Одна из самых распространённых и критичных ошибок — неправильное управление памятью при работе с большими данными или циклами. Например, загрузка всего файла в память вместо потоковой обработки: ``` # Плохо: загружает весь файл в память with open('huge_file.txt', 'r') as f: data = f.readlines() # Упадет на больших файлах # Лучше: обрабатывает построчно with open('huge_file.txt', 'r') as f: for line in f: process(line) ``` Другая частая ошибка — мутация списка во время итерации по нему, что приводит к неожиданному поведению: ``` items = [1, 2, 3, 4] for item in items: if item % 2 == 0: items.remove(item) # Опасное изменение списка в цикле! ``` Решение — итерировать по копии или использовать list comprehension: ``` items = [x for x in items if x % 2 != 0] ``` Также ошибки часто возникают из-за неправильного использования mutable default arguments: ``` def foo(x=[]): # Все вызовы foo() без аргументов будут использовать один и тот же список! x.append(1) return x ``` Исправленный вариант: ``` def foo(x=None): x = x or [] x.append(1) return x ```