В Python-разработке работа с рисками включает несколько ключевых шагов: - **Оценка сложности** – разбиваю задачу на подзадачи и оцениваю время с запасом (правило 30-50% буфера). - **Изоляция рисков** – использую модульный подход и тестирование (unittest/pytest), чтобы минимизировать влияние изменений. - **Прототипирование** – для сложных или новых технологий сначала делаю PoC (Proof of Concept). Пример: ``` # Риск: интеграция с новым API try: response = requests.get('https://api.example.com/data', timeout=5) response.raise_for_status() except (requests.RequestException, TimeoutError) as e: logger.error(f"API failed: {e}") fallback_data = load_cached_data() # Запасной вариант ``` - **Мониторинг** – добавляю логирование (logging) и метрики для критических участков. - **Коммуникация** – если риск может повлиять на сроки, сразу сообщаю команде/менеджеру и предлагаю варианты. Главное – не избегать рисков, а управлять ими прозрачно.