Python 程式碼審查程式設計教學

附淺白說明的 Python 程式碼審查

通常 15 分鐘內完成含修改次數品質檢查
方案
付款保障詳細資訊
  • 方案內的修改免費。
  • 若您在交付後 3 天內未回應,成果將自動驗收。

付款時款項會先保留,在您驗收後才會撥付。

附淺白說明的 Python 程式碼審查

成果範例

標準版方案範例

Code review: Python order-import script for a small online shop

What the code does

  1. Reads orders.csv from the shop export.
  2. For each order line, finds the product by SKU in stock.xlsx and subtracts the quantity.
  3. Writes the updated stock back and logs totals to import_log.txt.

The structure is clear and functions are well named. Most issues are about input that does not look the way the script expects.

Bugs and weak spots

#LineSeverityIssue
148HighThe same CSV can be imported twice; there is no check for already processed order IDs. This is the most likely cause of negative stock.
272Highint(row["qty"]) crashes on empty or "2.0" values from refunded orders.
395MediumSKU lookup is case-sensitive: "gt-101" and "GT-101" are treated as different products.
4130MediumThe file is opened without encoding="utf-8", so product names with accents break on Windows.
5201LowBare except: hides real errors and makes the log useless.

Corrected fragments

Issue 1: skip orders already imported

processed = load_processed_ids("processed_orders.txt")
for row in reader:
    if row["order_id"] in processed:
        continue
    # ... existing logic ...
    processed.add(row["order_id"])
save_processed_ids("processed_orders.txt", processed)

Why: each order is applied once, even if you run the script on the same file again.

Issue 2: read quantity safely

raw = (row.get("qty") or "").strip()
try:
    qty = int(float(raw))
except ValueError:
    log.warning("Order %s: bad quantity %r, skipped", row["order_id"], raw)
    continue

Why: refunded or partial lines are skipped with a clear note instead of stopping the whole import.

Issue 3: normalise SKUs

sku = row["sku"].strip().upper()

Apply the same .strip().upper() when building the stock dictionary.

Style and readability

  • process() is 90 lines long; split it into read_orders, apply_to_stock, write_report.
  • Replace magic column numbers (row[7]) with header names.

Please test each fix on a copy of your files: we read the code but did not run it.

Client: owner of a tea shop who wrote a 310-line Python script that imports orders from a CSV export into the stock spreadsheet Problem reported: "Sometimes stock goes negative, and the script crashes on some files."

客戶與所有細節皆為虛構。

關於此服務

來自課程與初次專案的 Python 程式碼通常能運作,卻潛藏日後會惹麻煩的習慣:可變的預設參數、不指定例外類型的 except 區塊、全域變數,以及一個什麼都做的超長函式。請貼上您的腳本或 Notebook 儲存格,我們會用淺白的文字說明每個部分的作用、哪裡出錯或可能出錯,以及同樣的想法用道地的 Python 該怎麼寫。每個重點都附上背後的原因,讓您學到的是規則,而不只是修正方法。

包含內容

  • 您會收到什麼在訂單頁面提供的書面審查:您的腳本做了什麼、依重要性排序並附 Python 專屬說明的問題,以及符合 PEP 8 風格的修正片段。進階版另附值得接著練習的 Python 主題學習計畫。
  • Traceback 解讀哪一行失敗、為什麼
  • 道地的 Python 寫法推導式、f-string、with 區塊
  • 常見陷阱可變預設值、空泛的 except、全域變數
  • 函式與命名如何拆分與命名程式碼
  • PEP 8 建議他人期待的易讀排版

服務流程

  1. 1
    需求說明您貼上程式碼與錯誤訊息
  2. 2
    閱讀我們逐行檢視程式碼
  3. 3
    審查您會收到說明與修正片段

需要您提供的資料

以文字或截圖貼上的 Python 程式碼、Python 版本、腳本應有的功能,以及程式當機時完整的 traceback。

我們會詢問您:

  • 您使用哪個 Python 版本與函式庫?
  • 這是腳本、Notebook,還是大型專案的一部分?
  • 程式碼應該做什麼?實際上發生了什麼?
  • 您學習 Python 多久了?

比較方案

方案基本版100 行內 Python 腳本US$15標準版400 行內 Python 程式碼US$35進階版1,000 行內並附學習計畫US$69
交付期限1 天2 天3 天
修改次數123
程式碼行數最多 100 行最多 400 行最多 1,000 行
修正片段有有有
學習計畫無無有
訂購 基本版訂購 標準版訂購 進階版

付款保障

下單時付款,但只有在驗收成果後,款項才會撥付。

  • 固定價格付款後,方案價格不會變動。
  • 款項先行保留付款時,金額只會先保留,在您驗收後才會撥付給服務。
  • 交付前檢查每份成果在交到您手上之前都會經過品質檢查,您也可以在驗收前於訂單頁面查看成果。
  • 免費修改在需求說明範圍內,可依方案允許的次數提出修改。
  • 3 天後自動驗收若您在交付後 3 天內未驗收也未提出修改,成果將自動驗收。若您在交付後於訂單聊天室留言,訂單會暫停自動驗收;我們回覆後,可能會重新起算 3 天,並會在聊天室中告知。
  • 重新製作或全額退款若成果不符合您的需求說明且修改後仍未改善,或製作時間超過交付期限的兩倍,請在訂單聊天室留言:我們將重新製作,或全額退還款項。
運作方式 →

常見問題

你們會執行我的程式碼嗎?

不會。我們會仔細閱讀並推論其行為,但不會執行,因此請在您自己的專案中測試每個建議的修正。

可以審查 Jupyter Notebook 嗎?

可以。請依序貼上儲存格及其輸出或錯誤訊息,我們會將其視為一個程式來審查。

你們會幫我解課程作業嗎?

我們會審查您自己的嘗試,並說明如何修正。我們不會代替您完成計分的測驗或考試。

沒有找到您要的答案?

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