🔹 try/except — обработка ошибок в Python

Конструкция try/except позволяет перехватывать ошибки во время выполнения и избегать падения программы.

➡️ Пример:

try:
    number = int(input("Введите число: "))
    print(10 / number)
except ValueError:
    print("Ошибка: нужно ввести число.")
except ZeroDivisionError:
    print("Ошибка: деление на ноль.")

Если ввести текст или 0 — программа не упадёт, а покажет сообщение.

Используйте try/except для надёжного и предсказуемого кода.

🔹 min() и max() — поиск минимума и максимума

Функции min() и max() находят наименьшее и наибольшее значение в коллекции.

➡️ Пример:

numbers = [3, 7, 1, 9, 4]
print(min(numbers))  # Вывод: 1
print(max(numbers))  # Вывод: 9

Работают со списками, строками, кортежами и даже с несколькими аргументами.

Удобны для быстрой оценки диапазона данных.

❓ Чем отличаются mutable и immutable типы данных в Python и как это влияет на поведение кода?

В Python объекты делятся на изменяемые (mutable) и неизменяемые (immutable). Это ключевая концепция, которая влияет на работу с переменными, аргументами функций и коллекциями.

✅ Пример:

def add_item(lst):
    lst.append(100)

my_list = [1, 2, 3]
add_item(my_list)
print(my_list)  # [1, 2, 3, 100]

📌 Списки — это изменяемый тип. Функция изменила оригинальный объект, переданный как аргумент. Если бы мы использовали кортеж (immutable), такое поведение вызвало бы ошибку.

Изменяемые типы: list, dict, set, bytearray
Неизменяемые: int, float, str, tuple, frozenset

⚠️ Понимание этой разницы важно при:

• работе с функциями (аргументы по ссылке),
• проектировании безопасных API,
• использовании словарей и множеств (ключи должны быть immutable).

🔹 zip() — объединение последовательностей в пары

Функция zip() объединяет несколько итерируемых объектов (например, списки) в кортежи по элементам с одинаковыми индексами.

➡️ 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() полезен, когда нужно обрабатывать данные, идущие "парами" или "строчками из таблицы".

🔹 range() — генерация чисел в Python

Функция range() создаёт последовательность чисел, которую удобно использовать в цикле.

Синтаксис:

range(start, stop, step)

➡️ Пример:

for i in range(1, 6):
    print(i)

1  
2  
3  
4  
5

По умолчанию шаг = 1. Верхняя граница (stop) не включается.

range() не создаёт список в памяти, а работает "лениво".

🔹 type() — определение типа данных

Функция type() показывает, к какому типу относится объект: число, строка, список и т.д. Полезно для отладки и изучения структуры данных.

➡️ Пример:

value = [1, 2, 3]
print(type(value))

<class 'list'>

type() помогает понять, с чем вы работаете, особенно при вводе данных или работе с API.

🔹 sorted() — сортировка в Python

Функция sorted() возвращает новый отсортированный список, не изменяя оригинал.
Работает с любыми итерируемыми объектами.

➡️ Пример:

numbers = [5, 2, 9, 1]
result = sorted(numbers)
print(result)

[1, 2, 5, 9]

Для сортировки по убыванию используйте sorted(numbers, reverse=True).

Полезна для работы с данными, где важен порядок.

🔹 int() — преобразование к целому числу

Функция int() преобразует строку или число с плавающей точкой в целое число.

Полезно при работе с пользовательским вводом или данными из внешних источников.

➡️ Пример:

user_input = "42"
number = int(user_input)
print(number + 10)

52

Если строка не содержит число — будет ошибка. Используйте с try/except для безопасной обработки.