guzhujushi
4552aee41c
不是编辑器误报：pyright CLI 与 pytest 都能复现（修前 7 failed / 75 passed），
所以一行 # type: ignore 都没加。
- 输入白名单漏了 pd.DataFrame -> standardize/log_transform 直接 TypeError，
函数体里的 is_df 分支全是死代码；统一成模块级 _NUMERIC_TYPES 并前置到 np.asarray 之前
- normalize 三个 method 分支互相覆盖（minmax/vector 的结果被末尾无条件的 x/max 冲掉，
实际三种 method 都只走 max），改成 if/elif/else
- one_hot_encode 按 data.columns 重包一层 DataFrame -> 哑变量列名对不上，编码列整列丢失，
改为直接返回 get_dummies 的结果
- log_transform 的 offset 守卫写反（offset > 0 就抛错，恰好拒掉唯一合法用例），
改为校验定义域前提 min(x) + offset > 0；offset=0 对全正数据合法
- 四个函数 docstring 按 docs/02-architecture.md 4.7 补齐 Parameters/Returns/Raises
- ruff 4 条 RET505 清掉；pyright 2 errors -> 0；测试 82 passed / 40 skipped
docs: STATUS.md L0 进度 7/12 + 决策 35；CHANGELOG 记录本轮回归与修复；
personal-pitfalls 追加第 10 条（把真报错当成编辑器误报）
162 lines
11 KiB
Markdown
162 lines
11 KiB
Markdown
# 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 |
|
||
|
||
---
|
||
|
||
### 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**。
|
||
- 首次：2026-10-01｜复发：0
|
||
|
||
### 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`。
|
||
- 首次：2026-10-01｜复发：1
|
||
|
||
### 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。
|
||
- 首次：2026-10-02｜复发：0
|
||
|
||
### 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
|