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MCM-ICM_Toolkit/docs/dev/personal-pitfalls.md
T
guzhujushi b6dc4bc5a6 feat(data): detect_outliers 收尾(文本列恒 False)+ 补测试与文档
实现(用户本人写 + Codex 轻度收尾):
- 统计量(quantile / mean / std)与掩码写入都收窄到数值列,含文本列的赛题表不再崩
- 非数值列在掩码里恒 False(用户定的语义),docstring Notes 补上这条
- 删掉死代码 data=data.copy():下面的 to_frame()/pd.DataFrame() 本就返回新对象,
  函数全程只读 data,白复制一份;且它排在类型分派之前,会把错误入参的报错
  从 ValueError 变成 AttributeError
- 删掉那行死代码后 pyright 反而暴露 1 个真错:df[Index] 被类型存根当成 Series,
  .std() 于是被判成标量、std.replace(...) 非法。在取列子表处 cast 成 DataFrame
  按运行时真值收窄(详见 docs/04-environment.md 坑 8)

测试:
- test_detect_outliers_survives_text_columns 摘掉 xfail 并加强断言(文本列必须恒 False)
- 新增 test_detect_outliers_all_text_frame_returns_all_false,钉住"整表无数值列"边界
- 58 passed / 2 xfailed  ->  60 passed / 1 xfailed;ruff 0;pyright 0
- 仅剩 1 条 xfail:impute_missing 的 mode 分支就地改调用方的表(要选语义,留给用户)

文档:
- STATUS.md:L0 5/12、验证结果表、下一步重写、新增决策 32(非数值列恒 False)
- docs/04-environment.md:新增坑 8(pandas 存根让 df[Index] 退化成 Series,及三种无效修法)
- docs/dev/personal-pitfalls.md:只追加第 8 条(限制掩码 ≠ 限制统计量)
- CHANGELOG.md:本轮变更
2026-10-02 15:41:08 +08:00

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# 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