Python 首批实践：对象、CSV分类统计与完整测试

前置：安装与运行、对象与类型、控制流、函数模块。Python适合把数据转换过程写成可读脚本；对象共享、默认参数与异常是首批重点，不套用Rust的所有权检查规则。

本轮复核仅静态阅读正文、源码与测试规格，未执行示例或测试；文中原有实测版本记录属于此前批次，本轮不复用为修改后的运行证明。命令与断言结果均为读者后续验证预期。

解释器、venv与版本

本批使用标准库，实际验证Windows CPython3.12.14及WSL Linux3.14.4，语法最低3.12。核对日期2026-10-17；新版3.15存在不意味着教学项目必须立即升级。项目无pip依赖，不需要下载requests或pytest。macOS不列入本轮验收。

先运行 python --version 和 python -c "import sys; print(sys.executable)"；Linux通常用python3替换。Windows若跳商店，命令解析到了执行别名，先选实际解释器。创建环境 python -m venv .venv 后，PowerShell可直接运行 .\.venv\Scripts\python.exe，Bash运行 .venv/bin/python；无需为了激活修改系统执行策略。用该路径运行所有测试和脚本即可。环境隔离依赖而非权限，见venv。

项目以UTF-8读写文本，Windows重定向输出时可用 python -X utf8 report.py sample.csv 明确编码，避免终端默认编码不同。标准库属于解释器；pip装到另一个环境不能解决当前解释器的ModuleNotFoundError。

Debian/Ubuntu若提示ensurepip不可用，通常缺少匹配解释器的venv系统包，按系统提示安装后重建。当前项目无第三方依赖，也可用 python3 -m venv --without-pip .venv 创建环境并直接用 .venv/bin/python 运行；本批WSL实际验证这条标准库路径，不宣称已验证pip安装。

对象、dict与函数边界

名称绑定到对象，赋值与传参不会自动深拷贝。下面是完整demo.py，运行 python demo.py，断言全部成立，预期输出 {'书': 2, '课': 1}。dict按插入顺序迭代，去重集合set不承诺这种输出顺序；本例显式保留字典。

def count_categories(rows):
    counts = {}
    for category in rows:
        counts[category] = counts.get(category, 0) + 1
    return counts

original = ["书", "课", "书"]
alias = original
copy = original.copy()
alias.append("书")
assert len(original) == 4 and len(copy) == 3
assert count_categories([]) == {}
print(count_categories(copy))

浅拷贝只复制外层，嵌套容器仍共享内部对象；is比较身份，==比较值，None用is None。函数需要每次新列表时用None默认值再构造，不能用默认[]累积其他调用的数据。列表与队列处理顺序数据，本项目dict按分类聚合，不能用某个列表下标假设所有分类固定。

完整CSV分类统计项目

路径 examples/python/csv-report，保存以下三个文件即可。不写入输入文件；stdout输出JSON结果，stderr输出错误。CSV表头必须恰为 category,amount，分类去首尾空白后1–80字符；金额为ASCII非负十进制，整数最多9位、小数最多2位，不接受NaN/Infinity/负数/科学计数法/多余列；分类总额上限999999999999.99。教学项目不是完整账务系统。

report.py（完整实现）

"""Read a small CSV and summarize bounded, nonnegative decimal amounts."""
import argparse
import csv
import json
import re
import sys
from decimal import Decimal
from pathlib import Path

def summarize(stream):
    reader=csv.DictReader(stream,strict=True)
    if reader.fieldnames != ["category","amount"]:
        raise ValueError("expected header category,amount")
    totals={}
    for row in reader:
        category=(row["category"] or "").strip()
        amount=(row["amount"] or "").strip()
        if None in row or not category or len(category)>80:
            raise ValueError(f"row {reader.line_num}: invalid category or column count")
        if not re.fullmatch(r"\d{1,9}(?:\.\d{1,2})?",amount,flags=re.ASCII):
            raise ValueError(f"row {reader.line_num}: invalid amount")
        totals[category]=totals.get(category,Decimal(0))+Decimal(amount)
        if totals[category]>Decimal("999999999999.99"):
            raise ValueError("category total exceeds limit")
    return {key:format(totals[key],".2f") for key in sorted(totals)}

def main(argv=None):
    parser=argparse.ArgumentParser(description=__doc__)
    parser.add_argument("file",type=Path)
    args=parser.parse_args(argv)
    try:
        with args.file.open(encoding="utf-8-sig",newline="") as stream:
            result=summarize(stream)
    except (OSError,UnicodeError,ValueError,csv.Error) as error:
        print(f"error: {error}",file=sys.stderr)
        return 1
    print(json.dumps(result,ensure_ascii=False,sort_keys=True))
    return 0

if __name__=="__main__":
    raise SystemExit(main())

sample.csv

category,amount
书,0.10
书,0.20
课,2.00

test_report.py（完整测试）

import contextlib
import io
import tempfile
import unittest
from pathlib import Path
from report import summarize, main

class ReportTests(unittest.TestCase):
    def test_decimal_and_sorted_groups(self):
        self.assertEqual(summarize(io.StringIO("category,amount\n书,0.10\n书,0.20\n课,2.00\n")), {"书": "0.30", "课": "2.00"})
        self.assertEqual(summarize(io.StringIO("category,amount\n")), {})

    def test_rejects_bad_schema_and_values(self):
        for text in ["", "name,total\nx,1\n", "category,amount\nx,-1\n", "category,amount\nx,NaN\n", "category,amount\nx,Infinity\n", "category,amount\nx,1.001\n", "category,amount\n,1\n", "category,amount\nx,nope\n", "category,amount\nx,1,extra\n"]:
            with self.subTest(text=text), self.assertRaises(ValueError): summarize(io.StringIO(text))

    def test_zero_quoted_category_missing_value_and_total_bound(self):
        self.assertEqual(summarize(io.StringIO('category,amount\n"book,course",0\n')),
                         {"book,course": "0.00"})
        with self.assertRaises(ValueError):
            summarize(io.StringIO("category,amount\nx\n"))
        with self.assertRaises(ValueError):
            summarize(io.StringIO("category,amount\nx,\n"))
        # 1001 individually valid rows exceed the category cumulative limit.
        with self.assertRaisesRegex(ValueError, "category total exceeds limit"):
            summarize(io.StringIO("category,amount\n" + "x,999999999.99\n" * 1001))

    def test_cli_bom_missing_file_and_bad_data(self):
        with tempfile.TemporaryDirectory() as folder:
            path=Path(folder)/"data.csv"
            path.write_text("category,amount\n书,1.20\n",encoding="utf-8-sig")
            out,err=io.StringIO(),io.StringIO()
            with contextlib.redirect_stdout(out),contextlib.redirect_stderr(err):
                self.assertEqual(main([str(path)]),0)
            self.assertIn('"书": "1.20"',out.getvalue())
            path.write_text("category,amount\nx,bad\n",encoding="utf-8")
            with contextlib.redirect_stderr(err):
                self.assertEqual(main([str(path)]),1)
                self.assertEqual(main([str(path.with_name("missing.csv"))]),1)
            self.assertIn("error:",err.getvalue())

if __name__=="__main__": unittest.main()

进入目录，执行 python -X utf8 report.py sample.csv，预期：

{"书": "0.30", "课": "2.00"}

金额输出字符串，保留两位小数；不是把二进制float四舍五入后当精确十进制。先限制数字格式与范围，再构造Decimal；默认Decimal精度足够本项目限定范围，若扩展范围必须同时评估上下文精度与累计上限。UTF-8-sig读取同时接受普通UTF-8和带BOM的文件，newline=""让csv模块处理换行。reader逐行读，但分类聚合字典随不同分类数增长，并非恒定内存。

解析函数不依赖打印和路径，便于用StringIO测试；CLI只负责参数、文件边界、打印与退出。if __name__ == "__main__"避免导入时自动执行CLI；模块名不要叫csv.py或decimal.py，以免遮蔽标准库。

异常、退出码与验证

模块目录执行 python -m unittest -v，预期四组测试通过，分别覆盖正常/空数据、格式失败、零金额/引号分类/缺值/累计上限和真实文件CLI；子场景包含精确小数、中文、BOM、坏数字、缺表头/列和不存在文件。保存错误输入再执行CLI也必须非零退出，不能只在函数单测里看异常。

python report.py missing.csv返回1并打印error；参数缺失由argparse打印usage、返回2；有效输入返回0。PowerShell用 $LASTEXITCODE，Bash用 $?检查前一命令。文件不存在、解码失败、CSV格式或业务值错误在CLI边界处理；未预料到的程序错误继续暴露，不能用宽泛except把所有错误伪装成空报告。

遇到ModuleNotFoundError先查 sys.executable、工作目录和模块名遮蔽；文件不存在时确认相对路径相对当前工作目录。不要把输入错误变成{}，否则自动化下游无法区分“没有记录”和“根本没读成功”。

练习与自检

先独立设计金额0、超过分类总额上限、缺amount值、带引号的分类名四类输入，写出预期，再对照test_report.py中的同名规格（本轮新增、未执行）。将结果按总额降序输出时，说明为何不能直接按字符串排序。把统计函数导入另一个脚本，确认没有意外打印和参数解析。

参考解法

用StringIO构造每个输入，合法0应输出0.00，缺值和超上限应ValueError；分类中有逗号时用CSV引号格式而非手动split。排序时保留Decimal数值到排序完成，再格式化；字符串"10.00"与"2.00"的字典序不等于数值顺序。导入只定义函数，不触发main；测试结果应同时检查内容与错误通道。补充浅拷贝练习：复制二维列表外层后修改内部列表会同时可见，要按用途逐行复制或选择deepcopy，不能一律深拷贝。

后续范围：并发、异步、第三方数据分析与Web框架不作为本批前置；已有类与测试及线程协程可按需读，不宣称系统高级课程已交付。依据：CSV、Decimal、unittest、中文venv。