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

Функция type() возвращает тип переданного объекта. Это удобно для отладки, валидации данных и динамического изменения поведения программы в зависимости от типа.

✅Пример:

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

В этом примере type() показывает, что переменная value является целым числом (int).

type() удобно использовать при проверке типов в отладке, логировании, написании универсальных функций и метаклассов. Она помогает писать более надёжный и предсказуемый код, особенно в больших проектах

👩‍💻 contextlib.suppress — игнорирование ошибок точечно

Иногда нужно пропустить определённые исключения, не оборачивая код в громоздкий try/except.
Для этого есть suppress() из модуля contextlib.

➡️ Пример:

from contextlib import suppress

data = {"a": 1}

with suppress(KeyError):
    print(data["b"])  # Ошибка будет проигнорирована

print("Код продолжает работать")

Код продолжает работать

📌 Удобно, когда ошибка допустима и не требует обработки — например, при удалении файла, который может отсутствовать.

👩‍💻 defaultdict — словарь с значениями по умолчанию

defaultdict из модуля collections автоматически создаёт значение для нового ключа, если он ещё не существует.

➡️ Пример:

from collections import defaultdict

data = defaultdict(list)
data["users"].append("Анна")
data["users"].append("Борис")

print(data)

defaultdict(<class 'list'>, {'users': ['Анна', 'Борис']})

📌 Удобно при группировке данных и подсчёте значений — не нужно проверять, есть ли ключ в словаре.

👩‍💻 setdefault — добавление ключа, если его нет

Метод словаря setdefault() возвращает значение по ключу, а если ключ отсутствует — создаёт его с указанным значением.

➡️ Пример:

user = {"name": "Анна"}

city = user.setdefault("city", "Москва")
print(city)     # Москва
print(user)     # {'name': 'Анна', 'city': 'Москва'}

📌 Удобно для инициализации значений в словаре без лишних проверок if key not in dict.

👩‍💻 chain — объединение нескольких последовательностей

itertools.chain() позволяет перебирать элементы из нескольких итерируемых объектов так, будто это один.

➡️ Пример:

from itertools import chain

a = [1, 2]
b = [3, 4]
c = [5]

for x in chain(a, b, c):
    print(x, end=" ")

1 2 3 4 5

📌 Удобно, когда нужно пройтись по нескольким спискам подряд без создания нового объединённого списка.

👩‍💻 dataclass — меньше кода для классов

@dataclass из модуля dataclasses автоматически создаёт методы __init__, __repr__, __eq__ и другие на основе аннотаций полей.

➡️ Пример:

from dataclasses import dataclass

@dataclass
class User:
    name: str
    age: int

u = User("Анна", 25)
print(u)  # User(name='Анна', age=25)

📌 Удобно для хранения данных: меньше шаблонного кода, больше читаемости.