重构代码安全的核心是“小步快跑 + 全面验证”：依靠可逆的微小改动、自动化检查和清晰预期；先确保测试覆盖，每次只改一个关注点，善用工具链兜底，并严格验证行为一致性。
重构代码时保证安全，核心是“小步快跑 + 全面验证”。不追求一次改完，而靠可逆的微小改动、自动化检查和清晰的预期来守住正确性。
先确保有可靠测试覆盖
没有测试的重构就像蒙眼开车。重点不是测试数量，而是关键路径是否受保护：
- 运行现有单元测试，确认全部通过（baseline）
- 补全对被修改函数/类的核心行为测试，尤其边界情况和错误分支
- 如有集成或端到端测试，确保它们能快速执行并反馈结果
没测试？先为要重构的部分写1–2个最典型的测试再动手——花10分钟比花1小时调试更省时间。
每次只改一个关注点
把“重命名变量”“提取函数”“拆分大类”这些动作严格分开，每次提交只做一类事：
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- 重命名：用 IDE 的安全重命名功能（如 PyCharm 的 Shift+F6），避免漏改字符串或注释中的误匹配
- 提取方法：确保新函数纯逻辑、无副作用，输入输出明确，原调用处替换成一行清晰调用
- 调整结构：比如把嵌套 if 拉平，优先用 guard clause，改完立刻运行测试，确认行为未变
混合修改（比如一边重命名一边改逻辑）会极大增加出错概率，也难定位问题来源。
善用工具链自动兜底
人工盯代码容易疲劳，交给工具守住底线：
- 静态检查：用 pylint 或 ruff 扫描潜在问题（未使用变量、类型不一致、复杂度过高等）
- 格式统一：用 black 格式化，避免因空格缩进引发的语义差异
- 类型提示：逐步补 type hints，配合 mypy 检查，提前发现参数错传、属性误用等问题
把这些集成进 pre-commit 钩子，改完保存就自动跑，不依赖自觉。
重构后必须验证行为一致性
测试通过 ≠ 行为没变。特别注意：
- 日志输出、异常消息内容、返回值类型（比如 list vs generator）、对象 identity（is 和 == 区别）是否意外改变
- 性能敏感路径，加简单基准（timeit 或 pytest-benchmark）对比前后耗时
- 如果涉及 IO、并发或第三方交互，用 mock 或真实环境快速过一遍主流程
哪怕只是改了个函数名，也要确认调用方没靠 getattr(obj, 'old_name') 这类反射方式依赖旧名。
