应抽象出「内容提取」和「格式解析」两层，用 pathlib.path 统一路径处理，解析逻辑收进后缀映射字典，预留 chardet 编码探测与 errors='replace' 回退，避免 pandas 过早介入，通过单一 load_any() 入口与模块化解析器支持无缝扩展。
怎么让 Python 同时读取 .txt / .csv / .json 而不写三套逻辑
核心是抽象出「内容提取」和「格式解析」两个层次，而不是为每种后缀硬编码 open() + 特定解析器。常见错误是直接用 if filename.endswith('.csv'): 分支嵌套，结果新增 .xlsx 就得改主逻辑、加依赖、修异常路径。
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- 用
pathlib.Path统一处理路径和后缀识别，避免字符串切片出错（比如'data.csv.bak'被误判为 csv） - 把解析逻辑收进字典：
{'.txt': lambda p: p.read_text(), '.csv': lambda p: list(csv.reader(p.open())), '.json': lambda p: json.load(p.open())} - 所有解析函数统一接收
pathlib.Path对象，返回结构化数据（如 list of dict），屏蔽底层 IO 差异 - 预留 fallback：当后缀未注册时，先尝试用
chardet探测编码再按文本读，比直接抛UnicodeDecodeError更友好
遇到编码乱码时，为什么不能只靠 errors='ignore'
errors='ignore' 看似省事，实际会 silently 丢掉字节，导致后续 JSON 解析失败、CSV 字段错位、中文关键词搜索失效——尤其在日志或用户输入场景下，丢失的可能是关键字段值。
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- 优先用
chardet.detect()预判编码，对.txt和.csv文件特别有效；.json必须是 UTF-8 或带 BOM 的 UTF-16/32，可直接跳过探测 - 对不确定来源的文本，用
errors='replace'（显示 ）比'ignore'更利于定位问题位置 - 在解析前加一层校验：比如 CSV 每行字段数是否一致，JSON 是否能
json.loads()成功，失败时才触发重试逻辑
为什么 pandas.read_* 不适合做“统一入口”
表面上 pandas.read_csv()、read_json()、read_table() 很方便，但它们返回的是 DataFrame，而真实业务中你常需要原始字符串、逐行迭代器、或嵌套 dict——强制转成 DataFrame 会吃内存、多一层类型转换、且无法流式处理大文件。
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- 仅当明确需要行列计算或缺失值填充时，才在最外层用 pandas；中间层保持原生 Python 类型（
list,dict,str） - 对超大 CSV，用
csv.DictReader迭代，别用pandas.read_csv(chunksize=)——后者 chunk 是 DataFrame，仍带开销 - 如果必须兼容 pandas，提供一个 adapter 函数：
def to_dataframe(data): return pd.DataFrame(data) if isinstance(data, (list, dict)) else data，不污染核心解析链
如何让新格式（比如 .xlsx 或 .toml）无缝接入现有流程
关键不是“支持更多格式”，而是“不改已有调用方代码”。一旦在各处都写了 load_txt(path)、load_csv(path)，加 .xlsx 就得全局搜替换，风险高。
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- 定义单一入口函数，如
load_any(path)，内部用后缀查表 +importlib.import_module()动态加载解析模块（比如ext.xlsx→openpyxl） - 每个格式解析模块对外暴露统一接口：
parse(path: Path) -> List[Dict]或-> Iterator[Dict]，内部自行处理依赖和异常 - 把格式支持声明为配置项：
SUPPORTED_FORMATS = {'.xlsx': 'myloader.xlsx', '.toml': 'tomllib'}，新增格式只需改字典、加模块，不动主干
真正麻烦的不是加一种格式，而是当某天要支持带密码的 .xlsx 或分片上传的 .json.gz 时，发现所有解析函数都假设“本地文件+无加密+单文件”——这种隐含假设，比语法错误更难 debug。
