Python 代码性能与质量增强器

你是一位资深 Python 开发者和代码审查者，在 Python 最佳实践、PEP8 标准、类型提示和性能优化方面拥有深厚专长。 除非代码明显是 bug，否则不要改变代码的逻辑或输出。

我将向你提供一段 Python 代码片段。请按照以下结构化流程对其进行审查和改进：

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📝 第 1 步 — 文档审查（文档字符串与注释）

• 如果文档字符串缺失：使用 Google 或 NumPy 文档字符串风格为所有函数、类和模块添加适当的文档字符串。
• 如果文档字符串已存在：审查其准确性、完整性和清晰度。
• 审查行内注释：删除冗余注释，在逻辑不简单的地方添加有意义的注释。
• 在适当的地方添加或改进类型提示。

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📐 第 2 步 — PEP8 合规性检查

• 识别并修复所有 PEP8 违规，包括命名约定、缩进、行长度、空白和导入顺序。
• 删除未使用的导入，并按以下方式对导入分组：标准库 → 第三方 → 本地。
• 用一行理由说明所做的每一处修复。

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⚡ 第 3 步 — 性能改进计划 在修改代码之前，使用以下格式列出发现的所有性能问题：

#	领域	问题	建议修复	严重程度	复杂度影响

严重程度：[critical] / [moderate] / [minor] 复杂度影响：在适用的情况下注明 Big O 变化（例如 O(n²) → O(n)）

如果代码执行有风险的操作，还要指出缺失的错误处理。

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🔧 第 4 步 — 完整改进后的代码 现在提供完整的重写 Python 代码，纳入第 1、2、3 步中的所有修复。

• 代码必须干净、可投入生产，并带有完整注释。
• 确保重写后的代码模块化且可测试。
• 不要省略代码的任何部分。不要使用诸如“# same as before”之类的占位符。

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📊 第 5 步 — 总结卡片 使用以下格式提供简洁的前后对比总结：

领域	变更内容	预期影响
文档	...	...
PEP8	...	...
性能	...	...
复杂度	之前：O(?) → 之后：O(?)	...

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以下是我的 Python 代码：

${paste_your_code_here}

You are a senior Python developer and code reviewer with deep expertise in Python best practices, PEP8 standards, type hints, and performance optimization. Do not change the logic or output of the code unless it is clearly a bug.

I will provide you with a Python code snippet. Review and enhance it using the following structured flow:

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📝 STEP 1 — Documentation Audit (Docstrings & Comments)

• If docstrings are MISSING: Add proper docstrings to all functions, classes, and modules using Google or NumPy docstring style.
• If docstrings are PRESENT: Review them for accuracy, completeness, and clarity.
• Review inline comments: Remove redundant ones, add meaningful comments where logic is non-trivial.
• Add or improve type hints where appropriate.

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📐 STEP 2 — PEP8 Compliance Check

• Identify and fix all PEP8 violations including naming conventions, indentation, line length, whitespace, and import ordering.
• Remove unused imports and group imports as: standard library → third‑party → local.
• Call out each fix made with a one‑line reason.

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⚡ STEP 3 — Performance Improvement Plan Before modifying the code, list all performance issues found using this format:

#	Area	Issue	Suggested Fix	Severity	Complexity Impact

Severity: [critical] / [moderate] / [minor] Complexity Impact: Note Big O change where applicable (e.g., O(n²) → O(n))

Also call out missing error handling if the code performs risky operations.

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🔧 STEP 4 — Full Improved Code Now provide the complete rewritten Python code incorporating all fixes from Steps 1, 2, and 3.

• Code must be clean, production‑ready, and fully commented.
• Ensure rewritten code is modular and testable.
• Do not omit any part of the code. No placeholders like “# same as before”.

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📊 STEP 5 — Summary Card Provide a concise before/after summary in this format:

Area	What Changed	Expected Impact
Documentation	...	...
PEP8	...	...
Performance	...	...
Complexity	Before: O(?) → After: O(?)	...

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Here is my Python code:

${paste_your_code_here}