Исследование охватывает программу целиком, а не только строки кода. В проектах на Python это обычно один из каркасов — готовых основ приложения вроде Django, FastAPI или Flask, — работа с базой данных через встроенный или отдельный слой отображения объектов на таблицы, файлы миграций, фоновые задачи поверх брокера сообщений, обмен с другими системами, обработка данных и отчёты, а также окружение: версия интерпретатора, набор установленных библиотек, контейнеры и сервер приложений.
Такой охват нужен не для полноты, а потому что причина спора чаще всего лежит на стыке слоёв. Значительная часть поведения задаётся настройками и переменными окружения, поэтому одна и та же версия кода на двух стендах работает по-разному. Медленная выгрузка может объясняться не «слабым сервером», а обращениями к базе в цикле. А расхождение в расчёте нередко вызвано не кодом, а обновлением библиотеки или другими входными данными.
Поэтому в первом разговоре полезно назвать каркас, версию интерпретатора и способ развёртывания: от этого зависит, какие материалы понадобятся и на какие вопросы вообще можно ответить.