Post Python чаще ломается не в коде, а в том, как его запускают и читают

Python чаще ломается не в коде, а в том, как его запускают и читают Если скрипт «вроде работает», проверь три места: входные данные, окружение и границы ошибок. В Python половина багов сидит не в алгоритме, а в том, что файл приходит пустым, переменная окружения не задана, а исключение где-то проглотили. Для веб-проектов и автоматизации держите базовый набор привычек: • валидируйте вход через pydantic или явные проверки; • отделяйте чистую логику от I/O и сетевых вызовов; • не смешивайте бизнес-правила с парсингом ответа; • логируйте контекст ошибки, а не только текст traceback. Отдельно следите за async: не вызывайте блокирующие библиотеки внутри event loop без обвязки, не создавайте лишние соединения в цикле и не надеетесь, что «маленькая задержка» спасёт от таймаутов. Для Django и FastAPI это особенно заметно на интеграциях, когда внешние сервисы начинают отвечать медленнее обычного. И ещё одна вещь, которую стоит проверить в любом Python-проекте: повторяемость запуска. Если код нельзя поднять из чистого окружения по короткой инструкции, значит у вас не код, а набор удачных совпадений.