `>>> normalize([1, 2, 3]).tolist()` → `[0.0, 0.5, 1.0]` 就是活规格，
  实测出来是 `[0.33, 0.67, 1.0]`，5 条测试一起红。
- 为什么会错：脑子里想的是"按 method 分派"，手上写成了"按顺序执行"。
  写第一个 `if` 的时候没意识到"少了 `elif` 就没有互斥"，而 `result` 又是同一个变量 ——
   `if` 只会让**条件为真时**赋值，`elif`/`else` 才负责让**其余分支不执行**。
  这类错**不报错、不抛异常**，只有断言能抓。
- 以后怎么防：① 同一个变量被多个分支赋值时，一律 `if / elif / else`，或让每个分支 `return`，
  绝不写并列 `if`；② 分派逻辑写完先跑最朴素的那个用例（docstring 的 Examples 就是最好的靶子），
  别等全量测试；③ 注意 ruff 的 `RET505` 抓的是**反方向**（`return` 后还有 `elif`），
  并列 `if` 覆盖它完全管不着 —— **lint 不会替你发现这个**。
- 同一轮的另一个同类例子见第 11 条（`.loc` 对齐失败静默填 NaN）：
  这两个 bug 的共同点是"**不抛异常**"，靠的是断言而不是报错。
- 首次：2026-10-03｜复发：0

### 13. `Index == 标量` 得到布尔数组，`if` 要等到第 2 列才炸

- 现象：`correlation_matrix` 里的判空写成了 `if numeric_cols == 0:`，本意是"一个数值列都没有就报错"。
  实际行为分成三段，**每一段都不一样**：
  - **0 列**：`array([], dtype=bool)` → `bool(...)` 是 `False` → **静默不报错**，带着空表继续往下跑；
  - **1 列**：`array([False])` → 单元素数组能转 `bool` → **碰巧正常**；
  - **≥2 列**：`array([False, False, ...])` → `ValueError: The truth value of an array
    with more than one element is ambiguous` → **直接崩**。
  而"≥2 个数值列"恰恰是最常见的情况，所以这一行等于让整个函数不可用。
- 为什么会错：`Index` 重载了 `==`，做的是**逐元素比较**，返回的是**数组**不是 `bool`。
  脑子里比的是"这个序列是不是空的"，手上写的是"这个序列的每个元素是不是 0"。
  更阴的是 1 列时它能跑通 —— 拿单列试一下就会以为这行没问题。
- 没被抓住的原因：对应的 L0 用例当时还挂着 `skip`（见第 9 条），所以实现零覆盖。
- 以后怎么防：① 判"空"一律 `len(x) == 0`（或 `.empty`），绝不用 `== 0`；
  ② 判断容器里有没有东西，用 `if not len(...)` 而**不是** `if x:` ——
  `if x:` 对 `DataFrame` / `Index` / 多元素 `ndarray` 会抛同一个歧义错误；
  ③ 新写的分支，**至少拿 0 / 1 / 多三种形状各跑一遍**，单列能过不代表多列能过。
- 首次：2026-10-03｜复发：0

### 14. 把"能看的表"和"能算的表"塞进同一个返回值

- 现象：`correlation_matrix` 返回的是一张**带显著性星标的字符串表**（`1.000***` 这种），
  直接贴论文很爽。但同一个函数在 docstring 里承诺的是"值 = 相关系数"，
  L0 用例也断言 `np.allclose(np.diag(...), 1.0)` —— 字符串表两样都做不到：
  拿到结果的人**没法**挑高相关对、喂给聚类 / PCA、画热力图。
  于是这条用例只能先挂 `xfail`，实现和契约顶在那里。
- 为什么会错：写的时候想的是"我最后要看到什么"（论文里的那张表），
  没想"调用方还要拿它**算什么**"。展示需求是**输出端**的事，不该侵占返回值。
  一旦返回字符串，数值信息就**不可逆地丢了**（你可以随时把数字格式化成字符串，
  但没法把 `"0.570***"` 还原成 `0.570` 和小数点后丢失的精度）。
- 以后怎么防：① 一个函数只返回**一种东西** —— 要么是数据，要么是给人看的展示；
  ② 判据是"这个返回值还能不能参与下一步计算"：不能，就该拆成两个函数；
  ③ 拆的时候让**计算型**当主函数、**展示型**去调它（`correlation_table` 调
  `correlation_matrix` + `correlation_pvalues`），而不是反过来。
- 首次：2026-10-03｜复发：0

### 15. 区间被无条件夹到 `[0, 1]`，且 `min` / `max` 的参数写反了

- 现象：`confidence_interval` 的返回写成了
  `return (float(min(0.0, lower)), float(max(upper, 1.0)))`，本意是"比例区间不能越界"。
  三个毛病叠在一起：
  ① **参数写反**：要夹下界应该写 `max(0, lower)`，写成了 `min(0.0, lower)` —— `0.0` 比任何正的下界都小，
     `min` 取到的永远是它，于是**下界恒为 0**；上界那条 `max(upper, 1.0)` 同样是反的，
     只是它在 `upper > 1` 时凑巧看不出问题。
  ② **无条件夹**：三种 method（含 `normal` / `t` 这两种**均值**区间）全被夹。
     均值区间的量纲根本不在 `[0, 1]` 里：实测
     `confidence_interval(rng.normal(170, 8, 50), method="t")` 的下界是 **0.0**，
     而正确结果是 `171.0 ± 2.1`。这种错**不抛异常**，只有把数字打印出来才会发现"身高的下界是 0"。
  ③ **夹子会吞掉报错信号**：`confidence=1.5` 时 `z` 是 `nan`，`min(0.0, nan)` 返回 `0.0`
     （`min` 在遇到 `nan` 之前先锁定了第一个参数），于是本该报错的入参被盖成 `(0.0, nan)`。
     另外 `confidence=0` 也一路放行（定义域应是 `(0, 1)` **开区间**）。
- 为什么会错：脑子里记的是"clamp(x, lo, hi)"这个整体，手上却从两个方向各写了一个 `min` / `max`；
  更要命的是**试数据选了 `[1, 2, 3, 4, 5]`** —— 它恰好落在 `[0, 1]` 附近，夹不夹都看不出来。
  换一个量纲明显不在 `[0, 1]` 的例子（身高 170、GDP 十亿）跑第一遍，这个 bug 一秒现形。
- 以后怎么防：① 夹子只写一个方向：`np.clip(x, lo, hi)`，或 `max(lo, min(hi, x))`；
  不要手写两个 `min` / `max` —— 它们看起来对称，其实一个管下界一个管上界，最容易写反。
  ② **写"区间"函数先做量纲检查**：拿一个边界外的数值当输入，结果被夹到 0 / 1 就是 bug。
  ③ 边界参数一律按开区间校验（`0 < confidence < 1`），并用 `np.isnan` 兜住参数异常产生的 nan。
  ④ 记住 `min` / `max` **不传播 nan、结果还取决于参数顺序**（`min(0.0, nan)` → `0.0`、
  `min(nan, 0.0)` → `nan`）—— "夹一下"就能把 nan 悄悄换成边界值。
- 首次：2026-10-03｜复发：0

### 16. 同一段入口转换抄了 N 遍，还当它是"本项目的写法"

- 现象：`normalize` / `standardize` / `log_transform` / `zscore` / `confidence_interval` / `t_test`
  六个函数各自抄了同一段 5~8 行：白名单 `isinstance` → `is_df` / `is_series` → 抓 `columns` / `index`
  → `np.asarray`。这类判断一度散在 **5 个文件 31 处**。抄到第三遍时已经不觉得是重复了，
  反而觉得"这就是本项目的入参写法"。
- 为什么会错：重复代码每次只多 3~5 行，看着不痛；但每多一处就多一次**口径分叉**的机会 ——
  而且真的分叉了：`normalize` 拿整表 `np.asarray`（遇文本列直接抛）、`zscore` 用 `select_dtypes`
  只取数值列、`confidence_interval` 还多一个 `.ravel()`。同一件事三种口径，出 bug 时你还得先判断
  "这是哪个副本的行为"。
- 以后怎么防：① 同一段入参处理**抄到第 2 遍**就该抽，别等第 3 遍；
  ② 抽之前先问一句"输出的形状是不是和输入一样"——**入口能统一、出口不能一刀切**
  （`describe` / `correlation_*` 的输出天生不同形，硬套还原会重演第 14 条）；
  ③ 抽出来的函数只干**一件事**：把容器转成数组、并告诉调用方原来是什么。
  选列 / 摊平 / 删缺失这些是**语义**，必须留在各函数里（否则重演第 15 条与 `paired=True` 的 NaN 错位）。
- 首次：2026-10-03｜复发：0

### 17. `hasattr(f, "__name__")` 判断"是不是具名函数"—— lambda 也有 `__name__`

- 现象：`bootstrap_ci` 想给 `metrics["statistic_name"]` 一个名字，写成了
  `statistic.__name__ if hasattr(statistic, '__name__') else "custom"`。
  本意是"认得的内置统计量给名字、自定义的标 custom"，实际传 lambda 时得到的是
  **字符串 `"<lambda>"`** —— 因为 lambda 有 `__name__`，只是值恒为 `"<lambda>"`。
  也就是说 `else` 那支**几乎永远走不到**，是死代码。
- 为什么会错：`__name__` 在脑子里等于"函数的名字"，于是 `hasattr` 就等于"这是个函数"。
  实际上 `__name__` 是**属性存在性**，不是"名字有意义"：lambda、`functools.partial` 包过的函数、
  `numpy` 的 ufunc（`np.mean.__name__` 是 `"mean"`，能过）各有各的情况，
  真正拿不到的只有**没有 `__name__` 的可调用对象**（比如带 `__call__` 的类实例）。
  同类陷阱还有 `hasattr(x, "__len__")` 判容器（`str` 也有）、`hasattr(x, "__iter__")` 判列表。
- 以后怎么防：① 判"是不是我想要的那类函数"，用**显式白名单**（`if statistic in [np.mean, np.median, ...]`），
  别用属性存在性推断语义；② 真要取名字就写成
  `name = getattr(f, "__name__", None)` 再判断 `name in (None, "<lambda>")`，
  把"没有名字"和"名字是占位符"两种情况都覆盖；③ 每个 `else`/兜底分支都问一句
  "**这条到底测得到吗**"——走不到的分支就是 bug 伪装成的防御性代码。
- 首次：2026-10-03｜复发：0

### 18. 入口校验"想起什么写什么"，没有照着清单逐条过

- 现象：`monte_carlo` 的入口只写了"n 是整数、n 为正"，没写"那 `n=True` / `n=np.int64` / `n=10.0` 各走哪条"。
  结果 `np.int64(1000)` 被误拒、`n=True` 被放行、浮点 `n` 报的是 `ValueError` 而不是 `TypeError`。
  §4.7 那张判断顺序表早就写死了，写代码时一次都没翻。
- 为什么会错：校验是"防御性代码"，写的时候满脑子是主路径（"次数当然是整数"），
  **不会自然想到 `True`、`np.int64`、`None`、0 这些"合法类型里的例外值"**。
  清单存在的意义正是替代这种直觉——但清单要主动去查才有用；不查就等于没有。
  同类：第 1 条（只写 `int`）、第 7 条（守卫子句的位置）、`random_state=None` 绕开 `get_rng`（决策 46）。
- 以后怎么防：每个公开函数写完，把 §4.7 的表当 checklist **逐行过一遍**
  （int + np.integer / bool 排在 int 前 / float + np.floating / 数组先 `np.asarray`），
  再用三个探针各打一枪：`f(x=np.int64(1))`、`f(x=True)`、`f(x=1.0)`。
  **这一步是本人的活**（决策 49）：要不要放宽、报什么错、算不算合法，都是取舍，不是机械活。
- 首次：2026-10-04｜复发：0

### 19. 只想着主路径上的那种值，忘了同一位置还会出现别的类型 / 值

- 现象：`monte_carlo` 的 `simulator` 返回**布尔**数组（"事件是否发生"，MC 最常见的用法）时，
  `np.asarray(...)` 原样保留 bool，`np.std` 在 numpy 2 上直接抛
  `numpy boolean subtract ... is not supported`，整个函数判失败；字符串结果则给出
  "ufunc isnan not supported"这种看不懂的话。同一轮还漏了：结果里含一个 NaN 时 8 个指标全 NaN 却报 `success=True`。
- 为什么会错：写的时候脑子里只有"年收益 = 浮点数"这一种结果，
  "0/1 事件"、"NaN"、"长度对不上"都不在主路径上。而**这个函数恰恰是这几类输入的高发区**
  （事件概率、模型发散、批量大小写错），所以它们不是边角料，是常规用法。
- 以后怎么防：写完一个"吃调用方数组"的函数，除了主路径，按五类各跑一次：
  **布尔 / 整数 / 含 NaN / 全相同（常量）/ 长度不对**。
  类型归一化放在**入口一处**做（`np.asarray(x, dtype=float)`），后面所有指标就都安全了——
  这正是 §4.7 表最后一行与 §4.8 存在的理由。
- 首次：2026-10-04｜复发：0

### 20. "不简单"的最早信号：同一个信息要在调用方写两遍

- 现象：第一版 `monte_carlo` 的契约是 `sampler(rng, **kwargs)`，但采样器**拿不到 n**，
  于是调用方必须写 `n=1000, size=1000` —— 同一个数写两遍，还要靠 `len(data) != n` 事后兜底。
  改成实现自己传 `sampler(rng, size=n, **kwargs)` 之后，调用方只写 `n=1000`。
  同一处的后遗症：`**kwargs` 里再传 `size` 会撞成 `got multiple values for keyword argument`。
- 为什么会错：设计签名时只想着"参数全靠 `**kwargs` 透传"这一条好处（灵活），
  没数"调用方为了让它跑起来还得额外写什么"。
  **重复的那一个数是症状，不是问题**：真正的问题是"批量大小"这个信息在接口里**没有归属**。
- 以后怎么防：写完签名，立刻写出**最小调用示例**，然后数两件事：
  ① 有没有哪个信息写了两遍；② 有没有哪一步"只有我知道"。有 → 把它吸收进实现，而不是写进文档。
  简单 ≠ 参数少，而是**调用方不用重复表达**。
- 首次：2026-10-04｜复发：0

### 21. 把数学公式抄进代码时，`^` 当成乘方 —— 还被 `except` 吞成 `success=False`

- 现象：`monte_carlo_probability` 的 Wilson 区间里写 `z_score^2 / n`。Python 的 `^` 是**按位异或**，
  对 `np.float64` 直接抛 `TypeError: ufunc 'bitwise_xor' not supported`；因为整段计算在
  `try/except Exception` 里，对外只表现为 `success=False` + 一句 message ——
  最后是 6 条测试全红（`KeyError: 'ci_high'`）才把它挖出来。
- 为什么会错：纸上的 `z²`、`x²` 抄进代码时手会自动敲 `^`（数学记号、Excel、LaTeX 都是这个符号），
  而 Python 的乘方是 `**`。更险的是 `^` 在**整数**上是合法异或：`3^2` 得到 1、不报错，只算错。
  第二层原因是 `try/except Exception` 把"代码写错"和"数据不合法"混成一个出口，
  错误现场（哪一行、哪个异常）被压成一句字符串，静态检查也看不见（pyright 当时 0 error）。
- 以后怎么防：① 公式里的幂一律写 `**`（或 `np.power`），见到 `^` 就当 bug 处理；
  ② 新函数写完先**手动跑一次正常输入**，`success` 必须是 `True` —— 这条一跑就现形；
  ③ 给算法配一条**独立实现的对照测试**（Wilson 对 `statsmodels.proportion_confint(method="wilson")`），
  这类"公式抄错"会被直接钉死；④ 记住 `except Exception` 越宽，错误越难看见。
- 首次：2026-10-05｜复发：0

### 22. 失败结果的 `message` 被包装层无条件覆盖 —— 对外永远报"成功"

- 现象：`monte_carlo_integral` 里内层 `monte_carlo` 已经返回 `success=False`（`func` 返回了标量），
  但包装层接着无条件执行 `result.message = "蒙特卡洛多重积分成功：…"`。对外就是 `success=False` + 一句"成功"文案。
- 为什么会错：把 `result` 当成"自己的返回值"直接美化，忘了它是**可能失败**的通道。
  `success` 和 `message` 是同一份状态的两个视图，分开写就一定有机会不一致 —— 与第 12 条（后面的 `if` 静默覆盖前面的）同源。
- 以后怎么防：包装函数里只改"成功才会有意义"的字段（`name` / `params` / `metrics`），改 `message` 一律包在
  `if result.success:` 里；或者只**追加**、不覆盖。写完先跑一次**注定失败**的输入，看对外那两个字段是否自洽。
- 首次：2026-10-05｜复发：0

### 23. 体积/宽度这种"看着总为正"的量也会减反，维度奇偶还会把符号错误藏住

- 现象：多重积分里体积写成 `wights = lows - highs`（名字打错 + 减反）。奇数维（1D、3D）估计值全为负、
  而 **2D 看起来完全正常**（`∫∫ x·y` 得 +0.2499，正确值 0.25）—— 两个负号相乘抵消，把错误藏住了。
- 为什么会错：① "上界减下界"被顺手写成了"参数顺序相减"，而变量名 `wights` 又不像 `lows` / `highs` 那样自带方向提示；
  ② 验算时只挑了一个二维例子（乘法的对称性恰好掩盖了符号），**维度是奇是偶没进脑子**。
  同源教训见第 19 条（只想着主路径那种值）。
- 以后怎么防：长度/宽度/体积一律写 `high - low`，并在心里念一遍"大的减小的"；
  验算**至少各挑一个奇数维和一个偶数维**（1D + 3D 都能一秒现形）；
  拿到 `mean` 之后先跟解析值比**符号**，再看数值大小。
- 首次：2026-10-05｜复发：0