性能优化技巧 🔧
- 使用缓存机制：通过
@lru_cache装饰器减少重复计算 - 避免不必要的循环嵌套：用列表推导式或生成器提升效率
- 异步编程：利用
async/await实现非阻塞I/O操作
代码结构优化 📁
- 模块化设计：将功能拆分为独立模块（如
utils.py、api.py） - 使用类型提示：通过
typing模块增强代码可读性与健壮性 - 遵循PEP8规范：保持代码风格统一，提升协作效率
调试与测试 🛠️
- 日志分级记录：用
logging模块实现DEBUG/INFO/WARNING级别输出 - 单元测试：使用
unittest框架覆盖核心逻辑 - 调试工具：结合
pdb与ipdb进行断点调试
安全实践 🔒
- 输入验证：使用
pydantic模型校验数据合法性 - 密钥管理：通过
dotenv加载环境变量存储敏感信息 - 参考更多安全规范：安全最佳实践指南
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