Python对象状态管理核心在于明确责任主体与变更可预测性，强调封装、契约化修改、避免隐式跃迁，并通过测试验证状态边界与一致性。
Python对象的状态管理核心在于明确“谁负责维护状态”以及“状态变更是否可预测”。一致性不是靠语言强制，而是靠设计约束和开发者约定。
状态应封装在实例内部
避免通过全局变量、模块级变量或外部字典来间接修改对象行为。状态必须属于对象自身，且通过明确的属性或私有字段承载。
- 推荐用self._xxx命名私有属性（约定而非强制），配合property控制读写逻辑
- 避免直接暴露可变容器（如self.data = []），改用只读接口或深拷贝返回
- 构造函数（__init__）是初始化状态的唯一入口，不建议留空后靠外部调用方法“补全”状态
状态变更需有明确契约
每次修改状态的方法，应清楚说明：触发条件、副作用范围、是否可逆、是否线程安全。
- 方法名宜体现意图，例如reset()比clear_state()更中性；lock()暗示状态进入不可变阶段
- 对关键状态变更，可加简单校验（如if not self._ready: raise RuntimeError），而不是静默失败
- 若支持撤销，应在文档中标明，并统一用undo()或rollback()等标准命名
避免隐式状态跃迁
不要让一个方法在无提示下悄悄改变多个不相关状态，也不要依赖调用顺序才能保持一致。
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- 例如：obj.load(); obj.process()能正常运行，但obj.process()单独调用就报错——这属于隐式依赖，应合并为obj.run()或显式检查前置状态
- 迭代器、生成器、上下文管理器等自带状态的对象，要确保__iter__、__enter__等协议方法不重复初始化或破坏已有状态
- 使用__slots__可限制属性动态添加，减少意外状态污染
测试驱动状态边界
验证状态一致性最有效的方式，是围绕“合法状态集合”和“允许的状态转移”写单元测试。
- 对每个公开方法，测试它执行前后对象的__dict__或关键属性是否符合预期
- 模拟异常路径（如IO中断、参数错误），确认对象不会卡在中间态（如部分字段更新、锁未释放）
- 并发场景下，用threading.Thread简单触发竞争，观察assert是否稳定通过
