Работа со словарями: Хранение данных в формате ключ-значение

Приветствую тебя в мире Python! Сегодня мы отправимся в захватывающее путешествие по просторам одного из самых популярных типов данных — словарей. Эти маленькие, но мощные контейнеры позволяют хранить информацию в формате "ключ-значение", и они будут нашими надежными компаньонами в области программирования.

Представь себе шкаф с множеством ящиков. Каждый ящик имеет свою уникальную этикетку (ключ), и внутри него лежат драгоценности (значения). Именно так работают словари в Python.

Создать словарь очень просто. Здесь не нужна сложная магия — всего лишь пара фигурных скобок и немного воображения. Рассмотрим пример:

jewelry_box = {
    "ring": "gold",
    "necklace": "silver",
    "bracelet": "platinum"
}

Вот и всё, у нас есть словарь! Ключи и значения могут быть абсолютно любого типа, но ключ должен быть неизменным — например, строкой или числом.

Допустим, нам нужно найти материал кольца. Обратиться к этому значению так же легко, как открыть нужный ящик:

ring_material = jewelry_box["ring"]
print(ring_material)  # Выведет: gold

Но что, если мы захотим добавить новый элемент в наш словарь? Это не составит труда: просто присваиваем значение новому ключу.

jewelry_box["earrings"] = "diamond"

Вот так мы добавили пару "ключ-значение" для сережек в наш "ящик".

Однако, в жизни важно уметь не только собирать, но и избавляться от лишнего. Если вдруг выяснится, что браслет нам не нужен, его можно легко удалить:

del jewelry_box["bracelet"]

Теперь рассмотрим полезный модуль collections, который расширяет возможности работы со словарями. В нем есть интересный класс defaultdict, позволяющий устанавливать значения по умолчанию для новых ключей:

from collections import defaultdict

jewelry_box = defaultdict(lambda: "unknown")
jewelry_box["ring"] = "gold"
print(jewelry_box["earrings"])  # Выведет: unknown

Таким образом, вместо ошибки при отсутствии ключа, вы получите указанное значение по умолчанию.

Если вам нужно перебрать все элементы в словаре, можно использовать цикл:

for item, material in jewelry_box.items():
    print(f"{item} is made of {material}")

Этот код симпатично распечатает все пары "ключ-значение" в вашем словаре.

Заканчивая наше путешествие по миру словарей, стоит отметить их огромную пользу и универсальность. Они помогают упорядочивать и быстро находить информацию, превращая хаос данных в упорядоченный механизм. Словари — это незаменимый инструмент в арсенале каждого Python-программиста.

До следующей встречи!

Как генерировать случайные числа и почему это полезно

Название статьи: "Погружение в мир случайностей: Генерация случайных чисел на Python"

Когда вы последний раз задумывались о том, насколько случайна наша жизнь? Простое подбрасывание монетки решает, съедите вы шоколадку или будете бороться за здоровое питание. А алгоритмы, работающие в наших компьютерах, в том числе на языке Python, под видом случайных, стараются имитировать природу. Сегодня мы погрузимся в удивительный мир случайных чисел, чтобы понять, как они работают и где могут быть полезны.

Случайные числа важны в самых разных сферах: от игр, где они определяют характеристики героев и случайные события, до серьезных научных исследований и криптографии. Без них сложно представить собой современный мир.

Начнем с простого. В Python за генерацию случайных чисел отвечает модуль random. Например, чтобы получить случайное число между 1 и 10, достаточно использовать функцию randint:

import random

random_number = random.randint(1, 10)
print(random_number)

Кажется просто, не так ли? Но random предлагает гораздо больше. Представьте себе игру, где герои могут обладать случайными характеристиками: силой, ловкостью и магией. Мы можем использовать random для их распределения.

def generate_characteristics():
    return {
        'strength': random.randint(1, 100),
        'agility': random.randint(1, 100),
        'magic': random.randint(1, 100),
    }

character = generate_characteristics()
print(character)

Понимаете, как это может завести? Но на этом random не останавливается. Он умеет выбирать случайные элементы из списка:

colors = ['red', 'blue', 'green', 'yellow']
random_color = random.choice(colors)
print(random_color)

Теперь каждый шаг вашего персонажа может быть раскрашен в уникальный цвет.

Но почему же важна эта случайность? В науке — для моделирования процессов, которые непредсказуемы, таких как прогнозирование погоды. В области безопасности — для генерации ключей шифрования, ведь от настоящей непредсказуемости зависит, насколько сложно будет взломать ваш пароль.

Под капотом, однако, многие из этих "случайных" чисел являются псевдослучайными. Это значит, что они генерируются по определенному алгоритму, и последовательность может быть воспроизведена, если известен начальный "зерно" (seed). Оказывается полезным, если вы хотите воспроизвести какой-то сценарий. В Python можно указать seed с помощью random.seed().

random.seed(42)
print(random.randint(1, 10))

Случайные числа — это не только веселье, но и мощный инструмент для решения задач, где детерминизм бессилен. Они открывают двери в мир экспериментов и возможностей. Так что в следующий раз, когда игра вас удивит своим ходом или новая модель предскажет необычный явление, знайте, за этим стоят могущественные случайные числа.

Как обрабатывать пользовательский ввод в Python

В мире программирования на Python обработка пользовательского ввода - это как встреча с новым знакомым: нужно понять, о чем он говорит, и ответить соответствующе. Инструментом, который помогает в этом начинании, является функция input(). Она ждет, когда пользователь что-то введет, и возвращает эту строку, словно маленькая посылка с неизвестным содержимым. Давайте разберемся, как можно с этой посылкой работать.

Начнем с простого примера. Представьте, что мы пишем программу, в которой пользователь вводит свое имя, и программа возвращает приветствие. Это легко реализовать с помощью input():

name = input("Enter your name: ")
print(f"Hello, {name}!")

Но что делать, если мы хотим, чтобы пользователь ввел число? input() всегда возвращает строку, так что придется превратить ее в целое число или число с плавающей точкой. Здесь на помощь приходит int() или float():

age = int(input("Enter your age: "))
print(f"In 5 years, you will be {age + 5} years old.")

Но что, если пользователь случайно или намеренно введет не число? В этом случае наша программа сломается, как хрустальная ваза на бетонном полу. Чтобы избежать такого сценария, стоит использовать конструкцию try-except, которая позволяет ловить ошибки:

try:
    age = int(input("Enter your age: "))
    print(f"In 5 years, you will be {age + 5} years old.")
except ValueError:
    print("That doesn't look like a valid number!")

Кроме того, порой бывает полезно превращать ввод в более сложные объекты. Допустим, нам нужно получить список чисел. Можно попросить пользователя ввести их через запятую, а затем разобрать строку с помощью метода split():

numbers = input("Enter numbers separated by commas: ")
numbers_list = [int(num) for num in numbers.split(',')]
print(f"You entered: {numbers_list}")

Таким образом, input() и некоторые базовые инструменты языка Python позволяют превратить ввод пользователя в практическую информацию. Нам остается лишь проявить немного фантазии и быть готовыми к неожиданностям, которые иногда может преподнести неосмотрительный ввод. В мире Python даже самая простая строка может стать основой сложного и интересного приложения. Так что смело экспериментируйте и создавайте!

Что такое строковые методы и как их использовать

Привет, друзья! Если вы только начали свой путь в изучении Python, то наверняка уже столкнулись со строками. Строки — это то, что мы используем каждый день, от написания сообщений в мессенджерах до кодирования секретных шифров (шучу, конечно). Python любит строки так же сильно, как и мы, поэтому предлагает целый арсенал методов для работы с ними.

Итак, что же такое строковые методы и почему они такие важные? Строковые методы — это специальные функции, которые помогают манипулировать текстом. Представьте, что у вас есть волшебная палочка, которая может преобразовывать текст, изменять его форму, собирать и разбивать на кусочки. Давайте рассмотрим несколько наиболее популярных из них.

Первый в нашем волшебном списке — метод upper(). Если вам нужно написать что-то важное и хотите, чтобы это было подчеркнуто, просто примените upper(), и строка мгновенно станет заглавной. Например, message = "hello world".upper() превратит всё в "HELLO WORLD". Теперь мир услышит вас!

Если вы, наоборот, хотите расслабить текст после кричащих заглавных, lower() поможет вам успокоить нервы. С его помощью "HELLO WORLD" вновь станет "hello world".

Но что если вам нужна аккуратность, и вы хотите лишь первым символом подчеркнуть значимость строки? Добро пожаловать к capitalize()! Он превращает первую букву в заглавную, оставляя остальные строчные: title = "python", после применения title.capitalize(), станет "Python".

Когда дело доходит до объединения строк, join() — ваш лучший друг. Возьмем список слов и соберём их в строку через пробел: words = ['Hello', 'world'], sentence = " ".join(words). Результатом станет "Hello world". Простое, но элегантное решение.

Теперь о поиске и замене. Метод find() поможет добраться до истины: text = "find your destiny", position = text.find("destiny") покажет вам индекс, с которого начинается слово "destiny". Если же вам необходимо что-то заменить, replace() станет незаменимым помощником: например, text.replace("destiny", "fortune") превратит текст в "find your fortune".

И, конечно, не забудем про команду split(), которая разложит строку на части. Скажем, у вас есть строка data = "apple,banana,cherry", fruits = data.split(",") превратит её в список ['apple', 'banana', 'cherry'].

С этими замечательными инструментами строки больше не будут казаться вам чем-то сложным или скучным. Напротив, играйте с ними, творите и экспериментируйте. Python как волшебник всегда готов прийти на помощь с новым заклинанием — а точнее методом — позволяющим найти нужное решение. Enjoy coding!

Файлы в Python: Чтение и запись данных на ваш диск

Когда мы говорим о программировании, особенно на языке Python, работа с файлами — это как мастерство повара. Уметь открыть файл, внести изменения и аккуратно закрыть его — значит понимать и чувствовать силу кулинарии данных. Сегодня я расскажу вам, как обращаться с файлами в Python, используя несколько примеров, которые покажут всю мощь этого инструмента.

Начнем с открытия файлов. Да, звучит просто, но это важный первый шаг, от которого зависит весь последующий процесс. В Python открыть файл можно с помощью функции open(). Вот так:

file = open('example.txt', 'r')  # 'r' означает режим чтения (read)

Переменная file теперь хранит ссылку на открытый файл. Но, как и любой торговец пряностями, важно позаботиться о чистоте столов — перед выходом не забудьте закрыть файл:

file.close()

Но что, если вы хотите записать в файл немного данных? Здесь Python также готов помочь вам, как хороший шеф-повар, всегда имеющий под рукой нужные ингредиенты. Для записи используйте режим w или a:

file = open('example.txt', 'w')  # 'w' означает режим записи (write)
file.write('Hello, world!\n')
file.close()

Здесь мы открыли файл для записи. Если файла не существует, Python создаст его для вас. Однако, будьте осторожны: режим w перезапишет файл, если он уже существует. Если вы хотите добавить данные, не стирая старые, воспользуйтесь режимом a:

file = open('example.txt', 'a')  # 'a' означает режим добавления (append)
file.write('Hello again!\n')
file.close()

Теперь, когда ваш файл содержит данные, пришло время научиться читать его. Это как изучение книги рецептов — вы же хотите прочитать каждую строку, правда? Для этого используем метод read() или readline():

file = open('example.txt', 'r')
content = file.read()  # Чтение всего файла
print(content)
file.close()

Попробуем и readline(), которая позволяет прочитать одну строку за раз:

file = open('example.txt', 'r')
line = file.readline()
while line:
    print(line, end='')  # end='' чтобы избежать добавления лишних переводов строки
    line = file.readline()
file.close()

В завершение, стоит упомянуть про with — контекстный менеджер, который автоматически закроет файл за вас, словно заботливый помощник, очищающий кухню после праздника:

with open('example.txt', 'r') as file:
    content = file.read()
    print(content)

Суть в том, что работа с файлами в Python может стать не только простой, но и приятной. Ваша задача теперь — практиковаться и открывать все больше возможностей, добавляя в свою программу нотки мастерства. Пускай ваш код будет таким же аппетитным, как блюда на страницах дорогого поваренного журнала!

Основы работы с датой и временем в Python

Привет, друзья! Сегодня предлагаю погрузиться в увлекательный мир времени и дат с Python. Временные парадоксы оставим для научной фантастики, а сами разберем как манипулировать с временными данными в нашем коде, используя возможности знаменитого модуля datetime.

### Начнем с настоящего

Первое, с чего стоит начать — это узнать текущее время. Почему бы и нет? В Python это проще простого. Давайте взглянем на пример:

from datetime import datetime

current_time = datetime.now()
print("Сейчас:", current_time)

Этот магический datetime.now() извлечёт информацию о текущем моменте до мельчайших деталей — от года до секунды.

### Назад в прошлое или шаг в будущее

OK, настоящее познано. Что, если нужно узнать, что будет (или было) в другой время? Для этого в модуле есть класс timedelta. Давайте, например, убедимся, что Python способен отправить нас на неделю вперед:

from datetime import datetime, timedelta

one_week_later = datetime.now() + timedelta(weeks=1)
print("Неделя спустя:", one_week_later)

С помощью объекта timedelta мы можем свободно перемещаться по временной шкале, играючи добавляя или вычитая часы, дни, недели и даже секунды.

### Ох, эта дата!

Работа с датой на старом добром календаре? Легкотня. Но как насчет форматирования? Посмотрите на это:

some_date = datetime(2023, 5, 17)
formatted_date = some_date.strftime("%A, %d %B %Y")
print("Красиво оформленная дата:", formatted_date)

С помощью strftime мы формируем строку, отражая день недели, число, месяц и год в подходящем формате. Гибкость таких операций открывает двери к борьбе с временными данными на лету.

### Не потеряться во времени

Наконец, перейдем ко времени. Если на моменте печати чек-фьич в интернет-магазине время очень важно, то сокращенная версия времени будет полезна:

current_time = datetime.now().time()
print("Текущее время:", current_time)

Здесь мы вызвали time(), чтобы просто получить время без даты. Это удобно, если дата уже не столь критична.

### Заключение

Определенно, модуль datetime в Python — одна из тех библиотек, которые вам не нужно будет игнорировать, даже если вы кодите что-то простое. Он не только позволяет управлять и представлять данные с точным временным штампом, но и переносит нас в будущее или прошлое, когда это необходимо.

Так что, если вдруг под руки попалась задача, где нужно поиграть со временем, вспомните о нашем хорошем друге datetime. Удачного кодинга и не забывайте вовремя отдыхать, ведь в жизни все наладится, пока Python контролирует ваши часы!

Как писать простые скрипты для автоматизации задач

# Как писать простые скрипты для автоматизации задач на Python

Привет, друзья! Сегодня я поделюсь с вами тем, как Python может стать вашим надежным помощником в автоматизации рутинных задач. Если вы еще не пробовали использовать программирование для упрощения своей жизни, самое время начать. Python — это не только язык для профессионалов, но и отличный инструмент для новичков, позволяющий быстро создавать простые и эффективные скрипты.

### Почему Python?

Python популярен благодаря своей простоте и широкой экосистеме. А значит, для ваших задач уже может существовать готовое решение в виде библиотеки, что значительно сэкономит время и усилия.

### Начнем с простого примера

Представьте, что у вас есть каталог с десятками файлов, и вам нужно переименовать их по определенной схеме. Ручное переименование займет вечность, зато Python справится с этим за считанные секунды.

import os

def rename_files(directory_path, prefix):
    for index, filename in enumerate(os.listdir(directory_path)):
        new_name = f"{prefix}_{index}{os.path.splitext(filename)[1]}"
        os.rename(os.path.join(directory_path, filename), os.path.join(directory_path, new_name))

rename_files('/path/to/your/files', 'new_name')

В этой программе мы используем модуль os для манипуляции файлами и каталогами. Скрипт проходит по всем файлам в указанной директории и переименовывает их, добавляя префикс и номер.

### Скачивание данных из Интернета

Еще одна распространенная задача — автоматическое скачивание данных. Python отлично справляется и с этим, благодаря библиотеке requests.

import requests

def download_file(url, save_path):
    response = requests.get(url)
    with open(save_path, 'wb') as file:
        file.write(response.content)

download_file('https://example.com/data.csv', 'data.csv')

Этот простой скрипт загружает файл по указанному URL и сохраняет его на вашем компьютере. Библиотека requests делает процесс взаимодействия с веб-ресурсами невероятно удобным.

### Отправка автоматических писем

Представьте, что вам нужно ежедневно отправлять отчеты по электронной почте. Вместо того чтобы делать это вручную, вы можете написать скрипт с использованием модуля smtplib:

import smtplib
from email.mime.text import MIMEText

def send_email(subject, body, to_email):
    from_email = "your_email@gmail.com"
    msg = MIMEText(body)
    msg['Subject'] = subject
    msg['From'] = from_email
    msg['To'] = to_email

    with smtplib.SMTP('smtp.gmail.com', 587) as server:
        server.starttls()
        server.login(from_email, 'your_password')
        server.send_message(msg)

send_email("Daily Report", "Here is the report for today.", "recipient@example.com")

Обратите внимание на то, что вам нужно будет создать и использовать надежные механизмы для хранения и использования паролей.

### Заключение

Python предлагает множество инструментов для автоматизации, от простых скриптов до сложных систем. Главное — понять, какую задачу вы хотите решить. Затем можно начать с небольших и простых программ, постепенно совершенствуя их. Удачи в автоматизации ваших задач, и пусть рутинная работа станет для вас прошлым!

Работа с графикой: Визуализация данных с помощью matplotlib

Привет, друзья-программисты! Сегодня мы погрузимся в увлекательный мир визуализации данных с помощью одного из самых популярных инструментов в мире Python — библиотеки matplotlib. Представьте, что ваша программа — это футуристическая лаборатория, в которой можно оживить цифры и таблицы, превратив их в красочные графики, иллюстрирующие скрытые закономерности и тенденции. Это не просто возможность, а настоящая суперсила для любого программиста!

Matplotlib — библиотека, которая предоставляет невероятные возможности для создания графиков. С ней вы сможете воплотить в жизнь самые смелые идеи визуализации. Она настолько мощная и гибкая, что на первый взгляд может показаться немного сложной. Но не волнуйтесь, ведь для начала работы вам понадобятся всего несколько простых команд.

Давайте начнем с малого и создадим классический линейный график. Для этого нам понадобится matplotlib и numpy. Numpy поможет нам сгенерировать набор данных, а matplotlib — визуализировать их.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Генерация данных
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

# Создание графика
plt.plot(x, y)

# Добавление заголовка и меток
plt.title('Простой линейный график')
plt.xlabel('Значения X')
plt.ylabel('Значения Y')

# Отображение графика
plt.show()

Наконец-то, вместо скучных цифр на экране, вы видите прекрасную линию, танцующую вдоль оси X! А теперь добавим немного цвета и стиля.

Хотите чего-то более яркого? Давайте создадим диаграмму разброса — отличный способ показать корреляцию в ваших данных.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Генерация данных
x = np.random.rand(50)
y = np.random.rand(50)
colors = np.random.rand(50)
sizes = 1000 * np.random.rand(50)

# Создание диаграммы разброса
plt.scatter(x, y, c=colors, s=sizes, alpha=0.5, cmap='viridis')

# Добавление заголовка и меток
plt.title('Цветастая диаграмма разброса')
plt.xlabel('Значения X')
plt.ylabel('Значения Y')

# Отображение графика
plt.show()

О, посмотрите, как цвет красиво передает настроение и объем точек. Матplotlib делает это возможным с легкостью! Настраивайте размер, форму и палитру, чтобы ваши данные заиграли новыми красками.

В завершение, matplotlib — это не просто инструмент, это чудесная палитра для создания ваших шедевров. Что можно добавить, чтобы сделать ваши графики еще круче? Конечно, легенды, штриховки и различные типы линий. Но это уже, как говорится, совсем другая история. Осталось лишь начать экспериментировать, ведь с matplotlib возможности практически безграничны!

Надеюсь, ваш путь в визуализации будет столь же ярким, сколь и представленные графики. Удачи в освоении этой мощной библиотеки и до скорых встреч в мире Python!

Как использовать списочные выражения для упрощения кода

### Как использовать списочные выражения для упрощения кода

Привет, друзья! Сегодня мы погрузимся в загадочный и увлекательный мир Python, а именно—в списочные выражения. Эти маленькие джедаи помогают нам писать код, который не только выглядит лучше, но и работает эффективнее!

#### Что такое списочные выражения?

Списочные выражения—это специальный синтаксис в Python, который позволяет создавать списки на лету, словно по волшебной палочке. Вместо использования многострочных циклов, вы можете создать новый список в одну строку. Да-да, всего одной строчкой!

Например, представьте, что вам нужно создать список квадратов чисел от 0 до 9. В традиционном подходе вам бы пришлось использовать цикл for:

squares = []
for num in range(10):
    squares.append(num ** 2)

Списочные выражения упрощают эту задачу:

squares = [num ** 2 for num in range(10)]

Чище, правда?

#### Фильтрация

Но на этом магия не заканчивается! Списочные выражения позволяют встроить условные конструкции. Хотите, чтобы в список попадали только четные числа? Пожалуйста:

even_squares = [num ** 2 for num in range(10) if num % 2 == 0]

Таким образом, мы не только создаем список, но и фильтруем его в процессе.

#### Работать с данными — легко!

Рассмотрим пример с данными. Допустим, у нас есть список имён, и мы хотим создать новый список, содержащий только имена, которые начинаются с буквы "А":

names = ['Alice', 'Bob', 'Annie', 'Michael', 'Ann']
a_names = [name for name in names if name.startswith('A')]

Вот и всё! Код не только изящен и читабелен, но и прозрачен в своём намерении.

#### Вложенные списки

Звучит невероятно, но списочные выражения поддерживают вложенность. Хотите создать двумерную матрицу 3x3? Легко:

matrix = [[row * col for col in range(3)] for row in range(3)]

Элегантность и краткость в действии!

#### Заключение

Списочные выражения—это как небольшой Python-хак, который делает ваш код аккуратным и оптимизированным. Они сохраняют логику программы компактной и легко читаемой. Не бойтесь экспериментировать и искать новые способы применения этой мощной конструкции.

Итак, друзья, если вы ещё не использовали списочные выражения в вашем коде, самое время начать! Ведь, как говорил великий учитель Йода: "Делай или не делай, нет тут пробовать". Вперед за красивым и эффективным кодом!

Основы объектно-ориентированного программирования на Python

Привет, друзья! Сегодня мы погрузимся в волшебный мир объектно-ориентированного программирования (ООП) на Python. ООП — это не просто подход к написанию кода, это целая философия, которая позволяет упорядочивать ваш код и делает его более читаемым и модульным. Если вы когда-либо задумывались о том, как создать собственный мир внутри вашего кода, то добро пожаловать в ООП!

### Путешествие начинается: Классы и Объекты

Представьте, что вы — божественный создатель. И у вас есть волшебная возможность создавать собственные объекты на основе абстрактных чертежей. Эти чертежи называются классами. Класс описывает, какие свойства и методы будут у объектов, созданных на его основе.

class Wizard:
    def __init__(self, name, power):
        self.name = name
        self.power = power

    def cast_spell(self):
        print(f"{self.name} casts a spell with power of {self.power}!")

__init__ — это конструктор, с помощью которого мы инициализируем наши объекты. Такие объекты — это конкретные реализации класса, в некотором смысле «живые» сущности вашего кода.

### Магия, заключенная в Инкапсуляции

Инкапсуляция — это концепция, которая позволяет скрыть внутреннюю реализацию классов. Мы можем защитить данные внутри класса и позволить взаимодействие только через методы. Это как если бы вы дарили миру гладко отполированный магический камень, не раскрывая, как он сделан.

### Полиморфизм: Многообразие форм

Теперь представьте, что у вас есть школа магии с различными типами волшебников: одни взымают огонь, другие — воду. Полиморфизм позволяет использовать методы с одинаковыми именами для разных объектов, и каждый объект будет вести себя по-своему. Это как универсальный заклинательный жезл, который работает для всех.

class FireWizard(Wizard):
    def cast_spell(self):
        print(f"{self.name} summons blazing flames!")

class WaterWizard(Wizard):
    def cast_spell(self):
        print(f"{self.name} calls forth a tidal wave!")

### Наследование: Передай свои навыки!

Наследование — это механизм, позволяющий создать новый класс на основе уже существующего. Это как передача знаний от учителя к ученику. Вы можете расширять базовый класс, добавляя новые функции и переопределяя существующие.

Мы лишь поверхностно коснулись магии, заключенной в ООП, но надеюсь, эти примеры увлекли вас и вызвали желание изучать дальше. Объектно-ориентированное программирование — это мощный инструмент, и освоив его, вы сможете создавать поистине удивительные структуры в вашем коде. До встречи в следующем посте, где мы продолжим наши исследования в мире Python!