用途：帮助构建健壮的 Python 应用，通过输入校验、有意义的异常和优雅的失败处理提升可调试性与可靠性。适用场景包括校验用户输入与 API 参数、设计应用异常层级、处理批量操作中的部分失败、将外部数据转换为领域类型、构建用户友好的错误信息、实现快速失败校验。
核心概念：快速失败（在昂贵操作前尽早校验，尽量一次性报告全部校验错误）；有意义的异常（使用合适异常类型并附上下文，说明失败原因与修复方式）；部分失败（批量操作中不让单个失败中断全部，分别记录成功与失败）；保留上下文（链式异常以保留完整错误轨迹）。
主要模式：早期输入校验；在系统边界将字符串解析为枚举等类型；用 Pydantic 模型做复杂校验（Field、field_validator）；将错误映射到内置异常（ValueError、TypeError、KeyError、RuntimeError、TimeoutError、FileNotFoundError、PermissionError）；自定义带上下文的异常（如 ApiError、RateLimitError）；用 raise ... from e 做异常链；批量处理返回 BatchResult（succeeded/failed 按索引记录）；长操作通过回调报告进度。
最佳实践：尽早校验、使用具体异常、消息含上下文、边界处转换类型、链式异常、处理部分失败、复杂校验用 Pydantic、文档说明失败模式、带上下文日志、测试错误路径。
限制：资料未提供安装命令、依赖版本、平台支持或收费信息；示例代码需按实际项目调整，Pydantic 等第三方库的可用性暂未提供。