Taipy项目：优化场景构建失败时的错误信息提示

在Taipy核心框架中，当场景(Scenario)构建失败时，当前的错误处理机制仅返回一个简单的InvalidScenario异常，其中仅包含场景ID信息。这种处理方式对于开发者调试问题帮助有限，特别是在复杂的任务图中出现问题时。

当前实现的问题分析

Taipy框架通过_is_consistent方法来验证场景的DAG(有向无环图)结构是否有效。当前实现存在两个主要问题：

1. 当检测到循环依赖时，仅返回False而没有提供任何关于循环位置的信息
2. 当发现任务( Task )和数据节点( DataNode )之间的连接关系不正确时，同样只返回False

这种"静默失败"的模式使得开发者难以快速定位问题根源，特别是在处理复杂业务场景时。

改进方案设计

基于项目讨论，我们确定了以下改进方向：

1. 使用Taipy内置的日志系统(_TaipyLogger)替代Python标准库的warnings模块
2. 在返回False前记录详细的错误信息
3. 保持现有方法签名不变，仍返回布尔值
4. 将异常抛出的控制权留给调用方

具体实现将包括：

• 在检测到循环依赖时，记录DAG的结构信息和具体循环路径
• 在发现无效连接时，记录连接两端的节点类型和标签信息
• 对序列(Sequence)的验证逻辑进行同样的改进

技术实现细节

改进后的验证逻辑将包含更丰富的调试信息：

# 检测循环依赖的改进
if nx.is_directed(dag) and not nx.is_directed_acyclic_graph(dag):
    _logger.error(f"发现循环依赖: {list(nx.simple_cycles(dag))}")
    return False

# 验证节点连接的改进
if not valid_connection_types(left_node, right_node):
    _logger.error(f"无效连接: {left_node.__class__}与{right_node.__class__}")
    return False

这种改进既保持了原有API的兼容性，又为开发者提供了更丰富的调试信息，能够显著缩短问题定位时间。

对开发体验的影响

这一改进将带来以下好处：

1. 开发者可以快速识别图中的循环依赖问题
2. 能够直观看到任务和数据节点之间的错误连接
3. 降低复杂场景的调试难度
4. 保持现有代码的向后兼容性

对于Taipy框架的新用户来说，这种改进尤其有价值，因为它能够帮助他们更快地理解框架对场景图的约束条件，从而构建出符合要求的数据处理流程。

总结

通过增强错误信息的详细程度，Taipy框架的场景构建验证机制将变得更加开发者友好。这种改进遵循了"快速失败"和"明确错误"的设计原则，是框架成熟度提升的重要一步。类似的改进思路也可以应用到框架的其他验证逻辑中，全面提升开发体验。