别笑！真有人因为**print()**把数据库密码发到GitHub上 😅
今天不灌鸡汤，只扒那些看似“省事”、实则埋雷的开发陋习。
以下5个坑，踩中一个，轻则背锅，重则失业。
把密钥写死在代码里？你是在给黑客送礼！
“反正就我一个人用”——这是最危险的自我安慰。
# 千万别这么干！
DB_PASSWORD = "mySuperSecret123"
一旦代码上传Git，等于把家门钥匙贴在楼道公告栏。
2023年GitHub扫描报告显示：每天新增超8000个含密钥的公开仓库。
正确姿势？用环境变量或Vault类工具：
import os
DB_PASSWORD = os.getenv("DB_PASSWORD")
用eval()处理用户输入？恭喜你打开了后门
很多人图方便，直接eval(input())解析配置。
但 eval = execute anything，包括删除服务器的命令。
# 用户输入：__import__('os').system('rm -rf /')
user_input = input("请输入表达式：")
result = eval(user_input) # 💥 系统没了
安全替代方案？用ast.literal_eval()只解析字面量：
import ast
try:
data = ast.literal_eval(user_input)
except (ValueError, SyntaxError):
print("非法输入！")
调试信息忘删？日志里全是敏感数据！
本地跑得好好的，上线后日志暴露用户手机号、token、银行卡……
“临时打印一下，回头删”——结果永远没删。
deflogin(user):
print(f"DEBUG: {user.token}") # 上线后还在！
return authenticate(user)
真实案例：某电商因调试日志泄露200万用户会话ID，被罚300万。
建议：用logging模块 + 分级控制，生产环境关掉DEBUG：
import logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO) # 非DEBUG
logging.debug(f"Token: {token}") # 不会输出
依赖库不锁版本？你的项目正在“薛定谔式崩溃”
pip install requests 看似无害，实则隐患巨大。
今天能跑，明天可能就炸——因为依赖悄悄升级了。
某团队因未锁定pandas版本，凌晨三点被报警叫醒：
“线上报表全变NaN！”
解决方法？永远用 requirements.txt 或 poetry.lock：
# requirements.txt
requests==2.31.0
pandas==2.1.4
部署前务必 pip install -r requirements.txt，别偷懒！
忽略异常处理？你以为的“小概率”，其实是定时炸弹
response = requests.get("https://api.example.com/data")
data = response.json() # 如果网络超时？500？直接崩！
不处理异常 = 把系统稳定性交给运气。
真实监控数据显示：70% 的线上故障源于未捕获异常。
至少加个基础防护：
try:
resp = requests.get(url, timeout=5)
resp.raise_for_status()
data = resp.json()
except (requests.Timeout, requests.HTTPError, ValueError) as e:
logger.error(f"API调用失败: {e}")
returnNone
写在最后：好习惯不是约束，是铠甲 🛡️
这些“小毛病”，在Demo里无伤大雅，但在生产环境就是地雷。
真正的高手，不是写得多快，而是让代码活得久。
记住：安全不是功能，是底线。
一行代码可能毁掉整个团队半年的努力——别让懒惰成为漏洞的温床。
