Refactor, simplify, or clean u…

# 拆分大型 fetch_data 函数的方案

由于你尚未贴出具体脚本，我先给出通用拆分框架和类型注解规范；你把代码发我后，我可以逐行落地改写。

一、拆分思路（按职责分层）

典型的 200+ 行 fetch_data 通常混杂了四类职责，建议拆成：

• 参数校验与构造：build_request(params) -> dict
• 校验入参合法性、拼接 URL、组装 headers
• 发送请求：fetch_response(url: str, timeout: int = 10) -> requests.Response
• 只负责网络请求，含重试逻辑（如用 tenacity 或手写循环）
• 解析响应：parse_response(response: requests.Response) -> list[dict]
• 状态码检查、JSON/HTML 解析、字段提取
• 数据清洗：clean_items(raw_items: list[dict]) -> list[dict]
• 去重、去空、字段规范化、类型转换
• 编排入口：fetch_data(params) -> list[dict]
• 只做流程串联和异常兜底，控制在 20 行以内

二、类型注解规范

• 函数签名必须注解参数和返回值，如：

```python

def parse_response(resp: requests.Response) -> list[dict[str, Any]]: ...

```

• 复杂结构用 TypedDict 或 dataclass 定义返回模型，如：

```python

class Item(TypedDict):

id: str

title: str

price: float | None

```

• 可选值用 Optional[X] 或 X | None（Python 3.10+）
• 回调/迭代器场景用 Iterator[T]、Callable[[P], R]

三、异常处理建议

• 网络层异常（requests.RequestException）在 fetch_response 内处理并重试
• 解析层异常（KeyError、json.JSONDecodeError）在 parse 层捕获，记录日志后跳过单条而非整体失败
• 不要在每层都 try/except 后静默吞掉，至少 logging.warning

四、其他重构要点

• 删除重复代码，提取公共逻辑为 _helper 私有函数
• 魔法字符串/数字提取为模块级常量
• 若解析逻辑复杂，可考虑拆到独立模块 parsers.py
• 拆完后用 mypy --strict 验证类型，用原有数据做回归测试确保行为一致

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请把你的脚本贴出来，我会按此框架给出可直接替换的完整重构代码。