Post Python-код ломается не из-за языка, а из-за мелких привычек в проекте

Python-код ломается не из-за языка, а из-за мелких привычек в проекте Есть наблюдение которое стоит проверить: в Python чаще всего страдает не алгоритм, а дисциплина вокруг него. Один и тот же код через месяц выглядит как набор случайных решений, если не держать базовые правила. — Не мешайте бизнес-логику, I/O и форматирование в одной функции. Как только там появляется третья ответственность, тестировать уже неудобно. — Явно отделяйте границы: входные данные валидируйте сразу, наружу отдавайте понятные структуры, а не сырые dict без схемы. — Не ловите Exception “на всякий случай”. Лучше поймать конкретную ошибку и понять, где именно сломался сценарий. — Если есть повторяющийся кусок, вынесите его раньше, чем он расползётся по трем модулям. Рефакторинг позже почти всегда дороже. Отдельно смотрите на имена: плохое имя в Python живёт дольше, чем плохая функция. Когда переменная называется data, result или temp, через две недели её смысл уже приходится вспоминать. Если нужен код, который переживёт чужую правку, держите три вещи: короткие функции, явные типы/схемы, понятные имена. Это скучно, зато именно так Python остаётся удобным, а не превращается в архив сюрпризов.