## Генераторы списков (list comprehensions)

Тема:
Короткий способ создать список.

# Обычный способ
squares = []
for i in range(5):
    squares.append(i ** 2)

# То же самое в одну строку
squares = [i ** 2 for i in range(5)]

print(squares)

Полезные советы:

* Можно добавлять условия:

even = [i for i in range(10) if i % 2 == 0]

* Удобно при парсинге данных и фильтрации.

#азы

## Сортировка и конвертация коллекций

Тема:
Как упорядочивать данные и менять тип коллекций.

numbers = [5, 2, 9, 1]

print(sorted(numbers))  
# Вывод: [1, 2, 5, 9]

numbers.sort()
print(numbers)          
# Вывод: [1, 2, 5, 9]

a = (1, 2, 3)
print(list(a))          
# Вывод: [1, 2, 3]

b = [1, 2, 2, 3]
print(set(b))           
# Вывод: {1, 2, 3}

person_ages = {"Аня":25, "Олег":30, "Ира":20}
sorted_keys = sorted(person_ages)
print(sorted_keys)      
# Вывод: ['Аня', 'Ира', 'Олег']

Полезные советы:

* sorted() возвращает новый список, .sort() меняет исходный.
* Конвертация коллекций помогает удалить дубликаты и менять тип данных под задачу.
* Множества (set) удобны для проверки уникальности элементов.

#азы

## Функции (`def`)

Тема:
Как объединить повторяющийся код в блок.

def greet(name):
    print("Привет,", name)

greet("Алексей")
greet("Марина")

Полезные советы:

* Функция должна делать одну понятную вещь.
* Хорошие имена функций экономят время при чтении кода.

#азы

## Лямбда-функции с `map` и `filter`

Тема:
Короткие функции для одноразовых вычислений и фильтрации.

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]

squares = list(map(lambda x: x**2, numbers))
print(squares)
# Вывод: [1, 4, 9, 16, 25]

even = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers))
print(even)
# Вывод: [2, 4]

numbers_sorted = sorted(numbers, key=lambda x: -x)
print(numbers_sorted)
# Вывод: [5, 4, 3, 2, 1]

Полезные советы:

* Лямбда удобна для одноразовых функций.
* map применяет функцию ко всем элементам, filter фильтрует по условию.

#азы

## Возврат значений (`return`)

Тема:
Как вернуть результат из функции.

def add(a, b):
    return a + b

result = add(3, 5)
print(result)

Полезные советы:

* После return функция завершает работу.
* Можно вернуть несколько значений:

def stats(a, b):
    return a + b, a * b

s, m = stats(2, 3)
print(s, m)

#азы

## Docstrings и аннотации типов

Тема:
Как документировать функции и указывать типы аргументов.

def greet(name: str) -> str:
    """
    Функция приветствует пользователя
    :param name: имя пользователя (строка)
    :return: приветственное сообщение
    """
    return f"Привет, {name}!"

print(greet("Аня"))
# Вывод: Привет, Аня

help(greet)
# Вывод (сокращённо):
# Help on function greet in module __main__:
# greet(name: str) -> str
#     Функция приветствует пользователя

Полезные советы:

* Docstrings помогают понять функцию без просмотра кода.
* Аннотации типов делают код читаемым и помогают IDE подсказать ошибки.

#азы

## Аргументы по умолчанию

Тема:
Как задавать значения, если их не передали.

def greet(name="гость"):
    print("Привет,", name)

greet()          # Привет, гость
greet("Андрей")  # Привет, Андрей

Полезные советы:

* Аргументы по умолчанию упрощают код, особенно в утилитах и чат-ботах.
* Значения по умолчанию задаются справа налево.

#азы

## Вложенные коллекции

Тема:
Как работать с коллекциями внутри коллекций — списки внутри списков, словари в списках, и как их комбинировать.

Пример кода:

# Список словарей — каждый элемент содержит данные о человеке
data = [
    {"name": "Аня", "age": 25, "city": "Москва"},
    {"name": "Олег", "age": 30, "city": "Санкт-Петербург"},
    {"name": "Ира", "age": 20, "city": "Казань"}
]

# Перебираем список и выводим информацию о каждом человеке
for person in data:
    print(f"{person['name']} ({person['age']} лет) — {person['city']}")

# Вывод:
# Аня (25 лет) — Москва
# Олег (30 лет) — Санкт-Петербург
# Ира (20 лет) — Казань

print(data[1]["name"])  # Вывод: Олег

# Список списков
matrix = [
    [1, 2, 3],
    [4, 5, 6],
    [7, 8, 9]
]

# Выводим каждый ряд и каждый элемент
for row in matrix:
    for num in row:
        print(num, end=" ")
    print()

# Вывод:
# 1 2 3 
# 4 5 6 
# 7 8 9

Полезные советы:

* Вложенные коллекции часто встречаются при работе с таблицами, JSON, базами данных.
* Проверяйте наличие ключа через "key" in dict.
* Можно комбинировать списки, словари и множества для сложных структур.

#азы

## Тернарный оператор

Тема:
Короткая запись условий.

age = 20
status = "Взрослый" if age >= 18 else "Ребёнок"
print(status)

Полезные советы:

* Удобно для простых условий.
* Для сложных логик лучше if…else.

#азы

## Анонимные функции (`lambda`)

Тема:
Как писать короткие функции прямо в строке.

square = lambda x: x ** 2
print(square(4))

# Использование внутри других функций
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
doubled = list(map(lambda x: x * 2, numbers))
print(doubled)

**Полезные советы:**

* Хороши для коротких одноразовых операций.
* Если логика сложнее — лучше использовать def.

#азы

## Основные методы списков и словарей

Тема:
Как быстро добавлять, удалять и изменять данные в коллекциях.

# Работа со списками
fruits = ["яблоко", "банан"]

fruits.append("вишня")
print(fruits)  # Вывод: ['яблоко', 'банан', 'вишня']

fruits.insert(1, "груша")
print(fruits)  # Вывод: ['яблоко', 'груша', 'банан', 'вишня']

fruits.remove("банан")
print(fruits)  # Вывод: ['яблоко', 'груша', 'вишня']

popped = fruits.pop()
print(popped)  # Вывод: вишня
print(fruits)  # Вывод: ['яблоко', 'груша']

# Работа со словарями
person = {"name": "Аня", "age": 25}
print(person.keys())    # Вывод: dict_keys(['name', 'age'])
print(person.values())  # Вывод: dict_values(['Аня', 25])
print(person.items())   # Вывод: dict_items([('name', 'Аня'), ('age', 25)])

person["city"] = "Москва"
print(person)           # Вывод: {'name': 'Аня', 'age': 25, 'city': 'Москва'}

Полезные советы:

* .append(), .insert(), .remove() удобны для списков.
* Словари позволяют быстро находить данные по ключу.
* .pop() полезен для работы со стэками или очередями.

#азы

## Файлы: чтение и запись

Тема:
Как работать с текстовыми файлами.

# Запись в файл
with open("example.txt", "w") as file:
    file.write("Привет, мир!\n")
    file.write("Python — крутой!")

# Чтение файла
with open("example.txt", "r") as file:
    content = file.read()
    print(content)

Полезные советы:

* with автоматически закрывает файл.
* "w" — перезаписывает, "a" — добавляет, "r" — только чтение.

#азы

## Работа с путями (`os` и `pathlib`)

Тема:
Как узнавать и менять расположение файлов.

import os
from pathlib import Path

print(os.getcwd())           # текущая папка
os.mkdir("new_folder")       # создать папку

path = Path("example.txt")
print(path.exists())         # True если файл есть
print(path.is_file())        # True если файл
print(path.is_dir())         # True если папка

Полезные советы:

* pathlib удобен для кроссплатформенной работы с путями.
* Проверяй существование файлов перед чтением.

#азы

## CSV-файлы

Тема:
Как работать с таблицами в формате CSV.

import csv  # https://www.tgoop.com/python_solves/14

# Запись CSV
with open("data.csv", "w", newline="") as file:
    writer = csv.writer(file)
    writer.writerow(["Имя", "Возраст"])
    writer.writerow(["Аня", 25])

# Чтение CSV
with open("data.csv", "r") as file:
    reader = csv.reader(file)
    for row in reader:
        print(row)

Полезные советы:

* CSV удобно для Excel и баз данных.
* newline="" обязательно при записи в Windows.

#азы

## Математические функции

Тема:
Используем встроенные функции и модуль math для вычислений.

import math  # https://www.tgoop.com/python_solves/14

print(abs(-10))            
# Вывод: 10
print(round(3.14159, 2))   
# Вывод: 3.14
print(pow(2, 3))           
# Вывод: 8
print(math.sqrt(16))       
# Вывод: 4.0
print(math.pi)             
# Вывод: 3.141592653589793
print(math.sin(math.pi/2)) 
# Вывод: 1.0

Полезные советы:

* math полезен для корней, тригонометрии, констант.
* round() с отрицательным аргументом округляет до десятков, сотен.

#азы

## JSON

Тема:
Сохраняем и читаем структурированные данные.

import json  # https://www.tgoop.com/python_solves/14

data = {"name": "Алексей", "age": 28}

# Сохраняем в файл
with open("data.json", "w") as f:
    json.dump(data, f)

# Читаем из файла
with open("data.json", "r") as f:
    loaded = json.load(f)
    print(loaded)

Полезные советы:

* JSON удобен для обмена данными с сайтами и API.
* В Python словарь ↔️ JSON объект.

#азы

## Проверка принадлежности

Тема:
Как проверить, есть ли элемент в коллекции.

fruits = ["яблоко", "банан", "вишня"]

print("банан" in fruits)       
# Вывод: True
print("груша" not in fruits)   
# Вывод: True

if "яблоко" in fruits:
    print("Яблоко есть в списке!")
# Вывод: Яблоко есть в списке!

person = {"name": "Аня", "age": 25}
if "age" in person:
    print("Возраст указан:", person["age"])
# Вывод: Возраст указан: 25

Полезные советы:

* Работает для списков, словарей, множеств, строк.
* Очень удобно для фильтрации данных.

#азы

## Обработка ошибок (`try`, `except`)

Тема:
Как не давать программе падать при ошибках.

try:
    x = int(input("Введите число: "))
    print(10 / x)
except ValueError:
    print("Это не число!")
except ZeroDivisionError:
    print("На ноль делить нельзя!")

Полезные советы:

* try ловит ошибки, except реагирует на них.
* Можно использовать finally для действий, которые выполняются всегда.

#азы

## `while` с `else`

Тема:
Особенности цикла while с блоком else.

count = 0
while count < 3:
    print("Счёт:", count)
    count += 1
else:
    print("Цикл завершён без break")

# Вывод:
# Счёт: 0
# Счёт: 1
# Счёт: 2
# Цикл завершён без break

count = 0
while count < 3:
    print("Счёт:", count)
    if count == 1:
        break
    count += 1
else:
    print("Этот блок не выполнится")

# Вывод:
# Счёт: 0
# Счёт: 1

Полезные советы:

* else выполняется, если цикл закончился естественно.
* Полезно для проверки всех итераций или условий.

#азы

## Импорт модулей

Тема:
Как подключать сторонний и свой код.

import math      # стандартная библиотека
from math import sqrt  # подключаем только нужное

print(math.pi)
print(sqrt(16))

Полезные советы:

* Любую библиотеку можно поставить через pip (смотри #начало_работы).
* Свои модули — просто файлы .py в папке проекта.

#азы