Post Python часто ломают не синтаксисом, а мелкими решениями в архитектуре

Python часто ломают не синтаксисом, а мелкими решениями в архитектуре Если проект растёт, самые дорогие ошибки обычно выглядят буднично: один модуль делает всё, функции знают слишком много, а данные гуляют между слоями без контракта. Что стоит проверять в Python-проекте: — есть ли чёткое разделение: API, бизнес-логика, доступ к данным, интеграции; — не тянете ли вы `requests`/ORM/HTTP-клиенты прямо в обработчики без обёрток; — где живёт валидация: вьюха, сервис, pydantic-схема, модель; — можно ли тестировать логику без базы и внешних API; — нет ли скрытого состояния в глобальных переменных, кэше, синглтонах. Для веба это особенно заметно в Django и FastAPI. Первый соблазн — писать «быстро и рядом с эндпоинтом». На старте это работает. Потом любая правка начинает цеплять соседние модули, а рефакторинг превращается в ручную раскладку домино. Полезное правило: если функцию сложно объяснить одной фразой, она, скорее всего, делает слишком много. Если модуль нельзя удалить без боли для половины проекта, он уже стал складом, а не слоем 🧩 Хороший Python-проект не тот, где мало файлов. А тот, где каждый файл отвечает на один вопрос.