開發
成果範例
Code review: Python order-import script for a small online shop
What the code does
- Reads
orders.csvfrom the shop export. - For each order line, finds the product by SKU in
stock.xlsxand subtracts the quantity. - 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
| # | Line | Severity | Issue |
|---|---|---|---|
| 1 | 48 | High | The same CSV can be imported twice; there is no check for already processed order IDs. This is the most likely cause of negative stock. |
| 2 | 72 | High | int(row["qty"]) crashes on empty or "2.0" values from refunded orders. |
| 3 | 95 | Medium | SKU lookup is case-sensitive: "gt-101" and "GT-101" are treated as different products. |
| 4 | 130 | Medium | The file is opened without encoding="utf-8", so product names with accents break on Windows. |
| 5 | 201 | Low | Bare 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 intoread_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需求說明您貼上程式碼與錯誤訊息
- 2閱讀我們逐行檢視程式碼
- 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
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。
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。
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