🔎 Фильтрация данных с filter()
Если нужно отфильтровать элементы списка по какому-то условию, используйте filter(). Эта функция возвращает только те элементы, которые соответствуют заданному критерию.

💡 Пример использования:

numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

even_numbers = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers))

print(even_numbers)

Результат:

[2, 4, 6, 8, 10]

🔥 Когда использовать?
Когда нужно убрать ненужные элементы из списка
Работает быстрее, чем for + if

🎭 "Распаковка" переменных с * и **
В Python можно легко разбивать и собирать элементы с помощью * и **!

💡 Пример распаковки списка:

numbers = [1, 2, 3]
a, b, c = numbers  # Разбиваем список на переменные
print(a, b, c)

Результат:

1 2 3

💡 Пример сбора остатка элементов:

first, *middle, last = [10, 20, 30, 40, 50]
print(first)   # 10
print(middle)  # [20, 30, 40]
print(last)    # 50

🔥 Где использовать?
Удобно для работы со списками переменной длины
Позволяет передавать параметры в функции (*args, **kwargs)

🚀 set() — убираем дубликаты из списка за одну строку!
В Python есть быстрый способ удалить дубликаты из списка — просто преобразовать его в set(), а затем обратно в list().

💡 Пример использования:

numbers = [1, 2, 2, 3, 4, 4, 5, 6, 6]
unique_numbers = list(set(numbers))

print(unique_numbers)

Результат:

[1, 2, 3, 4, 5, 6]

🔥 Плюсы метода:
Очень быстрый способ удаления дубликатов
Порядок элементов не сохраняется, но можно обойти это с dict.fromkeys()

💡 Пример с сохранением порядка:

numbers = [1, 2, 2, 3, 4, 4, 5, 6, 6]
unique_numbers = list(dict.fromkeys(numbers))

print(unique_numbers)

Результат:

[1, 2, 3, 4, 5, 6]

🎲 Как перемешать список? Используем random.shuffle()!
Если нужно случайно перемешать элементы списка, используйте random.shuffle(). Это удобно в играх, тестах или генерации случайных последовательностей.

💡 Пример использования:

import random

cards = ["♠ A", "♣ K", "♦ Q", "♥ J"]
random.shuffle(cards)

print(cards)

Результат (пример):

['♣ K', '♥ J', '♦ Q', '♠ A']

🔥 Когда это полезно?
Перемешивание карт в игре 🃏
Рандомизация вопросов в тесте
Перемешивание данных перед ML-моделью

Теперь ваш Python-код станет ещё интереснее и мощнее! 🚀

⚡ Слияние словарей в одну строку (| в Python 3.9+)
Раньше, чтобы объединить два словаря, приходилось использовать .update() или dict(). Но в Python 3.9+ появился удобный оператор |!

💡 Пример использования:

dict1 = {"a": 1, "b": 2}
dict2 = {"b": 3, "c": 4}

merged_dict = dict1 | dict2  # Новый способ объединения словарей

print(merged_dict)

Результат:

{'a': 1, 'b': 3, 'c': 4}

🔥 Что важно знать?
Если ключи совпадают, берётся значение из второго словаря
Работает только в Python 3.9+

💡 А если нужно обновить первый словарь, а не создавать новый?

dict1 |= dict2
print(dict1)

Теперь dict в Python стал ещё удобнее! 🚀

📏 Как узнать длину самой длинной строки в списке?
Если у вас есть список строк, и вам нужно найти самую длинную, можно сделать это в одну строку!

💡 Пример использования:

words = ["apple", "banana", "cherry", "blueberry"]

longest_length = max(map(len, words))

print(longest_length)

Результат:

9

🔥 Как это работает?
map(len, words) применяет len() ко всем строкам
max() выбирает самое большое значение

💡 Хотите узнать самую длинную строку?

longest_word = max(words, key=len)
print(longest_word)

Результат:

blueberry

Теперь находить самые длинные строки в списках проще простого! 🎯

🎭 Работа с "невидимыми" символами через strip()
При обработке строк бывает нужно удалить пробелы, переводы строк и другие невидимые символы. В Python это легко сделать с помощью strip(), lstrip() и rstrip().

💡 Пример использования:

text = "   Привет, мир!   \n"
clean_text = text.strip()  # Убираем пробелы и переводы строк по краям

print(f"'{clean_text}'")  # Проверим результат

Результат:

'Привет, мир!'
🔥 Дополнительно:

lstrip() — убирает пробелы только слева
rstrip() — убирает пробелы только справа

💡 Можно убирать и другие символы, не только пробелы!

text = "---Python---"
clean_text = text.strip("-")  # Убираем все "-"
print(clean_text)

Результат:

Python

Теперь ваш текст всегда будет чистым! 🧼🚀

📦 Как узнать все методы и атрибуты объекта? dir() в помощь!
Иногда нужно посмотреть, какие методы и атрибуты есть у объекта, особенно если вы работаете с новым модулем или библиотекой.

💡 Пример использования:

print(dir(str))  # Выведет все методы строк

Результат (частично):

['capitalize', 'casefold', 'center', 'count', 'encode', 'endswith', ...]

🔥 Полезно, когда:
Вы изучаете новый класс или модуль
Хотите узнать, какие методы доступны у объекта

💡 Хотите посмотреть только методы без служебных атрибутов?

methods = [m for m in dir(str) if not m.startswith("__")]
print(methods)

🔄 Как перевернуть строку или список в одну строку?
В Python можно развернуть строку или список с помощью срезов [::-1]. Это быстрый и лаконичный способ!

💡 Переворачиваем строку:

text = "Python"
reversed_text = text[::-1]

print(reversed_text)

Результат:

nohtyP

💡 Переворачиваем список:

pythonКопироватьРедактироватьnumbers = [1, 2, 3, 4, 5]
reversed_numbers = numbers[::-1]
print(reversed_numbers)

Результат:

[5, 4, 3, 2, 1]

🔥 Почему это круто?
Работает быстро и без циклов
Можно использовать для проверки палиндромов

💡 Пример проверки палиндрома:

word = "level"
is_palindrome = word == word[::-1]

print(is_palindrome)  # True

🎯 Используем any() и all() для проверки условий в списке
Функции any() и all() позволяют быстро проверить выполняется ли хотя бы одно или все условия в списке.

💡 Пример использования any() (хотя бы одно True):

numbers = [0, 0, 1, 0]

if any(numbers):
    print("В списке есть хотя бы одно ненулевое число!")

Результат:

В списке есть хотя бы одно ненулевое число!

💡 Пример использования all() (все True):

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]

if all(n > 0 for n in numbers):
    print("Все числа положительные!")

Результат:

Все числа положительные!

🔥 Когда это полезно?
Упрощает проверки в if (без циклов)
Работает с любыми итерируемыми объектами

Теперь ваш код будет чище и эффективнее! 🚀

🕵️ Как узнать, сколько раз встречается элемент в списке? Counter в помощь!
Если вам нужно подсчитать количество повторений элементов в списке, используйте collections.Counter. Это удобный способ работы со словарями частот.

💡 Пример использования:

from collections import Counter

numbers = [1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4]
counted = Counter(numbers)

print(counted)

Результат:

Counter({4: 4, 3: 3, 2: 2, 1: 1})

🔥 Зачем это нужно?
Анализ частот слов в тексте
Поиск самых популярных элементов
Оптимизация работы со списками

💡 Как найти самый частый элемент?

most_common = counted.most_common(1)  # [(4, 4)]
print(most_common)

🔢 Как создать список чисел без циклов? range() + list()!
Хотите создать список чисел от 1 до 10 в одну строку? Используйте range() и list()!

💡 Пример использования:

numbers = list(range(1, 11))
print(numbers)

Результат:

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

🔥 Дополнительно:

range(1, 11, 2) — шаг 2 (1, 3, 5...)
range(10, 0, -1) — обратный порядок (10, 9, 8...)

💡 Создадим список квадратов чисел:

squares = [x**2 for x in range(1, 11)]
print(squares)

Результат:

[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]
Теперь создание списков стало проще и элегантнее! 🚀

🔄 Как развернуть словарь (ключи <-> значения)?
Иногда нужно поменять местами ключи и значения в словаре. В Python это делается в одну строку с помощью dictionary comprehension!

💡 Пример использования:

data = {"apple": 1, "banana": 2, "cherry": 3}
reversed_data = {v: k for k, v in data.items()}

print(reversed_data)

Результат:

{1: 'apple', 2: 'banana', 3: 'cherry'}

🔥 Где это полезно?
При обработке данных (например, если значения уникальны, можно быстро искать по ним)
В задачах, где нужно изменить представление данных

💡 А если в значениях есть дубликаты?

data = {"a": 1, "b": 2, "c": 1}
reversed_data = {}

for key, value in data.items():
    reversed_data.setdefault(value, []).append(key)

print(reversed_data)

Результат:

{1: ['a', 'c'], 2: ['b']}

Теперь у нас ключи с несколькими значениями в списках! 🔥

🎲 Как выбрать случайный элемент из списка? random.choice()!
Вместо сложных random.randint() + индексов, можно использовать random.choice() для быстрого выбора случайного элемента!

💡 Пример использования:

import random

fruits = ["🍎 яблоко", "🍌 банан", "🍒 вишня", "🍉 арбуз"]
random_fruit = random.choice(fruits)

print(random_fruit)

Результат (пример):

🍌 банан
🔥 Дополнительно:

random.choices() — выбирает несколько случайных элементов (с повторениями)
random.sample() — выбирает уникальные элементы

💡 Пример выбора нескольких случайных элементов:

random_fruits = random.choices(fruits, k=2)
print(random_fruits)

Теперь случайный выбор в Python стал проще! 🚀

🔢 Как быстро создать список чисел? range() + list()!
Если вам нужно создать список чисел от X до Y, не обязательно писать циклы! Используйте range().

💡 Пример использования:

numbers = list(range(1, 11))  # Числа от 1 до 10
print(numbers)

Результат:

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

🔥 Дополнительные возможности:
range(1, 11, 2) — создаст список [1, 3, 5, 7, 9] (с шагом 2)
range(10, 0, -1) — создаст список [10, 9, 8, ..., 1] (обратный порядок)

💡 Пример использования range() в for:

for i in range(5):
    print(f"🔥 Итерация {i}")

Теперь создавать последовательности проще! 🚀

📝 Как соединить список строк в одну строку? join() в помощь!
Вместо сложных циклов используйте join() для быстрого объединения списка строк в одну.

💡 Пример использования:

ьwords = ["Python", "—", "лучший", "язык!"]
sentence = " ".join(words)

print(sentence)

Результат:

Python — лучший язык!

🔥 Дополнительные возможности:
", ".join(words) → объединяет с запятой
"".join(words) → объединяет без пробелов

💡 Пример создания CSV-строки:

data = ["Имя", "Возраст", "Город"]
csv_row = ";".join(data)  

print(csv_row)

Результат:

Имя;Возраст;Город

Теперь работа со строками стала удобнее! ✨

🔍 Как проверить тип переменной? type() vs isinstance()
В Python есть два способа узнать, какого типа переменная:

1️⃣ type() показывает точный тип объекта.
2️⃣ isinstance() проверяет, является ли объект экземпляром класса (включая наследников).

💡 Пример использования type():

x = 42
print(type(x))  # <class 'int'>

💡 Пример использования isinstance():

x = 42
print(isinstance(x, int))  # True
print(isinstance(x, (float, int)))  # True (проверка нескольких типов)

🔥 Когда использовать isinstance()?
Когда важно учитывать наследование классов.
Когда нужно проверить несколько типов сразу.

⚠ Важно: type(x) == int не учитывает наследников, а isinstance(x, int) — учитывает.

🧙‍♂️ Как найти самый частый элемент в списке? Counter()!
Если нужно найти, какой элемент встречается чаще всего, используйте collections.Counter().

💡 Пример использования:

from collections import Counter

numbers = [1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4]
counter = Counter(numbers)

most_common = counter.most_common(1)  # Найти самый частый элемент
print(most_common)

Результат:

[(4, 4)]

🔥 Как это работает?
Counter(numbers) создаёт словарь частот.
most_common(1) возвращает самый частый элемент и его количество.

💡 А если нужно несколько самых частых элементов?

print(counter.most_common(2))  # Два самых частых числа

🔁 Как "распаковать" список в переменные?
В Python можно легко распаковать элементы списка или кортежа прямо в переменные — это удобно и читаемо!

💡 Пример использования:

data = ["Alice", 25, "Developer"]
name, age, profession = data

print(name)
print(age)
print(profession)

Результат:

Alice  
25  
Developer

🔥 Дополнительно:
Можно использовать * для сбора "лишних" элементов:

a, *middle, b = [1, 2, 3, 4, 5]
print(a)       # 1  
print(middle)  # [2, 3, 4]  
print(b)       # 5

Такой приём отлично подходит для разбора аргументов, строк, данных из API и др. 📦

💥 Как избежать ошибки при делении на 0? Используем try/except!
При делении на ноль Python вызывает ошибку ZeroDivisionError. Чтобы программа не "падала", можно использовать try/except.

💡 Пример использования:

try:
    result = 10 / 0
except ZeroDivisionError:
    result = "На ноль делить нельзя!"

print(result)

Результат:

На ноль делить нельзя!

🔥 Плюсы try/except:
Позволяет обрабатывать ошибки без краша программы
Можно обрабатывать разные типы ошибок по-разному

💡 Пример с несколькими типами ошибок:

try:
    num = int("not a number")
except ZeroDivisionError:
    print("Ошибка деления!")
except ValueError:
    print("Ошибка преобразования!")

Теперь ваш код не боится ошибок — он просто идёт дальше 😎💪