Python数据处理流水线编码规范

Python数据处理流水线编码规范一、总则（一）适用范围。本规范适用于所有使用Python语言开发的数据处理流水线项目，涵盖数据采集、清洗、转换、存储等全流程编码工作。（二）基本原则。编码工作必须遵循高效性、可读性、可维护性、安全性四大原则，确保代码质量与系统稳定性。二、命名规范（一）模块命名。采用小写字母加下划线方式，如data_cleaning_module。命名需体现模块核心功能，长度不超过30字符。（二）函数命名。使用动词开头，如calculate_median（），保持行为动词一致性，避免同名不同功能。（三）变量命名。局部变量用小写，如total_count；类属性用大写下划线，如MAX_TIMEOUT。三、代码结构（一）文件组织。每个数据处理模块独立成文件，文件名与模块名保持一致，禁止超过200行代码的单一文件。（二）包结构。按功能层级划分包，如com/data/preprocessing，层级不超过三级。（三）代码布局。函数内部执行流自上而下，逻辑块间用空行分隔，注释行前后各空一行。四、函数设计（一）参数规范。必选参数在前，可选参数在后，每个参数必须提供类型注解和默认值。（二）返回值标准。单一函数仅返回一个值或元组，异常处理需使用try-except结构，禁止抛出通用Exception。（三）复杂度控制。单行代码长度不超过80字符，嵌套深度不超过3层，递归调用必须设置最大深度限制。五、异常处理（一）错误分类。定义Error、Warning、Info三级日志级别，Error类需实现__str__方法返回详细错误信息。（二）异常捕获。捕获具体异常类型，如ValueError而非Exception，每个捕获块必须处理或记录异常。（三）恢复机制。关键流程需实现重试逻辑，重试次数、间隔时间需配置化，失败时触发告警。六、数据接口（一）输入验证。所有外部输入必须进行类型、范围、格式校验，使用assert语句或单独验证函数。（二）输出标准化。数据输出必须符合约定格式，如CSV需固定列顺序，JSON需统一字段命名。（三）接口版本管理。采用语义化版本号，如v1.2.3，变更日志需记录每个版本接口差异。七、性能优化（一）算法选择。排序处理优先使用内置sorted，大数据集采用pandas或numpy库；循环处理考虑生成器表达式。（二）内存管理。使用with语句自动释放资源，临时文件使用tempfile模块，避免全局变量缓存。（三）并发控制。CPU密集型任务使用multiprocessing，IO密集型使用asyncio，线程池大小需根据CPU核心数配置。八、测试规范（一）单元测试。每个函数必须配套测试用例，使用pytest框架，测试用例需覆盖边界值和异常场景。（二）集成测试。模拟真实数据流进行端到端验证，测试数据需包含正常值、异常值、空值、重复值。（三）测试覆盖率。核心模块测试覆盖率不得低于80%，使用coverage.py工具生成报告并存档。九、文档要求（一）代码注释。类方法注释使用docstring格式，说明参数、返回值、异常类型；关键逻辑添加行内注释。（二）设计文档。每个模块需附带设计文档，包含功能描述、算法流程图、接口说明、依赖关系。（三）变更记录。每次代码提交必须附带changelog，记录功能变更、性能优化、问题修复。十、版本控制（一）提交规范。提交信息必须包含版本号、变更内容、作者信息，使用git-flow工作流。（二）分支管理。主干分支仅保留稳定版本，开发分支执行feature分支策略，禁止直接在主干分支开发。（三）代码审查。所有提交必须通过pre-commit钩子检查，核心模块变更需至少两位成员审查。十一、安全要求（一）数据脱敏。敏感信息必须脱敏处理，使用hashlib加密或正则替换，脱敏规则需文档化。（二）权限控制。访问数据库需使用专用账号，API接口需配置鉴权机制，禁止硬编码密钥。（三）漏洞扫描。每月执行代码安全扫描，使用bandit工具检查常见漏洞，高风险问题必须立即修复。十二、部署规范（一）环境配置。开发、测试、生产环境使用配置文件区分，敏感配置使用环境变量或密钥管理。（二）容器化部署。使用Docker容器封装应用，镜像构建需记录层变更，禁止使用root用户。（三）监控告警。关键指标必须接入监控系统，设置阈值告警，日志需统一输出至ELK堆栈。十三、附则（一）执行监督。技术委员会每月抽查代