<b>7 ошибок в Python-скриптах, из-за которых автоматизация ломается в молчании</b>

<b>7 ошибок в Python-скриптах, из-за которых автоматизация ломается в молчании</b>

Если скрипт «иногда работает», проблема обычно не в Python, а в допущениях вокруг него. Самые дорогие ошибки здесь банальные: файл не открылся, API вернул пустоту, а код продолжил делать вид, что всё в порядке.

— Не проверяют входные данные: строка вместо числа, пустой список, None из парсера.
— Ловят Exception на всё подряд и глотают traceback. В итоге падение не видно, а причина живёт дальше.
— Пишут в файл или БД без атомарности: процесс оборвался, а данные уже наполовину испорчены.

Ещё одна типовая зона риска — сетевые вызовы и фоновые задачи. Таймаут нужен всегда, повторные попытки — только с ограничением, а лог должен отвечать на вопрос «что именно не прошло». Иначе вы чините не код, а догадки.

Полезная привычка: любой скрипт должен уметь честно завершаться с ошибкой, а не «докладывать успех» при поломке на середине. Если автоматизация влияет на деньги, лиды или данные, сначала делайте проверки и только потом ускорение.