👩‍💻 all — проверка условий для коллекции

Функция all() возвращает True, если все элементы итерируемого объекта истинные.

Полезно для валидации данных и упрощения проверок

➡️ Пример:

numbers = [2, 4, 6, 8]

if all(n % 2 == 0 for n in numbers):
    print("Все числа чётные")

📌 Удобнее, чем писать несколько and, особенно при проверке списков и генераторов

👩‍💻 reversed — итерация в обратном порядке

Функция reversed() позволяет пройтись по последовательности с конца к началу без создания копии списка

➡️ Пример:

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

for n in reversed(nums):
    print(n, end=" ")

5 4 3 2 1

📌 Удобно для перебора или печати в обратном порядке без лишних операций.

👩‍💻 dict.get — безопасный доступ к значениям словаря

Метод dict.get() возвращает значение по ключу, но если ключа нет — выдаёт None или указанное значение по умолчанию

➡️ Пример:

user = {"name": "Анна", "age": 25}

print(user.get("name"))       # Анна
print(user.get("city"))       # None
print(user.get("city", "—"))  # —

📌 Удобно для работы с неполными данными и избежания ошибок KeyError

❓ Зачем используется метод update() у словарей в Python и когда его применять?

Метод update() позволяет обновить словарь новыми парами ключ–значение. Если ключ уже существует — его значение будет перезаписано. Это удобный способ объединять и изменять данные в словарях.

✅Пример:

user = {"name": "Alice", "age": 25}
update_data = {"age": 26, "city": "New York"}

user.update(update_data)
print(user)
# ➜ {'name': 'Alice', 'age': 26, 'city': 'New York'}

📌В этом примере update() изменяет возраст и добавляет новый ключ city.

update() удобно использовать при работе с конфигурациями, обновлении записей из БД, объединении параметров и настройке объектов. Метод делает код компактным и понятным

👩‍💻 any — есть ли хотя бы одно совпадение

Функция any() возвращает True, если хотя бы один элемент итерируемого объекта истинный.

Удобна для быстрых проверок в списках и генераторах

➡️ Пример:

numbers = [1, 3, 5, 8]

if any(n % 2 == 0 for n in numbers):
    print("Есть чётное число")

📌 Делает код короче и понятнее, чем ручные циклы с проверками

👩‍💻 iter — превращаем объект в итератор

Функция iter() делает любой итерируемый объект (список, строку, словарь) итератором, которым можно управлять вручную.

➡️ Пример:

nums = [10, 20, 30]
it = iter(nums)

print(next(it))  # 10
print(next(it))  # 20
print(next(it))  # 30

📌 Полезно для пошагового перебора и создания собственных итераторов

👩‍💻 slice — гибкая нарезка последовательностей

Объект slice позволяет задавать срезы с шагом и использовать их многократно, вместо написания вручную.

➡️ Пример:

data = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6]

s = slice(1, 6, 2)  # от 1 до 5 с шагом 2
print(data[s])      # [1, 3, 5]

📌 Удобно, когда нужно часто брать одинаковые фрагменты из списков, строк или других последовательностей

👩‍💻 collections.Counter — подсчёт элементов

Counter из модуля collections автоматически считает количество вхождений элементов в коллекции.

➡️ Пример:

from collections import Counter

fruits = ["яблоко", "банан", "яблоко", "груша", "банан", "яблоко"]
count = Counter(fruits)

print(count)          # Counter({'яблоко': 3, 'банан': 2, 'груша': 1})
print(count.most_common(1))  # [('яблоко', 3)]

📌 Удобно для анализа данных, статистики и поиска самых частых элементов