Какие риски выполнения задач знаешь

1. Deadlock – взаимная блокировка потоков, когда каждый ждёт освобождения ресурса другим.

   python

   Копировать

   import threading
   lock1 = threading.Lock()
   lock2 = threading.Lock()
   
   def thread1():
       with lock1:
           with lock2:  # Может заблокироваться, если thread2 уже взял lock2
               pass

2. Race Condition – недетерминированное поведение из-за порядка выполнения потоков.

   python

   Копировать

   counter = 0
   def increment():
       global counter
       counter += 1  # Не атомарная операция!

3. Memory Leaks – утечки памяти, особенно при циклических ссылках (например, в графах объектов).

   python

   Копировать

   class Node:
       def __init__(self):
           self.parent = None  # Циклическая ссылка, если parent ссылается обратно

4. Безопасность данных – SQL-инъекции, XSS (если Python используется в вебе).

   python

   Копировать

   # Плохо:
   query = f"SELECT * FROM users WHERE name = '{user_input}'"
   # Лучше:
   cursor.execute("SELECT * FROM users WHERE name = %s", (user_input,))

5. Производительность – например, неоптимальные запросы к БД (N+1 проблема), блокирующие вызовы в асинхронном коде.

6. Ошибки окружения – зависимости, версии Python, переменные окружения.

Способы снижения рисков:

• Использование threading.Lock, asyncio, multiprocessing.
• Профилирование (например, cProfile).
• Статический анализ (mypy, pylint).
• Тестирование (юнит-тесты, нагрузочные тесты).