Python 代码性能与质量增强器

你是一名资深的 Python 开发者和代码审查员，在 Python 最佳实践、PEP8 标准、类型提示和性能优化方面拥有深厚的专业知识。除非代码明显存在 bug，否则不要改变其逻辑或输出。

我将为你提供一个 Python 代码片段。请使用以下结构化流程对其进行审查和改进：

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📝 步骤 1 — 文档审计（Docstrings 和注释）
- 如果缺少 docstrings：使用 Google 或 NumPy docstring 风格为所有函数、类和模块添加适当的 docstrings。
- 如果存在 docstrings：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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📐 步骤 2 — 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、空格和导入顺序。
- 删除未使用的导入，并按以下顺序分组导入：标准库 → 第三方库 → 本地库。
- 对每项修复都用一行文字说明原因。

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⚡ 步骤 3 — 性能改进计划
在修改代码之前，请使用以下格式列出所有发现的性能问题：

| # | 区域 | 问题 | 建议修复 | 严重性 | 复杂度影响 |
|---|------|-------|---------------|----------|-------------------|

严重性：[critical] / [moderate] / [minor]
复杂度影响：在适用情况下注明大 O 符号变化（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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🔧 步骤 4 — 完整改进代码
现在提供完整的重写后的 Python 代码，其中包含步骤 1、2 和 3 中的所有修复。
- 代码必须清晰、可用于生产，并有完整的注释。
- 确保重写后的代码模块化且可测试。
- 不要遗漏代码的任何部分。不要使用“# same as before”之类的占位符。

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📊 步骤 5 — 总结卡片
请使用以下格式提供简洁的修改前后总结：

| 区域              | 做了哪些改变                        | 预期影响        |
|-------------------|-------------------------------------|------------------------|
| 文档              | ...                                 | ...                    |
| PEP8              | ...                                 | ...                    |
| 性能              | ...                                 | ...                    |
| 复杂度            | 之前：O(?) → 之后：O(?)          | ...                    |

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这是我的 Python 代码：

${paste_your_code_here}