🔹 Что делает *

Распаковывает позиционные значения — элементы из списка, кортежа, строки и т.д.

Пример:

numbers = [1, 2, 3]
print(*numbers)  # Вывод: 1 2 3

Или объединение:

a = [1, 2]
b = [3, 4]
combined = [*a, *b]  # [1, 2, 3, 4]

Также *args используется в функциях для сбора неограниченного числа аргументов.

🔹 Что делает **

Распаковывает именованные аргументы из словаря.

Пример:

def greet(name, age):
    print(f"{name}, {age} лет")

data = {"name": "Анна", "age": 30}
greet(**data)  # Эквивалентно greet(name="Анна", age=30)

Также **kwargs используется для сбора именованных аргументов внутри функций.

🧠 Зачем это нужно

• Удобно передавать аргументы из коллекций

• Компактно объединять и копировать структуры

• Повышает читаемость и гибкость кода

🔹 lambda — анонимные функции в одну строку

lambda позволяет создавать небольшие функции без имени. Полезно для простых операций, особенно в сочетании с map(), filter() и sorted().

➡️ Пример:

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

Такая функция не требует def и может быть использована сразу, "на месте". Подходит для одноразовых действий, когда обычная функция — избыточна.

🔹 Тернарный оператор — короткий if в одну строку

В Python можно записать простое условие в одну строку с помощью тернарного оператора.
Формат: a if условие else b

➡️ Пример:

age = 18
status = "взрослый" if age >= 18 else "несовершеннолетний"
print(status)

взрослый

Удобно для присваивания значений на основе условий без многострочного if.

🔹 list comprehension — создание списков в одну строку

Списковые включения позволяют создавать списки на основе других коллекций кратко и читаемо.

➡️ Пример:

squares = [x**2 for x in range(1, 6)]
print(squares)

[1, 4, 9, 16, 25]

Подходит для фильтрации, преобразования и генерации данных без лишнего кода.

❓ Зачем используется функция zip() в Python и когда её применять

Функция zip() объединяет несколько итерируемых объектов, возвращая итератор кортежей, где каждый кортеж содержит элементы с одинаковым индексом из всех коллекций.

Это удобно для синхронной обработки данных из разных источников.

✅ Пример:

names = ["Alice", "Bob", "Charlie"]
scores = [85, 92, 78]

for name, score in zip(names, scores):
    print(f"{name}: {score}")
# ➜ Alice: 85
# ➜ Bob: 92
# ➜ Charlie: 78

📌 В этом примере zip() объединяет списки имён и баллов, позволяя пройтись по ним одновременно.

zip() удобно использовать при работе с таблицами, конфигурациями, CSV-данными, векторными операциями и в ML — когда нужно синхронно итерироваться по признакам и меткам. Код получается чище и безопаснее, чем ручной перебор с индексами.

🔹 zip() + unpacking — параллельный перебор списков

С помощью zip() можно перебирать несколько списков одновременно.

А с распаковкой (*) удобно разъединять обратно.

➡️ Пример:

names = ["Анна", "Борис", "Вера"]
scores = [90, 85, 78]

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

Анна: 90  
Борис: 85  
Вера: 78

zip() помогает работать с данными построчно и синхронно.

А zip(*iterable) делает обратное — трансформирует строки в колонки.

🔹 set() — быстрое удаление дубликатов

Множество (set) хранит только уникальные значения.

Используется для удаления повторов и быстрой проверки принадлежности.

➡️ Пример:

numbers = [1, 2, 2, 3, 4, 4, 5]
unique = list(set(numbers))
print(unique)

[1, 2, 3, 4, 5]

set() — простой способ избавиться от дубликатов в списке. Порядок элементов не сохраняется.