遇到错误，先做一个最小复现

把大问题缩成一个可以稳定重现的小例子，往往比不断改动整段程序更容易定位原因。

先记录三个事实

1. 输入是什么：保留能触发问题的最小数据。
2. 原本期望什么：写出明确的结果或规则。
3. 实际发生什么：记录返回值、异常类型和必要的运行条件。

用一个边界问题练习

计算平均值时，非空列表容易处理；空列表应该怎样返回，需要先明确约定。这里选择抛出异常，避免把“没有数据”混同为平均值为 0。

def average(values):
    if not values:
        raise ValueError("至少需要一个数值")
    return sum(values) / len(values)

assert average([2, 4, 6]) == 4

try:
    average([])
except ValueError as error:
    print(error)

一次只改变一个条件

先确认最小示例能够稳定失败，再逐个排除输入、依赖版本和代码分支。修正后同时检查原有正常输入和触发错误的输入，避免只让一个案例通过。