#Python 错误处理与调试指南

# 1. 使用类型提示（Python 3.5+）
def calculate_discount(price: float, rate: float) -> float:
    if rate < 0 or rate > 1:  # 2. 显式做业务逻辑检查
        raise ValueError("折扣率必须在0-1之间")
    return price * (1 - rate)

from pydantic import BaseModel, EmailStr, field_validator

class UserSignup(BaseModel):
    email: EmailStr
    password: str
    confirm_password: str
    age: int

    # 自定义密码匹配验证
    @field_validator("confirm_password")
    def passwords_match(cls, v, info):
        if "password" in info.data and v != info.data["password"]:
            raise ValueError("两次输入的密码不一致")
        return v

    # 自定义年龄范围验证
    @field_validator("age")
    def age_positive(cls, v):
        if v <= 0:
            raise ValueError("年龄必须大于0")
        return v

# 测试输入
try:
    user = UserSignup(
        email="test#example.com",  # 邮箱格式错
        password="123456",
        confirm_password="123457",
        age=-5
    )
except Exception as e:
    print(e)  # 会自动列出所有错误的字段和原因

import requests
from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_exponential

# 用tenacity做指数退避重试
@retry(stop=stop_after_attempt(3), wait=wait_exponential(multiplier=1, min=2, max=10))
def fetch_user_profile(user_id: int):
    response = requests.get(f"https://api.example.com/users/{user_id}", timeout=5)
    response.raise_for_status()  # 自动抛出HTTP状态码≥400的异常
    return response.json()

# 用上下文管理器处理本地文件操作
def read_config():
    try:
        with open("config.yaml", "r") as f:
            return f.read()
    except FileNotFoundError:
        print("⚠️  未找到配置文件，使用默认配置")
        return DEFAULT_CONFIG
    except IOError as e:
        print(f"❌  配置文件读取失败: {e}")
        exit(1)  # 严重错误直接退出程序

import logging

# 先配置好全局日志（比print专业得多）
logging.basicConfig(
    level=logging.WARNING,
    format="%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s"
)

def divide(a: float, b: float):
    try:
        # 1. 只放「可能抛出特定异常的代码」
        result = a / b
    except ZeroDivisionError:
        # 2. 精准捕获，不要漏过也不要多抓
        logging.error("除数不能为0")
        return None
    except TypeError as e:
        # 3. 用异常链（raise ... from ...）保留原始错误信息
        logging.error(f"输入类型错误: {e}", exc_info=True)
        raise ValueError("a和b必须是数字") from e
    else:
        # 4. else块放「try成功后才执行的逻辑」
        logging.info(f"计算成功: {a} / {b} = {result}")
        return result
    finally:
        # 5. finally块放「无论成功失败都要执行的清理」（比如关闭网络连接）
        logging.debug("除法函数执行完毕")

# 先定义应用的基础异常
class EShopError(Exception):
    """电商系统基础异常"""
    def __init__(self, message: str, code: int = 500):
        super().__init__(message)
        self.code = code

# 再定义具体的业务异常
class StockShortageError(EShopError):
    """库存不足异常"""
    def __init__(self, product_id: int, remaining: int):
        super().__init__(f"商品ID {product_id} 库存不足，仅剩 {remaining} 件", code=400)
        self.product_id = product_id
        self.remaining = remaining

# 上层分层调用
try:
    checkout_cart(123)  # 假设这里触发了库存不足
except StockShortageError as e:
    # 处理库存不足：返回友好提示给用户
    print(f"前端提示: {e}")
except EShopError as e:
    # 处理其他电商系统错误
    logging.error(f"电商内部错误: {e}", exc_info=True)
except Exception as e:
    # 最后一层兜底捕获，但尽量少用
    logging.critical(f"未预期的严重错误: {e}", exc_info=True)

import pdb

def buggy_sorting(arr: list):
    # 在有问题的地方加断点
    pdb.set_trace()
    # Python 3.7+ 可以用更简洁的 breakpoint()
    # breakpoint()
    
    sorted_arr = sorted(arr, reverse=True)
    return sorted_arr[:3]  # 想要前3大的数

buggy_sorting([5, 2, 9, 1, 7])

# 替换原来的pdb
import ipdb; ipdb.set_trace()

# 测试文件命名必须是 test_*.py 或 *_test.py
def add(a: float, b: float) -> float:
    if not isinstance(a, (int, float)) or not isinstance(b, (int, float)):
        raise TypeError("a和b必须是数字")
    return a + b

# 测试函数命名必须是 test_*
def test_add_positive_numbers():
    assert add(2, 3) == 5  # pytest只要用assert就行，不用记self.assertEqual

def test_add_negative_numbers():
    assert add(-1, 1) == 0

def test_add_type_error():
    with pytest.raises(TypeError):  # 测试是否抛出预期异常
        add("2", 3)