🔥 *args и **kwargs в Python

🔹 *args — передает позиционные аргументы как кортеж:

def add_numbers(*args):
    return sum(args)

print(add_numbers(1, 2, 3))  # 6

🔹 **kwargs — передает именованные аргументы как словарь:

def greet(**kwargs):
    print(kwargs)

greet(name="Alice", age=25)  # {'name': 'Alice', 'age': 25}

✅ Используйте *args для списка значений и **kwargs для гибких параметров!

↔️ Разница между is и == в Python

🔹 == (равенство) проверяет, равны ли значения объектов:

a = [1, 2, 3]
b = [1, 2, 3]
print(a == b)  # True (значения одинаковые)

🔹 is (идентичность) проверяет, указывают ли переменные на один и тот же объект в памяти:

print(a is b)  # False (разные объекты)

🔹 Но для immutable-объектов (например, int, str, tuple) Python кеширует значения:

x = 256
y = 256
print(x is y)  # True (указывают на один объект)

✅ Используйте == для сравнения значений и is для проверки, ссылаются ли переменные на один объект в памяти!

🔥 lambda — короткие функции в Python

lambda — это анонимная функция, которая записывается в одну строку и не требует def. Используется там, где нужна простая операция без имени функции.

✅ Пример (обычная функция vs. lambda):

def square(x):
    return x ** 2

square_lambda = lambda x: x ** 2

print(square(5))        # 25
print(square_lambda(5)) # 25

🔹 Где используется?

1️⃣ map() — Применение функции к списку

nums = [1, 2, 3, 4]
squared = list(map(lambda x: x ** 2, nums))  
print(squared)  # [1, 4, 9, 16]

2️⃣ filter() — Фильтрация данных

even = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, nums))
print(even)  # [2, 4]

3️⃣ sorted() — Сортировка по ключу

pairs = [(1, 'one'), (3, 'three'), (2, 'two')]
pairs.sort(key=lambda x: x[0])
print(pairs)  # [(1, 'one'), (2, 'two'), (3, 'three')]

⚡️ Когда использовать lambda?

• Когда функция простая и короткая
• Когда она нужна один раз

❌ Не стоит использовать lambda, если логика сложная – лучше писать def.

Немножко о реализации set в Python

Почему set в Python не всегда такой хаотичный, как кажется? Разбираемся, как множества устроены под капотом, как работают хэш-таблицы и почему порядок элементов иногда оказывается предсказуемым.

Что делает @property в Python?

@property превращает метод класса в свойство, позволяя обращаться к нему без скобок.

Пример:

class Person:
    def init(self, name):
        self._name = name

    @property
    def name(self):  
        return self._name  

p = Person("Alice")
print(p.name)  # Alice (как атрибут, но с логикой)

Зачем нужно?

• Позволяет использовать методы как атрибуты
• Защищает данные от прямого изменения
• Позволяет добавить логику без изменения интерфейса

⚡️ @property делает код чище и безопаснее, улучшая инкапсуляцию!

🔥 Что такое slots в Python и зачем он нужен?

slots ограничивает список атрибутов у экземпляров класса, экономя память за счет отказа от dict.

✅ Обычный класс без slots:

class Person:
    def init(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age

p = Person("Alice", 25)
p.city = "New York"  # Можно добавить новый атрибут

✅ Класс с slots:

class Person:
    slots = ("name", "age")  # Разрешены только эти атрибуты

    def init(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age

p = Person("Alice", 25)
p.city = "New York"  # ❌ AttributeError: 'Person' object has no attribute 'city'

➕ Плюсы slots

• Экономит память (не создается dict)
• Ускоряет доступ к атрибутам
• Предотвращает создание лишних атрибутов

⚡️ Используйте slots, если нужно много однотипных объектов и важна производительность!

🐍 Что делает enumerate() в Python?

enumerate() добавляет индекс при итерации по списку.

✅ Пример:

fruits = ["🍎", "🍌", "🍇"]
for i, fruit in enumerate(fruits, start=1):
    print(i, fruit)

1 🍎  
2 🍌  
3 🍇  

Зачем нужно?

• Упрощает работу с индексами в циклах
• Делает код читаемым без range(len())

Используйте enumerate() вместо range(len()) для чистого и Pythonic-кода!

🔗 zip() в Python: удобное объединение данных

zip() соединяет элементы из нескольких последовательностей попарно, создавая кортежи с одинаковыми индексами.

✅ Пример:

keys = ["name", "age", "city"]
values = ["Alice", 25, "NY"]

data = dict(zip(keys, values))
print(data)  # {'name': 'Alice', 'age': 25, 'city': 'NY'}

🔹 Как работает zip()?

• Комбинирует списки в пары.
• Завершается, когда самый короткий список заканчивается.
• Использует итератор, экономя память.

🔹 Где полезен?

• Генерация словарей из двух списков.
• Итерация по нескольким последовательностям одновременно.
• Упрощение работы с табличными данными.

Используйте zip() для компактного и читаемого кода!

🎯 set() в Python: работа с уникальными данными

set() — это неупорядоченная коллекция уникальных элементов, которая позволяет легко убирать дубликаты и быстро выполнять операции над множествами.

✅ Пример:

numbers = [1, 2, 2, 3, 4, 4, 5]
unique_numbers = set(numbers)
print(unique_numbers)  # {1, 2, 3, 4, 5}

🔹 Ключевые свойства set()

• Хранит только уникальные элементы.
• Поддерживает быстрый поиск (O(1)).
• Не сохраняет порядок элементов.

🔹 Основные операции:

• Объединение: set1 | set2
• Пересечение: set1 & set2
• Разность: set1 - set2

⚡️ Используйте set() для удаления дубликатов и эффективной работы с уникальными данными!