7 типовых ошибок в Python-скриптах, которые ломают автоматизацию на ровном месте

7 типовых ошибок в Python-скриптах, которые ломают автоматизацию на ровном месте

Скрипт, который «работает у меня», часто падает в cron, Docker или на чужой машине. Причина почти всегда одна: в коде не учли среду, входные данные или побочные эффекты.

— Не фиксируют путь и запускают файл из текущей директории; в итоге относительные пути ищут не там, где лежит скрипт.
— Читают CSV/JSON без проверки схемы: одно пустое поле, и пайплайн едет дальше с мусором.
— Ловят Exception везде подряд и глотают ошибку, после чего баг становится «тихим».
— Смешивают I/O и бизнес-логику: потом невозможно тестировать парсер, загрузчик или интеграцию отдельно.

Ещё одна частая проблема — отсутствие идемпотентности. Если скрипт можно запустить повторно, он не должен дублировать записи, слать повторные письма или затирать уже обработанные файлы. Для автоматизации это важнее, чем «красивый» код.

Минимальный набор защиты простой: явный конфиг, логирование с контекстом, проверки входных данных и осмысленные коды выхода. Если шаг провалился, скрипт обязан сказать, где именно, а не молча завершиться с нулём.

Если перед запуском вы прогоняете только «примерный» файл, баг всё равно найдёт вас в проде. Проверяйте пути, формат входа и повторный запуск — это экономит больше времени, чем любой рефакторинг.