🔄 zip() — идеальный способ для параллельного обхода нескольких списков
Функция zip() помогает вам одновременно работать с несколькими коллекциями. Она "пакует" их элементы по парам, что удобно, когда нужно итеративно проходить по двум или больше спискам.

💡 Пример использования:

names = ["Alice", "Bob", "Charlie"]
scores = [85, 90, 78]

for name, score in zip(names, scores):
    print(f"{name} scored {score}")

Результат:

Alice scored 85
Bob scored 90
Charlie scored 78

🎯 Преимущество: Не нужно использовать индексы для доступа к элементам! zip() "параллельно" соединяет элементы, делая код более читаемым и компактным.

🚀 Крутая фишка enumerate() — избавляемся от лишних счетчиков!
Часто нужно перебирать список и знать индекс каждого элемента. Вместо того чтобы вручную заводить i = 0 и увеличивать его в цикле, используйте enumerate()!

💡 Пример использования:

fruits = ["🍎 Apple", "🍌 Banana", "🍒 Cherry"]

for index, fruit in enumerate(fruits, start=1):
    print(f"{index}. {fruit}")

Результат:

1. 🍎 Apple
2. 🍌 Banana
3. 🍒 Cherry

🔥 Почему это удобно?
Код становится чище и короче
Можно сразу задать нужный стартовый индекс (start=1)

🎲 Случайный выбор из списка с random.choice()
Если нужно выбрать случайный элемент из списка, не нужно писать сложные циклы. Просто используйте random.choice()!

💡 Пример использования:

import random

movies = ["🎬 Inception", "🎥 Interstellar", "📽 The Matrix", "🎞 The Dark Knight"]

random_movie = random.choice(movies)

print(f"Сегодня стоит посмотреть: {random_movie}")

Результат (например):

Сегодня стоит посмотреть: 🎞 The Dark Knight

🎯 Дополнительно:
random.choices() позволяет выбрать несколько элементов сразу
random.sample() выбирает без повторений
Используйте random и пусть Python делает выбор за вас! 🎰

⏳ Как засечь время выполнения кода? timeit в помощь!
Хотите узнать, сколько времени занимает выполнение кода? Python предлагает удобный модуль timeit, который точно измеряет производительность.

💡 Пример использования:

import timeit

code = """
result = [x**2 for x in range(1000)]
"""

execution_time = timeit.timeit(code, number=1000)

print(f"Время выполнения: {execution_time:.5f} секунд")

Результат (пример):

Время выполнения: 0.08523 секунд

🔥 Зачем использовать timeit?
Точнее, чем time.time(), так как выполняет код многократно
Удобен для оптимизации алгоритмов

🔥 Расширенный print() — настраивай вывод под себя!
Функция print() в Python может намного больше, чем просто выводить текст. Можно менять разделитель и конец строки!

💡 Пример 1: Задаем кастомный разделитель (sep)

print("Python", "is", "awesome", sep="🔥")

Результат:

Python🔥is🔥awesome

💡 Пример 2: Изменяем конец строки (end)

print("Первая строка", end=" 😎 ")
print("Вторая строка")

Результат:

Первая строка 😎 Вторая строка

🎯 Когда это полезно?
sep удобно использовать для форматирования вывода
end помогает избежать лишних переводов строк
Теперь print() — это не просто вывод, а гибкий инструмент! 🚀

🛠 Как проверить, занята ли нужная переменная? locals() в помощь!
Иногда нужно узнать, существует ли переменная в текущей области видимости. Для этого можно использовать locals()!

💡 Пример использования:

name = "Alice"

if "name" in locals():
    print("Переменная 'name' существует!")
else:
    print("Переменная 'name' не найдена.")

Результат:

Переменная 'name' существует!

🔥 Полезно, когда:
Нужно избежать ошибок при работе с переменными
Отлаживаете код и хотите проверить, какие переменные уже созданы

📂 Как быстро узнать размер объекта в памяти? sys.getsizeof()!
Хотите узнать, сколько памяти занимает переменная? В Python это можно сделать с помощью sys.getsizeof()!

💡 Пример использования:

import sys

a = 10
b = "Hello, world!"
c = [1, 2, 3, 4, 5]

print(sys.getsizeof(a))  # Размер переменной a
print(sys.getsizeof(b))  # Размер строки b
print(sys.getsizeof(c))  # Размер списка c

Результат (пример):

28  # Размер int
62  # Размер строки
96  # Размер списка

📌 Интересный факт:
Пустой список занимает 56 байт, даже если в нем нет элементов!
sys.getsizeof() учитывает служебную информацию, поэтому иногда реальный размер данных больше.
Используйте это для оптимизации кода и экономии памяти! 🚀

🌐 Как "пропускать" элементы в цикле с помощью continue?
Когда вам нужно пропустить текущую итерацию цикла и перейти к следующей, не завершая весь цикл, можно использовать ключевое слово continue. Это полезно, например, когда хотите исключить определённые элементы без прерывания работы цикла.

💡 Пример использования:

for i in range(10):
    if i % 2 == 0:
        continue  # Пропускаем чётные числа
    print(i)

Результат:

1
3
5
7
9

🔥 Когда это удобно?
Если нужно исключить некоторые условия без завершения цикла
Позволяет сократить код, не используя вложенные if конструкции

🎨 Цветной вывод с использованием модуля colorama
Хотите сделать вывод вашего кода более ярким и заметным? В Python это можно сделать с помощью модуля colorama, который добавляет цвет к выводу в консоли!

💡 Пример использования:

from colorama import init, Fore

init()  # Инициализация
print(Fore.RED + "Это текст красного цвета!")
print(Fore.GREEN + "А это — зелёный!")

Результат:
Текст "Это текст красного цвета!" будет красным
Текст "А это — зелёный!" будет зелёным
🎯 Когда это полезно?

Удобно для выделения ошибок или важных сообщений в логах
Применяется для создания более красочных выводов в консольных приложениях

🔢 Секреты использования sorted() — сортировка с кастомной логикой!
Функция sorted() позволяет сортировать список не только по умолчанию, но и с помощью собственной логики сортировки через параметр key.

💡 Пример использования с ключом key:

# Список слов
words = ["banana", "apple", "cherry", "blueberry"]

# Сортируем по длине слова
sorted_words = sorted(words, key=len)

print(sorted_words)

Результат:

['apple', 'banana', 'cherry', 'blueberry']

🔥 Как это работает?
sorted() сортирует элементы с использованием функции, переданной в key. В примере мы сортируем по длине каждого слова.
Вы можете использовать любую логику для сортировки, например, сортировать по обратному порядку, по первой букве или числовым значениям.

🐍 lambda — краткие анонимные функции в одну строку
Иногда нужна функция, но ради одной операции не хочется писать def. В таких случаях помогает lambda — анонимные функции в одну строку!

💡 Пример использования:

square = lambda x: x ** 2
print(square(5))  # 25

Результат:

25

🔥 Где полезно?
Когда нужно передать функцию в map(), filter(), sorted()
Для компактного кода без создания лишних функций

💡 Пример с sorted() и lambda:

words = ["banana", "apple", "cherry", "blueberry"]
sorted_words = sorted(words, key=lambda x: x[-1])  # Сортировка по последней букве
print(sorted_words)

Результат:

['banana', 'apple', 'blueberry', 'cherry']

🔎 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! 🚀