Что выведет код?

from itertools import islice
items = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
for x in islice(items, 3, None):
    print(x, end="")

Что выведет код?

from itertools import dropwhile
s = [x for x in dropwhile(lambda t: t % 2 == 0, range(4))]
print(*s)

Что выведет код?

from itertools import dropwhile
s = [x for x in dropwhile(lambda t: t % 2 == 0, [10, 8, 6, 5, 4, 3])]
print(*s)

Что выведет код?

items = ['a', 'b', 'c']
from itertools import permutations
p = len([*permutations(items, 2)])
print(p)

Что выведет код?

items = ['a', 'b', 'c']
from itertools import combinations
p = len([*combinations(items, 2)])
print(p)

Что выведет код?

items = ['a', 'b', 'c']
from itertools import combinations_with_replacement
p = len([* combinations_with_replacement(items, 2)])
print(p)

Что выведет код?

my_list = ['a', 'b']
for idx, val in enumerate(my_list, 3):
    print(idx, val, end=" ")

Что выведет код?

data = [(1, 2)]
for n, x, y in enumerate(data):
    print(n, x, y, end=" ")

Что выведет код?

data = [(1, 2)]
for n, (x, y) in enumerate(data):
    print(n, x, y)

Data Study - канал с полезными и практическими материалами про аналитику данных, бизнес-анализ и развитие soft-навыков от ведущего BI аналитика.

На канале Даниил также организовывает бесплатные вокршопы по обсуждению аналитических тем.

Воркшоп по теме создания data-продуктов в компания

Статья на habr про оконные функции простым языком

Шаблон оформления документации про профайлинге нового data-источника

Материалы канала помогут улучшить профессиональные навыки в аналитике.

🎁 Большой бонус: бесплатный гайд по профессии аналитика данных, чтобы еще лучше погрузиться в специализацию аналитика

Подписаться 👨‍💻

Что выведет код?

print(*[*zip([1, 2], [3, 4])][1])