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

Функция all() проверяет, что все элементы итерируемого объекта приводятся к True. Это полезно для лаконичной проверки, выполняются ли все условия, без написания циклов.

✅ Пример:

scores = [92, 85, 88, 95, 90]
passed = all(score >= 80 for score in scores)
print(passed)  # True

📌 В этом примере all() вернёт True, потому что все оценки больше или равны 80.

all() удобно использовать при валидации данных, проверке нескольких флагов или условий, особенно при работе со списками и генераторами. Делает код короче, читаемее и более декларативным, без лишней логики.

🔹 round() — округление чисел в Python

Функция round() округляет число до заданного количества знаков после запятой.
По умолчанию округляет до ближайшего целого.

➡️ Пример:

price = 3.14159
rounded = round(price, 2)
print(rounded)

3.14

Полезно при работе с деньгами, статистикой и отображением чисел пользователю.

🔹 format() — вставка значений в строки

Метод .format() позволяет вставлять переменные внутрь строки с помощью фигурных скобок.

➡️ Пример:

name = "Анна"
age = 25

text = "Меня зовут {} и мне {} лет".format(name, age)
print(text)

Меня зовут Анна и мне 25 лет

format() делает строки читаемыми и удобными для шаблонов вывода.

🔹 f-строки — простой способ форматирования

f-строки (f-strings) — это удобный способ вставлять переменные прямо внутрь строк.
Работают с Python 3.6 и новее.

➡️ Пример:

name = "Иван"
age = 30

print(f"{name} — {age} лет")

Иван — 30 лет

f-строки читаются легче, чем .format() и позволяют вставлять выражения прямо внутри скобок.

🔹 isinstance() — проверка типа объекта

Функция isinstance() используется для проверки, относится ли объект к определённому типу.

➡️ Пример:

x = 10

if isinstance(x, int):
    print("Это целое число")

Это целое число

Удобно при написании универсальных функций и проверке входных данных.

Можно проверять сразу на несколько типов: isinstance(x, (int, float)).

🔹 filter() — фильтрация элементов по условию

Функция filter() отбирает элементы из итерируемого объекта, которые проходят заданную проверку.

➡️ Пример:

numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
evens = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers))
print(evens)

[2, 4, 6]

filter() не изменяет исходный список и работает "лениво". Полезна для чистой и краткой фильтрации данных.

❓ Зачем используются генераторные выражения в Python и когда их применять?

Генераторное выражение — это компактный синтаксис (expr for item in iterable if cond) , который создаёт ленивый итератор вместо полного списка. Оно выдаёт элементы по одному, потребляя память только под текущий элемент.

✅ Пример:

numbers = range(1, 1_000_001)          # миллион чисел
squared_sum = sum(x * x for x in numbers if x % 2 == 0)
print(squared_sum)  # лениво обходит только чётные числа

📌 В этом примере создаётся генератор, который по-очереди отдаёт квадраты чётных чисел. Память под миллион элементов не выделяется; вычисления происходят «на лету».

Генераторные выражения удобно использовать, когда нужны последовательные вычисления без хранения промежуточных данных — например, при обработке больших файлов, потоковой фильтрации, подсчётах и конвейерах sum, max, any, all. Они делают код короче, а программу — экономнее по памяти.

🔹 any() — проверка хотя бы одного True

Функция any() возвращает True, если хотя бы один элемент в итерируемом объекте является истиной.

➡️ Пример:

flags = [False, False, True, False]

if any(flags):
    print("Есть хотя бы одно истинное значение")

Есть хотя бы одно истинное значение

Удобно для быстрой проверки условий в списках и других коллекциях.