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5.4 KiB
Python
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Python
#!/usr/bin/env python3
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# -*- coding: utf-8 -*-
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"""
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这是一个复杂的Python测试文件
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用于测试文件修改工具对Python代码的处理能力
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包含多层嵌套结构、复杂注释和各种缩进
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"""
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import os
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import sys
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from typing import Dict, List, Optional
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class DataProcessor:
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"""
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数据处理类
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用于处理和分析各种数据类型
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"""
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def __init__(self, config: Dict[str, any]):
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"""
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初始化数据处理器的配置
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Args:
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config: 配置参数字典
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- input_path: 输入文件路径
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- output_path: 输出文件路径
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- processing_mode: 处理模式 ('batch' or 'stream')
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"""
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self.config = config
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self.data_cache = []
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self.processing_stats = {
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'total_items': 0,
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'processed_items': 0,
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'failed_items': 0
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}
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def process_data(self, data_source: str) -> List[Dict]:
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"""
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处理数据的主要方法（增强版）
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Args:
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data_source: 数据源路径
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Returns:
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List[Dict]: 处理后的数据列表
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Raises:
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FileNotFoundError: 当输入文件不存在时
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ValueError: 当数据格式无效时
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IOError: 当文件读取失败时
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"""
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# 检查输入文件是否存在
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if not os.path.exists(data_source):
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raise FileNotFoundError(f"数据源文件不存在: {data_source}")
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processed_data = []
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try:
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# 读取数据文件
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with open(data_source, 'r', encoding='utf-8') as file:
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raw_data = file.readlines()
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# 处理每一行数据（增强处理逻辑）
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for line_num, line in enumerate(raw_data, 1):
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try:
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# 跳过空行、注释行和无效行
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stripped_line = line.strip()
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if not stripped_line or stripped_line.startswith('#') or stripped_line.startswith('//'):
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continue
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# 增强的数据解析逻辑
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data_item = self._parse_line(stripped_line)
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if data_item and self._validate_item(data_item):
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processed_data.append(data_item)
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self.processing_stats['processed_items'] += 1
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print(f"成功处理第{line_num}行数据")
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except Exception as e:
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# 增强的错误处理
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self.processing_stats['failed_items'] += 1
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print(f"❌ 警告: 第{line_num}行处理失败: {str(e)}")
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print(f" 问题行内容: {line.strip()}")
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continue
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self.processing_stats['total_items'] = len(raw_data)
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except Exception as e:
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# 处理文件读取错误
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print(f"错误: 文件处理失败: {str(e)}")
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raise
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return processed_data
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def _parse_line(self, line: str) -> Optional[Dict]:
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"""
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增强的单行数据解析方法（私有）
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Args:
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line: 单行文本数据
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Returns:
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Optional[Dict]: 解析后的数据字典，失败时返回None
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Raises:
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ValueError: 当数据格式无效时
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"""
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# 增强的CSV格式解析，支持引号和转义
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import csv
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import io
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try:
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# 使用csv模块处理复杂的CSV格式
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reader = csv.reader(io.StringIO(line))
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parts = next(reader)
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if len(parts) < 3:
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return None
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# 数据验证和清洗
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return {
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'id': int(parts[0].strip()),
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'name': parts[1].strip(),
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'value': float(parts[2].strip()),
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'status': parts[3].strip() if len(parts) > 3 else 'active',
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'parsed_at': self._get_timestamp()
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}
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except (ValueError, StopIteration):
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return None
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def main():
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"""
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主函数入口
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演示如何使用DataProcessor类
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"""
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# 配置参数
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config = {
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'input_path': 'data/input.csv',
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'output_path': 'data/output.json',
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'processing_mode': 'batch'
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}
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# 创建处理器实例
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processor = DataProcessor(config)
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try:
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# 处理数据
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results = processor.process_data(config['input_path'])
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# 输出处理结果
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print(f"数据处理完成!")
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print(f"总项目数: {processor.processing_stats['total_items']}")
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print(f"成功处理: {processor.processing_stats['processed_items']}")
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print(f"失败项目: {processor.processing_stats['failed_items']}")
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# 保存结果到输出文件
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import json
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with open(config['output_path'], 'w', encoding='utf-8') as f:
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json.dump(results, f, ensure_ascii=False, indent=2)
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print(f"结果已保存到: {config['output_path']}")
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except Exception as e:
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print(f"程序执行失败: {str(e)}")
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sys.exit(1)
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if __name__ == '__main__':
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# 程序入口点
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main()
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