企业官网建设流程全解析

客户说“整理一下 Excel”，背后往往同时包含改列名、去空格、金额转换、重复行处理和异常留痕。真正可交付的脚本不能把坏数据悄悄丢掉，也不能让一处格式变化拖垮整批文件。

这一篇延续前两篇的配置驱动思路：先把输入统一成行记录，再让规则函数返回“结果或错误”，最后分别输出干净数据与异常报告。示例使用标准库 CSV，接入 Excel 时只需替换读写适配层。

一、先定义不会含糊的验收规则

假设订单至少需要order_id、amount和customer。金额必须非负，订单号不能为空；同一个订单号重复出现时，保留第一条并把其余记录写入异常文件。

fromdecimalimportDecimal,InvalidOperationdefclean(row):order_id=row.get("order_id","").strip()customer=row.get("customer","").strip()ifnotorder_id:raiseValueError("missing order_id")try:amount=Decimal(row.get("amount","").replace(",","").strip())exceptInvalidOperationasexc:raiseValueError("invalid amount")fromexcifamount<0:raiseValueError("negative amount")return{"order_id":order_id,"customer":customer,"amount":str(amount)}

规则函数不负责打印，也不直接写文件，因此可以独立测试。客户修改金额约束时，只改这一层。

二、让每条失败记录都能回到原始位置

importcsv seen,accepted,rejected=set(),[],[]withopen("orders.csv",encoding="utf-8-sig",newline="")assource:forline_no,rowinenumerate(csv.DictReader(source),start=2):try:item=clean(row)ifitem["order_id"]inseen:raiseValueError("duplicate order_id")seen.add(item["order_id"])accepted.append(item)exceptValueErrorasexc:rejected.append({"line":line_no,"reason":str(exc),**row})print(f"accepted={len(accepted)}rejected={len(rejected)}")

输出示例：

accepted=248 rejected=7

交付时还应把accepted和rejected分别写入文件，并在异常报告中保留源文件名、行号和原因。这样客户可以修正 7 条数据后重跑，而不是重新核对 255 行。

三、批量目录要有明确停止条件

先用 2—3 个脱敏文件验证列名、编码和日期格式，再扩展到整个目录。若必填列缺失，应停止当前文件；若只是单行金额错误，则隔离该行并继续。规则不明确时先补样例，不要凭经验猜客户意图。

📌 本文把表格清洗拆成规则函数、正常输出和异常报告，让批量处理既能继续执行，也能逐条追溯。

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参考来源

• Dev.to｜Context Is King
• Hacker News｜Introduction to Data-Oriented Design