根本原因是格式串与日期字符串不匹配，如'2024-05-3'无法用'%y-%m-%d'解析；应优先用fromisoformat()，或预处理补零、加异常捕获。
Python 日期字符串转 datetime 时总报 ValueError: time data '2024-05-3' does not match format
根本原因是格式串和实际字符串对不上，尤其容易忽略单数字月/日没补零。比如 '2024-05-3' 不能用 '%Y-%m-%d' 解析，因为 '3' 不是两位数。
实操建议：
- 优先用
datetime.fromisoformat()处理 ISO 格式（如'2024-05-03'或'2024-05-3'），它比strptime更宽容，能自动处理单/双位日月 - 若必须用
strptime，检查原始字符串是否统一补零；不放心就先用.zfill()或正则规整，例如re.sub(r'-(\d)(?=-|$)', r'-0\1', s) - 从 CSV 或用户输入读取的日期，务必加
try/except包裹，别让一条脏数据崩掉整个账本加载
收支金额存成 float 后计算总和出现 19.999999999999996 这种鬼结果
浮点数二进制表示天生有精度缺陷，记账场景下 0.1 元都算不准，直接违反财务基本要求。
实操建议：
- 一律改用
decimal.Decimal，初始化时传字符串，例如Decimal('12.80')，绝不用Decimal(12.80)（后者会先走 float 转换，污染精度） - 所有加减乘除运算都保持在
Decimal类型内，避免混入int或float；乘法注意用quantize()控制小数位，比如amount.quantize(Decimal('0.01')) - 数据库字段对应设为
DECIMAL(10,2)，Python 层 ORM 映射也显式声明类型，别依赖默认 float
按月份汇总支出时，dict 键用 strftime('%Y-%m') 结果漏掉某些月份
常见于循环中只对有记录的日期生成键，但账本需要“全量月份”展示（包括收入为 0 的空月份）。单纯靠数据驱动聚合，会天然缺失空白周期。
实操建议：
- 先确定时间范围（如
start = date(2024,1,1),end = date(2024,12,31)），再用dateutil.rrule.rrule(MONTHLY, ...)或手动推导生成完整月份列表 - 用
defaultdict(lambda: Decimal('0'))初始化汇总容器，再遍历原始记录累加，确保每个目标月份都有键 - 如果前端要渲染连续折线图，月份键建议统一用
year * 100 + month这类整数，比字符串排序更稳，也方便做差值计算
多笔交易共用同一张发票，用 Python 列表存明细后去重总出错
想用 list(set(items)) 去重？对象没实现 __hash__ 或 __eq__ 就会失效；用 json.dumps 序列化再 set？浮点字段精度又来捣乱。
实操建议：
- 定义交易项为
dataclass或NamedTuple，显式指定哪些字段参与唯一性判断（如invoice_no,item_name,amount.quantize(Decimal('0.01'))） - 去重逻辑写成函数：先
sorted(items, key=lambda x: (x.invoice_no, x.item_name))，再用itertools.groupby按关键字段分组，每组取首条 - 真要集合操作，把关键字段拼成元组当键：
seen = set(); unique = []; for x in items: key = (x.invoice_no, x.item_name, float(x.amount))—— 注意这里float仅用于去重，业务计算仍用Decimal
日期解析、金额精度、时间维度补全、结构化去重——这四个点卡住，账本数据就不可信。越早用严格类型和显式边界约束，后期查 bug 越省时间。
