
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
查詢可能回傳看似合理的數字卻仍然是錯的:讓資料列倍增的 join、丟掉 NULL 的 WHERE、悄悄變成 inner join 的 LEFT JOIN,或是在索引欄位上使用函式而導致全表掃描。我們會針對您的資料庫引擎閱讀查詢,逐步說明每個部分回傳什麼,並標出邏輯錯誤與慢速之處。修正後的查詢會附上結果有何改變以及原因的說明。
包含內容
- 您會收到什麼在訂單頁面提供的書面審查:每個查詢回傳什麼、依重要性排序的錯誤與慢速之處,以及適用於您引擎的修正後 SQL。進階版另依據您的資料表結構與貼上的查詢計畫,提供索引建議。
- Join 檢查重複或遺失的資料列
- NULL 處理略過某些值的篩選與聚合
- 分組邏輯GROUP BY、HAVING 與視窗函式
- 慢速之處掃描、子查詢、欄位上的函式
- 修正後的查詢採用您引擎的語法
服務流程
- 1需求說明您貼上查詢與資料表結構
- 2閱讀我們逐個子句檢視
- 3審查您會收到錯誤、修正與說明
需要您提供的資料
以文字或截圖貼上的查詢與 CREATE TABLE 語句、資料庫引擎與版本、預期的結果,以及針對慢速查詢的 EXPLAIN 輸出。
我們會詢問您:
- 您使用哪個資料庫引擎與版本?
- 查詢應該回傳什麼?
- 問題是結果錯誤還是速度慢?
- 主要資料表大約有多少列資料?
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
你們會在我的資料上執行查詢嗎?
不會。我們不會連接您的資料庫。我們只閱讀您提供的 SQL 與結構,因此請先在副本上測試修正後的查詢,再用於正式環境。
我應該提供真實資料嗎?
不需要。資料表結構與幾筆虛構的範例資料列就足夠,並請不要包含個人資料。
你們可以解釋別人寫的查詢嗎?
可以。我們會逐個子句說明它回傳什麼,這通常是找出數字為何看起來怪異最快的方法。
沒有找到您要的答案?