В Python-разработке ограничения могут проявляться в запрете на использование новых технологий, жёстких процессах code review или отсутствии времени на рефакторинг. Это приводит к устаревшему стеку, техническому долгу и демотивации. **Пример:** ``` # Устаревший подход из-за политики "не трогать работающее" def process_data(data): # Костыли из-за запрета на рефакторинг result = [] for i in range(len(data)): if data[i] % 2 == 0: result.append(data[i] * 2) # Логика смешана с преобразованиями return result ``` **Как решать:** - Постепенно внедрять улучшения через небольшие PR - Обосновывать изменения метриками (производительность, читаемость) - Создавать прототипы в "песочнице" для демонстрации преимуществ Гибкость важна для роста как разработчика и продукта. Если изменения блокируются системно — это тревожный сигнал.