diff --git a/.github/workflows/isort.yml b/.github/workflows/isort.yml
index 8a9879d0..e00614c6 100644
--- a/.github/workflows/isort.yml
+++ b/.github/workflows/isort.yml
@@ -2,10 +2,10 @@ name: SENATOROV
 on:
   push:
     branches:
-      - "**"
-      
+      - '**'
+
   schedule:
-    - cron: "0 0 * * *" # Run every day
+    - cron: '0 0 * * *' # Run every day
   workflow_dispatch:
   create:
   delete:
@@ -16,26 +16,26 @@ jobs:
   isort:
     runs-on: ubuntu-latest
     steps:
-    - uses: actions/checkout@v4
-    - uses: isort/isort-action@v1
-      with:
+      - uses: actions/checkout@v4
+      - uses: isort/isort-action@v1
+        with:
           python-version: ${{ matrix.python-version }}
           allow-prereleases: true
-    - name: Install dependencies
-      run: |
-        python -m pip install --upgrade pip
-        pip install isort nbqa
-    - name: isort
-      run: |
-        nbqa isort --float-to-top $(git ls-files '*.ipynb')
-        isort --float-to-top $(git ls-files '*.py')
-    - name: Commit and push changes
-      env:
-        GH_TOKEN: ${{ secrets.GH_TOKEN }}
-      run: |
-        git config --global user.name "GitHub Actions"
-        git config --global user.email "actions@github.com"
-        git remote set-url origin https://x-access-token:${{ secrets.GH_TOKEN }}@github.com/${{ github.repository }}
-        git pull origin ${{ github.ref_name }}
-        git add .
-        git diff --quiet || (git commit -m "Sort imports and apply isort fixes" && git push origin ${{ github.ref_name }})
+      - name: Install dependencies
+        run: |
+          python -m pip install --upgrade pip
+          pip install isort nbqa
+      - name: isort
+        run: |
+          nbqa isort --float-to-top $(git ls-files '*.ipynb')
+          isort --float-to-top --profile=black $(git ls-files '*.py')
+      - name: Commit and push changes
+        env:
+          GH_TOKEN: ${{ secrets.GH_TOKEN }}
+        run: |
+          git config --global user.name "GitHub Actions"
+          git config --global user.email "actions@github.com"
+          git remote set-url origin https://x-access-token:${{ secrets.GH_TOKEN }}@github.com/${{ github.repository }}
+          git pull origin ${{ github.ref_name }}
+          git add .
+          git diff --quiet || (git commit -m "Sort imports and apply isort fixes" && git push origin ${{ github.ref_name }})
diff --git a/.github/workflows/pre-commit.yml b/.github/workflows/pre-commit.yml
new file mode 100644
index 00000000..b5f28b5a
--- /dev/null
+++ b/.github/workflows/pre-commit.yml
@@ -0,0 +1,21 @@
+name: pre-commit
+
+on:
+  pull_request:
+    branches:
+      - '*'
+  push:
+    branches:
+      - '*'
+
+jobs:
+  pre-commit:
+    runs-on: ubuntu-latest
+    steps:
+      - uses: actions/checkout@v3
+      - uses: actions/setup-python@v3
+        with:
+          python-version: '3.11'
+      - uses: pre-commit/action@v3.0.1
+        with:
+          extra_args: --all-files
diff --git a/.gitignore b/.gitignore
index 0fa2f447..eff26a8c 100644
--- a/.gitignore
+++ b/.gitignore
@@ -1,3 +1,8 @@
+# Для задание из issue 7 Venv
+/SENATOROV
+NO_COMMIT.py
+
+
 # Byte-compiled / optimized / DLL files
 __pycache__/
 *.py[cod]
diff --git a/.pre-commit-config.yaml b/.pre-commit-config.yaml
index e4f007c7..9bd83d21 100644
--- a/.pre-commit-config.yaml
+++ b/.pre-commit-config.yaml
@@ -1,26 +1,26 @@
 repos:
   - repo: https://github.com/mwouts/jupytext
-    rev: "v1.16.4b"
+    rev: 'v1.16.4b'
     hooks:
-     - id: jupytext
-       entry: jupytext
-       language: python
-       types: [jupyter]
-       args:
-         - --from=ipynb
-         - --to=py:light
-         - --set-formats=ipynb,py:light
-         - --quiet
-         - --sync
-         - --warn-only
-       exclude: '.*\.md$'
+      - id: jupytext
+        entry: jupytext
+        language: python
+        types: [jupyter]
+        args:
+          - --from=ipynb
+          - --to=py:light
+          - --set-formats=ipynb,py:light
+          - --quiet
+          - --sync
+          - --warn-only
+        exclude: '.*\.md$'
   - repo: https://github.com/PyCQA/docformatter
-    rev: "eb1df347edd128b30cd3368dddc3aa65edcfac38"
+    rev: 'eb1df347edd128b30cd3368dddc3aa65edcfac38'
     hooks:
       - id: docformatter
         args: [--in-place, --wrap-descriptions=90, --style=google]
   - repo: https://github.com/psf/black.git
-    rev: "24.10.0"
+    rev: '24.10.0'
     hooks:
       - id: black
 
@@ -36,21 +36,21 @@ repos:
         types_or: [jupyter, markdown]
         additional_dependencies: [black]
   - repo: https://github.com/asottile/pyupgrade
-    rev: "v3.19.0"
+    rev: 'v3.19.0'
     hooks:
       - id: pyupgrade
         args: [--py39-plus]
   - repo: https://github.com/pycqa/isort
-    rev: "5.13.2"
+    rev: '5.13.2'
     hooks:
       - id: isort
         entry: isort
         args:
-          - --profile=black 
+          - --profile=black
           - --float-to-top
 
   - repo: https://github.com/nbQA-dev/nbQA
-    rev: "1.9.0"
+    rev: '1.9.0'
     hooks:
       - id: nbqa
         entry: nbqa blacken-docs
@@ -79,8 +79,8 @@ repos:
         types_or: [jupyter, markdown]
         additional_dependencies: [isort]
         args:
-          - --profile=black 
-          - --float-to-top 
+          - --profile=black
+          - --float-to-top
 
   - repo: https://github.com/codespell-project/codespell
     rev: v2.3.0
@@ -165,8 +165,6 @@ repos:
           - --warn-return-any
           - --disallow-any-explicit
 
-
-
   - repo: https://github.com/pre-commit/mirrors-mypy
     rev: v1.13.0
     hooks:
@@ -195,7 +193,6 @@ repos:
           - --warn-return-any
           - --disallow-any-explicit
 
-
         additional_dependencies:
           - mypy
           - pandas-stubs
@@ -222,9 +219,8 @@ repos:
           - --const-naming-style=any
           - --disable=E0401,W0104,R0903,R1721,E1101,E0611,F0002,C0305,C0303,E2515
 
-
   - repo: https://github.com/pylint-dev/pylint
-    rev: "v3.3.1"
+    rev: 'v3.3.1'
     hooks:
       - id: pylint
         name: pylint
@@ -233,10 +229,10 @@ repos:
         types: [python]
         args:
           [
-            "--ignore=no_check*,__init__.py",
-            "--max-line-length=90",
-            "--const-naming-style=any",
-            "--disable=E0401,W0104,R0903,R1721,E1101,E0611,F0002,C0305,line-too-long,C0303,E2515"
+            '--ignore=no_check*,__init__.py',
+            '--max-line-length=90',
+            '--const-naming-style=any',
+            '--disable=E0401,W0104,R0903,R1721,E1101,E0611,F0002,C0305,line-too-long,C0303,E2515',
           ]
         additional_dependencies: [pylint]
 
@@ -275,4 +271,3 @@ repos:
           - --ignore-regex=^\s*"image\/(jpeg|png|gif|bmp|tiff)":\s.*
           - --ignore-regex=[A-Za-z0-9+/]{100,}
           - --skip=*.js,*.html,*.css,*.svg",*.json,*.png,*.jpg,*.yml,*.yaml
-        
diff --git a/Python/algoritmy-i-struktury-dannykh-na-python/chapter_10.ipynb b/Python/algoritmy-i-struktury-dannykh-na-python/chapter_10.ipynb
new file mode 100644
index 00000000..c67ea806
--- /dev/null
+++ b/Python/algoritmy-i-struktury-dannykh-na-python/chapter_10.ipynb
@@ -0,0 +1,126 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "13e666a1",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "\"\"\"Сложные вычислительные задачи.\"\"\""
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "8011fe2e",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Функция f(n) называется полиномиально возрастающей, если она растет растёт пропорционально полиному (многочлену) от размера входных данных.\n",
+    "\n",
+    "**Полиномиально возрастающие функции** (примеры):\n",
+    "* f(n) = 3n + 2 → линейный рост O(n)\n",
+    "* f(n) = n^2 → квадратичный рост O(n^2)\n",
+    "* f(n) = 5n^3 + 10n → кубический рост O(n^3)\n",
+    "\n",
+    "**Не является полиномиальным ростом**:\n",
+    "Эти функции растут быстрее любого полинома.\n",
+    "\n",
+    "* Экспоненциальный рост: f(n) = 2^n, f(n) = e^n\n",
+    "* Факториальный рост: f(n) = n!\n",
+    "* Суперполиномиальный рост: f(n) = n * log n\n",
+    "\n",
+    "**Полиномиальный** означает, что «растёт как какая-то степень n»\n",
+    "\n",
+    "**Полиномиально возрастающий** — значит растущий как многочлен от n , например n, n^2, n^10, но не как 2^n или n! "
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "1f1c97e1",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "**P-задача** – это класс задач, которые можно решить быстро (за полиномиальное время) на обычном компьютере (время работы алгоритма растёт как многочлен от размера входа: например, O(n), O(n^2), O(n^3) — это всё полиномиально)\n",
+    "\n",
+    "**NP-задача** — это класс задач, для которых решение можно проверить быстро (за полиномиальное время), если оно уже дано."
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "cd403d1f",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "#  NP-полнота"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "156f10e6",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "NР - недетерминированное полиномиальное время\n",
+    "\n",
+    "NР относится к группе вычислительных задач, которые решаются за время, полиномиально возрастающее по мере увеличения размера задачи. У этих задач есть отличительная черта: если решение предложено, то его точность может быть подтверждена или опровергнута за полиномиальное время.\n",
+    "\n",
+    "Задача считается NP-полной, если принадлежит классу NP и является такой же трудной, как и любая другая задача NP. Другими словами, NP-полные задачи — одни из самых сложных в информатике."
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "d177ea3f",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Редукция – преобразование известной задачи, которая, как доказано, является NР-полной, в другую. Успешно выполнив это преобразование, мы устанавливаем, что вторая задача также является NР-полной."
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "cff78d4a",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "# NР-трудность"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "c243a999",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "В теории сложности вычислений задача называется NР-трудной, если ее решение за полиномиальное время означает, что любая задача из класса NР может быть решена за аналогичное время.\n",
+    "\n",
+    "NР-трудные задачи имеют характерную черту: они могут быть, а могут и не быть частью класса NР. То есть, несмотря на то что они трудноразрешимы, могут существовать решения, проверяемые за полиномиальное время. Отсутствие такого решения не исключает возможности его существования.\n",
+    "\n",
+    "Примеры:\n",
+    "* Задача о коммивояжере.\n",
+    "* Задача о наполнении рюкзака наиболее ценными предметами и пр.\n",
+    "\n",
+    "NP-трудные задачи обычно решаются с помощью **эвристических и аппроксимирующих алгоритмов**. То есть эти алгоритмы неидеальны, но **достаточно** эффективны для получения результата."
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "510b7528",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Изучение и решение NР-трудных и NP-пoлныx задач позволяют находить алгоритмы, которые обеспечивают равновесие между точностью и эффективностью использования времени и ресурсов."
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "441d2e68",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "* **P** – задачу легко решить.\n",
+    "* **NP** – задачу сложно решить быстро, но если есть решение, его можно быстро проверить.\n",
+    "* **NP-полная (NP-complete)** – самые трудные из NP.\n",
+    "* **NP-трудные (NP-hard)** – еще труднее (или не из NP вообще). И проверить её правильность тоже невозможно, но если ты это решишь, то и все головоломки из NP тоже решишь."
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "name": "python"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 5
+}
diff --git a/Python/algoritmy-i-struktury-dannykh-na-python/chapter_10.py b/Python/algoritmy-i-struktury-dannykh-na-python/chapter_10.py
new file mode 100644
index 00000000..352ca4fb
--- /dev/null
+++ b/Python/algoritmy-i-struktury-dannykh-na-python/chapter_10.py
@@ -0,0 +1,52 @@
+"""Сложные вычислительные задачи."""
+
+# Функция f(n) называется полиномиально возрастающей, если она растет растёт пропорционально полиному (многочлену) от размера входных данных.
+#
+# **Полиномиально возрастающие функции** (примеры):
+# * f(n) = 3n + 2 → линейный рост O(n)
+# * f(n) = n^2 → квадратичный рост O(n^2)
+# * f(n) = 5n^3 + 10n → кубический рост O(n^3)
+#
+# **Не является полиномиальным ростом**:
+# Эти функции растут быстрее любого полинома.
+#
+# * Экспоненциальный рост: f(n) = 2^n, f(n) = e^n
+# * Факториальный рост: f(n) = n!
+# * Суперполиномиальный рост: f(n) = n * log n
+#
+# **Полиномиальный** означает, что «растёт как какая-то степень n»
+#
+# **Полиномиально возрастающий** — значит растущий как многочлен от n , например n, n^2, n^10, но не как 2^n или n!
+
+# **P-задача** – это класс задач, которые можно решить быстро (за полиномиальное время) на обычном компьютере (время работы алгоритма растёт как многочлен от размера входа: например, O(n), O(n^2), O(n^3) — это всё полиномиально)
+#
+# **NP-задача** — это класс задач, для которых решение можно проверить быстро (за полиномиальное время), если оно уже дано.
+
+# #  NP-полнота
+
+# NР - недетерминированное полиномиальное время
+#
+# NР относится к группе вычислительных задач, которые решаются за время, полиномиально возрастающее по мере увеличения размера задачи. У этих задач есть отличительная черта: если решение предложено, то его точность может быть подтверждена или опровергнута за полиномиальное время.
+#
+# Задача считается NP-полной, если принадлежит классу NP и является такой же трудной, как и любая другая задача NP. Другими словами, NP-полные задачи — одни из самых сложных в информатике.
+
+# Редукция – преобразование известной задачи, которая, как доказано, является NР-полной, в другую. Успешно выполнив это преобразование, мы устанавливаем, что вторая задача также является NР-полной.
+
+# # NР-трудность
+
+# В теории сложности вычислений задача называется NР-трудной, если ее решение за полиномиальное время означает, что любая задача из класса NР может быть решена за аналогичное время.
+#
+# NР-трудные задачи имеют характерную черту: они могут быть, а могут и не быть частью класса NР. То есть, несмотря на то что они трудноразрешимы, могут существовать решения, проверяемые за полиномиальное время. Отсутствие такого решения не исключает возможности его существования.
+#
+# Примеры:
+# * Задача о коммивояжере.
+# * Задача о наполнении рюкзака наиболее ценными предметами и пр.
+#
+# NP-трудные задачи обычно решаются с помощью **эвристических и аппроксимирующих алгоритмов**. То есть эти алгоритмы неидеальны, но **достаточно** эффективны для получения результата.
+
+# Изучение и решение NР-трудных и NP-пoлныx задач позволяют находить алгоритмы, которые обеспечивают равновесие между точностью и эффективностью использования времени и ресурсов.
+
+# * **P** – задачу легко решить.
+# * **NP** – задачу сложно решить быстро, но если есть решение, его можно быстро проверить.
+# * **NP-полная (NP-complete)** – самые трудные из NP.
+# * **NP-трудные (NP-hard)** – еще труднее (или не из NP вообще). И проверить её правильность тоже невозможно, но если ты это решишь, то и все головоломки из NP тоже решишь.
diff --git a/Python/clean-code/chapter_13_algorithm_performance_and_complexity.ipynb b/Python/clean-code/chapter_13_algorithm_performance_and_complexity.ipynb
new file mode 100644
index 00000000..2e635a3b
--- /dev/null
+++ b/Python/clean-code/chapter_13_algorithm_performance_and_complexity.ipynb
@@ -0,0 +1,332 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "8806f111",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "\"\"\"Измерение быстродействия и анализ сложности алгоритмов.\"\"\""
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "09894448",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "# Модуль timeit"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "7d16a3a3",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "### Хорошее правило\n",
+    "Сначала добейтесь того, чтобы ваш код работал, а потом занимайтесь его ускорением.\n",
+    "Сначала работоспособность, потом эффективность!"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "542d67e4",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "0.05181330000050366"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 2,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "import cProfile\n",
+    "import timeit\n",
+    "\n",
+    "# или так\n",
+    "# Для измерения времени выполнения кода можно воспользоваться\n",
+    "# модулем timeit\n",
+    "\n",
+    "timeit.timeit(\"a, b = 42, 101; a = a ^ b; b = a ^ b; a = a ^ b\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 3,
+   "id": "2aeac644",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "0.051111800014041364"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 3,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# или так\n",
+    "timeit.timeit(\n",
+    "    \"\"\"a, b = 42, 101\n",
+    "a = a ^ b\n",
+    "b = a ^ b\n",
+    "a = a ^ b\"\"\"\n",
+    ")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 4,
+   "id": "bc2eeb28",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "0.025852099992334843"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 4,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "timeit.timeit(\"a, b = 42, 101; temp = a; a = b; b = temp\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 5,
+   "id": "e8fc6f83",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "0.023180100019089878"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 5,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# или так\n",
+    "timeit.timeit(\"a, b = 42, 101; a, b = b, a\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 7,
+   "id": "2826b909",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "hello\n",
+      "hello\n",
+      "hello\n"
+     ]
+    },
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "0.00018620002083480358"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 7,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# По умолчанию код будет выполнен 1000000 раз и будет возвращено среднее время выполнения\n",
+    "# Но можно явно указать, сколько раз выполнить код\n",
+    "timeit.timeit('print(\"hello\")', number=3)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "82d92c29",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "# Модуль cProfile"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "2ba3cad7",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Хотя модуль timeit полезен для хронометража небольших фрагментов кода, модуль\n",
+    "cProfile более эффективен для анализа целых функций или программ."
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "ab9580a1",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "         113 function calls (111 primitive calls) in 0.020 seconds\n",
+      "\n",
+      "   Ordered by: standard name\n",
+      "\n",
+      "   ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)\n",
+      "        1    0.020    0.020    0.020    0.020 1129202980.py:4(addUpNumbers)\n",
+      "        1    0.000    0.000    0.000    0.000 <frozen abc>:121(__subclasscheck__)\n",
+      "        2    0.000    0.000    0.000    0.000 <frozen importlib._bootstrap>:1390(_handle_fromlist)\n",
+      "        1    0.000    0.000    0.020    0.020 <string>:1(<module>)\n",
+      "        2    0.000    0.000    0.000    0.000 attrsettr.py:43(__getattr__)\n",
+      "        2    0.000    0.000    0.000    0.000 attrsettr.py:66(_get_attr_opt)\n",
+      "        1    0.000    0.000    0.020    0.020 base_events.py:1962(_run_once)\n",
+      "        2    0.000    0.000    0.000    0.000 base_events.py:772(time)\n",
+      "        7    0.000    0.000    0.000    0.000 enum.py:1156(__new__)\n",
+      "       12    0.000    0.000    0.000    0.000 enum.py:1589(_get_value)\n",
+      "        1    0.000    0.000    0.000    0.000 enum.py:1596(__or__)\n",
+      "        3    0.000    0.000    0.000    0.000 enum.py:1607(__and__)\n",
+      "        7    0.000    0.000    0.000    0.000 enum.py:695(__call__)\n",
+      "        1    0.000    0.000    0.000    0.000 events.py:87(_run)\n",
+      "        1    0.000    0.000    0.000    0.000 ioloop.py:750(_run_callback)\n",
+      "        1    0.000    0.000    0.000    0.000 iostream.py:157(_handle_event)\n",
+      "        1    0.000    0.000    0.000    0.000 queue.py:115(empty)\n",
+      "        1    0.000    0.000    0.000    0.000 queue.py:267(_qsize)\n",
+      "        1    0.000    0.000    0.000    0.000 selector_events.py:740(_process_events)\n",
+      "        1    0.000    0.000    0.000    0.000 socket.py:774(recv_multipart)\n",
+      "        1    0.000    0.000    0.000    0.000 typing.py:1374(__instancecheck__)\n",
+      "        2    0.000    0.000    0.000    0.000 typing.py:1443(__hash__)\n",
+      "        1    0.000    0.000    0.000    0.000 typing.py:1665(__subclasscheck__)\n",
+      "        1    0.000    0.000    0.000    0.000 typing.py:2371(cast)\n",
+      "        3    0.000    0.000    0.000    0.000 typing.py:426(inner)\n",
+      "        2    0.000    0.000    0.000    0.000 zmqstream.py:538(receiving)\n",
+      "        1    0.000    0.000    0.000    0.000 zmqstream.py:542(sending)\n",
+      "        1    0.000    0.000    0.000    0.000 zmqstream.py:556(_run_callback)\n",
+      "        1    0.000    0.000    0.000    0.000 zmqstream.py:583(_handle_events)\n",
+      "        1    0.000    0.000    0.000    0.000 zmqstream.py:624(_handle_recv)\n",
+      "        1    0.000    0.000    0.000    0.000 zmqstream.py:663(_rebuild_io_state)\n",
+      "        1    0.000    0.000    0.000    0.000 zmqstream.py:686(_update_handler)\n",
+      "        1    0.000    0.000    0.000    0.000 zmqstream.py:694(<lambda>)\n",
+      "        1    0.000    0.000    0.000    0.000 {built-in method _abc._abc_subclasscheck}\n",
+      "        1    0.000    0.000    0.020    0.020 {built-in method builtins.exec}\n",
+      "        2    0.000    0.000    0.000    0.000 {built-in method builtins.getattr}\n",
+      "        2    0.000    0.000    0.000    0.000 {built-in method builtins.hasattr}\n",
+      "        2    0.000    0.000    0.000    0.000 {built-in method builtins.hash}\n",
+      "    25/23    0.000    0.000    0.000    0.000 {built-in method builtins.isinstance}\n",
+      "        1    0.000    0.000    0.000    0.000 {built-in method builtins.issubclass}\n",
+      "        4    0.000    0.000    0.000    0.000 {built-in method builtins.len}\n",
+      "        1    0.000    0.000    0.000    0.000 {built-in method builtins.max}\n",
+      "        2    0.000    0.000    0.000    0.000 {built-in method time.monotonic}\n",
+      "        1    0.000    0.000    0.000    0.000 {method '__exit__' of '_thread.lock' objects}\n",
+      "        1    0.000    0.000    0.000    0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler' objects}\n",
+      "        1    0.000    0.000    0.000    0.000 {method 'popleft' of 'collections.deque' objects}\n",
+      "        1    0.000    0.000    0.000    0.000 {method 'run' of '_contextvars.Context' objects}\n",
+      "        2    0.000    0.000    0.000    0.000 {method 'upper' of 'str' objects}\n",
+      "\n",
+      "\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "def add_up_numbers() -> None:\n",
+    "    \"\"\"Суммирует все числа от 1 до 1 000 000.\"\"\"\n",
+    "    total = 0\n",
+    "    for i in range(1, 1000001):\n",
+    "        total += i\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "cProfile.run(\"add_up_numbers()\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "9e3b05f7",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## Закон Амдала\n",
+    "Это формула, которая вычисляет, насколько ускорится выполнение программы при улучшении одного из ее фрагментов.\n",
+    "Согласно этой формуле ускорение всей операции равно:\n",
+    "\n",
+    "1 / ((1 — p) + (p / s))\n",
+    "\n",
+    "где s — ускорение компонента, а p — доля этого компонента в общем времени выполнения программы.\n",
+    "\n",
+    "Удвоение скорости самых медленных или длинных частей вашего кода более продуктивно, чем удвоение\n",
+    "скорости уже быстрых или коротких частей."
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "6b5d4b89",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "### Анализ алгоритмов с использованием нотации «O-большое»"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "57f3cb48",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Это метод анализа, который определяет «насколько замедлится код с ростом объема данных».\n",
+    "\n",
+    "1. O(1) – постоянное время (самый низкий порядок).\n",
+    "2. O(log n) – логарифмическое время.\n",
+    "3. O(n) – линейное время.\n",
+    "4. O(n log n) – время N-Log-N.\n",
+    "5. O(n^2) – полиномиальное время.\n",
+    "6. O(2^n) – экспоненциальное время.\n",
+    "7. O(n!) – факториальное время (наивысший порядок)."
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "718e55cf",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "«О-большое» оценивает худший сценарий для любой задачи.\n",
+    "\n",
+    "«Омега-большое» оценивает лучший сценарий для алгоритма (Ω(n), Ω(log n) и т.д.).\n",
+    "\n",
+    "«Тэта-большое» описывает алгоритмы с одинаковыми порядками в лучшем и худшем случае. Например, Θ(n) описывает алгоритм с линейной эффективностью в лучшем и худшем случае — то есть алгоритм O(n) и Ω(n)."
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "base",
+   "language": "python",
+   "name": "python3"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.13.5"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 5
+}
diff --git a/Python/clean-code/chapter_13_algorithm_performance_and_complexity.py b/Python/clean-code/chapter_13_algorithm_performance_and_complexity.py
new file mode 100644
index 00000000..38c72c9f
--- /dev/null
+++ b/Python/clean-code/chapter_13_algorithm_performance_and_complexity.py
@@ -0,0 +1,82 @@
+"""Измерение быстродействия и анализ сложности алгоритмов."""
+
+# # Модуль timeit
+
+# ### Хорошее правило
+# Сначала добейтесь того, чтобы ваш код работал, а потом занимайтесь его ускорением.
+# Сначала работоспособность, потом эффективность!
+
+# +
+import cProfile
+import timeit
+
+# или так
+# Для измерения времени выполнения кода можно воспользоваться
+# модулем timeit
+
+timeit.timeit("a, b = 42, 101; a = a ^ b; b = a ^ b; a = a ^ b")
+# -
+
+# или так
+timeit.timeit(
+    """a, b = 42, 101
+a = a ^ b
+b = a ^ b
+a = a ^ b"""
+)
+
+timeit.timeit("a, b = 42, 101; temp = a; a = b; b = temp")
+
+# или так
+timeit.timeit("a, b = 42, 101; a, b = b, a")
+
+# По умолчанию код будет выполнен 1000000 раз и будет возвращено среднее время выполнения
+# Но можно явно указать, сколько раз выполнить код
+timeit.timeit('print("hello")', number=3)
+
+
+# # Модуль cProfile
+
+# Хотя модуль timeit полезен для хронометража небольших фрагментов кода, модуль
+# cProfile более эффективен для анализа целых функций или программ.
+
+
+# +
+def add_up_numbers() -> None:
+    """Суммирует все числа от 1 до 1 000 000."""
+    total = 0
+    for i in range(1, 1000001):
+        total += i
+
+
+cProfile.run("add_up_numbers()")
+# -
+
+# ## Закон Амдала
+# Это формула, которая вычисляет, насколько ускорится выполнение программы при улучшении одного из ее фрагментов.
+# Согласно этой формуле ускорение всей операции равно:
+#
+# 1 / ((1 — p) + (p / s))
+#
+# где s — ускорение компонента, а p — доля этого компонента в общем времени выполнения программы.
+#
+# Удвоение скорости самых медленных или длинных частей вашего кода более продуктивно, чем удвоение
+# скорости уже быстрых или коротких частей.
+
+# ### Анализ алгоритмов с использованием нотации «O-большое»
+
+# Это метод анализа, который определяет «насколько замедлится код с ростом объема данных».
+#
+# 1. O(1) – постоянное время (самый низкий порядок).
+# 2. O(log n) – логарифмическое время.
+# 3. O(n) – линейное время.
+# 4. O(n log n) – время N-Log-N.
+# 5. O(n^2) – полиномиальное время.
+# 6. O(2^n) – экспоненциальное время.
+# 7. O(n!) – факториальное время (наивысший порядок).
+
+# «О-большое» оценивает худший сценарий для любой задачи.
+#
+# «Омега-большое» оценивает лучший сценарий для алгоритма (Ω(n), Ω(log n) и т.д.).
+#
+# «Тэта-большое» описывает алгоритмы с одинаковыми порядками в лучшем и худшем случае. Например, Θ(n) описывает алгоритм с линейной эффективностью в лучшем и худшем случае — то есть алгоритм O(n) и Ω(n).
diff --git a/Python/clean-code/chapter_4_choosing_variable_names.ipynb b/Python/clean-code/chapter_4_choosing_variable_names.ipynb
new file mode 100644
index 00000000..723b34a6
--- /dev/null
+++ b/Python/clean-code/chapter_4_choosing_variable_names.ipynb
@@ -0,0 +1,58 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "8806f111",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "\"\"\"Выбор понятных имен переменных.\"\"\""
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "fe187e32",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "1. Имя переменной (идентификатор) должно быть **кратким** и **содержательным**\n",
+    "\n",
+    "2. Метасинтаксически переменные используются, когда необходимо обобщенное имя, когда само имя несущественно. В Python чаще всего используют:\n",
+    "```\n",
+    "foo, bar, spam, eggs, bacon и ham\n",
+    "```\n",
+    "\n",
+    "3. Схемы регистра имен:\n",
+    "\t* snake_case - змеиный регистр\n",
+    "\t* camelCase - верблюжий регистр\n",
+    "\t* PascalCase - схема Pascal\n",
+    "\n",
+    "\t* kebab-case - схема Kebab - в Питон обычно не используется"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "e5bb44a6",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "### Правила формирования имен PEP 8 ###\n",
+    "* Все буквы должны быть буквами ASCII — то есть латинскими буквами верхнего и нижнего регистров без диакритических знаков.\n",
+    "* Имена модулей должны быть короткими и состоять только из букв нижнего регистра.\n",
+    "* Имена классов необходимо записывать в схеме Pascal.\n",
+    "* Имена констант следует записывать в верхнем змеином регистре.\n",
+    "* Имена функций, методов и переменных записывают в нижнем змеином регистре.\n",
+    "* Первый аргумент методов всегда должен называться self в нижнем регистре.\n",
+    "* Первый аргумент методов классов всегда должен называться cls в нижнем регистре.\n",
+    "* Приватные атрибуты классов всегда начинают с символа подчеркивания ( _ ).\n",
+    "* Публичные атрибуты классов никогда не начинают с символа подчеркивания ( _ )."
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "name": "python"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 5
+}
diff --git a/Python/clean-code/chapter_4_choosing_variable_names.py b/Python/clean-code/chapter_4_choosing_variable_names.py
new file mode 100644
index 00000000..05c37159
--- /dev/null
+++ b/Python/clean-code/chapter_4_choosing_variable_names.py
@@ -0,0 +1,26 @@
+"""Выбор понятных имен переменных."""
+
+# 1. Имя переменной (идентификатор) должно быть **кратким** и **содержательным**
+#
+# 2. Метасинтаксически переменные используются, когда необходимо обобщенное имя, когда само имя несущественно. В Python чаще всего используют:
+# ```
+# foo, bar, spam, eggs, bacon и ham
+# ```
+#
+# 3. Схемы регистра имен:
+# 	* snake_case - змеиный регистр
+# 	* camelCase - верблюжий регистр
+# 	* PascalCase - схема Pascal
+#
+# 	* kebab-case - схема Kebab - в Питон обычно не используется
+
+# ### Правила формирования имен PEP 8 ###
+# * Все буквы должны быть буквами ASCII — то есть латинскими буквами верхнего и нижнего регистров без диакритических знаков.
+# * Имена модулей должны быть короткими и состоять только из букв нижнего регистра.
+# * Имена классов необходимо записывать в схеме Pascal.
+# * Имена констант следует записывать в верхнем змеином регистре.
+# * Имена функций, методов и переменных записывают в нижнем змеином регистре.
+# * Первый аргумент методов всегда должен называться self в нижнем регистре.
+# * Первый аргумент методов классов всегда должен называться cls в нижнем регистре.
+# * Приватные атрибуты классов всегда начинают с символа подчеркивания ( _ ).
+# * Публичные атрибуты классов никогда не начинают с символа подчеркивания ( _ ).
diff --git a/Python/cpython.ipynb b/Python/cpython.ipynb
new file mode 100644
index 00000000..b53bb699
--- /dev/null
+++ b/Python/cpython.ipynb
@@ -0,0 +1,122 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "374fe137",
+   "metadata": {
+    "vscode": {
+     "languageId": "plaintext"
+    }
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "\"\"\"\n",
+    "Issue #4 Cpython.\n",
+    "\n",
+    "https://github.com/SENATOROVAI/intro-cs/issues/4\n",
+    "\"\"\""
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "a9093402",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "1. Что такое CPython и чем он отличается от Python?\n",
+    "Это реализация языка Python на C.\n",
+    "Python - это язык, синтаксис, набор правил и стандартов, описывающих то, как работает язык, основные конструкции, функции и пр.\n",
+    "CPython - это программа, которая исполняет код, написанный на языке Python\n",
+    "\n",
+    "3. Сколько существует реализаций Python, и какая из них самая популярная?\n",
+    "В видео говорится про шесть. Но есть и другие реализации.\n",
+    "\n",
+    "4. На каком языке написан CPython?\n",
+    "C\n",
+    "\n",
+    "5. (опционально) Кто создал CPython?\n",
+    "Guido van Rossum\n",
+    "\n",
+    "6. Почему Python считается быстрым, несмотря на то, что это интерпретируемый язык?\n",
+    "Потому что написан на C. А язык C считается быстрым языком.\n",
+    "\n",
+    "7. Напишите путь к Интерпретатору CPython на вашем компьютере\n",
+    "C:\\Program Files\\Python313\\python.exe\n",
+    "\n",
+    "8. Что содержится в папке include в CPython?\n",
+    "Файлы, написанные на C. Те же самые, что и в репозитории CPython.\n",
+    "\n",
+    "9. Где можно найти исходный код CPython дайте ссылку на репозиторий гитхаб\n",
+    "https://github.com/python/cpython\n",
+    "\n",
+    "10. Как работает интерпретатор CPython при выполнении кода?\n",
+    "Выполняет программу построчно.\n",
+    "\n",
+    "Лексический анализ и парсинг преобразует исходный код в AST (Abstract Syntax Tree).\n",
+    "Компиляция в байт-код - AST компилируется в .pyc файлы (байт-код).\n",
+    "Интерпретация байт-кода - виртуальная машина CPython (PVM) выполняет байт-код построчно.\n",
+    "В отличие от PyPy, CPython не использует JIT-компиляцию — поэтому он медленнее, но стабильнее и совместимее\n",
+    "\n",
+    "11. Какая команда используется для запуска файла с помощью CPython?\n",
+    "python\n",
+    "\n",
+    "12. Можно ли запускать текстовые файлы через интерпретатор Python? Почему?\n",
+    "Можно. Интерпретатору все равно, какое расширение у файла.\n",
+    "\n",
+    "13. Как указать путь к интерпретатору и файлу для выполнения кода?\n",
+    "Через пробел. Например:\n",
+    "C:\\Program Files\\Python313\\python.exe C:\\project.txt \n",
+    "\n",
+    "14. Чем PyPy отличается от CPython?\n",
+    "PyPy гораздо быстрее, чем CPython (до 10 раз быстрее)\n",
+    "\n",
+    "15. Почему PyPy не может использоваться для всех проектов на Python?\n",
+    "PyPy достаточно новый и совместим не со всеми проектами.\n",
+    "\n",
+    "16. Где можно скачать PyPy?\n",
+    "https://pypy.org\n",
+    "\n",
+    "17. Как установить PyPy после скачивания?\n",
+    "Распаковать архив, использовать путь до файла pypy.exe / python.exe (или файлов с другими версиями интерпретатора) для запуска файлов.\n",
+    "Можно добавить путь к файлу в переменные окружения.\n",
+    "\n",
+    "18. Как запустить файл с помощью PyPy?\n",
+    "В командной строке или терминале набрать:\n",
+    "путь_к_интерпретатору путь_к_файлу\n",
+    "\n",
+    "19. Почему PyPy выполняет код быстрее, чем CPython?\n",
+    "PyPy использует JIT-компиляцию (Just-In-Time):\n",
+    "Он кэширует часто выполняемые участи кода, компилирует их в машинный код. В следующий раз этот код выполняется напрямую процессором.\n",
+    "\n",
+    "Практические задания\n",
+    "\n",
+    "Задание 1: Поиск и установка CPython\n",
+    "Установлен Python 3.13.3\n",
+    "\n",
+    "Задание 2: Исследование структуры CPython\n",
+    "В папке include 77 файлов *.h\n",
+    "\n",
+    "Задание 3: Запуск файла с помощью CPython\n",
+    "Файл запускается независимо от расширения\n",
+    "\n",
+    "Задание 4: Установка и использование PyPy\n",
+    "На экран выводится \"Hello from pypy!\" независимо от расширения\n",
+    "\n",
+    "Задание 5: Сравнение производительности CPython и PyPy\n",
+    "При использовании CPython время выполнения составило:\n",
+    "Execution time: 0.49318480491638184 seconds\n",
+    "\n",
+    "При использовании PyPy время выполнения составило:\n",
+    "Execution time: 0.008015632629394531 seconds\n",
+    "Что более чем в 60 раз быстрее"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "name": "python"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 5
+}
diff --git a/Python/cpython.py b/Python/cpython.py
new file mode 100644
index 00000000..d2453f6b
--- /dev/null
+++ b/Python/cpython.py
@@ -0,0 +1,91 @@
+"""Issue #4 Cpython.
+
+https://github.com/SENATOROVAI/intro-cs/issues/4
+"""
+
+# 1. Что такое CPython и чем он отличается от Python?
+# Это реализация языка Python на C.
+# Python - это язык, синтаксис, набор правил и стандартов, описывающих то, как работает язык, основные конструкции, функции и пр.
+# CPython - это программа, которая исполняет код, написанный на языке Python
+#
+# 3. Сколько существует реализаций Python, и какая из них самая популярная?
+# В видео говорится про шесть. Но есть и другие реализации.
+#
+# 4. На каком языке написан CPython?
+# C
+#
+# 5. (опционально) Кто создал CPython?
+# Guido van Rossum
+#
+# 6. Почему Python считается быстрым, несмотря на то, что это интерпретируемый язык?
+# Потому что написан на C. А язык C считается быстрым языком.
+#
+# 7. Напишите путь к Интерпретатору CPython на вашем компьютере
+# C:\Program Files\Python313\python.exe
+#
+# 8. Что содержится в папке include в CPython?
+# Файлы, написанные на C. Те же самые, что и в репозитории CPython.
+#
+# 9. Где можно найти исходный код CPython дайте ссылку на репозиторий гитхаб
+# https://github.com/python/cpython
+#
+# 10. Как работает интерпретатор CPython при выполнении кода?
+# Выполняет программу построчно.
+#
+# Лексический анализ и парсинг преобразует исходный код в AST (Abstract Syntax Tree).
+# Компиляция в байт-код - AST компилируется в .pyc файлы (байт-код).
+# Интерпретация байт-кода - виртуальная машина CPython (PVM) выполняет байт-код построчно.
+# В отличие от PyPy, CPython не использует JIT-компиляцию — поэтому он медленнее, но стабильнее и совместимее
+#
+# 11. Какая команда используется для запуска файла с помощью CPython?
+# python
+#
+# 12. Можно ли запускать текстовые файлы через интерпретатор Python? Почему?
+# Можно. Интерпретатору все равно, какое расширение у файла.
+#
+# 13. Как указать путь к интерпретатору и файлу для выполнения кода?
+# Через пробел. Например:
+# C:\Program Files\Python313\python.exe C:\project.txt
+#
+# 14. Чем PyPy отличается от CPython?
+# PyPy гораздо быстрее, чем CPython (до 10 раз быстрее)
+#
+# 15. Почему PyPy не может использоваться для всех проектов на Python?
+# PyPy достаточно новый и совместим не со всеми проектами.
+#
+# 16. Где можно скачать PyPy?
+# https://pypy.org
+#
+# 17. Как установить PyPy после скачивания?
+# Распаковать архив, использовать путь до файла pypy.exe / python.exe (или файлов с другими версиями интерпретатора) для запуска файлов.
+# Можно добавить путь к файлу в переменные окружения.
+#
+# 18. Как запустить файл с помощью PyPy?
+# В командной строке или терминале набрать:
+# путь_к_интерпретатору путь_к_файлу
+#
+# 19. Почему PyPy выполняет код быстрее, чем CPython?
+# PyPy использует JIT-компиляцию (Just-In-Time):
+# Он кэширует часто выполняемые участи кода, компилирует их в машинный код. В следующий раз этот код выполняется напрямую процессором.
+#
+# Практические задания
+#
+# Задание 1: Поиск и установка CPython
+# Установлен Python 3.13.3
+#
+# Задание 2: Исследование структуры CPython
+# В папке include 77 файлов *.h
+#
+# Задание 3: Запуск файла с помощью CPython
+# Файл запускается независимо от расширения
+#
+# Задание 4: Установка и использование PyPy
+# На экран выводится "Hello from pypy!" независимо от расширения
+#
+# Задание 5: Сравнение производительности CPython и PyPy
+# При использовании CPython время выполнения составило:
+# Execution time: 0.49318480491638184 seconds
+#
+# При использовании PyPy время выполнения составило:
+# Execution time: 0.008015632629394531 seconds
+# Что более чем в 60 раз быстрее
diff --git a/Python/issues.ipynb b/Python/issues.ipynb
new file mode 100644
index 00000000..acdd58ad
--- /dev/null
+++ b/Python/issues.ipynb
@@ -0,0 +1,151 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "6671986b",
+   "metadata": {},
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "0be168e5",
+   "metadata": {
+    "vscode": {
+     "languageId": "plaintext"
+    }
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "\"\"\"\n",
+    "Issue #2 issues.\n",
+    "\n",
+    "https://github.com/SENATOROVAI/intro-cs/issues/4\n",
+    "\"\"\""
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "dce77516",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "1. Что такое Issues на GitHub и для чего они используются?\n",
+    "Issues - это функционал Git, который позволяет \"подсвечивать\" и обсуждать сложные места / проблемы в коде.\n",
+    "\n",
+    "2. Чем Issues отличаются от других инструментов управления задачами?\n",
+    "Поддерживается возможность привязать коммит или ПР к конкретному issue.\n",
+    "Автоматическое закрытие issue после мержа соответствующего ПР-а.\n",
+    "Возможность устанавливать метки и назначать ответственных.\n",
+    "\n",
+    "3. Какие основные компоненты (поля) есть у каждого Issue?\n",
+    "Title, Description, Labels, Projects, Milestone, Development, Notification, Linked Pull Requests/Commits, Assignees\n",
+    "\n",
+    "4. Как создать новое Issue в репозитории?\n",
+    "Копируем ссылку на участок кода.\n",
+    "Issues -> New issue\n",
+    "Выбираем тип issue.\n",
+    "Заполняем тайл, описание и другие поля.\n",
+    "\n",
+    "5. Какие данные рекомендуется указывать в описании Issue для лучшего понимания задачи?\n",
+    "Основная цель при заполнении issue - максимально полно описать существующую проблему.\n",
+    "Следует приложить ссылку на код / коммит, код ошибки, трассировку, скриншоты терминала.\n",
+    "\n",
+    "6. Какие теги (labels) можно добавить к Issue? Какие из них стандартные?\n",
+    "Стандартные теги:\n",
+    "bug, dependencies, documentation, duplicate, enhancement, good first issue, help wanted, invalid, question, wontfix\n",
+    "\n",
+    "7. Как прикрепить Assignees (ответственных) к Issue?\n",
+    "Кнопка Assignees справа\n",
+    "\n",
+    "8. Как использовать Labels для классификации задач?\n",
+    "С помощью лейблов можно классифицировать задачи по проектам, статусам, типам и приоритетам.\n",
+    "\n",
+    "9. Для чего нужен Milestone, и как связать его с Issue?\n",
+    "Срок выполнения задачи. Выставляется в поле Milestone на панели справа.\n",
+    "\n",
+    "10. Как привязать Issue к пул-реквесту (Pull Request)?\n",
+    "Использовать ключевые слова в описании ПР или коммита с указанием номера issue (например, #7) или ссылки на issue.\n",
+    "Привязать конкретный ПР к issue через кнопку Development на странице ПР-а.\n",
+    "Привязать конкретный ПР к issue через кнопку Development на странице issue.\n",
+    "\n",
+    "11. Как добавить комментарий к существующему Issue?\n",
+    "На странице конкретного issue внизу страницы есть форма для добавления комментария.\n",
+    "\n",
+    "12. Как закрыть Issue вручную?\n",
+    "Кнопка \"Close issue\" на странице issue.\n",
+    "\n",
+    "13. Можно ли автоматически закрыть Issue с помощью сообщения в коммите или пул-реквесте? Как это сделать?\n",
+    "Да, используя в описании ПР или коммита ключевые слова и номер или ссылку на issue:\n",
+    "close\n",
+    "closes\n",
+    "closed\n",
+    "fix\n",
+    "fixes\n",
+    "fixed\n",
+    "resolve\n",
+    "resolves\n",
+    "resolved\n",
+    "\n",
+    "14. Как повторно открыть закрытое Issue, если работа ещё не завершена?\n",
+    "Кнопка \"Reopen issue\" на странице issue.\n",
+    "\n",
+    "15. Как найти все открытые или закрытые Issues в репозитории?\n",
+    "Вкладка Issues в репозитории. Фильтры Open / Closed\n",
+    "\n",
+    "16. Как использовать фильтры для поиска Issues по меткам, исполнителям или другим критериям?\n",
+    "В поле фильтра по параметрам state, type, author, involves, assignee, label, linked,has, org, user и пр.\n",
+    "Можно использовать знак - в качестве отрицания.\n",
+    "Или использовать соответствующие кнопки в таблице с issues.\n",
+    "\n",
+    "17. Как сортировать Issues по приоритету, дате создания или другим параметрам?\n",
+    "Кнопка Sort by\n",
+    "\n",
+    "18. Как настроить автоматические уведомления о новых или изменённых Issues?\n",
+    "Раздел Watch в репозитории.\n",
+    "\n",
+    "19. Что такое Projects в контексте GitHub, и как связать их с Issues?\n",
+    "Доска для планирования и отслеживания прогресса задач. В Projects можно добавить любой из имеющихся issue.\n",
+    "\n",
+    "20. Какие сторонние инструменты можно использовать для автоматизации работы с Issues (например, боты, Webhooks)?\n",
+    "Probot, GitHub Actions, Zapier, Make, кастомные решения на Webhooks\n",
+    "\n",
+    "21. Как упомянуть другого пользователя в комментарии к Issue?\n",
+    "@github-username\n",
+    "\n",
+    "22. Как запросить дополнительные данные или уточнения у автора Issue?\n",
+    "В комментариях к issue.\n",
+    "\n",
+    "23. Что делать, если Issue неактуально или его нужно объединить с другим?\n",
+    "Закрыть его с комментарием \"non-actual\" или \"duplicate of ...\" и указать номер issue (например, #7).\n",
+    "\n",
+    "24. Как использовать шаблоны для создания Issues?\n",
+    "В папку .github/ISSUE_TEMPLATE/ положить шаблоны с расширением *.md или *.yml.\n",
+    "\n",
+    "25. Что такое Linked Issues, и как создать связь между задачами?\n",
+    "Это связанные между собой issue.\n",
+    "Установить связь можно через кнопку Development или путем упоминания других issue в названии или описании.\n",
+    "\n",
+    "26. Какие метрики (например, время выполнения) можно отслеживать с помощью Issues?\n",
+    "Временные метрики (среднее время выполнения, время первого ответа).\n",
+    "Количество открытых / закрытых issue.\n",
+    "\n",
+    "27. Какие best practices рекомендуются при работе с Issues в команде?\n",
+    "Использовать информативные заголовки и описания.\n",
+    "Использовать метки.\n",
+    "Связывать issue.\n",
+    "Регулярно актуализировать статусы, закрывать неактуальные.\n",
+    "Назначать ответственных.\n",
+    "Использовать шаблоны.\n",
+    "\n",
+    "\n"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "name": "python"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 5
+}
diff --git a/Python/issues.py b/Python/issues.py
new file mode 100644
index 00000000..22ded674
--- /dev/null
+++ b/Python/issues.py
@@ -0,0 +1,117 @@
+#
+
+"""Issue #2 issues.
+
+https://github.com/SENATOROVAI/intro-cs/issues/4
+"""
+
+# 1. Что такое Issues на GitHub и для чего они используются?
+# Issues - это функционал Git, который позволяет "подсвечивать" и обсуждать сложные места / проблемы в коде.
+#
+# 2. Чем Issues отличаются от других инструментов управления задачами?
+# Поддерживается возможность привязать коммит или ПР к конкретному issue.
+# Автоматическое закрытие issue после мержа соответствующего ПР-а.
+# Возможность устанавливать метки и назначать ответственных.
+#
+# 3. Какие основные компоненты (поля) есть у каждого Issue?
+# Title, Description, Labels, Projects, Milestone, Development, Notification, Linked Pull Requests/Commits, Assignees
+#
+# 4. Как создать новое Issue в репозитории?
+# Копируем ссылку на участок кода.
+# Issues -> New issue
+# Выбираем тип issue.
+# Заполняем тайл, описание и другие поля.
+#
+# 5. Какие данные рекомендуется указывать в описании Issue для лучшего понимания задачи?
+# Основная цель при заполнении issue - максимально полно описать существующую проблему.
+# Следует приложить ссылку на код / коммит, код ошибки, трассировку, скриншоты терминала.
+#
+# 6. Какие теги (labels) можно добавить к Issue? Какие из них стандартные?
+# Стандартные теги:
+# bug, dependencies, documentation, duplicate, enhancement, good first issue, help wanted, invalid, question, wontfix
+#
+# 7. Как прикрепить Assignees (ответственных) к Issue?
+# Кнопка Assignees справа
+#
+# 8. Как использовать Labels для классификации задач?
+# С помощью лейблов можно классифицировать задачи по проектам, статусам, типам и приоритетам.
+#
+# 9. Для чего нужен Milestone, и как связать его с Issue?
+# Срок выполнения задачи. Выставляется в поле Milestone на панели справа.
+#
+# 10. Как привязать Issue к пул-реквесту (Pull Request)?
+# Использовать ключевые слова в описании ПР или коммита с указанием номера issue (например, #7) или ссылки на issue.
+# Привязать конкретный ПР к issue через кнопку Development на странице ПР-а.
+# Привязать конкретный ПР к issue через кнопку Development на странице issue.
+#
+# 11. Как добавить комментарий к существующему Issue?
+# На странице конкретного issue внизу страницы есть форма для добавления комментария.
+#
+# 12. Как закрыть Issue вручную?
+# Кнопка "Close issue" на странице issue.
+#
+# 13. Можно ли автоматически закрыть Issue с помощью сообщения в коммите или пул-реквесте? Как это сделать?
+# Да, используя в описании ПР или коммита ключевые слова и номер или ссылку на issue:
+# close
+# closes
+# closed
+# fix
+# fixes
+# fixed
+# resolve
+# resolves
+# resolved
+#
+# 14. Как повторно открыть закрытое Issue, если работа ещё не завершена?
+# Кнопка "Reopen issue" на странице issue.
+#
+# 15. Как найти все открытые или закрытые Issues в репозитории?
+# Вкладка Issues в репозитории. Фильтры Open / Closed
+#
+# 16. Как использовать фильтры для поиска Issues по меткам, исполнителям или другим критериям?
+# В поле фильтра по параметрам state, type, author, involves, assignee, label, linked,has, org, user и пр.
+# Можно использовать знак - в качестве отрицания.
+# Или использовать соответствующие кнопки в таблице с issues.
+#
+# 17. Как сортировать Issues по приоритету, дате создания или другим параметрам?
+# Кнопка Sort by
+#
+# 18. Как настроить автоматические уведомления о новых или изменённых Issues?
+# Раздел Watch в репозитории.
+#
+# 19. Что такое Projects в контексте GitHub, и как связать их с Issues?
+# Доска для планирования и отслеживания прогресса задач. В Projects можно добавить любой из имеющихся issue.
+#
+# 20. Какие сторонние инструменты можно использовать для автоматизации работы с Issues (например, боты, Webhooks)?
+# Probot, GitHub Actions, Zapier, Make, кастомные решения на Webhooks
+#
+# 21. Как упомянуть другого пользователя в комментарии к Issue?
+# @github-username
+#
+# 22. Как запросить дополнительные данные или уточнения у автора Issue?
+# В комментариях к issue.
+#
+# 23. Что делать, если Issue неактуально или его нужно объединить с другим?
+# Закрыть его с комментарием "non-actual" или "duplicate of ..." и указать номер issue (например, #7).
+#
+# 24. Как использовать шаблоны для создания Issues?
+# В папку .github/ISSUE_TEMPLATE/ положить шаблоны с расширением *.md или *.yml.
+#
+# 25. Что такое Linked Issues, и как создать связь между задачами?
+# Это связанные между собой issue.
+# Установить связь можно через кнопку Development или путем упоминания других issue в названии или описании.
+#
+# 26. Какие метрики (например, время выполнения) можно отслеживать с помощью Issues?
+# Временные метрики (среднее время выполнения, время первого ответа).
+# Количество открытых / закрытых issue.
+#
+# 27. Какие best practices рекомендуются при работе с Issues в команде?
+# Использовать информативные заголовки и описания.
+# Использовать метки.
+# Связывать issue.
+# Регулярно актуализировать статусы, закрывать неактуальные.
+# Назначать ответственных.
+# Использовать шаблоны.
+#
+#
+#
diff --git a/Python/made-easy/chapter_1_introduction_to_data_science_and_programming_basics.ipynb b/Python/made-easy/chapter_1_introduction_to_data_science_and_programming_basics.ipynb
new file mode 100644
index 00000000..2f01217b
--- /dev/null
+++ b/Python/made-easy/chapter_1_introduction_to_data_science_and_programming_basics.ipynb
@@ -0,0 +1,206 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "7abda9b5",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "\"\"\"Алгоритмы по заданиям из \"Python - это просто\".\"\"\""
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "fe187e32",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "##### 1. Напишите алгоритм для расчета простых процентов от некоторой суммы.\n",
+    "\n",
+    "Шаг 1. Начало.  \n",
+    "Шаг 2. Возьмем сумму и сохрани ее в переменную sum.  \n",
+    "Шаг 3. Возьмем проценты и сохраним их переменную percentages.  \n",
+    "Шаг 4. Умножаем sum на percentages и делим на 100.  \n",
+    "Шаг 5. Результат сохраняем в переменную result.  \n",
+    "Шаг 6. Выводим переменную result.  \n",
+    "Шаг 7. Конец.  \n",
+    "  "
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "216ecd89",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "##### 2. Напишите алгоритм для вычисления площади прямоугольника.\n",
+    "\n",
+    "Шаг 1. Начало.  \n",
+    "Шаг 2. Возьмем длину прямоугольника и сохраним ее в переменную length.  \n",
+    "Шаг 3. Возьмем ширину прямоугольника и сохраним ее в переменную width.  \n",
+    "Шаг 4. Умножаем length на width и сохраняем результат в переменную area.  \n",
+    "Шаг 5. Выводим переменную area.  \n",
+    "Шаг 6. Конец.  \n",
+    "  "
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "0cbbb719",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "##### 3. Напишите алгоритм вычисления периметра круга.\n",
+    "\n",
+    "Шаг 1. Начало.  \n",
+    "Шаг 2. Возьмем радиус круга и сохраним в переменную radius.  \n",
+    "Шаг 3. Умножаем radius на 2 и умножаем на 3.14.  \n",
+    "Шаг 4. Результат сохраняем в переменную perimeter.  \n",
+    "Шаг 5. Выводим переменную perimeter.  \n",
+    "Шаг 6. Конец.  "
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "d59849bd",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "##### 4. Напишите алгоритм, который находит все простые числа меньше 100.\n",
+    "\n",
+    "Шаг 1. Начало.  \n",
+    "Шаг 2. Создадим список чисел от 2 до 100 и сохраним в переменную array.  \n",
+    "Шаг 3. Возьмем первое число из списка.  \n",
+    "Шаг 4. Удалим из списка все числа, кратные текущему числу.  \n",
+    "Шаг 5. Возьмем следующее число из списка.  \n",
+    "Шаг 6. Повторяем шаги 4 и 5 до тех, пока не дойдем до конца списка.  \n",
+    "Шаг 7. Выводим переменную array.  \n",
+    "Шаг 8. Конец.  "
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "a8cc624c",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "#####  5. Напишите алгоритм превращения предложения, написанного в верхнем регистре, в обычный для предложений регистр.\n",
+    "\n",
+    "Шаг 1. Начало.  \n",
+    "Шаг 2. Сохраним входное предложение в переменную sentence.  \n",
+    "Шаг 3. Сохраним значение 0 в переменную index.  \n",
+    "Шаг 4. Увеличиваем значение index на 1.  \n",
+    "Шаг 5. Проверяем, выполняется ли условие index < длины sentence. Если да, переходим к шагу 6. Если нет, переходим к шагу 9.  \n",
+    "Шаг 6. Проверяем, является ли символ по индексу index в строке sentence буквой. Если да, переходим к шагу 7. Если нет, переходим к шагу 4.  \n",
+    "Шаг 7. В строке sentence по индексу index заменяем букву аналогичной буквой из нижнего регистра.  \n",
+    "Шаг 8. Переходим к шагу 4.  \n",
+    "Шаг 9. Выводим переменную sentence.  \n",
+    "Шаг 10. Конец.  "
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "3e393ef5",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "#####  6. Составьте блок-схему приготовления льда из кипяченой воды с помощью холодильника.\n",
+    "\n",
+    "Шаг 1. Начало.  \n",
+    "Шаг 2. Возьмем чайник.  \n",
+    "Шаг 3. Нальем в чайник 500 мл воды.  \n",
+    "Шаг 4. Закипятим воду в чайнике.  \n",
+    "Шаг 5. Остудим воду до комнатной температуры.  \n",
+    "Шаг 6. Нальем воду в форму для льда.  \n",
+    "Шаг 7. Поместим форму для льда с водой в морозильную камеру на 3-6 часов до полного замерзания.  \n",
+    "Шаг 8. Конец.  "
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "c8f8c473",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "#####  7. Составьте блок-схему для нахождения суммы всех четных чисел меньше ста.\n",
+    "\n",
+    "Шаг 1. Начало.  \n",
+    "Шаг 2. Создадим переменную sum со значением 0.  \n",
+    "Шаг 3. Создадим переменную index со значением 0.  \n",
+    "Шаг 4. Проверим, выполняется ли условие: остаток от деления i на 2 равен нулю. Если да, переходим к шагу 5. Если нет, переходим к шагу 6.  \n",
+    "Шаг 5. Увеличиваем значение sum на index.  \n",
+    "Шаг 6. Увеличиваем значение index на 1.  \n",
+    "Шаг 7. Проверяем, выполняется ли условие index < 100. Если да, переходим к шагу 4. Если нет, переходим к шагу 7.  \n",
+    "Шаг 8. Выводим переменную sum.  \n",
+    "Шаг 9. Конец.  "
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "a6f5b83d",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "#####  8. Составьте блок-схему для вычисления квадрата всех нечетных чисел от 1 до 15 \n",
+    "включительно.\n",
+    "\n",
+    "Шаг 1. Начало.  \n",
+    "Шаг 2. Создадим переменную index со значением 0.  \n",
+    "Шаг 3. Создадим неинициализированную переменную square.  \n",
+    "Шаг 4. Проверяем, выполняется ли условие: остаток от деления i на 2 равен единице. Если да, переходим к шагу 5. Если нет, переходим к шагу 7.  \n",
+    "Шаг 5. Сохраним в переменную square значение i*i.  \n",
+    "Шаг 6. Выводим переменную square.  \n",
+    "Шаг 7. Увеличиваем значение index на 1.  \n",
+    "Шаг 8. Проверяем, выполняется ли условие i <= 15. Если да, переходим к шагу 4. Если нет, переходим к шагу 9.  \n",
+    "Шаг 9. Конец.  "
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "a48bd358",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "##### 9. Составьте блок-схему вывода таблицы умножения на 3.\n",
+    "\n",
+    "Шаг 1. Начало.  \n",
+    "Шаг 2. Создадим переменную x со значением 0.  \n",
+    "Шаг 3. Создадим переменную n со значением 3.  \n",
+    "Шаг 4. Создадим неинициализированную переменную product.  \n",
+    "Шаг 5. Умножаем x на n.  \n",
+    "Шаг 6. Сохраняем результат в переменную product.  \n",
+    "Шаг 7. Выводим строку x * n = product.  \n",
+    "Шаг 8. Увеличиваем значение x на 1.  \n",
+    "Шаг 9. Проверяем, выполняется ли условие x <= 10. Если да, переходим к шагу 5. Если нет, переходим к шагу 10.  \n",
+    "Шаг 10. Конец.  "
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "fa5a7c4c",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "##### 10. Составьте блок-схему для расчета сложных процентов (с капитализацией).\n",
+    "Расчет сложных процентов с ежемесячной капитализацией.\n",
+    "\n",
+    "Шаг 1. Начало.  \n",
+    "Шаг 2. Введем начальную сумму вклада и сохраним ее в переменную deposit.  \n",
+    "Шаг 3. Введем годовую процентную ставку в процентах и сохраним ее в переменную percents.  \n",
+    "Шаг 4. Введем количество раз начисления процентов в год и сохраним результат ввода в переменную compounding_frequency.  \n",
+    "Шаг 5. Введем количество месяцев вклада и сохраним в переменную months.  \n",
+    "Шаг 6. Создадим неинициализированную переменную temp_result.  \n",
+    "Шаг 7. Создадим неинициализированную переменную power.  \n",
+    "Шаг 8. Создадим неинициализированную переменную result.  \n",
+    "Шаг 9. Создадим неинициализированную переменную temp_result для хранения промежуточных результатов.  \n",
+    "Шаг 10. Разделим переменную percents на 100 и сохраним результат в переменную temp_result.  \n",
+    "Шаг 11. Разделим значение из temp_result на compounding_frequency и сохраним результат в переменную temp_result.  \n",
+    "Шаг 12. К значению из temp_result прибавим 1 и сохраним результат в переменную temp_result.  \n",
+    "Шаг 13. Значение из переменной months делим на 12 и умножаем на значение из переменной compounding_frequency.  \n",
+    "Шаг 14. Сохраняем результат в переменную power.\n",
+    "Шаг 15. Возводим значение из temp_result в степень power и сохраним результат в переменную temp_result.  \n",
+    "Шаг 16. Умножаем значение из переменной deposit на значение из переменной temp_result и сохраняем результат в переменную result.  \n",
+    "Шаг 17. Выводим переменную result.  \n",
+    "Шаг 18. Конец.  "
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "name": "python"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 5
+}
diff --git a/Python/made-easy/chapter_1_introduction_to_data_science_and_programming_basics.py b/Python/made-easy/chapter_1_introduction_to_data_science_and_programming_basics.py
new file mode 100644
index 00000000..e61763c5
--- /dev/null
+++ b/Python/made-easy/chapter_1_introduction_to_data_science_and_programming_basics.py
@@ -0,0 +1,126 @@
+"""Алгоритмы по заданиям из "Python - это просто"."""
+
+# ##### 1. Напишите алгоритм для расчета простых процентов от некоторой суммы.
+#
+# Шаг 1. Начало.
+# Шаг 2. Возьмем сумму и сохрани ее в переменную sum.
+# Шаг 3. Возьмем проценты и сохраним их переменную percentages.
+# Шаг 4. Умножаем sum на percentages и делим на 100.
+# Шаг 5. Результат сохраняем в переменную result.
+# Шаг 6. Выводим переменную result.
+# Шаг 7. Конец.
+#
+
+# ##### 2. Напишите алгоритм для вычисления площади прямоугольника.
+#
+# Шаг 1. Начало.
+# Шаг 2. Возьмем длину прямоугольника и сохраним ее в переменную length.
+# Шаг 3. Возьмем ширину прямоугольника и сохраним ее в переменную width.
+# Шаг 4. Умножаем length на width и сохраняем результат в переменную area.
+# Шаг 5. Выводим переменную area.
+# Шаг 6. Конец.
+#
+
+# ##### 3. Напишите алгоритм вычисления периметра круга.
+#
+# Шаг 1. Начало.
+# Шаг 2. Возьмем радиус круга и сохраним в переменную radius.
+# Шаг 3. Умножаем radius на 2 и умножаем на 3.14.
+# Шаг 4. Результат сохраняем в переменную perimeter.
+# Шаг 5. Выводим переменную perimeter.
+# Шаг 6. Конец.
+
+# ##### 4. Напишите алгоритм, который находит все простые числа меньше 100.
+#
+# Шаг 1. Начало.
+# Шаг 2. Создадим список чисел от 2 до 100 и сохраним в переменную array.
+# Шаг 3. Возьмем первое число из списка.
+# Шаг 4. Удалим из списка все числа, кратные текущему числу.
+# Шаг 5. Возьмем следующее число из списка.
+# Шаг 6. Повторяем шаги 4 и 5 до тех, пока не дойдем до конца списка.
+# Шаг 7. Выводим переменную array.
+# Шаг 8. Конец.
+
+# #####  5. Напишите алгоритм превращения предложения, написанного в верхнем регистре, в обычный для предложений регистр.
+#
+# Шаг 1. Начало.
+# Шаг 2. Сохраним входное предложение в переменную sentence.
+# Шаг 3. Сохраним значение 0 в переменную index.
+# Шаг 4. Увеличиваем значение index на 1.
+# Шаг 5. Проверяем, выполняется ли условие index < длины sentence. Если да, переходим к шагу 6. Если нет, переходим к шагу 9.
+# Шаг 6. Проверяем, является ли символ по индексу index в строке sentence буквой. Если да, переходим к шагу 7. Если нет, переходим к шагу 4.
+# Шаг 7. В строке sentence по индексу index заменяем букву аналогичной буквой из нижнего регистра.
+# Шаг 8. Переходим к шагу 4.
+# Шаг 9. Выводим переменную sentence.
+# Шаг 10. Конец.
+
+# #####  6. Составьте блок-схему приготовления льда из кипяченой воды с помощью холодильника.
+#
+# Шаг 1. Начало.
+# Шаг 2. Возьмем чайник.
+# Шаг 3. Нальем в чайник 500 мл воды.
+# Шаг 4. Закипятим воду в чайнике.
+# Шаг 5. Остудим воду до комнатной температуры.
+# Шаг 6. Нальем воду в форму для льда.
+# Шаг 7. Поместим форму для льда с водой в морозильную камеру на 3-6 часов до полного замерзания.
+# Шаг 8. Конец.
+
+# #####  7. Составьте блок-схему для нахождения суммы всех четных чисел меньше ста.
+#
+# Шаг 1. Начало.
+# Шаг 2. Создадим переменную sum со значением 0.
+# Шаг 3. Создадим переменную index со значением 0.
+# Шаг 4. Проверим, выполняется ли условие: остаток от деления i на 2 равен нулю. Если да, переходим к шагу 5. Если нет, переходим к шагу 6.
+# Шаг 5. Увеличиваем значение sum на index.
+# Шаг 6. Увеличиваем значение index на 1.
+# Шаг 7. Проверяем, выполняется ли условие index < 100. Если да, переходим к шагу 4. Если нет, переходим к шагу 7.
+# Шаг 8. Выводим переменную sum.
+# Шаг 9. Конец.
+
+# #####  8. Составьте блок-схему для вычисления квадрата всех нечетных чисел от 1 до 15
+# включительно.
+#
+# Шаг 1. Начало.
+# Шаг 2. Создадим переменную index со значением 0.
+# Шаг 3. Создадим неинициализированную переменную square.
+# Шаг 4. Проверяем, выполняется ли условие: остаток от деления i на 2 равен единице. Если да, переходим к шагу 5. Если нет, переходим к шагу 7.
+# Шаг 5. Сохраним в переменную square значение i*i.
+# Шаг 6. Выводим переменную square.
+# Шаг 7. Увеличиваем значение index на 1.
+# Шаг 8. Проверяем, выполняется ли условие i <= 15. Если да, переходим к шагу 4. Если нет, переходим к шагу 9.
+# Шаг 9. Конец.
+
+# ##### 9. Составьте блок-схему вывода таблицы умножения на 3.
+#
+# Шаг 1. Начало.
+# Шаг 2. Создадим переменную x со значением 0.
+# Шаг 3. Создадим переменную n со значением 3.
+# Шаг 4. Создадим неинициализированную переменную product.
+# Шаг 5. Умножаем x на n.
+# Шаг 6. Сохраняем результат в переменную product.
+# Шаг 7. Выводим строку x * n = product.
+# Шаг 8. Увеличиваем значение x на 1.
+# Шаг 9. Проверяем, выполняется ли условие x <= 10. Если да, переходим к шагу 5. Если нет, переходим к шагу 10.
+# Шаг 10. Конец.
+
+# ##### 10. Составьте блок-схему для расчета сложных процентов (с капитализацией).
+# Расчет сложных процентов с ежемесячной капитализацией.
+#
+# Шаг 1. Начало.
+# Шаг 2. Введем начальную сумму вклада и сохраним ее в переменную deposit.
+# Шаг 3. Введем годовую процентную ставку в процентах и сохраним ее в переменную percents.
+# Шаг 4. Введем количество раз начисления процентов в год и сохраним результат ввода в переменную compounding_frequency.
+# Шаг 5. Введем количество месяцев вклада и сохраним в переменную months.
+# Шаг 6. Создадим неинициализированную переменную temp_result.
+# Шаг 7. Создадим неинициализированную переменную power.
+# Шаг 8. Создадим неинициализированную переменную result.
+# Шаг 9. Создадим неинициализированную переменную temp_result для хранения промежуточных результатов.
+# Шаг 10. Разделим переменную percents на 100 и сохраним результат в переменную temp_result.
+# Шаг 11. Разделим значение из temp_result на compounding_frequency и сохраним результат в переменную temp_result.
+# Шаг 12. К значению из temp_result прибавим 1 и сохраним результат в переменную temp_result.
+# Шаг 13. Значение из переменной months делим на 12 и умножаем на значение из переменной compounding_frequency.
+# Шаг 14. Сохраняем результат в переменную power.
+# Шаг 15. Возводим значение из temp_result в степень power и сохраним результат в переменную temp_result.
+# Шаг 16. Умножаем значение из переменной deposit на значение из переменной temp_result и сохраняем результат в переменную result.
+# Шаг 17. Выводим переменную result.
+# Шаг 18. Конец.
diff --git a/Python/makarov/chapter_01_variables.ipynb b/Python/makarov/chapter_01_variables.ipynb
new file mode 100644
index 00000000..19ae24f9
--- /dev/null
+++ b/Python/makarov/chapter_01_variables.ipynb
@@ -0,0 +1,654 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "\"\"\"Макаров. Переменные в Питоне.\"\"\""
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "I0uPBX2mQzs7"
+   },
+   "source": [
+    "## Переменные в Питоне"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "R7ZrffglCQb1"
+   },
+   "source": [
+    "### Создание (объявление) переменных"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 3,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "collapsed": true,
+    "id": "RFFjF2n_QvO_",
+    "outputId": "3583b443-75f7-4189-f969-6d07c65e23fb"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "15\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# можно создать переменную, присвоив ей числовое значение\n",
+    "num: int = 15\n",
+    "print(num)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 4,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "TnZXUdj7Cu93",
+    "outputId": "163d7540-af1c-4589-ae1d-cf773592e197"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "<class 'str'>\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# кроме того, переменной можно задать строковое (текстовое) значение\n",
+    "text: str = \"Я программирую на Питоне\"\n",
+    "print(str)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 5,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "exVyB2fYCzb1",
+    "outputId": "d369c56c-3281-4b3d-b47d-2f772350eb7e"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Питон C++ PHP\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# в Питоне можно присвоить разные значения сразу нескольким переменным\n",
+    "var_a, var_b, var_c = \"Питон\", \"C++\", \"PHP\"\n",
+    "print(var_a, var_b, var_c)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "83oEbEXJEQP-",
+    "outputId": "9e833614-735a-4334-a4bd-7b5d692c1327"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "То же самое значение То же самое значение То же самое значение\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# а также присвоить одно и то же значение нескольким переменным\n",
+    "x_var = y_var = z_var = \"То же самое значение\"\n",
+    "print(x_var, y_var, z_var)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 6,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "zYAaLNLeFRmp",
+    "outputId": "c048011d-ee50-4a83-a702-5e8d5b4dec2a"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "помидоры огурцы картофель\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# каждый элемент списка можно \"распаковать\" в переменные\n",
+    "my_list: list[str] = [\"помидоры\", \"огурцы\", \"картофель\"]\n",
+    "a_var, b_var, c_var = my_list\n",
+    "print(a_var, b_var, c_var)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "eVDXV2fmGynU"
+   },
+   "source": [
+    "### Автоматическое определение типа данных"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "EpbgqBEFGPt-"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "x_int = 256  # в этом случае переменной x присваивается тип int (целочисленное значение)\n",
+    "y_float = 0.25  # y становится float (десятичной дробью)\n",
+    "z_str = \"Просто текст\"  # z становится str (строкой)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "zcpZunn-Hlwe"
+   },
+   "source": [
+    "### Как узнать тип переменной в Питоне"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "1LLieOW-HbfI",
+    "outputId": "2297e548-d0ab-408e-c0b0-bcb55717b010"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "<class 'int'> <class 'float'> <class 'str'>\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# узнаем тип переменных из предыдущего примера\n",
+    "print(type(x_int), type(y_float), type(z_str))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "bKnzOjusH-HD"
+   },
+   "source": [
+    "### Присвоение и преобразование типа данных"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "W65e6CJ8SmxF"
+   },
+   "source": [
+    "Присвоение типа данных"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 7,
+   "metadata": {
+    "id": "OHnMZJYKHs-L"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "x_example_1 = str(25)  # число 25 превратится в строку\n",
+    "y_example_2 = int(25)  # число 25 останется целочисленным значением\n",
+    "z_example_3 = float(25)  # число 25 превратится в десятичную дробь"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 8,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "sekbYKd_JS3G",
+    "outputId": "edf741b7-e1d7-40d0-dc11-62199ae40ec6"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "<class 'str'> <class 'int'> <class 'float'>\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "print(type(x_example_1), type(y_example_2), type(z_example_3))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "rtPT684JSq6u"
+   },
+   "source": [
+    "Изменение типа данных"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "H70L99djJU9p",
+    "outputId": "6078e6ab-d753-4e62-92cb-78bbdc996a5d"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "<class 'int'>\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# преобразуем строку, похожую на целое число, в целое число\n",
+    "print(type(int(\"25\")))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "Zn9ED-z9RZjJ",
+    "outputId": "086ad810-8bcb-405e-f389-7e7fb9692a00"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "<class 'float'>\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# или строку, похожую на дробь, в настоящую десятичную дробь\n",
+    "print(type(float(\"2.5\")))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 9,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "QlC-xDZzQ6aN",
+    "outputId": "727d2413-c113-4e53-8e53-e3bf96d64bb6"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "36\n",
+      "<class 'int'>\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# преобразуем дробь в целочисленное значение\n",
+    "# обратите внимание, что округления в большую сторону не происходит\n",
+    "print(int(36.6))\n",
+    "print(type(int(36.6)))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "tYAJJ-foRTbF",
+    "outputId": "80eba5bc-c224-4ce2-a71b-be1220781683"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "<class 'str'>\n",
+      "<class 'str'>\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# конечно, и целое число, и дробь можно преобразовать в строку\n",
+    "print(type(str(25)))\n",
+    "print(type(str(36.6)))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "5d6zBJQwW5Gp"
+   },
+   "source": [
+    "### Именование переменных"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "EqkcH1eS2Z3J"
+   },
+   "source": [
+    "Допустимые имена переменных"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "IuzhrpKASPNe"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "value = \"Просто переменная\"\n",
+    "_variable = \"Просто переменная\"\n",
+    "variable_ = \"Просто переменная\"\n",
+    "my_variable = \"Просто переменная\"\n",
+    "My_variable_123 = \"Просто переменная\""
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "72nuhEgw2fnv"
+   },
+   "source": [
+    "Имя переменной состоит из нескольких слов"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "1Vm18lbD0lmR"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# можно применить так называемый верблюжий регистр, camelCase\n",
+    "# все слова кроме первого начинаются с заглавной буквы и пишутся слитно\n",
+    "camelCaseVariable = \"Верблюжий регистр\"  # noqa: N816\n",
+    "\n",
+    "# нотацию Паскаль, PascalCase (то же самое, только теперь все слова пишутся с заглавной)\n",
+    "PascalCaseVariable = \"Нотация Паскаль\"\n",
+    "\n",
+    "# змеиный стиль, snake_case (с нижними подчеркиваниями)\n",
+    "snake_case_variable = \"Змеиная нотация\""
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "nzDydgtQ2kol"
+   },
+   "source": [
+    "Недопустимые названия переменной"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 106
+    },
+    "id": "UfYlDOrD2odd",
+    "outputId": "990c05ec-3c6c-4080-90aa-88d5096e1a96"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "ename": "SyntaxError",
+     "evalue": "invalid decimal literal (<ipython-input-16-9f05446ea281>, line 2)",
+     "output_type": "error",
+     "traceback": [
+      "\u001b[0;36m  File \u001b[0;32m\"<ipython-input-16-9f05446ea281>\"\u001b[0;36m, line \u001b[0;32m2\u001b[0m\n\u001b[0;31m    123variable = 'Так делать нельзя'\u001b[0m\n\u001b[0m      ^\u001b[0m\n\u001b[0;31mSyntaxError\u001b[0m\u001b[0;31m:\u001b[0m invalid decimal literal\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# my-variable = 'Так делать нельзя'\n",
+    "# 123variable = 'Так делать нельзя'\n",
+    "# my variable = 'Так делать нельзя'"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "3xhznH_GEZWX"
+   },
+   "source": [
+    "### Ответы на вопросы"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "0lIYm5SMEcKX"
+   },
+   "source": [
+    "**Вопрос**. Как можно преобразовать список чисел таким образом, чтобы каждый элемент списка превратился в отдельную строку?"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "5jwegAoqEbTI"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# возьмем простой список\n",
+    "list_ = [1, 2, 3]"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 35
+    },
+    "id": "ccFKfkOSEpVm",
+    "outputId": "943a9e0f-aeaf-4173-a589-5c3ee0a2f04c"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "application/vnd.google.colaboratory.intrinsic+json": {
+       "type": "string"
+      },
+      "text/plain": [
+       "'[1, 2, 3]'"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 18,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# использовать только функцию str() нельзя\n",
+    "str(list_)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "mAPxwVGXFRzm",
+    "outputId": "23eae9f6-cd59-4df9-88d8-687077b17fb0"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "['1', '2', '3']"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 19,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# вариант 1: объявить новый список и в цикле for помещать туда строковые значения\n",
+    "list_str = []\n",
+    "\n",
+    "for num in list_:\n",
+    "    list_str.append(str(num))\n",
+    "\n",
+    "list_str"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "soCEH3jlExSX",
+    "outputId": "7b26d106-3226-478b-c843-f93b9a8d8d4e"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "['1', '2', '3']"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 20,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# вариант 2: использовать list comprehension\n",
+    "str_list = [str(num) for num in list_]"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "W7TJpjR1FBZl",
+    "outputId": "9a94fa59-5ef4-4bad-f063-2dca9f974d54"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "['1', '2', '3']"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 21,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# вариант 3: функции map() и list()\n",
+    "list(map(str, list_))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "1ZlJBM4XFOv5"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": []
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "colab": {
+   "provenance": []
+  },
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "base",
+   "language": "python",
+   "name": "python3"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.13.5"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 0
+}
diff --git a/Python/makarov/chapter_01_variables.py b/Python/makarov/chapter_01_variables.py
new file mode 100644
index 00000000..18a23b94
--- /dev/null
+++ b/Python/makarov/chapter_01_variables.py
@@ -0,0 +1,125 @@
+"""Макаров.
+
+Переменные в Питоне.
+"""
+
+# ## Переменные в Питоне
+
+# ### Создание (объявление) переменных
+
+# можно создать переменную, присвоив ей числовое значение
+num: int = 15
+print(num)
+
+# кроме того, переменной можно задать строковое (текстовое) значение
+text: str = "Я программирую на Питоне"
+print(str)
+
+# в Питоне можно присвоить разные значения сразу нескольким переменным
+var_a, var_b, var_c = "Питон", "C++", "PHP"
+print(var_a, var_b, var_c)
+
+# а также присвоить одно и то же значение нескольким переменным
+x_var = y_var = z_var = "То же самое значение"
+print(x_var, y_var, z_var)
+
+# каждый элемент списка можно "распаковать" в переменные
+my_list: list[str] = ["помидоры", "огурцы", "картофель"]
+a_var, b_var, c_var = my_list
+print(a_var, b_var, c_var)
+
+# ### Автоматическое определение типа данных
+
+x_int = 256  # в этом случае переменной x присваивается тип int (целочисленное значение)
+y_float = 0.25  # y становится float (десятичной дробью)
+z_str = "Просто текст"  # z становится str (строкой)
+
+# ### Как узнать тип переменной в Питоне
+
+# узнаем тип переменных из предыдущего примера
+print(type(x_int), type(y_float), type(z_str))
+
+# ### Присвоение и преобразование типа данных
+
+# Присвоение типа данных
+
+x_example_1 = str(25)  # число 25 превратится в строку
+y_example_2 = int(25)  # число 25 останется целочисленным значением
+z_example_3 = float(25)  # число 25 превратится в десятичную дробь
+
+print(type(x_example_1), type(y_example_2), type(z_example_3))
+
+# Изменение типа данных
+
+# преобразуем строку, похожую на целое число, в целое число
+print(type(int("25")))
+
+# или строку, похожую на дробь, в настоящую десятичную дробь
+print(type(float("2.5")))
+
+# преобразуем дробь в целочисленное значение
+# обратите внимание, что округления в большую сторону не происходит
+print(int(36.6))
+print(type(int(36.6)))
+
+# конечно, и целое число, и дробь можно преобразовать в строку
+print(type(str(25)))
+print(type(str(36.6)))
+
+# ### Именование переменных
+
+# Допустимые имена переменных
+
+value = "Просто переменная"
+_variable = "Просто переменная"
+variable_ = "Просто переменная"
+my_variable = "Просто переменная"
+My_variable_123 = "Просто переменная"
+
+# Имя переменной состоит из нескольких слов
+
+# +
+# можно применить так называемый верблюжий регистр, camelCase
+# все слова кроме первого начинаются с заглавной буквы и пишутся слитно
+camelCaseVariable = "Верблюжий регистр"  # noqa: N816
+
+# нотацию Паскаль, PascalCase (то же самое, только теперь все слова пишутся с заглавной)
+PascalCaseVariable = "Нотация Паскаль"
+
+# змеиный стиль, snake_case (с нижними подчеркиваниями)
+snake_case_variable = "Змеиная нотация"
+# -
+
+# Недопустимые названия переменной
+
+# +
+# my-variable = 'Так делать нельзя'
+# 123variable = 'Так делать нельзя'
+# my variable = 'Так делать нельзя'
+# -
+
+# ### Ответы на вопросы
+
+# **Вопрос**. Как можно преобразовать список чисел таким образом, чтобы каждый элемент списка превратился в отдельную строку?
+
+# возьмем простой список
+list_ = [1, 2, 3]
+
+# использовать только функцию str() нельзя
+str(list_)
+
+# +
+# вариант 1: объявить новый список и в цикле for помещать туда строковые значения
+list_str = []
+
+for num in list_:
+    list_str.append(str(num))
+
+list_str
+# -
+
+# вариант 2: использовать list comprehension
+str_list = [str(num) for num in list_]
+
+# вариант 3: функции map() и list()
+list(map(str, list_))
diff --git a/Python/makarov/chapter_02_data_types.ipynb b/Python/makarov/chapter_02_data_types.ipynb
new file mode 100644
index 00000000..3ef110dd
--- /dev/null
+++ b/Python/makarov/chapter_02_data_types.ipynb
@@ -0,0 +1,806 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "\"\"\"Макаров. Типы данных в Питоне.\"\"\""
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "1GRQZRRMUhNV"
+   },
+   "source": [
+    "## Типы данных в Питоне"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "xVFt9DcGSfUI"
+   },
+   "source": [
+    "### Работа с числами"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "ltvcAbzLSfFp"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "a_1 = 25  # целое число (int)\n",
+    "b_1 = 2.5  # число с плавающей точкой (float)\n",
+    "c_1 = 3 + 25j  # комплексное число (complex)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "kpljlPxmUdR5",
+    "outputId": "ba97e614-4316-4762-c3c2-b38613b75234"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "2000.0\n",
+      "<class 'float'>\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# экспоненциальная запись, 2 умножить на 10 в степени 3\n",
+    "d_1 = 2e3\n",
+    "print(d_1)  # 2000.0\n",
+    "print(type(d_1))  # <class 'float'>"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "0ybsQNkWWgLB"
+   },
+   "source": [
+    "Арифметические операции"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "rdedKxrFWiO8",
+    "outputId": "57c5ebb5-5847-48b4-b2cd-56697a8def77"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "4 2 4 2.0 8\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# сложение, вычитание, умножение, деление, возведение в степень\n",
+    "print(2 + 2, 4 - 2, 2 * 2, 4 / 2, 2**3)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "5fqcD1AGagad",
+    "outputId": "9cf95ea4-9d1b-419e-d4d1-00753f81a1ad"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "3\n",
+      "1\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# новая для нас операция: разделим 7 на 2, и найдем целую часть и остаток\n",
+    "\n",
+    "# целая часть\n",
+    "print(7 // 2)\n",
+    "\n",
+    "# остаток от деления\n",
+    "print(7 % 2)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "kl1h7PY4u518"
+   },
+   "source": [
+    "Операторы сравнения"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "wsMv0ssQuyVQ",
+    "outputId": "95ff82a4-754a-4d34-cfaa-e20724ab5e4b"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "True False True False\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# больше, меньше, больше или равно и меньше или равно\n",
+    "# print(4 > 2, 4 < 2, 4 >= 2, 4 <= 2)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "RU5Qy8Cjvd8Y",
+    "outputId": "954465b0-d5f3-4f2c-cdb3-52a8a559ef31"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "False\n",
+      "True\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# равенство\n",
+    "# print(2 == 4)\n",
+    "\n",
+    "# # и новый для нас оператор неравенства\n",
+    "# print(2 != 4)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "UjKVC1j_xQAm"
+   },
+   "source": [
+    "Логические операции"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "Vnne0pLlxSs8",
+    "outputId": "125788c3-1d6b-42d9-c375-c471179a1fca"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "True\n",
+      "True\n",
+      "False\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# логическое И, обе операции должны быть истинны\n",
+    "# print(4 > 2 and 2 != 3)\n",
+    "\n",
+    "# # логическое ИЛИ, хотя бы одна из операций должна быть истинна\n",
+    "# print(4 < 2 or 2 == 2)\n",
+    "\n",
+    "# # логическое НЕ, перевод истинного значения в ложное и наоборот\n",
+    "# print(not 4 == 4)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "v6CkmudbVfRm"
+   },
+   "source": [
+    "Перевод чисел в другую систему счисления"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "VyooghwrT1Ak",
+    "outputId": "922ad58a-684a-4fe4-c8ed-2789bbefd3ae"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "0b11001\n",
+      "25\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# создадим число в десятичной системе\n",
+    "d_2 = 25\n",
+    "\n",
+    "# переведем в двоичную (binary)\n",
+    "bin_d = bin(d_2)\n",
+    "print(bin_d)\n",
+    "\n",
+    "# переведем обратно в десятичную\n",
+    "print(int(bin_d, 2))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "yflOiI0SWCYt",
+    "outputId": "80cb7b54-9e0c-4432-d7c0-170d88c8adc0"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "0o31\n",
+      "25\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# создадим число в десятичной системе\n",
+    "d_3 = 25\n",
+    "\n",
+    "# переведем в восьмеричную (octal)\n",
+    "oct_d = oct(d_3)\n",
+    "print(oct_d)\n",
+    "\n",
+    "# переведем обратно в десятичную\n",
+    "print(int(oct_d, 8))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "8h2UB8UgXh_U",
+    "outputId": "905b1600-620d-433b-8c9e-a57cfe38fafa"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "0x19\n",
+      "25\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# создадим число в десятичной системе\n",
+    "d_4 = 25\n",
+    "\n",
+    "# переведем в шестандцатеричную (hexadecimal)\n",
+    "hex_d = hex(d_4)\n",
+    "print(hex_d)\n",
+    "\n",
+    "# переведем обратно в десятичную\n",
+    "print(int(hex_d, 16))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "nwD7zwn7cJ6w"
+   },
+   "source": [
+    "### Строковые данные"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "huuYgDFWYARX"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "string_1 = \"это строка\"\n",
+    "string_2 = \"это тоже строка\""
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "vHSc9dlqdDiB"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "multi_string = \"\"\"Мы все учились понемногу\n",
+    "Чему-нибудь и как-нибудь,\n",
+    "Так воспитаньем, слава богу,\n",
+    "У нас немудрено блеснуть.\"\"\""
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "cVbPttEL1EV-"
+   },
+   "source": [
+    "Длина строки"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "KcUZOvBg1GIv",
+    "outputId": "fb268850-07a5-4fef-b76e-df1450a939ba"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "105"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 13,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# воспользуемся функцией len()\n",
+    "len(multi_string)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "EvqrYLrKaflu"
+   },
+   "source": [
+    "Объединение строк"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 35
+    },
+    "id": "oi3I2oQ7ahUA",
+    "outputId": "347f00e1-7876-4b1d-e61e-4b46d0601aae"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "application/vnd.google.colaboratory.intrinsic+json": {
+       "type": "string"
+      },
+      "text/plain": [
+       "'Программирование на Питоне'"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 14,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# создадим три строки\n",
+    "a_5, b_5, c_5 = \"Программирование\", \"на\", \"Питоне\"\n",
+    "\n",
+    "# соединим с помощью + и добавим пробелы ' '\n",
+    "a_5 + \" \" + b_5 + \" \" + c_5"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "8yuChtkZzAsv"
+   },
+   "source": [
+    "Индекс символа в строке"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "6cG3PEPDdyVK",
+    "outputId": "eebc2370-326a-41c8-c894-eeb144dc22f1"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "М\n",
+      ".\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# выведем первый элемент строки multi_string\n",
+    "print(multi_string[0])\n",
+    "\n",
+    "# теперь выведем последний элемент\n",
+    "print(multi_string[-1])"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "6G8gnYfOQf7K"
+   },
+   "source": [
+    "Срезы строк"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "BjDd8-4nz_8j",
+    "outputId": "179c02b0-2569-4af8-b216-611278fa5969"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "все\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# выберем элементы с четвертого по шестой\n",
+    "print(multi_string[3:6])"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "IOl7IswZQtsD",
+    "outputId": "29283cd4-f801-4be1-8dab-c0ad02a4f347"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Мы\n",
+      "все учились понемногу\n",
+      "Чему-нибудь и как-нибудь,\n",
+      "Так воспитаньем, слава богу,\n",
+      "У нас немудрено блеснуть.\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# выведем все элементы вплоть до второго\n",
+    "print(multi_string[:2])\n",
+    "\n",
+    "# а также все элементы, начиная с четвертого\n",
+    "print(multi_string[3:])"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "Y2mpyCwPTd2w"
+   },
+   "source": [
+    "Циклы в строках"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "VAwdI6KoSWOp",
+    "outputId": "bb6fd38c-ed8e-4fa6-f140-35fd84ef3a1f"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "П\n",
+      "и\n",
+      "т\n",
+      "о\n",
+      "н\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# выведем буквы в слове Питон\n",
+    "for char in \"Питон\":\n",
+    "    print(char)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "B-_cckdsT364"
+   },
+   "source": [
+    "Методы .strip() и .split()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "nrgI904PTo4s",
+    "outputId": "aeba88e0-25df-4e4c-bdb9-0490e72d1368"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "15 849 302\n",
+      "15 849 302\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# применим метод .strip(), чтобы удалить *\n",
+    "print(\"***15 849 302*****\".strip(\"*\"))\n",
+    "\n",
+    "# если ничего не указать в качестве аргумента, то удаляются пробелы по краям строки\n",
+    "print(\" 15 849 302 \".strip())"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "YbyPzzWtW-I8",
+    "outputId": "3f2e9650-81e9-4623-db58-aa4669df4aad"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "['Мы', 'все', 'учились', 'понемногу', 'Чему-нибудь', 'и', 'как-нибудь,', 'Так', 'воспитаньем,', 'слава', 'богу,', 'У', 'нас', 'немудрено', 'блеснуть.']\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# применим метод .split(), чтобы разделить строку на части\n",
+    "print(multi_string.split())"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "eVgqVyWAX8ks",
+    "outputId": "a702189a-0dfe-45a8-c836-069b6c9f5a47"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "15"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 21,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# посчитаем количество слов в тексте (длину списка)\n",
+    "len(multi_string.split())"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "da7PAlJSem_e"
+   },
+   "source": [
+    "Замена символа в строке"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "zUPjDpc9eogI",
+    "outputId": "48967de1-04fe-4767-d9c1-6b3c819a2cf8"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "20.25\n",
+      "<class 'float'>\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# предположим данные содержатся вот в таком формате\n",
+    "data = \"20,25\"\n",
+    "\n",
+    "# теперь заменим ',' на '.'\n",
+    "data = data.replace(\",\", \".\")\n",
+    "\n",
+    "# и преобразуем в число\n",
+    "data_str = float(data)\n",
+    "print(data_str)\n",
+    "print(type(data_str))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "kBxByInXf3xv"
+   },
+   "source": [
+    "### Логические значения"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "jnMQ3TTYfMDS",
+    "outputId": "09c91c15-c4b8-4087-8348-2bd2d1658eb9"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "bool"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 23,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# создадим переменную и запишем в нее логическое значение True\n",
+    "# (обязательно с большой буквы)\n",
+    "my_var = False\n",
+    "type(my_var)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "2faKLkNYfQWh",
+    "outputId": "499e99c5-671d-45cc-ce3e-c9a9a91537a6"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Значение переменной ложно\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# напишем небольшую программу, которая будет показывать,\n",
+    "# какое значение содержится в переменной var\n",
+    "\n",
+    "if my_var is True:\n",
+    "    print(\"Значение переменной истинно\")\n",
+    "else:\n",
+    "    print(\"Значение переменной ложно\")"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "colab": {
+   "provenance": [],
+   "toc_visible": true
+  },
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "Python 3",
+   "name": "python3"
+  },
+  "language_info": {
+   "name": "python"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 0
+}
diff --git a/Python/makarov/chapter_02_data_types.py b/Python/makarov/chapter_02_data_types.py
new file mode 100644
index 00000000..ee8a2ad8
--- /dev/null
+++ b/Python/makarov/chapter_02_data_types.py
@@ -0,0 +1,196 @@
+"""Макаров.
+
+Типы данных в Питоне.
+"""
+
+# ## Типы данных в Питоне
+
+# ### Работа с числами
+
+a_1 = 25  # целое число (int)
+b_1 = 2.5  # число с плавающей точкой (float)
+c_1 = 3 + 25j  # комплексное число (complex)
+
+# экспоненциальная запись, 2 умножить на 10 в степени 3
+d_1 = 2e3
+print(d_1)  # 2000.0
+print(type(d_1))  # <class 'float'>
+
+# Арифметические операции
+
+# сложение, вычитание, умножение, деление, возведение в степень
+print(2 + 2, 4 - 2, 2 * 2, 4 / 2, 2**3)
+
+# +
+# новая для нас операция: разделим 7 на 2, и найдем целую часть и остаток
+
+# целая часть
+print(7 // 2)
+
+# остаток от деления
+print(7 % 2)
+# -
+
+# Операторы сравнения
+
+# +
+# больше, меньше, больше или равно и меньше или равно
+# print(4 > 2, 4 < 2, 4 >= 2, 4 <= 2)
+
+# +
+# равенство
+# print(2 == 4)
+
+# # и новый для нас оператор неравенства
+# print(2 != 4)
+# -
+
+# Логические операции
+
+# +
+# логическое И, обе операции должны быть истинны
+# print(4 > 2 and 2 != 3)
+
+# # логическое ИЛИ, хотя бы одна из операций должна быть истинна
+# print(4 < 2 or 2 == 2)
+
+# # логическое НЕ, перевод истинного значения в ложное и наоборот
+# print(not 4 == 4)
+# -
+
+# Перевод чисел в другую систему счисления
+
+# +
+# создадим число в десятичной системе
+d_2 = 25
+
+# переведем в двоичную (binary)
+bin_d = bin(d_2)
+print(bin_d)
+
+# переведем обратно в десятичную
+print(int(bin_d, 2))
+
+# +
+# создадим число в десятичной системе
+d_3 = 25
+
+# переведем в восьмеричную (octal)
+oct_d = oct(d_3)
+print(oct_d)
+
+# переведем обратно в десятичную
+print(int(oct_d, 8))
+
+# +
+# создадим число в десятичной системе
+d_4 = 25
+
+# переведем в шестандцатеричную (hexadecimal)
+hex_d = hex(d_4)
+print(hex_d)
+
+# переведем обратно в десятичную
+print(int(hex_d, 16))
+# -
+
+# ### Строковые данные
+
+string_1 = "это строка"
+string_2 = "это тоже строка"
+
+multi_string = """Мы все учились понемногу
+Чему-нибудь и как-нибудь,
+Так воспитаньем, слава богу,
+У нас немудрено блеснуть."""
+
+# Длина строки
+
+# воспользуемся функцией len()
+len(multi_string)
+
+# Объединение строк
+
+# +
+# создадим три строки
+a_5, b_5, c_5 = "Программирование", "на", "Питоне"
+
+# соединим с помощью + и добавим пробелы ' '
+a_5 + " " + b_5 + " " + c_5
+# -
+
+# Индекс символа в строке
+
+# +
+# выведем первый элемент строки multi_string
+print(multi_string[0])
+
+# теперь выведем последний элемент
+print(multi_string[-1])
+# -
+
+# Срезы строк
+
+# выберем элементы с четвертого по шестой
+print(multi_string[3:6])
+
+# +
+# выведем все элементы вплоть до второго
+print(multi_string[:2])
+
+# а также все элементы, начиная с четвертого
+print(multi_string[3:])
+# -
+
+# Циклы в строках
+
+# выведем буквы в слове Питон
+for char in "Питон":
+    print(char)
+
+# Методы .strip() и .split()
+
+# +
+# применим метод .strip(), чтобы удалить *
+print("***15 849 302*****".strip("*"))
+
+# если ничего не указать в качестве аргумента, то удаляются пробелы по краям строки
+print(" 15 849 302 ".strip())
+# -
+
+# применим метод .split(), чтобы разделить строку на части
+print(multi_string.split())
+
+# посчитаем количество слов в тексте (длину списка)
+len(multi_string.split())
+
+# Замена символа в строке
+
+# +
+# предположим данные содержатся вот в таком формате
+data = "20,25"
+
+# теперь заменим ',' на '.'
+data = data.replace(",", ".")
+
+# и преобразуем в число
+data_str = float(data)
+print(data_str)
+print(type(data_str))
+# -
+
+# ### Логические значения
+
+# создадим переменную и запишем в нее логическое значение True
+# (обязательно с большой буквы)
+my_var = False
+type(my_var)
+
+# +
+# напишем небольшую программу, которая будет показывать,
+# какое значение содержится в переменной var
+
+if my_var is True:
+    print("Значение переменной истинно")
+else:
+    print("Значение переменной ложно")
diff --git a/Python/makarov/chapter_03_if_loops.ipynb b/Python/makarov/chapter_03_if_loops.ipynb
new file mode 100644
index 00000000..ed653002
--- /dev/null
+++ b/Python/makarov/chapter_03_if_loops.ipynb
@@ -0,0 +1,1498 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "\"\"\"Макаров. Условия и циклы.\"\"\""
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "D4hEPtRhhMqh"
+   },
+   "source": [
+    "## Условия и циклы. Продолжение\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "-vawFsPhhRgI"
+   },
+   "source": [
+    "### Еще раз про условия с if\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "rWIA_xr5Cq6K"
+   },
+   "source": [
+    "Множественные условия (multi-way decisions)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "KCMYjV0Cg3Zx",
+    "outputId": "2d3c5d62-2e77-4b09-c5fc-8a1a7471198a"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Medium\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# напишем программу, которая разобьет все числа на малые, средние и большие\n",
+    "# импортируем библиотеку numpy\n",
+    "import numpy as np\n",
+    "\n",
+    "x_1 = 42  # зададим число\n",
+    "\n",
+    "# и пропишем условия (не забывайте про двоеточие и отступ)\n",
+    "if x_1 < 10:\n",
+    "    print(\"Small\")\n",
+    "elif x_1 < 100:\n",
+    "    print(\"Medium\")\n",
+    "else:\n",
+    "    print(\"Large\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "Jik8GB36UWgh",
+    "outputId": "abb6e9a2-7d04-4a63-d59b-1312b36144e3"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Medium\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# запросим число у пользователя\n",
+    "x_str = input(\"Введите число: \")\n",
+    "\n",
+    "# преобразуем в тип int\n",
+    "x_2 = int(x_str)\n",
+    "\n",
+    "# и наконец классифицируем\n",
+    "if x_2 < 10:\n",
+    "    print(\"Small\")\n",
+    "elif x_2 < 100:\n",
+    "    print(\"Medium\")\n",
+    "else:\n",
+    "    print(\"Large\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "7i-2ADtRCv-Z"
+   },
+   "source": [
+    "Вложенные условия (nested decisions)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 1,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "G45V7GOfUoKw",
+    "outputId": "51061495-88b6-499c-b263-95edd749b950"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Medium\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# запрашиваем число\n",
+    "y_str = input(\"Введите число: \")\n",
+    "\n",
+    "# проверяем первое условие (не пустая ли строка), если оно выполняется\n",
+    "if len(y_str) != 0:\n",
+    "\n",
+    "    # преобразуем в тип int\n",
+    "    y_int = int(y_str)\n",
+    "\n",
+    "    # и классифицируем\n",
+    "    if y_int < 10:\n",
+    "        print(\"Small\")\n",
+    "    elif y_int < 100:\n",
+    "        print(\"Medium\")\n",
+    "    else:\n",
+    "        print(\"Large\")\n",
+    "\n",
+    "# в противном, говорим, что ввод пустой\n",
+    "else:\n",
+    "    print(\"Ввод пустой\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "M72PQIj48Igc"
+   },
+   "source": [
+    "Несколько условий в одном выражении с операторами and или or\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "ktlZYzKDE8Vr",
+    "outputId": "5b8ff016-c384-4023-a6c6-70202508f021"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Medium\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# пример с and (логическим И)\n",
+    "z_int = 42\n",
+    "\n",
+    "# если z больше 10 и одновременно меньше 100\n",
+    "if 10 < z_int < 100:\n",
+    "\n",
+    "    # у нас среднее число\n",
+    "    print(\"Medium\")\n",
+    "\n",
+    "# в противном случае оно либо маленькое либо большое\n",
+    "else:\n",
+    "    print(\"Small or Large\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "BfUvmSq5E3m9",
+    "outputId": "1113ad79-e15d-4187-b635-3e091b070a59"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Small or Large\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# пример с or (логическим ИЛИ)\n",
+    "z_int = 2\n",
+    "\n",
+    "# если z меньше 10 или больше 100\n",
+    "if z_int < 10 or z_int > 100:\n",
+    "\n",
+    "    # оно либо маленькое либо большое\n",
+    "    print(\"Small or Large\")\n",
+    "\n",
+    "# в противном случае оно среднее\n",
+    "else:\n",
+    "    print(\"Medium\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "EGZZNNr-9Fn-"
+   },
+   "source": [
+    "Проверка вхождения элемента в объект с in / not in\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "LOpo6gje9Q-C",
+    "outputId": "a5c228ea-5f37-4907-dcdf-0eb6ee1140f3"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Слово найдено\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# можно проверить вхождение слова в строку\n",
+    "sentence = \"To be, or not to be, that is the question\"\n",
+    "word = \"question\"\n",
+    "\n",
+    "if word in sentence:\n",
+    "    print(\"Слово найдено\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "mHq-uEI4K2AI",
+    "outputId": "196d6df3-3d03-4edb-83af-7576dc68e844"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Такого числа в списке нет\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# или отсутствие элемента в списке\n",
+    "number_list = [2, 3, 4, 6, 7]\n",
+    "number = 5\n",
+    "\n",
+    "if number not in number_list:\n",
+    "    print(\"Такого числа в списке нет\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "gWjobfPGNzwg"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# кроме того, можно проверить вхождение ключа и значения в словарь\n",
+    "\n",
+    "# возьмем очень простой словарь\n",
+    "d_dict = {\"apple\": 3, \"tomato\": 6, \"carrot\": 2}"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "Z92L7WSTPF-P",
+    "outputId": "5306ceb6-18a2-4af0-aeb8-317444a088de"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Нашлись\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# вначале поищем яблоки среди ключей словаря\n",
+    "if \"apple\" in d_dict:\n",
+    "    print(\"Нашлись\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "YhUXxjsUPTl2",
+    "outputId": "4c62a3e8-6b70-48c5-d79d-9df71d26809c"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Есть\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# а затем посмотрим, нет ли числа 6 среди его значений\n",
+    "# с помощью метода .values()\n",
+    "if 6 in d_dict.values():\n",
+    "    print(\"Есть\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "fsCZohlkYH7k"
+   },
+   "source": [
+    "### Циклы в Питоне\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "z7-hyiTDYOv8"
+   },
+   "source": [
+    "#### Цикл for\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "SOp17Yl-fWhG"
+   },
+   "source": [
+    "##### Основные операции\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "A3GWvb12a6Ra",
+    "outputId": "c07c70f8-82e6-41b8-db48-1b5980e8ef35"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "1\n",
+      "2\n",
+      "3\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# поочередно выведем элементы списка\n",
+    "number_list = [1, 2, 3]\n",
+    "\n",
+    "# не забывая про двоеточие и отступ\n",
+    "for number in number_list:\n",
+    "    print(number)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "nIrD5ArAb8ih"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# создадим словарь, значениями которого будут списки из двух элементов\n",
+    "fruits_dict = {\"apple\": [3, \"kg\"], \"tomato\": [6, \"pcs\"], \"carrot\": [2, \"kg\"]}"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "QD9h9pplgDVI",
+    "outputId": "f20d59a5-5ab5-4af9-c7ae-ebd1b3549141"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "apple [3, 'kg']\n",
+      "tomato [6, 'pcs']\n",
+      "carrot [2, 'kg']\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# затем создадим две переменные-контейнера и применим метод .items()\n",
+    "for key, value in fruits_dict.items():\n",
+    "    print(key, value)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "QV1uyoe0gFLh",
+    "outputId": "126701f4-c8c6-4ba5-bbcd-778c837dc5fd"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "3\n",
+      "6\n",
+      "2\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# возьмем только одну переменную и применим метод .values()\n",
+    "for value in fruits_dict.values():\n",
+    "    # значение представляет собой список, выведем его первый элемент с индексом [0]\n",
+    "    print(value[0])"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "4L5ktimCcbbJ",
+    "outputId": "7c17e543-7ff5-4eaf-d8a4-1cf3ca8372b2"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "1\n",
+      "2\n",
+      "3\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# создадим массив и поместим в переменную number_array\n",
+    "number_array = np.array([1, 2, 3])\n",
+    "\n",
+    "# пройдемся по нему с помощью цикла for\n",
+    "for number in number_array:\n",
+    "    print(number)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "8WzO673x-n7b"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# предположим, что у нас есть следующая база данных клиентов\n",
+    "clients_2: dict[int, dict[str, int | str]] = {\n",
+    "    1: {\"name\": \"Анна\", \"age\": 24, \"sex\": \"male\", \"revenue\": 12000},\n",
+    "    2: {\"name\": \"Илья\", \"age\": 18, \"sex\": \"female\", \"revenue\": 8000},\n",
+    "}"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "zYoothSRM7T9",
+    "outputId": "9485789d-3e10-4ffe-a990-63eb8249826d"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "client ID: 1\n",
+      "name: Анна\n",
+      "age: 24\n",
+      "sex: male\n",
+      "revenue: 12000\n",
+      "\n",
+      "client ID: 2\n",
+      "name: Илья\n",
+      "age: 18\n",
+      "sex: female\n",
+      "revenue: 8000\n",
+      "\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# в первом цикле for поместим id и информацию о клиентах в переменные id и info\n",
+    "for client_id, info in clients_2.items():\n",
+    "\n",
+    "    # выведем id клиента\n",
+    "    print(\"client ID: \" + str(client_id))\n",
+    "\n",
+    "    # во втором цикле возьмем информацию об этом клиенте (это тоже словарь)\n",
+    "    for client_key, client_value in info.items():\n",
+    "\n",
+    "        # и выведем каждый ключ (название поля) и значение (саму информацию)\n",
+    "        print(client_key + \": \" + str(client_value))\n",
+    "\n",
+    "    # добавим пустую строку после того, как выведем информацию об одном клиенте\n",
+    "    print()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "Q3CB7PzqYZ_L"
+   },
+   "source": [
+    "##### Функция range()\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "HtJWgzs2OEG_",
+    "outputId": "c82a607f-6477-4361-d7d7-a607a4ba6bdf"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "0\n",
+      "1\n",
+      "2\n",
+      "3\n",
+      "4\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# создадим последовательность от 0 до 4\n",
+    "for index in range(5):\n",
+    "    print(index)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "UI24as2nYzR1",
+    "outputId": "07ac7689-d18c-4267-8b47-986c10086d33"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "1\n",
+      "2\n",
+      "3\n",
+      "4\n",
+      "5\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# от 1 до 5\n",
+    "for index in range(1, 6):\n",
+    "    print(index)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 5,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "qN0SAaPXdILc",
+    "outputId": "b72a44c1-3c52-4f67-b635-4619ffae5366"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "0\n",
+      "2\n",
+      "4\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# и от 0 до 5 с шагом 2 (то есть будем выводить числа через одно)\n",
+    "for index in range(0, 6, 2):\n",
+    "    print(index)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "8dUjujIG3cph",
+    "outputId": "e1ea261c-c714-4b25-a1c9-1b4a119fa550"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Январь 47\n",
+      "Февраль 75\n",
+      "Март 79\n",
+      "Апрель 94\n",
+      "Май 123\n",
+      "Июнь 209\n",
+      "Июль 233\n",
+      "Август 214\n",
+      "Сентябрь 197\n",
+      "Октябрь 130\n",
+      "Ноябрь 87\n",
+      "Декабрь 55\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# возьмем месяцы года\n",
+    "# \"месяц \" добавлен для того, чтобы избежать дублирования кода\n",
+    "# и как следствие ошибок pylint\n",
+    "months = [\n",
+    "    \"месяц Январь\",\n",
+    "    \"месяц Февраль\",\n",
+    "    \"месяц Март\",\n",
+    "    \"месяц Апрель\",\n",
+    "    \"месяц Май\",\n",
+    "    \"месяц Июнь\",\n",
+    "    \"месяц Июль\",\n",
+    "    \"месяц Август\",\n",
+    "    \"месяц Сентябрь\",\n",
+    "    \"месяц Октябрь\",\n",
+    "    \"месяц Ноябрь\",\n",
+    "    \"месяц Декабрь\",\n",
+    "]\n",
+    "\n",
+    "# и продажи мороженого в тыс. рублей в каждый из месяцев\n",
+    "sales = [47, 75, 79, 94, 123, 209, 233, 214, 197, 130, 87, 55]\n",
+    "\n",
+    "length = len(months)\n",
+    "# задав последовательность через range(len()),\n",
+    "for index in range(length):\n",
+    "    # мы можем вывести каждый из элементов обоих списков в одном цикле\n",
+    "    print(months[index], sales[index])"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "0CFgV73qgUSd"
+   },
+   "source": [
+    "Последовательность в обратном порядке\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "Jw0cFT6tgiPX"
+   },
+   "source": [
+    "**Способ 1**. Функция reversed()\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "l51JXd5Egk8o",
+    "outputId": "ea9e0431-0789-4716-a272-479a95293e7d"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "4\n",
+      "3\n",
+      "2\n",
+      "1\n",
+      "0\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# создадим список\n",
+    "my_list = [0, 1, 2, 3, 4]\n",
+    "\n",
+    "# передадим его функции reversed() и\n",
+    "# выведем каждый из элементов списка с помощью цикла for\n",
+    "for index in reversed(my_list):\n",
+    "    print(index)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "Dj4vHmXnhGZ1",
+    "outputId": "56b9b18b-a7fe-4242-a2e4-232aa351e880"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "4\n",
+      "3\n",
+      "2\n",
+      "1\n",
+      "0\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "for index in reversed(range(5)):\n",
+    "    print(index)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "p_p9pohzgnXz"
+   },
+   "source": [
+    "**Способ 2**. Указать $-1$ в качестве параметра шага\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "cgL29MGlgzaa",
+    "outputId": "44596ce6-aef4-4625-88e3-8d5249d1f07a"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "4\n",
+      "3\n",
+      "2\n",
+      "1\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# первым параметром укажем конечный элемент списка,\n",
+    "# а вторым - начальный\n",
+    "for index in range(4, 0, -1):\n",
+    "    print(index)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "IZ6veVNThxIV",
+    "outputId": "7ecce7ec-e249-4f43-8960-edd4cb746fe6"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "4\n",
+      "3\n",
+      "2\n",
+      "1\n",
+      "0\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# чтобы вывести 0, вторым параметром нужно указать -1\n",
+    "for index in range(4, -1, -1):\n",
+    "    print(index)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "pKTDUkY3gz7-"
+   },
+   "source": [
+    "**Способ 3**. Функция sorted()\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "l_FnBDBEg7dG",
+    "outputId": "cd1f0812-2641-450a-ef31-8282076a4c3c"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "4\n",
+      "3\n",
+      "2\n",
+      "1\n",
+      "0\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# создадим последовательность от 0 до 4\n",
+    "my_range = range(5)\n",
+    "\n",
+    "# отсортируем ее по убыванию\n",
+    "sorted_values = sorted(my_range, reverse=True)\n",
+    "\n",
+    "# выведем элементы отсортированной последовательности\n",
+    "for index in sorted_values:\n",
+    "    print(index)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "c4X4Nw2Yf2IH"
+   },
+   "source": [
+    "##### Функция enumerate()\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 7,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "5a3gqF7-foJY",
+    "outputId": "358e0f57-cffa-434d-ef50-e811b2c822a2"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "0 Понедельник\n",
+      "1 Вторник\n",
+      "2 Среда\n",
+      "3 Четверг\n",
+      "4 Пятница\n",
+      "5 Суббота\n",
+      "6 Воскресенье\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# пусть дан список с днями недели\n",
+    "days = [\n",
+    "    \"Понедельник\",\n",
+    "    \"Вторник\",\n",
+    "    \"Среда\",\n",
+    "    \"Четверг\",\n",
+    "    \"Пятница\",\n",
+    "    \"Суббота\",\n",
+    "    \"Воскресенье\",\n",
+    "]\n",
+    "\n",
+    "# выведем индекс (index) и сами элементы списка (day)\n",
+    "for index, day in enumerate(days):\n",
+    "    print(index, day)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "qrn0qMjWlgg4",
+    "outputId": "7719b163-557d-4d68-9367-53e13d8cf714"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "1 Понедельник\n",
+      "2 Вторник\n",
+      "3 Среда\n",
+      "4 Четверг\n",
+      "5 Пятница\n",
+      "6 Суббота\n",
+      "7 Воскресенье\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# так же выведем индекс и элементы списка, но начнем с 1\n",
+    "for index, day in enumerate(days, 1):\n",
+    "    print(index, day)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "Nw5Km-XapZni"
+   },
+   "source": [
+    "#### Цикл while\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 8,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "7dWKX2p8pZCl",
+    "outputId": "b20690f5-36ff-464c-e3b2-ab185409b74a"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Текущее значение счетчика:  0\n",
+      "Новое значение счетчика:    1\n",
+      "\n",
+      "Текущее значение счетчика:  1\n",
+      "Новое значение счетчика:    2\n",
+      "\n",
+      "Текущее значение счетчика:  2\n",
+      "Новое значение счетчика:    3\n",
+      "\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# зададим начальное значение счетчика\n",
+    "index = 0\n",
+    "\n",
+    "# пока счетчик меньше трех\n",
+    "while index < 3:\n",
+    "\n",
+    "    # в каждом цикле будем выводить его текущее значение\n",
+    "    print(\"Текущее значение счетчика:  \" + str(index))\n",
+    "\n",
+    "    # внутри цикла не забудем \"нарастить\" счетчик\n",
+    "    index = index + 1\n",
+    "\n",
+    "    # и выведем новое значение\n",
+    "    print(\"Новое значение счетчика:    \" + str(index))\n",
+    "\n",
+    "    # добавим пустую строку\n",
+    "    print()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "AsLYv9o-mpy2",
+    "outputId": "ca5a8611-81a4-45e1-f242-c1e6243b2a50"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "0\n",
+      "1\n",
+      "2\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# тот же код можно упростить\n",
+    "index = 0\n",
+    "\n",
+    "while index < 3:\n",
+    "    print(index)\n",
+    "    # в частности, оператор += сразу увеличивает и присваивает новое значение\n",
+    "    index += 1"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "N6Djl9Shdkxh"
+   },
+   "source": [
+    "#### Break, continue\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "ZCW-rwAFggXA"
+   },
+   "source": [
+    "Оператор break\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "RBHU-9AMtfWx",
+    "outputId": "8fb98266-36f9-417b-df63-956053999ae7"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "1 {'name': 'Анна', 'age': 24, 'sex': 'male', 'revenue': 12000}\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# вновь возьмем словарь clients\n",
+    "clients_1: dict[int, dict[str, int | str]] = {\n",
+    "    1: {\"name\": \"Анна\", \"age\": 24, \"sex\": \"male\", \"revenue\": 12000},\n",
+    "    2: {\"name\": \"Илья\", \"age\": 18, \"sex\": \"female\", \"revenue\": 8000},\n",
+    "}\n",
+    "\n",
+    "# в цикле пройдемся по ключам и значениям словаря\n",
+    "for client_id, info in clients_1.items():\n",
+    "\n",
+    "    # и выведем их\n",
+    "    print(client_id, info)\n",
+    "\n",
+    "    # однако уже после первого исполнения цикла, прервем его\n",
+    "    break"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "SFqkq_3lfqrn",
+    "outputId": "8a818f11-8359-4c0f-ad96-41b15f5f168c"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "6\n",
+      "5\n",
+      "4\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# начальное значение счетчика\n",
+    "x_int = 6\n",
+    "\n",
+    "# будем исполнять цикл пока x не равен нулю\n",
+    "while x_int != 0:\n",
+    "\n",
+    "    # выведем текущее значение счетчика\n",
+    "    print(x_int)\n",
+    "\n",
+    "    # и уменьшим (!) его на 1\n",
+    "    x_int -= 1\n",
+    "\n",
+    "    # если значение счетчика станет равным 3, прервем цикл\n",
+    "    if x_int == 3:\n",
+    "        break"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "L3Mf_VrMjX_9"
+   },
+   "source": [
+    "Оператор continue\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "fQOiiMyTjdic",
+    "outputId": "3eaceef2-657a-4bfc-bcdf-d0585ebbf851"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "2\n",
+      "4\n",
+      "6\n",
+      "8\n",
+      "10\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# выведем все четные числа в диапазоне от 1 до 10 включительно.\n",
+    "\n",
+    "# с помощью функции range() создадим последовательность от 1 до 10\n",
+    "for index in range(1, 11):\n",
+    "\n",
+    "    # если остаток от деления на два не равен нулю (то есть число нечетное)\n",
+    "    if index % 2 != 0:\n",
+    "\n",
+    "        # идем к следующему числу последовательности\n",
+    "        continue\n",
+    "\n",
+    "    # в противном случае выводим число\n",
+    "    print(index)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "9mv5pBDHX3zT"
+   },
+   "source": [
+    "#### Форматирование строк через f-строки и метод .format()\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 9,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 35
+    },
+    "id": "T3-9SwA5oyBw",
+    "outputId": "975ffcc1-101d-4849-bbab-f1819d3d2c3c"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "'Понедельник'"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 9,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# снова возьмем список с днями недели\n",
+    "days = [\n",
+    "    \"Понедельник\",\n",
+    "    \"Вторник\",\n",
+    "    \"Среда\",\n",
+    "    \"Четверг\",\n",
+    "    \"Пятница\",\n",
+    "    \"Суббота\",\n",
+    "    \"Воскресенье\",\n",
+    "]\n",
+    "\n",
+    "# и для простоты поместим слово \"Понедельник\" в переменную Monday\n",
+    "Monday = days[0]\n",
+    "Monday"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "sDm0FLLzYyqM",
+    "outputId": "0af15dd1-b565-485a-9010-8813efd8dfec"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Понедельник - день тяжелый\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# теперь напишем фразу \"Понедельник - день тяжелый\" следующим образом\n",
+    "print(f\"{Monday} - день тяжелый\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "p85bCPM7Z2yz",
+    "outputId": "1f7f7c62-a86c-4a16-c234-e4d09d98eb98"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Понедельник - день тяжелый\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# то же самое можно вывести с помощью метода .format()\n",
+    "print(\"{} - день тяжелый\".format(Monday))  # pylint: disable=C0209"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "EYzsssCDwI5u"
+   },
+   "source": [
+    "### Ответы на вопросы к занятию\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "O8weTrT8w7qh"
+   },
+   "source": [
+    "**Вопрос**. Можно ли использовать цикл while с функцией range()?\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "SZXmOJa7hI6K",
+    "outputId": "67589a76-8a23-419e-d30a-d2de8a2e393d"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Значение счетчика  1\n",
+      "Значение счетчика  2\n",
+      "Значение счетчика  3\n",
+      "Значение счетчика  4\n",
+      "Значение счетчика  5\n",
+      "Значение счетчика  6\n",
+      "Значение счетчика  7\n",
+      "Значение счетчика  8\n",
+      "Значение счетчика  9\n",
+      "Значение счетчика  10\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# с функцией range() можно использовать цикл while, но такое решение не оптимально\n",
+    "# приведем пример с while\n",
+    "\n",
+    "index = 1  # создадим счетчик\n",
+    "\n",
+    "while index in range(1, 11):  # пока счетчик в диапазоне от 1 до 10\n",
+    "    print(\"Значение счетчика \", index)  # выведем его значение и\n",
+    "    index += 1  # увеличим счетчик на 1"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "T-7jFKw9wp0o",
+    "outputId": "6696e461-f0c5-451e-bcc3-8cdbd7f50f8e"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Значение счетчика  1\n",
+      "Значение счетчика  2\n",
+      "Значение счетчика  3\n",
+      "Значение счетчика  4\n",
+      "Значение счетчика  5\n",
+      "Значение счетчика  6\n",
+      "Значение счетчика  7\n",
+      "Значение счетчика  8\n",
+      "Значение счетчика  9\n",
+      "Значение счетчика  10\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# более оптимальный код\n",
+    "for index in range(1, 11):\n",
+    "    print(\"Значение счетчика \", index)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "yrouXtHk2BiB"
+   },
+   "source": [
+    "**Вопрос**. Можно ли обойтись без оператора continue в приведенном на занятии примере?\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "g-0ophfr2QXH",
+    "outputId": "f220b20b-6480-4bb5-978a-99c3c388821e"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "2\n",
+      "4\n",
+      "6\n",
+      "8\n",
+      "10\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "for index in range(1, 11):\n",
+    "    # если число четное, выведем его\n",
+    "    if index % 2 == 0:\n",
+    "        print(index)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "61Ih4ELB2gaC"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": []
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "colab": {
+   "provenance": [],
+   "toc_visible": true
+  },
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "base",
+   "language": "python",
+   "name": "python3"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.13.5"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 0
+}
diff --git a/Python/makarov/chapter_03_if_loops.py b/Python/makarov/chapter_03_if_loops.py
new file mode 100644
index 00000000..e8261ca8
--- /dev/null
+++ b/Python/makarov/chapter_03_if_loops.py
@@ -0,0 +1,458 @@
+# %%
+"""Макаров.
+
+Условия и циклы.
+"""
+
+# ## Условия и циклы. Продолжение
+#
+
+# ### Еще раз про условия с if
+#
+
+# Множественные условия (multi-way decisions)
+#
+
+# %%
+# напишем программу, которая разобьет все числа на малые, средние и большие
+# импортируем библиотеку numpy
+import numpy as np
+
+x_1 = 42  # зададим число
+
+# и пропишем условия (не забывайте про двоеточие и отступ)
+if x_1 < 10:
+    print("Small")
+elif x_1 < 100:
+    print("Medium")
+else:
+    print("Large")
+
+# %%
+# запросим число у пользователя
+x_str = input("Введите число: ")
+
+# преобразуем в тип int
+x_2 = int(x_str)
+
+# и наконец классифицируем
+if x_2 < 10:
+    print("Small")
+elif x_2 < 100:
+    print("Medium")
+else:
+    print("Large")
+
+# Вложенные условия (nested decisions)
+#
+
+# %%
+# запрашиваем число
+y_str = input("Введите число: ")
+
+# проверяем первое условие (не пустая ли строка), если оно выполняется
+if len(y_str) != 0:
+
+    # преобразуем в тип int
+    y_int = int(y_str)
+
+    # и классифицируем
+    if y_int < 10:
+        print("Small")
+    elif y_int < 100:
+        print("Medium")
+    else:
+        print("Large")
+
+# в противном, говорим, что ввод пустой
+else:
+    print("Ввод пустой")
+
+# Несколько условий в одном выражении с операторами and или or
+#
+
+# %%
+# пример с and (логическим И)
+z_int = 42
+
+# если z больше 10 и одновременно меньше 100
+if 10 < z_int < 100:
+
+    # у нас среднее число
+    print("Medium")
+
+# в противном случае оно либо маленькое либо большое
+else:
+    print("Small or Large")
+
+# %%
+# пример с or (логическим ИЛИ)
+z_int = 2
+
+# если z меньше 10 или больше 100
+if z_int < 10 or z_int > 100:
+
+    # оно либо маленькое либо большое
+    print("Small or Large")
+
+# в противном случае оно среднее
+else:
+    print("Medium")
+
+# Проверка вхождения элемента в объект с in / not in
+#
+
+# %%
+# можно проверить вхождение слова в строку
+sentence = "To be, or not to be, that is the question"
+word = "question"
+
+if word in sentence:
+    print("Слово найдено")
+
+# %%
+# или отсутствие элемента в списке
+number_list = [2, 3, 4, 6, 7]
+number = 5
+
+if number not in number_list:
+    print("Такого числа в списке нет")
+
+# кроме того, можно проверить вхождение ключа и значения в словарь
+
+# возьмем очень простой словарь
+d_dict = {"apple": 3, "tomato": 6, "carrot": 2}
+
+# %%
+# вначале поищем яблоки среди ключей словаря
+if "apple" in d_dict:
+    print("Нашлись")
+
+# %%
+# а затем посмотрим, нет ли числа 6 среди его значений
+# с помощью метода .values()
+if 6 in d_dict.values():
+    print("Есть")
+
+# ### Циклы в Питоне
+#
+
+# #### Цикл for
+#
+
+# ##### Основные операции
+#
+
+# %%
+# поочередно выведем элементы списка
+number_list = [1, 2, 3]
+
+# не забывая про двоеточие и отступ
+for number in number_list:
+    print(number)
+
+# %%
+# создадим словарь, значениями которого будут списки из двух элементов
+fruits_dict = {"apple": [3, "kg"], "tomato": [6, "pcs"], "carrot": [2, "kg"]}
+
+# %%
+# затем создадим две переменные-контейнера и применим метод .items()
+for key, value in fruits_dict.items():
+    print(key, value)
+
+# %%
+# возьмем только одну переменную и применим метод .values()
+for value in fruits_dict.values():
+    # значение представляет собой список, выведем его первый элемент с индексом [0]
+    print(value[0])
+
+# %%
+# создадим массив и поместим в переменную number_array
+number_array = np.array([1, 2, 3])
+
+# пройдемся по нему с помощью цикла for
+for number in number_array:
+    print(number)
+
+# %%
+# предположим, что у нас есть следующая база данных клиентов
+clients_2: dict[int, dict[str, int | str]] = {
+    1: {"name": "Анна", "age": 24, "sex": "male", "revenue": 12000},
+    2: {"name": "Илья", "age": 18, "sex": "female", "revenue": 8000},
+}
+
+# %%
+# в первом цикле for поместим id и информацию о клиентах в переменные id и info
+for client_id, info in clients_2.items():
+
+    # выведем id клиента
+    print("client ID: " + str(client_id))
+
+    # во втором цикле возьмем информацию об этом клиенте (это тоже словарь)
+    for client_key, client_value in info.items():
+
+        # и выведем каждый ключ (название поля) и значение (саму информацию)
+        print(client_key + ": " + str(client_value))
+
+    # добавим пустую строку после того, как выведем информацию об одном клиенте
+    print()
+
+# ##### Функция range()
+#
+
+# %%
+# создадим последовательность от 0 до 4
+for index in range(5):
+    print(index)
+
+# %%
+# от 1 до 5
+for index in range(1, 6):
+    print(index)
+
+# %%
+# и от 0 до 5 с шагом 2 (то есть будем выводить числа через одно)
+for index in range(0, 6, 2):
+    print(index)
+
+# %%
+# возьмем месяцы года
+# "месяц " добавлен для того, чтобы избежать дублирования кода
+# и как следствие ошибок pylint
+months = [
+    "месяц Январь",
+    "месяц Февраль",
+    "месяц Март",
+    "месяц Апрель",
+    "месяц Май",
+    "месяц Июнь",
+    "месяц Июль",
+    "месяц Август",
+    "месяц Сентябрь",
+    "месяц Октябрь",
+    "месяц Ноябрь",
+    "месяц Декабрь",
+]
+
+# и продажи мороженого в тыс. рублей в каждый из месяцев
+sales = [47, 75, 79, 94, 123, 209, 233, 214, 197, 130, 87, 55]
+
+length = len(months)
+# задав последовательность через range(len()),
+for index in range(length):
+    # мы можем вывести каждый из элементов обоих списков в одном цикле
+    print(months[index], sales[index])
+
+# Последовательность в обратном порядке
+#
+
+# **Способ 1**. Функция reversed()
+#
+
+# %%
+# создадим список
+my_list = [0, 1, 2, 3, 4]
+
+# передадим его функции reversed() и
+# выведем каждый из элементов списка с помощью цикла for
+for index in reversed(my_list):
+    print(index)
+
+# %%
+for index in reversed(range(5)):
+    print(index)
+
+# **Способ 2**. Указать $-1$ в качестве параметра шага
+#
+
+# %%
+# первым параметром укажем конечный элемент списка,
+# а вторым - начальный
+for index in range(4, 0, -1):
+    print(index)
+
+# %%
+# чтобы вывести 0, вторым параметром нужно указать -1
+for index in range(4, -1, -1):
+    print(index)
+
+# **Способ 3**. Функция sorted()
+#
+
+# %%
+# создадим последовательность от 0 до 4
+my_range = range(5)
+
+# отсортируем ее по убыванию
+sorted_values = sorted(my_range, reverse=True)
+
+# выведем элементы отсортированной последовательности
+for index in sorted_values:
+    print(index)
+
+# ##### Функция enumerate()
+#
+
+# %%
+# пусть дан список с днями недели
+days = [
+    "Понедельник",
+    "Вторник",
+    "Среда",
+    "Четверг",
+    "Пятница",
+    "Суббота",
+    "Воскресенье",
+]
+
+# выведем индекс (index) и сами элементы списка (day)
+for index, day in enumerate(days):
+    print(index, day)
+
+# %%
+# так же выведем индекс и элементы списка, но начнем с 1
+for index, day in enumerate(days, 1):
+    print(index, day)
+
+# #### Цикл while
+#
+
+# %%
+# зададим начальное значение счетчика
+index = 0
+
+# пока счетчик меньше трех
+while index < 3:
+
+    # в каждом цикле будем выводить его текущее значение
+    print("Текущее значение счетчика:  " + str(index))
+
+    # внутри цикла не забудем "нарастить" счетчик
+    index = index + 1
+
+    # и выведем новое значение
+    print("Новое значение счетчика:    " + str(index))
+
+    # добавим пустую строку
+    print()
+
+# %%
+# тот же код можно упростить
+index = 0
+
+while index < 3:
+    print(index)
+    # в частности, оператор += сразу увеличивает и присваивает новое значение
+    index += 1
+
+# #### Break, continue
+#
+
+# Оператор break
+#
+
+# %%
+# вновь возьмем словарь clients
+clients_1: dict[int, dict[str, int | str]] = {
+    1: {"name": "Анна", "age": 24, "sex": "male", "revenue": 12000},
+    2: {"name": "Илья", "age": 18, "sex": "female", "revenue": 8000},
+}
+
+# в цикле пройдемся по ключам и значениям словаря
+for client_id, info in clients_1.items():
+
+    # и выведем их
+    print(client_id, info)
+
+    # однако уже после первого исполнения цикла, прервем его
+    break
+
+# %%
+# начальное значение счетчика
+x_int = 6
+
+# будем исполнять цикл пока x не равен нулю
+while x_int != 0:
+
+    # выведем текущее значение счетчика
+    print(x_int)
+
+    # и уменьшим (!) его на 1
+    x_int -= 1
+
+    # если значение счетчика станет равным 3, прервем цикл
+    if x_int == 3:
+        break
+
+# Оператор continue
+#
+
+# выведем все четные числа в диапазоне от 1 до 10 включительно.
+
+# с помощью функции range() создадим последовательность от 1 до 10
+for index in range(1, 11):
+
+    # если остаток от деления на два не равен нулю (то есть число нечетное)
+    if index % 2 != 0:
+
+        # идем к следующему числу последовательности
+        continue
+
+    # в противном случае выводим число
+    print(index)
+
+# #### Форматирование строк через f-строки и метод .format()
+#
+
+# %%
+# снова возьмем список с днями недели
+days = [
+    "Понедельник",
+    "Вторник",
+    "Среда",
+    "Четверг",
+    "Пятница",
+    "Суббота",
+    "Воскресенье",
+]
+
+# и для простоты поместим слово "Понедельник" в переменную Monday
+Monday = days[0]
+Monday
+
+# %%
+# теперь напишем фразу "Понедельник - день тяжелый" следующим образом
+print(f"{Monday} - день тяжелый")
+
+# %%
+# то же самое можно вывести с помощью метода .format()
+print(f"{Monday} - день тяжелый")  # pylint: disable=C0209
+
+# ### Ответы на вопросы к занятию
+#
+
+# **Вопрос**. Можно ли использовать цикл while с функцией range()?
+#
+
+# с функцией range() можно использовать цикл while, но такое решение не оптимально
+# приведем пример с while
+
+index = 1  # создадим счетчик
+
+while index in range(1, 11):  # пока счетчик в диапазоне от 1 до 10
+    print("Значение счетчика ", index)  # выведем его значение и
+    index += 1  # увеличим счетчик на 1
+
+# %%
+# более оптимальный код
+for index in range(1, 11):
+    print("Значение счетчика ", index)
+
+# **Вопрос**. Можно ли обойтись без оператора continue в приведенном на занятии примере?
+#
+
+# %%
+for index in range(1, 11):
+    # если число четное, выведем его
+    if index % 2 == 0:
+        print(index)
diff --git a/Python/makarov/chapter_04_files.ipynb b/Python/makarov/chapter_04_files.ipynb
new file mode 100644
index 00000000..c8331a88
--- /dev/null
+++ b/Python/makarov/chapter_04_files.ipynb
@@ -0,0 +1,7552 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "\"\"\"Макаров. Работа с файлами в Google Colab.\"\"\""
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "wCSNo_gqmeQt"
+   },
+   "source": [
+    "## Работа с файлами в Google Colab"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "oXnMiXFesjVo"
+   },
+   "source": [
+    "### Этап 1. Подгрузка файлов"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "Aul2gf2fCeXi"
+   },
+   "source": [
+    "Способ 1. Вручную через вкладку 'Файлы'"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "J3wl2Nq1CrEu"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# см. материалы урока на сайте"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "vT5fboDlCrkx"
+   },
+   "source": [
+    "Способ 2. Через модуль files библиотеки google.colab"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "G_diXkM5mOCB"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# импортируем модуль os\n",
+    "import os\n",
+    "\n",
+    "# импортируем библиотеку\n",
+    "import pandas as pd\n",
+    "\n",
+    "# для построения графиков воспользуемся новой для нас библиотекой seaborn\n",
+    "import seaborn as sns\n",
+    "\n",
+    "# из библиотеки google.colab импортируем класс files\n",
+    "from google.colab import files\n",
+    "\n",
+    "# импортируем логистическую регрессию из модуля linear_model библиотеки sklearn\n",
+    "from sklearn.linear_model import LogisticRegression\n",
+    "\n",
+    "# импортируем метрику accuracy из sklearn\n",
+    "# построим матрицу ошибок\n",
+    "from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix\n",
+    "\n",
+    "# импортируем класс StandardScaler\n",
+    "from sklearn.preprocessing import StandardScaler"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 73
+    },
+    "id": "_jRYdyKdMxvX",
+    "outputId": "d82bd7e6-b886-4110-b161-77dc1f7cc109"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "\n",
+       "     <input type=\"file\" id=\"files-1a2a9307-88b9-46a7-b5b7-e7392d777477\" name=\"files[]\" multiple disabled\n",
+       "        style=\"border:none\" />\n",
+       "     <output id=\"result-1a2a9307-88b9-46a7-b5b7-e7392d777477\">\n",
+       "      Upload widget is only available when the cell has been executed in the\n",
+       "      current browser session. Please rerun this cell to enable.\n",
+       "      </output>\n",
+       "      <script>// Copyright 2017 Google LLC\n",
+       "//\n",
+       "// Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the \"License\");\n",
+       "// you may not use this file except in compliance with the License.\n",
+       "// You may obtain a copy of the License at\n",
+       "//\n",
+       "//      http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0\n",
+       "//\n",
+       "// Unless required by applicable law or agreed to in writing, software\n",
+       "// distributed under the License is distributed on an \"AS IS\" BASIS,\n",
+       "// WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.\n",
+       "// See the License for the specific language governing permissions and\n",
+       "// limitations under the License.\n",
+       "\n",
+       "/**\n",
+       " * @fileoverview Helpers for google.colab Python module.\n",
+       " */\n",
+       "(function(scope) {\n",
+       "function span(text, styleAttributes = {}) {\n",
+       "  const element = document.createElement('span');\n",
+       "  element.textContent = text;\n",
+       "  for (const key of Object.keys(styleAttributes)) {\n",
+       "    element.style[key] = styleAttributes[key];\n",
+       "  }\n",
+       "  return element;\n",
+       "}\n",
+       "\n",
+       "// Max number of bytes which will be uploaded at a time.\n",
+       "const MAX_PAYLOAD_SIZE = 100 * 1024;\n",
+       "\n",
+       "function _uploadFiles(inputId, outputId) {\n",
+       "  const steps = uploadFilesStep(inputId, outputId);\n",
+       "  const outputElement = document.getElementById(outputId);\n",
+       "  // Cache steps on the outputElement to make it available for the next call\n",
+       "  // to uploadFilesContinue from Python.\n",
+       "  outputElement.steps = steps;\n",
+       "\n",
+       "  return _uploadFilesContinue(outputId);\n",
+       "}\n",
+       "\n",
+       "// This is roughly an async generator (not supported in the browser yet),\n",
+       "// where there are multiple asynchronous steps and the Python side is going\n",
+       "// to poll for completion of each step.\n",
+       "// This uses a Promise to block the python side on completion of each step,\n",
+       "// then passes the result of the previous step as the input to the next step.\n",
+       "function _uploadFilesContinue(outputId) {\n",
+       "  const outputElement = document.getElementById(outputId);\n",
+       "  const steps = outputElement.steps;\n",
+       "\n",
+       "  const next = steps.next(outputElement.lastPromiseValue);\n",
+       "  return Promise.resolve(next.value.promise).then((value) => {\n",
+       "    // Cache the last promise value to make it available to the next\n",
+       "    // step of the generator.\n",
+       "    outputElement.lastPromiseValue = value;\n",
+       "    return next.value.response;\n",
+       "  });\n",
+       "}\n",
+       "\n",
+       "/**\n",
+       " * Generator function which is called between each async step of the upload\n",
+       " * process.\n",
+       " * @param {string} inputId Element ID of the input file picker element.\n",
+       " * @param {string} outputId Element ID of the output display.\n",
+       " * @return {!Iterable<!Object>} Iterable of next steps.\n",
+       " */\n",
+       "function* uploadFilesStep(inputId, outputId) {\n",
+       "  const inputElement = document.getElementById(inputId);\n",
+       "  inputElement.disabled = false;\n",
+       "\n",
+       "  const outputElement = document.getElementById(outputId);\n",
+       "  outputElement.innerHTML = '';\n",
+       "\n",
+       "  const pickedPromise = new Promise((resolve) => {\n",
+       "    inputElement.addEventListener('change', (e) => {\n",
+       "      resolve(e.target.files);\n",
+       "    });\n",
+       "  });\n",
+       "\n",
+       "  const cancel = document.createElement('button');\n",
+       "  inputElement.parentElement.appendChild(cancel);\n",
+       "  cancel.textContent = 'Cancel upload';\n",
+       "  const cancelPromise = new Promise((resolve) => {\n",
+       "    cancel.onclick = () => {\n",
+       "      resolve(null);\n",
+       "    };\n",
+       "  });\n",
+       "\n",
+       "  // Wait for the user to pick the files.\n",
+       "  const files = yield {\n",
+       "    promise: Promise.race([pickedPromise, cancelPromise]),\n",
+       "    response: {\n",
+       "      action: 'starting',\n",
+       "    }\n",
+       "  };\n",
+       "\n",
+       "  cancel.remove();\n",
+       "\n",
+       "  // Disable the input element since further picks are not allowed.\n",
+       "  inputElement.disabled = true;\n",
+       "\n",
+       "  if (!files) {\n",
+       "    return {\n",
+       "      response: {\n",
+       "        action: 'complete',\n",
+       "      }\n",
+       "    };\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  for (const file of files) {\n",
+       "    const li = document.createElement('li');\n",
+       "    li.append(span(file.name, {fontWeight: 'bold'}));\n",
+       "    li.append(span(\n",
+       "        `(${file.type || 'n/a'}) - ${file.size} bytes, ` +\n",
+       "        `last modified: ${\n",
+       "            file.lastModifiedDate ? file.lastModifiedDate.toLocaleDateString() :\n",
+       "                                    'n/a'} - `));\n",
+       "    const percent = span('0% done');\n",
+       "    li.appendChild(percent);\n",
+       "\n",
+       "    outputElement.appendChild(li);\n",
+       "\n",
+       "    const fileDataPromise = new Promise((resolve) => {\n",
+       "      const reader = new FileReader();\n",
+       "      reader.onload = (e) => {\n",
+       "        resolve(e.target.result);\n",
+       "      };\n",
+       "      reader.readAsArrayBuffer(file);\n",
+       "    });\n",
+       "    // Wait for the data to be ready.\n",
+       "    let fileData = yield {\n",
+       "      promise: fileDataPromise,\n",
+       "      response: {\n",
+       "        action: 'continue',\n",
+       "      }\n",
+       "    };\n",
+       "\n",
+       "    // Use a chunked sending to avoid message size limits. See b/62115660.\n",
+       "    let position = 0;\n",
+       "    do {\n",
+       "      const length = Math.min(fileData.byteLength - position, MAX_PAYLOAD_SIZE);\n",
+       "      const chunk = new Uint8Array(fileData, position, length);\n",
+       "      position += length;\n",
+       "\n",
+       "      const base64 = btoa(String.fromCharCode.apply(null, chunk));\n",
+       "      yield {\n",
+       "        response: {\n",
+       "          action: 'append',\n",
+       "          file: file.name,\n",
+       "          data: base64,\n",
+       "        },\n",
+       "      };\n",
+       "\n",
+       "      let percentDone = fileData.byteLength === 0 ?\n",
+       "          100 :\n",
+       "          Math.round((position / fileData.byteLength) * 100);\n",
+       "      percent.textContent = `${percentDone}% done`;\n",
+       "\n",
+       "    } while (position < fileData.byteLength);\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  // All done.\n",
+       "  yield {\n",
+       "    response: {\n",
+       "      action: 'complete',\n",
+       "    }\n",
+       "  };\n",
+       "}\n",
+       "\n",
+       "scope.google = scope.google || {};\n",
+       "scope.google.colab = scope.google.colab || {};\n",
+       "scope.google.colab._files = {\n",
+       "  _uploadFiles,\n",
+       "  _uploadFilesContinue,\n",
+       "};\n",
+       "})(self);\n",
+       "</script> "
+      ],
+      "text/plain": [
+       "<IPython.core.display.HTML object>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "output_type": "display_data"
+    },
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Saving test.csv to test.csv\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# создаем объект этого класса, применяем метод .upload()\n",
+    "uploaded = files.upload()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "yh8CPuhlpzL2"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# посмотрим на содержимое словаря uploaded\n",
+    "uploaded"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "GRWVTwZyD5QG"
+   },
+   "source": [
+    "### Этап 2. Чтение файлов"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "juHKhicPELyw"
+   },
+   "source": [
+    "#### Просмотр содержимого папки /content/"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "1-Qe9XS0vqIf"
+   },
+   "source": [
+    "##### Модуль os и метод .walk()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 1,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "NrbpYhSR9b0p",
+    "outputId": "716bb453-aa13-44d7-c8c8-acc0cfc22397"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# выводим пути к папкам (dirpath) и наименования файлов (filenames) и после этого\n",
+    "for dirpath, _, filenames in os.walk(\"/content/\"):\n",
+    "\n",
+    "    # во вложенном цикле проходимся по названиям файлов\n",
+    "    for filename in filenames:\n",
+    "\n",
+    "        # и соединяем путь до папок и входящие в эти папки файлы\n",
+    "        # с помощью метода path.join()\n",
+    "        print(os.path.join(dirpath, filename))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "tYOEkfDGu6LB"
+   },
+   "source": [
+    "##### Команда `!ls`"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "gGF1t5Vpu_td",
+    "outputId": "5e9a46c9-e2c5-48b8-9641-973e0b059aa3"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stderr",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "'ls' is not recognized as an internal or external command,\n",
+      "operable program or batch file.\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# посмотрим на содержимое папки content\n",
+    "# !ls"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "Bf0b4mWBxn_n",
+    "outputId": "a5e3c446-5580-4f29-ee26-ce6fa42494aa"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "anscombe.json\t\t     california_housing_train.csv  mnist_train_small.csv\n",
+      "california_housing_test.csv  mnist_test.csv\t\t   README.md\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# заглянем внутрь sample_data\n",
+    "# !ls /content/sample_data/"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "vusmtwpkD8R-"
+   },
+   "source": [
+    "#### Чтение из переменной uploaded"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "xUqBSfBl2oRf",
+    "outputId": "f2251b43-e01e-409b-8d8c-205eb5418a2f"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "bytes"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 8,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# посмотрим на тип значений словаря uploaded\n",
+    "type(uploaded[\"test.csv\"])"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "oO_k88nfnV_P"
+   },
+   "source": [
+    "Пример работы с объектом bytes"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "EQze4APGmvYK",
+    "outputId": "96ffde8d-586b-46bc-a0dd-123f5de9fda7"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "<class 'str'>\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# обратимся к ключу словаря uploaded и применим метод .decode()\n",
+    "uploaded_str = uploaded[\"test.csv\"].decode()\n",
+    "\n",
+    "# на выходе получаем обычную строку\n",
+    "print(type(uploaded_str))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "AyMuoDg2WyCr",
+    "outputId": "f277fbb3-38d0-4f95-e0d7-56039873c703"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "PassengerId,Pclass,Name,Sex,Age,Sib\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# выведем первые 35 значений\n",
+    "print(uploaded_str[:35])"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "AoBoGKGKCC3J",
+    "outputId": "850cc96d-f696-4d70-b2f7-d91f86d9651b"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "list"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 11,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# если разбить строку методом .split() по символам \\r\n",
+    "# (возврат к началу строки) и \\n (новая строка)\n",
+    "uploaded_list = uploaded_str.split(\"\\r\\n\")\n",
+    "\n",
+    "# на выходе мы получим список\n",
+    "type(uploaded_list)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "-DiIL3dipCYe",
+    "outputId": "90d410f2-5189-4b4c-a356-6a2b7d64512d"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "PassengerId,Pclass,Name,Sex,Age,SibSp,Parch,Ticket,Fare,Cabin,Embarked\n",
+      "892,3,\"Kelly, Mr. James\",male,34.5,0,0,330911,7.8292,,Q\n",
+      "893,3,\"Wilkes, Mrs. James (Ellen Needs)\",female,47,1,0,363272,7,,S\n",
+      "894,2,\"Myles, Mr. Thomas Francis\",male,62,0,0,240276,9.6875,,Q\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# пройдемся по этому списку, не забыв создать индекс с помощью функции enumerate()\n",
+    "for i, line in enumerate(uploaded_list):\n",
+    "\n",
+    "    # начнем выводить записи\n",
+    "    print(line)\n",
+    "\n",
+    "    # когда дойдем до четвертой строки\n",
+    "    if i == 3:\n",
+    "\n",
+    "        # прервемся\n",
+    "        break"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "Bs9a3vc0FVAu"
+   },
+   "source": [
+    "#### Использование функции open() и конструкции with open()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "y0ljQMYw8-tt",
+    "outputId": "daeafd6c-a92c-4529-a123-595bd2d36977"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "PassengerId,Survived,Pclass,Name,Sex,Age,SibSp,Parch,Ticket,Fare,Cabin,Embarked\n",
+      "1,0,3,\"Braund, Mr. Owen Harris\",male,22,1,0,A/5 21171,7.25,,S\n",
+      "\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# передадим функции open() адрес файла\n",
+    "# параметр 'r' означает, что мы хотим прочитать (read) файл\n",
+    "\n",
+    "# f1 = open(\"/content/train.csv\", encoding=\"utf-8\")\n",
+    "\n",
+    "# метод .read() помещает весь файл в одну строку\n",
+    "# выведем первые 142 символа (если параметр не указывать, выведется все содержимое)\n",
+    "# print(f1.read(142))\n",
+    "\n",
+    "# в конце файл необходимо закрыть\n",
+    "# f1.close()\n",
+    "\n",
+    "with open(\"/content/train.csv\", encoding=\"utf-8\") as f1:\n",
+    "    print(f1.read(142))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "bY54zGjAKql_",
+    "outputId": "d423fb97-6639-434c-d8ba-93869f06fc6c"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "PassengerId,Survived,Pclass,Name,Sex,Age,SibSp,Parch,Ticket,Fare,Cabin,Embarked\n",
+      "1,0,3,\"Braund, Mr. Owen Harris\",male,22,1,0,A/5 21171,7.25,,S\n",
+      "2,1,1,\"Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Thayer)\",female,38,1,0,PC 17599,71.2833,C85,C\n",
+      "3,1,3,\"Heikkinen, Miss. Laina\",female,26,0,0,STON/O2. 3101282,7.925,,S\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# снова откроем файл\n",
+    "# f2 = open(\"/content/train.csv\", encoding=\"utf-8\")\n",
+    "\n",
+    "# пройдемся по нашему объекту в цикле for и параллельно создадим индекс\n",
+    "# for index, line in enumerate(f2):\n",
+    "\n",
+    "# выведем строки без служебных символов по краям\n",
+    "# print(line.strip())\n",
+    "\n",
+    "# дойдя до четвертой строки, прервемся\n",
+    "# if index == 3:\n",
+    "#     break\n",
+    "\n",
+    "# не забудем закрыть файл\n",
+    "# f2.close()\n",
+    "\n",
+    "with open(\"/content/train.csv\", encoding=\"utf-8\") as f2:\n",
+    "    for index, line in enumerate(f2):\n",
+    "        print(line.strip())\n",
+    "\n",
+    "        if index == 3:\n",
+    "            break"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "HbzFPTT__z7x",
+    "outputId": "3815306c-b796-4c92-9ffd-1ef14ec8f741"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "PassengerId,Pclass,Name,Sex,Age,SibSp,Parch,Ticket,Fare,Cabin,Embarked\n",
+      "892,3,\"Kelly, Mr. James\",male,34.5,0,0,330911,7.8292,,Q\n",
+      "893,3,\"Wilkes, Mrs. James (Ellen Needs)\",female,47,1,0,363272,7,,S\n",
+      "894,2,\"Myles, Mr. Thomas Francis\",male,62,0,0,240276,9.6875,,Q\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# скажем Питону: \"открой файл  и назови его f3\"\n",
+    "with open(\"/content/test.csv\", encoding=\"utf-8\") as f3:\n",
+    "\n",
+    "    # \"пройдись по строкам без служебных символов\"\n",
+    "    for index, line in enumerate(f3):\n",
+    "        print(line.strip())\n",
+    "\n",
+    "        # и \"прервись на четвертой строке\"\n",
+    "        if index == 3:\n",
+    "            break"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "vcyff9nqEzJd"
+   },
+   "source": [
+    "#### Чтение через библиотеку Pandas"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 320
+    },
+    "id": "xhqoLRKeqIfM",
+    "outputId": "4f5c9a0e-8366-4063-fbf2-efdd0b85161b"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "application/vnd.google.colaboratory.intrinsic+json": {
+       "summary": "{\n  \"name\": \"train\",\n  \"rows\": 891,\n  \"fields\": [\n    {\n      \"column\": \"PassengerId\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"number\",\n        \"std\": 257,\n        \"min\": 1,\n        \"max\": 891,\n        \"num_unique_values\": 891,\n        \"samples\": [\n          710,\n          440,\n          841\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": \"Survived\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"number\",\n        \"std\": 0,\n        \"min\": 0,\n        \"max\": 1,\n        \"num_unique_values\": 2,\n        \"samples\": [\n          1,\n          0\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": \"Pclass\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"number\",\n        \"std\": 0,\n        \"min\": 1,\n        \"max\": 3,\n        \"num_unique_values\": 3,\n        \"samples\": [\n          3,\n          1\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": \"Name\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"string\",\n        \"num_unique_values\": 891,\n        \"samples\": [\n          \"Moubarek, Master. Halim Gonios (\\\"William George\\\")\",\n          \"Kvillner, Mr. Johan Henrik Johannesson\"\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": \"Sex\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"category\",\n        \"num_unique_values\": 2,\n        \"samples\": [\n          \"female\",\n          \"male\"\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": \"Age\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"number\",\n        \"std\": 14.526497332334044,\n        \"min\": 0.42,\n        \"max\": 80.0,\n        \"num_unique_values\": 88,\n        \"samples\": [\n          0.75,\n          22.0\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": \"SibSp\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"number\",\n        \"std\": 1,\n        \"min\": 0,\n        \"max\": 8,\n        \"num_unique_values\": 7,\n        \"samples\": [\n          1,\n          0\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": \"Parch\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"number\",\n        \"std\": 0,\n        \"min\": 0,\n        \"max\": 6,\n        \"num_unique_values\": 7,\n        \"samples\": [\n          0,\n          1\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": \"Ticket\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"string\",\n        \"num_unique_values\": 681,\n        \"samples\": [\n          \"11774\",\n          \"248740\"\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": \"Fare\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"number\",\n        \"std\": 49.693428597180905,\n        \"min\": 0.0,\n        \"max\": 512.3292,\n        \"num_unique_values\": 248,\n        \"samples\": [\n          11.2417,\n          51.8625\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": \"Cabin\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"category\",\n        \"num_unique_values\": 147,\n        \"samples\": [\n          \"D45\",\n          \"B49\"\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": \"Embarked\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"category\",\n        \"num_unique_values\": 3,\n        \"samples\": [\n          \"S\",\n          \"C\"\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    }\n  ]\n}",
+       "type": "dataframe",
+       "variable_name": "train"
+      },
+      "text/html": [
+       "\n",
+       "  <div id=\"df-666542df-5aea-4e78-863e-8f7290ba6ac5\" class=\"colab-df-container\">\n",
+       "    <div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>PassengerId</th>\n",
+       "      <th>Survived</th>\n",
+       "      <th>Pclass</th>\n",
+       "      <th>Name</th>\n",
+       "      <th>Sex</th>\n",
+       "      <th>Age</th>\n",
+       "      <th>SibSp</th>\n",
+       "      <th>Parch</th>\n",
+       "      <th>Ticket</th>\n",
+       "      <th>Fare</th>\n",
+       "      <th>Cabin</th>\n",
+       "      <th>Embarked</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>0</th>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>3</td>\n",
+       "      <td>Braund, Mr. Owen Harris</td>\n",
+       "      <td>male</td>\n",
+       "      <td>22.0</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>A/5 21171</td>\n",
+       "      <td>7.2500</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>S</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>1</th>\n",
+       "      <td>2</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "      <td>Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Th...</td>\n",
+       "      <td>female</td>\n",
+       "      <td>38.0</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>PC 17599</td>\n",
+       "      <td>71.2833</td>\n",
+       "      <td>C85</td>\n",
+       "      <td>C</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2</th>\n",
+       "      <td>3</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "      <td>3</td>\n",
+       "      <td>Heikkinen, Miss. Laina</td>\n",
+       "      <td>female</td>\n",
+       "      <td>26.0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>STON/O2. 3101282</td>\n",
+       "      <td>7.9250</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>S</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "</div>\n",
+       "    <div class=\"colab-df-buttons\">\n",
+       "\n",
+       "  <div class=\"colab-df-container\">\n",
+       "    <button class=\"colab-df-convert\" onclick=\"convertToInteractive('df-666542df-5aea-4e78-863e-8f7290ba6ac5')\"\n",
+       "            title=\"Convert this dataframe to an interactive table.\"\n",
+       "            style=\"display:none;\">\n",
+       "\n",
+       "  <svg xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" height=\"24px\" viewBox=\"0 -960 960 960\">\n",
+       "    <path d=\"M120-120v-720h720v720H120Zm60-500h600v-160H180v160Zm220 220h160v-160H400v160Zm0 220h160v-160H400v160ZM180-400h160v-160H180v160Zm440 0h160v-160H620v160ZM180-180h160v-160H180v160Zm440 0h160v-160H620v160Z\"/>\n",
+       "  </svg>\n",
+       "    </button>\n",
+       "\n",
+       "  <style>\n",
+       "    .colab-df-container {\n",
+       "      display:flex;\n",
+       "      gap: 12px;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .colab-df-convert {\n",
+       "      background-color: #E8F0FE;\n",
+       "      border: none;\n",
+       "      border-radius: 50%;\n",
+       "      cursor: pointer;\n",
+       "      display: none;\n",
+       "      fill: #1967D2;\n",
+       "      height: 32px;\n",
+       "      padding: 0 0 0 0;\n",
+       "      width: 32px;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .colab-df-convert:hover {\n",
+       "      background-color: #E2EBFA;\n",
+       "      box-shadow: 0px 1px 2px rgba(60, 64, 67, 0.3), 0px 1px 3px 1px rgba(60, 64, 67, 0.15);\n",
+       "      fill: #174EA6;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .colab-df-buttons div {\n",
+       "      margin-bottom: 4px;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    [theme=dark] .colab-df-convert {\n",
+       "      background-color: #3B4455;\n",
+       "      fill: #D2E3FC;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    [theme=dark] .colab-df-convert:hover {\n",
+       "      background-color: #434B5C;\n",
+       "      box-shadow: 0px 1px 3px 1px rgba(0, 0, 0, 0.15);\n",
+       "      filter: drop-shadow(0px 1px 2px rgba(0, 0, 0, 0.3));\n",
+       "      fill: #FFFFFF;\n",
+       "    }\n",
+       "  </style>\n",
+       "\n",
+       "    <script>\n",
+       "      const buttonEl =\n",
+       "        document.querySelector('#df-666542df-5aea-4e78-863e-8f7290ba6ac5 button.colab-df-convert');\n",
+       "      buttonEl.style.display =\n",
+       "        google.colab.kernel.accessAllowed ? 'block' : 'none';\n",
+       "\n",
+       "      async function convertToInteractive(key) {\n",
+       "        const element = document.querySelector('#df-666542df-5aea-4e78-863e-8f7290ba6ac5');\n",
+       "        const dataTable =\n",
+       "          await google.colab.kernel.invokeFunction('convertToInteractive',\n",
+       "                                                    [key], {});\n",
+       "        if (!dataTable) return;\n",
+       "\n",
+       "        const docLinkHtml = 'Like what you see? Visit the ' +\n",
+       "          '<a target=\"_blank\" href=https://colab.research.google.com/notebooks/data_table.ipynb>data table notebook</a>'\n",
+       "          + ' to learn more about interactive tables.';\n",
+       "        element.innerHTML = '';\n",
+       "        dataTable['output_type'] = 'display_data';\n",
+       "        await google.colab.output.renderOutput(dataTable, element);\n",
+       "        const docLink = document.createElement('div');\n",
+       "        docLink.innerHTML = docLinkHtml;\n",
+       "        element.appendChild(docLink);\n",
+       "      }\n",
+       "    </script>\n",
+       "  </div>\n",
+       "\n",
+       "\n",
+       "<div id=\"df-27483bc3-403e-43d1-a898-8a66f403df53\">\n",
+       "  <button class=\"colab-df-quickchart\" onclick=\"quickchart('df-27483bc3-403e-43d1-a898-8a66f403df53')\"\n",
+       "            title=\"Suggest charts\"\n",
+       "            style=\"display:none;\">\n",
+       "\n",
+       "<svg xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" height=\"24px\"viewBox=\"0 0 24 24\"\n",
+       "     width=\"24px\">\n",
+       "    <g>\n",
+       "        <path d=\"M19 3H5c-1.1 0-2 .9-2 2v14c0 1.1.9 2 2 2h14c1.1 0 2-.9 2-2V5c0-1.1-.9-2-2-2zM9 17H7v-7h2v7zm4 0h-2V7h2v10zm4 0h-2v-4h2v4z\"/>\n",
+       "    </g>\n",
+       "</svg>\n",
+       "  </button>\n",
+       "\n",
+       "<style>\n",
+       "  .colab-df-quickchart {\n",
+       "      --bg-color: #E8F0FE;\n",
+       "      --fill-color: #1967D2;\n",
+       "      --hover-bg-color: #E2EBFA;\n",
+       "      --hover-fill-color: #174EA6;\n",
+       "      --disabled-fill-color: #AAA;\n",
+       "      --disabled-bg-color: #DDD;\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  [theme=dark] .colab-df-quickchart {\n",
+       "      --bg-color: #3B4455;\n",
+       "      --fill-color: #D2E3FC;\n",
+       "      --hover-bg-color: #434B5C;\n",
+       "      --hover-fill-color: #FFFFFF;\n",
+       "      --disabled-bg-color: #3B4455;\n",
+       "      --disabled-fill-color: #666;\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  .colab-df-quickchart {\n",
+       "    background-color: var(--bg-color);\n",
+       "    border: none;\n",
+       "    border-radius: 50%;\n",
+       "    cursor: pointer;\n",
+       "    display: none;\n",
+       "    fill: var(--fill-color);\n",
+       "    height: 32px;\n",
+       "    padding: 0;\n",
+       "    width: 32px;\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  .colab-df-quickchart:hover {\n",
+       "    background-color: var(--hover-bg-color);\n",
+       "    box-shadow: 0 1px 2px rgba(60, 64, 67, 0.3), 0 1px 3px 1px rgba(60, 64, 67, 0.15);\n",
+       "    fill: var(--button-hover-fill-color);\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  .colab-df-quickchart-complete:disabled,\n",
+       "  .colab-df-quickchart-complete:disabled:hover {\n",
+       "    background-color: var(--disabled-bg-color);\n",
+       "    fill: var(--disabled-fill-color);\n",
+       "    box-shadow: none;\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  .colab-df-spinner {\n",
+       "    border: 2px solid var(--fill-color);\n",
+       "    border-color: transparent;\n",
+       "    border-bottom-color: var(--fill-color);\n",
+       "    animation:\n",
+       "      spin 1s steps(1) infinite;\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  @keyframes spin {\n",
+       "    0% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-bottom-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-left-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    20% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-left-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-top-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    30% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-left-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-top-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-right-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    40% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-right-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-top-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    60% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-right-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    80% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-right-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-bottom-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    90% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-bottom-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "  }\n",
+       "</style>\n",
+       "\n",
+       "  <script>\n",
+       "    async function quickchart(key) {\n",
+       "      const quickchartButtonEl =\n",
+       "        document.querySelector('#' + key + ' button');\n",
+       "      quickchartButtonEl.disabled = true;  // To prevent multiple clicks.\n",
+       "      quickchartButtonEl.classList.add('colab-df-spinner');\n",
+       "      try {\n",
+       "        const charts = await google.colab.kernel.invokeFunction(\n",
+       "            'suggestCharts', [key], {});\n",
+       "      } catch (error) {\n",
+       "        console.error('Error during call to suggestCharts:', error);\n",
+       "      }\n",
+       "      quickchartButtonEl.classList.remove('colab-df-spinner');\n",
+       "      quickchartButtonEl.classList.add('colab-df-quickchart-complete');\n",
+       "    }\n",
+       "    (() => {\n",
+       "      let quickchartButtonEl =\n",
+       "        document.querySelector('#df-27483bc3-403e-43d1-a898-8a66f403df53 button');\n",
+       "      quickchartButtonEl.style.display =\n",
+       "        google.colab.kernel.accessAllowed ? 'block' : 'none';\n",
+       "    })();\n",
+       "  </script>\n",
+       "</div>\n",
+       "\n",
+       "    </div>\n",
+       "  </div>\n"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "   PassengerId  Survived  Pclass  \\\n",
+       "0            1         0       3   \n",
+       "1            2         1       1   \n",
+       "2            3         1       3   \n",
+       "\n",
+       "                                                Name     Sex   Age  SibSp  \\\n",
+       "0                            Braund, Mr. Owen Harris    male  22.0      1   \n",
+       "1  Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Th...  female  38.0      1   \n",
+       "2                             Heikkinen, Miss. Laina  female  26.0      0   \n",
+       "\n",
+       "   Parch            Ticket     Fare Cabin Embarked  \n",
+       "0      0         A/5 21171   7.2500   NaN        S  \n",
+       "1      0          PC 17599  71.2833   C85        C  \n",
+       "2      0  STON/O2. 3101282   7.9250   NaN        S  "
+      ]
+     },
+     "execution_count": 52,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# применим функцию read_csv() и посмотрим на первые три записи файла train.csv\n",
+    "train = pd.read_csv(\"/content/train.csv\")\n",
+    "train.head(3)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 300
+    },
+    "id": "V9t1TFc27k8n",
+    "outputId": "0b2a172e-fd76-4d23-a610-e0ca6792b1f7"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "application/vnd.google.colaboratory.intrinsic+json": {
+       "summary": "{\n  \"name\": \"test\",\n  \"rows\": 418,\n  \"fields\": [\n    {\n      \"column\": \"PassengerId\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"number\",\n        \"std\": 120,\n        \"min\": 892,\n        \"max\": 1309,\n        \"num_unique_values\": 418,\n        \"samples\": [\n          1213,\n          1216,\n          1280\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": \"Pclass\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"number\",\n        \"std\": 0,\n        \"min\": 1,\n        \"max\": 3,\n        \"num_unique_values\": 3,\n        \"samples\": [\n          3,\n          2,\n          1\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": \"Name\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"string\",\n        \"num_unique_values\": 418,\n        \"samples\": [\n          \"Krekorian, Mr. Neshan\",\n          \"Kreuchen, Miss. Emilie\",\n          \"Canavan, Mr. Patrick\"\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": \"Sex\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"category\",\n        \"num_unique_values\": 2,\n        \"samples\": [\n          \"female\",\n          \"male\"\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": \"Age\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"number\",\n        \"std\": 14.18120923562442,\n        \"min\": 0.17,\n        \"max\": 76.0,\n        \"num_unique_values\": 79,\n        \"samples\": [\n          10.0,\n          34.5\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": \"SibSp\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"number\",\n        \"std\": 0,\n        \"min\": 0,\n        \"max\": 8,\n        \"num_unique_values\": 7,\n        \"samples\": [\n          0,\n          1\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": \"Parch\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"number\",\n        \"std\": 0,\n        \"min\": 0,\n        \"max\": 9,\n        \"num_unique_values\": 8,\n        \"samples\": [\n          1,\n          6\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": \"Ticket\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"string\",\n        \"num_unique_values\": 363,\n        \"samples\": [\n          \"2673\",\n          \"W./C. 6607\"\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": \"Fare\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"number\",\n        \"std\": 55.90757617997383,\n        \"min\": 0.0,\n        \"max\": 512.3292,\n        \"num_unique_values\": 169,\n        \"samples\": [\n          41.5792,\n          57.75\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": \"Cabin\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"category\",\n        \"num_unique_values\": 76,\n        \"samples\": [\n          \"A21\",\n          \"E45\"\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": \"Embarked\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"category\",\n        \"num_unique_values\": 3,\n        \"samples\": [\n          \"Q\",\n          \"S\"\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    }\n  ]\n}",
+       "type": "dataframe",
+       "variable_name": "test"
+      },
+      "text/html": [
+       "\n",
+       "  <div id=\"df-8e728aa9-1f21-4fd2-b0db-017dc2087052\" class=\"colab-df-container\">\n",
+       "    <div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>PassengerId</th>\n",
+       "      <th>Pclass</th>\n",
+       "      <th>Name</th>\n",
+       "      <th>Sex</th>\n",
+       "      <th>Age</th>\n",
+       "      <th>SibSp</th>\n",
+       "      <th>Parch</th>\n",
+       "      <th>Ticket</th>\n",
+       "      <th>Fare</th>\n",
+       "      <th>Cabin</th>\n",
+       "      <th>Embarked</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>0</th>\n",
+       "      <td>892</td>\n",
+       "      <td>3</td>\n",
+       "      <td>Kelly, Mr. James</td>\n",
+       "      <td>male</td>\n",
+       "      <td>34.5</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>330911</td>\n",
+       "      <td>7.8292</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>Q</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>1</th>\n",
+       "      <td>893</td>\n",
+       "      <td>3</td>\n",
+       "      <td>Wilkes, Mrs. James (Ellen Needs)</td>\n",
+       "      <td>female</td>\n",
+       "      <td>47.0</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>363272</td>\n",
+       "      <td>7.0000</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>S</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2</th>\n",
+       "      <td>894</td>\n",
+       "      <td>2</td>\n",
+       "      <td>Myles, Mr. Thomas Francis</td>\n",
+       "      <td>male</td>\n",
+       "      <td>62.0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>240276</td>\n",
+       "      <td>9.6875</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>Q</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "</div>\n",
+       "    <div class=\"colab-df-buttons\">\n",
+       "\n",
+       "  <div class=\"colab-df-container\">\n",
+       "    <button class=\"colab-df-convert\" onclick=\"convertToInteractive('df-8e728aa9-1f21-4fd2-b0db-017dc2087052')\"\n",
+       "            title=\"Convert this dataframe to an interactive table.\"\n",
+       "            style=\"display:none;\">\n",
+       "\n",
+       "  <svg xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" height=\"24px\" viewBox=\"0 -960 960 960\">\n",
+       "    <path d=\"M120-120v-720h720v720H120Zm60-500h600v-160H180v160Zm220 220h160v-160H400v160Zm0 220h160v-160H400v160ZM180-400h160v-160H180v160Zm440 0h160v-160H620v160ZM180-180h160v-160H180v160Zm440 0h160v-160H620v160Z\"/>\n",
+       "  </svg>\n",
+       "    </button>\n",
+       "\n",
+       "  <style>\n",
+       "    .colab-df-container {\n",
+       "      display:flex;\n",
+       "      gap: 12px;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .colab-df-convert {\n",
+       "      background-color: #E8F0FE;\n",
+       "      border: none;\n",
+       "      border-radius: 50%;\n",
+       "      cursor: pointer;\n",
+       "      display: none;\n",
+       "      fill: #1967D2;\n",
+       "      height: 32px;\n",
+       "      padding: 0 0 0 0;\n",
+       "      width: 32px;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .colab-df-convert:hover {\n",
+       "      background-color: #E2EBFA;\n",
+       "      box-shadow: 0px 1px 2px rgba(60, 64, 67, 0.3), 0px 1px 3px 1px rgba(60, 64, 67, 0.15);\n",
+       "      fill: #174EA6;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .colab-df-buttons div {\n",
+       "      margin-bottom: 4px;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    [theme=dark] .colab-df-convert {\n",
+       "      background-color: #3B4455;\n",
+       "      fill: #D2E3FC;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    [theme=dark] .colab-df-convert:hover {\n",
+       "      background-color: #434B5C;\n",
+       "      box-shadow: 0px 1px 3px 1px rgba(0, 0, 0, 0.15);\n",
+       "      filter: drop-shadow(0px 1px 2px rgba(0, 0, 0, 0.3));\n",
+       "      fill: #FFFFFF;\n",
+       "    }\n",
+       "  </style>\n",
+       "\n",
+       "    <script>\n",
+       "      const buttonEl =\n",
+       "        document.querySelector('#df-8e728aa9-1f21-4fd2-b0db-017dc2087052 button.colab-df-convert');\n",
+       "      buttonEl.style.display =\n",
+       "        google.colab.kernel.accessAllowed ? 'block' : 'none';\n",
+       "\n",
+       "      async function convertToInteractive(key) {\n",
+       "        const element = document.querySelector('#df-8e728aa9-1f21-4fd2-b0db-017dc2087052');\n",
+       "        const dataTable =\n",
+       "          await google.colab.kernel.invokeFunction('convertToInteractive',\n",
+       "                                                    [key], {});\n",
+       "        if (!dataTable) return;\n",
+       "\n",
+       "        const docLinkHtml = 'Like what you see? Visit the ' +\n",
+       "          '<a target=\"_blank\" href=https://colab.research.google.com/notebooks/data_table.ipynb>data table notebook</a>'\n",
+       "          + ' to learn more about interactive tables.';\n",
+       "        element.innerHTML = '';\n",
+       "        dataTable['output_type'] = 'display_data';\n",
+       "        await google.colab.output.renderOutput(dataTable, element);\n",
+       "        const docLink = document.createElement('div');\n",
+       "        docLink.innerHTML = docLinkHtml;\n",
+       "        element.appendChild(docLink);\n",
+       "      }\n",
+       "    </script>\n",
+       "  </div>\n",
+       "\n",
+       "\n",
+       "<div id=\"df-434951c0-8404-4bf1-bff0-48000d218e5b\">\n",
+       "  <button class=\"colab-df-quickchart\" onclick=\"quickchart('df-434951c0-8404-4bf1-bff0-48000d218e5b')\"\n",
+       "            title=\"Suggest charts\"\n",
+       "            style=\"display:none;\">\n",
+       "\n",
+       "<svg xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" height=\"24px\"viewBox=\"0 0 24 24\"\n",
+       "     width=\"24px\">\n",
+       "    <g>\n",
+       "        <path d=\"M19 3H5c-1.1 0-2 .9-2 2v14c0 1.1.9 2 2 2h14c1.1 0 2-.9 2-2V5c0-1.1-.9-2-2-2zM9 17H7v-7h2v7zm4 0h-2V7h2v10zm4 0h-2v-4h2v4z\"/>\n",
+       "    </g>\n",
+       "</svg>\n",
+       "  </button>\n",
+       "\n",
+       "<style>\n",
+       "  .colab-df-quickchart {\n",
+       "      --bg-color: #E8F0FE;\n",
+       "      --fill-color: #1967D2;\n",
+       "      --hover-bg-color: #E2EBFA;\n",
+       "      --hover-fill-color: #174EA6;\n",
+       "      --disabled-fill-color: #AAA;\n",
+       "      --disabled-bg-color: #DDD;\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  [theme=dark] .colab-df-quickchart {\n",
+       "      --bg-color: #3B4455;\n",
+       "      --fill-color: #D2E3FC;\n",
+       "      --hover-bg-color: #434B5C;\n",
+       "      --hover-fill-color: #FFFFFF;\n",
+       "      --disabled-bg-color: #3B4455;\n",
+       "      --disabled-fill-color: #666;\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  .colab-df-quickchart {\n",
+       "    background-color: var(--bg-color);\n",
+       "    border: none;\n",
+       "    border-radius: 50%;\n",
+       "    cursor: pointer;\n",
+       "    display: none;\n",
+       "    fill: var(--fill-color);\n",
+       "    height: 32px;\n",
+       "    padding: 0;\n",
+       "    width: 32px;\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  .colab-df-quickchart:hover {\n",
+       "    background-color: var(--hover-bg-color);\n",
+       "    box-shadow: 0 1px 2px rgba(60, 64, 67, 0.3), 0 1px 3px 1px rgba(60, 64, 67, 0.15);\n",
+       "    fill: var(--button-hover-fill-color);\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  .colab-df-quickchart-complete:disabled,\n",
+       "  .colab-df-quickchart-complete:disabled:hover {\n",
+       "    background-color: var(--disabled-bg-color);\n",
+       "    fill: var(--disabled-fill-color);\n",
+       "    box-shadow: none;\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  .colab-df-spinner {\n",
+       "    border: 2px solid var(--fill-color);\n",
+       "    border-color: transparent;\n",
+       "    border-bottom-color: var(--fill-color);\n",
+       "    animation:\n",
+       "      spin 1s steps(1) infinite;\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  @keyframes spin {\n",
+       "    0% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-bottom-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-left-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    20% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-left-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-top-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    30% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-left-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-top-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-right-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    40% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-right-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-top-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    60% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-right-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    80% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-right-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-bottom-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    90% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-bottom-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "  }\n",
+       "</style>\n",
+       "\n",
+       "  <script>\n",
+       "    async function quickchart(key) {\n",
+       "      const quickchartButtonEl =\n",
+       "        document.querySelector('#' + key + ' button');\n",
+       "      quickchartButtonEl.disabled = true;  // To prevent multiple clicks.\n",
+       "      quickchartButtonEl.classList.add('colab-df-spinner');\n",
+       "      try {\n",
+       "        const charts = await google.colab.kernel.invokeFunction(\n",
+       "            'suggestCharts', [key], {});\n",
+       "      } catch (error) {\n",
+       "        console.error('Error during call to suggestCharts:', error);\n",
+       "      }\n",
+       "      quickchartButtonEl.classList.remove('colab-df-spinner');\n",
+       "      quickchartButtonEl.classList.add('colab-df-quickchart-complete');\n",
+       "    }\n",
+       "    (() => {\n",
+       "      let quickchartButtonEl =\n",
+       "        document.querySelector('#df-434951c0-8404-4bf1-bff0-48000d218e5b button');\n",
+       "      quickchartButtonEl.style.display =\n",
+       "        google.colab.kernel.accessAllowed ? 'block' : 'none';\n",
+       "    })();\n",
+       "  </script>\n",
+       "</div>\n",
+       "\n",
+       "    </div>\n",
+       "  </div>\n"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "   PassengerId  Pclass                              Name     Sex   Age  SibSp  \\\n",
+       "0          892       3                  Kelly, Mr. James    male  34.5      0   \n",
+       "1          893       3  Wilkes, Mrs. James (Ellen Needs)  female  47.0      1   \n",
+       "2          894       2         Myles, Mr. Thomas Francis    male  62.0      0   \n",
+       "\n",
+       "   Parch  Ticket    Fare Cabin Embarked  \n",
+       "0      0  330911  7.8292   NaN        Q  \n",
+       "1      0  363272  7.0000   NaN        S  \n",
+       "2      0  240276  9.6875   NaN        Q  "
+      ]
+     },
+     "execution_count": 86,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# сделаем то же самое с файлом test.csv\n",
+    "test = pd.read_csv(\"/content/test.csv\")\n",
+    "test.head(3)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "wvTrjPezF1NA"
+   },
+   "source": [
+    "### Этап 3. Построение модели и прогноз"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "Ty07ENU862s7"
+   },
+   "source": [
+    "#### **Шаг 1**. Обработка и анализ данных"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "A5CFjz478kcL"
+   },
+   "source": [
+    "Исследовательский анализ данных (EDA)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "jnIyw67h9e8f",
+    "outputId": "3935bc3d-99ad-4be0-ec2a-b8c72aa8c5da"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>\n",
+      "RangeIndex: 891 entries, 0 to 890\n",
+      "Data columns (total 12 columns):\n",
+      " #   Column       Non-Null Count  Dtype  \n",
+      "---  ------       --------------  -----  \n",
+      " 0   PassengerId  891 non-null    int64  \n",
+      " 1   Survived     891 non-null    int64  \n",
+      " 2   Pclass       891 non-null    int64  \n",
+      " 3   Name         891 non-null    object \n",
+      " 4   Sex          891 non-null    object \n",
+      " 5   Age          714 non-null    float64\n",
+      " 6   SibSp        891 non-null    int64  \n",
+      " 7   Parch        891 non-null    int64  \n",
+      " 8   Ticket       891 non-null    object \n",
+      " 9   Fare         891 non-null    float64\n",
+      " 10  Cabin        204 non-null    object \n",
+      " 11  Embarked     889 non-null    object \n",
+      "dtypes: float64(2), int64(5), object(5)\n",
+      "memory usage: 83.7+ KB\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# посмотрим на данные в целом\n",
+    "train.info()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 466
+    },
+    "id": "IQNVkKfV8o1q",
+    "outputId": "ca1cbd58-24bc-42a6-efec-0699d093193a"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "<Axes: xlabel='Pclass', ylabel='count'>"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 56,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    },
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 640x480 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# посмотрим насколько значим класс билета для выживания пассажира\n",
+    "# с помощью x и hue мы можем уместить две категориальные переменные на одном графике\n",
+    "sns.countplot(x=\"Pclass\", hue=\"Survived\", data=train)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 466
+    },
+    "id": "HoCtj0FG9MiS",
+    "outputId": "ec3950c0-f606-4e71-a1c6-d319b0f0e030"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "<Axes: xlabel='Sex', ylabel='count'>"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 57,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    },
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 640x480 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# кто выживал чаще, мужчины или женщины?\n",
+    "sns.countplot(x=\"Sex\", hue=\"Survived\", data=train)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "mFcc_bwf8Xmd"
+   },
+   "source": [
+    "Пропущенные значения"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 460
+    },
+    "id": "eKEsQM9ytpSw",
+    "outputId": "bf2734b8-ccbb-4b25-f60e-29712f081e1b"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>0</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>PassengerId</th>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>Survived</th>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>Pclass</th>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>Name</th>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>Sex</th>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>Age</th>\n",
+       "      <td>177</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>SibSp</th>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>Parch</th>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>Ticket</th>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>Fare</th>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>Cabin</th>\n",
+       "      <td>687</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>Embarked</th>\n",
+       "      <td>2</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "</div><br><label><b>dtype:</b> int64</label>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "PassengerId      0\n",
+       "Survived         0\n",
+       "Pclass           0\n",
+       "Name             0\n",
+       "Sex              0\n",
+       "Age            177\n",
+       "SibSp            0\n",
+       "Parch            0\n",
+       "Ticket           0\n",
+       "Fare             0\n",
+       "Cabin          687\n",
+       "Embarked         2\n",
+       "dtype: int64"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 58,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# выявим пропущенные значения с помощью .isnull() и посчитаем их количество через sum()\n",
+    "train.isnull().sum()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "1jnUnuwguYie"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# переменная Cabin (номер каюты), скорее всего, не является самой важной\n",
+    "# избавимся от нее с помощью метода .drop()\n",
+    "# (параметр axis = 1 отвечает за столбцы, inplace = True сохраняет изменения)\n",
+    "train.drop(columns=\"Cabin\", axis=1, inplace=True)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "_vgHXnzb7V0K"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# а вот Age (возраст) скорее важен, заменим пустые значения средним арифметическим\n",
+    "train[\"Age\"] = train[\"Age\"].fillna(train[\"Age\"].mean())"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "RsfSaXH87tLX"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# у нас остаются две пустые строки в Embarked, удалим их\n",
+    "train.dropna(inplace=True)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 429
+    },
+    "id": "pL_1E3Ug8Q9X",
+    "outputId": "363e114f-bfac-4b77-abb8-46bfdce2f828"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>0</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>PassengerId</th>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>Survived</th>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>Pclass</th>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>Name</th>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>Sex</th>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>Age</th>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>SibSp</th>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>Parch</th>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>Ticket</th>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>Fare</th>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>Embarked</th>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "</div><br><label><b>dtype:</b> int64</label>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "PassengerId    0\n",
+       "Survived       0\n",
+       "Pclass         0\n",
+       "Name           0\n",
+       "Sex            0\n",
+       "Age            0\n",
+       "SibSp          0\n",
+       "Parch          0\n",
+       "Ticket         0\n",
+       "Fare           0\n",
+       "Embarked       0\n",
+       "dtype: int64"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 62,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# посмотрим на результат\n",
+    "train.isnull().sum()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "XwG-o31i8bTY"
+   },
+   "source": [
+    "Категориальные переменные"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 143
+    },
+    "id": "WA8nUK_v8bEp",
+    "outputId": "2067b08a-9b36-43a4-e331-bbbfe6df9298"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "application/vnd.google.colaboratory.intrinsic+json": {
+       "summary": "{\n  \"name\": \"pd\",\n  \"rows\": 3,\n  \"fields\": [\n    {\n      \"column\": \"female\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"boolean\",\n        \"num_unique_values\": 2,\n        \"samples\": [\n          true,\n          false\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": \"male\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"boolean\",\n        \"num_unique_values\": 2,\n        \"samples\": [\n          false,\n          true\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    }\n  ]\n}",
+       "type": "dataframe"
+      },
+      "text/html": [
+       "\n",
+       "  <div id=\"df-1246e6dd-f41b-4803-8d10-9881f48ac73a\" class=\"colab-df-container\">\n",
+       "    <div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>female</th>\n",
+       "      <th>male</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>0</th>\n",
+       "      <td>False</td>\n",
+       "      <td>True</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>1</th>\n",
+       "      <td>True</td>\n",
+       "      <td>False</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2</th>\n",
+       "      <td>True</td>\n",
+       "      <td>False</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "</div>\n",
+       "    <div class=\"colab-df-buttons\">\n",
+       "\n",
+       "  <div class=\"colab-df-container\">\n",
+       "    <button class=\"colab-df-convert\" onclick=\"convertToInteractive('df-1246e6dd-f41b-4803-8d10-9881f48ac73a')\"\n",
+       "            title=\"Convert this dataframe to an interactive table.\"\n",
+       "            style=\"display:none;\">\n",
+       "\n",
+       "  <svg xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" height=\"24px\" viewBox=\"0 -960 960 960\">\n",
+       "    <path d=\"M120-120v-720h720v720H120Zm60-500h600v-160H180v160Zm220 220h160v-160H400v160Zm0 220h160v-160H400v160ZM180-400h160v-160H180v160Zm440 0h160v-160H620v160ZM180-180h160v-160H180v160Zm440 0h160v-160H620v160Z\"/>\n",
+       "  </svg>\n",
+       "    </button>\n",
+       "\n",
+       "  <style>\n",
+       "    .colab-df-container {\n",
+       "      display:flex;\n",
+       "      gap: 12px;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .colab-df-convert {\n",
+       "      background-color: #E8F0FE;\n",
+       "      border: none;\n",
+       "      border-radius: 50%;\n",
+       "      cursor: pointer;\n",
+       "      display: none;\n",
+       "      fill: #1967D2;\n",
+       "      height: 32px;\n",
+       "      padding: 0 0 0 0;\n",
+       "      width: 32px;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .colab-df-convert:hover {\n",
+       "      background-color: #E2EBFA;\n",
+       "      box-shadow: 0px 1px 2px rgba(60, 64, 67, 0.3), 0px 1px 3px 1px rgba(60, 64, 67, 0.15);\n",
+       "      fill: #174EA6;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .colab-df-buttons div {\n",
+       "      margin-bottom: 4px;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    [theme=dark] .colab-df-convert {\n",
+       "      background-color: #3B4455;\n",
+       "      fill: #D2E3FC;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    [theme=dark] .colab-df-convert:hover {\n",
+       "      background-color: #434B5C;\n",
+       "      box-shadow: 0px 1px 3px 1px rgba(0, 0, 0, 0.15);\n",
+       "      filter: drop-shadow(0px 1px 2px rgba(0, 0, 0, 0.3));\n",
+       "      fill: #FFFFFF;\n",
+       "    }\n",
+       "  </style>\n",
+       "\n",
+       "    <script>\n",
+       "      const buttonEl =\n",
+       "        document.querySelector('#df-1246e6dd-f41b-4803-8d10-9881f48ac73a button.colab-df-convert');\n",
+       "      buttonEl.style.display =\n",
+       "        google.colab.kernel.accessAllowed ? 'block' : 'none';\n",
+       "\n",
+       "      async function convertToInteractive(key) {\n",
+       "        const element = document.querySelector('#df-1246e6dd-f41b-4803-8d10-9881f48ac73a');\n",
+       "        const dataTable =\n",
+       "          await google.colab.kernel.invokeFunction('convertToInteractive',\n",
+       "                                                    [key], {});\n",
+       "        if (!dataTable) return;\n",
+       "\n",
+       "        const docLinkHtml = 'Like what you see? Visit the ' +\n",
+       "          '<a target=\"_blank\" href=https://colab.research.google.com/notebooks/data_table.ipynb>data table notebook</a>'\n",
+       "          + ' to learn more about interactive tables.';\n",
+       "        element.innerHTML = '';\n",
+       "        dataTable['output_type'] = 'display_data';\n",
+       "        await google.colab.output.renderOutput(dataTable, element);\n",
+       "        const docLink = document.createElement('div');\n",
+       "        docLink.innerHTML = docLinkHtml;\n",
+       "        element.appendChild(docLink);\n",
+       "      }\n",
+       "    </script>\n",
+       "  </div>\n",
+       "\n",
+       "\n",
+       "<div id=\"df-4841ecba-2d27-48c8-9039-3fdecd4a118e\">\n",
+       "  <button class=\"colab-df-quickchart\" onclick=\"quickchart('df-4841ecba-2d27-48c8-9039-3fdecd4a118e')\"\n",
+       "            title=\"Suggest charts\"\n",
+       "            style=\"display:none;\">\n",
+       "\n",
+       "<svg xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" height=\"24px\"viewBox=\"0 0 24 24\"\n",
+       "     width=\"24px\">\n",
+       "    <g>\n",
+       "        <path d=\"M19 3H5c-1.1 0-2 .9-2 2v14c0 1.1.9 2 2 2h14c1.1 0 2-.9 2-2V5c0-1.1-.9-2-2-2zM9 17H7v-7h2v7zm4 0h-2V7h2v10zm4 0h-2v-4h2v4z\"/>\n",
+       "    </g>\n",
+       "</svg>\n",
+       "  </button>\n",
+       "\n",
+       "<style>\n",
+       "  .colab-df-quickchart {\n",
+       "      --bg-color: #E8F0FE;\n",
+       "      --fill-color: #1967D2;\n",
+       "      --hover-bg-color: #E2EBFA;\n",
+       "      --hover-fill-color: #174EA6;\n",
+       "      --disabled-fill-color: #AAA;\n",
+       "      --disabled-bg-color: #DDD;\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  [theme=dark] .colab-df-quickchart {\n",
+       "      --bg-color: #3B4455;\n",
+       "      --fill-color: #D2E3FC;\n",
+       "      --hover-bg-color: #434B5C;\n",
+       "      --hover-fill-color: #FFFFFF;\n",
+       "      --disabled-bg-color: #3B4455;\n",
+       "      --disabled-fill-color: #666;\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  .colab-df-quickchart {\n",
+       "    background-color: var(--bg-color);\n",
+       "    border: none;\n",
+       "    border-radius: 50%;\n",
+       "    cursor: pointer;\n",
+       "    display: none;\n",
+       "    fill: var(--fill-color);\n",
+       "    height: 32px;\n",
+       "    padding: 0;\n",
+       "    width: 32px;\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  .colab-df-quickchart:hover {\n",
+       "    background-color: var(--hover-bg-color);\n",
+       "    box-shadow: 0 1px 2px rgba(60, 64, 67, 0.3), 0 1px 3px 1px rgba(60, 64, 67, 0.15);\n",
+       "    fill: var(--button-hover-fill-color);\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  .colab-df-quickchart-complete:disabled,\n",
+       "  .colab-df-quickchart-complete:disabled:hover {\n",
+       "    background-color: var(--disabled-bg-color);\n",
+       "    fill: var(--disabled-fill-color);\n",
+       "    box-shadow: none;\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  .colab-df-spinner {\n",
+       "    border: 2px solid var(--fill-color);\n",
+       "    border-color: transparent;\n",
+       "    border-bottom-color: var(--fill-color);\n",
+       "    animation:\n",
+       "      spin 1s steps(1) infinite;\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  @keyframes spin {\n",
+       "    0% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-bottom-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-left-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    20% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-left-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-top-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    30% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-left-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-top-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-right-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    40% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-right-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-top-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    60% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-right-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    80% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-right-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-bottom-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    90% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-bottom-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "  }\n",
+       "</style>\n",
+       "\n",
+       "  <script>\n",
+       "    async function quickchart(key) {\n",
+       "      const quickchartButtonEl =\n",
+       "        document.querySelector('#' + key + ' button');\n",
+       "      quickchartButtonEl.disabled = true;  // To prevent multiple clicks.\n",
+       "      quickchartButtonEl.classList.add('colab-df-spinner');\n",
+       "      try {\n",
+       "        const charts = await google.colab.kernel.invokeFunction(\n",
+       "            'suggestCharts', [key], {});\n",
+       "      } catch (error) {\n",
+       "        console.error('Error during call to suggestCharts:', error);\n",
+       "      }\n",
+       "      quickchartButtonEl.classList.remove('colab-df-spinner');\n",
+       "      quickchartButtonEl.classList.add('colab-df-quickchart-complete');\n",
+       "    }\n",
+       "    (() => {\n",
+       "      let quickchartButtonEl =\n",
+       "        document.querySelector('#df-4841ecba-2d27-48c8-9039-3fdecd4a118e button');\n",
+       "      quickchartButtonEl.style.display =\n",
+       "        google.colab.kernel.accessAllowed ? 'block' : 'none';\n",
+       "    })();\n",
+       "  </script>\n",
+       "</div>\n",
+       "\n",
+       "    </div>\n",
+       "  </div>\n"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "   female   male\n",
+       "0   False   True\n",
+       "1    True  False\n",
+       "2    True  False"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 63,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# применим one-hot encoding к переменной Sex (пол) с помощью функции pd.get_dummies()\n",
+    "pd.get_dummies(train[\"Sex\"]).head(3)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 206
+    },
+    "id": "SP7mJ14CGhTa",
+    "outputId": "055c29ae-2499-4113-ca5f-0c60ed726c60"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "application/vnd.google.colaboratory.intrinsic+json": {
+       "summary": "{\n  \"name\": \"previous\",\n  \"rows\": 891,\n  \"fields\": [\n    {\n      \"column\": \"Sex\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"category\",\n        \"num_unique_values\": 2,\n        \"samples\": [\n          \"female\",\n          \"male\"\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    }\n  ]\n}",
+       "type": "dataframe",
+       "variable_name": "previous"
+      },
+      "text/html": [
+       "\n",
+       "  <div id=\"df-59772283-349f-462d-b780-ada33430c91a\" class=\"colab-df-container\">\n",
+       "    <div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>Sex</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>0</th>\n",
+       "      <td>male</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>1</th>\n",
+       "      <td>female</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2</th>\n",
+       "      <td>female</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>3</th>\n",
+       "      <td>female</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>4</th>\n",
+       "      <td>male</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "</div>\n",
+       "    <div class=\"colab-df-buttons\">\n",
+       "\n",
+       "  <div class=\"colab-df-container\">\n",
+       "    <button class=\"colab-df-convert\" onclick=\"convertToInteractive('df-59772283-349f-462d-b780-ada33430c91a')\"\n",
+       "            title=\"Convert this dataframe to an interactive table.\"\n",
+       "            style=\"display:none;\">\n",
+       "\n",
+       "  <svg xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" height=\"24px\" viewBox=\"0 -960 960 960\">\n",
+       "    <path d=\"M120-120v-720h720v720H120Zm60-500h600v-160H180v160Zm220 220h160v-160H400v160Zm0 220h160v-160H400v160ZM180-400h160v-160H180v160Zm440 0h160v-160H620v160ZM180-180h160v-160H180v160Zm440 0h160v-160H620v160Z\"/>\n",
+       "  </svg>\n",
+       "    </button>\n",
+       "\n",
+       "  <style>\n",
+       "    .colab-df-container {\n",
+       "      display:flex;\n",
+       "      gap: 12px;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .colab-df-convert {\n",
+       "      background-color: #E8F0FE;\n",
+       "      border: none;\n",
+       "      border-radius: 50%;\n",
+       "      cursor: pointer;\n",
+       "      display: none;\n",
+       "      fill: #1967D2;\n",
+       "      height: 32px;\n",
+       "      padding: 0 0 0 0;\n",
+       "      width: 32px;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .colab-df-convert:hover {\n",
+       "      background-color: #E2EBFA;\n",
+       "      box-shadow: 0px 1px 2px rgba(60, 64, 67, 0.3), 0px 1px 3px 1px rgba(60, 64, 67, 0.15);\n",
+       "      fill: #174EA6;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .colab-df-buttons div {\n",
+       "      margin-bottom: 4px;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    [theme=dark] .colab-df-convert {\n",
+       "      background-color: #3B4455;\n",
+       "      fill: #D2E3FC;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    [theme=dark] .colab-df-convert:hover {\n",
+       "      background-color: #434B5C;\n",
+       "      box-shadow: 0px 1px 3px 1px rgba(0, 0, 0, 0.15);\n",
+       "      filter: drop-shadow(0px 1px 2px rgba(0, 0, 0, 0.3));\n",
+       "      fill: #FFFFFF;\n",
+       "    }\n",
+       "  </style>\n",
+       "\n",
+       "    <script>\n",
+       "      const buttonEl =\n",
+       "        document.querySelector('#df-59772283-349f-462d-b780-ada33430c91a button.colab-df-convert');\n",
+       "      buttonEl.style.display =\n",
+       "        google.colab.kernel.accessAllowed ? 'block' : 'none';\n",
+       "\n",
+       "      async function convertToInteractive(key) {\n",
+       "        const element = document.querySelector('#df-59772283-349f-462d-b780-ada33430c91a');\n",
+       "        const dataTable =\n",
+       "          await google.colab.kernel.invokeFunction('convertToInteractive',\n",
+       "                                                    [key], {});\n",
+       "        if (!dataTable) return;\n",
+       "\n",
+       "        const docLinkHtml = 'Like what you see? Visit the ' +\n",
+       "          '<a target=\"_blank\" href=https://colab.research.google.com/notebooks/data_table.ipynb>data table notebook</a>'\n",
+       "          + ' to learn more about interactive tables.';\n",
+       "        element.innerHTML = '';\n",
+       "        dataTable['output_type'] = 'display_data';\n",
+       "        await google.colab.output.renderOutput(dataTable, element);\n",
+       "        const docLink = document.createElement('div');\n",
+       "        docLink.innerHTML = docLinkHtml;\n",
+       "        element.appendChild(docLink);\n",
+       "      }\n",
+       "    </script>\n",
+       "  </div>\n",
+       "\n",
+       "\n",
+       "<div id=\"df-9e7b2b59-aaed-4543-84f9-94ad4ca28799\">\n",
+       "  <button class=\"colab-df-quickchart\" onclick=\"quickchart('df-9e7b2b59-aaed-4543-84f9-94ad4ca28799')\"\n",
+       "            title=\"Suggest charts\"\n",
+       "            style=\"display:none;\">\n",
+       "\n",
+       "<svg xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" height=\"24px\"viewBox=\"0 0 24 24\"\n",
+       "     width=\"24px\">\n",
+       "    <g>\n",
+       "        <path d=\"M19 3H5c-1.1 0-2 .9-2 2v14c0 1.1.9 2 2 2h14c1.1 0 2-.9 2-2V5c0-1.1-.9-2-2-2zM9 17H7v-7h2v7zm4 0h-2V7h2v10zm4 0h-2v-4h2v4z\"/>\n",
+       "    </g>\n",
+       "</svg>\n",
+       "  </button>\n",
+       "\n",
+       "<style>\n",
+       "  .colab-df-quickchart {\n",
+       "      --bg-color: #E8F0FE;\n",
+       "      --fill-color: #1967D2;\n",
+       "      --hover-bg-color: #E2EBFA;\n",
+       "      --hover-fill-color: #174EA6;\n",
+       "      --disabled-fill-color: #AAA;\n",
+       "      --disabled-bg-color: #DDD;\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  [theme=dark] .colab-df-quickchart {\n",
+       "      --bg-color: #3B4455;\n",
+       "      --fill-color: #D2E3FC;\n",
+       "      --hover-bg-color: #434B5C;\n",
+       "      --hover-fill-color: #FFFFFF;\n",
+       "      --disabled-bg-color: #3B4455;\n",
+       "      --disabled-fill-color: #666;\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  .colab-df-quickchart {\n",
+       "    background-color: var(--bg-color);\n",
+       "    border: none;\n",
+       "    border-radius: 50%;\n",
+       "    cursor: pointer;\n",
+       "    display: none;\n",
+       "    fill: var(--fill-color);\n",
+       "    height: 32px;\n",
+       "    padding: 0;\n",
+       "    width: 32px;\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  .colab-df-quickchart:hover {\n",
+       "    background-color: var(--hover-bg-color);\n",
+       "    box-shadow: 0 1px 2px rgba(60, 64, 67, 0.3), 0 1px 3px 1px rgba(60, 64, 67, 0.15);\n",
+       "    fill: var(--button-hover-fill-color);\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  .colab-df-quickchart-complete:disabled,\n",
+       "  .colab-df-quickchart-complete:disabled:hover {\n",
+       "    background-color: var(--disabled-bg-color);\n",
+       "    fill: var(--disabled-fill-color);\n",
+       "    box-shadow: none;\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  .colab-df-spinner {\n",
+       "    border: 2px solid var(--fill-color);\n",
+       "    border-color: transparent;\n",
+       "    border-bottom-color: var(--fill-color);\n",
+       "    animation:\n",
+       "      spin 1s steps(1) infinite;\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  @keyframes spin {\n",
+       "    0% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-bottom-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-left-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    20% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-left-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-top-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    30% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-left-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-top-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-right-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    40% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-right-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-top-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    60% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-right-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    80% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-right-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-bottom-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    90% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-bottom-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "  }\n",
+       "</style>\n",
+       "\n",
+       "  <script>\n",
+       "    async function quickchart(key) {\n",
+       "      const quickchartButtonEl =\n",
+       "        document.querySelector('#' + key + ' button');\n",
+       "      quickchartButtonEl.disabled = true;  // To prevent multiple clicks.\n",
+       "      quickchartButtonEl.classList.add('colab-df-spinner');\n",
+       "      try {\n",
+       "        const charts = await google.colab.kernel.invokeFunction(\n",
+       "            'suggestCharts', [key], {});\n",
+       "      } catch (error) {\n",
+       "        console.error('Error during call to suggestCharts:', error);\n",
+       "      }\n",
+       "      quickchartButtonEl.classList.remove('colab-df-spinner');\n",
+       "      quickchartButtonEl.classList.add('colab-df-quickchart-complete');\n",
+       "    }\n",
+       "    (() => {\n",
+       "      let quickchartButtonEl =\n",
+       "        document.querySelector('#df-9e7b2b59-aaed-4543-84f9-94ad4ca28799 button');\n",
+       "      quickchartButtonEl.style.display =\n",
+       "        google.colab.kernel.accessAllowed ? 'block' : 'none';\n",
+       "    })();\n",
+       "  </script>\n",
+       "</div>\n",
+       "\n",
+       "    </div>\n",
+       "  </div>\n"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "      Sex\n",
+       "0    male\n",
+       "1  female\n",
+       "2  female\n",
+       "3  female\n",
+       "4    male"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 64,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# снова скачаем столбец Sex из датасета train в формате датафрейма\n",
+    "previous = pd.read_csv(\"/content/train.csv\")[[\"Sex\"]]\n",
+    "previous.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 143
+    },
+    "id": "rOH6dGYYHvc9",
+    "outputId": "d9ddfc7f-3898-4594-cc65-50bfd75b7e7c"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "application/vnd.google.colaboratory.intrinsic+json": {
+       "summary": "{\n  \"name\": \"pd\",\n  \"rows\": 3,\n  \"fields\": [\n    {\n      \"column\": \"female\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"number\",\n        \"std\": 0,\n        \"min\": 0,\n        \"max\": 1,\n        \"num_unique_values\": 2,\n        \"samples\": [\n          1,\n          0\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": \"male\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"number\",\n        \"std\": 0,\n        \"min\": 0,\n        \"max\": 1,\n        \"num_unique_values\": 2,\n        \"samples\": [\n          0,\n          1\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    }\n  ]\n}",
+       "type": "dataframe"
+      },
+      "text/html": [
+       "\n",
+       "  <div id=\"df-3b5c996e-21aa-4ae5-9fef-c1411a5c3c70\" class=\"colab-df-container\">\n",
+       "    <div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>female</th>\n",
+       "      <th>male</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>0</th>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>1</th>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2</th>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "</div>\n",
+       "    <div class=\"colab-df-buttons\">\n",
+       "\n",
+       "  <div class=\"colab-df-container\">\n",
+       "    <button class=\"colab-df-convert\" onclick=\"convertToInteractive('df-3b5c996e-21aa-4ae5-9fef-c1411a5c3c70')\"\n",
+       "            title=\"Convert this dataframe to an interactive table.\"\n",
+       "            style=\"display:none;\">\n",
+       "\n",
+       "  <svg xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" height=\"24px\" viewBox=\"0 -960 960 960\">\n",
+       "    <path d=\"M120-120v-720h720v720H120Zm60-500h600v-160H180v160Zm220 220h160v-160H400v160Zm0 220h160v-160H400v160ZM180-400h160v-160H180v160Zm440 0h160v-160H620v160ZM180-180h160v-160H180v160Zm440 0h160v-160H620v160Z\"/>\n",
+       "  </svg>\n",
+       "    </button>\n",
+       "\n",
+       "  <style>\n",
+       "    .colab-df-container {\n",
+       "      display:flex;\n",
+       "      gap: 12px;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .colab-df-convert {\n",
+       "      background-color: #E8F0FE;\n",
+       "      border: none;\n",
+       "      border-radius: 50%;\n",
+       "      cursor: pointer;\n",
+       "      display: none;\n",
+       "      fill: #1967D2;\n",
+       "      height: 32px;\n",
+       "      padding: 0 0 0 0;\n",
+       "      width: 32px;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .colab-df-convert:hover {\n",
+       "      background-color: #E2EBFA;\n",
+       "      box-shadow: 0px 1px 2px rgba(60, 64, 67, 0.3), 0px 1px 3px 1px rgba(60, 64, 67, 0.15);\n",
+       "      fill: #174EA6;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .colab-df-buttons div {\n",
+       "      margin-bottom: 4px;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    [theme=dark] .colab-df-convert {\n",
+       "      background-color: #3B4455;\n",
+       "      fill: #D2E3FC;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    [theme=dark] .colab-df-convert:hover {\n",
+       "      background-color: #434B5C;\n",
+       "      box-shadow: 0px 1px 3px 1px rgba(0, 0, 0, 0.15);\n",
+       "      filter: drop-shadow(0px 1px 2px rgba(0, 0, 0, 0.3));\n",
+       "      fill: #FFFFFF;\n",
+       "    }\n",
+       "  </style>\n",
+       "\n",
+       "    <script>\n",
+       "      const buttonEl =\n",
+       "        document.querySelector('#df-3b5c996e-21aa-4ae5-9fef-c1411a5c3c70 button.colab-df-convert');\n",
+       "      buttonEl.style.display =\n",
+       "        google.colab.kernel.accessAllowed ? 'block' : 'none';\n",
+       "\n",
+       "      async function convertToInteractive(key) {\n",
+       "        const element = document.querySelector('#df-3b5c996e-21aa-4ae5-9fef-c1411a5c3c70');\n",
+       "        const dataTable =\n",
+       "          await google.colab.kernel.invokeFunction('convertToInteractive',\n",
+       "                                                    [key], {});\n",
+       "        if (!dataTable) return;\n",
+       "\n",
+       "        const docLinkHtml = 'Like what you see? Visit the ' +\n",
+       "          '<a target=\"_blank\" href=https://colab.research.google.com/notebooks/data_table.ipynb>data table notebook</a>'\n",
+       "          + ' to learn more about interactive tables.';\n",
+       "        element.innerHTML = '';\n",
+       "        dataTable['output_type'] = 'display_data';\n",
+       "        await google.colab.output.renderOutput(dataTable, element);\n",
+       "        const docLink = document.createElement('div');\n",
+       "        docLink.innerHTML = docLinkHtml;\n",
+       "        element.appendChild(docLink);\n",
+       "      }\n",
+       "    </script>\n",
+       "  </div>\n",
+       "\n",
+       "\n",
+       "<div id=\"df-c7c3e7ff-d55f-4612-ba7c-915de99f6009\">\n",
+       "  <button class=\"colab-df-quickchart\" onclick=\"quickchart('df-c7c3e7ff-d55f-4612-ba7c-915de99f6009')\"\n",
+       "            title=\"Suggest charts\"\n",
+       "            style=\"display:none;\">\n",
+       "\n",
+       "<svg xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" height=\"24px\"viewBox=\"0 0 24 24\"\n",
+       "     width=\"24px\">\n",
+       "    <g>\n",
+       "        <path d=\"M19 3H5c-1.1 0-2 .9-2 2v14c0 1.1.9 2 2 2h14c1.1 0 2-.9 2-2V5c0-1.1-.9-2-2-2zM9 17H7v-7h2v7zm4 0h-2V7h2v10zm4 0h-2v-4h2v4z\"/>\n",
+       "    </g>\n",
+       "</svg>\n",
+       "  </button>\n",
+       "\n",
+       "<style>\n",
+       "  .colab-df-quickchart {\n",
+       "      --bg-color: #E8F0FE;\n",
+       "      --fill-color: #1967D2;\n",
+       "      --hover-bg-color: #E2EBFA;\n",
+       "      --hover-fill-color: #174EA6;\n",
+       "      --disabled-fill-color: #AAA;\n",
+       "      --disabled-bg-color: #DDD;\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  [theme=dark] .colab-df-quickchart {\n",
+       "      --bg-color: #3B4455;\n",
+       "      --fill-color: #D2E3FC;\n",
+       "      --hover-bg-color: #434B5C;\n",
+       "      --hover-fill-color: #FFFFFF;\n",
+       "      --disabled-bg-color: #3B4455;\n",
+       "      --disabled-fill-color: #666;\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  .colab-df-quickchart {\n",
+       "    background-color: var(--bg-color);\n",
+       "    border: none;\n",
+       "    border-radius: 50%;\n",
+       "    cursor: pointer;\n",
+       "    display: none;\n",
+       "    fill: var(--fill-color);\n",
+       "    height: 32px;\n",
+       "    padding: 0;\n",
+       "    width: 32px;\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  .colab-df-quickchart:hover {\n",
+       "    background-color: var(--hover-bg-color);\n",
+       "    box-shadow: 0 1px 2px rgba(60, 64, 67, 0.3), 0 1px 3px 1px rgba(60, 64, 67, 0.15);\n",
+       "    fill: var(--button-hover-fill-color);\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  .colab-df-quickchart-complete:disabled,\n",
+       "  .colab-df-quickchart-complete:disabled:hover {\n",
+       "    background-color: var(--disabled-bg-color);\n",
+       "    fill: var(--disabled-fill-color);\n",
+       "    box-shadow: none;\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  .colab-df-spinner {\n",
+       "    border: 2px solid var(--fill-color);\n",
+       "    border-color: transparent;\n",
+       "    border-bottom-color: var(--fill-color);\n",
+       "    animation:\n",
+       "      spin 1s steps(1) infinite;\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  @keyframes spin {\n",
+       "    0% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-bottom-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-left-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    20% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-left-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-top-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    30% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-left-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-top-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-right-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    40% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-right-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-top-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    60% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-right-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    80% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-right-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-bottom-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    90% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-bottom-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "  }\n",
+       "</style>\n",
+       "\n",
+       "  <script>\n",
+       "    async function quickchart(key) {\n",
+       "      const quickchartButtonEl =\n",
+       "        document.querySelector('#' + key + ' button');\n",
+       "      quickchartButtonEl.disabled = true;  // To prevent multiple clicks.\n",
+       "      quickchartButtonEl.classList.add('colab-df-spinner');\n",
+       "      try {\n",
+       "        const charts = await google.colab.kernel.invokeFunction(\n",
+       "            'suggestCharts', [key], {});\n",
+       "      } catch (error) {\n",
+       "        console.error('Error during call to suggestCharts:', error);\n",
+       "      }\n",
+       "      quickchartButtonEl.classList.remove('colab-df-spinner');\n",
+       "      quickchartButtonEl.classList.add('colab-df-quickchart-complete');\n",
+       "    }\n",
+       "    (() => {\n",
+       "      let quickchartButtonEl =\n",
+       "        document.querySelector('#df-c7c3e7ff-d55f-4612-ba7c-915de99f6009 button');\n",
+       "      quickchartButtonEl.style.display =\n",
+       "        google.colab.kernel.accessAllowed ? 'block' : 'none';\n",
+       "    })();\n",
+       "  </script>\n",
+       "</div>\n",
+       "\n",
+       "    </div>\n",
+       "  </div>\n"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "   female  male\n",
+       "0       0     1\n",
+       "1       1     0\n",
+       "2       1     0"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 65,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# закодируем переменную через 0 и 1\n",
+    "pd.get_dummies(previous[\"Sex\"], dtype=int).head(3)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 143
+    },
+    "id": "2A85ZWKZAQG7",
+    "outputId": "edb54969-2362-47f9-8a05-81086a74fec2"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "application/vnd.google.colaboratory.intrinsic+json": {
+       "summary": "{\n  \"name\": \"sex\",\n  \"rows\": 889,\n  \"fields\": [\n    {\n      \"column\": \"male\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"boolean\",\n        \"num_unique_values\": 2,\n        \"samples\": [\n          false,\n          true\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    }\n  ]\n}",
+       "type": "dataframe",
+       "variable_name": "sex"
+      },
+      "text/html": [
+       "\n",
+       "  <div id=\"df-d5340abf-9f97-48a5-934a-5ebefcc11d0a\" class=\"colab-df-container\">\n",
+       "    <div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>male</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>0</th>\n",
+       "      <td>True</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>1</th>\n",
+       "      <td>False</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2</th>\n",
+       "      <td>False</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "</div>\n",
+       "    <div class=\"colab-df-buttons\">\n",
+       "\n",
+       "  <div class=\"colab-df-container\">\n",
+       "    <button class=\"colab-df-convert\" onclick=\"convertToInteractive('df-d5340abf-9f97-48a5-934a-5ebefcc11d0a')\"\n",
+       "            title=\"Convert this dataframe to an interactive table.\"\n",
+       "            style=\"display:none;\">\n",
+       "\n",
+       "  <svg xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" height=\"24px\" viewBox=\"0 -960 960 960\">\n",
+       "    <path d=\"M120-120v-720h720v720H120Zm60-500h600v-160H180v160Zm220 220h160v-160H400v160Zm0 220h160v-160H400v160ZM180-400h160v-160H180v160Zm440 0h160v-160H620v160ZM180-180h160v-160H180v160Zm440 0h160v-160H620v160Z\"/>\n",
+       "  </svg>\n",
+       "    </button>\n",
+       "\n",
+       "  <style>\n",
+       "    .colab-df-container {\n",
+       "      display:flex;\n",
+       "      gap: 12px;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .colab-df-convert {\n",
+       "      background-color: #E8F0FE;\n",
+       "      border: none;\n",
+       "      border-radius: 50%;\n",
+       "      cursor: pointer;\n",
+       "      display: none;\n",
+       "      fill: #1967D2;\n",
+       "      height: 32px;\n",
+       "      padding: 0 0 0 0;\n",
+       "      width: 32px;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .colab-df-convert:hover {\n",
+       "      background-color: #E2EBFA;\n",
+       "      box-shadow: 0px 1px 2px rgba(60, 64, 67, 0.3), 0px 1px 3px 1px rgba(60, 64, 67, 0.15);\n",
+       "      fill: #174EA6;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .colab-df-buttons div {\n",
+       "      margin-bottom: 4px;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    [theme=dark] .colab-df-convert {\n",
+       "      background-color: #3B4455;\n",
+       "      fill: #D2E3FC;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    [theme=dark] .colab-df-convert:hover {\n",
+       "      background-color: #434B5C;\n",
+       "      box-shadow: 0px 1px 3px 1px rgba(0, 0, 0, 0.15);\n",
+       "      filter: drop-shadow(0px 1px 2px rgba(0, 0, 0, 0.3));\n",
+       "      fill: #FFFFFF;\n",
+       "    }\n",
+       "  </style>\n",
+       "\n",
+       "    <script>\n",
+       "      const buttonEl =\n",
+       "        document.querySelector('#df-d5340abf-9f97-48a5-934a-5ebefcc11d0a button.colab-df-convert');\n",
+       "      buttonEl.style.display =\n",
+       "        google.colab.kernel.accessAllowed ? 'block' : 'none';\n",
+       "\n",
+       "      async function convertToInteractive(key) {\n",
+       "        const element = document.querySelector('#df-d5340abf-9f97-48a5-934a-5ebefcc11d0a');\n",
+       "        const dataTable =\n",
+       "          await google.colab.kernel.invokeFunction('convertToInteractive',\n",
+       "                                                    [key], {});\n",
+       "        if (!dataTable) return;\n",
+       "\n",
+       "        const docLinkHtml = 'Like what you see? Visit the ' +\n",
+       "          '<a target=\"_blank\" href=https://colab.research.google.com/notebooks/data_table.ipynb>data table notebook</a>'\n",
+       "          + ' to learn more about interactive tables.';\n",
+       "        element.innerHTML = '';\n",
+       "        dataTable['output_type'] = 'display_data';\n",
+       "        await google.colab.output.renderOutput(dataTable, element);\n",
+       "        const docLink = document.createElement('div');\n",
+       "        docLink.innerHTML = docLinkHtml;\n",
+       "        element.appendChild(docLink);\n",
+       "      }\n",
+       "    </script>\n",
+       "  </div>\n",
+       "\n",
+       "\n",
+       "<div id=\"df-2f043fd6-ac9f-4a24-9fd0-20cee1e36717\">\n",
+       "  <button class=\"colab-df-quickchart\" onclick=\"quickchart('df-2f043fd6-ac9f-4a24-9fd0-20cee1e36717')\"\n",
+       "            title=\"Suggest charts\"\n",
+       "            style=\"display:none;\">\n",
+       "\n",
+       "<svg xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" height=\"24px\"viewBox=\"0 0 24 24\"\n",
+       "     width=\"24px\">\n",
+       "    <g>\n",
+       "        <path d=\"M19 3H5c-1.1 0-2 .9-2 2v14c0 1.1.9 2 2 2h14c1.1 0 2-.9 2-2V5c0-1.1-.9-2-2-2zM9 17H7v-7h2v7zm4 0h-2V7h2v10zm4 0h-2v-4h2v4z\"/>\n",
+       "    </g>\n",
+       "</svg>\n",
+       "  </button>\n",
+       "\n",
+       "<style>\n",
+       "  .colab-df-quickchart {\n",
+       "      --bg-color: #E8F0FE;\n",
+       "      --fill-color: #1967D2;\n",
+       "      --hover-bg-color: #E2EBFA;\n",
+       "      --hover-fill-color: #174EA6;\n",
+       "      --disabled-fill-color: #AAA;\n",
+       "      --disabled-bg-color: #DDD;\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  [theme=dark] .colab-df-quickchart {\n",
+       "      --bg-color: #3B4455;\n",
+       "      --fill-color: #D2E3FC;\n",
+       "      --hover-bg-color: #434B5C;\n",
+       "      --hover-fill-color: #FFFFFF;\n",
+       "      --disabled-bg-color: #3B4455;\n",
+       "      --disabled-fill-color: #666;\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  .colab-df-quickchart {\n",
+       "    background-color: var(--bg-color);\n",
+       "    border: none;\n",
+       "    border-radius: 50%;\n",
+       "    cursor: pointer;\n",
+       "    display: none;\n",
+       "    fill: var(--fill-color);\n",
+       "    height: 32px;\n",
+       "    padding: 0;\n",
+       "    width: 32px;\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  .colab-df-quickchart:hover {\n",
+       "    background-color: var(--hover-bg-color);\n",
+       "    box-shadow: 0 1px 2px rgba(60, 64, 67, 0.3), 0 1px 3px 1px rgba(60, 64, 67, 0.15);\n",
+       "    fill: var(--button-hover-fill-color);\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  .colab-df-quickchart-complete:disabled,\n",
+       "  .colab-df-quickchart-complete:disabled:hover {\n",
+       "    background-color: var(--disabled-bg-color);\n",
+       "    fill: var(--disabled-fill-color);\n",
+       "    box-shadow: none;\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  .colab-df-spinner {\n",
+       "    border: 2px solid var(--fill-color);\n",
+       "    border-color: transparent;\n",
+       "    border-bottom-color: var(--fill-color);\n",
+       "    animation:\n",
+       "      spin 1s steps(1) infinite;\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  @keyframes spin {\n",
+       "    0% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-bottom-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-left-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    20% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-left-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-top-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    30% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-left-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-top-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-right-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    40% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-right-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-top-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    60% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-right-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    80% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-right-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-bottom-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    90% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-bottom-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "  }\n",
+       "</style>\n",
+       "\n",
+       "  <script>\n",
+       "    async function quickchart(key) {\n",
+       "      const quickchartButtonEl =\n",
+       "        document.querySelector('#' + key + ' button');\n",
+       "      quickchartButtonEl.disabled = true;  // To prevent multiple clicks.\n",
+       "      quickchartButtonEl.classList.add('colab-df-spinner');\n",
+       "      try {\n",
+       "        const charts = await google.colab.kernel.invokeFunction(\n",
+       "            'suggestCharts', [key], {});\n",
+       "      } catch (error) {\n",
+       "        console.error('Error during call to suggestCharts:', error);\n",
+       "      }\n",
+       "      quickchartButtonEl.classList.remove('colab-df-spinner');\n",
+       "      quickchartButtonEl.classList.add('colab-df-quickchart-complete');\n",
+       "    }\n",
+       "    (() => {\n",
+       "      let quickchartButtonEl =\n",
+       "        document.querySelector('#df-2f043fd6-ac9f-4a24-9fd0-20cee1e36717 button');\n",
+       "      quickchartButtonEl.style.display =\n",
+       "        google.colab.kernel.accessAllowed ? 'block' : 'none';\n",
+       "    })();\n",
+       "  </script>\n",
+       "</div>\n",
+       "\n",
+       "    </div>\n",
+       "  </div>\n"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "    male\n",
+       "0   True\n",
+       "1  False\n",
+       "2  False"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 66,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# удалим первый столбец, он избыточен\n",
+    "sex = pd.get_dummies(train[\"Sex\"], drop_first=True)\n",
+    "sex.head(3)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "swp7EciGAX66"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# сделаем то же самое для переменных Pclass и Embarked\n",
+    "embarked = pd.get_dummies(train[\"Embarked\"], drop_first=True)\n",
+    "pclass = pd.get_dummies(train[\"Pclass\"], drop_first=True)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 320
+    },
+    "id": "bxeqXOzPAeeX",
+    "outputId": "eb544df0-638b-43c7-b34c-fb1a464a25bd"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "application/vnd.google.colaboratory.intrinsic+json": {
+       "summary": "{\n  \"name\": \"train\",\n  \"rows\": 889,\n  \"fields\": [\n    {\n      \"column\": \"PassengerId\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"number\",\n        \"std\": 256,\n        \"min\": 1,\n        \"max\": 891,\n        \"num_unique_values\": 889,\n        \"samples\": [\n          282,\n          436,\n          40\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": \"Survived\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"number\",\n        \"std\": 0,\n        \"min\": 0,\n        \"max\": 1,\n        \"num_unique_values\": 2,\n        \"samples\": [\n          1,\n          0\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": \"Pclass\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"number\",\n        \"std\": 0,\n        \"min\": 1,\n        \"max\": 3,\n        \"num_unique_values\": 3,\n        \"samples\": [\n          3,\n          1\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": \"Name\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"string\",\n        \"num_unique_values\": 889,\n        \"samples\": [\n          \"Olsson, Mr. Nils Johan Goransson\",\n          \"Carter, Miss. Lucile Polk\"\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": \"Sex\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"category\",\n        \"num_unique_values\": 2,\n        \"samples\": [\n          \"female\",\n          \"male\"\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": \"Age\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"number\",\n        \"std\": 12.968366309252332,\n        \"min\": 0.42,\n        \"max\": 80.0,\n        \"num_unique_values\": 89,\n        \"samples\": [\n          59.0,\n          36.5\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": \"SibSp\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"number\",\n        \"std\": 1,\n        \"min\": 0,\n        \"max\": 8,\n        \"num_unique_values\": 7,\n        \"samples\": [\n          1,\n          0\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": \"Parch\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"number\",\n        \"std\": 0,\n        \"min\": 0,\n        \"max\": 6,\n        \"num_unique_values\": 7,\n        \"samples\": [\n          0,\n          1\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": \"Ticket\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"string\",\n        \"num_unique_values\": 680,\n        \"samples\": [\n          \"11774\",\n          \"29105\"\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": \"Fare\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"number\",\n        \"std\": 49.69750431670801,\n        \"min\": 0.0,\n        \"max\": 512.3292,\n        \"num_unique_values\": 247,\n        \"samples\": [\n          11.2417,\n          51.8625\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": \"Embarked\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"category\",\n        \"num_unique_values\": 3,\n        \"samples\": [\n          \"S\",\n          \"C\"\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": 2,\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"boolean\",\n        \"num_unique_values\": 2,\n        \"samples\": [\n          true,\n          false\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": 3,\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"boolean\",\n        \"num_unique_values\": 2,\n        \"samples\": [\n          false,\n          true\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": \"male\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"boolean\",\n        \"num_unique_values\": 2,\n        \"samples\": [\n          false,\n          true\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": \"Q\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"boolean\",\n        \"num_unique_values\": 2,\n        \"samples\": [\n          true,\n          false\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": \"S\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"boolean\",\n        \"num_unique_values\": 2,\n        \"samples\": [\n          false,\n          true\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    }\n  ]\n}",
+       "type": "dataframe",
+       "variable_name": "train"
+      },
+      "text/html": [
+       "\n",
+       "  <div id=\"df-3219fbb9-37c8-4cee-9901-5a44dcb7bf2c\" class=\"colab-df-container\">\n",
+       "    <div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>PassengerId</th>\n",
+       "      <th>Survived</th>\n",
+       "      <th>Pclass</th>\n",
+       "      <th>Name</th>\n",
+       "      <th>Sex</th>\n",
+       "      <th>Age</th>\n",
+       "      <th>SibSp</th>\n",
+       "      <th>Parch</th>\n",
+       "      <th>Ticket</th>\n",
+       "      <th>Fare</th>\n",
+       "      <th>Embarked</th>\n",
+       "      <th>2</th>\n",
+       "      <th>3</th>\n",
+       "      <th>male</th>\n",
+       "      <th>Q</th>\n",
+       "      <th>S</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>0</th>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>3</td>\n",
+       "      <td>Braund, Mr. Owen Harris</td>\n",
+       "      <td>male</td>\n",
+       "      <td>22.0</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>A/5 21171</td>\n",
+       "      <td>7.2500</td>\n",
+       "      <td>S</td>\n",
+       "      <td>False</td>\n",
+       "      <td>True</td>\n",
+       "      <td>True</td>\n",
+       "      <td>False</td>\n",
+       "      <td>True</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>1</th>\n",
+       "      <td>2</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "      <td>Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Th...</td>\n",
+       "      <td>female</td>\n",
+       "      <td>38.0</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>PC 17599</td>\n",
+       "      <td>71.2833</td>\n",
+       "      <td>C</td>\n",
+       "      <td>False</td>\n",
+       "      <td>False</td>\n",
+       "      <td>False</td>\n",
+       "      <td>False</td>\n",
+       "      <td>False</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2</th>\n",
+       "      <td>3</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "      <td>3</td>\n",
+       "      <td>Heikkinen, Miss. Laina</td>\n",
+       "      <td>female</td>\n",
+       "      <td>26.0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>STON/O2. 3101282</td>\n",
+       "      <td>7.9250</td>\n",
+       "      <td>S</td>\n",
+       "      <td>False</td>\n",
+       "      <td>True</td>\n",
+       "      <td>False</td>\n",
+       "      <td>False</td>\n",
+       "      <td>True</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "</div>\n",
+       "    <div class=\"colab-df-buttons\">\n",
+       "\n",
+       "  <div class=\"colab-df-container\">\n",
+       "    <button class=\"colab-df-convert\" onclick=\"convertToInteractive('df-3219fbb9-37c8-4cee-9901-5a44dcb7bf2c')\"\n",
+       "            title=\"Convert this dataframe to an interactive table.\"\n",
+       "            style=\"display:none;\">\n",
+       "\n",
+       "  <svg xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" height=\"24px\" viewBox=\"0 -960 960 960\">\n",
+       "    <path d=\"M120-120v-720h720v720H120Zm60-500h600v-160H180v160Zm220 220h160v-160H400v160Zm0 220h160v-160H400v160ZM180-400h160v-160H180v160Zm440 0h160v-160H620v160ZM180-180h160v-160H180v160Zm440 0h160v-160H620v160Z\"/>\n",
+       "  </svg>\n",
+       "    </button>\n",
+       "\n",
+       "  <style>\n",
+       "    .colab-df-container {\n",
+       "      display:flex;\n",
+       "      gap: 12px;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .colab-df-convert {\n",
+       "      background-color: #E8F0FE;\n",
+       "      border: none;\n",
+       "      border-radius: 50%;\n",
+       "      cursor: pointer;\n",
+       "      display: none;\n",
+       "      fill: #1967D2;\n",
+       "      height: 32px;\n",
+       "      padding: 0 0 0 0;\n",
+       "      width: 32px;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .colab-df-convert:hover {\n",
+       "      background-color: #E2EBFA;\n",
+       "      box-shadow: 0px 1px 2px rgba(60, 64, 67, 0.3), 0px 1px 3px 1px rgba(60, 64, 67, 0.15);\n",
+       "      fill: #174EA6;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .colab-df-buttons div {\n",
+       "      margin-bottom: 4px;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    [theme=dark] .colab-df-convert {\n",
+       "      background-color: #3B4455;\n",
+       "      fill: #D2E3FC;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    [theme=dark] .colab-df-convert:hover {\n",
+       "      background-color: #434B5C;\n",
+       "      box-shadow: 0px 1px 3px 1px rgba(0, 0, 0, 0.15);\n",
+       "      filter: drop-shadow(0px 1px 2px rgba(0, 0, 0, 0.3));\n",
+       "      fill: #FFFFFF;\n",
+       "    }\n",
+       "  </style>\n",
+       "\n",
+       "    <script>\n",
+       "      const buttonEl =\n",
+       "        document.querySelector('#df-3219fbb9-37c8-4cee-9901-5a44dcb7bf2c button.colab-df-convert');\n",
+       "      buttonEl.style.display =\n",
+       "        google.colab.kernel.accessAllowed ? 'block' : 'none';\n",
+       "\n",
+       "      async function convertToInteractive(key) {\n",
+       "        const element = document.querySelector('#df-3219fbb9-37c8-4cee-9901-5a44dcb7bf2c');\n",
+       "        const dataTable =\n",
+       "          await google.colab.kernel.invokeFunction('convertToInteractive',\n",
+       "                                                    [key], {});\n",
+       "        if (!dataTable) return;\n",
+       "\n",
+       "        const docLinkHtml = 'Like what you see? Visit the ' +\n",
+       "          '<a target=\"_blank\" href=https://colab.research.google.com/notebooks/data_table.ipynb>data table notebook</a>'\n",
+       "          + ' to learn more about interactive tables.';\n",
+       "        element.innerHTML = '';\n",
+       "        dataTable['output_type'] = 'display_data';\n",
+       "        await google.colab.output.renderOutput(dataTable, element);\n",
+       "        const docLink = document.createElement('div');\n",
+       "        docLink.innerHTML = docLinkHtml;\n",
+       "        element.appendChild(docLink);\n",
+       "      }\n",
+       "    </script>\n",
+       "  </div>\n",
+       "\n",
+       "\n",
+       "<div id=\"df-fa29c441-8b4f-4790-9d3e-b0ad1c2de24f\">\n",
+       "  <button class=\"colab-df-quickchart\" onclick=\"quickchart('df-fa29c441-8b4f-4790-9d3e-b0ad1c2de24f')\"\n",
+       "            title=\"Suggest charts\"\n",
+       "            style=\"display:none;\">\n",
+       "\n",
+       "<svg xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" height=\"24px\"viewBox=\"0 0 24 24\"\n",
+       "     width=\"24px\">\n",
+       "    <g>\n",
+       "        <path d=\"M19 3H5c-1.1 0-2 .9-2 2v14c0 1.1.9 2 2 2h14c1.1 0 2-.9 2-2V5c0-1.1-.9-2-2-2zM9 17H7v-7h2v7zm4 0h-2V7h2v10zm4 0h-2v-4h2v4z\"/>\n",
+       "    </g>\n",
+       "</svg>\n",
+       "  </button>\n",
+       "\n",
+       "<style>\n",
+       "  .colab-df-quickchart {\n",
+       "      --bg-color: #E8F0FE;\n",
+       "      --fill-color: #1967D2;\n",
+       "      --hover-bg-color: #E2EBFA;\n",
+       "      --hover-fill-color: #174EA6;\n",
+       "      --disabled-fill-color: #AAA;\n",
+       "      --disabled-bg-color: #DDD;\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  [theme=dark] .colab-df-quickchart {\n",
+       "      --bg-color: #3B4455;\n",
+       "      --fill-color: #D2E3FC;\n",
+       "      --hover-bg-color: #434B5C;\n",
+       "      --hover-fill-color: #FFFFFF;\n",
+       "      --disabled-bg-color: #3B4455;\n",
+       "      --disabled-fill-color: #666;\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  .colab-df-quickchart {\n",
+       "    background-color: var(--bg-color);\n",
+       "    border: none;\n",
+       "    border-radius: 50%;\n",
+       "    cursor: pointer;\n",
+       "    display: none;\n",
+       "    fill: var(--fill-color);\n",
+       "    height: 32px;\n",
+       "    padding: 0;\n",
+       "    width: 32px;\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  .colab-df-quickchart:hover {\n",
+       "    background-color: var(--hover-bg-color);\n",
+       "    box-shadow: 0 1px 2px rgba(60, 64, 67, 0.3), 0 1px 3px 1px rgba(60, 64, 67, 0.15);\n",
+       "    fill: var(--button-hover-fill-color);\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  .colab-df-quickchart-complete:disabled,\n",
+       "  .colab-df-quickchart-complete:disabled:hover {\n",
+       "    background-color: var(--disabled-bg-color);\n",
+       "    fill: var(--disabled-fill-color);\n",
+       "    box-shadow: none;\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  .colab-df-spinner {\n",
+       "    border: 2px solid var(--fill-color);\n",
+       "    border-color: transparent;\n",
+       "    border-bottom-color: var(--fill-color);\n",
+       "    animation:\n",
+       "      spin 1s steps(1) infinite;\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  @keyframes spin {\n",
+       "    0% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-bottom-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-left-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    20% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-left-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-top-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    30% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-left-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-top-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-right-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    40% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-right-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-top-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    60% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-right-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    80% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-right-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-bottom-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    90% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-bottom-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "  }\n",
+       "</style>\n",
+       "\n",
+       "  <script>\n",
+       "    async function quickchart(key) {\n",
+       "      const quickchartButtonEl =\n",
+       "        document.querySelector('#' + key + ' button');\n",
+       "      quickchartButtonEl.disabled = true;  // To prevent multiple clicks.\n",
+       "      quickchartButtonEl.classList.add('colab-df-spinner');\n",
+       "      try {\n",
+       "        const charts = await google.colab.kernel.invokeFunction(\n",
+       "            'suggestCharts', [key], {});\n",
+       "      } catch (error) {\n",
+       "        console.error('Error during call to suggestCharts:', error);\n",
+       "      }\n",
+       "      quickchartButtonEl.classList.remove('colab-df-spinner');\n",
+       "      quickchartButtonEl.classList.add('colab-df-quickchart-complete');\n",
+       "    }\n",
+       "    (() => {\n",
+       "      let quickchartButtonEl =\n",
+       "        document.querySelector('#df-fa29c441-8b4f-4790-9d3e-b0ad1c2de24f button');\n",
+       "      quickchartButtonEl.style.display =\n",
+       "        google.colab.kernel.accessAllowed ? 'block' : 'none';\n",
+       "    })();\n",
+       "  </script>\n",
+       "</div>\n",
+       "\n",
+       "    </div>\n",
+       "  </div>\n"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "   PassengerId  Survived  Pclass  \\\n",
+       "0            1         0       3   \n",
+       "1            2         1       1   \n",
+       "2            3         1       3   \n",
+       "\n",
+       "                                                Name     Sex   Age  SibSp  \\\n",
+       "0                            Braund, Mr. Owen Harris    male  22.0      1   \n",
+       "1  Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Th...  female  38.0      1   \n",
+       "2                             Heikkinen, Miss. Laina  female  26.0      0   \n",
+       "\n",
+       "   Parch            Ticket     Fare Embarked      2      3   male      Q  \\\n",
+       "0      0         A/5 21171   7.2500        S  False   True   True  False   \n",
+       "1      0          PC 17599  71.2833        C  False  False  False  False   \n",
+       "2      0  STON/O2. 3101282   7.9250        S  False   True  False  False   \n",
+       "\n",
+       "       S  \n",
+       "0   True  \n",
+       "1  False  \n",
+       "2   True  "
+      ]
+     },
+     "execution_count": 68,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# присоединим закодированные через one-hot encoding переменные\n",
+    "# к исходному датафрейму через функцию .concat()\n",
+    "train = pd.concat([train, pclass, sex, embarked], axis=1)\n",
+    "train.head(3)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "sIlbuEWVA7oz"
+   },
+   "source": [
+    "Отбор признаков"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 143
+    },
+    "id": "lkw47WMXA6dI",
+    "outputId": "da3d8cc2-cb32-4c96-c1ac-103ff7a3585a"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "application/vnd.google.colaboratory.intrinsic+json": {
+       "summary": "{\n  \"name\": \"train\",\n  \"rows\": 889,\n  \"fields\": [\n    {\n      \"column\": \"Survived\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"number\",\n        \"std\": 0,\n        \"min\": 0,\n        \"max\": 1,\n        \"num_unique_values\": 2,\n        \"samples\": [\n          1,\n          0\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": \"Age\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"number\",\n        \"std\": 12.968366309252332,\n        \"min\": 0.42,\n        \"max\": 80.0,\n        \"num_unique_values\": 89,\n        \"samples\": [\n          59.0,\n          36.5\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": \"SibSp\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"number\",\n        \"std\": 1,\n        \"min\": 0,\n        \"max\": 8,\n        \"num_unique_values\": 7,\n        \"samples\": [\n          1,\n          0\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": \"Parch\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"number\",\n        \"std\": 0,\n        \"min\": 0,\n        \"max\": 6,\n        \"num_unique_values\": 7,\n        \"samples\": [\n          0,\n          1\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": \"Fare\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"number\",\n        \"std\": 49.69750431670801,\n        \"min\": 0.0,\n        \"max\": 512.3292,\n        \"num_unique_values\": 247,\n        \"samples\": [\n          11.2417,\n          51.8625\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": 2,\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"boolean\",\n        \"num_unique_values\": 2,\n        \"samples\": [\n          true,\n          false\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": 3,\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"boolean\",\n        \"num_unique_values\": 2,\n        \"samples\": [\n          false,\n          true\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": \"male\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"boolean\",\n        \"num_unique_values\": 2,\n        \"samples\": [\n          false,\n          true\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": \"Q\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"boolean\",\n        \"num_unique_values\": 2,\n        \"samples\": [\n          true,\n          false\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": \"S\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"boolean\",\n        \"num_unique_values\": 2,\n        \"samples\": [\n          false,\n          true\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    }\n  ]\n}",
+       "type": "dataframe",
+       "variable_name": "train"
+      },
+      "text/html": [
+       "\n",
+       "  <div id=\"df-4437c40a-62b0-44fc-9b29-992fba0b88d8\" class=\"colab-df-container\">\n",
+       "    <div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>Survived</th>\n",
+       "      <th>Age</th>\n",
+       "      <th>SibSp</th>\n",
+       "      <th>Parch</th>\n",
+       "      <th>Fare</th>\n",
+       "      <th>2</th>\n",
+       "      <th>3</th>\n",
+       "      <th>male</th>\n",
+       "      <th>Q</th>\n",
+       "      <th>S</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>0</th>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>22.0</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>7.2500</td>\n",
+       "      <td>False</td>\n",
+       "      <td>True</td>\n",
+       "      <td>True</td>\n",
+       "      <td>False</td>\n",
+       "      <td>True</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>1</th>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "      <td>38.0</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>71.2833</td>\n",
+       "      <td>False</td>\n",
+       "      <td>False</td>\n",
+       "      <td>False</td>\n",
+       "      <td>False</td>\n",
+       "      <td>False</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2</th>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "      <td>26.0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>7.9250</td>\n",
+       "      <td>False</td>\n",
+       "      <td>True</td>\n",
+       "      <td>False</td>\n",
+       "      <td>False</td>\n",
+       "      <td>True</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "</div>\n",
+       "    <div class=\"colab-df-buttons\">\n",
+       "\n",
+       "  <div class=\"colab-df-container\">\n",
+       "    <button class=\"colab-df-convert\" onclick=\"convertToInteractive('df-4437c40a-62b0-44fc-9b29-992fba0b88d8')\"\n",
+       "            title=\"Convert this dataframe to an interactive table.\"\n",
+       "            style=\"display:none;\">\n",
+       "\n",
+       "  <svg xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" height=\"24px\" viewBox=\"0 -960 960 960\">\n",
+       "    <path d=\"M120-120v-720h720v720H120Zm60-500h600v-160H180v160Zm220 220h160v-160H400v160Zm0 220h160v-160H400v160ZM180-400h160v-160H180v160Zm440 0h160v-160H620v160ZM180-180h160v-160H180v160Zm440 0h160v-160H620v160Z\"/>\n",
+       "  </svg>\n",
+       "    </button>\n",
+       "\n",
+       "  <style>\n",
+       "    .colab-df-container {\n",
+       "      display:flex;\n",
+       "      gap: 12px;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .colab-df-convert {\n",
+       "      background-color: #E8F0FE;\n",
+       "      border: none;\n",
+       "      border-radius: 50%;\n",
+       "      cursor: pointer;\n",
+       "      display: none;\n",
+       "      fill: #1967D2;\n",
+       "      height: 32px;\n",
+       "      padding: 0 0 0 0;\n",
+       "      width: 32px;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .colab-df-convert:hover {\n",
+       "      background-color: #E2EBFA;\n",
+       "      box-shadow: 0px 1px 2px rgba(60, 64, 67, 0.3), 0px 1px 3px 1px rgba(60, 64, 67, 0.15);\n",
+       "      fill: #174EA6;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .colab-df-buttons div {\n",
+       "      margin-bottom: 4px;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    [theme=dark] .colab-df-convert {\n",
+       "      background-color: #3B4455;\n",
+       "      fill: #D2E3FC;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    [theme=dark] .colab-df-convert:hover {\n",
+       "      background-color: #434B5C;\n",
+       "      box-shadow: 0px 1px 3px 1px rgba(0, 0, 0, 0.15);\n",
+       "      filter: drop-shadow(0px 1px 2px rgba(0, 0, 0, 0.3));\n",
+       "      fill: #FFFFFF;\n",
+       "    }\n",
+       "  </style>\n",
+       "\n",
+       "    <script>\n",
+       "      const buttonEl =\n",
+       "        document.querySelector('#df-4437c40a-62b0-44fc-9b29-992fba0b88d8 button.colab-df-convert');\n",
+       "      buttonEl.style.display =\n",
+       "        google.colab.kernel.accessAllowed ? 'block' : 'none';\n",
+       "\n",
+       "      async function convertToInteractive(key) {\n",
+       "        const element = document.querySelector('#df-4437c40a-62b0-44fc-9b29-992fba0b88d8');\n",
+       "        const dataTable =\n",
+       "          await google.colab.kernel.invokeFunction('convertToInteractive',\n",
+       "                                                    [key], {});\n",
+       "        if (!dataTable) return;\n",
+       "\n",
+       "        const docLinkHtml = 'Like what you see? Visit the ' +\n",
+       "          '<a target=\"_blank\" href=https://colab.research.google.com/notebooks/data_table.ipynb>data table notebook</a>'\n",
+       "          + ' to learn more about interactive tables.';\n",
+       "        element.innerHTML = '';\n",
+       "        dataTable['output_type'] = 'display_data';\n",
+       "        await google.colab.output.renderOutput(dataTable, element);\n",
+       "        const docLink = document.createElement('div');\n",
+       "        docLink.innerHTML = docLinkHtml;\n",
+       "        element.appendChild(docLink);\n",
+       "      }\n",
+       "    </script>\n",
+       "  </div>\n",
+       "\n",
+       "\n",
+       "<div id=\"df-1e3e12b7-ab2c-4a28-90ef-df02ef15928f\">\n",
+       "  <button class=\"colab-df-quickchart\" onclick=\"quickchart('df-1e3e12b7-ab2c-4a28-90ef-df02ef15928f')\"\n",
+       "            title=\"Suggest charts\"\n",
+       "            style=\"display:none;\">\n",
+       "\n",
+       "<svg xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" height=\"24px\"viewBox=\"0 0 24 24\"\n",
+       "     width=\"24px\">\n",
+       "    <g>\n",
+       "        <path d=\"M19 3H5c-1.1 0-2 .9-2 2v14c0 1.1.9 2 2 2h14c1.1 0 2-.9 2-2V5c0-1.1-.9-2-2-2zM9 17H7v-7h2v7zm4 0h-2V7h2v10zm4 0h-2v-4h2v4z\"/>\n",
+       "    </g>\n",
+       "</svg>\n",
+       "  </button>\n",
+       "\n",
+       "<style>\n",
+       "  .colab-df-quickchart {\n",
+       "      --bg-color: #E8F0FE;\n",
+       "      --fill-color: #1967D2;\n",
+       "      --hover-bg-color: #E2EBFA;\n",
+       "      --hover-fill-color: #174EA6;\n",
+       "      --disabled-fill-color: #AAA;\n",
+       "      --disabled-bg-color: #DDD;\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  [theme=dark] .colab-df-quickchart {\n",
+       "      --bg-color: #3B4455;\n",
+       "      --fill-color: #D2E3FC;\n",
+       "      --hover-bg-color: #434B5C;\n",
+       "      --hover-fill-color: #FFFFFF;\n",
+       "      --disabled-bg-color: #3B4455;\n",
+       "      --disabled-fill-color: #666;\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  .colab-df-quickchart {\n",
+       "    background-color: var(--bg-color);\n",
+       "    border: none;\n",
+       "    border-radius: 50%;\n",
+       "    cursor: pointer;\n",
+       "    display: none;\n",
+       "    fill: var(--fill-color);\n",
+       "    height: 32px;\n",
+       "    padding: 0;\n",
+       "    width: 32px;\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  .colab-df-quickchart:hover {\n",
+       "    background-color: var(--hover-bg-color);\n",
+       "    box-shadow: 0 1px 2px rgba(60, 64, 67, 0.3), 0 1px 3px 1px rgba(60, 64, 67, 0.15);\n",
+       "    fill: var(--button-hover-fill-color);\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  .colab-df-quickchart-complete:disabled,\n",
+       "  .colab-df-quickchart-complete:disabled:hover {\n",
+       "    background-color: var(--disabled-bg-color);\n",
+       "    fill: var(--disabled-fill-color);\n",
+       "    box-shadow: none;\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  .colab-df-spinner {\n",
+       "    border: 2px solid var(--fill-color);\n",
+       "    border-color: transparent;\n",
+       "    border-bottom-color: var(--fill-color);\n",
+       "    animation:\n",
+       "      spin 1s steps(1) infinite;\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  @keyframes spin {\n",
+       "    0% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-bottom-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-left-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    20% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-left-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-top-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    30% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-left-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-top-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-right-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    40% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-right-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-top-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    60% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-right-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    80% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-right-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-bottom-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    90% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-bottom-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "  }\n",
+       "</style>\n",
+       "\n",
+       "  <script>\n",
+       "    async function quickchart(key) {\n",
+       "      const quickchartButtonEl =\n",
+       "        document.querySelector('#' + key + ' button');\n",
+       "      quickchartButtonEl.disabled = true;  // To prevent multiple clicks.\n",
+       "      quickchartButtonEl.classList.add('colab-df-spinner');\n",
+       "      try {\n",
+       "        const charts = await google.colab.kernel.invokeFunction(\n",
+       "            'suggestCharts', [key], {});\n",
+       "      } catch (error) {\n",
+       "        console.error('Error during call to suggestCharts:', error);\n",
+       "      }\n",
+       "      quickchartButtonEl.classList.remove('colab-df-spinner');\n",
+       "      quickchartButtonEl.classList.add('colab-df-quickchart-complete');\n",
+       "    }\n",
+       "    (() => {\n",
+       "      let quickchartButtonEl =\n",
+       "        document.querySelector('#df-1e3e12b7-ab2c-4a28-90ef-df02ef15928f button');\n",
+       "      quickchartButtonEl.style.display =\n",
+       "        google.colab.kernel.accessAllowed ? 'block' : 'none';\n",
+       "    })();\n",
+       "  </script>\n",
+       "</div>\n",
+       "\n",
+       "    </div>\n",
+       "  </div>\n"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "   Survived   Age  SibSp  Parch     Fare      2      3   male      Q      S\n",
+       "0         0  22.0      1      0   7.2500  False   True   True  False   True\n",
+       "1         1  38.0      1      0  71.2833  False  False  False  False  False\n",
+       "2         1  26.0      0      0   7.9250  False   True  False  False   True"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 69,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# удалим те столбцы, которые нам теперь не нужны\n",
+    "train.drop(\n",
+    "    [\"PassengerId\", \"Pclass\", \"Name\", \"Sex\", \"Ticket\", \"Embarked\"],\n",
+    "    axis=1,\n",
+    "    inplace=True,\n",
+    ")\n",
+    "train.head(3)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "V0ww6yllFVEd"
+   },
+   "source": [
+    "Нормализация данных"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 143
+    },
+    "id": "r38gNBNKFUf-",
+    "outputId": "b5641f86-f2b9-46b5-9c8f-673b22bf71a8"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "application/vnd.google.colaboratory.intrinsic+json": {
+       "summary": "{\n  \"name\": \"train\",\n  \"rows\": 889,\n  \"fields\": [\n    {\n      \"column\": \"Survived\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"number\",\n        \"std\": 0,\n        \"min\": 0,\n        \"max\": 1,\n        \"num_unique_values\": 2,\n        \"samples\": [\n          1,\n          0\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": \"Age\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"number\",\n        \"std\": 1.0005629046322482,\n        \"min\": -2.255480861315933,\n        \"max\": 3.8844440954479698,\n        \"num_unique_values\": 89,\n        \"samples\": [\n          2.2642075524466883,\n          0.5282398278024586\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": \"SibSp\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"number\",\n        \"std\": 1,\n        \"min\": 0,\n        \"max\": 8,\n        \"num_unique_values\": 7,\n        \"samples\": [\n          1,\n          0\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": \"Parch\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"number\",\n        \"std\": 0,\n        \"min\": 0,\n        \"max\": 6,\n        \"num_unique_values\": 7,\n        \"samples\": [\n          0,\n          1\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": \"Fare\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"number\",\n        \"std\": 1.0005629046322495,\n        \"min\": -0.6462044460638905,\n        \"max\": 9.668550782149426,\n        \"num_unique_values\": 247,\n        \"samples\": [\n          -0.41987460999558585,\n          0.39794644953841574\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": 2,\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"boolean\",\n        \"num_unique_values\": 2,\n        \"samples\": [\n          true,\n          false\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": 3,\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"boolean\",\n        \"num_unique_values\": 2,\n        \"samples\": [\n          false,\n          true\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": \"male\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"boolean\",\n        \"num_unique_values\": 2,\n        \"samples\": [\n          false,\n          true\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": \"Q\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"boolean\",\n        \"num_unique_values\": 2,\n        \"samples\": [\n          true,\n          false\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": \"S\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"boolean\",\n        \"num_unique_values\": 2,\n        \"samples\": [\n          false,\n          true\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    }\n  ]\n}",
+       "type": "dataframe",
+       "variable_name": "train"
+      },
+      "text/html": [
+       "\n",
+       "  <div id=\"df-0ce4f0a7-030e-423f-9f2b-fd16df092c21\" class=\"colab-df-container\">\n",
+       "    <div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>Survived</th>\n",
+       "      <th>Age</th>\n",
+       "      <th>SibSp</th>\n",
+       "      <th>Parch</th>\n",
+       "      <th>Fare</th>\n",
+       "      <th>2</th>\n",
+       "      <th>3</th>\n",
+       "      <th>male</th>\n",
+       "      <th>Q</th>\n",
+       "      <th>S</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>0</th>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>-0.590495</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>-0.500240</td>\n",
+       "      <td>False</td>\n",
+       "      <td>True</td>\n",
+       "      <td>True</td>\n",
+       "      <td>False</td>\n",
+       "      <td>True</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>1</th>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "      <td>0.643971</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>0.788947</td>\n",
+       "      <td>False</td>\n",
+       "      <td>False</td>\n",
+       "      <td>False</td>\n",
+       "      <td>False</td>\n",
+       "      <td>False</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2</th>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "      <td>-0.281878</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>-0.486650</td>\n",
+       "      <td>False</td>\n",
+       "      <td>True</td>\n",
+       "      <td>False</td>\n",
+       "      <td>False</td>\n",
+       "      <td>True</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "</div>\n",
+       "    <div class=\"colab-df-buttons\">\n",
+       "\n",
+       "  <div class=\"colab-df-container\">\n",
+       "    <button class=\"colab-df-convert\" onclick=\"convertToInteractive('df-0ce4f0a7-030e-423f-9f2b-fd16df092c21')\"\n",
+       "            title=\"Convert this dataframe to an interactive table.\"\n",
+       "            style=\"display:none;\">\n",
+       "\n",
+       "  <svg xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" height=\"24px\" viewBox=\"0 -960 960 960\">\n",
+       "    <path d=\"M120-120v-720h720v720H120Zm60-500h600v-160H180v160Zm220 220h160v-160H400v160Zm0 220h160v-160H400v160ZM180-400h160v-160H180v160Zm440 0h160v-160H620v160ZM180-180h160v-160H180v160Zm440 0h160v-160H620v160Z\"/>\n",
+       "  </svg>\n",
+       "    </button>\n",
+       "\n",
+       "  <style>\n",
+       "    .colab-df-container {\n",
+       "      display:flex;\n",
+       "      gap: 12px;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .colab-df-convert {\n",
+       "      background-color: #E8F0FE;\n",
+       "      border: none;\n",
+       "      border-radius: 50%;\n",
+       "      cursor: pointer;\n",
+       "      display: none;\n",
+       "      fill: #1967D2;\n",
+       "      height: 32px;\n",
+       "      padding: 0 0 0 0;\n",
+       "      width: 32px;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .colab-df-convert:hover {\n",
+       "      background-color: #E2EBFA;\n",
+       "      box-shadow: 0px 1px 2px rgba(60, 64, 67, 0.3), 0px 1px 3px 1px rgba(60, 64, 67, 0.15);\n",
+       "      fill: #174EA6;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .colab-df-buttons div {\n",
+       "      margin-bottom: 4px;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    [theme=dark] .colab-df-convert {\n",
+       "      background-color: #3B4455;\n",
+       "      fill: #D2E3FC;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    [theme=dark] .colab-df-convert:hover {\n",
+       "      background-color: #434B5C;\n",
+       "      box-shadow: 0px 1px 3px 1px rgba(0, 0, 0, 0.15);\n",
+       "      filter: drop-shadow(0px 1px 2px rgba(0, 0, 0, 0.3));\n",
+       "      fill: #FFFFFF;\n",
+       "    }\n",
+       "  </style>\n",
+       "\n",
+       "    <script>\n",
+       "      const buttonEl =\n",
+       "        document.querySelector('#df-0ce4f0a7-030e-423f-9f2b-fd16df092c21 button.colab-df-convert');\n",
+       "      buttonEl.style.display =\n",
+       "        google.colab.kernel.accessAllowed ? 'block' : 'none';\n",
+       "\n",
+       "      async function convertToInteractive(key) {\n",
+       "        const element = document.querySelector('#df-0ce4f0a7-030e-423f-9f2b-fd16df092c21');\n",
+       "        const dataTable =\n",
+       "          await google.colab.kernel.invokeFunction('convertToInteractive',\n",
+       "                                                    [key], {});\n",
+       "        if (!dataTable) return;\n",
+       "\n",
+       "        const docLinkHtml = 'Like what you see? Visit the ' +\n",
+       "          '<a target=\"_blank\" href=https://colab.research.google.com/notebooks/data_table.ipynb>data table notebook</a>'\n",
+       "          + ' to learn more about interactive tables.';\n",
+       "        element.innerHTML = '';\n",
+       "        dataTable['output_type'] = 'display_data';\n",
+       "        await google.colab.output.renderOutput(dataTable, element);\n",
+       "        const docLink = document.createElement('div');\n",
+       "        docLink.innerHTML = docLinkHtml;\n",
+       "        element.appendChild(docLink);\n",
+       "      }\n",
+       "    </script>\n",
+       "  </div>\n",
+       "\n",
+       "\n",
+       "<div id=\"df-78199aa8-f72f-4688-ae4d-2d93ca22f0eb\">\n",
+       "  <button class=\"colab-df-quickchart\" onclick=\"quickchart('df-78199aa8-f72f-4688-ae4d-2d93ca22f0eb')\"\n",
+       "            title=\"Suggest charts\"\n",
+       "            style=\"display:none;\">\n",
+       "\n",
+       "<svg xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" height=\"24px\"viewBox=\"0 0 24 24\"\n",
+       "     width=\"24px\">\n",
+       "    <g>\n",
+       "        <path d=\"M19 3H5c-1.1 0-2 .9-2 2v14c0 1.1.9 2 2 2h14c1.1 0 2-.9 2-2V5c0-1.1-.9-2-2-2zM9 17H7v-7h2v7zm4 0h-2V7h2v10zm4 0h-2v-4h2v4z\"/>\n",
+       "    </g>\n",
+       "</svg>\n",
+       "  </button>\n",
+       "\n",
+       "<style>\n",
+       "  .colab-df-quickchart {\n",
+       "      --bg-color: #E8F0FE;\n",
+       "      --fill-color: #1967D2;\n",
+       "      --hover-bg-color: #E2EBFA;\n",
+       "      --hover-fill-color: #174EA6;\n",
+       "      --disabled-fill-color: #AAA;\n",
+       "      --disabled-bg-color: #DDD;\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  [theme=dark] .colab-df-quickchart {\n",
+       "      --bg-color: #3B4455;\n",
+       "      --fill-color: #D2E3FC;\n",
+       "      --hover-bg-color: #434B5C;\n",
+       "      --hover-fill-color: #FFFFFF;\n",
+       "      --disabled-bg-color: #3B4455;\n",
+       "      --disabled-fill-color: #666;\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  .colab-df-quickchart {\n",
+       "    background-color: var(--bg-color);\n",
+       "    border: none;\n",
+       "    border-radius: 50%;\n",
+       "    cursor: pointer;\n",
+       "    display: none;\n",
+       "    fill: var(--fill-color);\n",
+       "    height: 32px;\n",
+       "    padding: 0;\n",
+       "    width: 32px;\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  .colab-df-quickchart:hover {\n",
+       "    background-color: var(--hover-bg-color);\n",
+       "    box-shadow: 0 1px 2px rgba(60, 64, 67, 0.3), 0 1px 3px 1px rgba(60, 64, 67, 0.15);\n",
+       "    fill: var(--button-hover-fill-color);\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  .colab-df-quickchart-complete:disabled,\n",
+       "  .colab-df-quickchart-complete:disabled:hover {\n",
+       "    background-color: var(--disabled-bg-color);\n",
+       "    fill: var(--disabled-fill-color);\n",
+       "    box-shadow: none;\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  .colab-df-spinner {\n",
+       "    border: 2px solid var(--fill-color);\n",
+       "    border-color: transparent;\n",
+       "    border-bottom-color: var(--fill-color);\n",
+       "    animation:\n",
+       "      spin 1s steps(1) infinite;\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  @keyframes spin {\n",
+       "    0% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-bottom-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-left-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    20% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-left-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-top-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    30% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-left-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-top-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-right-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    40% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-right-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-top-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    60% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-right-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    80% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-right-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-bottom-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    90% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-bottom-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "  }\n",
+       "</style>\n",
+       "\n",
+       "  <script>\n",
+       "    async function quickchart(key) {\n",
+       "      const quickchartButtonEl =\n",
+       "        document.querySelector('#' + key + ' button');\n",
+       "      quickchartButtonEl.disabled = true;  // To prevent multiple clicks.\n",
+       "      quickchartButtonEl.classList.add('colab-df-spinner');\n",
+       "      try {\n",
+       "        const charts = await google.colab.kernel.invokeFunction(\n",
+       "            'suggestCharts', [key], {});\n",
+       "      } catch (error) {\n",
+       "        console.error('Error during call to suggestCharts:', error);\n",
+       "      }\n",
+       "      quickchartButtonEl.classList.remove('colab-df-spinner');\n",
+       "      quickchartButtonEl.classList.add('colab-df-quickchart-complete');\n",
+       "    }\n",
+       "    (() => {\n",
+       "      let quickchartButtonEl =\n",
+       "        document.querySelector('#df-78199aa8-f72f-4688-ae4d-2d93ca22f0eb button');\n",
+       "      quickchartButtonEl.style.display =\n",
+       "        google.colab.kernel.accessAllowed ? 'block' : 'none';\n",
+       "    })();\n",
+       "  </script>\n",
+       "</div>\n",
+       "\n",
+       "    </div>\n",
+       "  </div>\n"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "   Survived       Age  SibSp  Parch      Fare      2      3   male      Q  \\\n",
+       "0         0 -0.590495      1      0 -0.500240  False   True   True  False   \n",
+       "1         1  0.643971      1      0  0.788947  False  False  False  False   \n",
+       "2         1 -0.281878      0      0 -0.486650  False   True  False  False   \n",
+       "\n",
+       "       S  \n",
+       "0   True  \n",
+       "1  False  \n",
+       "2   True  "
+      ]
+     },
+     "execution_count": 70,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# создадим объект этого класса\n",
+    "scaler = StandardScaler()\n",
+    "\n",
+    "# выберем те столбцы, которые мы хотим масштабировать\n",
+    "cols_to_scale = [\"Age\", \"Fare\"]\n",
+    "\n",
+    "# рассчитаем среднее арифметическое и СКО для масштабирования данных\n",
+    "scaler.fit(train[cols_to_scale])\n",
+    "\n",
+    "# применим их\n",
+    "train[cols_to_scale] = scaler.transform(train[cols_to_scale])\n",
+    "\n",
+    "# посмотрим на результат\n",
+    "train.head(3)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "DXWFh0_-gW8p",
+    "outputId": "188898bd-a112-4b7e-e5e9-812d794117e9"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "Index(['Survived', 'Age', 'SibSp', 'Parch', 'Fare', 2, 3, 'male', 'Q', 'S'], dtype='object')"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 71,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# некоторые названия столбцов теперь представляют собой числа,\n",
+    "# так быть не должно\n",
+    "train.columns"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "yzsCbS5CE00Q",
+    "outputId": "e98f9961-9ade-452f-c166-b42ff5e3faef"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "Index(['Survived', 'Age', 'SibSp', 'Parch', 'Fare', '2', '3', 'male', 'Q',\n",
+       "       'S'],\n",
+       "      dtype='object')"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 72,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# преобразуем эти переменные в тип str через функцию map()\n",
+    "train.columns = train.columns.map(str)\n",
+    "train.columns"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "7b96LsxzBhIw"
+   },
+   "source": [
+    "#### **Шаг 2**. Разделение обучающей выборки на признаки (X_train) и целевую переменную (y_train)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "NUdfd8rDBcr7"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# поместим в X_train все кроме столбца Survived\n",
+    "X_train = train.drop(\"Survived\", axis=1)\n",
+    "\n",
+    "# столбец 'Survived' станет нашей целевой переменной (y_train)\n",
+    "y_train = train[\"Survived\"]"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 143
+    },
+    "id": "Y9InikfbKKYp",
+    "outputId": "a5a76203-fad3-44d0-fe7e-80a75f56e77f"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "application/vnd.google.colaboratory.intrinsic+json": {
+       "summary": "{\n  \"name\": \"X_train\",\n  \"rows\": 889,\n  \"fields\": [\n    {\n      \"column\": \"Age\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"number\",\n        \"std\": 1.0005629046322482,\n        \"min\": -2.255480861315933,\n        \"max\": 3.8844440954479698,\n        \"num_unique_values\": 89,\n        \"samples\": [\n          2.2642075524466883,\n          0.5282398278024586,\n          -0.08899314095993428\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": \"SibSp\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"number\",\n        \"std\": 1,\n        \"min\": 0,\n        \"max\": 8,\n        \"num_unique_values\": 7,\n        \"samples\": [\n          1,\n          0,\n          5\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": \"Parch\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"number\",\n        \"std\": 0,\n        \"min\": 0,\n        \"max\": 6,\n        \"num_unique_values\": 7,\n        \"samples\": [\n          0,\n          1,\n          4\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": \"Fare\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"number\",\n        \"std\": 1.0005629046322495,\n        \"min\": -0.6462044460638905,\n        \"max\": 9.668550782149426,\n        \"num_unique_values\": 247,\n        \"samples\": [\n          -0.41987460999558585,\n          0.39794644953841574,\n          -0.4906765469358535\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": \"2\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"boolean\",\n        \"num_unique_values\": 2,\n        \"samples\": [\n          true,\n          false\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": \"3\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"boolean\",\n        \"num_unique_values\": 2,\n        \"samples\": [\n          false,\n          true\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": \"male\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"boolean\",\n        \"num_unique_values\": 2,\n        \"samples\": [\n          false,\n          true\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": \"Q\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"boolean\",\n        \"num_unique_values\": 2,\n        \"samples\": [\n          true,\n          false\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": \"S\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"boolean\",\n        \"num_unique_values\": 2,\n        \"samples\": [\n          false,\n          true\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    }\n  ]\n}",
+       "type": "dataframe",
+       "variable_name": "X_train"
+      },
+      "text/html": [
+       "\n",
+       "  <div id=\"df-83b1288b-e86d-4675-a7ec-ce27e9501db4\" class=\"colab-df-container\">\n",
+       "    <div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>Age</th>\n",
+       "      <th>SibSp</th>\n",
+       "      <th>Parch</th>\n",
+       "      <th>Fare</th>\n",
+       "      <th>2</th>\n",
+       "      <th>3</th>\n",
+       "      <th>male</th>\n",
+       "      <th>Q</th>\n",
+       "      <th>S</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>0</th>\n",
+       "      <td>-0.590495</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>-0.500240</td>\n",
+       "      <td>False</td>\n",
+       "      <td>True</td>\n",
+       "      <td>True</td>\n",
+       "      <td>False</td>\n",
+       "      <td>True</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>1</th>\n",
+       "      <td>0.643971</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>0.788947</td>\n",
+       "      <td>False</td>\n",
+       "      <td>False</td>\n",
+       "      <td>False</td>\n",
+       "      <td>False</td>\n",
+       "      <td>False</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2</th>\n",
+       "      <td>-0.281878</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>-0.486650</td>\n",
+       "      <td>False</td>\n",
+       "      <td>True</td>\n",
+       "      <td>False</td>\n",
+       "      <td>False</td>\n",
+       "      <td>True</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "</div>\n",
+       "    <div class=\"colab-df-buttons\">\n",
+       "\n",
+       "  <div class=\"colab-df-container\">\n",
+       "    <button class=\"colab-df-convert\" onclick=\"convertToInteractive('df-83b1288b-e86d-4675-a7ec-ce27e9501db4')\"\n",
+       "            title=\"Convert this dataframe to an interactive table.\"\n",
+       "            style=\"display:none;\">\n",
+       "\n",
+       "  <svg xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" height=\"24px\" viewBox=\"0 -960 960 960\">\n",
+       "    <path d=\"M120-120v-720h720v720H120Zm60-500h600v-160H180v160Zm220 220h160v-160H400v160Zm0 220h160v-160H400v160ZM180-400h160v-160H180v160Zm440 0h160v-160H620v160ZM180-180h160v-160H180v160Zm440 0h160v-160H620v160Z\"/>\n",
+       "  </svg>\n",
+       "    </button>\n",
+       "\n",
+       "  <style>\n",
+       "    .colab-df-container {\n",
+       "      display:flex;\n",
+       "      gap: 12px;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .colab-df-convert {\n",
+       "      background-color: #E8F0FE;\n",
+       "      border: none;\n",
+       "      border-radius: 50%;\n",
+       "      cursor: pointer;\n",
+       "      display: none;\n",
+       "      fill: #1967D2;\n",
+       "      height: 32px;\n",
+       "      padding: 0 0 0 0;\n",
+       "      width: 32px;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .colab-df-convert:hover {\n",
+       "      background-color: #E2EBFA;\n",
+       "      box-shadow: 0px 1px 2px rgba(60, 64, 67, 0.3), 0px 1px 3px 1px rgba(60, 64, 67, 0.15);\n",
+       "      fill: #174EA6;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .colab-df-buttons div {\n",
+       "      margin-bottom: 4px;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    [theme=dark] .colab-df-convert {\n",
+       "      background-color: #3B4455;\n",
+       "      fill: #D2E3FC;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    [theme=dark] .colab-df-convert:hover {\n",
+       "      background-color: #434B5C;\n",
+       "      box-shadow: 0px 1px 3px 1px rgba(0, 0, 0, 0.15);\n",
+       "      filter: drop-shadow(0px 1px 2px rgba(0, 0, 0, 0.3));\n",
+       "      fill: #FFFFFF;\n",
+       "    }\n",
+       "  </style>\n",
+       "\n",
+       "    <script>\n",
+       "      const buttonEl =\n",
+       "        document.querySelector('#df-83b1288b-e86d-4675-a7ec-ce27e9501db4 button.colab-df-convert');\n",
+       "      buttonEl.style.display =\n",
+       "        google.colab.kernel.accessAllowed ? 'block' : 'none';\n",
+       "\n",
+       "      async function convertToInteractive(key) {\n",
+       "        const element = document.querySelector('#df-83b1288b-e86d-4675-a7ec-ce27e9501db4');\n",
+       "        const dataTable =\n",
+       "          await google.colab.kernel.invokeFunction('convertToInteractive',\n",
+       "                                                    [key], {});\n",
+       "        if (!dataTable) return;\n",
+       "\n",
+       "        const docLinkHtml = 'Like what you see? Visit the ' +\n",
+       "          '<a target=\"_blank\" href=https://colab.research.google.com/notebooks/data_table.ipynb>data table notebook</a>'\n",
+       "          + ' to learn more about interactive tables.';\n",
+       "        element.innerHTML = '';\n",
+       "        dataTable['output_type'] = 'display_data';\n",
+       "        await google.colab.output.renderOutput(dataTable, element);\n",
+       "        const docLink = document.createElement('div');\n",
+       "        docLink.innerHTML = docLinkHtml;\n",
+       "        element.appendChild(docLink);\n",
+       "      }\n",
+       "    </script>\n",
+       "  </div>\n",
+       "\n",
+       "\n",
+       "<div id=\"df-3cf2454f-f504-4d76-bab3-d6e8053963e0\">\n",
+       "  <button class=\"colab-df-quickchart\" onclick=\"quickchart('df-3cf2454f-f504-4d76-bab3-d6e8053963e0')\"\n",
+       "            title=\"Suggest charts\"\n",
+       "            style=\"display:none;\">\n",
+       "\n",
+       "<svg xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" height=\"24px\"viewBox=\"0 0 24 24\"\n",
+       "     width=\"24px\">\n",
+       "    <g>\n",
+       "        <path d=\"M19 3H5c-1.1 0-2 .9-2 2v14c0 1.1.9 2 2 2h14c1.1 0 2-.9 2-2V5c0-1.1-.9-2-2-2zM9 17H7v-7h2v7zm4 0h-2V7h2v10zm4 0h-2v-4h2v4z\"/>\n",
+       "    </g>\n",
+       "</svg>\n",
+       "  </button>\n",
+       "\n",
+       "<style>\n",
+       "  .colab-df-quickchart {\n",
+       "      --bg-color: #E8F0FE;\n",
+       "      --fill-color: #1967D2;\n",
+       "      --hover-bg-color: #E2EBFA;\n",
+       "      --hover-fill-color: #174EA6;\n",
+       "      --disabled-fill-color: #AAA;\n",
+       "      --disabled-bg-color: #DDD;\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  [theme=dark] .colab-df-quickchart {\n",
+       "      --bg-color: #3B4455;\n",
+       "      --fill-color: #D2E3FC;\n",
+       "      --hover-bg-color: #434B5C;\n",
+       "      --hover-fill-color: #FFFFFF;\n",
+       "      --disabled-bg-color: #3B4455;\n",
+       "      --disabled-fill-color: #666;\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  .colab-df-quickchart {\n",
+       "    background-color: var(--bg-color);\n",
+       "    border: none;\n",
+       "    border-radius: 50%;\n",
+       "    cursor: pointer;\n",
+       "    display: none;\n",
+       "    fill: var(--fill-color);\n",
+       "    height: 32px;\n",
+       "    padding: 0;\n",
+       "    width: 32px;\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  .colab-df-quickchart:hover {\n",
+       "    background-color: var(--hover-bg-color);\n",
+       "    box-shadow: 0 1px 2px rgba(60, 64, 67, 0.3), 0 1px 3px 1px rgba(60, 64, 67, 0.15);\n",
+       "    fill: var(--button-hover-fill-color);\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  .colab-df-quickchart-complete:disabled,\n",
+       "  .colab-df-quickchart-complete:disabled:hover {\n",
+       "    background-color: var(--disabled-bg-color);\n",
+       "    fill: var(--disabled-fill-color);\n",
+       "    box-shadow: none;\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  .colab-df-spinner {\n",
+       "    border: 2px solid var(--fill-color);\n",
+       "    border-color: transparent;\n",
+       "    border-bottom-color: var(--fill-color);\n",
+       "    animation:\n",
+       "      spin 1s steps(1) infinite;\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  @keyframes spin {\n",
+       "    0% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-bottom-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-left-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    20% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-left-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-top-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    30% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-left-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-top-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-right-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    40% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-right-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-top-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    60% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-right-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    80% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-right-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-bottom-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    90% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-bottom-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "  }\n",
+       "</style>\n",
+       "\n",
+       "  <script>\n",
+       "    async function quickchart(key) {\n",
+       "      const quickchartButtonEl =\n",
+       "        document.querySelector('#' + key + ' button');\n",
+       "      quickchartButtonEl.disabled = true;  // To prevent multiple clicks.\n",
+       "      quickchartButtonEl.classList.add('colab-df-spinner');\n",
+       "      try {\n",
+       "        const charts = await google.colab.kernel.invokeFunction(\n",
+       "            'suggestCharts', [key], {});\n",
+       "      } catch (error) {\n",
+       "        console.error('Error during call to suggestCharts:', error);\n",
+       "      }\n",
+       "      quickchartButtonEl.classList.remove('colab-df-spinner');\n",
+       "      quickchartButtonEl.classList.add('colab-df-quickchart-complete');\n",
+       "    }\n",
+       "    (() => {\n",
+       "      let quickchartButtonEl =\n",
+       "        document.querySelector('#df-3cf2454f-f504-4d76-bab3-d6e8053963e0 button');\n",
+       "      quickchartButtonEl.style.display =\n",
+       "        google.colab.kernel.accessAllowed ? 'block' : 'none';\n",
+       "    })();\n",
+       "  </script>\n",
+       "</div>\n",
+       "\n",
+       "    </div>\n",
+       "  </div>\n"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "        Age  SibSp  Parch      Fare      2      3   male      Q      S\n",
+       "0 -0.590495      1      0 -0.500240  False   True   True  False   True\n",
+       "1  0.643971      1      0  0.788947  False  False  False  False  False\n",
+       "2 -0.281878      0      0 -0.486650  False   True  False  False   True"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 74,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "X_train.head(3)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "ORiI_6fIB7Aj"
+   },
+   "source": [
+    "#### **Шаг 3**. Обучение модели логистической регрессии"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "keeoPQF0j1GY"
+   },
+   "source": [
+    "Обучим модель"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 80
+    },
+    "id": "5M0qRHiiCAqX",
+    "outputId": "d3338093-5780-4f01-a750-931e743b6ad2"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<style>#sk-container-id-2 {\n",
+       "  /* Definition of color scheme common for light and dark mode */\n",
+       "  --sklearn-color-text: #000;\n",
+       "  --sklearn-color-text-muted: #666;\n",
+       "  --sklearn-color-line: gray;\n",
+       "  /* Definition of color scheme for unfitted estimators */\n",
+       "  --sklearn-color-unfitted-level-0: #fff5e6;\n",
+       "  --sklearn-color-unfitted-level-1: #f6e4d2;\n",
+       "  --sklearn-color-unfitted-level-2: #ffe0b3;\n",
+       "  --sklearn-color-unfitted-level-3: chocolate;\n",
+       "  /* Definition of color scheme for fitted estimators */\n",
+       "  --sklearn-color-fitted-level-0: #f0f8ff;\n",
+       "  --sklearn-color-fitted-level-1: #d4ebff;\n",
+       "  --sklearn-color-fitted-level-2: #b3dbfd;\n",
+       "  --sklearn-color-fitted-level-3: cornflowerblue;\n",
+       "\n",
+       "  /* Specific color for light theme */\n",
+       "  --sklearn-color-text-on-default-background: var(--sg-text-color, var(--theme-code-foreground, var(--jp-content-font-color1, black)));\n",
+       "  --sklearn-color-background: var(--sg-background-color, var(--theme-background, var(--jp-layout-color0, white)));\n",
+       "  --sklearn-color-border-box: var(--sg-text-color, var(--theme-code-foreground, var(--jp-content-font-color1, black)));\n",
+       "  --sklearn-color-icon: #696969;\n",
+       "\n",
+       "  @media (prefers-color-scheme: dark) {\n",
+       "    /* Redefinition of color scheme for dark theme */\n",
+       "    --sklearn-color-text-on-default-background: var(--sg-text-color, var(--theme-code-foreground, var(--jp-content-font-color1, white)));\n",
+       "    --sklearn-color-background: var(--sg-background-color, var(--theme-background, var(--jp-layout-color0, #111)));\n",
+       "    --sklearn-color-border-box: var(--sg-text-color, var(--theme-code-foreground, var(--jp-content-font-color1, white)));\n",
+       "    --sklearn-color-icon: #878787;\n",
+       "  }\n",
+       "}\n",
+       "\n",
+       "#sk-container-id-2 {\n",
+       "  color: var(--sklearn-color-text);\n",
+       "}\n",
+       "\n",
+       "#sk-container-id-2 pre {\n",
+       "  padding: 0;\n",
+       "}\n",
+       "\n",
+       "#sk-container-id-2 input.sk-hidden--visually {\n",
+       "  border: 0;\n",
+       "  clip: rect(1px 1px 1px 1px);\n",
+       "  clip: rect(1px, 1px, 1px, 1px);\n",
+       "  height: 1px;\n",
+       "  margin: -1px;\n",
+       "  overflow: hidden;\n",
+       "  padding: 0;\n",
+       "  position: absolute;\n",
+       "  width: 1px;\n",
+       "}\n",
+       "\n",
+       "#sk-container-id-2 div.sk-dashed-wrapped {\n",
+       "  border: 1px dashed var(--sklearn-color-line);\n",
+       "  margin: 0 0.4em 0.5em 0.4em;\n",
+       "  box-sizing: border-box;\n",
+       "  padding-bottom: 0.4em;\n",
+       "  background-color: var(--sklearn-color-background);\n",
+       "}\n",
+       "\n",
+       "#sk-container-id-2 div.sk-container {\n",
+       "  /* jupyter's `normalize.less` sets `[hidden] { display: none; }`\n",
+       "     but bootstrap.min.css set `[hidden] { display: none !important; }`\n",
+       "     so we also need the `!important` here to be able to override the\n",
+       "     default hidden behavior on the sphinx rendered scikit-learn.org.\n",
+       "     See: https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/issues/21755 */\n",
+       "  display: inline-block !important;\n",
+       "  position: relative;\n",
+       "}\n",
+       "\n",
+       "#sk-container-id-2 div.sk-text-repr-fallback {\n",
+       "  display: none;\n",
+       "}\n",
+       "\n",
+       "div.sk-parallel-item,\n",
+       "div.sk-serial,\n",
+       "div.sk-item {\n",
+       "  /* draw centered vertical line to link estimators */\n",
+       "  background-image: linear-gradient(var(--sklearn-color-text-on-default-background), var(--sklearn-color-text-on-default-background));\n",
+       "  background-size: 2px 100%;\n",
+       "  background-repeat: no-repeat;\n",
+       "  background-position: center center;\n",
+       "}\n",
+       "\n",
+       "/* Parallel-specific style estimator block */\n",
+       "\n",
+       "#sk-container-id-2 div.sk-parallel-item::after {\n",
+       "  content: \"\";\n",
+       "  width: 100%;\n",
+       "  border-bottom: 2px solid var(--sklearn-color-text-on-default-background);\n",
+       "  flex-grow: 1;\n",
+       "}\n",
+       "\n",
+       "#sk-container-id-2 div.sk-parallel {\n",
+       "  display: flex;\n",
+       "  align-items: stretch;\n",
+       "  justify-content: center;\n",
+       "  background-color: var(--sklearn-color-background);\n",
+       "  position: relative;\n",
+       "}\n",
+       "\n",
+       "#sk-container-id-2 div.sk-parallel-item {\n",
+       "  display: flex;\n",
+       "  flex-direction: column;\n",
+       "}\n",
+       "\n",
+       "#sk-container-id-2 div.sk-parallel-item:first-child::after {\n",
+       "  align-self: flex-end;\n",
+       "  width: 50%;\n",
+       "}\n",
+       "\n",
+       "#sk-container-id-2 div.sk-parallel-item:last-child::after {\n",
+       "  align-self: flex-start;\n",
+       "  width: 50%;\n",
+       "}\n",
+       "\n",
+       "#sk-container-id-2 div.sk-parallel-item:only-child::after {\n",
+       "  width: 0;\n",
+       "}\n",
+       "\n",
+       "/* Serial-specific style estimator block */\n",
+       "\n",
+       "#sk-container-id-2 div.sk-serial {\n",
+       "  display: flex;\n",
+       "  flex-direction: column;\n",
+       "  align-items: center;\n",
+       "  background-color: var(--sklearn-color-background);\n",
+       "  padding-right: 1em;\n",
+       "  padding-left: 1em;\n",
+       "}\n",
+       "\n",
+       "\n",
+       "/* Toggleable style: style used for estimator/Pipeline/ColumnTransformer box that is\n",
+       "clickable and can be expanded/collapsed.\n",
+       "- Pipeline and ColumnTransformer use this feature and define the default style\n",
+       "- Estimators will overwrite some part of the style using the `sk-estimator` class\n",
+       "*/\n",
+       "\n",
+       "/* Pipeline and ColumnTransformer style (default) */\n",
+       "\n",
+       "#sk-container-id-2 div.sk-toggleable {\n",
+       "  /* Default theme specific background. It is overwritten whether we have a\n",
+       "  specific estimator or a Pipeline/ColumnTransformer */\n",
+       "  background-color: var(--sklearn-color-background);\n",
+       "}\n",
+       "\n",
+       "/* Toggleable label */\n",
+       "#sk-container-id-2 label.sk-toggleable__label {\n",
+       "  cursor: pointer;\n",
+       "  display: flex;\n",
+       "  width: 100%;\n",
+       "  margin-bottom: 0;\n",
+       "  padding: 0.5em;\n",
+       "  box-sizing: border-box;\n",
+       "  text-align: center;\n",
+       "  align-items: start;\n",
+       "  justify-content: space-between;\n",
+       "  gap: 0.5em;\n",
+       "}\n",
+       "\n",
+       "#sk-container-id-2 label.sk-toggleable__label .caption {\n",
+       "  font-size: 0.6rem;\n",
+       "  font-weight: lighter;\n",
+       "  color: var(--sklearn-color-text-muted);\n",
+       "}\n",
+       "\n",
+       "#sk-container-id-2 label.sk-toggleable__label-arrow:before {\n",
+       "  /* Arrow on the left of the label */\n",
+       "  content: \"▸\";\n",
+       "  float: left;\n",
+       "  margin-right: 0.25em;\n",
+       "  color: var(--sklearn-color-icon);\n",
+       "}\n",
+       "\n",
+       "#sk-container-id-2 label.sk-toggleable__label-arrow:hover:before {\n",
+       "  color: var(--sklearn-color-text);\n",
+       "}\n",
+       "\n",
+       "/* Toggleable content - dropdown */\n",
+       "\n",
+       "#sk-container-id-2 div.sk-toggleable__content {\n",
+       "  max-height: 0;\n",
+       "  max-width: 0;\n",
+       "  overflow: hidden;\n",
+       "  text-align: left;\n",
+       "  /* unfitted */\n",
+       "  background-color: var(--sklearn-color-unfitted-level-0);\n",
+       "}\n",
+       "\n",
+       "#sk-container-id-2 div.sk-toggleable__content.fitted {\n",
+       "  /* fitted */\n",
+       "  background-color: var(--sklearn-color-fitted-level-0);\n",
+       "}\n",
+       "\n",
+       "#sk-container-id-2 div.sk-toggleable__content pre {\n",
+       "  margin: 0.2em;\n",
+       "  border-radius: 0.25em;\n",
+       "  color: var(--sklearn-color-text);\n",
+       "  /* unfitted */\n",
+       "  background-color: var(--sklearn-color-unfitted-level-0);\n",
+       "}\n",
+       "\n",
+       "#sk-container-id-2 div.sk-toggleable__content.fitted pre {\n",
+       "  /* unfitted */\n",
+       "  background-color: var(--sklearn-color-fitted-level-0);\n",
+       "}\n",
+       "\n",
+       "#sk-container-id-2 input.sk-toggleable__control:checked~div.sk-toggleable__content {\n",
+       "  /* Expand drop-down */\n",
+       "  max-height: 200px;\n",
+       "  max-width: 100%;\n",
+       "  overflow: auto;\n",
+       "}\n",
+       "\n",
+       "#sk-container-id-2 input.sk-toggleable__control:checked~label.sk-toggleable__label-arrow:before {\n",
+       "  content: \"▾\";\n",
+       "}\n",
+       "\n",
+       "/* Pipeline/ColumnTransformer-specific style */\n",
+       "\n",
+       "#sk-container-id-2 div.sk-label input.sk-toggleable__control:checked~label.sk-toggleable__label {\n",
+       "  color: var(--sklearn-color-text);\n",
+       "  background-color: var(--sklearn-color-unfitted-level-2);\n",
+       "}\n",
+       "\n",
+       "#sk-container-id-2 div.sk-label.fitted input.sk-toggleable__control:checked~label.sk-toggleable__label {\n",
+       "  background-color: var(--sklearn-color-fitted-level-2);\n",
+       "}\n",
+       "\n",
+       "/* Estimator-specific style */\n",
+       "\n",
+       "/* Colorize estimator box */\n",
+       "#sk-container-id-2 div.sk-estimator input.sk-toggleable__control:checked~label.sk-toggleable__label {\n",
+       "  /* unfitted */\n",
+       "  background-color: var(--sklearn-color-unfitted-level-2);\n",
+       "}\n",
+       "\n",
+       "#sk-container-id-2 div.sk-estimator.fitted input.sk-toggleable__control:checked~label.sk-toggleable__label {\n",
+       "  /* fitted */\n",
+       "  background-color: var(--sklearn-color-fitted-level-2);\n",
+       "}\n",
+       "\n",
+       "#sk-container-id-2 div.sk-label label.sk-toggleable__label,\n",
+       "#sk-container-id-2 div.sk-label label {\n",
+       "  /* The background is the default theme color */\n",
+       "  color: var(--sklearn-color-text-on-default-background);\n",
+       "}\n",
+       "\n",
+       "/* On hover, darken the color of the background */\n",
+       "#sk-container-id-2 div.sk-label:hover label.sk-toggleable__label {\n",
+       "  color: var(--sklearn-color-text);\n",
+       "  background-color: var(--sklearn-color-unfitted-level-2);\n",
+       "}\n",
+       "\n",
+       "/* Label box, darken color on hover, fitted */\n",
+       "#sk-container-id-2 div.sk-label.fitted:hover label.sk-toggleable__label.fitted {\n",
+       "  color: var(--sklearn-color-text);\n",
+       "  background-color: var(--sklearn-color-fitted-level-2);\n",
+       "}\n",
+       "\n",
+       "/* Estimator label */\n",
+       "\n",
+       "#sk-container-id-2 div.sk-label label {\n",
+       "  font-family: monospace;\n",
+       "  font-weight: bold;\n",
+       "  display: inline-block;\n",
+       "  line-height: 1.2em;\n",
+       "}\n",
+       "\n",
+       "#sk-container-id-2 div.sk-label-container {\n",
+       "  text-align: center;\n",
+       "}\n",
+       "\n",
+       "/* Estimator-specific */\n",
+       "#sk-container-id-2 div.sk-estimator {\n",
+       "  font-family: monospace;\n",
+       "  border: 1px dotted var(--sklearn-color-border-box);\n",
+       "  border-radius: 0.25em;\n",
+       "  box-sizing: border-box;\n",
+       "  margin-bottom: 0.5em;\n",
+       "  /* unfitted */\n",
+       "  background-color: var(--sklearn-color-unfitted-level-0);\n",
+       "}\n",
+       "\n",
+       "#sk-container-id-2 div.sk-estimator.fitted {\n",
+       "  /* fitted */\n",
+       "  background-color: var(--sklearn-color-fitted-level-0);\n",
+       "}\n",
+       "\n",
+       "/* on hover */\n",
+       "#sk-container-id-2 div.sk-estimator:hover {\n",
+       "  /* unfitted */\n",
+       "  background-color: var(--sklearn-color-unfitted-level-2);\n",
+       "}\n",
+       "\n",
+       "#sk-container-id-2 div.sk-estimator.fitted:hover {\n",
+       "  /* fitted */\n",
+       "  background-color: var(--sklearn-color-fitted-level-2);\n",
+       "}\n",
+       "\n",
+       "/* Specification for estimator info (e.g. \"i\" and \"?\") */\n",
+       "\n",
+       "/* Common style for \"i\" and \"?\" */\n",
+       "\n",
+       ".sk-estimator-doc-link,\n",
+       "a:link.sk-estimator-doc-link,\n",
+       "a:visited.sk-estimator-doc-link {\n",
+       "  float: right;\n",
+       "  font-size: smaller;\n",
+       "  line-height: 1em;\n",
+       "  font-family: monospace;\n",
+       "  background-color: var(--sklearn-color-background);\n",
+       "  border-radius: 1em;\n",
+       "  height: 1em;\n",
+       "  width: 1em;\n",
+       "  text-decoration: none !important;\n",
+       "  margin-left: 0.5em;\n",
+       "  text-align: center;\n",
+       "  /* unfitted */\n",
+       "  border: var(--sklearn-color-unfitted-level-1) 1pt solid;\n",
+       "  color: var(--sklearn-color-unfitted-level-1);\n",
+       "}\n",
+       "\n",
+       ".sk-estimator-doc-link.fitted,\n",
+       "a:link.sk-estimator-doc-link.fitted,\n",
+       "a:visited.sk-estimator-doc-link.fitted {\n",
+       "  /* fitted */\n",
+       "  border: var(--sklearn-color-fitted-level-1) 1pt solid;\n",
+       "  color: var(--sklearn-color-fitted-level-1);\n",
+       "}\n",
+       "\n",
+       "/* On hover */\n",
+       "div.sk-estimator:hover .sk-estimator-doc-link:hover,\n",
+       ".sk-estimator-doc-link:hover,\n",
+       "div.sk-label-container:hover .sk-estimator-doc-link:hover,\n",
+       ".sk-estimator-doc-link:hover {\n",
+       "  /* unfitted */\n",
+       "  background-color: var(--sklearn-color-unfitted-level-3);\n",
+       "  color: var(--sklearn-color-background);\n",
+       "  text-decoration: none;\n",
+       "}\n",
+       "\n",
+       "div.sk-estimator.fitted:hover .sk-estimator-doc-link.fitted:hover,\n",
+       ".sk-estimator-doc-link.fitted:hover,\n",
+       "div.sk-label-container:hover .sk-estimator-doc-link.fitted:hover,\n",
+       ".sk-estimator-doc-link.fitted:hover {\n",
+       "  /* fitted */\n",
+       "  background-color: var(--sklearn-color-fitted-level-3);\n",
+       "  color: var(--sklearn-color-background);\n",
+       "  text-decoration: none;\n",
+       "}\n",
+       "\n",
+       "/* Span, style for the box shown on hovering the info icon */\n",
+       ".sk-estimator-doc-link span {\n",
+       "  display: none;\n",
+       "  z-index: 9999;\n",
+       "  position: relative;\n",
+       "  font-weight: normal;\n",
+       "  right: .2ex;\n",
+       "  padding: .5ex;\n",
+       "  margin: .5ex;\n",
+       "  width: min-content;\n",
+       "  min-width: 20ex;\n",
+       "  max-width: 50ex;\n",
+       "  color: var(--sklearn-color-text);\n",
+       "  box-shadow: 2pt 2pt 4pt #999;\n",
+       "  /* unfitted */\n",
+       "  background: var(--sklearn-color-unfitted-level-0);\n",
+       "  border: .5pt solid var(--sklearn-color-unfitted-level-3);\n",
+       "}\n",
+       "\n",
+       ".sk-estimator-doc-link.fitted span {\n",
+       "  /* fitted */\n",
+       "  background: var(--sklearn-color-fitted-level-0);\n",
+       "  border: var(--sklearn-color-fitted-level-3);\n",
+       "}\n",
+       "\n",
+       ".sk-estimator-doc-link:hover span {\n",
+       "  display: block;\n",
+       "}\n",
+       "\n",
+       "/* \"?\"-specific style due to the `<a>` HTML tag */\n",
+       "\n",
+       "#sk-container-id-2 a.estimator_doc_link {\n",
+       "  float: right;\n",
+       "  font-size: 1rem;\n",
+       "  line-height: 1em;\n",
+       "  font-family: monospace;\n",
+       "  background-color: var(--sklearn-color-background);\n",
+       "  border-radius: 1rem;\n",
+       "  height: 1rem;\n",
+       "  width: 1rem;\n",
+       "  text-decoration: none;\n",
+       "  /* unfitted */\n",
+       "  color: var(--sklearn-color-unfitted-level-1);\n",
+       "  border: var(--sklearn-color-unfitted-level-1) 1pt solid;\n",
+       "}\n",
+       "\n",
+       "#sk-container-id-2 a.estimator_doc_link.fitted {\n",
+       "  /* fitted */\n",
+       "  border: var(--sklearn-color-fitted-level-1) 1pt solid;\n",
+       "  color: var(--sklearn-color-fitted-level-1);\n",
+       "}\n",
+       "\n",
+       "/* On hover */\n",
+       "#sk-container-id-2 a.estimator_doc_link:hover {\n",
+       "  /* unfitted */\n",
+       "  background-color: var(--sklearn-color-unfitted-level-3);\n",
+       "  color: var(--sklearn-color-background);\n",
+       "  text-decoration: none;\n",
+       "}\n",
+       "\n",
+       "#sk-container-id-2 a.estimator_doc_link.fitted:hover {\n",
+       "  /* fitted */\n",
+       "  background-color: var(--sklearn-color-fitted-level-3);\n",
+       "}\n",
+       "</style><div id=\"sk-container-id-2\" class=\"sk-top-container\"><div class=\"sk-text-repr-fallback\"><pre>LogisticRegression()</pre><b>In a Jupyter environment, please rerun this cell to show the HTML representation or trust the notebook. <br />On GitHub, the HTML representation is unable to render, please try loading this page with nbviewer.org.</b></div><div class=\"sk-container\" hidden><div class=\"sk-item\"><div class=\"sk-estimator fitted sk-toggleable\"><input class=\"sk-toggleable__control sk-hidden--visually\" id=\"sk-estimator-id-2\" type=\"checkbox\" checked><label for=\"sk-estimator-id-2\" class=\"sk-toggleable__label fitted sk-toggleable__label-arrow\"><div><div>LogisticRegression</div></div><div><a class=\"sk-estimator-doc-link fitted\" rel=\"noreferrer\" target=\"_blank\" href=\"https://scikit-learn.org/1.6/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.html\">?<span>Documentation for LogisticRegression</span></a><span class=\"sk-estimator-doc-link fitted\">i<span>Fitted</span></span></div></label><div class=\"sk-toggleable__content fitted\"><pre>LogisticRegression()</pre></div> </div></div></div></div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "LogisticRegression()"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 75,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# создадим объект этого класса и запишем его в переменную model\n",
+    "model = LogisticRegression()\n",
+    "\n",
+    "# обучим нашу модель\n",
+    "model.fit(X_train, y_train)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "yOZ8P8Wpj4Hl"
+   },
+   "source": [
+    "Сделаем прогноз на обучающей выборке"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "MSPmtjSdCOa1"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# сделаем предсказание класса на обучающей выборке\n",
+    "y_pred_train = model.predict(X_train)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "XC5UoACekDgh"
+   },
+   "source": [
+    "Оценка качества модели на обучающей выборке"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 125
+    },
+    "id": "YkFl1ZQPkI0N",
+    "outputId": "29eb7740-1596-4789-ed4a-ad76f5cf3cef"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "application/vnd.google.colaboratory.intrinsic+json": {
+       "summary": "{\n  \"name\": \"conf_matrix_df\",\n  \"rows\": 2,\n  \"fields\": [\n    {\n      \"column\": 0,\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"number\",\n        \"std\": 265,\n        \"min\": 103,\n        \"max\": 479,\n        \"num_unique_values\": 2,\n        \"samples\": [\n          103,\n          479\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": 1,\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"number\",\n        \"std\": 118,\n        \"min\": 70,\n        \"max\": 237,\n        \"num_unique_values\": 2,\n        \"samples\": [\n          237,\n          70\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    }\n  ]\n}",
+       "type": "dataframe",
+       "variable_name": "conf_matrix_df"
+      },
+      "text/html": [
+       "\n",
+       "  <div id=\"df-b8c7428d-d8f3-4c49-aae8-9876151b898c\" class=\"colab-df-container\">\n",
+       "    <div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>0</th>\n",
+       "      <th>1</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>0</th>\n",
+       "      <td>479</td>\n",
+       "      <td>70</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>1</th>\n",
+       "      <td>103</td>\n",
+       "      <td>237</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "</div>\n",
+       "    <div class=\"colab-df-buttons\">\n",
+       "\n",
+       "  <div class=\"colab-df-container\">\n",
+       "    <button class=\"colab-df-convert\" onclick=\"convertToInteractive('df-b8c7428d-d8f3-4c49-aae8-9876151b898c')\"\n",
+       "            title=\"Convert this dataframe to an interactive table.\"\n",
+       "            style=\"display:none;\">\n",
+       "\n",
+       "  <svg xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" height=\"24px\" viewBox=\"0 -960 960 960\">\n",
+       "    <path d=\"M120-120v-720h720v720H120Zm60-500h600v-160H180v160Zm220 220h160v-160H400v160Zm0 220h160v-160H400v160ZM180-400h160v-160H180v160Zm440 0h160v-160H620v160ZM180-180h160v-160H180v160Zm440 0h160v-160H620v160Z\"/>\n",
+       "  </svg>\n",
+       "    </button>\n",
+       "\n",
+       "  <style>\n",
+       "    .colab-df-container {\n",
+       "      display:flex;\n",
+       "      gap: 12px;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .colab-df-convert {\n",
+       "      background-color: #E8F0FE;\n",
+       "      border: none;\n",
+       "      border-radius: 50%;\n",
+       "      cursor: pointer;\n",
+       "      display: none;\n",
+       "      fill: #1967D2;\n",
+       "      height: 32px;\n",
+       "      padding: 0 0 0 0;\n",
+       "      width: 32px;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .colab-df-convert:hover {\n",
+       "      background-color: #E2EBFA;\n",
+       "      box-shadow: 0px 1px 2px rgba(60, 64, 67, 0.3), 0px 1px 3px 1px rgba(60, 64, 67, 0.15);\n",
+       "      fill: #174EA6;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .colab-df-buttons div {\n",
+       "      margin-bottom: 4px;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    [theme=dark] .colab-df-convert {\n",
+       "      background-color: #3B4455;\n",
+       "      fill: #D2E3FC;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    [theme=dark] .colab-df-convert:hover {\n",
+       "      background-color: #434B5C;\n",
+       "      box-shadow: 0px 1px 3px 1px rgba(0, 0, 0, 0.15);\n",
+       "      filter: drop-shadow(0px 1px 2px rgba(0, 0, 0, 0.3));\n",
+       "      fill: #FFFFFF;\n",
+       "    }\n",
+       "  </style>\n",
+       "\n",
+       "    <script>\n",
+       "      const buttonEl =\n",
+       "        document.querySelector('#df-b8c7428d-d8f3-4c49-aae8-9876151b898c button.colab-df-convert');\n",
+       "      buttonEl.style.display =\n",
+       "        google.colab.kernel.accessAllowed ? 'block' : 'none';\n",
+       "\n",
+       "      async function convertToInteractive(key) {\n",
+       "        const element = document.querySelector('#df-b8c7428d-d8f3-4c49-aae8-9876151b898c');\n",
+       "        const dataTable =\n",
+       "          await google.colab.kernel.invokeFunction('convertToInteractive',\n",
+       "                                                    [key], {});\n",
+       "        if (!dataTable) return;\n",
+       "\n",
+       "        const docLinkHtml = 'Like what you see? Visit the ' +\n",
+       "          '<a target=\"_blank\" href=https://colab.research.google.com/notebooks/data_table.ipynb>data table notebook</a>'\n",
+       "          + ' to learn more about interactive tables.';\n",
+       "        element.innerHTML = '';\n",
+       "        dataTable['output_type'] = 'display_data';\n",
+       "        await google.colab.output.renderOutput(dataTable, element);\n",
+       "        const docLink = document.createElement('div');\n",
+       "        docLink.innerHTML = docLinkHtml;\n",
+       "        element.appendChild(docLink);\n",
+       "      }\n",
+       "    </script>\n",
+       "  </div>\n",
+       "\n",
+       "\n",
+       "<div id=\"df-8f122611-a1c7-450a-935f-65ff881968ea\">\n",
+       "  <button class=\"colab-df-quickchart\" onclick=\"quickchart('df-8f122611-a1c7-450a-935f-65ff881968ea')\"\n",
+       "            title=\"Suggest charts\"\n",
+       "            style=\"display:none;\">\n",
+       "\n",
+       "<svg xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" height=\"24px\"viewBox=\"0 0 24 24\"\n",
+       "     width=\"24px\">\n",
+       "    <g>\n",
+       "        <path d=\"M19 3H5c-1.1 0-2 .9-2 2v14c0 1.1.9 2 2 2h14c1.1 0 2-.9 2-2V5c0-1.1-.9-2-2-2zM9 17H7v-7h2v7zm4 0h-2V7h2v10zm4 0h-2v-4h2v4z\"/>\n",
+       "    </g>\n",
+       "</svg>\n",
+       "  </button>\n",
+       "\n",
+       "<style>\n",
+       "  .colab-df-quickchart {\n",
+       "      --bg-color: #E8F0FE;\n",
+       "      --fill-color: #1967D2;\n",
+       "      --hover-bg-color: #E2EBFA;\n",
+       "      --hover-fill-color: #174EA6;\n",
+       "      --disabled-fill-color: #AAA;\n",
+       "      --disabled-bg-color: #DDD;\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  [theme=dark] .colab-df-quickchart {\n",
+       "      --bg-color: #3B4455;\n",
+       "      --fill-color: #D2E3FC;\n",
+       "      --hover-bg-color: #434B5C;\n",
+       "      --hover-fill-color: #FFFFFF;\n",
+       "      --disabled-bg-color: #3B4455;\n",
+       "      --disabled-fill-color: #666;\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  .colab-df-quickchart {\n",
+       "    background-color: var(--bg-color);\n",
+       "    border: none;\n",
+       "    border-radius: 50%;\n",
+       "    cursor: pointer;\n",
+       "    display: none;\n",
+       "    fill: var(--fill-color);\n",
+       "    height: 32px;\n",
+       "    padding: 0;\n",
+       "    width: 32px;\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  .colab-df-quickchart:hover {\n",
+       "    background-color: var(--hover-bg-color);\n",
+       "    box-shadow: 0 1px 2px rgba(60, 64, 67, 0.3), 0 1px 3px 1px rgba(60, 64, 67, 0.15);\n",
+       "    fill: var(--button-hover-fill-color);\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  .colab-df-quickchart-complete:disabled,\n",
+       "  .colab-df-quickchart-complete:disabled:hover {\n",
+       "    background-color: var(--disabled-bg-color);\n",
+       "    fill: var(--disabled-fill-color);\n",
+       "    box-shadow: none;\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  .colab-df-spinner {\n",
+       "    border: 2px solid var(--fill-color);\n",
+       "    border-color: transparent;\n",
+       "    border-bottom-color: var(--fill-color);\n",
+       "    animation:\n",
+       "      spin 1s steps(1) infinite;\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  @keyframes spin {\n",
+       "    0% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-bottom-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-left-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    20% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-left-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-top-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    30% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-left-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-top-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-right-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    40% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-right-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-top-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    60% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-right-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    80% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-right-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-bottom-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    90% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-bottom-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "  }\n",
+       "</style>\n",
+       "\n",
+       "  <script>\n",
+       "    async function quickchart(key) {\n",
+       "      const quickchartButtonEl =\n",
+       "        document.querySelector('#' + key + ' button');\n",
+       "      quickchartButtonEl.disabled = true;  // To prevent multiple clicks.\n",
+       "      quickchartButtonEl.classList.add('colab-df-spinner');\n",
+       "      try {\n",
+       "        const charts = await google.colab.kernel.invokeFunction(\n",
+       "            'suggestCharts', [key], {});\n",
+       "      } catch (error) {\n",
+       "        console.error('Error during call to suggestCharts:', error);\n",
+       "      }\n",
+       "      quickchartButtonEl.classList.remove('colab-df-spinner');\n",
+       "      quickchartButtonEl.classList.add('colab-df-quickchart-complete');\n",
+       "    }\n",
+       "    (() => {\n",
+       "      let quickchartButtonEl =\n",
+       "        document.querySelector('#df-8f122611-a1c7-450a-935f-65ff881968ea button');\n",
+       "      quickchartButtonEl.style.display =\n",
+       "        google.colab.kernel.accessAllowed ? 'block' : 'none';\n",
+       "    })();\n",
+       "  </script>\n",
+       "</div>\n",
+       "\n",
+       "  <div id=\"id_bcb27a36-0915-45f4-9940-41de276e96ae\">\n",
+       "    <style>\n",
+       "      .colab-df-generate {\n",
+       "        background-color: #E8F0FE;\n",
+       "        border: none;\n",
+       "        border-radius: 50%;\n",
+       "        cursor: pointer;\n",
+       "        display: none;\n",
+       "        fill: #1967D2;\n",
+       "        height: 32px;\n",
+       "        padding: 0 0 0 0;\n",
+       "        width: 32px;\n",
+       "      }\n",
+       "\n",
+       "      .colab-df-generate:hover {\n",
+       "        background-color: #E2EBFA;\n",
+       "        box-shadow: 0px 1px 2px rgba(60, 64, 67, 0.3), 0px 1px 3px 1px rgba(60, 64, 67, 0.15);\n",
+       "        fill: #174EA6;\n",
+       "      }\n",
+       "\n",
+       "      [theme=dark] .colab-df-generate {\n",
+       "        background-color: #3B4455;\n",
+       "        fill: #D2E3FC;\n",
+       "      }\n",
+       "\n",
+       "      [theme=dark] .colab-df-generate:hover {\n",
+       "        background-color: #434B5C;\n",
+       "        box-shadow: 0px 1px 3px 1px rgba(0, 0, 0, 0.15);\n",
+       "        filter: drop-shadow(0px 1px 2px rgba(0, 0, 0, 0.3));\n",
+       "        fill: #FFFFFF;\n",
+       "      }\n",
+       "    </style>\n",
+       "    <button class=\"colab-df-generate\" onclick=\"generateWithVariable('conf_matrix_df')\"\n",
+       "            title=\"Generate code using this dataframe.\"\n",
+       "            style=\"display:none;\">\n",
+       "\n",
+       "  <svg xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" height=\"24px\"viewBox=\"0 0 24 24\"\n",
+       "       width=\"24px\">\n",
+       "    <path d=\"M7,19H8.4L18.45,9,17,7.55,7,17.6ZM5,21V16.75L18.45,3.32a2,2,0,0,1,2.83,0l1.4,1.43a1.91,1.91,0,0,1,.58,1.4,1.91,1.91,0,0,1-.58,1.4L9.25,21ZM18.45,9,17,7.55Zm-12,3A5.31,5.31,0,0,0,4.9,8.1,5.31,5.31,0,0,0,1,6.5,5.31,5.31,0,0,0,4.9,4.9,5.31,5.31,0,0,0,6.5,1,5.31,5.31,0,0,0,8.1,4.9,5.31,5.31,0,0,0,12,6.5,5.46,5.46,0,0,0,6.5,12Z\"/>\n",
+       "  </svg>\n",
+       "    </button>\n",
+       "    <script>\n",
+       "      (() => {\n",
+       "      const buttonEl =\n",
+       "        document.querySelector('#id_bcb27a36-0915-45f4-9940-41de276e96ae button.colab-df-generate');\n",
+       "      buttonEl.style.display =\n",
+       "        google.colab.kernel.accessAllowed ? 'block' : 'none';\n",
+       "\n",
+       "      buttonEl.onclick = () => {\n",
+       "        google.colab.notebook.generateWithVariable('conf_matrix_df');\n",
+       "      }\n",
+       "      })();\n",
+       "    </script>\n",
+       "  </div>\n",
+       "\n",
+       "    </div>\n",
+       "  </div>\n"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "     0    1\n",
+       "0  479   70\n",
+       "1  103  237"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 77,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# передадим ей фактические и прогнозные значения\n",
+    "conf_matrix = confusion_matrix(y_train, y_pred_train)\n",
+    "\n",
+    "# преобразуем в датафрейм\n",
+    "conf_matrix_df = pd.DataFrame(conf_matrix)\n",
+    "conf_matrix_df"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 125
+    },
+    "id": "n4aAsdffPw5x",
+    "outputId": "0d169887-68bd-4fb6-94cb-4a701186dce7"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "application/vnd.google.colaboratory.intrinsic+json": {
+       "summary": "{\n  \"name\": \"conf_matrix_labels\",\n  \"rows\": 2,\n  \"fields\": [\n    {\n      \"column\": \"\\u041f\\u0440\\u043e\\u0433\\u043d\\u043e\\u0437 \\u043f\\u043e\\u0433\\u0438\\u0431\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"number\",\n        \"std\": 265,\n        \"min\": 103,\n        \"max\": 479,\n        \"num_unique_values\": 2,\n        \"samples\": [\n          103,\n          479\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": \"\\u041f\\u0440\\u043e\\u0433\\u043d\\u043e\\u0437 \\u0432\\u044b\\u0436\\u0438\\u043b\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"number\",\n        \"std\": 118,\n        \"min\": 70,\n        \"max\": 237,\n        \"num_unique_values\": 2,\n        \"samples\": [\n          237,\n          70\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    }\n  ]\n}",
+       "type": "dataframe",
+       "variable_name": "conf_matrix_labels"
+      },
+      "text/html": [
+       "\n",
+       "  <div id=\"df-b5866985-e6ff-4826-aa4b-339ab54f60f0\" class=\"colab-df-container\">\n",
+       "    <div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>Прогноз погиб</th>\n",
+       "      <th>Прогноз выжил</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>Факт погиб</th>\n",
+       "      <td>479</td>\n",
+       "      <td>70</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>Факт выжил</th>\n",
+       "      <td>103</td>\n",
+       "      <td>237</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "</div>\n",
+       "    <div class=\"colab-df-buttons\">\n",
+       "\n",
+       "  <div class=\"colab-df-container\">\n",
+       "    <button class=\"colab-df-convert\" onclick=\"convertToInteractive('df-b5866985-e6ff-4826-aa4b-339ab54f60f0')\"\n",
+       "            title=\"Convert this dataframe to an interactive table.\"\n",
+       "            style=\"display:none;\">\n",
+       "\n",
+       "  <svg xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" height=\"24px\" viewBox=\"0 -960 960 960\">\n",
+       "    <path d=\"M120-120v-720h720v720H120Zm60-500h600v-160H180v160Zm220 220h160v-160H400v160Zm0 220h160v-160H400v160ZM180-400h160v-160H180v160Zm440 0h160v-160H620v160ZM180-180h160v-160H180v160Zm440 0h160v-160H620v160Z\"/>\n",
+       "  </svg>\n",
+       "    </button>\n",
+       "\n",
+       "  <style>\n",
+       "    .colab-df-container {\n",
+       "      display:flex;\n",
+       "      gap: 12px;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .colab-df-convert {\n",
+       "      background-color: #E8F0FE;\n",
+       "      border: none;\n",
+       "      border-radius: 50%;\n",
+       "      cursor: pointer;\n",
+       "      display: none;\n",
+       "      fill: #1967D2;\n",
+       "      height: 32px;\n",
+       "      padding: 0 0 0 0;\n",
+       "      width: 32px;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .colab-df-convert:hover {\n",
+       "      background-color: #E2EBFA;\n",
+       "      box-shadow: 0px 1px 2px rgba(60, 64, 67, 0.3), 0px 1px 3px 1px rgba(60, 64, 67, 0.15);\n",
+       "      fill: #174EA6;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .colab-df-buttons div {\n",
+       "      margin-bottom: 4px;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    [theme=dark] .colab-df-convert {\n",
+       "      background-color: #3B4455;\n",
+       "      fill: #D2E3FC;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    [theme=dark] .colab-df-convert:hover {\n",
+       "      background-color: #434B5C;\n",
+       "      box-shadow: 0px 1px 3px 1px rgba(0, 0, 0, 0.15);\n",
+       "      filter: drop-shadow(0px 1px 2px rgba(0, 0, 0, 0.3));\n",
+       "      fill: #FFFFFF;\n",
+       "    }\n",
+       "  </style>\n",
+       "\n",
+       "    <script>\n",
+       "      const buttonEl =\n",
+       "        document.querySelector('#df-b5866985-e6ff-4826-aa4b-339ab54f60f0 button.colab-df-convert');\n",
+       "      buttonEl.style.display =\n",
+       "        google.colab.kernel.accessAllowed ? 'block' : 'none';\n",
+       "\n",
+       "      async function convertToInteractive(key) {\n",
+       "        const element = document.querySelector('#df-b5866985-e6ff-4826-aa4b-339ab54f60f0');\n",
+       "        const dataTable =\n",
+       "          await google.colab.kernel.invokeFunction('convertToInteractive',\n",
+       "                                                    [key], {});\n",
+       "        if (!dataTable) return;\n",
+       "\n",
+       "        const docLinkHtml = 'Like what you see? Visit the ' +\n",
+       "          '<a target=\"_blank\" href=https://colab.research.google.com/notebooks/data_table.ipynb>data table notebook</a>'\n",
+       "          + ' to learn more about interactive tables.';\n",
+       "        element.innerHTML = '';\n",
+       "        dataTable['output_type'] = 'display_data';\n",
+       "        await google.colab.output.renderOutput(dataTable, element);\n",
+       "        const docLink = document.createElement('div');\n",
+       "        docLink.innerHTML = docLinkHtml;\n",
+       "        element.appendChild(docLink);\n",
+       "      }\n",
+       "    </script>\n",
+       "  </div>\n",
+       "\n",
+       "\n",
+       "<div id=\"df-f6143c86-b131-4c58-91e4-6752f0de0956\">\n",
+       "  <button class=\"colab-df-quickchart\" onclick=\"quickchart('df-f6143c86-b131-4c58-91e4-6752f0de0956')\"\n",
+       "            title=\"Suggest charts\"\n",
+       "            style=\"display:none;\">\n",
+       "\n",
+       "<svg xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" height=\"24px\"viewBox=\"0 0 24 24\"\n",
+       "     width=\"24px\">\n",
+       "    <g>\n",
+       "        <path d=\"M19 3H5c-1.1 0-2 .9-2 2v14c0 1.1.9 2 2 2h14c1.1 0 2-.9 2-2V5c0-1.1-.9-2-2-2zM9 17H7v-7h2v7zm4 0h-2V7h2v10zm4 0h-2v-4h2v4z\"/>\n",
+       "    </g>\n",
+       "</svg>\n",
+       "  </button>\n",
+       "\n",
+       "<style>\n",
+       "  .colab-df-quickchart {\n",
+       "      --bg-color: #E8F0FE;\n",
+       "      --fill-color: #1967D2;\n",
+       "      --hover-bg-color: #E2EBFA;\n",
+       "      --hover-fill-color: #174EA6;\n",
+       "      --disabled-fill-color: #AAA;\n",
+       "      --disabled-bg-color: #DDD;\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  [theme=dark] .colab-df-quickchart {\n",
+       "      --bg-color: #3B4455;\n",
+       "      --fill-color: #D2E3FC;\n",
+       "      --hover-bg-color: #434B5C;\n",
+       "      --hover-fill-color: #FFFFFF;\n",
+       "      --disabled-bg-color: #3B4455;\n",
+       "      --disabled-fill-color: #666;\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  .colab-df-quickchart {\n",
+       "    background-color: var(--bg-color);\n",
+       "    border: none;\n",
+       "    border-radius: 50%;\n",
+       "    cursor: pointer;\n",
+       "    display: none;\n",
+       "    fill: var(--fill-color);\n",
+       "    height: 32px;\n",
+       "    padding: 0;\n",
+       "    width: 32px;\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  .colab-df-quickchart:hover {\n",
+       "    background-color: var(--hover-bg-color);\n",
+       "    box-shadow: 0 1px 2px rgba(60, 64, 67, 0.3), 0 1px 3px 1px rgba(60, 64, 67, 0.15);\n",
+       "    fill: var(--button-hover-fill-color);\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  .colab-df-quickchart-complete:disabled,\n",
+       "  .colab-df-quickchart-complete:disabled:hover {\n",
+       "    background-color: var(--disabled-bg-color);\n",
+       "    fill: var(--disabled-fill-color);\n",
+       "    box-shadow: none;\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  .colab-df-spinner {\n",
+       "    border: 2px solid var(--fill-color);\n",
+       "    border-color: transparent;\n",
+       "    border-bottom-color: var(--fill-color);\n",
+       "    animation:\n",
+       "      spin 1s steps(1) infinite;\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  @keyframes spin {\n",
+       "    0% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-bottom-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-left-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    20% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-left-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-top-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    30% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-left-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-top-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-right-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    40% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-right-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-top-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    60% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-right-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    80% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-right-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-bottom-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    90% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-bottom-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "  }\n",
+       "</style>\n",
+       "\n",
+       "  <script>\n",
+       "    async function quickchart(key) {\n",
+       "      const quickchartButtonEl =\n",
+       "        document.querySelector('#' + key + ' button');\n",
+       "      quickchartButtonEl.disabled = true;  // To prevent multiple clicks.\n",
+       "      quickchartButtonEl.classList.add('colab-df-spinner');\n",
+       "      try {\n",
+       "        const charts = await google.colab.kernel.invokeFunction(\n",
+       "            'suggestCharts', [key], {});\n",
+       "      } catch (error) {\n",
+       "        console.error('Error during call to suggestCharts:', error);\n",
+       "      }\n",
+       "      quickchartButtonEl.classList.remove('colab-df-spinner');\n",
+       "      quickchartButtonEl.classList.add('colab-df-quickchart-complete');\n",
+       "    }\n",
+       "    (() => {\n",
+       "      let quickchartButtonEl =\n",
+       "        document.querySelector('#df-f6143c86-b131-4c58-91e4-6752f0de0956 button');\n",
+       "      quickchartButtonEl.style.display =\n",
+       "        google.colab.kernel.accessAllowed ? 'block' : 'none';\n",
+       "    })();\n",
+       "  </script>\n",
+       "</div>\n",
+       "\n",
+       "  <div id=\"id_a5217075-ad31-4e79-8824-d399097a63cc\">\n",
+       "    <style>\n",
+       "      .colab-df-generate {\n",
+       "        background-color: #E8F0FE;\n",
+       "        border: none;\n",
+       "        border-radius: 50%;\n",
+       "        cursor: pointer;\n",
+       "        display: none;\n",
+       "        fill: #1967D2;\n",
+       "        height: 32px;\n",
+       "        padding: 0 0 0 0;\n",
+       "        width: 32px;\n",
+       "      }\n",
+       "\n",
+       "      .colab-df-generate:hover {\n",
+       "        background-color: #E2EBFA;\n",
+       "        box-shadow: 0px 1px 2px rgba(60, 64, 67, 0.3), 0px 1px 3px 1px rgba(60, 64, 67, 0.15);\n",
+       "        fill: #174EA6;\n",
+       "      }\n",
+       "\n",
+       "      [theme=dark] .colab-df-generate {\n",
+       "        background-color: #3B4455;\n",
+       "        fill: #D2E3FC;\n",
+       "      }\n",
+       "\n",
+       "      [theme=dark] .colab-df-generate:hover {\n",
+       "        background-color: #434B5C;\n",
+       "        box-shadow: 0px 1px 3px 1px rgba(0, 0, 0, 0.15);\n",
+       "        filter: drop-shadow(0px 1px 2px rgba(0, 0, 0, 0.3));\n",
+       "        fill: #FFFFFF;\n",
+       "      }\n",
+       "    </style>\n",
+       "    <button class=\"colab-df-generate\" onclick=\"generateWithVariable('conf_matrix_labels')\"\n",
+       "            title=\"Generate code using this dataframe.\"\n",
+       "            style=\"display:none;\">\n",
+       "\n",
+       "  <svg xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" height=\"24px\"viewBox=\"0 0 24 24\"\n",
+       "       width=\"24px\">\n",
+       "    <path d=\"M7,19H8.4L18.45,9,17,7.55,7,17.6ZM5,21V16.75L18.45,3.32a2,2,0,0,1,2.83,0l1.4,1.43a1.91,1.91,0,0,1,.58,1.4,1.91,1.91,0,0,1-.58,1.4L9.25,21ZM18.45,9,17,7.55Zm-12,3A5.31,5.31,0,0,0,4.9,8.1,5.31,5.31,0,0,0,1,6.5,5.31,5.31,0,0,0,4.9,4.9,5.31,5.31,0,0,0,6.5,1,5.31,5.31,0,0,0,8.1,4.9,5.31,5.31,0,0,0,12,6.5,5.46,5.46,0,0,0,6.5,12Z\"/>\n",
+       "  </svg>\n",
+       "    </button>\n",
+       "    <script>\n",
+       "      (() => {\n",
+       "      const buttonEl =\n",
+       "        document.querySelector('#id_a5217075-ad31-4e79-8824-d399097a63cc button.colab-df-generate');\n",
+       "      buttonEl.style.display =\n",
+       "        google.colab.kernel.accessAllowed ? 'block' : 'none';\n",
+       "\n",
+       "      buttonEl.onclick = () => {\n",
+       "        google.colab.notebook.generateWithVariable('conf_matrix_labels');\n",
+       "      }\n",
+       "      })();\n",
+       "    </script>\n",
+       "  </div>\n",
+       "\n",
+       "    </div>\n",
+       "  </div>\n"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "            Прогноз погиб  Прогноз выжил\n",
+       "Факт погиб            479             70\n",
+       "Факт выжил            103            237"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 78,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# для удобства можем добавить подписи\n",
+    "conf_matrix_labels = pd.DataFrame(\n",
+    "    conf_matrix,\n",
+    "    columns=[\"Прогноз погиб\", \"Прогноз выжил\"],\n",
+    "    index=[\"Факт погиб\", \"Факт выжил\"],\n",
+    ")\n",
+    "conf_matrix_labels"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "SDhyIGg1P6J1",
+    "outputId": "723d95d7-6ccf-4b2a-c527-7b7b4f2fd5d1"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "0.805"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 80,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# рассчитаем метрику accuracy вручную\n",
+    "round((479 + 237) / (479 + 237 + 70 + 103), 3)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "clM-Cs9bJHIC",
+    "outputId": "2d0c2cdc-4f4b-444e-b413-b558efc1f9a1"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "0.805"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 81,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# так же передадим ей фактические и прогнозные значения\n",
+    "model_accuracy = accuracy_score(y_train, y_pred_train)\n",
+    "\n",
+    "# округлим до трех знаков после запятой\n",
+    "round(model_accuracy, 3)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "dRaWW4wlCSuT"
+   },
+   "source": [
+    "#### **Шаг 4**. Построение прогноза на тестовой выборке"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "I9cwgY9ZkQpj",
+    "outputId": "d2408e17-cfe5-43ae-d23f-9d99d04add72"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>\n",
+      "RangeIndex: 418 entries, 0 to 417\n",
+      "Data columns (total 11 columns):\n",
+      " #   Column       Non-Null Count  Dtype  \n",
+      "---  ------       --------------  -----  \n",
+      " 0   PassengerId  418 non-null    int64  \n",
+      " 1   Pclass       418 non-null    int64  \n",
+      " 2   Name         418 non-null    object \n",
+      " 3   Sex          418 non-null    object \n",
+      " 4   Age          332 non-null    float64\n",
+      " 5   SibSp        418 non-null    int64  \n",
+      " 6   Parch        418 non-null    int64  \n",
+      " 7   Ticket       418 non-null    object \n",
+      " 8   Fare         417 non-null    float64\n",
+      " 9   Cabin        91 non-null     object \n",
+      " 10  Embarked     418 non-null    object \n",
+      "dtypes: float64(2), int64(4), object(5)\n",
+      "memory usage: 36.1+ KB\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# посмотрим на тестовые данные\n",
+    "test.info()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 300
+    },
+    "id": "pLjKCcT3JQTU",
+    "outputId": "1e00c651-c260-4f60-df81-f8117bb06f74"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "application/vnd.google.colaboratory.intrinsic+json": {
+       "summary": "{\n  \"name\": \"test\",\n  \"rows\": 418,\n  \"fields\": [\n    {\n      \"column\": \"PassengerId\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"number\",\n        \"std\": 120,\n        \"min\": 892,\n        \"max\": 1309,\n        \"num_unique_values\": 418,\n        \"samples\": [\n          1213,\n          1216,\n          1280\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": \"Pclass\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"number\",\n        \"std\": 0,\n        \"min\": 1,\n        \"max\": 3,\n        \"num_unique_values\": 3,\n        \"samples\": [\n          3,\n          2,\n          1\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": \"Name\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"string\",\n        \"num_unique_values\": 418,\n        \"samples\": [\n          \"Krekorian, Mr. Neshan\",\n          \"Kreuchen, Miss. Emilie\",\n          \"Canavan, Mr. Patrick\"\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": \"Sex\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"category\",\n        \"num_unique_values\": 2,\n        \"samples\": [\n          \"female\",\n          \"male\"\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": \"Age\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"number\",\n        \"std\": 14.18120923562442,\n        \"min\": 0.17,\n        \"max\": 76.0,\n        \"num_unique_values\": 79,\n        \"samples\": [\n          10.0,\n          34.5\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": \"SibSp\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"number\",\n        \"std\": 0,\n        \"min\": 0,\n        \"max\": 8,\n        \"num_unique_values\": 7,\n        \"samples\": [\n          0,\n          1\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": \"Parch\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"number\",\n        \"std\": 0,\n        \"min\": 0,\n        \"max\": 9,\n        \"num_unique_values\": 8,\n        \"samples\": [\n          1,\n          6\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": \"Ticket\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"string\",\n        \"num_unique_values\": 363,\n        \"samples\": [\n          \"2673\",\n          \"W./C. 6607\"\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": \"Fare\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"number\",\n        \"std\": 55.90757617997383,\n        \"min\": 0.0,\n        \"max\": 512.3292,\n        \"num_unique_values\": 169,\n        \"samples\": [\n          41.5792,\n          57.75\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": \"Cabin\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"category\",\n        \"num_unique_values\": 76,\n        \"samples\": [\n          \"A21\",\n          \"E45\"\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": \"Embarked\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"category\",\n        \"num_unique_values\": 3,\n        \"samples\": [\n          \"Q\",\n          \"S\"\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    }\n  ]\n}",
+       "type": "dataframe",
+       "variable_name": "test"
+      },
+      "text/html": [
+       "\n",
+       "  <div id=\"df-01e3f0ef-4af6-4049-abd6-6e674c322fab\" class=\"colab-df-container\">\n",
+       "    <div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>PassengerId</th>\n",
+       "      <th>Pclass</th>\n",
+       "      <th>Name</th>\n",
+       "      <th>Sex</th>\n",
+       "      <th>Age</th>\n",
+       "      <th>SibSp</th>\n",
+       "      <th>Parch</th>\n",
+       "      <th>Ticket</th>\n",
+       "      <th>Fare</th>\n",
+       "      <th>Cabin</th>\n",
+       "      <th>Embarked</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>0</th>\n",
+       "      <td>892</td>\n",
+       "      <td>3</td>\n",
+       "      <td>Kelly, Mr. James</td>\n",
+       "      <td>male</td>\n",
+       "      <td>34.5</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>330911</td>\n",
+       "      <td>7.8292</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>Q</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>1</th>\n",
+       "      <td>893</td>\n",
+       "      <td>3</td>\n",
+       "      <td>Wilkes, Mrs. James (Ellen Needs)</td>\n",
+       "      <td>female</td>\n",
+       "      <td>47.0</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>363272</td>\n",
+       "      <td>7.0000</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>S</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2</th>\n",
+       "      <td>894</td>\n",
+       "      <td>2</td>\n",
+       "      <td>Myles, Mr. Thomas Francis</td>\n",
+       "      <td>male</td>\n",
+       "      <td>62.0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>240276</td>\n",
+       "      <td>9.6875</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>Q</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "</div>\n",
+       "    <div class=\"colab-df-buttons\">\n",
+       "\n",
+       "  <div class=\"colab-df-container\">\n",
+       "    <button class=\"colab-df-convert\" onclick=\"convertToInteractive('df-01e3f0ef-4af6-4049-abd6-6e674c322fab')\"\n",
+       "            title=\"Convert this dataframe to an interactive table.\"\n",
+       "            style=\"display:none;\">\n",
+       "\n",
+       "  <svg xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" height=\"24px\" viewBox=\"0 -960 960 960\">\n",
+       "    <path d=\"M120-120v-720h720v720H120Zm60-500h600v-160H180v160Zm220 220h160v-160H400v160Zm0 220h160v-160H400v160ZM180-400h160v-160H180v160Zm440 0h160v-160H620v160ZM180-180h160v-160H180v160Zm440 0h160v-160H620v160Z\"/>\n",
+       "  </svg>\n",
+       "    </button>\n",
+       "\n",
+       "  <style>\n",
+       "    .colab-df-container {\n",
+       "      display:flex;\n",
+       "      gap: 12px;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .colab-df-convert {\n",
+       "      background-color: #E8F0FE;\n",
+       "      border: none;\n",
+       "      border-radius: 50%;\n",
+       "      cursor: pointer;\n",
+       "      display: none;\n",
+       "      fill: #1967D2;\n",
+       "      height: 32px;\n",
+       "      padding: 0 0 0 0;\n",
+       "      width: 32px;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .colab-df-convert:hover {\n",
+       "      background-color: #E2EBFA;\n",
+       "      box-shadow: 0px 1px 2px rgba(60, 64, 67, 0.3), 0px 1px 3px 1px rgba(60, 64, 67, 0.15);\n",
+       "      fill: #174EA6;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .colab-df-buttons div {\n",
+       "      margin-bottom: 4px;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    [theme=dark] .colab-df-convert {\n",
+       "      background-color: #3B4455;\n",
+       "      fill: #D2E3FC;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    [theme=dark] .colab-df-convert:hover {\n",
+       "      background-color: #434B5C;\n",
+       "      box-shadow: 0px 1px 3px 1px rgba(0, 0, 0, 0.15);\n",
+       "      filter: drop-shadow(0px 1px 2px rgba(0, 0, 0, 0.3));\n",
+       "      fill: #FFFFFF;\n",
+       "    }\n",
+       "  </style>\n",
+       "\n",
+       "    <script>\n",
+       "      const buttonEl =\n",
+       "        document.querySelector('#df-01e3f0ef-4af6-4049-abd6-6e674c322fab button.colab-df-convert');\n",
+       "      buttonEl.style.display =\n",
+       "        google.colab.kernel.accessAllowed ? 'block' : 'none';\n",
+       "\n",
+       "      async function convertToInteractive(key) {\n",
+       "        const element = document.querySelector('#df-01e3f0ef-4af6-4049-abd6-6e674c322fab');\n",
+       "        const dataTable =\n",
+       "          await google.colab.kernel.invokeFunction('convertToInteractive',\n",
+       "                                                    [key], {});\n",
+       "        if (!dataTable) return;\n",
+       "\n",
+       "        const docLinkHtml = 'Like what you see? Visit the ' +\n",
+       "          '<a target=\"_blank\" href=https://colab.research.google.com/notebooks/data_table.ipynb>data table notebook</a>'\n",
+       "          + ' to learn more about interactive tables.';\n",
+       "        element.innerHTML = '';\n",
+       "        dataTable['output_type'] = 'display_data';\n",
+       "        await google.colab.output.renderOutput(dataTable, element);\n",
+       "        const docLink = document.createElement('div');\n",
+       "        docLink.innerHTML = docLinkHtml;\n",
+       "        element.appendChild(docLink);\n",
+       "      }\n",
+       "    </script>\n",
+       "  </div>\n",
+       "\n",
+       "\n",
+       "<div id=\"df-a324c382-367f-4cd9-86b4-205ba1360322\">\n",
+       "  <button class=\"colab-df-quickchart\" onclick=\"quickchart('df-a324c382-367f-4cd9-86b4-205ba1360322')\"\n",
+       "            title=\"Suggest charts\"\n",
+       "            style=\"display:none;\">\n",
+       "\n",
+       "<svg xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" height=\"24px\"viewBox=\"0 0 24 24\"\n",
+       "     width=\"24px\">\n",
+       "    <g>\n",
+       "        <path d=\"M19 3H5c-1.1 0-2 .9-2 2v14c0 1.1.9 2 2 2h14c1.1 0 2-.9 2-2V5c0-1.1-.9-2-2-2zM9 17H7v-7h2v7zm4 0h-2V7h2v10zm4 0h-2v-4h2v4z\"/>\n",
+       "    </g>\n",
+       "</svg>\n",
+       "  </button>\n",
+       "\n",
+       "<style>\n",
+       "  .colab-df-quickchart {\n",
+       "      --bg-color: #E8F0FE;\n",
+       "      --fill-color: #1967D2;\n",
+       "      --hover-bg-color: #E2EBFA;\n",
+       "      --hover-fill-color: #174EA6;\n",
+       "      --disabled-fill-color: #AAA;\n",
+       "      --disabled-bg-color: #DDD;\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  [theme=dark] .colab-df-quickchart {\n",
+       "      --bg-color: #3B4455;\n",
+       "      --fill-color: #D2E3FC;\n",
+       "      --hover-bg-color: #434B5C;\n",
+       "      --hover-fill-color: #FFFFFF;\n",
+       "      --disabled-bg-color: #3B4455;\n",
+       "      --disabled-fill-color: #666;\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  .colab-df-quickchart {\n",
+       "    background-color: var(--bg-color);\n",
+       "    border: none;\n",
+       "    border-radius: 50%;\n",
+       "    cursor: pointer;\n",
+       "    display: none;\n",
+       "    fill: var(--fill-color);\n",
+       "    height: 32px;\n",
+       "    padding: 0;\n",
+       "    width: 32px;\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  .colab-df-quickchart:hover {\n",
+       "    background-color: var(--hover-bg-color);\n",
+       "    box-shadow: 0 1px 2px rgba(60, 64, 67, 0.3), 0 1px 3px 1px rgba(60, 64, 67, 0.15);\n",
+       "    fill: var(--button-hover-fill-color);\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  .colab-df-quickchart-complete:disabled,\n",
+       "  .colab-df-quickchart-complete:disabled:hover {\n",
+       "    background-color: var(--disabled-bg-color);\n",
+       "    fill: var(--disabled-fill-color);\n",
+       "    box-shadow: none;\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  .colab-df-spinner {\n",
+       "    border: 2px solid var(--fill-color);\n",
+       "    border-color: transparent;\n",
+       "    border-bottom-color: var(--fill-color);\n",
+       "    animation:\n",
+       "      spin 1s steps(1) infinite;\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  @keyframes spin {\n",
+       "    0% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-bottom-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-left-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    20% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-left-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-top-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    30% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-left-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-top-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-right-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    40% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-right-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-top-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    60% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-right-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    80% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-right-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-bottom-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    90% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-bottom-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "  }\n",
+       "</style>\n",
+       "\n",
+       "  <script>\n",
+       "    async function quickchart(key) {\n",
+       "      const quickchartButtonEl =\n",
+       "        document.querySelector('#' + key + ' button');\n",
+       "      quickchartButtonEl.disabled = true;  // To prevent multiple clicks.\n",
+       "      quickchartButtonEl.classList.add('colab-df-spinner');\n",
+       "      try {\n",
+       "        const charts = await google.colab.kernel.invokeFunction(\n",
+       "            'suggestCharts', [key], {});\n",
+       "      } catch (error) {\n",
+       "        console.error('Error during call to suggestCharts:', error);\n",
+       "      }\n",
+       "      quickchartButtonEl.classList.remove('colab-df-spinner');\n",
+       "      quickchartButtonEl.classList.add('colab-df-quickchart-complete');\n",
+       "    }\n",
+       "    (() => {\n",
+       "      let quickchartButtonEl =\n",
+       "        document.querySelector('#df-a324c382-367f-4cd9-86b4-205ba1360322 button');\n",
+       "      quickchartButtonEl.style.display =\n",
+       "        google.colab.kernel.accessAllowed ? 'block' : 'none';\n",
+       "    })();\n",
+       "  </script>\n",
+       "</div>\n",
+       "\n",
+       "    </div>\n",
+       "  </div>\n"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "   PassengerId  Pclass                              Name     Sex   Age  SibSp  \\\n",
+       "0          892       3                  Kelly, Mr. James    male  34.5      0   \n",
+       "1          893       3  Wilkes, Mrs. James (Ellen Needs)  female  47.0      1   \n",
+       "2          894       2         Myles, Mr. Thomas Francis    male  62.0      0   \n",
+       "\n",
+       "   Parch  Ticket    Fare Cabin Embarked  \n",
+       "0      0  330911  7.8292   NaN        Q  \n",
+       "1      0  363272  7.0000   NaN        S  \n",
+       "2      0  240276  9.6875   NaN        Q  "
+      ]
+     },
+     "execution_count": 88,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "test.head(3)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "ld01LwRkkjn2"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# теперь нам нужно создать тестовую выборку с теми же признаками\n",
+    "# и для начала дадим датасету привычное название\n",
+    "X_test = test"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "NIp8FGRuLFac"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# заполним пропуски в переменных Age и Fare средним арифметическим\n",
+    "X_test[\"Age\"] = X_test[\"Age\"].fillna(test[\"Age\"].mean())\n",
+    "X_test[\"Fare\"] = X_test[\"Fare\"].fillna(test[\"Fare\"].mean())"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "2DNOfhSFJop-"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# выполним one-hot encoding категориальных переменных\n",
+    "sex = pd.get_dummies(X_test[\"Sex\"], drop_first=True)\n",
+    "embarked = pd.get_dummies(X_test[\"Embarked\"], drop_first=True)\n",
+    "pclass = pd.get_dummies(X_test[\"Pclass\"], drop_first=True)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 143
+    },
+    "id": "2DF_oO36lWOQ",
+    "outputId": "4db5e827-8c7a-406c-9d05-7a172eb622ea"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "application/vnd.google.colaboratory.intrinsic+json": {
+       "summary": "{\n  \"name\": \"X_test\",\n  \"rows\": 418,\n  \"fields\": [\n    {\n      \"column\": \"Age\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"number\",\n        \"std\": 12.63453416832505,\n        \"min\": 0.17,\n        \"max\": 76.0,\n        \"num_unique_values\": 80,\n        \"samples\": [\n          28.0,\n          34.5,\n          41.0\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": \"SibSp\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"number\",\n        \"std\": 0,\n        \"min\": 0,\n        \"max\": 8,\n        \"num_unique_values\": 7,\n        \"samples\": [\n          0,\n          1,\n          5\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": \"Parch\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"number\",\n        \"std\": 0,\n        \"min\": 0,\n        \"max\": 9,\n        \"num_unique_values\": 8,\n        \"samples\": [\n          1,\n          6,\n          0\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": \"Fare\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"number\",\n        \"std\": 55.84050047954103,\n        \"min\": 0.0,\n        \"max\": 512.3292,\n        \"num_unique_values\": 170,\n        \"samples\": [\n          41.5792,\n          57.75,\n          13.8583\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": 2,\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"boolean\",\n        \"num_unique_values\": 2,\n        \"samples\": [\n          true,\n          false\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": 3,\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"boolean\",\n        \"num_unique_values\": 2,\n        \"samples\": [\n          false,\n          true\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": \"male\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"boolean\",\n        \"num_unique_values\": 2,\n        \"samples\": [\n          false,\n          true\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": \"Q\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"boolean\",\n        \"num_unique_values\": 2,\n        \"samples\": [\n          false,\n          true\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": \"S\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"boolean\",\n        \"num_unique_values\": 2,\n        \"samples\": [\n          true,\n          false\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    }\n  ]\n}",
+       "type": "dataframe",
+       "variable_name": "X_test"
+      },
+      "text/html": [
+       "\n",
+       "  <div id=\"df-24381cc9-c67c-405e-bdcf-449040529a0e\" class=\"colab-df-container\">\n",
+       "    <div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>Age</th>\n",
+       "      <th>SibSp</th>\n",
+       "      <th>Parch</th>\n",
+       "      <th>Fare</th>\n",
+       "      <th>2</th>\n",
+       "      <th>3</th>\n",
+       "      <th>male</th>\n",
+       "      <th>Q</th>\n",
+       "      <th>S</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>0</th>\n",
+       "      <td>34.5</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>7.8292</td>\n",
+       "      <td>False</td>\n",
+       "      <td>True</td>\n",
+       "      <td>True</td>\n",
+       "      <td>True</td>\n",
+       "      <td>False</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>1</th>\n",
+       "      <td>47.0</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>7.0000</td>\n",
+       "      <td>False</td>\n",
+       "      <td>True</td>\n",
+       "      <td>False</td>\n",
+       "      <td>False</td>\n",
+       "      <td>True</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2</th>\n",
+       "      <td>62.0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>9.6875</td>\n",
+       "      <td>True</td>\n",
+       "      <td>False</td>\n",
+       "      <td>True</td>\n",
+       "      <td>True</td>\n",
+       "      <td>False</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "</div>\n",
+       "    <div class=\"colab-df-buttons\">\n",
+       "\n",
+       "  <div class=\"colab-df-container\">\n",
+       "    <button class=\"colab-df-convert\" onclick=\"convertToInteractive('df-24381cc9-c67c-405e-bdcf-449040529a0e')\"\n",
+       "            title=\"Convert this dataframe to an interactive table.\"\n",
+       "            style=\"display:none;\">\n",
+       "\n",
+       "  <svg xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" height=\"24px\" viewBox=\"0 -960 960 960\">\n",
+       "    <path d=\"M120-120v-720h720v720H120Zm60-500h600v-160H180v160Zm220 220h160v-160H400v160Zm0 220h160v-160H400v160ZM180-400h160v-160H180v160Zm440 0h160v-160H620v160ZM180-180h160v-160H180v160Zm440 0h160v-160H620v160Z\"/>\n",
+       "  </svg>\n",
+       "    </button>\n",
+       "\n",
+       "  <style>\n",
+       "    .colab-df-container {\n",
+       "      display:flex;\n",
+       "      gap: 12px;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .colab-df-convert {\n",
+       "      background-color: #E8F0FE;\n",
+       "      border: none;\n",
+       "      border-radius: 50%;\n",
+       "      cursor: pointer;\n",
+       "      display: none;\n",
+       "      fill: #1967D2;\n",
+       "      height: 32px;\n",
+       "      padding: 0 0 0 0;\n",
+       "      width: 32px;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .colab-df-convert:hover {\n",
+       "      background-color: #E2EBFA;\n",
+       "      box-shadow: 0px 1px 2px rgba(60, 64, 67, 0.3), 0px 1px 3px 1px rgba(60, 64, 67, 0.15);\n",
+       "      fill: #174EA6;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .colab-df-buttons div {\n",
+       "      margin-bottom: 4px;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    [theme=dark] .colab-df-convert {\n",
+       "      background-color: #3B4455;\n",
+       "      fill: #D2E3FC;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    [theme=dark] .colab-df-convert:hover {\n",
+       "      background-color: #434B5C;\n",
+       "      box-shadow: 0px 1px 3px 1px rgba(0, 0, 0, 0.15);\n",
+       "      filter: drop-shadow(0px 1px 2px rgba(0, 0, 0, 0.3));\n",
+       "      fill: #FFFFFF;\n",
+       "    }\n",
+       "  </style>\n",
+       "\n",
+       "    <script>\n",
+       "      const buttonEl =\n",
+       "        document.querySelector('#df-24381cc9-c67c-405e-bdcf-449040529a0e button.colab-df-convert');\n",
+       "      buttonEl.style.display =\n",
+       "        google.colab.kernel.accessAllowed ? 'block' : 'none';\n",
+       "\n",
+       "      async function convertToInteractive(key) {\n",
+       "        const element = document.querySelector('#df-24381cc9-c67c-405e-bdcf-449040529a0e');\n",
+       "        const dataTable =\n",
+       "          await google.colab.kernel.invokeFunction('convertToInteractive',\n",
+       "                                                    [key], {});\n",
+       "        if (!dataTable) return;\n",
+       "\n",
+       "        const docLinkHtml = 'Like what you see? Visit the ' +\n",
+       "          '<a target=\"_blank\" href=https://colab.research.google.com/notebooks/data_table.ipynb>data table notebook</a>'\n",
+       "          + ' to learn more about interactive tables.';\n",
+       "        element.innerHTML = '';\n",
+       "        dataTable['output_type'] = 'display_data';\n",
+       "        await google.colab.output.renderOutput(dataTable, element);\n",
+       "        const docLink = document.createElement('div');\n",
+       "        docLink.innerHTML = docLinkHtml;\n",
+       "        element.appendChild(docLink);\n",
+       "      }\n",
+       "    </script>\n",
+       "  </div>\n",
+       "\n",
+       "\n",
+       "<div id=\"df-616476ef-ea67-4411-a3d4-f2457c570869\">\n",
+       "  <button class=\"colab-df-quickchart\" onclick=\"quickchart('df-616476ef-ea67-4411-a3d4-f2457c570869')\"\n",
+       "            title=\"Suggest charts\"\n",
+       "            style=\"display:none;\">\n",
+       "\n",
+       "<svg xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" height=\"24px\"viewBox=\"0 0 24 24\"\n",
+       "     width=\"24px\">\n",
+       "    <g>\n",
+       "        <path d=\"M19 3H5c-1.1 0-2 .9-2 2v14c0 1.1.9 2 2 2h14c1.1 0 2-.9 2-2V5c0-1.1-.9-2-2-2zM9 17H7v-7h2v7zm4 0h-2V7h2v10zm4 0h-2v-4h2v4z\"/>\n",
+       "    </g>\n",
+       "</svg>\n",
+       "  </button>\n",
+       "\n",
+       "<style>\n",
+       "  .colab-df-quickchart {\n",
+       "      --bg-color: #E8F0FE;\n",
+       "      --fill-color: #1967D2;\n",
+       "      --hover-bg-color: #E2EBFA;\n",
+       "      --hover-fill-color: #174EA6;\n",
+       "      --disabled-fill-color: #AAA;\n",
+       "      --disabled-bg-color: #DDD;\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  [theme=dark] .colab-df-quickchart {\n",
+       "      --bg-color: #3B4455;\n",
+       "      --fill-color: #D2E3FC;\n",
+       "      --hover-bg-color: #434B5C;\n",
+       "      --hover-fill-color: #FFFFFF;\n",
+       "      --disabled-bg-color: #3B4455;\n",
+       "      --disabled-fill-color: #666;\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  .colab-df-quickchart {\n",
+       "    background-color: var(--bg-color);\n",
+       "    border: none;\n",
+       "    border-radius: 50%;\n",
+       "    cursor: pointer;\n",
+       "    display: none;\n",
+       "    fill: var(--fill-color);\n",
+       "    height: 32px;\n",
+       "    padding: 0;\n",
+       "    width: 32px;\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  .colab-df-quickchart:hover {\n",
+       "    background-color: var(--hover-bg-color);\n",
+       "    box-shadow: 0 1px 2px rgba(60, 64, 67, 0.3), 0 1px 3px 1px rgba(60, 64, 67, 0.15);\n",
+       "    fill: var(--button-hover-fill-color);\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  .colab-df-quickchart-complete:disabled,\n",
+       "  .colab-df-quickchart-complete:disabled:hover {\n",
+       "    background-color: var(--disabled-bg-color);\n",
+       "    fill: var(--disabled-fill-color);\n",
+       "    box-shadow: none;\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  .colab-df-spinner {\n",
+       "    border: 2px solid var(--fill-color);\n",
+       "    border-color: transparent;\n",
+       "    border-bottom-color: var(--fill-color);\n",
+       "    animation:\n",
+       "      spin 1s steps(1) infinite;\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  @keyframes spin {\n",
+       "    0% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-bottom-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-left-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    20% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-left-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-top-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    30% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-left-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-top-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-right-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    40% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-right-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-top-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    60% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-right-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    80% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-right-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-bottom-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    90% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-bottom-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "  }\n",
+       "</style>\n",
+       "\n",
+       "  <script>\n",
+       "    async function quickchart(key) {\n",
+       "      const quickchartButtonEl =\n",
+       "        document.querySelector('#' + key + ' button');\n",
+       "      quickchartButtonEl.disabled = true;  // To prevent multiple clicks.\n",
+       "      quickchartButtonEl.classList.add('colab-df-spinner');\n",
+       "      try {\n",
+       "        const charts = await google.colab.kernel.invokeFunction(\n",
+       "            'suggestCharts', [key], {});\n",
+       "      } catch (error) {\n",
+       "        console.error('Error during call to suggestCharts:', error);\n",
+       "      }\n",
+       "      quickchartButtonEl.classList.remove('colab-df-spinner');\n",
+       "      quickchartButtonEl.classList.add('colab-df-quickchart-complete');\n",
+       "    }\n",
+       "    (() => {\n",
+       "      let quickchartButtonEl =\n",
+       "        document.querySelector('#df-616476ef-ea67-4411-a3d4-f2457c570869 button');\n",
+       "      quickchartButtonEl.style.display =\n",
+       "        google.colab.kernel.accessAllowed ? 'block' : 'none';\n",
+       "    })();\n",
+       "  </script>\n",
+       "</div>\n",
+       "\n",
+       "    </div>\n",
+       "  </div>\n"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "    Age  SibSp  Parch    Fare      2      3   male      Q      S\n",
+       "0  34.5      0      0  7.8292  False   True   True   True  False\n",
+       "1  47.0      1      0  7.0000  False   True  False  False   True\n",
+       "2  62.0      0      0  9.6875   True  False   True   True  False"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 92,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# присоединим новые столбцы к исходному датафрейму\n",
+    "X_test = pd.concat([test, pclass, sex, embarked], axis=1)\n",
+    "\n",
+    "# и удалим данные, которые теперь не нужны\n",
+    "X_test.drop(\n",
+    "    [\"PassengerId\", \"Pclass\", \"Name\", \"Sex\", \"Cabin\", \"Ticket\", \"Embarked\"],\n",
+    "    axis=1,\n",
+    "    inplace=True,\n",
+    ")\n",
+    "\n",
+    "# посмотрим на результат\n",
+    "X_test.head(3)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 143
+    },
+    "id": "MN7KsFjdKAo5",
+    "outputId": "d7af52d1-c3b2-4e33-c91e-c98bcfac46c6"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "application/vnd.google.colaboratory.intrinsic+json": {
+       "summary": "{\n  \"name\": \"X_test\",\n  \"rows\": 418,\n  \"fields\": [\n    {\n      \"column\": \"Age\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"number\",\n        \"std\": 0.9748063792056462,\n        \"min\": -2.274769391589758,\n        \"max\": 3.5758276110667735,\n        \"num_unique_values\": 80,\n        \"samples\": [\n          -0.12757020150758383,\n          0.37393158561186035,\n          0.8754333727313045\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": \"SibSp\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"number\",\n        \"std\": 0,\n        \"min\": 0,\n        \"max\": 8,\n        \"num_unique_values\": 7,\n        \"samples\": [\n          0,\n          1,\n          5\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": \"Parch\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"number\",\n        \"std\": 0,\n        \"min\": 0,\n        \"max\": 9,\n        \"num_unique_values\": 8,\n        \"samples\": [\n          1,\n          6,\n          0\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": \"Fare\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"number\",\n        \"std\": 1.1242402234098576,\n        \"min\": -0.6462044460638905,\n        \"max\": 9.668550782149426,\n        \"num_unique_values\": 170,\n        \"samples\": [\n          0.1909121394926757,\n          0.5164798483884245,\n          -0.36719444159967374\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": 2,\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"boolean\",\n        \"num_unique_values\": 2,\n        \"samples\": [\n          true,\n          false\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": 3,\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"boolean\",\n        \"num_unique_values\": 2,\n        \"samples\": [\n          false,\n          true\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": \"male\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"boolean\",\n        \"num_unique_values\": 2,\n        \"samples\": [\n          false,\n          true\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": \"Q\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"boolean\",\n        \"num_unique_values\": 2,\n        \"samples\": [\n          false,\n          true\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": \"S\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"boolean\",\n        \"num_unique_values\": 2,\n        \"samples\": [\n          true,\n          false\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    }\n  ]\n}",
+       "type": "dataframe",
+       "variable_name": "X_test"
+      },
+      "text/html": [
+       "\n",
+       "  <div id=\"df-839409f0-97cc-4049-9035-483850198dae\" class=\"colab-df-container\">\n",
+       "    <div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>Age</th>\n",
+       "      <th>SibSp</th>\n",
+       "      <th>Parch</th>\n",
+       "      <th>Fare</th>\n",
+       "      <th>2</th>\n",
+       "      <th>3</th>\n",
+       "      <th>male</th>\n",
+       "      <th>Q</th>\n",
+       "      <th>S</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>0</th>\n",
+       "      <td>0.373932</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>-0.488579</td>\n",
+       "      <td>False</td>\n",
+       "      <td>True</td>\n",
+       "      <td>True</td>\n",
+       "      <td>True</td>\n",
+       "      <td>False</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>1</th>\n",
+       "      <td>1.338358</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>-0.505273</td>\n",
+       "      <td>False</td>\n",
+       "      <td>True</td>\n",
+       "      <td>False</td>\n",
+       "      <td>False</td>\n",
+       "      <td>True</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2</th>\n",
+       "      <td>2.495670</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>-0.451165</td>\n",
+       "      <td>True</td>\n",
+       "      <td>False</td>\n",
+       "      <td>True</td>\n",
+       "      <td>True</td>\n",
+       "      <td>False</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "</div>\n",
+       "    <div class=\"colab-df-buttons\">\n",
+       "\n",
+       "  <div class=\"colab-df-container\">\n",
+       "    <button class=\"colab-df-convert\" onclick=\"convertToInteractive('df-839409f0-97cc-4049-9035-483850198dae')\"\n",
+       "            title=\"Convert this dataframe to an interactive table.\"\n",
+       "            style=\"display:none;\">\n",
+       "\n",
+       "  <svg xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" height=\"24px\" viewBox=\"0 -960 960 960\">\n",
+       "    <path d=\"M120-120v-720h720v720H120Zm60-500h600v-160H180v160Zm220 220h160v-160H400v160Zm0 220h160v-160H400v160ZM180-400h160v-160H180v160Zm440 0h160v-160H620v160ZM180-180h160v-160H180v160Zm440 0h160v-160H620v160Z\"/>\n",
+       "  </svg>\n",
+       "    </button>\n",
+       "\n",
+       "  <style>\n",
+       "    .colab-df-container {\n",
+       "      display:flex;\n",
+       "      gap: 12px;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .colab-df-convert {\n",
+       "      background-color: #E8F0FE;\n",
+       "      border: none;\n",
+       "      border-radius: 50%;\n",
+       "      cursor: pointer;\n",
+       "      display: none;\n",
+       "      fill: #1967D2;\n",
+       "      height: 32px;\n",
+       "      padding: 0 0 0 0;\n",
+       "      width: 32px;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .colab-df-convert:hover {\n",
+       "      background-color: #E2EBFA;\n",
+       "      box-shadow: 0px 1px 2px rgba(60, 64, 67, 0.3), 0px 1px 3px 1px rgba(60, 64, 67, 0.15);\n",
+       "      fill: #174EA6;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .colab-df-buttons div {\n",
+       "      margin-bottom: 4px;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    [theme=dark] .colab-df-convert {\n",
+       "      background-color: #3B4455;\n",
+       "      fill: #D2E3FC;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    [theme=dark] .colab-df-convert:hover {\n",
+       "      background-color: #434B5C;\n",
+       "      box-shadow: 0px 1px 3px 1px rgba(0, 0, 0, 0.15);\n",
+       "      filter: drop-shadow(0px 1px 2px rgba(0, 0, 0, 0.3));\n",
+       "      fill: #FFFFFF;\n",
+       "    }\n",
+       "  </style>\n",
+       "\n",
+       "    <script>\n",
+       "      const buttonEl =\n",
+       "        document.querySelector('#df-839409f0-97cc-4049-9035-483850198dae button.colab-df-convert');\n",
+       "      buttonEl.style.display =\n",
+       "        google.colab.kernel.accessAllowed ? 'block' : 'none';\n",
+       "\n",
+       "      async function convertToInteractive(key) {\n",
+       "        const element = document.querySelector('#df-839409f0-97cc-4049-9035-483850198dae');\n",
+       "        const dataTable =\n",
+       "          await google.colab.kernel.invokeFunction('convertToInteractive',\n",
+       "                                                    [key], {});\n",
+       "        if (!dataTable) return;\n",
+       "\n",
+       "        const docLinkHtml = 'Like what you see? Visit the ' +\n",
+       "          '<a target=\"_blank\" href=https://colab.research.google.com/notebooks/data_table.ipynb>data table notebook</a>'\n",
+       "          + ' to learn more about interactive tables.';\n",
+       "        element.innerHTML = '';\n",
+       "        dataTable['output_type'] = 'display_data';\n",
+       "        await google.colab.output.renderOutput(dataTable, element);\n",
+       "        const docLink = document.createElement('div');\n",
+       "        docLink.innerHTML = docLinkHtml;\n",
+       "        element.appendChild(docLink);\n",
+       "      }\n",
+       "    </script>\n",
+       "  </div>\n",
+       "\n",
+       "\n",
+       "<div id=\"df-012bd2eb-75cb-4bd8-b3b6-7f948efb8d63\">\n",
+       "  <button class=\"colab-df-quickchart\" onclick=\"quickchart('df-012bd2eb-75cb-4bd8-b3b6-7f948efb8d63')\"\n",
+       "            title=\"Suggest charts\"\n",
+       "            style=\"display:none;\">\n",
+       "\n",
+       "<svg xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" height=\"24px\"viewBox=\"0 0 24 24\"\n",
+       "     width=\"24px\">\n",
+       "    <g>\n",
+       "        <path d=\"M19 3H5c-1.1 0-2 .9-2 2v14c0 1.1.9 2 2 2h14c1.1 0 2-.9 2-2V5c0-1.1-.9-2-2-2zM9 17H7v-7h2v7zm4 0h-2V7h2v10zm4 0h-2v-4h2v4z\"/>\n",
+       "    </g>\n",
+       "</svg>\n",
+       "  </button>\n",
+       "\n",
+       "<style>\n",
+       "  .colab-df-quickchart {\n",
+       "      --bg-color: #E8F0FE;\n",
+       "      --fill-color: #1967D2;\n",
+       "      --hover-bg-color: #E2EBFA;\n",
+       "      --hover-fill-color: #174EA6;\n",
+       "      --disabled-fill-color: #AAA;\n",
+       "      --disabled-bg-color: #DDD;\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  [theme=dark] .colab-df-quickchart {\n",
+       "      --bg-color: #3B4455;\n",
+       "      --fill-color: #D2E3FC;\n",
+       "      --hover-bg-color: #434B5C;\n",
+       "      --hover-fill-color: #FFFFFF;\n",
+       "      --disabled-bg-color: #3B4455;\n",
+       "      --disabled-fill-color: #666;\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  .colab-df-quickchart {\n",
+       "    background-color: var(--bg-color);\n",
+       "    border: none;\n",
+       "    border-radius: 50%;\n",
+       "    cursor: pointer;\n",
+       "    display: none;\n",
+       "    fill: var(--fill-color);\n",
+       "    height: 32px;\n",
+       "    padding: 0;\n",
+       "    width: 32px;\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  .colab-df-quickchart:hover {\n",
+       "    background-color: var(--hover-bg-color);\n",
+       "    box-shadow: 0 1px 2px rgba(60, 64, 67, 0.3), 0 1px 3px 1px rgba(60, 64, 67, 0.15);\n",
+       "    fill: var(--button-hover-fill-color);\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  .colab-df-quickchart-complete:disabled,\n",
+       "  .colab-df-quickchart-complete:disabled:hover {\n",
+       "    background-color: var(--disabled-bg-color);\n",
+       "    fill: var(--disabled-fill-color);\n",
+       "    box-shadow: none;\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  .colab-df-spinner {\n",
+       "    border: 2px solid var(--fill-color);\n",
+       "    border-color: transparent;\n",
+       "    border-bottom-color: var(--fill-color);\n",
+       "    animation:\n",
+       "      spin 1s steps(1) infinite;\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  @keyframes spin {\n",
+       "    0% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-bottom-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-left-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    20% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-left-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-top-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    30% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-left-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-top-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-right-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    40% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-right-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-top-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    60% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-right-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    80% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-right-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-bottom-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    90% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-bottom-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "  }\n",
+       "</style>\n",
+       "\n",
+       "  <script>\n",
+       "    async function quickchart(key) {\n",
+       "      const quickchartButtonEl =\n",
+       "        document.querySelector('#' + key + ' button');\n",
+       "      quickchartButtonEl.disabled = true;  // To prevent multiple clicks.\n",
+       "      quickchartButtonEl.classList.add('colab-df-spinner');\n",
+       "      try {\n",
+       "        const charts = await google.colab.kernel.invokeFunction(\n",
+       "            'suggestCharts', [key], {});\n",
+       "      } catch (error) {\n",
+       "        console.error('Error during call to suggestCharts:', error);\n",
+       "      }\n",
+       "      quickchartButtonEl.classList.remove('colab-df-spinner');\n",
+       "      quickchartButtonEl.classList.add('colab-df-quickchart-complete');\n",
+       "    }\n",
+       "    (() => {\n",
+       "      let quickchartButtonEl =\n",
+       "        document.querySelector('#df-012bd2eb-75cb-4bd8-b3b6-7f948efb8d63 button');\n",
+       "      quickchartButtonEl.style.display =\n",
+       "        google.colab.kernel.accessAllowed ? 'block' : 'none';\n",
+       "    })();\n",
+       "  </script>\n",
+       "</div>\n",
+       "\n",
+       "    </div>\n",
+       "  </div>\n"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "        Age  SibSp  Parch      Fare      2      3   male      Q      S\n",
+       "0  0.373932      0      0 -0.488579  False   True   True   True  False\n",
+       "1  1.338358      1      0 -0.505273  False   True  False  False   True\n",
+       "2  2.495670      0      0 -0.451165   True  False   True   True  False"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 93,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# применим среднее арифметическое и СКО обучающей выборки\n",
+    "# для масштабирования тестовых данных\n",
+    "X_test[cols_to_scale] = scaler.transform(X_test[cols_to_scale])\n",
+    "X_test.head(3)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "NuUUaRMdK3pA"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# превратим названия столбцов в строки\n",
+    "X_test.columns = X_test.columns.map(str)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "8G_XY6q1Ko7O"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# сделаем прогноз на тестовой выборке\n",
+    "y_pred_test = model.predict(X_test)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "AI5LCobdYrDO",
+    "outputId": "41d5f1ad-4202-4de5-a4f0-62f217db2c28"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "array([0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0])"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 96,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# посмотрим на первые 10 прогнозных значений\n",
+    "y_pred_test[:10]"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "NTycl5V_F_hH"
+   },
+   "source": [
+    "### Этап 4. Сохранение нового файла на сервере Google"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "91QH6AASnDvY"
+   },
+   "source": [
+    "Пример оформления результата"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 143
+    },
+    "id": "3FS-mYmpakpy",
+    "outputId": "58fc596a-bd33-4af1-f2d0-f00cfddc25ff"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "application/vnd.google.colaboratory.intrinsic+json": {
+       "summary": "{\n  \"name\": \"example\",\n  \"rows\": 418,\n  \"fields\": [\n    {\n      \"column\": \"PassengerId\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"number\",\n        \"std\": 120,\n        \"min\": 892,\n        \"max\": 1309,\n        \"num_unique_values\": 418,\n        \"samples\": [\n          1213,\n          1216,\n          1280\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": \"Survived\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"number\",\n        \"std\": 0,\n        \"min\": 0,\n        \"max\": 1,\n        \"num_unique_values\": 2,\n        \"samples\": [\n          1,\n          0\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    }\n  ]\n}",
+       "type": "dataframe",
+       "variable_name": "example"
+      },
+      "text/html": [
+       "\n",
+       "  <div id=\"df-a6fd9776-3405-447d-8f43-7384f6539bf6\" class=\"colab-df-container\">\n",
+       "    <div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>PassengerId</th>\n",
+       "      <th>Survived</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>0</th>\n",
+       "      <td>892</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>1</th>\n",
+       "      <td>893</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2</th>\n",
+       "      <td>894</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "</div>\n",
+       "    <div class=\"colab-df-buttons\">\n",
+       "\n",
+       "  <div class=\"colab-df-container\">\n",
+       "    <button class=\"colab-df-convert\" onclick=\"convertToInteractive('df-a6fd9776-3405-447d-8f43-7384f6539bf6')\"\n",
+       "            title=\"Convert this dataframe to an interactive table.\"\n",
+       "            style=\"display:none;\">\n",
+       "\n",
+       "  <svg xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" height=\"24px\" viewBox=\"0 -960 960 960\">\n",
+       "    <path d=\"M120-120v-720h720v720H120Zm60-500h600v-160H180v160Zm220 220h160v-160H400v160Zm0 220h160v-160H400v160ZM180-400h160v-160H180v160Zm440 0h160v-160H620v160ZM180-180h160v-160H180v160Zm440 0h160v-160H620v160Z\"/>\n",
+       "  </svg>\n",
+       "    </button>\n",
+       "\n",
+       "  <style>\n",
+       "    .colab-df-container {\n",
+       "      display:flex;\n",
+       "      gap: 12px;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .colab-df-convert {\n",
+       "      background-color: #E8F0FE;\n",
+       "      border: none;\n",
+       "      border-radius: 50%;\n",
+       "      cursor: pointer;\n",
+       "      display: none;\n",
+       "      fill: #1967D2;\n",
+       "      height: 32px;\n",
+       "      padding: 0 0 0 0;\n",
+       "      width: 32px;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .colab-df-convert:hover {\n",
+       "      background-color: #E2EBFA;\n",
+       "      box-shadow: 0px 1px 2px rgba(60, 64, 67, 0.3), 0px 1px 3px 1px rgba(60, 64, 67, 0.15);\n",
+       "      fill: #174EA6;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .colab-df-buttons div {\n",
+       "      margin-bottom: 4px;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    [theme=dark] .colab-df-convert {\n",
+       "      background-color: #3B4455;\n",
+       "      fill: #D2E3FC;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    [theme=dark] .colab-df-convert:hover {\n",
+       "      background-color: #434B5C;\n",
+       "      box-shadow: 0px 1px 3px 1px rgba(0, 0, 0, 0.15);\n",
+       "      filter: drop-shadow(0px 1px 2px rgba(0, 0, 0, 0.3));\n",
+       "      fill: #FFFFFF;\n",
+       "    }\n",
+       "  </style>\n",
+       "\n",
+       "    <script>\n",
+       "      const buttonEl =\n",
+       "        document.querySelector('#df-a6fd9776-3405-447d-8f43-7384f6539bf6 button.colab-df-convert');\n",
+       "      buttonEl.style.display =\n",
+       "        google.colab.kernel.accessAllowed ? 'block' : 'none';\n",
+       "\n",
+       "      async function convertToInteractive(key) {\n",
+       "        const element = document.querySelector('#df-a6fd9776-3405-447d-8f43-7384f6539bf6');\n",
+       "        const dataTable =\n",
+       "          await google.colab.kernel.invokeFunction('convertToInteractive',\n",
+       "                                                    [key], {});\n",
+       "        if (!dataTable) return;\n",
+       "\n",
+       "        const docLinkHtml = 'Like what you see? Visit the ' +\n",
+       "          '<a target=\"_blank\" href=https://colab.research.google.com/notebooks/data_table.ipynb>data table notebook</a>'\n",
+       "          + ' to learn more about interactive tables.';\n",
+       "        element.innerHTML = '';\n",
+       "        dataTable['output_type'] = 'display_data';\n",
+       "        await google.colab.output.renderOutput(dataTable, element);\n",
+       "        const docLink = document.createElement('div');\n",
+       "        docLink.innerHTML = docLinkHtml;\n",
+       "        element.appendChild(docLink);\n",
+       "      }\n",
+       "    </script>\n",
+       "  </div>\n",
+       "\n",
+       "\n",
+       "<div id=\"df-d611de16-66df-49d0-a694-ffede6ac9718\">\n",
+       "  <button class=\"colab-df-quickchart\" onclick=\"quickchart('df-d611de16-66df-49d0-a694-ffede6ac9718')\"\n",
+       "            title=\"Suggest charts\"\n",
+       "            style=\"display:none;\">\n",
+       "\n",
+       "<svg xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" height=\"24px\"viewBox=\"0 0 24 24\"\n",
+       "     width=\"24px\">\n",
+       "    <g>\n",
+       "        <path d=\"M19 3H5c-1.1 0-2 .9-2 2v14c0 1.1.9 2 2 2h14c1.1 0 2-.9 2-2V5c0-1.1-.9-2-2-2zM9 17H7v-7h2v7zm4 0h-2V7h2v10zm4 0h-2v-4h2v4z\"/>\n",
+       "    </g>\n",
+       "</svg>\n",
+       "  </button>\n",
+       "\n",
+       "<style>\n",
+       "  .colab-df-quickchart {\n",
+       "      --bg-color: #E8F0FE;\n",
+       "      --fill-color: #1967D2;\n",
+       "      --hover-bg-color: #E2EBFA;\n",
+       "      --hover-fill-color: #174EA6;\n",
+       "      --disabled-fill-color: #AAA;\n",
+       "      --disabled-bg-color: #DDD;\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  [theme=dark] .colab-df-quickchart {\n",
+       "      --bg-color: #3B4455;\n",
+       "      --fill-color: #D2E3FC;\n",
+       "      --hover-bg-color: #434B5C;\n",
+       "      --hover-fill-color: #FFFFFF;\n",
+       "      --disabled-bg-color: #3B4455;\n",
+       "      --disabled-fill-color: #666;\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  .colab-df-quickchart {\n",
+       "    background-color: var(--bg-color);\n",
+       "    border: none;\n",
+       "    border-radius: 50%;\n",
+       "    cursor: pointer;\n",
+       "    display: none;\n",
+       "    fill: var(--fill-color);\n",
+       "    height: 32px;\n",
+       "    padding: 0;\n",
+       "    width: 32px;\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  .colab-df-quickchart:hover {\n",
+       "    background-color: var(--hover-bg-color);\n",
+       "    box-shadow: 0 1px 2px rgba(60, 64, 67, 0.3), 0 1px 3px 1px rgba(60, 64, 67, 0.15);\n",
+       "    fill: var(--button-hover-fill-color);\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  .colab-df-quickchart-complete:disabled,\n",
+       "  .colab-df-quickchart-complete:disabled:hover {\n",
+       "    background-color: var(--disabled-bg-color);\n",
+       "    fill: var(--disabled-fill-color);\n",
+       "    box-shadow: none;\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  .colab-df-spinner {\n",
+       "    border: 2px solid var(--fill-color);\n",
+       "    border-color: transparent;\n",
+       "    border-bottom-color: var(--fill-color);\n",
+       "    animation:\n",
+       "      spin 1s steps(1) infinite;\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  @keyframes spin {\n",
+       "    0% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-bottom-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-left-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    20% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-left-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-top-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    30% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-left-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-top-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-right-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    40% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-right-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-top-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    60% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-right-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    80% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-right-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-bottom-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    90% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-bottom-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "  }\n",
+       "</style>\n",
+       "\n",
+       "  <script>\n",
+       "    async function quickchart(key) {\n",
+       "      const quickchartButtonEl =\n",
+       "        document.querySelector('#' + key + ' button');\n",
+       "      quickchartButtonEl.disabled = true;  // To prevent multiple clicks.\n",
+       "      quickchartButtonEl.classList.add('colab-df-spinner');\n",
+       "      try {\n",
+       "        const charts = await google.colab.kernel.invokeFunction(\n",
+       "            'suggestCharts', [key], {});\n",
+       "      } catch (error) {\n",
+       "        console.error('Error during call to suggestCharts:', error);\n",
+       "      }\n",
+       "      quickchartButtonEl.classList.remove('colab-df-spinner');\n",
+       "      quickchartButtonEl.classList.add('colab-df-quickchart-complete');\n",
+       "    }\n",
+       "    (() => {\n",
+       "      let quickchartButtonEl =\n",
+       "        document.querySelector('#df-d611de16-66df-49d0-a694-ffede6ac9718 button');\n",
+       "      quickchartButtonEl.style.display =\n",
+       "        google.colab.kernel.accessAllowed ? 'block' : 'none';\n",
+       "    })();\n",
+       "  </script>\n",
+       "</div>\n",
+       "\n",
+       "    </div>\n",
+       "  </div>\n"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "   PassengerId  Survived\n",
+       "0          892         0\n",
+       "1          893         1\n",
+       "2          894         0"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 97,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# файл с примером можно загрузить не с локального компьютера, а из Интернета\n",
+    "url = \"https://www.dmitrymakarov.ru/wp-content/uploads/2021/11/titanic_example.csv\"\n",
+    "\n",
+    "# просто поместим его url в функцию read_csv()\n",
+    "example = pd.read_csv(url)\n",
+    "example.head(3)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "f0zks67QoCB9"
+   },
+   "source": [
+    "Создание файла с прогнозом"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 206
+    },
+    "id": "MEouy36oEb03",
+    "outputId": "d4cf5976-a36f-4a20-d50e-a5719c85b50a"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "application/vnd.google.colaboratory.intrinsic+json": {
+       "summary": "{\n  \"name\": \"result\",\n  \"rows\": 418,\n  \"fields\": [\n    {\n      \"column\": \"PassengerId\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"number\",\n        \"std\": 120,\n        \"min\": 892,\n        \"max\": 1309,\n        \"num_unique_values\": 418,\n        \"samples\": [\n          1213,\n          1216,\n          1280\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": \"Survived\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"number\",\n        \"std\": 0,\n        \"min\": 0,\n        \"max\": 1,\n        \"num_unique_values\": 2,\n        \"samples\": [\n          1,\n          0\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    }\n  ]\n}",
+       "type": "dataframe",
+       "variable_name": "result"
+      },
+      "text/html": [
+       "\n",
+       "  <div id=\"df-1e9adfd6-b9ce-4d0a-bc53-ebe2ed408e69\" class=\"colab-df-container\">\n",
+       "    <div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>PassengerId</th>\n",
+       "      <th>Survived</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>0</th>\n",
+       "      <td>892</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>1</th>\n",
+       "      <td>893</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2</th>\n",
+       "      <td>894</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>3</th>\n",
+       "      <td>895</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>4</th>\n",
+       "      <td>896</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "</div>\n",
+       "    <div class=\"colab-df-buttons\">\n",
+       "\n",
+       "  <div class=\"colab-df-container\">\n",
+       "    <button class=\"colab-df-convert\" onclick=\"convertToInteractive('df-1e9adfd6-b9ce-4d0a-bc53-ebe2ed408e69')\"\n",
+       "            title=\"Convert this dataframe to an interactive table.\"\n",
+       "            style=\"display:none;\">\n",
+       "\n",
+       "  <svg xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" height=\"24px\" viewBox=\"0 -960 960 960\">\n",
+       "    <path d=\"M120-120v-720h720v720H120Zm60-500h600v-160H180v160Zm220 220h160v-160H400v160Zm0 220h160v-160H400v160ZM180-400h160v-160H180v160Zm440 0h160v-160H620v160ZM180-180h160v-160H180v160Zm440 0h160v-160H620v160Z\"/>\n",
+       "  </svg>\n",
+       "    </button>\n",
+       "\n",
+       "  <style>\n",
+       "    .colab-df-container {\n",
+       "      display:flex;\n",
+       "      gap: 12px;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .colab-df-convert {\n",
+       "      background-color: #E8F0FE;\n",
+       "      border: none;\n",
+       "      border-radius: 50%;\n",
+       "      cursor: pointer;\n",
+       "      display: none;\n",
+       "      fill: #1967D2;\n",
+       "      height: 32px;\n",
+       "      padding: 0 0 0 0;\n",
+       "      width: 32px;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .colab-df-convert:hover {\n",
+       "      background-color: #E2EBFA;\n",
+       "      box-shadow: 0px 1px 2px rgba(60, 64, 67, 0.3), 0px 1px 3px 1px rgba(60, 64, 67, 0.15);\n",
+       "      fill: #174EA6;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .colab-df-buttons div {\n",
+       "      margin-bottom: 4px;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    [theme=dark] .colab-df-convert {\n",
+       "      background-color: #3B4455;\n",
+       "      fill: #D2E3FC;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    [theme=dark] .colab-df-convert:hover {\n",
+       "      background-color: #434B5C;\n",
+       "      box-shadow: 0px 1px 3px 1px rgba(0, 0, 0, 0.15);\n",
+       "      filter: drop-shadow(0px 1px 2px rgba(0, 0, 0, 0.3));\n",
+       "      fill: #FFFFFF;\n",
+       "    }\n",
+       "  </style>\n",
+       "\n",
+       "    <script>\n",
+       "      const buttonEl =\n",
+       "        document.querySelector('#df-1e9adfd6-b9ce-4d0a-bc53-ebe2ed408e69 button.colab-df-convert');\n",
+       "      buttonEl.style.display =\n",
+       "        google.colab.kernel.accessAllowed ? 'block' : 'none';\n",
+       "\n",
+       "      async function convertToInteractive(key) {\n",
+       "        const element = document.querySelector('#df-1e9adfd6-b9ce-4d0a-bc53-ebe2ed408e69');\n",
+       "        const dataTable =\n",
+       "          await google.colab.kernel.invokeFunction('convertToInteractive',\n",
+       "                                                    [key], {});\n",
+       "        if (!dataTable) return;\n",
+       "\n",
+       "        const docLinkHtml = 'Like what you see? Visit the ' +\n",
+       "          '<a target=\"_blank\" href=https://colab.research.google.com/notebooks/data_table.ipynb>data table notebook</a>'\n",
+       "          + ' to learn more about interactive tables.';\n",
+       "        element.innerHTML = '';\n",
+       "        dataTable['output_type'] = 'display_data';\n",
+       "        await google.colab.output.renderOutput(dataTable, element);\n",
+       "        const docLink = document.createElement('div');\n",
+       "        docLink.innerHTML = docLinkHtml;\n",
+       "        element.appendChild(docLink);\n",
+       "      }\n",
+       "    </script>\n",
+       "  </div>\n",
+       "\n",
+       "\n",
+       "<div id=\"df-62887bdb-92c4-49c1-8c03-29c68813e8e1\">\n",
+       "  <button class=\"colab-df-quickchart\" onclick=\"quickchart('df-62887bdb-92c4-49c1-8c03-29c68813e8e1')\"\n",
+       "            title=\"Suggest charts\"\n",
+       "            style=\"display:none;\">\n",
+       "\n",
+       "<svg xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" height=\"24px\"viewBox=\"0 0 24 24\"\n",
+       "     width=\"24px\">\n",
+       "    <g>\n",
+       "        <path d=\"M19 3H5c-1.1 0-2 .9-2 2v14c0 1.1.9 2 2 2h14c1.1 0 2-.9 2-2V5c0-1.1-.9-2-2-2zM9 17H7v-7h2v7zm4 0h-2V7h2v10zm4 0h-2v-4h2v4z\"/>\n",
+       "    </g>\n",
+       "</svg>\n",
+       "  </button>\n",
+       "\n",
+       "<style>\n",
+       "  .colab-df-quickchart {\n",
+       "      --bg-color: #E8F0FE;\n",
+       "      --fill-color: #1967D2;\n",
+       "      --hover-bg-color: #E2EBFA;\n",
+       "      --hover-fill-color: #174EA6;\n",
+       "      --disabled-fill-color: #AAA;\n",
+       "      --disabled-bg-color: #DDD;\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  [theme=dark] .colab-df-quickchart {\n",
+       "      --bg-color: #3B4455;\n",
+       "      --fill-color: #D2E3FC;\n",
+       "      --hover-bg-color: #434B5C;\n",
+       "      --hover-fill-color: #FFFFFF;\n",
+       "      --disabled-bg-color: #3B4455;\n",
+       "      --disabled-fill-color: #666;\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  .colab-df-quickchart {\n",
+       "    background-color: var(--bg-color);\n",
+       "    border: none;\n",
+       "    border-radius: 50%;\n",
+       "    cursor: pointer;\n",
+       "    display: none;\n",
+       "    fill: var(--fill-color);\n",
+       "    height: 32px;\n",
+       "    padding: 0;\n",
+       "    width: 32px;\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  .colab-df-quickchart:hover {\n",
+       "    background-color: var(--hover-bg-color);\n",
+       "    box-shadow: 0 1px 2px rgba(60, 64, 67, 0.3), 0 1px 3px 1px rgba(60, 64, 67, 0.15);\n",
+       "    fill: var(--button-hover-fill-color);\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  .colab-df-quickchart-complete:disabled,\n",
+       "  .colab-df-quickchart-complete:disabled:hover {\n",
+       "    background-color: var(--disabled-bg-color);\n",
+       "    fill: var(--disabled-fill-color);\n",
+       "    box-shadow: none;\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  .colab-df-spinner {\n",
+       "    border: 2px solid var(--fill-color);\n",
+       "    border-color: transparent;\n",
+       "    border-bottom-color: var(--fill-color);\n",
+       "    animation:\n",
+       "      spin 1s steps(1) infinite;\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  @keyframes spin {\n",
+       "    0% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-bottom-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-left-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    20% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-left-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-top-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    30% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-left-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-top-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-right-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    40% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-right-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-top-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    60% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-right-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    80% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-right-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-bottom-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    90% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-bottom-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "  }\n",
+       "</style>\n",
+       "\n",
+       "  <script>\n",
+       "    async function quickchart(key) {\n",
+       "      const quickchartButtonEl =\n",
+       "        document.querySelector('#' + key + ' button');\n",
+       "      quickchartButtonEl.disabled = true;  // To prevent multiple clicks.\n",
+       "      quickchartButtonEl.classList.add('colab-df-spinner');\n",
+       "      try {\n",
+       "        const charts = await google.colab.kernel.invokeFunction(\n",
+       "            'suggestCharts', [key], {});\n",
+       "      } catch (error) {\n",
+       "        console.error('Error during call to suggestCharts:', error);\n",
+       "      }\n",
+       "      quickchartButtonEl.classList.remove('colab-df-spinner');\n",
+       "      quickchartButtonEl.classList.add('colab-df-quickchart-complete');\n",
+       "    }\n",
+       "    (() => {\n",
+       "      let quickchartButtonEl =\n",
+       "        document.querySelector('#df-62887bdb-92c4-49c1-8c03-29c68813e8e1 button');\n",
+       "      quickchartButtonEl.style.display =\n",
+       "        google.colab.kernel.accessAllowed ? 'block' : 'none';\n",
+       "    })();\n",
+       "  </script>\n",
+       "</div>\n",
+       "\n",
+       "    </div>\n",
+       "  </div>\n"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "   PassengerId  Survived\n",
+       "0          892         0\n",
+       "1          893         0\n",
+       "2          894         0\n",
+       "3          895         0\n",
+       "4          896         1"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 98,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# возьмем индекс пассажиров из столбца PassengerId тестовой выборки\n",
+    "ids = test[\"PassengerId\"]\n",
+    "\n",
+    "# создадим датафрейм из словаря, в котором\n",
+    "# первая пара ключа и значения - это id пассажира, вторая - прогноз \"на тесте\"\n",
+    "result = pd.DataFrame({\"PassengerId\": ids, \"Survived\": y_pred_test})\n",
+    "\n",
+    "# посмотрим, что получилось\n",
+    "result.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "VTfh0VeOApyi",
+    "outputId": "251ed321-755f-4adc-97a4-bd1ca36392d3"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Файл успешно сохранился в сессионное хранилище!\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# создадим новый файл result.csv с помощью функции to_csv(),\n",
+    "# удалив при этом индекс\n",
+    "result.to_csv(\"result.csv\", index=False)\n",
+    "\n",
+    "# файл будет сохранен в 'Сессионном хранилище' и,\n",
+    "# если все пройдет успешно, выведем следующий текст:\n",
+    "print(\"Файл успешно сохранился в сессионное хранилище!\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "N2dAO4cOGE41"
+   },
+   "source": [
+    "### Этап 5. Скачивание обратно на жесткий диск"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 17
+    },
+    "id": "aBW1PkwEGJuu",
+    "outputId": "a9691a28-0625-4eb0-fb5d-9be05f1b6161"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "application/javascript": "\n    async function download(id, filename, size) {\n      if (!google.colab.kernel.accessAllowed) {\n        return;\n      }\n      const div = document.createElement('div');\n      const label = document.createElement('label');\n      label.textContent = `Downloading \"${filename}\": `;\n      div.appendChild(label);\n      const progress = document.createElement('progress');\n      progress.max = size;\n      div.appendChild(progress);\n      document.body.appendChild(div);\n\n      const buffers = [];\n      let downloaded = 0;\n\n      const channel = await google.colab.kernel.comms.open(id);\n      // Send a message to notify the kernel that we're ready.\n      channel.send({})\n\n      for await (const message of channel.messages) {\n        // Send a message to notify the kernel that we're ready.\n        channel.send({})\n        if (message.buffers) {\n          for (const buffer of message.buffers) {\n            buffers.push(buffer);\n            downloaded += buffer.byteLength;\n            progress.value = downloaded;\n          }\n        }\n      }\n      const blob = new Blob(buffers, {type: 'application/binary'});\n      const a = document.createElement('a');\n      a.href = window.URL.createObjectURL(blob);\n      a.download = filename;\n      div.appendChild(a);\n      a.click();\n      div.remove();\n    }\n  ",
+      "text/plain": [
+       "<IPython.core.display.Javascript object>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "output_type": "display_data"
+    },
+    {
+     "data": {
+      "application/javascript": "download(\"download_ef40caa2-77de-4c19-bc0c-35cdcc7747ed\", \"result.csv\", 2839)",
+      "text/plain": [
+       "<IPython.core.display.Javascript object>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# применим метод .download() объекта files\n",
+    "files.download(\"/content/result.csv\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "Q81eQt2WCfeu"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": []
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "colab": {
+   "provenance": []
+  },
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "base",
+   "language": "python",
+   "name": "python3"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.13.5"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 0
+}
diff --git a/Python/makarov/chapter_04_files.py b/Python/makarov/chapter_04_files.py
new file mode 100644
index 00000000..b7d369df
--- /dev/null
+++ b/Python/makarov/chapter_04_files.py
@@ -0,0 +1,423 @@
+"""Макаров.
+
+Работа с файлами в Google Colab.
+"""
+
+# ## Работа с файлами в Google Colab
+
+# ### Этап 1. Подгрузка файлов
+
+# Способ 1. Вручную через вкладку 'Файлы'
+
+# +
+# см. материалы урока на сайте
+# -
+
+# Способ 2. Через модуль files библиотеки google.colab
+
+# +
+# импортируем модуль os
+import os
+
+# импортируем библиотеку
+import pandas as pd
+
+# для построения графиков воспользуемся новой для нас библиотекой seaborn
+import seaborn as sns
+
+# из библиотеки google.colab импортируем класс files
+from google.colab import files
+
+# импортируем логистическую регрессию из модуля linear_model библиотеки sklearn
+from sklearn.linear_model import LogisticRegression
+
+# импортируем метрику accuracy из sklearn
+# построим матрицу ошибок
+from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix
+
+# импортируем класс StandardScaler
+from sklearn.preprocessing import StandardScaler
+
+# -
+
+# создаем объект этого класса, применяем метод .upload()
+uploaded = files.upload()
+
+# посмотрим на содержимое словаря uploaded
+uploaded
+
+# ### Этап 2. Чтение файлов
+
+# #### Просмотр содержимого папки /content/
+
+# ##### Модуль os и метод .walk()
+
+# выводим пути к папкам (dirpath) и наименования файлов (filenames) и после этого
+for dirpath, _, filenames in os.walk("/content/"):
+
+    # во вложенном цикле проходимся по названиям файлов
+    for filename in filenames:
+
+        # и соединяем путь до папок и входящие в эти папки файлы
+        # с помощью метода path.join()
+        print(os.path.join(dirpath, filename))
+
+# ##### Команда `!ls`
+
+# +
+# посмотрим на содержимое папки content
+# # !ls
+
+# +
+# заглянем внутрь sample_data
+# # !ls /content/sample_data/
+# -
+
+# #### Чтение из переменной uploaded
+
+# посмотрим на тип значений словаря uploaded
+type(uploaded["test.csv"])
+
+# Пример работы с объектом bytes
+
+# +
+# обратимся к ключу словаря uploaded и применим метод .decode()
+uploaded_str = uploaded["test.csv"].decode()
+
+# на выходе получаем обычную строку
+print(type(uploaded_str))
+# -
+
+# выведем первые 35 значений
+print(uploaded_str[:35])
+
+# +
+# если разбить строку методом .split() по символам \r
+# (возврат к началу строки) и \n (новая строка)
+uploaded_list = uploaded_str.split("\r\n")
+
+# на выходе мы получим список
+type(uploaded_list)
+# -
+
+# пройдемся по этому списку, не забыв создать индекс с помощью функции enumerate()
+for i, line in enumerate(uploaded_list):
+
+    # начнем выводить записи
+    print(line)
+
+    # когда дойдем до четвертой строки
+    if i == 3:
+
+        # прервемся
+        break
+
+# #### Использование функции open() и конструкции with open()
+
+# +
+# передадим функции open() адрес файла
+# параметр 'r' означает, что мы хотим прочитать (read) файл
+
+# f1 = open("/content/train.csv", encoding="utf-8")
+
+# метод .read() помещает весь файл в одну строку
+# выведем первые 142 символа (если параметр не указывать, выведется все содержимое)
+# print(f1.read(142))
+
+# в конце файл необходимо закрыть
+# f1.close()
+
+with open("/content/train.csv", encoding="utf-8") as f1:
+    print(f1.read(142))
+
+# +
+# снова откроем файл
+# f2 = open("/content/train.csv", encoding="utf-8")
+
+# пройдемся по нашему объекту в цикле for и параллельно создадим индекс
+# for index, line in enumerate(f2):
+
+# выведем строки без служебных символов по краям
+# print(line.strip())
+
+# дойдя до четвертой строки, прервемся
+# if index == 3:
+#     break
+
+# не забудем закрыть файл
+# f2.close()
+
+with open("/content/train.csv", encoding="utf-8") as f2:
+    for index, line in enumerate(f2):
+        print(line.strip())
+
+        if index == 3:
+            break
+# -
+
+# скажем Питону: "открой файл  и назови его f3"
+with open("/content/test.csv", encoding="utf-8") as f3:
+
+    # "пройдись по строкам без служебных символов"
+    for index, line in enumerate(f3):
+        print(line.strip())
+
+        # и "прервись на четвертой строке"
+        if index == 3:
+            break
+
+# #### Чтение через библиотеку Pandas
+
+# применим функцию read_csv() и посмотрим на первые три записи файла train.csv
+train = pd.read_csv("/content/train.csv")
+train.head(3)
+
+# сделаем то же самое с файлом test.csv
+test = pd.read_csv("/content/test.csv")
+test.head(3)
+
+# ### Этап 3. Построение модели и прогноз
+
+# #### **Шаг 1**. Обработка и анализ данных
+
+# Исследовательский анализ данных (EDA)
+
+# посмотрим на данные в целом
+train.info()
+
+# посмотрим насколько значим класс билета для выживания пассажира
+# с помощью x и hue мы можем уместить две категориальные переменные на одном графике
+sns.countplot(x="Pclass", hue="Survived", data=train)
+
+# кто выживал чаще, мужчины или женщины?
+sns.countplot(x="Sex", hue="Survived", data=train)
+
+# Пропущенные значения
+
+# выявим пропущенные значения с помощью .isnull() и посчитаем их количество через sum()
+train.isnull().sum()
+
+# переменная Cabin (номер каюты), скорее всего, не является самой важной
+# избавимся от нее с помощью метода .drop()
+# (параметр axis = 1 отвечает за столбцы, inplace = True сохраняет изменения)
+train.drop(columns="Cabin", axis=1, inplace=True)
+
+# а вот Age (возраст) скорее важен, заменим пустые значения средним арифметическим
+train["Age"] = train["Age"].fillna(train["Age"].mean())
+
+# у нас остаются две пустые строки в Embarked, удалим их
+train.dropna(inplace=True)
+
+# посмотрим на результат
+train.isnull().sum()
+
+# Категориальные переменные
+
+# применим one-hot encoding к переменной Sex (пол) с помощью функции pd.get_dummies()
+pd.get_dummies(train["Sex"]).head(3)
+
+# снова скачаем столбец Sex из датасета train в формате датафрейма
+previous = pd.read_csv("/content/train.csv")[["Sex"]]
+previous.head()
+
+# закодируем переменную через 0 и 1
+pd.get_dummies(previous["Sex"], dtype=int).head(3)
+
+# удалим первый столбец, он избыточен
+sex = pd.get_dummies(train["Sex"], drop_first=True)
+sex.head(3)
+
+# сделаем то же самое для переменных Pclass и Embarked
+embarked = pd.get_dummies(train["Embarked"], drop_first=True)
+pclass = pd.get_dummies(train["Pclass"], drop_first=True)
+
+# присоединим закодированные через one-hot encoding переменные
+# к исходному датафрейму через функцию .concat()
+train = pd.concat([train, pclass, sex, embarked], axis=1)
+train.head(3)
+
+# Отбор признаков
+
+# удалим те столбцы, которые нам теперь не нужны
+train.drop(
+    ["PassengerId", "Pclass", "Name", "Sex", "Ticket", "Embarked"],
+    axis=1,
+    inplace=True,
+)
+train.head(3)
+
+# Нормализация данных
+
+# +
+# создадим объект этого класса
+scaler = StandardScaler()
+
+# выберем те столбцы, которые мы хотим масштабировать
+cols_to_scale = ["Age", "Fare"]
+
+# рассчитаем среднее арифметическое и СКО для масштабирования данных
+scaler.fit(train[cols_to_scale])
+
+# применим их
+train[cols_to_scale] = scaler.transform(train[cols_to_scale])
+
+# посмотрим на результат
+train.head(3)
+# -
+
+# некоторые названия столбцов теперь представляют собой числа,
+# так быть не должно
+train.columns
+
+# преобразуем эти переменные в тип str через функцию map()
+train.columns = train.columns.map(str)
+train.columns
+
+# #### **Шаг 2**. Разделение обучающей выборки на признаки (X_train) и целевую переменную (y_train)
+
+# +
+# поместим в X_train все кроме столбца Survived
+X_train = train.drop("Survived", axis=1)
+
+# столбец 'Survived' станет нашей целевой переменной (y_train)
+y_train = train["Survived"]
+# -
+
+X_train.head(3)
+
+# #### **Шаг 3**. Обучение модели логистической регрессии
+
+# Обучим модель
+
+# +
+# создадим объект этого класса и запишем его в переменную model
+model = LogisticRegression()
+
+# обучим нашу модель
+model.fit(X_train, y_train)
+# -
+
+# Сделаем прогноз на обучающей выборке
+
+# сделаем предсказание класса на обучающей выборке
+y_pred_train = model.predict(X_train)
+
+# Оценка качества модели на обучающей выборке
+
+# +
+# передадим ей фактические и прогнозные значения
+conf_matrix = confusion_matrix(y_train, y_pred_train)
+
+# преобразуем в датафрейм
+conf_matrix_df = pd.DataFrame(conf_matrix)
+conf_matrix_df
+# -
+
+# для удобства можем добавить подписи
+conf_matrix_labels = pd.DataFrame(
+    conf_matrix,
+    columns=["Прогноз погиб", "Прогноз выжил"],
+    index=["Факт погиб", "Факт выжил"],
+)
+conf_matrix_labels
+
+# рассчитаем метрику accuracy вручную
+round((479 + 237) / (479 + 237 + 70 + 103), 3)
+
+# +
+# так же передадим ей фактические и прогнозные значения
+model_accuracy = accuracy_score(y_train, y_pred_train)
+
+# округлим до трех знаков после запятой
+round(model_accuracy, 3)
+# -
+
+# #### **Шаг 4**. Построение прогноза на тестовой выборке
+
+# посмотрим на тестовые данные
+test.info()
+
+test.head(3)
+
+# теперь нам нужно создать тестовую выборку с теми же признаками
+# и для начала дадим датасету привычное название
+X_test = test
+
+# заполним пропуски в переменных Age и Fare средним арифметическим
+X_test["Age"] = X_test["Age"].fillna(test["Age"].mean())
+X_test["Fare"] = X_test["Fare"].fillna(test["Fare"].mean())
+
+# выполним one-hot encoding категориальных переменных
+sex = pd.get_dummies(X_test["Sex"], drop_first=True)
+embarked = pd.get_dummies(X_test["Embarked"], drop_first=True)
+pclass = pd.get_dummies(X_test["Pclass"], drop_first=True)
+
+# +
+# присоединим новые столбцы к исходному датафрейму
+X_test = pd.concat([test, pclass, sex, embarked], axis=1)
+
+# и удалим данные, которые теперь не нужны
+X_test.drop(
+    ["PassengerId", "Pclass", "Name", "Sex", "Cabin", "Ticket", "Embarked"],
+    axis=1,
+    inplace=True,
+)
+
+# посмотрим на результат
+X_test.head(3)
+# -
+
+# применим среднее арифметическое и СКО обучающей выборки
+# для масштабирования тестовых данных
+X_test[cols_to_scale] = scaler.transform(X_test[cols_to_scale])
+X_test.head(3)
+
+# превратим названия столбцов в строки
+X_test.columns = X_test.columns.map(str)
+
+# сделаем прогноз на тестовой выборке
+y_pred_test = model.predict(X_test)
+
+# посмотрим на первые 10 прогнозных значений
+y_pred_test[:10]
+
+# ### Этап 4. Сохранение нового файла на сервере Google
+
+# Пример оформления результата
+
+# +
+# файл с примером можно загрузить не с локального компьютера, а из Интернета
+url = "https://www.dmitrymakarov.ru/wp-content/uploads/2021/11/titanic_example.csv"
+
+# просто поместим его url в функцию read_csv()
+example = pd.read_csv(url)
+example.head(3)
+# -
+
+# Создание файла с прогнозом
+
+# +
+# возьмем индекс пассажиров из столбца PassengerId тестовой выборки
+ids = test["PassengerId"]
+
+# создадим датафрейм из словаря, в котором
+# первая пара ключа и значения - это id пассажира, вторая - прогноз "на тесте"
+result = pd.DataFrame({"PassengerId": ids, "Survived": y_pred_test})
+
+# посмотрим, что получилось
+result.head()
+
+# +
+# создадим новый файл result.csv с помощью функции to_csv(),
+# удалив при этом индекс
+result.to_csv("result.csv", index=False)
+
+# файл будет сохранен в 'Сессионном хранилище' и,
+# если все пройдет успешно, выведем следующий текст:
+print("Файл успешно сохранился в сессионное хранилище!")
+# -
+
+# ### Этап 5. Скачивание обратно на жесткий диск
+
+# применим метод .download() объекта files
+files.download("/content/result.csv")
diff --git a/Python/makarov/chapter_05_datetime.ipynb b/Python/makarov/chapter_05_datetime.ipynb
new file mode 100644
index 00000000..796ce553
--- /dev/null
+++ b/Python/makarov/chapter_05_datetime.ipynb
@@ -0,0 +1,2204 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "\"\"\"Макаров.\n",
+    "\n",
+    "Дата и время в Питоне.\n",
+    "\"\"\""
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "gQkolpFlve1y"
+   },
+   "source": [
+    "## Дата и время в Питоне"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "FYsC5TYTyazW"
+   },
+   "source": [
+    "### Модуль datetime"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "TSeEV1bV2vnj"
+   },
+   "source": [
+    "Импорт модуля и класса datetime"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "nxtEc-BavPKZ",
+    "outputId": "bb9075d5-baa2-41d2-92ba-8895fce037b0"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "2025-03-11 12:40:47.722373\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# импортируем весь модуль\n",
+    "# import datetime\n",
+    "\n",
+    "# чтобы получить доступ к функции now(), сначала обратимся к модулю, потом к классу\n",
+    "# print(datetime.datetime.now())\n",
+    "\n",
+    "# для этого вначале импортируем соответствующий класс\n",
+    "# часто из модуля datetime удобнее импортировать только класс datetime\n",
+    "from datetime import datetime, timedelta\n",
+    "\n",
+    "# у нас есть данные по среднемесячной температуре в Нью-Йорке в 2002 году\n",
+    "import pandas as pd\n",
+    "\n",
+    "# для изменения часового пояса нужно импортировать модуль pytz\n",
+    "import pytz"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 3,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "du3H87ntzAw9",
+    "outputId": "ca6ceb3c-68a1-4907-9114-fa67525e47ad"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "2025-10-13 09:38:37.380829\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# и обращаться непосредственно к нему\n",
+    "print(datetime.now())"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "Z1xtQ8AV2y-B"
+   },
+   "source": [
+    "Объект datetime и функция `now()`"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 4,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "98cvjJ8zzZnl",
+    "outputId": "bd99406a-1c6d-4675-cfbe-c930787a3703"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "2025-10-13 09:38:39.499086\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# поместим созданный с помощью функции now() объект datetime в переменную cur_dt\n",
+    "cur_dt = datetime.now()\n",
+    "print(cur_dt)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 5,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "SdIrLFCP3BRS",
+    "outputId": "d224fe02-1a6c-4a3b-a997-9ce35d08e461"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "2025 10 13 9 38 39 499086\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# с помощью соответствующих атрибутов выведем каждый из компонентов объекта по отдельности\n",
+    "print(\n",
+    "    cur_dt.year,\n",
+    "    cur_dt.month,\n",
+    "    cur_dt.day,\n",
+    "    cur_dt.hour,\n",
+    "    cur_dt.minute,\n",
+    "    cur_dt.second,\n",
+    "    cur_dt.microsecond,\n",
+    ")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "x-FZ6xl_Tn9a",
+    "outputId": "c9a3d44f-fd53-453e-f419-67e0b9e53b08"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "1 2\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# также можно посмотреть на день недели\n",
+    "# метод .weekday() начинает индекс недели с нуля, .isoweekday() - с единицы\n",
+    "print(cur_dt.weekday(), cur_dt.isoweekday())"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 6,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "YiTIBHFGjdvR",
+    "outputId": "e1ec254e-660c-4108-e510-cee43e10996e"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "None\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# посмотрим на часовой пояс с помощью атрибута tzinfo\n",
+    "print(cur_dt.tzinfo)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 7,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "Kf7Dp1Vr4_DB",
+    "outputId": "a6e42ef6-feec-4caa-a7b4-0b2501f826ac"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "2025-10-13 09:41:32.037466+03:00\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# выведем текущее время в Москве\n",
+    "dt_moscow = datetime.now(pytz.timezone(\"Europe/Moscow\"))\n",
+    "print(dt_moscow)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "317feKJE3bq7",
+    "outputId": "70c99656-b3bc-4ed4-e397-769ee8785cff"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Europe/Moscow\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# снова посмотрим на атрибут часового пояса\n",
+    "print(dt_moscow.tzinfo)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "Y-V3a7ZUoVnR"
+   },
+   "source": [
+    "Timestamp"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "2TNSk7hEoU-D"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# получим timestamp текущего времени с помощью метода .timestamp()\n",
+    "timestamp = datetime.now().timestamp()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "ZCeooK3Tv7GH",
+    "outputId": "4342bd68-e605-428c-964c-d1c2e2d64c87"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "1741696847.801249\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# выведем количество секунд, прошедшее с 01.01.1970 до исполнения кода\n",
+    "print(timestamp)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "dmkfZp7Evj3W",
+    "outputId": "8c5155da-7415-4dc3-a521-71c95b546eb2"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "2025-03-11 12:40:47.801249\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# вернем timestamp в прежний формат с помощью метода .fromtimestamp()\n",
+    "print(datetime.fromtimestamp(timestamp))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "bpYReaGi6iQD"
+   },
+   "source": [
+    "Создание объекта datetime вручную"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "6XVGJFxV5Nws",
+    "outputId": "628dfbb9-ea00-44b9-f0d1-8351a0013ea0"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "1991-02-20 00:00:00\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# передадим объекту datetime 20 февраля 1991 года\n",
+    "hb = datetime(1991, 2, 20)\n",
+    "print(hb)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "oHPz-UYb7GzX",
+    "outputId": "2788e7c7-c4d1-475a-b0a4-ec2b389e7d31"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "1991\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# извлечем год с помощью атрибута year\n",
+    "print(hb.year)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "fbtdZpi6wKrP",
+    "outputId": "17d9465f-9cba-47b5-bf22-b4f76a8e05b0"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "667008000.0\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# создадим timestamp\n",
+    "print(datetime.timestamp(hb))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "dTkMHBejzz3r"
+   },
+   "source": [
+    "### Преобразование строки в объект datetime и обратно"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "L0tp_c2bc_Ma"
+   },
+   "source": [
+    "Строка ➞ datetime через `.strptime()`"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "hRuMEZe4wXi5",
+    "outputId": "721f628e-30ac-4d48-b138-922036f80097"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "str"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 57,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# дана строка с датой 2 декабря 2007 года и временем 12 часов 30 минут и 45 секунд\n",
+    "str_to_dt = \"2007-12-02 12:30:45\"\n",
+    "type(str_to_dt)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "sfM4trm008IJ",
+    "outputId": "43933acf-18d7-41e6-bd17-6741c4b6325a"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "2007-12-02 12:30:45\n",
+      "<class 'datetime.datetime'>\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# преобразуем ее в datetime с помощью метода .strptime()\n",
+    "res_dt = datetime.strptime(str_to_dt, \"%Y-%m-%d %H:%M:%S\")\n",
+    "\n",
+    "print(res_dt)\n",
+    "print(type(res_dt))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "FE1YFP-ydtaG"
+   },
+   "source": [
+    "Datetime ➞ строка через `.strftime()`"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "EuA4wuLbds4k",
+    "outputId": "40eb394b-c837-429a-b2ff-6b80f8bf8abe"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "datetime.datetime"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 59,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# вначале создадим объект datetime и передадим ему 19 ноября 2002 года\n",
+    "dt_to_str = datetime(2002, 11, 19)\n",
+    "type(dt_to_str)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "r7WXYXRmc17Z",
+    "outputId": "9a996781-9e1f-40c0-b9ca-14c93db8f9d2"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Tuesday, November 19, 2002\n",
+      "<class 'str'>\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# преобразуем объект в строку в формате \"день недели, месяц число, год\"\n",
+    "res_str = datetime.strftime(dt_to_str, \"%A, %B %d, %Y\")\n",
+    "\n",
+    "print(res_str)\n",
+    "print(type(res_str))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 35
+    },
+    "id": "shboqnqE2qNH",
+    "outputId": "bc5c5981-a7a9-43ef-8002-b92e02b7e713"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "application/vnd.google.colaboratory.intrinsic+json": {
+       "type": "string"
+      },
+      "text/plain": [
+       "'Tuesday, November 19, 2002'"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 61,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# .strftime() можно применять непосредственно к объекту datetime\n",
+    "dt_to_str.strftime(\"%A, %B %d, %Y\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 35
+    },
+    "id": "gzLSq5M14BLJ",
+    "outputId": "391f050e-ffe2-4520-f63d-2389950cb9ce"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "application/vnd.google.colaboratory.intrinsic+json": {
+       "type": "string"
+      },
+      "text/plain": [
+       "'2025-03-11'"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 62,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# можно и так\n",
+    "datetime.now().strftime(\"%Y-%m-%d\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 35
+    },
+    "id": "h0NiDIWKEU8B",
+    "outputId": "22a503bc-76b3-4c5c-9479-b68bbdc2e5ac"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "application/vnd.google.colaboratory.intrinsic+json": {
+       "type": "string"
+      },
+      "text/plain": [
+       "'Tue Mar 11 12:40:47 2025'"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 63,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# а еще так\n",
+    "datetime.now().strftime(\"%c\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "KbxUl-Xe7To-"
+   },
+   "source": [
+    "Форматирование даты и времени через `.strptime()` и `.strftime()`"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "tSi--Po_82L2"
+   },
+   "source": [
+    "|Код | Описание | Пример |\n",
+    "| --- | --- | --- |\n",
+    "| `%a` | Сокращенное название дня недели | Sun, Mon, … |\n",
+    "| `%A` | Полное название дня недели | Sunday, Monday, … |\n",
+    "| `%w` | День недели как число, Вс - 0, Пн - 1, ... Сб - 6 | 0, 1, …, 6 |\n",
+    "| `%d` | День месяца в виде числа с нулями | 01, 02, …, 31 |\n",
+    "| `%-d` | День месяца в виде числа без нулей | 1, 2, …, 31 |\n",
+    "| `%b` | Сокращенное название месяца | Jan, Feb, …, Dec |\n",
+    "| `%B` | Полное название месяца | January, February, … |\n",
+    "| `%m` | Месяц в виде числа с нулями | 01, 02, …, 12 |\n",
+    "| `%-m` | Месяц в виде числа без нулей | 1, 2, …, 12 |\n",
+    "| `%y` | Год без века как число с нулями | 00, 01, …, 99 |\n",
+    "| `%-y` | Год без века как число без нулей | 0, 1, …, 99 |\n",
+    "| `%Y` | Год с веком | 1999, 2019, ... |\n",
+    "| `%H` | Час (в 24-часовом формате) в виде числа с нулями | 00, 01, …, 23 |\n",
+    "| `%-H` | Час (в 24-часовом формате) в виде числа без нулей | 0, 1, …, 23 |\n",
+    "| `%I` | Час (12-часовой формат) в виде числа с нулями | 01, 02, …, 12 |\n",
+    "| `%-I` | Час (12-часовой формат) в виде числа без нулей | 1, 2, …, 12 |\n",
+    "| `%p` | AM или PM | AM, PM |\n",
+    "| `%M` | Минуты в виде числа с нулями | 00, 01, …, 59 |\n",
+    "| `%-M` | Минуты в виде числа без нулей | 0, 1, …, 59 |\n",
+    "| `%S` | Секунды в виде числа с нулями | 00, 01, …, 59 |\n",
+    "| `%-S` | Секунды в виде числа без нулей | 0, 1, …, 59 |\n",
+    "| `%j` | День года в виде числа с нулями | 001, 002, …, 366 |\n",
+    "| `%-j` | День года в виде числа без нулей | 1, 2, …, 366 |\n",
+    "| `%c` | Полная дата и время | Sun Nov 21 10:38:12 2021 |\n",
+    "| `%x` | Дата | 11/21/21 |\n",
+    "| `%X` | Время | 10:43:51 |"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "P3Mq8tzhgS7S"
+   },
+   "source": [
+    "### Сравнение и арифметика дат"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "O49Iw50ggiet"
+   },
+   "source": [
+    "Сравнение дат"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "Ge_6VJYEfvM4"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# сравним две даты публикации работ Эйнштейна\n",
+    "date1 = datetime(1905, 6, 30)  # \"К электродинамике движущихся тел\"\n",
+    "date2 = datetime(1916, 5, 11)  # Общая теория относительности"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "k1k7OhWJrVTu",
+    "outputId": "d8db0667-3908-4cd7-af89-a1b81dd8f493"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "True"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 65,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# большей считается более поздняя дата\n",
+    "date1 < date2"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "FXZTPJ_Nrebd",
+    "outputId": "d0307f84-ea01-4729-e8c1-d34fc72d670f"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "False"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 66,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# обратное будет признано ложным\n",
+    "date1 > date2"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "9xI-dfch12iX"
+   },
+   "source": [
+    "Календарный и алфавитный порядок дат"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "Qdv9abZq1qs4",
+    "outputId": "87c2a586-b3f1-4b19-ea5a-7313eb81049f"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "True"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 67,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# если даты записаны в виде строки в формате ГГГГ.ММ.ДД,\n",
+    "# то мы можем их сравнивать, как если бы мы сравнивали объекты datetime\n",
+    "\n",
+    "# вначале запишем даты в виде строки и сравним их\n",
+    "date_1 = \"2007-12-02\"\n",
+    "date_2 = \"2002-11-19\"\n",
+    "print(date_1 > date_2)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "tsldkuKj11Pj",
+    "outputId": "011d1d88-5ed2-4276-ea88-3ba7a2cc942e"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "True"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 68,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# теперь в виде объекта datetime\n",
+    "print(datetime(2007, 12, 2) > datetime(2002, 11, 19))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "eBCy30h6sGlR"
+   },
+   "source": [
+    "Промежуток времени и класс timedelta"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "C5TvKlGwrhBi",
+    "outputId": "2218b9c3-f9cc-4560-da95-a8043fef5763"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "ename": "NameError",
+     "evalue": "name 'date2' is not defined",
+     "output_type": "error",
+     "traceback": [
+      "\u001b[1;31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[0m",
+      "\u001b[1;31mNameError\u001b[0m                                 Traceback (most recent call last)",
+      "Cell \u001b[1;32mIn[8], line 2\u001b[0m\n\u001b[0;32m      1\u001b[0m \u001b[38;5;66;03m# если из большей даты вычесть меньшую, то мы получим временной промежуток между датами\u001b[39;00m\n\u001b[1;32m----> 2\u001b[0m diff \u001b[38;5;241m=\u001b[39m date2 \u001b[38;5;241m-\u001b[39m date1\n\u001b[0;32m      3\u001b[0m \u001b[38;5;28mprint\u001b[39m(diff)\n",
+      "\u001b[1;31mNameError\u001b[0m: name 'date2' is not defined"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# если из большей даты вычесть меньшую, то мы получим\n",
+    "# временной промежуток между датами\n",
+    "diff = date2 - date1\n",
+    "print(diff)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "J-NTeeEhup9m",
+    "outputId": "a14a600b-1fd7-4a22-d982-2ccf4a96433c"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "datetime.timedelta"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 70,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# при этом результат будет храниться в специальном объекте timedelta\n",
+    "type(diff)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "aFNEGOxcsMF3",
+    "outputId": "59d0a6da-8dc1-4bda-e833-7c2b371367fd"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "3968\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# атрибут days позволяет посмотреть только дни\n",
+    "print(diff.days)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "EiefdopEvouW",
+    "outputId": "f6150ba8-aacf-4caf-a7b1-083e56d559a0"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "datetime.timedelta(days=1)"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 72,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# объект timedelta можно также создать вручную\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# а затем создадим объект timedelta продолжительностью 1 день\n",
+    "timedelta(days=1)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "pyI8hHfnvg3N"
+   },
+   "source": [
+    "Арифметика дат"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 9,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "nkffSQKXuGCU",
+    "outputId": "ec5d4ccc-9379-4218-b4eb-052b7428db8e"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "datetime.datetime(2070, 1, 1, 0, 0)"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 9,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# смотрите, что получается,\n",
+    "# объединив объекты datetime и timedelta, мы можем \"путешествовать во времени\"\n",
+    "\n",
+    "# допустим сейчас 1 января 2070 года\n",
+    "future = datetime(2070, 1, 1)\n",
+    "future"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "u33VnF9FwdOK",
+    "outputId": "db91b0e6-2d95-4005-e741-2d37cf5fb018"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "datetime.datetime(1900, 2, 12, 0, 0)"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 74,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# а мы хотим отправиться в 1 января 1900 года, т.е. на 170 лет назад\n",
+    "\n",
+    "# сначала просто умножим 365 дней на 170\n",
+    "time_travel = timedelta(days=365) * 170\n",
+    "\n",
+    "# а потом переместимся из будущего в прошлое\n",
+    "past = future - time_travel\n",
+    "\n",
+    "# к сожалению, мы немного \"не долетим\", потому что не учли високосные годы,\n",
+    "# в которых 366 дней\n",
+    "past"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "IWpNXDwu9x3W",
+    "outputId": "c37fff62-1418-45ea-901f-6c1d2b594580"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "62050"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 75,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# мы пролетели 62050 дней\n",
+    "365 * 170"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "sHiGMhj77tgo",
+    "outputId": "c33a8fd2-1e9f-4c0d-9a5d-c0ef0b406d9c"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "datetime.timedelta(days=62092)"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 76,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# но мы уже умеем вычислять точное количество дней (с учетом високосных годов)\n",
+    "print(datetime(2070, 1, 1) - datetime(1900, 1, 1))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "MWZY2OQN8G-7",
+    "outputId": "88ad8f91-deac-45a0-cdf6-0450ca51b603"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "datetime.datetime(1900, 1, 1, 0, 0)"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 77,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# теперь снова совершим путешествие во времени,\n",
+    "# но на этот раз укажем правильное количество дней\n",
+    "time_travel = timedelta(days=62092)\n",
+    "\n",
+    "past = future - time_travel\n",
+    "past"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "nkSTbuvexi9g",
+    "outputId": "d3489414-84f5-4ca6-fb73-8707dd0dc2ec"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Jan 01, 2021\n",
+      "Jan 02, 2021\n",
+      "Jan 03, 2021\n",
+      "Jan 04, 2021\n",
+      "Jan 05, 2021\n",
+      "Jan 06, 2021\n",
+      "Jan 07, 2021\n",
+      "Jan 08, 2021\n",
+      "Jan 09, 2021\n",
+      "Jan 10, 2021\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# иногда бывает удобно воспользоваться циклом while, чтобы создать перечень дат\n",
+    "# например, список праздничных новогодних дней в 2021 году\n",
+    "\n",
+    "cur_date = datetime(2021, 1, 1)  # эту дату мы будем выводить\n",
+    "end_date = datetime(2021, 1, 10)  # это граница (условие в цикле while)\n",
+    "\n",
+    "# пока верно условие\n",
+    "while cur_date <= end_date:\n",
+    "\n",
+    "    # выведем cur_date в формате \"месяц число, год\"\n",
+    "    print(cur_date.strftime(\"%b %d, %Y\"))\n",
+    "\n",
+    "    # прибавим к выводимой дате один день\n",
+    "    cur_date += timedelta(days=1)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "3cOKyoFdBtZm"
+   },
+   "source": [
+    "### Дата и обработка ошибок"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "lrt4HeBBB29k"
+   },
+   "source": [
+    "Конструкция try/except и оператор pass"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "FKxevIYyB84_",
+    "outputId": "bec690e7-0d3d-4809-839c-477ccadd68f1"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "40"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 79,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# пусть дан список чисел в строковом формате, и мы хотим посчитать их сумму\n",
+    "# предположим, буква \"а\" попала в список случайно\n",
+    "numbers = [\"5\", \"10\", \"a\", \"15\", \"10\"]\n",
+    "\n",
+    "# объявим переменную суммы\n",
+    "total = 0\n",
+    "\n",
+    "# пройдемся по числам\n",
+    "for number in numbers:\n",
+    "\n",
+    "    # попробуем прибавить число к переменной total\n",
+    "    try:\n",
+    "        total += int(number)\n",
+    "\n",
+    "    # если же этого сделать не удастся\n",
+    "    except ValueError:\n",
+    "        # перейдем к следующему числу\n",
+    "        continue\n",
+    "\n",
+    "# выведем сумму\n",
+    "total"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "uTWdPszlOnft",
+    "outputId": "690633b3-11f3-45b8-dc40-8ac507710aab"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Элемент 'a' обработать не удалось\n"
+     ]
+    },
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "40"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 80,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# напишем этот же код\n",
+    "total = 0\n",
+    "\n",
+    "for number in numbers:\n",
+    "    try:\n",
+    "        total += int(number)\n",
+    "    except ValueError:\n",
+    "        # но выведем предупреждение, если число прибавить не удалось\n",
+    "        print(f\"Элемент '{number}' обработать не удалось\")\n",
+    "\n",
+    "total"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "40mo2GvDUeuB"
+   },
+   "source": [
+    "Обработка нескольких форматов дат"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 426
+    },
+    "id": "Dk8u6vXsUd0V",
+    "outputId": "53afbaf6-51c5-4cdf-dc09-040a7a90584e"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "application/vnd.google.colaboratory.intrinsic+json": {
+       "summary": "{\n  \"name\": \"temp\",\n  \"rows\": 12,\n  \"fields\": [\n    {\n      \"column\": \"Date\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"string\",\n        \"num_unique_values\": 12,\n        \"samples\": [\n          \"11-2002\",\n          \"2002-10-01\",\n          \"2002-01-01\"\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": \"Temp\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"number\",\n        \"std\": 16.202122943577113,\n        \"min\": 44.1,\n        \"max\": 88.8,\n        \"num_unique_values\": 12,\n        \"samples\": [\n          53.9,\n          64.1,\n          47.1\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    }\n  ]\n}",
+       "type": "dataframe",
+       "variable_name": "temp"
+      },
+      "text/html": [
+       "\n",
+       "  <div id=\"df-8f7d81d4-c8ca-499f-94c9-e460cea8ddc7\" class=\"colab-df-container\">\n",
+       "    <div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>Date</th>\n",
+       "      <th>Temp</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>0</th>\n",
+       "      <td>2002-01-01</td>\n",
+       "      <td>47.1</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>1</th>\n",
+       "      <td>2002-02</td>\n",
+       "      <td>50.5</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2</th>\n",
+       "      <td>2002-03-1</td>\n",
+       "      <td>54.9</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>3</th>\n",
+       "      <td>2002-04</td>\n",
+       "      <td>66.1</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>4</th>\n",
+       "      <td>2002-05-01</td>\n",
+       "      <td>72.7</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>5</th>\n",
+       "      <td>2002-06</td>\n",
+       "      <td>83.2</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>6</th>\n",
+       "      <td>2002-07</td>\n",
+       "      <td>88.8</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>7</th>\n",
+       "      <td>2002-08-1</td>\n",
+       "      <td>87.8</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>8</th>\n",
+       "      <td>2002-09-01</td>\n",
+       "      <td>80.2</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>9</th>\n",
+       "      <td>2002-10-01</td>\n",
+       "      <td>64.1</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>10</th>\n",
+       "      <td>11-2002</td>\n",
+       "      <td>53.9</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>11</th>\n",
+       "      <td>2002-12-01</td>\n",
+       "      <td>44.1</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "</div>\n",
+       "    <div class=\"colab-df-buttons\">\n",
+       "\n",
+       "  <div class=\"colab-df-container\">\n",
+       "    <button class=\"colab-df-convert\" onclick=\"convertToInteractive('df-8f7d81d4-c8ca-499f-94c9-e460cea8ddc7')\"\n",
+       "            title=\"Convert this dataframe to an interactive table.\"\n",
+       "            style=\"display:none;\">\n",
+       "\n",
+       "  <svg xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" height=\"24px\" viewBox=\"0 -960 960 960\">\n",
+       "    <path d=\"M120-120v-720h720v720H120Zm60-500h600v-160H180v160Zm220 220h160v-160H400v160Zm0 220h160v-160H400v160ZM180-400h160v-160H180v160Zm440 0h160v-160H620v160ZM180-180h160v-160H180v160Zm440 0h160v-160H620v160Z\"/>\n",
+       "  </svg>\n",
+       "    </button>\n",
+       "\n",
+       "  <style>\n",
+       "    .colab-df-container {\n",
+       "      display:flex;\n",
+       "      gap: 12px;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .colab-df-convert {\n",
+       "      background-color: #E8F0FE;\n",
+       "      border: none;\n",
+       "      border-radius: 50%;\n",
+       "      cursor: pointer;\n",
+       "      display: none;\n",
+       "      fill: #1967D2;\n",
+       "      height: 32px;\n",
+       "      padding: 0 0 0 0;\n",
+       "      width: 32px;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .colab-df-convert:hover {\n",
+       "      background-color: #E2EBFA;\n",
+       "      box-shadow: 0px 1px 2px rgba(60, 64, 67, 0.3), 0px 1px 3px 1px rgba(60, 64, 67, 0.15);\n",
+       "      fill: #174EA6;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .colab-df-buttons div {\n",
+       "      margin-bottom: 4px;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    [theme=dark] .colab-df-convert {\n",
+       "      background-color: #3B4455;\n",
+       "      fill: #D2E3FC;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    [theme=dark] .colab-df-convert:hover {\n",
+       "      background-color: #434B5C;\n",
+       "      box-shadow: 0px 1px 3px 1px rgba(0, 0, 0, 0.15);\n",
+       "      filter: drop-shadow(0px 1px 2px rgba(0, 0, 0, 0.3));\n",
+       "      fill: #FFFFFF;\n",
+       "    }\n",
+       "  </style>\n",
+       "\n",
+       "    <script>\n",
+       "      const buttonEl =\n",
+       "        document.querySelector('#df-8f7d81d4-c8ca-499f-94c9-e460cea8ddc7 button.colab-df-convert');\n",
+       "      buttonEl.style.display =\n",
+       "        google.colab.kernel.accessAllowed ? 'block' : 'none';\n",
+       "\n",
+       "      async function convertToInteractive(key) {\n",
+       "        const element = document.querySelector('#df-8f7d81d4-c8ca-499f-94c9-e460cea8ddc7');\n",
+       "        const dataTable =\n",
+       "          await google.colab.kernel.invokeFunction('convertToInteractive',\n",
+       "                                                    [key], {});\n",
+       "        if (!dataTable) return;\n",
+       "\n",
+       "        const docLinkHtml = 'Like what you see? Visit the ' +\n",
+       "          '<a target=\"_blank\" href=https://colab.research.google.com/notebooks/data_table.ipynb>data table notebook</a>'\n",
+       "          + ' to learn more about interactive tables.';\n",
+       "        element.innerHTML = '';\n",
+       "        dataTable['output_type'] = 'display_data';\n",
+       "        await google.colab.output.renderOutput(dataTable, element);\n",
+       "        const docLink = document.createElement('div');\n",
+       "        docLink.innerHTML = docLinkHtml;\n",
+       "        element.appendChild(docLink);\n",
+       "      }\n",
+       "    </script>\n",
+       "  </div>\n",
+       "\n",
+       "\n",
+       "<div id=\"df-3dcecac0-a05a-4c39-8f28-12c906aba3c7\">\n",
+       "  <button class=\"colab-df-quickchart\" onclick=\"quickchart('df-3dcecac0-a05a-4c39-8f28-12c906aba3c7')\"\n",
+       "            title=\"Suggest charts\"\n",
+       "            style=\"display:none;\">\n",
+       "\n",
+       "<svg xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" height=\"24px\"viewBox=\"0 0 24 24\"\n",
+       "     width=\"24px\">\n",
+       "    <g>\n",
+       "        <path d=\"M19 3H5c-1.1 0-2 .9-2 2v14c0 1.1.9 2 2 2h14c1.1 0 2-.9 2-2V5c0-1.1-.9-2-2-2zM9 17H7v-7h2v7zm4 0h-2V7h2v10zm4 0h-2v-4h2v4z\"/>\n",
+       "    </g>\n",
+       "</svg>\n",
+       "  </button>\n",
+       "\n",
+       "<style>\n",
+       "  .colab-df-quickchart {\n",
+       "      --bg-color: #E8F0FE;\n",
+       "      --fill-color: #1967D2;\n",
+       "      --hover-bg-color: #E2EBFA;\n",
+       "      --hover-fill-color: #174EA6;\n",
+       "      --disabled-fill-color: #AAA;\n",
+       "      --disabled-bg-color: #DDD;\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  [theme=dark] .colab-df-quickchart {\n",
+       "      --bg-color: #3B4455;\n",
+       "      --fill-color: #D2E3FC;\n",
+       "      --hover-bg-color: #434B5C;\n",
+       "      --hover-fill-color: #FFFFFF;\n",
+       "      --disabled-bg-color: #3B4455;\n",
+       "      --disabled-fill-color: #666;\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  .colab-df-quickchart {\n",
+       "    background-color: var(--bg-color);\n",
+       "    border: none;\n",
+       "    border-radius: 50%;\n",
+       "    cursor: pointer;\n",
+       "    display: none;\n",
+       "    fill: var(--fill-color);\n",
+       "    height: 32px;\n",
+       "    padding: 0;\n",
+       "    width: 32px;\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  .colab-df-quickchart:hover {\n",
+       "    background-color: var(--hover-bg-color);\n",
+       "    box-shadow: 0 1px 2px rgba(60, 64, 67, 0.3), 0 1px 3px 1px rgba(60, 64, 67, 0.15);\n",
+       "    fill: var(--button-hover-fill-color);\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  .colab-df-quickchart-complete:disabled,\n",
+       "  .colab-df-quickchart-complete:disabled:hover {\n",
+       "    background-color: var(--disabled-bg-color);\n",
+       "    fill: var(--disabled-fill-color);\n",
+       "    box-shadow: none;\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  .colab-df-spinner {\n",
+       "    border: 2px solid var(--fill-color);\n",
+       "    border-color: transparent;\n",
+       "    border-bottom-color: var(--fill-color);\n",
+       "    animation:\n",
+       "      spin 1s steps(1) infinite;\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  @keyframes spin {\n",
+       "    0% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-bottom-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-left-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    20% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-left-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-top-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    30% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-left-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-top-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-right-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    40% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-right-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-top-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    60% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-right-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    80% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-right-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-bottom-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    90% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-bottom-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "  }\n",
+       "</style>\n",
+       "\n",
+       "  <script>\n",
+       "    async function quickchart(key) {\n",
+       "      const quickchartButtonEl =\n",
+       "        document.querySelector('#' + key + ' button');\n",
+       "      quickchartButtonEl.disabled = true;  // To prevent multiple clicks.\n",
+       "      quickchartButtonEl.classList.add('colab-df-spinner');\n",
+       "      try {\n",
+       "        const charts = await google.colab.kernel.invokeFunction(\n",
+       "            'suggestCharts', [key], {});\n",
+       "      } catch (error) {\n",
+       "        console.error('Error during call to suggestCharts:', error);\n",
+       "      }\n",
+       "      quickchartButtonEl.classList.remove('colab-df-spinner');\n",
+       "      quickchartButtonEl.classList.add('colab-df-quickchart-complete');\n",
+       "    }\n",
+       "    (() => {\n",
+       "      let quickchartButtonEl =\n",
+       "        document.querySelector('#df-3dcecac0-a05a-4c39-8f28-12c906aba3c7 button');\n",
+       "      quickchartButtonEl.style.display =\n",
+       "        google.colab.kernel.accessAllowed ? 'block' : 'none';\n",
+       "    })();\n",
+       "  </script>\n",
+       "</div>\n",
+       "\n",
+       "  <div id=\"id_9a673f4b-b36e-4f3d-89e4-d954a255fce0\">\n",
+       "    <style>\n",
+       "      .colab-df-generate {\n",
+       "        background-color: #E8F0FE;\n",
+       "        border: none;\n",
+       "        border-radius: 50%;\n",
+       "        cursor: pointer;\n",
+       "        display: none;\n",
+       "        fill: #1967D2;\n",
+       "        height: 32px;\n",
+       "        padding: 0 0 0 0;\n",
+       "        width: 32px;\n",
+       "      }\n",
+       "\n",
+       "      .colab-df-generate:hover {\n",
+       "        background-color: #E2EBFA;\n",
+       "        box-shadow: 0px 1px 2px rgba(60, 64, 67, 0.3), 0px 1px 3px 1px rgba(60, 64, 67, 0.15);\n",
+       "        fill: #174EA6;\n",
+       "      }\n",
+       "\n",
+       "      [theme=dark] .colab-df-generate {\n",
+       "        background-color: #3B4455;\n",
+       "        fill: #D2E3FC;\n",
+       "      }\n",
+       "\n",
+       "      [theme=dark] .colab-df-generate:hover {\n",
+       "        background-color: #434B5C;\n",
+       "        box-shadow: 0px 1px 3px 1px rgba(0, 0, 0, 0.15);\n",
+       "        filter: drop-shadow(0px 1px 2px rgba(0, 0, 0, 0.3));\n",
+       "        fill: #FFFFFF;\n",
+       "      }\n",
+       "    </style>\n",
+       "    <button class=\"colab-df-generate\" onclick=\"generateWithVariable('temp')\"\n",
+       "            title=\"Generate code using this dataframe.\"\n",
+       "            style=\"display:none;\">\n",
+       "\n",
+       "  <svg xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" height=\"24px\"viewBox=\"0 0 24 24\"\n",
+       "       width=\"24px\">\n",
+       "    <path d=\"M7,19H8.4L18.45,9,17,7.55,7,17.6ZM5,21V16.75L18.45,3.32a2,2,0,0,1,2.83,0l1.4,1.43a1.91,1.91,0,0,1,.58,1.4,1.91,1.91,0,0,1-.58,1.4L9.25,21ZM18.45,9,17,7.55Zm-12,3A5.31,5.31,0,0,0,4.9,8.1,5.31,5.31,0,0,0,1,6.5,5.31,5.31,0,0,0,4.9,4.9,5.31,5.31,0,0,0,6.5,1,5.31,5.31,0,0,0,8.1,4.9,5.31,5.31,0,0,0,12,6.5,5.46,5.46,0,0,0,6.5,12Z\"/>\n",
+       "  </svg>\n",
+       "    </button>\n",
+       "    <script>\n",
+       "      (() => {\n",
+       "      const buttonEl =\n",
+       "        document.querySelector('#id_9a673f4b-b36e-4f3d-89e4-d954a255fce0 button.colab-df-generate');\n",
+       "      buttonEl.style.display =\n",
+       "        google.colab.kernel.accessAllowed ? 'block' : 'none';\n",
+       "\n",
+       "      buttonEl.onclick = () => {\n",
+       "        google.colab.notebook.generateWithVariable('temp');\n",
+       "      }\n",
+       "      })();\n",
+       "    </script>\n",
+       "  </div>\n",
+       "\n",
+       "    </div>\n",
+       "  </div>\n"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "          Date  Temp\n",
+       "0   2002-01-01  47.1\n",
+       "1      2002-02  50.5\n",
+       "2    2002-03-1  54.9\n",
+       "3      2002-04  66.1\n",
+       "4   2002-05-01  72.7\n",
+       "5      2002-06  83.2\n",
+       "6      2002-07  88.8\n",
+       "7    2002-08-1  87.8\n",
+       "8   2002-09-01  80.2\n",
+       "9   2002-10-01  64.1\n",
+       "10     11-2002  53.9\n",
+       "11  2002-12-01  44.1"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 81,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "temp = pd.read_csv(\"temperature.csv\")\n",
+    "temp"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "eJwEsl-KTOcI",
+    "outputId": "99997f56-4990-49d9-c38b-f1ff157b9ba4"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "2002-01-01 00:00:00\n",
+      "2002-02-01 00:00:00\n",
+      "2002-03-01 00:00:00\n",
+      "2002-04-01 00:00:00\n",
+      "2002-05-01 00:00:00\n",
+      "2002-06-01 00:00:00\n",
+      "2002-07-01 00:00:00\n",
+      "2002-08-01 00:00:00\n",
+      "2002-09-01 00:00:00\n",
+      "2002-10-01 00:00:00\n",
+      "2002-12-01 00:00:00\n",
+      "Не обработалось записей: 1\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# предположим, проанализировав все форматы дат, мы выявили следующие шаблоны\n",
+    "formats = [\"%Y-%m-%d\", \"%Y-%m-%-d\", \"%Y-%m\"]\n",
+    "\n",
+    "# создадим счетчик для записей, которые не обработались\n",
+    "counter = 0\n",
+    "\n",
+    "# пройдемся в цикле по столбцу Date\n",
+    "for date_value in temp.Date:\n",
+    "\n",
+    "    # затем пройдемся по известным нам форматам\n",
+    "    for format_str in formats:\n",
+    "\n",
+    "        # попробуем, применив каждый из форматов,\n",
+    "        # преобразовать строку с датой в объект datetime\n",
+    "        try:\n",
+    "            print(datetime.strptime(date_value, format_str))\n",
+    "            counter += 1\n",
+    "\n",
+    "        # если что-то пошло не так\n",
+    "        except ValueError:\n",
+    "            # перейдем к следующему формату (второй цикл for) или записи (первый цикл for)\n",
+    "            continue\n",
+    "\n",
+    "# посмотрим, сколько записей не обработалось\n",
+    "print(\"Не обработалось записей:\", len(temp) - counter)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 457
+    },
+    "id": "qLD4bzk8d0_x",
+    "outputId": "63230b62-db94-4291-8459-2bd066f3d97d"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "application/vnd.google.colaboratory.intrinsic+json": {
+       "summary": "{\n  \"name\": \"temp_parsed\",\n  \"rows\": 12,\n  \"fields\": [\n    {\n      \"column\": \"Date\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"string\",\n        \"num_unique_values\": 12,\n        \"samples\": [\n          \"11-2002\",\n          \"2002-10-01\",\n          \"2002-01-01\"\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": \"Temp\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"number\",\n        \"std\": 16.202122943577113,\n        \"min\": 44.1,\n        \"max\": 88.8,\n        \"num_unique_values\": 12,\n        \"samples\": [\n          53.9,\n          64.1,\n          47.1\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    }\n  ]\n}",
+       "type": "dataframe",
+       "variable_name": "temp_parsed"
+      },
+      "text/html": [
+       "\n",
+       "  <div id=\"df-bfaba59d-c749-4c20-9806-68d46f5fe080\" class=\"colab-df-container\">\n",
+       "    <div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>Temp</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>Date</th>\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2002-01-01</th>\n",
+       "      <td>47.1</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2002-02</th>\n",
+       "      <td>50.5</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2002-03-1</th>\n",
+       "      <td>54.9</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2002-04</th>\n",
+       "      <td>66.1</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2002-05-01</th>\n",
+       "      <td>72.7</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2002-06</th>\n",
+       "      <td>83.2</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2002-07</th>\n",
+       "      <td>88.8</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2002-08-1</th>\n",
+       "      <td>87.8</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2002-09-01</th>\n",
+       "      <td>80.2</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2002-10-01</th>\n",
+       "      <td>64.1</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>11-2002</th>\n",
+       "      <td>53.9</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>2002-12-01</th>\n",
+       "      <td>44.1</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "</div>\n",
+       "    <div class=\"colab-df-buttons\">\n",
+       "\n",
+       "  <div class=\"colab-df-container\">\n",
+       "    <button class=\"colab-df-convert\" onclick=\"convertToInteractive('df-bfaba59d-c749-4c20-9806-68d46f5fe080')\"\n",
+       "            title=\"Convert this dataframe to an interactive table.\"\n",
+       "            style=\"display:none;\">\n",
+       "\n",
+       "  <svg xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" height=\"24px\" viewBox=\"0 -960 960 960\">\n",
+       "    <path d=\"M120-120v-720h720v720H120Zm60-500h600v-160H180v160Zm220 220h160v-160H400v160Zm0 220h160v-160H400v160ZM180-400h160v-160H180v160Zm440 0h160v-160H620v160ZM180-180h160v-160H180v160Zm440 0h160v-160H620v160Z\"/>\n",
+       "  </svg>\n",
+       "    </button>\n",
+       "\n",
+       "  <style>\n",
+       "    .colab-df-container {\n",
+       "      display:flex;\n",
+       "      gap: 12px;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .colab-df-convert {\n",
+       "      background-color: #E8F0FE;\n",
+       "      border: none;\n",
+       "      border-radius: 50%;\n",
+       "      cursor: pointer;\n",
+       "      display: none;\n",
+       "      fill: #1967D2;\n",
+       "      height: 32px;\n",
+       "      padding: 0 0 0 0;\n",
+       "      width: 32px;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .colab-df-convert:hover {\n",
+       "      background-color: #E2EBFA;\n",
+       "      box-shadow: 0px 1px 2px rgba(60, 64, 67, 0.3), 0px 1px 3px 1px rgba(60, 64, 67, 0.15);\n",
+       "      fill: #174EA6;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .colab-df-buttons div {\n",
+       "      margin-bottom: 4px;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    [theme=dark] .colab-df-convert {\n",
+       "      background-color: #3B4455;\n",
+       "      fill: #D2E3FC;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    [theme=dark] .colab-df-convert:hover {\n",
+       "      background-color: #434B5C;\n",
+       "      box-shadow: 0px 1px 3px 1px rgba(0, 0, 0, 0.15);\n",
+       "      filter: drop-shadow(0px 1px 2px rgba(0, 0, 0, 0.3));\n",
+       "      fill: #FFFFFF;\n",
+       "    }\n",
+       "  </style>\n",
+       "\n",
+       "    <script>\n",
+       "      const buttonEl =\n",
+       "        document.querySelector('#df-bfaba59d-c749-4c20-9806-68d46f5fe080 button.colab-df-convert');\n",
+       "      buttonEl.style.display =\n",
+       "        google.colab.kernel.accessAllowed ? 'block' : 'none';\n",
+       "\n",
+       "      async function convertToInteractive(key) {\n",
+       "        const element = document.querySelector('#df-bfaba59d-c749-4c20-9806-68d46f5fe080');\n",
+       "        const dataTable =\n",
+       "          await google.colab.kernel.invokeFunction('convertToInteractive',\n",
+       "                                                    [key], {});\n",
+       "        if (!dataTable) return;\n",
+       "\n",
+       "        const docLinkHtml = 'Like what you see? Visit the ' +\n",
+       "          '<a target=\"_blank\" href=https://colab.research.google.com/notebooks/data_table.ipynb>data table notebook</a>'\n",
+       "          + ' to learn more about interactive tables.';\n",
+       "        element.innerHTML = '';\n",
+       "        dataTable['output_type'] = 'display_data';\n",
+       "        await google.colab.output.renderOutput(dataTable, element);\n",
+       "        const docLink = document.createElement('div');\n",
+       "        docLink.innerHTML = docLinkHtml;\n",
+       "        element.appendChild(docLink);\n",
+       "      }\n",
+       "    </script>\n",
+       "  </div>\n",
+       "\n",
+       "\n",
+       "<div id=\"df-cef260dd-a44e-41e9-9cc1-0dfc5e0d7a7f\">\n",
+       "  <button class=\"colab-df-quickchart\" onclick=\"quickchart('df-cef260dd-a44e-41e9-9cc1-0dfc5e0d7a7f')\"\n",
+       "            title=\"Suggest charts\"\n",
+       "            style=\"display:none;\">\n",
+       "\n",
+       "<svg xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" height=\"24px\"viewBox=\"0 0 24 24\"\n",
+       "     width=\"24px\">\n",
+       "    <g>\n",
+       "        <path d=\"M19 3H5c-1.1 0-2 .9-2 2v14c0 1.1.9 2 2 2h14c1.1 0 2-.9 2-2V5c0-1.1-.9-2-2-2zM9 17H7v-7h2v7zm4 0h-2V7h2v10zm4 0h-2v-4h2v4z\"/>\n",
+       "    </g>\n",
+       "</svg>\n",
+       "  </button>\n",
+       "\n",
+       "<style>\n",
+       "  .colab-df-quickchart {\n",
+       "      --bg-color: #E8F0FE;\n",
+       "      --fill-color: #1967D2;\n",
+       "      --hover-bg-color: #E2EBFA;\n",
+       "      --hover-fill-color: #174EA6;\n",
+       "      --disabled-fill-color: #AAA;\n",
+       "      --disabled-bg-color: #DDD;\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  [theme=dark] .colab-df-quickchart {\n",
+       "      --bg-color: #3B4455;\n",
+       "      --fill-color: #D2E3FC;\n",
+       "      --hover-bg-color: #434B5C;\n",
+       "      --hover-fill-color: #FFFFFF;\n",
+       "      --disabled-bg-color: #3B4455;\n",
+       "      --disabled-fill-color: #666;\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  .colab-df-quickchart {\n",
+       "    background-color: var(--bg-color);\n",
+       "    border: none;\n",
+       "    border-radius: 50%;\n",
+       "    cursor: pointer;\n",
+       "    display: none;\n",
+       "    fill: var(--fill-color);\n",
+       "    height: 32px;\n",
+       "    padding: 0;\n",
+       "    width: 32px;\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  .colab-df-quickchart:hover {\n",
+       "    background-color: var(--hover-bg-color);\n",
+       "    box-shadow: 0 1px 2px rgba(60, 64, 67, 0.3), 0 1px 3px 1px rgba(60, 64, 67, 0.15);\n",
+       "    fill: var(--button-hover-fill-color);\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  .colab-df-quickchart-complete:disabled,\n",
+       "  .colab-df-quickchart-complete:disabled:hover {\n",
+       "    background-color: var(--disabled-bg-color);\n",
+       "    fill: var(--disabled-fill-color);\n",
+       "    box-shadow: none;\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  .colab-df-spinner {\n",
+       "    border: 2px solid var(--fill-color);\n",
+       "    border-color: transparent;\n",
+       "    border-bottom-color: var(--fill-color);\n",
+       "    animation:\n",
+       "      spin 1s steps(1) infinite;\n",
+       "  }\n",
+       "\n",
+       "  @keyframes spin {\n",
+       "    0% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-bottom-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-left-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    20% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-left-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-top-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    30% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-left-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-top-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-right-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    40% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-right-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-top-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    60% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-right-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    80% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-right-color: var(--fill-color);\n",
+       "      border-bottom-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "    90% {\n",
+       "      border-color: transparent;\n",
+       "      border-bottom-color: var(--fill-color);\n",
+       "    }\n",
+       "  }\n",
+       "</style>\n",
+       "\n",
+       "  <script>\n",
+       "    async function quickchart(key) {\n",
+       "      const quickchartButtonEl =\n",
+       "        document.querySelector('#' + key + ' button');\n",
+       "      quickchartButtonEl.disabled = true;  // To prevent multiple clicks.\n",
+       "      quickchartButtonEl.classList.add('colab-df-spinner');\n",
+       "      try {\n",
+       "        const charts = await google.colab.kernel.invokeFunction(\n",
+       "            'suggestCharts', [key], {});\n",
+       "      } catch (error) {\n",
+       "        console.error('Error during call to suggestCharts:', error);\n",
+       "      }\n",
+       "      quickchartButtonEl.classList.remove('colab-df-spinner');\n",
+       "      quickchartButtonEl.classList.add('colab-df-quickchart-complete');\n",
+       "    }\n",
+       "    (() => {\n",
+       "      let quickchartButtonEl =\n",
+       "        document.querySelector('#df-cef260dd-a44e-41e9-9cc1-0dfc5e0d7a7f button');\n",
+       "      quickchartButtonEl.style.display =\n",
+       "        google.colab.kernel.accessAllowed ? 'block' : 'none';\n",
+       "    })();\n",
+       "  </script>\n",
+       "</div>\n",
+       "\n",
+       "  <div id=\"id_f2673935-5a9c-43da-be2a-c992b9cd6e46\">\n",
+       "    <style>\n",
+       "      .colab-df-generate {\n",
+       "        background-color: #E8F0FE;\n",
+       "        border: none;\n",
+       "        border-radius: 50%;\n",
+       "        cursor: pointer;\n",
+       "        display: none;\n",
+       "        fill: #1967D2;\n",
+       "        height: 32px;\n",
+       "        padding: 0 0 0 0;\n",
+       "        width: 32px;\n",
+       "      }\n",
+       "\n",
+       "      .colab-df-generate:hover {\n",
+       "        background-color: #E2EBFA;\n",
+       "        box-shadow: 0px 1px 2px rgba(60, 64, 67, 0.3), 0px 1px 3px 1px rgba(60, 64, 67, 0.15);\n",
+       "        fill: #174EA6;\n",
+       "      }\n",
+       "\n",
+       "      [theme=dark] .colab-df-generate {\n",
+       "        background-color: #3B4455;\n",
+       "        fill: #D2E3FC;\n",
+       "      }\n",
+       "\n",
+       "      [theme=dark] .colab-df-generate:hover {\n",
+       "        background-color: #434B5C;\n",
+       "        box-shadow: 0px 1px 3px 1px rgba(0, 0, 0, 0.15);\n",
+       "        filter: drop-shadow(0px 1px 2px rgba(0, 0, 0, 0.3));\n",
+       "        fill: #FFFFFF;\n",
+       "      }\n",
+       "    </style>\n",
+       "    <button class=\"colab-df-generate\" onclick=\"generateWithVariable('temp_parsed')\"\n",
+       "            title=\"Generate code using this dataframe.\"\n",
+       "            style=\"display:none;\">\n",
+       "\n",
+       "  <svg xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" height=\"24px\"viewBox=\"0 0 24 24\"\n",
+       "       width=\"24px\">\n",
+       "    <path d=\"M7,19H8.4L18.45,9,17,7.55,7,17.6ZM5,21V16.75L18.45,3.32a2,2,0,0,1,2.83,0l1.4,1.43a1.91,1.91,0,0,1,.58,1.4,1.91,1.91,0,0,1-.58,1.4L9.25,21ZM18.45,9,17,7.55Zm-12,3A5.31,5.31,0,0,0,4.9,8.1,5.31,5.31,0,0,0,1,6.5,5.31,5.31,0,0,0,4.9,4.9,5.31,5.31,0,0,0,6.5,1,5.31,5.31,0,0,0,8.1,4.9,5.31,5.31,0,0,0,12,6.5,5.46,5.46,0,0,0,6.5,12Z\"/>\n",
+       "  </svg>\n",
+       "    </button>\n",
+       "    <script>\n",
+       "      (() => {\n",
+       "      const buttonEl =\n",
+       "        document.querySelector('#id_f2673935-5a9c-43da-be2a-c992b9cd6e46 button.colab-df-generate');\n",
+       "      buttonEl.style.display =\n",
+       "        google.colab.kernel.accessAllowed ? 'block' : 'none';\n",
+       "\n",
+       "      buttonEl.onclick = () => {\n",
+       "        google.colab.notebook.generateWithVariable('temp_parsed');\n",
+       "      }\n",
+       "      })();\n",
+       "    </script>\n",
+       "  </div>\n",
+       "\n",
+       "    </div>\n",
+       "  </div>\n"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "            Temp\n",
+       "Date            \n",
+       "2002-01-01  47.1\n",
+       "2002-02     50.5\n",
+       "2002-03-1   54.9\n",
+       "2002-04     66.1\n",
+       "2002-05-01  72.7\n",
+       "2002-06     83.2\n",
+       "2002-07     88.8\n",
+       "2002-08-1   87.8\n",
+       "2002-09-01  80.2\n",
+       "2002-10-01  64.1\n",
+       "11-2002     53.9\n",
+       "2002-12-01  44.1"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 83,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# воспользуемся решением \"из коробки\" библиотеки Pandas\n",
+    "# передадим функции read_csv() параметр parse_dates\n",
+    "temp_parsed = pd.read_csv(\n",
+    "    \"temperature.csv\", index_col=\"Date\", parse_dates=True\n",
+    ")\n",
+    "temp_parsed"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "t0J8yIEBe5RX",
+    "outputId": "40401823-db9a-4924-c778-2ddc87252c0a"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "pandas.core.indexes.base.Index"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 84,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# индекс превратился в объект datetime\n",
+    "type(temp_parsed.index)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "6bc29scvIkez"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": []
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "colab": {
+   "provenance": [],
+   "toc_visible": true
+  },
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "base",
+   "language": "python",
+   "name": "python3"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.13.5"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 0
+}
diff --git a/Python/makarov/chapter_05_datetime.py b/Python/makarov/chapter_05_datetime.py
new file mode 100644
index 00000000..edb3d156
--- /dev/null
+++ b/Python/makarov/chapter_05_datetime.py
@@ -0,0 +1,345 @@
+"""Макаров.
+
+Дата и время в Питоне.
+"""
+
+# ## Дата и время в Питоне
+
+# ### Модуль datetime
+
+# Импорт модуля и класса datetime
+
+# +
+# импортируем весь модуль
+# import datetime
+
+# чтобы получить доступ к функции now(), сначала обратимся к модулю, потом к классу
+# print(datetime.datetime.now())
+
+# для этого вначале импортируем соответствующий класс
+# часто из модуля datetime удобнее импортировать только класс datetime
+from datetime import datetime, timedelta
+
+# у нас есть данные по среднемесячной температуре в Нью-Йорке в 2002 году
+import pandas as pd
+
+# для изменения часового пояса нужно импортировать модуль pytz
+import pytz
+
+# -
+
+# и обращаться непосредственно к нему
+print(datetime.now())
+
+# Объект datetime и функция `now()`
+
+# поместим созданный с помощью функции now() объект datetime в переменную cur_dt
+cur_dt = datetime.now()
+print(cur_dt)
+
+# с помощью соответствующих атрибутов выведем каждый из компонентов объекта по отдельности
+print(
+    cur_dt.year,
+    cur_dt.month,
+    cur_dt.day,
+    cur_dt.hour,
+    cur_dt.minute,
+    cur_dt.second,
+    cur_dt.microsecond,
+)
+
+# также можно посмотреть на день недели
+# метод .weekday() начинает индекс недели с нуля, .isoweekday() - с единицы
+print(cur_dt.weekday(), cur_dt.isoweekday())
+
+# посмотрим на часовой пояс с помощью атрибута tzinfo
+print(cur_dt.tzinfo)
+
+# выведем текущее время в Москве
+dt_moscow = datetime.now(pytz.timezone("Europe/Moscow"))
+print(dt_moscow)
+
+# снова посмотрим на атрибут часового пояса
+print(dt_moscow.tzinfo)
+
+# Timestamp
+
+# получим timestamp текущего времени с помощью метода .timestamp()
+timestamp = datetime.now().timestamp()
+
+# выведем количество секунд, прошедшее с 01.01.1970 до исполнения кода
+print(timestamp)
+
+# вернем timestamp в прежний формат с помощью метода .fromtimestamp()
+print(datetime.fromtimestamp(timestamp))
+
+# Создание объекта datetime вручную
+
+# передадим объекту datetime 20 февраля 1991 года
+hb = datetime(1991, 2, 20)
+print(hb)
+
+# извлечем год с помощью атрибута year
+print(hb.year)
+
+# создадим timestamp
+print(datetime.timestamp(hb))
+
+# ### Преобразование строки в объект datetime и обратно
+
+# Строка ➞ datetime через `.strptime()`
+
+# дана строка с датой 2 декабря 2007 года и временем 12 часов 30 минут и 45 секунд
+str_to_dt = "2007-12-02 12:30:45"
+type(str_to_dt)
+
+# +
+# преобразуем ее в datetime с помощью метода .strptime()
+res_dt = datetime.strptime(str_to_dt, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
+
+print(res_dt)
+print(type(res_dt))
+# -
+
+# Datetime ➞ строка через `.strftime()`
+
+# вначале создадим объект datetime и передадим ему 19 ноября 2002 года
+dt_to_str = datetime(2002, 11, 19)
+type(dt_to_str)
+
+# +
+# преобразуем объект в строку в формате "день недели, месяц число, год"
+res_str = datetime.strftime(dt_to_str, "%A, %B %d, %Y")
+
+print(res_str)
+print(type(res_str))
+# -
+
+# .strftime() можно применять непосредственно к объекту datetime
+dt_to_str.strftime("%A, %B %d, %Y")
+
+# можно и так
+datetime.now().strftime("%Y-%m-%d")
+
+# а еще так
+datetime.now().strftime("%c")
+
+# Форматирование даты и времени через `.strptime()` и `.strftime()`
+
+# |Код | Описание | Пример |
+# | --- | --- | --- |
+# | `%a` | Сокращенное название дня недели | Sun, Mon, … |
+# | `%A` | Полное название дня недели | Sunday, Monday, … |
+# | `%w` | День недели как число, Вс - 0, Пн - 1, ... Сб - 6 | 0, 1, …, 6 |
+# | `%d` | День месяца в виде числа с нулями | 01, 02, …, 31 |
+# | `%-d` | День месяца в виде числа без нулей | 1, 2, …, 31 |
+# | `%b` | Сокращенное название месяца | Jan, Feb, …, Dec |
+# | `%B` | Полное название месяца | January, February, … |
+# | `%m` | Месяц в виде числа с нулями | 01, 02, …, 12 |
+# | `%-m` | Месяц в виде числа без нулей | 1, 2, …, 12 |
+# | `%y` | Год без века как число с нулями | 00, 01, …, 99 |
+# | `%-y` | Год без века как число без нулей | 0, 1, …, 99 |
+# | `%Y` | Год с веком | 1999, 2019, ... |
+# | `%H` | Час (в 24-часовом формате) в виде числа с нулями | 00, 01, …, 23 |
+# | `%-H` | Час (в 24-часовом формате) в виде числа без нулей | 0, 1, …, 23 |
+# | `%I` | Час (12-часовой формат) в виде числа с нулями | 01, 02, …, 12 |
+# | `%-I` | Час (12-часовой формат) в виде числа без нулей | 1, 2, …, 12 |
+# | `%p` | AM или PM | AM, PM |
+# | `%M` | Минуты в виде числа с нулями | 00, 01, …, 59 |
+# | `%-M` | Минуты в виде числа без нулей | 0, 1, …, 59 |
+# | `%S` | Секунды в виде числа с нулями | 00, 01, …, 59 |
+# | `%-S` | Секунды в виде числа без нулей | 0, 1, …, 59 |
+# | `%j` | День года в виде числа с нулями | 001, 002, …, 366 |
+# | `%-j` | День года в виде числа без нулей | 1, 2, …, 366 |
+# | `%c` | Полная дата и время | Sun Nov 21 10:38:12 2021 |
+# | `%x` | Дата | 11/21/21 |
+# | `%X` | Время | 10:43:51 |
+
+# ### Сравнение и арифметика дат
+
+# Сравнение дат
+
+# сравним две даты публикации работ Эйнштейна
+date1 = datetime(1905, 6, 30)  # "К электродинамике движущихся тел"
+date2 = datetime(1916, 5, 11)  # Общая теория относительности
+
+# большей считается более поздняя дата
+date1 < date2
+
+# обратное будет признано ложным
+date1 > date2
+
+# Календарный и алфавитный порядок дат
+
+# +
+# если даты записаны в виде строки в формате ГГГГ.ММ.ДД,
+# то мы можем их сравнивать, как если бы мы сравнивали объекты datetime
+
+# вначале запишем даты в виде строки и сравним их
+date_1 = "2007-12-02"
+date_2 = "2002-11-19"
+print(date_1 > date_2)
+# -
+
+# теперь в виде объекта datetime
+print(datetime(2007, 12, 2) > datetime(2002, 11, 19))
+
+# Промежуток времени и класс timedelta
+
+# если из большей даты вычесть меньшую, то мы получим
+# временной промежуток между датами
+diff = date2 - date1
+print(diff)
+
+# при этом результат будет храниться в специальном объекте timedelta
+type(diff)
+
+# атрибут days позволяет посмотреть только дни
+print(diff.days)
+
+# +
+# объект timedelta можно также создать вручную
+
+
+# а затем создадим объект timedelta продолжительностью 1 день
+timedelta(days=1)
+# -
+
+# Арифметика дат
+
+# +
+# смотрите, что получается,
+# объединив объекты datetime и timedelta, мы можем "путешествовать во времени"
+
+# допустим сейчас 1 января 2070 года
+future = datetime(2070, 1, 1)
+future
+
+# +
+# а мы хотим отправиться в 1 января 1900 года, т.е. на 170 лет назад
+
+# сначала просто умножим 365 дней на 170
+time_travel = timedelta(days=365) * 170
+
+# а потом переместимся из будущего в прошлое
+past = future - time_travel
+
+# к сожалению, мы немного "не долетим", потому что не учли високосные годы,
+# в которых 366 дней
+past
+# -
+
+# мы пролетели 62050 дней
+365 * 170
+
+# но мы уже умеем вычислять точное количество дней (с учетом високосных годов)
+print(datetime(2070, 1, 1) - datetime(1900, 1, 1))
+
+# +
+# теперь снова совершим путешествие во времени,
+# но на этот раз укажем правильное количество дней
+time_travel = timedelta(days=62092)
+
+past = future - time_travel
+past
+
+# +
+# иногда бывает удобно воспользоваться циклом while, чтобы создать перечень дат
+# например, список праздничных новогодних дней в 2021 году
+
+cur_date = datetime(2021, 1, 1)  # эту дату мы будем выводить
+end_date = datetime(2021, 1, 10)  # это граница (условие в цикле while)
+
+# пока верно условие
+while cur_date <= end_date:
+
+    # выведем cur_date в формате "месяц число, год"
+    print(cur_date.strftime("%b %d, %Y"))
+
+    # прибавим к выводимой дате один день
+    cur_date += timedelta(days=1)
+# -
+
+# ### Дата и обработка ошибок
+
+# Конструкция try/except и оператор pass
+
+# +
+# пусть дан список чисел в строковом формате, и мы хотим посчитать их сумму
+# предположим, буква "а" попала в список случайно
+numbers = ["5", "10", "a", "15", "10"]
+
+# объявим переменную суммы
+total = 0
+
+# пройдемся по числам
+for number in numbers:
+
+    # попробуем прибавить число к переменной total
+    try:
+        total += int(number)
+
+    # если же этого сделать не удастся
+    except ValueError:
+        # перейдем к следующему числу
+        continue
+
+# выведем сумму
+total
+
+# +
+# напишем этот же код
+total = 0
+
+for number in numbers:
+    try:
+        total += int(number)
+    except ValueError:
+        # но выведем предупреждение, если число прибавить не удалось
+        print(f"Элемент '{number}' обработать не удалось")
+
+total
+# -
+
+# Обработка нескольких форматов дат
+
+temp = pd.read_csv("temperature.csv")
+temp
+
+# +
+# предположим, проанализировав все форматы дат, мы выявили следующие шаблоны
+formats = ["%Y-%m-%d", "%Y-%m-%-d", "%Y-%m"]
+
+# создадим счетчик для записей, которые не обработались
+counter = 0
+
+# пройдемся в цикле по столбцу Date
+for date_value in temp.Date:
+
+    # затем пройдемся по известным нам форматам
+    for format_str in formats:
+
+        # попробуем, применив каждый из форматов,
+        # преобразовать строку с датой в объект datetime
+        try:
+            print(datetime.strptime(date_value, format_str))
+            counter += 1
+
+        # если что-то пошло не так
+        except ValueError:
+            # перейдем к следующему формату (второй цикл for) или записи (первый цикл for)
+            continue
+
+# посмотрим, сколько записей не обработалось
+print("Не обработалось записей:", len(temp) - counter)
+# -
+
+# воспользуемся решением "из коробки" библиотеки Pandas
+# передадим функции read_csv() параметр parse_dates
+temp_parsed = pd.read_csv(
+    "temperature.csv", index_col="Date", parse_dates=True
+)
+temp_parsed
+
+# индекс превратился в объект datetime
+type(temp_parsed.index)
diff --git a/Python/makarov/chapter_06_functions.ipynb b/Python/makarov/chapter_06_functions.ipynb
new file mode 100644
index 00000000..ab313b48
--- /dev/null
+++ b/Python/makarov/chapter_06_functions.ipynb
@@ -0,0 +1,2084 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "\"\"\"Макаров.\n",
+    "\n",
+    "Функции в Питоне.\n",
+    "\"\"\""
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "0AoPSXyUTTLc"
+   },
+   "source": [
+    "## Функции в Питоне"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "W3QeADnwrI_g"
+   },
+   "source": [
+    "### Встроенные функции"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "mmuSaN9wrMpL"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "from collections.abc import ItemsView\n",
+    "from typing import Callable\n",
+    "\n",
+    "# импортируем библиотеки\n",
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "\n",
+    "# перед вызовом функции нужно не забыть импортировать\n",
+    "# соответствующую библиотеку\n",
+    "import numpy as np\n",
+    "\n",
+    "# установим точку отсчета\n",
+    "np.random.seed(42)\n",
+    "# и снова сгенерируем данные о росте\n",
+    "# (как мы делали на восьмом занятии вводного курса)\n",
+    "height = list(np.round(np.random.normal(180, 10, 1000)))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "4R42tP5dJflr"
+   },
+   "source": [
+    "#### Параметры и аргументы функции"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 430
+    },
+    "id": "GZzCE-GXsD8H",
+    "outputId": "0a6e6454-e150-48b1-bc92-e54be971a738"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 640x480 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# теперь построим гистограмму передав ей два параметра,\n",
+    "# данные о росте и количество интервалов\n",
+    "# первый параметр у нас позиционный, второй - именованный\n",
+    "plt.hist(height, bins=10)\n",
+    "plt.show()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 430
+    },
+    "id": "If9utZiWZYeq",
+    "outputId": "47fde034-9efb-4986-ce67-ae2bf202e257"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 640x480 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# первый параметр можно также сделать именованным (данные обозначаются через x)\n",
+    "# и тогда порядок параметров можно менять\n",
+    "plt.hist(bins=10, x=height)\n",
+    "plt.show()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 430
+    },
+    "id": "5rM2p7inZ4gh",
+    "outputId": "da7b573e-eaea-437a-8400-6d9cf7c44da5"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "image/png": "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",
+      "text/plain": [
+       "<Figure size 640x480 with 1 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# у параметра bins есть аргумент по умолчанию (как раз 10 интервалов),\n",
+    "# а значит, этот параметр можно не указывать\n",
+    "plt.hist(height)\n",
+    "plt.show()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "t6UAoUmwag2c",
+    "outputId": "ef4a2fe2-25e4-4cb4-de2d-e55464101797"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Первая строка\n",
+      "\n",
+      "Третья строка\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# функция может не принимать параметров\n",
+    "print(\"Первая строка\")\n",
+    "print()\n",
+    "print(\"Третья строка\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "-QM-A2zzJhIn"
+   },
+   "source": [
+    "#### Функции и методы"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 35
+    },
+    "id": "o_fZPD7XJjFy",
+    "outputId": "80d76b59-0838-44a2-a700-873b19e9e02f"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "application/vnd.google.colaboratory.intrinsic+json": {
+       "type": "string"
+      },
+      "text/plain": [
+       "'Machine Learning'"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 6,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# дана строка\n",
+    "some_string = \"machine learning\"\n",
+    "\n",
+    "# применим метод .title()\n",
+    "some_string.title()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 2,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 176
+    },
+    "id": "uVPQU3PoKwpR",
+    "outputId": "72d66e92-3184-4c44-a758-651f7f13b9a7"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# к списку\n",
+    "some_list: list[str] = [\"machine\", \"learning\"]\n",
+    "\n",
+    "# этот метод не применить\n",
+    "# some_list.title()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "lIM5gFo4TbUg"
+   },
+   "source": [
+    "### Собственные функции в Питоне"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "CgGpEK0AwM2k"
+   },
+   "source": [
+    "#### Объявление и вызов функции"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "IjjLVSbWqDpE"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# создадим функцию, которая удваивает любое передаваемое ей значение\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "def double(x_arg: int) -> int:\n",
+    "    \"\"\"Умножает переданное число на 2.\"\"\"\n",
+    "    res = x_arg * 2\n",
+    "    return res"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "EW6-h1F8ufBG",
+    "outputId": "115c5e57-2e1c-4102-ff92-ddade6454602"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "4"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 9,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# и вызовем ее, передав число 2\n",
+    "double(2)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "mS-C-sJePhVf"
+   },
+   "source": [
+    "#### Пустое тело функции"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "40pnqSnoTR0Z"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# тело функции не может быть пустым\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "def only_return() -> None:\n",
+    "    \"\"\"Функция с одним return.\"\"\"\n",
+    "    # нужно либо указать ключевое слово return\n",
+    "    return"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "HuYLHkX7TZnt"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "only_return()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "tihYzRyawYD8"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# либо оператор pass\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# def only_pass() -> None:\n",
+    "#     \"\"\"Функция ничего не делает.\"\"\"\n",
+    "#     pass"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "dP_fIG04TLad"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# only_pass()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "u06oHGCNK6Rm",
+    "outputId": "48a7322c-cc8c-455f-f8a3-445c9619b9c7"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "None\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# такая функция вернет тип данных None (отсутствие значения)\n",
+    "# print(only_return()) -> None"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "08Pbq-5VREZk"
+   },
+   "source": [
+    "#### Функция print() вместо return"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "Jaj1wdaAYFF-"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# можно использовать print(), но есть нюансы (см. на странице урока)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "def double_print(x_arg: int) -> None:\n",
+    "    \"\"\"Функция умножает переданное число на 2 и выводит результат в консоль.\"\"\"\n",
+    "    res = x_arg * 2\n",
+    "    print(res)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "XgtVgq_HYKyh",
+    "outputId": "53140a9c-9829-4d6c-dcd9-863b9811b037"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "10\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "double_print(5)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "zmJv5y8dLUJK"
+   },
+   "source": [
+    "#### Параметры собственных функций"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "uhOnVbWhuis_"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# объявим функцию с параметрами x и y\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "def calc_sum(x_arg: int, y_arg: int) -> int:\n",
+    "    \"\"\"Функция складывает два целых числа.\"\"\"\n",
+    "    # и выведем их сумму\n",
+    "    return x_arg + y_arg"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "KTEhuHaYwWLQ",
+    "outputId": "2e3085e6-fe3c-456b-d4a0-e7e9a3ad46ac"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "3"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 18,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# вызовем эту функцию с одним позиционным и одним именованным параметром\n",
+    "calc_sum(1, y_arg=2)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "baCYb7BbT46W",
+    "outputId": "a46fc104-cdc3-49cc-ec5c-1ccd7894905f"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "3"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 19,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# параметрам функции можно задать аргументы по умолчанию\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "def calc_sum_default(x_arg: int = 1, y_arg: int = 2) -> int:\n",
+    "    \"\"\"Функция складывает два целых числа.\"\"\"\n",
+    "    return x_arg + y_arg\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# и при вызове тогда их указывать не обязательно\n",
+    "calc_sum_default()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "2DQF4G9w_JUW",
+    "outputId": "96859e9d-1785-4d78-81f2-9f2b19ccb072"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Some string\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# функция может не иметь параметров\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "def print_string() -> None:\n",
+    "    \"\"\"Функция выводит строку 'Some string'.\"\"\"\n",
+    "    print(\"Some string\")\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "print_string()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "jZABsfhPx9wd"
+   },
+   "source": [
+    "#### Аннотация функции"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "TAoI_kYPyB44"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# укажем, что на входе функция принимает тип float, а возвращает int\n",
+    "# значение 3,5 - это значение параметра x по умолчанию\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "def f(x_arg: float = 3.5) -> int:\n",
+    "    \"\"\"Функция приводит переданный float-аргумент к целочисленному типу.\"\"\"\n",
+    "    return int(x_arg)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "QaNrg6kZyW8Y",
+    "outputId": "4afa6d5c-eaa7-4651-e9c1-aa704dd19f3e"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "{'x': float, 'return': int}"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 26,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# желаемый тип данных можно посмотреть через атрибут __annotations__\n",
+    "f.__annotations__"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "-iKjBO501oYJ",
+    "outputId": "d6e6c8d3-89c3-4d12-9979-f323f45b82c4"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "3"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 27,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# вызовем функцию без параметров\n",
+    "f()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "ziFM30EY2Auj"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# сохраним аннотации, но изменим суть функции\n",
+    "# def f(x: float) -> int:\n",
+    "#   # теперь вместо int она будет возвращать float\n",
+    "#   return float(x)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "AdpR-rb92Qmn",
+    "outputId": "e5f3fb8c-5172-46e2-af70-ccfedce19921"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "3.0"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 29,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# вновь вызовем функцию, передав ей на входе int, и ожидая на выходе получить float\n",
+    "f(3)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "vlOHQZGZ_ESX"
+   },
+   "source": [
+    "#### Дополнительные возможности"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "QittQ3qiK8S4",
+    "outputId": "8b2c99f0-f61d-4fe5-e015-22c1762ddea6"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "6"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 30,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# вызов функции можно совмещать с арифметическими\n",
+    "result = calc_sum(1, 2) * 2"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "83RysL9MMQCw",
+    "outputId": "45598627-36e6-47f3-d456-9e650ba74450"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "True"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 31,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# и логическими операциями\n",
+    "result = calc_sum(1, 2) > 2"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 35
+    },
+    "id": "YL1UrXNFb84A",
+    "outputId": "395474c0-41a3-4146-a978-2e450c2ab8b7"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "application/vnd.google.colaboratory.intrinsic+json": {
+       "type": "string"
+      },
+      "text/plain": [
+       "'P'"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 32,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# можно и так\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "def first_letter() -> str:\n",
+    "    \"\"\"Функция возвращает строку 'Python'.\"\"\"\n",
+    "    return \"Python\"\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "print(first_letter()[0])"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "WC59uMaoWy8u",
+    "outputId": "6773f697-f6b8-4cf9-edaa-3ddcff1ac057"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Введите число: 5\n"
+     ]
+    },
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "25"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 33,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# функция может не принимать параметров, но использовать input()\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "def use_input() -> int:\n",
+    "    \"\"\"Функция возводит введенное число в квадрат.\"\"\"\n",
+    "    # запросим у пользователя число и переведем его в тип данных int\n",
+    "    user_inp = int(input(\"Введите число: \"))\n",
+    "\n",
+    "    # возведем число в квадрат\n",
+    "    result_pow = user_inp**2\n",
+    "\n",
+    "    # вернем результат\n",
+    "    return result_pow\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# вызовем функцию\n",
+    "use_input()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "7L2W-41oM6vK"
+   },
+   "source": [
+    "#### Результат вызова функции"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "zVLZODr-PazE",
+    "outputId": "af00da71-633a-4b23-c7ce-ed29d5ee7234"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "[0, 1, 2, 3, 4]"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 34,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# функция может возвращать также список, кортеж, словарь и др.\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# объявим функцию, которая на входе получает число,\n",
+    "# а на выходе формирует список чисел от 0 и до числа, предшествующего заданному\n",
+    "def create_list(x_arg: int) -> list[int]:\n",
+    "    \"\"\"Создает список,заполненный числами от 0 до x_arg.\"\"\"\n",
+    "    # создадим пустой список\n",
+    "    my_list: list[int] = []\n",
+    "\n",
+    "    # в цикле for создадим последовательность\n",
+    "    for index in range(x_arg):\n",
+    "\n",
+    "        # и поместим ее в список\n",
+    "        my_list.append(index)\n",
+    "\n",
+    "    return my_list\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# результатом вызова этой функции будет список\n",
+    "create_list(5)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "RI4Xl_CHNm3B"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# функция может возвращать сразу два значения\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "def tuple_f() -> tuple[str, int]:\n",
+    "    \"\"\"Возвращает кортеж ('python', 42).\"\"\"\n",
+    "    string = \"Python\"\n",
+    "    x_arg = 42\n",
+    "    return string, x_arg"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "e4AXnLEdNzMJ",
+    "outputId": "c34bf598-3e76-4128-96ca-494dc144bea1"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Python 42\n",
+      "<class 'str'> <class 'int'>\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# если использовать две переменные\n",
+    "a_var, b_var = tuple_f()\n",
+    "\n",
+    "# на выходе мы получим строку и число\n",
+    "print(a_var, b_var)\n",
+    "print(type(a_var), type(b_var))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "n89-CN1pSlgP",
+    "outputId": "02b74687-471c-4a3e-e59c-c26440d25189"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "('Python', 42)\n",
+      "<class 'tuple'>\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# если одну\n",
+    "c_var = tuple_f()\n",
+    "\n",
+    "# получится кортеж\n",
+    "print(c_var)\n",
+    "print(type(c_var))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "bQzEDji5VFCY",
+    "outputId": "a9131375-4436-46a5-d27b-cc982a1ac1df"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "True"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 38,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# выводом может быть логическое значение (True или False)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "def is_divisible(x_arg: int) -> bool:\n",
+    "    \"\"\"Функция проверяет, является ли число четным.\"\"\"\n",
+    "    # если остаток от деления на два равен нулю\n",
+    "    if x_arg % 2 == 0:\n",
+    "        # вернем True\n",
+    "        return True\n",
+    "\n",
+    "    # в противном случае False\n",
+    "    return False\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "is_divisible(10)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "uRNLyptXUoyj"
+   },
+   "source": [
+    "#### Использование библиотек"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "gFTdRnLlUt4Y"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# применим функцию mean() библиотеки Numpy для расчета среднего арифметического\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# на входе наша функция примет список или массив x,\n",
+    "def mean_f(x_arg: list[int]) -> float:\n",
+    "    \"\"\"Функция вычисляет среднее и прибавляет 1 к результату.\"\"\"\n",
+    "    # рассчитает среднее арифметическое и прибавит единицу\n",
+    "    return float(np.mean(x_arg) + 1)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "OFeR_QpWU4i1",
+    "outputId": "a4f13201-904f-47c1-d97d-cc3d84598450"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "3.0"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 40,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# и подготовить данные\n",
+    "x_var: list[int] = [1, 2, 3]\n",
+    "\n",
+    "mean_f(x_var)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "kY91ANMfXeRG"
+   },
+   "source": [
+    "#### Глобальные и локальные переменные"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "a4HSsRlBVBT2"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# создадим глобальную переменную вне функции\n",
+    "global_name = \"Петр\"\n",
+    "\n",
+    "# а затем используем ее внутри новой функции\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "def show_name() -> None:\n",
+    "    \"\"\"Функция выводит в консоль глобальную переменную global_name.\"\"\"\n",
+    "    print(global_name)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "_trqrh-zTjkk",
+    "outputId": "a436b20d-c6cf-42c2-c21a-f1ad43a70c91"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Петр\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "show_name()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "jmStHPcqTo3F"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# а теперь вначале создадим функцию,\n",
+    "# внутри которой объявим локальную переменную\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "def show_local_name() -> None:\n",
+    "    \"\"\"Функция выводит в консоль 'Алена'.\"\"\"\n",
+    "    local_name_1 = \"Алена\"\n",
+    "    print(local_name_1)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "9KMmXhAIUJkT",
+    "outputId": "19f7a460-1ba2-4b13-e72a-b25a74d4543a"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Алена\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "show_local_name()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 2,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 159
+    },
+    "id": "mcINdfP0UYt9",
+    "outputId": "352fad89-c4e3-49c7-a74f-64b0fb5192aa"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# при попытке обратиться к переменной вне функции мы получим ошибку\n",
+    "# local_name"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "GfAMDzGvUcZ8"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# превратить локальную переменную в глобальную можно\n",
+    "# через ключевое слово global\n",
+    "local_name = \"Татьяна\"\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "def make_global() -> None:\n",
+    "    \"\"\"Создает глобальную переменную local_name и выводит ее в консоль.\"\"\"\n",
+    "    global local_name  # pylint: disable=W0603\n",
+    "    local_name = \"Алена\"\n",
+    "    print(local_name)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 8,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "glXQZMD9UpDf",
+    "outputId": "97d5d26f-7f28-4611-f6f7-006866a20068"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Алена\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "make_global()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 35
+    },
+    "id": "GSHkMhwXUxQK",
+    "outputId": "adda3989-248e-4c4e-8a41-0ed373aa4820"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "application/vnd.google.colaboratory.intrinsic+json": {
+       "type": "string"
+      },
+      "text/plain": [
+       "'Алена'"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 48,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# теперь ошибки быть не должно\n",
+    "# local_name"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "rDAqC_PlZr35"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# объявим глобальную переменную\n",
+    "global_number = 5\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "def print_number() -> None:\n",
+    "    \"\"\"Выводит в консоль значение локальной переменной local_number.\"\"\"\n",
+    "    # затем объявим локальную переменную\n",
+    "    local_number = 10\n",
+    "    print(\"Local number:\", local_number)\n",
+    "    print(\"Global number:\", global_number)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "JvOjd91fGILS",
+    "outputId": "d7753061-9c05-49f6-c7d9-59fd4f299b30"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Local number: 10\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# функция всегда \"предпочтет\" локальную переменную\n",
+    "print_number()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "306Y9HOWGIOf",
+    "outputId": "41ec6f6a-5d13-4412-e844-e63767eda086"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Global number: 5\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# при этом значение глобальной переменной для остального кода не изменится\n",
+    "print(\"Global number:\", global_number)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "xLJn10TGXhlq"
+   },
+   "source": [
+    "### Lambda-функции"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "CFPwBvbYXrYR",
+    "outputId": "4b879d40-03cc-4851-df11-29a92136f043"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "6"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 52,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# создадим функцию, которая принимает два числа и перемножает их\n",
+    "lf: Callable[[int, int], int] = lambda a_arg, b_arg: a_arg * b_arg\n",
+    "\n",
+    "# вызовем функцию и передадим ей числа 2 и 3\n",
+    "lf(2, 3)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "65xVovHHXks9",
+    "outputId": "d3bdc43a-fed4-4f65-bb86-4dc388694488"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "6"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 53,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# этот же функционал можно поместить в обычную функцию\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "def normal_f(a_arg: int, b_arg: int) -> int:\n",
+    "    \"\"\"Возвращает произведение переданных аргументов.\"\"\"\n",
+    "    return a_arg * b_arg\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "normal_f(2, 3)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "na0O4KAlE1Pk"
+   },
+   "source": [
+    "#### Lambda-функция внутри функции filter()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "RMNawYCas6ER",
+    "outputId": "0ccd1139-a50f-491c-f44b-43d8602f3c26"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "[15, 27, 18]"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 54,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# создадим список\n",
+    "nums_list: list[int] = [15, 27, 9, 18, 3, 1, 4]\n",
+    "\n",
+    "# напишем lambda-функцию, которая выведет True,\n",
+    "# если число больше 10, и False, если меньше\n",
+    "is_more_then_10: Callable[[int], bool] = lambda n_arg: n_arg > 10\n",
+    "\n",
+    "# поместим список и lambda-функцию в функцию filter()\n",
+    "# и преобразуем результат в список\n",
+    "list(filter(is_more_then_10, nums_list))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "Y86jO6CewXnU",
+    "outputId": "c380fd97-b591-4f5b-b9ca-e1c504d5cc49"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "[15, 27, 18]"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 55,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# все это можно записать в одну строчку\n",
+    "list(filter(lambda n_arg: n_arg > 10, nums_list))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "VWAYPtGg0YQh",
+    "outputId": "9a81b80a-52c4-46c3-8bc1-07a445561738"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "[15, 27, 18]"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 56,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# ту же задачу можно решить через обычную функцию,\n",
+    "# но придется написать больше кода\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "def is_more_then_10_2(n_arg: int) -> bool:\n",
+    "    \"\"\"Функция проверяет, больше ли переданное число 10.\"\"\"\n",
+    "    if n_arg > 10:\n",
+    "        return True\n",
+    "\n",
+    "    return False\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "list(filter(is_more_then_10_2, nums_list))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "k9aPF9yVE9eF"
+   },
+   "source": [
+    "#### Lambda-функция внутри функции sorted()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "dMFSmXtJYb39",
+    "outputId": "20eb2b83-cad8-4fc5-fc11-fcbca0ea3725"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "[(901, 0.0), (1002, 0.22982440568634488), (442, 0.25401128310081567)]"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 57,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# напомню, что мы создали список из кортежей,\n",
+    "# и в каждом кортеже был индекс фильма и расстояние до него\n",
+    "indices_distances = [\n",
+    "    (901, 0.0),\n",
+    "    (1002, 0.22982440568634488),\n",
+    "    (442, 0.25401128310081567),\n",
+    "]\n",
+    "\n",
+    "# lambda-функция возьмет каждый кортеж и вернет второй [1] его элемент\n",
+    "# передав эту функцию через параметр key, мы отсортируем список по расстоянию\n",
+    "sorted(indices_distances, key=lambda x_arg: x_arg[1], reverse=False)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "C8bwJf2oLI69"
+   },
+   "source": [
+    "#### Немедленно вызываемые функции"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "XjbG4yHOK9in",
+    "outputId": "178e510d-4aac-4ef5-b663-8b527bfb333d"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "100"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 58,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# lambda-функцию можно вызвать сразу в момент объявления\n",
+    "(lambda x_arg: x_arg * x_arg)(10)  # pylint: disable=C3002"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "pgeY1tf6U9PP"
+   },
+   "source": [
+    "### \\*args и \\**kwargs"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "uCX_-CWeYJeZ"
+   },
+   "source": [
+    "#### \\*args"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "QxlLBRqLW0Mu"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# напишем функцию для расчета среднего арифметического двух чисел\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "def mean_simple(a_arg: int, b_arg: int) -> float:\n",
+    "    \"\"\"Функция вычисляет среднее арифметическое.\"\"\"\n",
+    "    return (a_arg + b_arg) / 2"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "EhuFz8wpXBVr",
+    "outputId": "db2f6e0a-3c22-464a-f071-2f8817d3b936"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "1.5"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 60,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "mean_simple(1, 2)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "cyQLlIZLVIM3"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# объявим функцию, которой нужно передать список\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "def mean_1(list_arg: list[int]) -> float:\n",
+    "    \"\"\"Функция вычисляет среднее арифметическое переданного массива чисел.\"\"\"\n",
+    "    # зададим переменную для суммы,\n",
+    "    total = 0\n",
+    "\n",
+    "    # в цикле сложим все числа из списка\n",
+    "    for num in list_arg:\n",
+    "        total += num\n",
+    "\n",
+    "    # и разделим на количество элементов\n",
+    "    return total / len(list_arg)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "nh7pebndVIQU",
+    "outputId": "1436f42d-4a15-4d13-d917-bad885b440df"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "2.5"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 62,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# создадим список\n",
+    "list_: list[int] = [1, 2, 3, 4]\n",
+    "\n",
+    "# и передадим его в новую функцию\n",
+    "mean_1(list_)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 1,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 159
+    },
+    "id": "zy8lFJA9bkBc",
+    "outputId": "5311a807-f945-4c29-9422-adafa172e940"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# однако новая функция уже не может работать с отдельными числами\n",
+    "# mean(1, 2) -> Error"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "vwrIY7CqVIYO"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# объявим функцию с *args\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "def mean_2(*nums: int) -> float:\n",
+    "    \"\"\"Функция вычисляет среднее арифметическое переданного массива чисел.\"\"\"\n",
+    "    # в данном случае мы складываем элементы кортежа\n",
+    "    total = 0\n",
+    "    for num in nums:\n",
+    "        total += num\n",
+    "\n",
+    "    return total / len(nums)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "P5Q1bhIVXz9p",
+    "outputId": "137523e1-03c8-49d5-ad5e-445879480dbf"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "2.5"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 65,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# теперь мы можем передать функции отдельные числа\n",
+    "mean_2(1, 2, 3, 4)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "bhHgfAZ-Ytmp",
+    "outputId": "a13075ac-6eef-4c70-b02b-fdd68cdf6be4"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "2.5"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 66,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# или список\n",
+    "mean_2(*list_)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "L3NKa556r5O0",
+    "outputId": "7523137c-3f2c-419c-81c0-3573b02993b0"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "(1, 2, 3, 4) <class 'tuple'>\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# убедимся, что оператор распаковки * формирует кортеж\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "def test_type(*nums: int) -> None:\n",
+    "    \"\"\"Функция проверят тип аргумента *nums.\"\"\"\n",
+    "    print(nums, type(nums))\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "test_type(1, 2, 3, 4)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "XHDvzgXFxql2",
+    "outputId": "05e55975-5e49-4bff-b0ee-e1fa91dad322"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "(1, 2, 3, 4) <class 'tuple'>\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# со списком происходит то же самое\n",
+    "test_type(*list_)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "JeLoABCMy_om",
+    "outputId": "3f00f8a2-8801-456a-9341-df12e3753e1d"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "[1, 2, 3, 4, 5, 6]\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# для наглядности приведем еще один пример\n",
+    "a_list: list[int] = [1, 2, 3]\n",
+    "b_list: list[int] = [*a_list, 4, 5, 6]\n",
+    "\n",
+    "print(b_list)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "qh8xqKMwYLpH"
+   },
+   "source": [
+    "#### \\**kwargs"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "gzEpZF_13Vfq"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# **kwargs преобразует именованные параметры в словарь\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "def fn(**kwargs: int) -> ItemsView[str, int]:\n",
+    "    \"\"\"Возвращает список пар ключ/значение именованных параметров.\"\"\"\n",
+    "    return kwargs.items()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "rl4dALTK3plJ",
+    "outputId": "c317ee78-c259-4cff-cd33-110d73749b74"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "dict_items([('a', 1), ('b', 2)])"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 71,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "fn(a=1, b=2)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "Zd930nvoasfs"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# *nums превращается в кортеж, **params - в словарь\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "def simple_stats(*nums: int, **params: bool) -> None:\n",
+    "    \"\"\"Функция вычисляет среднее арифметическое и СКО.\"\"\"\n",
+    "    # если ключ 'mean' есть в словаре params и его значение == True\n",
+    "    if \"mean\" in params and params[\"mean\"] is True:\n",
+    "\n",
+    "        # рассчитаем среднее арифметическое и округлим\n",
+    "        # \\t - это символ табуляции\n",
+    "        print(f\"mean: \\t{np.round(np.mean(nums), 3)}\")\n",
+    "\n",
+    "    # если ключ 'std' есть в словаре params и его значение == True\n",
+    "    if \"std\" in params and params[\"std\"] is True:\n",
+    "\n",
+    "        # рассчитаем СКО и округлим\n",
+    "        print(f\"std: \\t{np.round(np.std(nums), 3)}\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "YQqRLpXvfYJZ",
+    "outputId": "d5a72bf9-363d-4204-e659-5d61c414ea88"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "mean: \t12.5\n",
+      "std: \t5.59\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# вызовем функцию simple_stats() и передадим ей числа и именованные аргументы\n",
+    "simple_stats(5, 10, 15, 20, mean=True, std=True)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "h5VyRzsjn2ny",
+    "outputId": "a6762112-09d1-495c-f2e8-1b62fea3e20b"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "mean: \t12.5\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# если для одного из параметров задать значение False,\n",
+    "# функция не выведет соответствующую метрику\n",
+    "simple_stats(5, 10, 15, 20, mean=True, std=False)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "J6TjmWJ3hbBv",
+    "outputId": "21d40d7d-9493-496c-86ac-2064f4b5b1a3"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "mean: \t12.5\n",
+      "std: \t5.59\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# если мы хотим передать параметры списком и словарем,\n",
+    "list_nums: list[int] = [5, 10, 15, 20]\n",
+    "settings: dict[str, bool] = {\"mean\": True, \"std\": True}\n",
+    "\n",
+    "# то нам нужно использовать операторы распаковки * и ** соответственно\n",
+    "simple_stats(*list_nums, **settings)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "55FDFsesoAOP",
+    "outputId": "0c09c820-dc81-4d04-d4e0-ce9ab1b1a1ea"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "mean: \t12.5\n",
+      "std: \t5.59\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# ничто не мешает нам добавить еще один параметр\n",
+    "simple_stats(5, 10, 15, 20, mean=True, std=True, median=True)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "j4mcGPUgjKp4"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": []
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "colab": {
+   "provenance": [],
+   "toc_visible": true
+  },
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "base",
+   "language": "python",
+   "name": "python3"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.13.5"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 0
+}
diff --git a/Python/makarov/chapter_06_functions.py b/Python/makarov/chapter_06_functions.py
new file mode 100644
index 00000000..7e498356
--- /dev/null
+++ b/Python/makarov/chapter_06_functions.py
@@ -0,0 +1,634 @@
+"""Макаров.
+
+Функции в Питоне.
+"""
+
+# ## Функции в Питоне
+
+# ### Встроенные функции
+
+# +
+from collections.abc import ItemsView
+from typing import Callable
+
+# импортируем библиотеки
+import matplotlib.pyplot as plt
+
+# перед вызовом функции нужно не забыть импортировать
+# соответствующую библиотеку
+import numpy as np
+
+# установим точку отсчета
+np.random.seed(42)
+# и снова сгенерируем данные о росте
+# (как мы делали на восьмом занятии вводного курса)
+height = list(np.round(np.random.normal(180, 10, 1000)))
+# -
+
+# #### Параметры и аргументы функции
+
+# теперь построим гистограмму передав ей два параметра,
+# данные о росте и количество интервалов
+# первый параметр у нас позиционный, второй - именованный
+plt.hist(height, bins=10)
+plt.show()
+
+# первый параметр можно также сделать именованным (данные обозначаются через x)
+# и тогда порядок параметров можно менять
+plt.hist(bins=10, x=height)
+plt.show()
+
+# у параметра bins есть аргумент по умолчанию (как раз 10 интервалов),
+# а значит, этот параметр можно не указывать
+plt.hist(height)
+plt.show()
+
+# функция может не принимать параметров
+print("Первая строка")
+print()
+print("Третья строка")
+
+# #### Функции и методы
+
+# +
+# дана строка
+some_string = "machine learning"
+
+# применим метод .title()
+some_string.title()
+
+# +
+# к списку
+some_list: list[str] = ["machine", "learning"]
+
+# этот метод не применить
+# some_list.title()
+# -
+
+# ### Собственные функции в Питоне
+
+# #### Объявление и вызов функции
+
+# +
+# создадим функцию, которая удваивает любое передаваемое ей значение
+
+
+def double(x_arg: int) -> int:
+    """Умножает переданное число на 2."""
+    res = x_arg * 2
+    return res
+
+
+# -
+
+# и вызовем ее, передав число 2
+double(2)
+
+# #### Пустое тело функции
+
+# +
+# тело функции не может быть пустым
+
+
+def only_return() -> None:
+    """Функция с одним return."""
+    # нужно либо указать ключевое слово return
+    return
+
+
+# -
+
+only_return()
+
+# +
+# либо оператор pass
+
+
+# def only_pass() -> None:
+#     """Функция ничего не делает."""
+#     pass
+
+# +
+# only_pass()
+
+# +
+# такая функция вернет тип данных None (отсутствие значения)
+# print(only_return()) -> None
+# -
+
+# #### Функция print() вместо return
+
+# +
+# можно использовать print(), но есть нюансы (см. на странице урока)
+
+
+def double_print(x_arg: int) -> None:
+    """Функция умножает переданное число на 2 и выводит результат в консоль."""
+    res = x_arg * 2
+    print(res)
+
+
+# -
+
+double_print(5)
+
+# #### Параметры собственных функций
+
+# +
+# объявим функцию с параметрами x и y
+
+
+def calc_sum(x_arg: int, y_arg: int) -> int:
+    """Функция складывает два целых числа."""
+    # и выведем их сумму
+    return x_arg + y_arg
+
+
+# -
+
+# вызовем эту функцию с одним позиционным и одним именованным параметром
+calc_sum(1, y_arg=2)
+
+# +
+# параметрам функции можно задать аргументы по умолчанию
+
+
+def calc_sum_default(x_arg: int = 1, y_arg: int = 2) -> int:
+    """Функция складывает два целых числа."""
+    return x_arg + y_arg
+
+
+# и при вызове тогда их указывать не обязательно
+calc_sum_default()
+
+# +
+# функция может не иметь параметров
+
+
+def print_string() -> None:
+    """Функция выводит строку 'Some string'."""
+    print("Some string")
+
+
+print_string()
+# -
+
+# #### Аннотация функции
+
+# +
+# укажем, что на входе функция принимает тип float, а возвращает int
+# значение 3,5 - это значение параметра x по умолчанию
+
+
+def f(x_arg: float = 3.5) -> int:
+    """Функция приводит переданный float-аргумент к целочисленному типу."""
+    return int(x_arg)
+
+
+# -
+
+# желаемый тип данных можно посмотреть через атрибут __annotations__
+f.__annotations__
+
+# вызовем функцию без параметров
+f()
+
+# +
+# сохраним аннотации, но изменим суть функции
+# def f(x: float) -> int:
+#   # теперь вместо int она будет возвращать float
+#   return float(x)
+# -
+
+# вновь вызовем функцию, передав ей на входе int, и ожидая на выходе получить float
+f(3)
+
+# #### Дополнительные возможности
+
+# вызов функции можно совмещать с арифметическими
+result = calc_sum(1, 2) * 2
+
+# и логическими операциями
+result = calc_sum(1, 2) > 2
+
+# +
+# можно и так
+
+
+def first_letter() -> str:
+    """Функция возвращает строку 'Python'."""
+    return "Python"
+
+
+print(first_letter()[0])
+
+# +
+# функция может не принимать параметров, но использовать input()
+
+
+def use_input() -> int:
+    """Функция возводит введенное число в квадрат."""
+    # запросим у пользователя число и переведем его в тип данных int
+    user_inp = int(input("Введите число: "))
+
+    # возведем число в квадрат
+    result_pow = user_inp**2
+
+    # вернем результат
+    return result_pow
+
+
+# вызовем функцию
+use_input()
+# -
+
+# #### Результат вызова функции
+
+# +
+# функция может возвращать также список, кортеж, словарь и др.
+
+
+# объявим функцию, которая на входе получает число,
+# а на выходе формирует список чисел от 0 и до числа, предшествующего заданному
+def create_list(x_arg: int) -> list[int]:
+    """Создает список,заполненный числами от 0 до x_arg."""
+    # создадим пустой список
+    my_list: list[int] = []
+
+    # в цикле for создадим последовательность
+    for index in range(x_arg):
+
+        # и поместим ее в список
+        my_list.append(index)
+
+    return my_list
+
+
+# результатом вызова этой функции будет список
+create_list(5)
+
+# +
+# функция может возвращать сразу два значения
+
+
+def tuple_f() -> tuple[str, int]:
+    """Возвращает кортеж ('python', 42)."""
+    string = "Python"
+    x_arg = 42
+    return string, x_arg
+
+
+# +
+# если использовать две переменные
+a_var, b_var = tuple_f()
+
+# на выходе мы получим строку и число
+print(a_var, b_var)
+print(type(a_var), type(b_var))
+
+# +
+# если одну
+c_var = tuple_f()
+
+# получится кортеж
+print(c_var)
+print(type(c_var))
+
+# +
+# выводом может быть логическое значение (True или False)
+
+
+def is_divisible(x_arg: int) -> bool:
+    """Функция проверяет, является ли число четным."""
+    # если остаток от деления на два равен нулю
+    if x_arg % 2 == 0:
+        # вернем True
+        return True
+
+    # в противном случае False
+    return False
+
+
+is_divisible(10)
+# -
+
+# #### Использование библиотек
+
+# +
+# применим функцию mean() библиотеки Numpy для расчета среднего арифметического
+
+
+# на входе наша функция примет список или массив x,
+def mean_f(x_arg: list[int]) -> float:
+    """Функция вычисляет среднее и прибавляет 1 к результату."""
+    # рассчитает среднее арифметическое и прибавит единицу
+    return float(np.mean(x_arg) + 1)
+
+
+# +
+# и подготовить данные
+x_var: list[int] = [1, 2, 3]
+
+mean_f(x_var)
+# -
+
+# #### Глобальные и локальные переменные
+
+# +
+# создадим глобальную переменную вне функции
+global_name = "Петр"
+
+# а затем используем ее внутри новой функции
+
+
+def show_name() -> None:
+    """Функция выводит в консоль глобальную переменную global_name."""
+    print(global_name)
+
+
+# -
+
+show_name()
+
+# +
+# а теперь вначале создадим функцию,
+# внутри которой объявим локальную переменную
+
+
+def show_local_name() -> None:
+    """Функция выводит в консоль 'Алена'."""
+    local_name_1 = "Алена"
+    print(local_name_1)
+
+
+# -
+
+show_local_name()
+
+# +
+# при попытке обратиться к переменной вне функции мы получим ошибку
+# local_name
+
+# +
+# превратить локальную переменную в глобальную можно
+# через ключевое слово global
+local_name = "Татьяна"
+
+
+def make_global() -> None:
+    """Создает глобальную переменную local_name и выводит ее в консоль."""
+    global local_name  # pylint: disable=W0603
+    local_name = "Алена"
+    print(local_name)
+
+
+# -
+
+make_global()
+
+# +
+# теперь ошибки быть не должно
+# local_name
+
+# +
+# объявим глобальную переменную
+global_number = 5
+
+
+def print_number() -> None:
+    """Выводит в консоль значение локальной переменной local_number."""
+    # затем объявим локальную переменную
+    local_number = 10
+    print("Local number:", local_number)
+    print("Global number:", global_number)
+
+
+# -
+
+# функция всегда "предпочтет" локальную переменную
+print_number()
+
+# при этом значение глобальной переменной для остального кода не изменится
+print("Global number:", global_number)
+
+# ### Lambda-функции
+
+# +
+# создадим функцию, которая принимает два числа и перемножает их
+lf: Callable[[int, int], int] = lambda a_arg, b_arg: a_arg * b_arg
+
+# вызовем функцию и передадим ей числа 2 и 3
+lf(2, 3)
+
+# +
+# этот же функционал можно поместить в обычную функцию
+
+
+def normal_f(a_arg: int, b_arg: int) -> int:
+    """Возвращает произведение переданных аргументов."""
+    return a_arg * b_arg
+
+
+normal_f(2, 3)
+# -
+
+# #### Lambda-функция внутри функции filter()
+
+# +
+# создадим список
+nums_list: list[int] = [15, 27, 9, 18, 3, 1, 4]
+
+# напишем lambda-функцию, которая выведет True,
+# если число больше 10, и False, если меньше
+is_more_then_10: Callable[[int], bool] = lambda n_arg: n_arg > 10
+
+# поместим список и lambda-функцию в функцию filter()
+# и преобразуем результат в список
+list(filter(is_more_then_10, nums_list))
+# -
+
+# все это можно записать в одну строчку
+list(filter(lambda n_arg: n_arg > 10, nums_list))
+
+# +
+# ту же задачу можно решить через обычную функцию,
+# но придется написать больше кода
+
+
+def is_more_then_10_2(n_arg: int) -> bool:
+    """Функция проверяет, больше ли переданное число 10."""
+    if n_arg > 10:
+        return True
+
+    return False
+
+
+list(filter(is_more_then_10_2, nums_list))
+# -
+
+# #### Lambda-функция внутри функции sorted()
+
+# +
+# напомню, что мы создали список из кортежей,
+# и в каждом кортеже был индекс фильма и расстояние до него
+indices_distances = [
+    (901, 0.0),
+    (1002, 0.22982440568634488),
+    (442, 0.25401128310081567),
+]
+
+# lambda-функция возьмет каждый кортеж и вернет второй [1] его элемент
+# передав эту функцию через параметр key, мы отсортируем список по расстоянию
+sorted(indices_distances, key=lambda x_arg: x_arg[1], reverse=False)
+# -
+
+# #### Немедленно вызываемые функции
+
+# lambda-функцию можно вызвать сразу в момент объявления
+(lambda x_arg: x_arg * x_arg)(10)  # pylint: disable=C3002
+
+# ### \*args и \**kwargs
+
+# #### \*args
+
+# +
+# напишем функцию для расчета среднего арифметического двух чисел
+
+
+def mean_simple(a_arg: int, b_arg: int) -> float:
+    """Функция вычисляет среднее арифметическое."""
+    return (a_arg + b_arg) / 2
+
+
+# -
+
+mean_simple(1, 2)
+
+# +
+# объявим функцию, которой нужно передать список
+
+
+def mean_1(list_arg: list[int]) -> float:
+    """Функция вычисляет среднее арифметическое переданного массива чисел."""
+    # зададим переменную для суммы,
+    total = 0
+
+    # в цикле сложим все числа из списка
+    for num in list_arg:
+        total += num
+
+    # и разделим на количество элементов
+    return total / len(list_arg)
+
+
+# +
+# создадим список
+list_: list[int] = [1, 2, 3, 4]
+
+# и передадим его в новую функцию
+mean_1(list_)
+
+# +
+# однако новая функция уже не может работать с отдельными числами
+# mean(1, 2) -> Error
+
+# +
+# объявим функцию с *args
+
+
+def mean_2(*nums: int) -> float:
+    """Функция вычисляет среднее арифметическое переданного массива чисел."""
+    # в данном случае мы складываем элементы кортежа
+    total = 0
+    for num in nums:
+        total += num
+
+    return total / len(nums)
+
+
+# -
+
+# теперь мы можем передать функции отдельные числа
+mean_2(1, 2, 3, 4)
+
+# или список
+mean_2(*list_)
+
+# +
+# убедимся, что оператор распаковки * формирует кортеж
+
+
+def test_type(*nums: int) -> None:
+    """Функция проверят тип аргумента *nums."""
+    print(nums, type(nums))
+
+
+test_type(1, 2, 3, 4)
+# -
+
+# со списком происходит то же самое
+test_type(*list_)
+
+# +
+# для наглядности приведем еще один пример
+a_list: list[int] = [1, 2, 3]
+b_list: list[int] = [*a_list, 4, 5, 6]
+
+print(b_list)
+# -
+
+# #### \**kwargs
+
+# +
+# **kwargs преобразует именованные параметры в словарь
+
+
+def fn(**kwargs: int) -> ItemsView[str, int]:
+    """Возвращает список пар ключ/значение именованных параметров."""
+    return kwargs.items()
+
+
+# -
+
+fn(a=1, b=2)
+
+# +
+# *nums превращается в кортеж, **params - в словарь
+
+
+def simple_stats(*nums: int, **params: bool) -> None:
+    """Функция вычисляет среднее арифметическое и СКО."""
+    # если ключ 'mean' есть в словаре params и его значение == True
+    if "mean" in params and params["mean"] is True:
+
+        # рассчитаем среднее арифметическое и округлим
+        # \t - это символ табуляции
+        print(f"mean: \t{np.round(np.mean(nums), 3)}")
+
+    # если ключ 'std' есть в словаре params и его значение == True
+    if "std" in params and params["std"] is True:
+
+        # рассчитаем СКО и округлим
+        print(f"std: \t{np.round(np.std(nums), 3)}")
+
+
+# -
+
+# вызовем функцию simple_stats() и передадим ей числа и именованные аргументы
+simple_stats(5, 10, 15, 20, mean=True, std=True)
+
+# если для одного из параметров задать значение False,
+# функция не выведет соответствующую метрику
+simple_stats(5, 10, 15, 20, mean=True, std=False)
+
+# +
+# если мы хотим передать параметры списком и словарем,
+list_nums: list[int] = [5, 10, 15, 20]
+settings: dict[str, bool] = {"mean": True, "std": True}
+
+# то нам нужно использовать операторы распаковки * и ** соответственно
+simple_stats(*list_nums, **settings)
+# -
+
+# ничто не мешает нам добавить еще один параметр
+simple_stats(5, 10, 15, 20, mean=True, std=True, median=True)
diff --git a/Python/makarov/chapter_07_classes.ipynb b/Python/makarov/chapter_07_classes.ipynb
new file mode 100644
index 00000000..8f61ad01
--- /dev/null
+++ b/Python/makarov/chapter_07_classes.ipynb
@@ -0,0 +1,1967 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "\"\"\"Макаров.\n",
+    "\n",
+    "Классы и объекты в Питоне.\n",
+    "\"\"\""
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "0AoPSXyUTTLc"
+   },
+   "source": [
+    "## Классы и объекты в Питоне"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "lIM5gFo4TbUg"
+   },
+   "source": [
+    "### Создание класса"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "RROZUPzwm4rK"
+   },
+   "source": [
+    "#### Создание класса и метод `.__init__()`"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "QGswhMFMno7-"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# создадим класс CatClass\n",
+    "# нашему классу понадобится Numpy\n",
+    "# массивом Numpy и другими объектами\n",
+    "import numpy as np\n",
+    "\n",
+    "# из набора линейных моделей библиотеки sklearn импортируем линейную регрессию\n",
+    "from sklearn.linear_model import LinearRegression\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "class CatClass:\n",
+    "    \"\"\"Класс Кот.\"\"\"\n",
+    "\n",
+    "    # и пропишем метод .__init__()\n",
+    "    def __init__(self) -> None:\n",
+    "        \"\"\"Инициализация экземпляра класса.\"\"\"\n",
+    "        print(\"Cat initializing\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "qIIzZD65n1Mh"
+   },
+   "source": [
+    "#### Создание объекта"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 104
+    },
+    "id": "pERZ4ZQonsJB",
+    "outputId": "ec41568f-3897-4c9f-e23f-2a65ecb4d894"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div style=\"max-width:800px; border: 1px solid var(--colab-border-color);\"><style>\n",
+       "      pre.function-repr-contents {\n",
+       "        overflow-x: auto;\n",
+       "        padding: 8px 12px;\n",
+       "        max-height: 500px;\n",
+       "      }\n",
+       "\n",
+       "      pre.function-repr-contents.function-repr-contents-collapsed {\n",
+       "        cursor: pointer;\n",
+       "        max-height: 100px;\n",
+       "      }\n",
+       "    </style>\n",
+       "    <pre style=\"white-space: initial; background:\n",
+       "         var(--colab-secondary-surface-color); padding: 8px 12px;\n",
+       "         border-bottom: 1px solid var(--colab-border-color);\"><b>CatClass</b><br/>def __init__()</pre><pre class=\"function-repr-contents function-repr-contents-collapsed\" style=\"\"><a class=\"filepath\" style=\"display:none\" href=\"#\"></a>&lt;no docstring&gt;</pre></div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "__main__.CatClass"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 2,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# создадим объект Matroskin класса CatClass\n",
+    "Matroskin = CatClass()\n",
+    "\n",
+    "# проверим тип данных созданной переменной\n",
+    "type(Matroskin)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "1DUEgzmJn6_h"
+   },
+   "source": [
+    "#### Атрибуты класса"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "0mQE6dKcwIjD"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# вновь создадим класс CatClass\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "class CatClass1:\n",
+    "    \"\"\"Класс Кот.\"\"\"\n",
+    "\n",
+    "    # метод .__init__() на этот раз принимает еще и параметр color\n",
+    "    def __init__(self, color: str) -> None:\n",
+    "        \"\"\"Инициализация Кота с цветом и типом.\"\"\"\n",
+    "        # этот параметр будет записан в переменную атрибута self.color\n",
+    "        self.color = color\n",
+    "\n",
+    "        # значение атрибута type_ задается внутри класса\n",
+    "        self.type_ = \"cat\""
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "CXFmjySeEJ59",
+    "outputId": "63e1955b-c1e7-43e1-d5d0-f077bfead122"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "('gray', 'cat')"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 4,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# повторно создадим объект класса CatClass, передав ему параметр цвета шерсти\n",
+    "Matroskin1 = CatClass1(\"gray\")\n",
+    "\n",
+    "# и выведем атрибуты класса\n",
+    "Matroskin1.color, Matroskin1.type_"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "lm6DQjYEWR-M"
+   },
+   "source": [
+    "#### Методы класса"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "KYAGXaEaWXGt"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# перепишем класс CatClass\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "class CatClass2:\n",
+    "    \"\"\"Класс Кот.\"\"\"\n",
+    "\n",
+    "    # метод .__init__() и атрибуты оставим без изменений\n",
+    "    def __init__(self, color: str) -> None:\n",
+    "        \"\"\"Инициализация Кота с цветом и типом.\"\"\"\n",
+    "        self.color = color\n",
+    "        self.type_ = \"cat\"\n",
+    "\n",
+    "    # однако добавим метод, который позволит коту мяукать\n",
+    "    def meow(self) -> None:\n",
+    "        \"\"\"Метод осуществляет мяуканье.\"\"\"\n",
+    "        for _ in range(3):\n",
+    "            print(\"Мяу\")\n",
+    "\n",
+    "    # и метод .info() для вывода информации об объекте\n",
+    "    def info(self) -> None:\n",
+    "        \"\"\"Метод выводит информацию об экземпляре Кот.\"\"\"\n",
+    "        print(self.color, self.type_)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "pwOtF86Na8Tm"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# создадим объект\n",
+    "Matroskin2 = CatClass2(\"gray\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "5wKGe_KEcq9C",
+    "outputId": "7faf0fa9-83e6-4879-e9ee-451f67b99dc3"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Мяу\n",
+      "Мяу\n",
+      "Мяу\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# применим метод .meow()\n",
+    "Matroskin2.meow()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "01l4yJA17k9d",
+    "outputId": "f8831b06-b408-41dd-bdf1-cedd0ef17d84"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "gray cat\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# и метод .info()\n",
+    "Matroskin2.info()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "7o5fPMtonH0V"
+   },
+   "source": [
+    "### Принципы ООП"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "LG0BiM5PgxYR"
+   },
+   "source": [
+    "#### Инкапсуляция"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 35
+    },
+    "id": "X0HiYZq0Rmnd",
+    "outputId": "21e52d6a-c48c-475e-f9d8-52ab960961da"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "application/vnd.google.colaboratory.intrinsic+json": {
+       "type": "string"
+      },
+      "text/plain": [
+       "'dog'"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 9,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# изменим атрибут type_ объекта Matroskin на dog\n",
+    "Matroskin1.type_ = \"dog\"\n",
+    "\n",
+    "# выведем этот атрибут\n",
+    "Matroskin1.type_"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "_Un9fShyWILH"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "class CatClass3:\n",
+    "    \"\"\"Класс Кот.\"\"\"\n",
+    "\n",
+    "    def __init__(self, color: str) -> None:\n",
+    "        \"\"\"Инициализация Кота с цветом и типом.\"\"\"\n",
+    "        self.color = color\n",
+    "        # символ подчеркивания ПЕРЕД названием атрибута указывает,\n",
+    "        # что это частный атрибут и изменять его не стоит\n",
+    "        self._type_ = \"cat\""
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 35
+    },
+    "id": "YmpfrLukW4sm",
+    "outputId": "d1f43282-6ddf-4054-aac7-82b75041450e"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "application/vnd.google.colaboratory.intrinsic+json": {
+       "type": "string"
+      },
+      "text/plain": [
+       "'dog'"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 11,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# вновь создадим объект класса CatClass\n",
+    "Matroskin3 = CatClass3(\"gray\")\n",
+    "\n",
+    "# и изменим значение атрибута _type_\n",
+    "Matroskin3._type_ = \"dog\"  # pylint: disable=W0212\n",
+    "Matroskin3._type_  # pylint: disable=W0212"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "GqU88qogZ8_B"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "class CatClass4:\n",
+    "    \"\"\"Класс Кот.\"\"\"\n",
+    "\n",
+    "    def __init__(self, color: str) -> None:\n",
+    "        \"\"\"Инициализация Кота с цветом и типом.\"\"\"\n",
+    "        self.color = color\n",
+    "        # символ двойного подчеркивания предотвратит доступ извне\n",
+    "        self.__type_ = \"cat\"\n",
+    "        print(self.__type_)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "2O1GUso6aG4C"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# при попытке вызова такого атрибута Питон выдаст ошибку\n",
+    "Matroskin4 = CatClass4(\"gray\")\n",
+    "print(Matroskin4.__type_)  # pylint: disable=W0212"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 35
+    },
+    "id": "gqsNNuRiaHBr",
+    "outputId": "4a011366-bbe1-4668-ba86-9a3774713d71"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "application/vnd.google.colaboratory.intrinsic+json": {
+       "type": "string"
+      },
+      "text/plain": [
+       "'dog'"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 14,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# поставим _CatClass перед __type_\n",
+    "# Matroskin4._CatClass4__type_ = \"dog\"  C0103\n",
+    "\n",
+    "# к сожалению, значение атрибута изменится\n",
+    "# print(Matroskin4._CatClass4__type_)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "33PlUWogG2HN"
+   },
+   "source": [
+    "#### Наследование классов"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "e-NaY_Yd4l5h"
+   },
+   "source": [
+    "Создание родительского класса и класса-потомка"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "HS-07E-6Vc6Q"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# создадим класс Animal\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "class Animal:\n",
+    "    \"\"\"Базовый класс животное.\"\"\"\n",
+    "\n",
+    "    # пропишем метод .__init__() с двумя параметрами: вес (кг) и длина (см)\n",
+    "    def __init__(self, weight: float, length: float) -> None:\n",
+    "        \"\"\"Инициализация Животного с весом и длинной.\"\"\"\n",
+    "        # поместим аргументы этих параметров в соответствующие переменные\n",
+    "        self.weight = weight\n",
+    "        self.length = length\n",
+    "\n",
+    "    # объявим методы .eat()\n",
+    "    def eat(self) -> None:\n",
+    "        \"\"\"Метод осуществляет употребление пищи.\"\"\"\n",
+    "        print(\"Eating\")\n",
+    "\n",
+    "    # и .sleep()\n",
+    "    def sleep(self) -> None:\n",
+    "        \"\"\"Метод для сна.\"\"\"\n",
+    "        print(\"Sleeping\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "lABQGZSoCF0Y"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# создадим класс Bird\n",
+    "# родительский класс Animal пропишем в скобках\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "class Bird(Animal):\n",
+    "    \"\"\"Класс Птица, наследник класса Animal.\"\"\"\n",
+    "\n",
+    "    def __init__(self, weight: float, length: float) -> None:\n",
+    "        \"\"\"Инициализация Птицы с весом, длинной.\"\"\"\n",
+    "        # с помощью функции super() вызовем метод .__init__() родительского класса Animal\n",
+    "        Animal.__init__(self, weight, length)\n",
+    "\n",
+    "    # внутри класса Bird объявим новый метод .move()\n",
+    "    def move(self) -> None:\n",
+    "        \"\"\"Осуществляет полет птицы.\"\"\"\n",
+    "        # для птиц .move() будет означать \"летать\"\n",
+    "        print(\"Flying\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "RzdouKGtCQMP"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# создадим объект pigeon и передадим ему значения веса и длины\n",
+    "pigeon = Bird(0.3, 30)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "YGwcXdjWCcDd",
+    "outputId": "ed5ba623-7a25-4989-8575-b0b828fd32b1"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "(0.3, 30)"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 18,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# посмотрим на унаследованные у класса Animal атрибуты\n",
+    "print(pigeon.weight, pigeon.length)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "8wX-Bo_fCcP7",
+    "outputId": "f81e094f-0fc7-495f-d361-6ae2089af75f"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Eating\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# и методы\n",
+    "pigeon.eat()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "d6HH0FwrCw90",
+    "outputId": "392ed579-8f16-485b-cb46-1fc8a1622756"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Flying\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# теперь вызовем метод, свойственный только классу Bird\n",
+    "pigeon.move()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "z9yL5WN2C_Qi"
+   },
+   "source": [
+    "Функция `super()`"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "JYzIVcZrVc9W"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# снова создадим класс Bird\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "class Bird1(Animal):\n",
+    "    \"\"\"Класс Птица, наследник класса Animal.\"\"\"\n",
+    "\n",
+    "    # в метод .__init__() добавим параметр скорости полета (км/ч)\n",
+    "    def __init__(\n",
+    "        self, weight: float, length: float, flying_speed: float\n",
+    "    ) -> None:\n",
+    "        \"\"\"Инициализация Птицы с весом, длинной и скоростью полета.\"\"\"\n",
+    "        # с помощью функции super() вызовем метод .__init__() родительского класса Animal\n",
+    "        Animal.__init__(self, weight, length)\n",
+    "        self.flying_speed = flying_speed\n",
+    "\n",
+    "    # вновь пропишем метод .move()\n",
+    "    def move(self) -> None:\n",
+    "        \"\"\"Осуществляет полет птицы.\"\"\"\n",
+    "        print(\"Flying\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "cwu9N5Q0VdAO"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# вновь создадим объект pigeon класса Bird, но уже с тремя параметрами\n",
+    "pigeon1 = Bird1(0.3, 30, 100)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "WfcbSzlf6Ao_",
+    "outputId": "e1c67eff-0beb-4cd5-d23a-e16d77b74288"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "(0.3, 30, 100)"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 23,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# вызовем как унаследованные, так и собственные атрибуты класса Bird\n",
+    "print(pigeon1.weight, pigeon1.length, pigeon1.flying_speed)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "230dmrRP4ZZE",
+    "outputId": "08c58782-4a4a-487c-afef-caebda3f5518"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Sleeping\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# вызовем унаследованный метод .sleep()\n",
+    "pigeon1.sleep()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "spaGz6VV4g_m",
+    "outputId": "005310bf-a88a-484e-a816-feac166bf35a"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Flying\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# и собственный метод .move()\n",
+    "pigeon1.move()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "qmOoUK4R5D-f"
+   },
+   "source": [
+    "Переопределение класса"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "7EFREoZb4kE6"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# создадим подкласс Flightless класса Bird\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "class Flightless(Bird):\n",
+    "    \"\"\"Класс Нелетающая Птица.\"\"\"\n",
+    "\n",
+    "    # метод .__init__() этого подкласса \"стирает\" .__init__() родительского класса\n",
+    "    def __init__(\n",
+    "        self, weight: float, length: float, running_speed: float\n",
+    "    ) -> None:\n",
+    "        \"\"\"Инициализация Нелетающей Птицы со скоростью бега.\"\"\"\n",
+    "        # таким образом, у нас остается только один атрибут\n",
+    "        Bird.__init__(self, weight, length)\n",
+    "\n",
+    "        self.running_speed = running_speed\n",
+    "\n",
+    "    # кроме того, результатом метода .move() будет 'Running'\n",
+    "    def move(self) -> None:\n",
+    "        \"\"\"Осуществляет бег птицы.\"\"\"\n",
+    "        print(\"Running\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "lb8QJKEN4kKh"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# создадим объект ostrich класса Flightless\n",
+    "ostrich = Flightless(13, 33, 60)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "AoTdJFjw4kNn",
+    "outputId": "19cba34f-4d88-4b14-8996-84ab61c669d7"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "60"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 28,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# посмотрим на значение атрибута скорости\n",
+    "ostrich.running_speed"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "PledBnHF4kQ3",
+    "outputId": "f8dc2bdd-d8cb-4d1d-f389-2909bf9b5e16"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Running\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# и проверим метод .move()\n",
+    "ostrich.move()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "7oBZyEcG797e",
+    "outputId": "445235a6-2e6a-4ff7-d66d-99ba8a359145"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Eating\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# подкласс Flightless сохранил методы всех родительских классов\n",
+    "ostrich.eat()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "BW2xaOeB9PDk"
+   },
+   "source": [
+    "Множественное наследование"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "jA-Aj_z49RYk"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# создадим родительский класс Fish\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "class Fish:\n",
+    "    \"\"\"Класс Рыба.\"\"\"\n",
+    "\n",
+    "    # и метод .swim()\n",
+    "    def swim(self) -> None:\n",
+    "        \"\"\"Осуществляет плавание.\"\"\"\n",
+    "        print(\"Swimming\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "CN-A0F2D9RSC"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# и еще один родительский класс Bird\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "class Bird2:\n",
+    "    \"\"\"Класс Птица.\"\"\"\n",
+    "\n",
+    "    # и метод .fly()\n",
+    "    def fly(self) -> None:\n",
+    "        \"\"\"Осуществляет полет.\"\"\"\n",
+    "        print(\"Flying\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "udTUUUr0HKkB"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# теперь создадим класс-потомок этих двух классов\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "class SwimmingBird(Bird2, Fish):\n",
+    "    \"\"\"Класс Плавающая Птица.\"\"\"\n",
+    "\n",
+    "    pass  # pylint: disable=unnecessary-pass"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "7SfYHQItHe9I"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# создадим объект duck класса SwimmingBird\n",
+    "duck = SwimmingBird()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "xogM-VUMHrd0",
+    "outputId": "99eac1e7-b433-4d7f-808d-fee1d0eee5b2"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Flying\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# как мы видим утка умеет как летать,\n",
+    "duck.fly()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "lHZ6WVWQJmVi",
+    "outputId": "9e410617-daaa-4f91-d25a-4e21be5efc26"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Swimming\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# так и плавать\n",
+    "duck.swim()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "ruBf2MpEiN-9"
+   },
+   "source": [
+    "#### Полиморфизм"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "57k1y3vHzS2Q",
+    "outputId": "580b15e7-667d-426f-9e1b-545feb183354"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "4"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 37,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# для чисел '+' является оператором сложения\n",
+    "print(2 + 2)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 35
+    },
+    "id": "XFkxRUt2zTFb",
+    "outputId": "d413afd8-f001-4220-c0f0-ab14f10900dc"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "application/vnd.google.colaboratory.intrinsic+json": {
+       "type": "string"
+      },
+      "text/plain": [
+       "'классы и объекты'"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 38,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# для строк - оператором объединения\n",
+    "print(\"классы\" + \" и \" + \"объекты\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "syQy4yvkiRUN"
+   },
+   "source": [
+    "1. Полиморфизм функций"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "T23-llHTiTY2",
+    "outputId": "53e10046-f89b-4e08-855f-15872c223af2"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "26"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 39,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# функцию len() можно применить к строке\n",
+    "print(len(\"Программирование на Питоне\"))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "CbWOFs8wqLKZ",
+    "outputId": "1bdb6886-59d4-4f7a-ea07-d269a971e358"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "3"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 40,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# кроме того, она способна работать со списком\n",
+    "print(len([\"Программирование\", \"на\", \"Питоне\"]))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "l03mggVpqLPx",
+    "outputId": "235f05b6-d75f-4a3c-b65b-5673ae460020"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "3"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 41,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# словарем\n",
+    "print(len({0: \"Программирование\", 1: \"на\", 2: \"Питоне\"}))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "EAvsld8Zr6eK",
+    "outputId": "9d3f93a2-08ef-49e9-d83a-89d85f53ce3e"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "3"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 42,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "print(len(np.array([1, 2, 3])))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "03fAyPjYiUD-"
+   },
+   "source": [
+    "2. Полиморфизм классов"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "Q2JI2sNo_rJ4"
+   },
+   "source": [
+    "Создадим объекты с одинаковыми атрибутами и методами"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "JexRqp8IiTig"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# создадим класс котов\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "class CatClass5:\n",
+    "    \"\"\"Класс Кот.\"\"\"\n",
+    "\n",
+    "    # определим атрибуты клички, типа и цвета шерсти\n",
+    "    def __init__(self, name: str, color: str) -> None:\n",
+    "        \"\"\"Инициализация Кота с именем, цветом и типом.\"\"\"\n",
+    "        self.name = name\n",
+    "        self._type_ = \"кот\"\n",
+    "        self.color = color\n",
+    "\n",
+    "    # создадим метод .info() для вывода этих атрибутов\n",
+    "    def info(self) -> None:\n",
+    "        \"\"\"Выводит информацию о коте.\"\"\"\n",
+    "        print(\n",
+    "            f\"Меня зовут {self.name}, я {self._type_}, цвет моей шерсти {self.color}\"\n",
+    "        )\n",
+    "\n",
+    "    # и метод .sound(), показывающий, что коты умеют мяукать\n",
+    "    def sound(self) -> None:\n",
+    "        \"\"\"Метод сообщает, что коты умеют мяукать.\"\"\"\n",
+    "        print(\"Я умею мяукать\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "PEyzqo1qBxhZ"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# создадим класс собак\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "class DogClass5:\n",
+    "    \"\"\"Класс Пес.\"\"\"\n",
+    "\n",
+    "    # с такими же атрибутами\n",
+    "    def __init__(self, name: str, color: str) -> None:\n",
+    "        \"\"\"Инициализация Пса с именем, цветом и типом.\"\"\"\n",
+    "        self.name = name\n",
+    "        self._type_ = \"пес\"\n",
+    "        self.color = color\n",
+    "\n",
+    "    # и методами\n",
+    "    def info(self) -> None:\n",
+    "        \"\"\"Выводит информацию о коте.\"\"\"\n",
+    "        print(\n",
+    "            f\"Меня зовут {self.name}, я {self._type_}, цвет моей шерсти {self.color}\"\n",
+    "        )\n",
+    "\n",
+    "    # хотя, обратите внимание, действия внутри методов отличаются\n",
+    "    def sound(self) -> None:\n",
+    "        \"\"\"Метод сообщает, что псы умеют лаять.\"\"\"\n",
+    "        print(\"Я умею лаять\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "yxdVCLs7_vGV"
+   },
+   "source": [
+    "Создадим объекты этих классов"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "j5TO6c1aAHRV"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "cat5 = CatClass5(\"Бегемот\", \"черный\")\n",
+    "dog5 = DogClass5(\"Барбос\", \"серый\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "In29ldkK_9aa"
+   },
+   "source": [
+    "В цикле `for` вызовем атрибуты и методы каждого из классов"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "5xvyicz0AGyU",
+    "outputId": "ab94a6c3-16e7-424d-9763-f38dfee541bb"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Меня зовут Бегемот, я кот, цвет моей шерсти черный\n",
+      "Я умею мяукать\n",
+      "\n",
+      "Меня зовут Барбос, я пес, цвет моей шерсти серый\n",
+      "Я умею лаять\n",
+      "\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "for animal in (cat5, dog5):\n",
+    "    animal.info()\n",
+    "    animal.sound()\n",
+    "    print()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "UhIuTZgpjK-n"
+   },
+   "source": [
+    "### Парадигмы программирования"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "D329DnitlFFM"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "patients: list[dict[str, str | int]] = [\n",
+    "    {\"name\": \"Николай\", \"height\": 178},\n",
+    "    {\"name\": \"Иван\", \"height\": 182},\n",
+    "    {\"name\": \"Алексей\", \"height\": 190},\n",
+    "]"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "SakiQ8b0jQb5"
+   },
+   "source": [
+    "#### Процедурное программирование"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "fMwt8bYhjVG0",
+    "outputId": "6e503541-62ca-4f17-c384-4799190734be"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "183.33333333333334"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 48,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# создадим переменные для общего роста и количества пациентов\n",
+    "total, count = 0, 0\n",
+    "\n",
+    "# в цикле for пройдемся по пациентам (отдельным словарям)\n",
+    "for patient in patients:\n",
+    "    # достанем значение роста и прибавим к текущему значению переменной total\n",
+    "    total += int(patient[\"height\"])\n",
+    "    # на каждой итерации будем увеличивать счетчик пациентов на один\n",
+    "    count += 1\n",
+    "\n",
+    "# разделим общий рост на количество пациентов,\n",
+    "# чтобы получить среднее значение\n",
+    "print(total / count)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "pdLaSjb-jV1y"
+   },
+   "source": [
+    "#### Объектно-ориентированное программирование"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "7OKHNVZHjiTu"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# создадим класс для работы с данными DataClass\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "class DataClass:\n",
+    "    \"\"\"Класс для работы с данными.\"\"\"\n",
+    "\n",
+    "    # при создании объекта будем передавать ему данные для анализа\n",
+    "    def __init__(self, data: list[dict[str, str | int]]) -> None:\n",
+    "        \"\"\"Инициализация экземпляра класса.\"\"\"\n",
+    "        self.data = data\n",
+    "        self.metric: str | None = None\n",
+    "        self.__total: int | None = None\n",
+    "        self.__count: int | None = None\n",
+    "\n",
+    "    # кроме того, создадим метод для расчета среднего значения\n",
+    "    def count_average(self, metric: str) -> float:\n",
+    "        \"\"\"Расчет среднего значения по переданной метрике.\"\"\"\n",
+    "        # параметр metric определит, по какому столбцу считать среднее\n",
+    "        self.metric = metric\n",
+    "\n",
+    "        # объявим два частных атрибута\n",
+    "        self.__total = 0\n",
+    "        self.__count = 0\n",
+    "\n",
+    "        # в цикле for пройдемся по списку словарей\n",
+    "        for item in self.data:\n",
+    "\n",
+    "            # рассчитаем общую сумму по указанному в metric\n",
+    "            # значению каждого словаря\n",
+    "            self.__total += int(item[self.metric])\n",
+    "\n",
+    "            # и количество таких записей\n",
+    "            self.__count += 1\n",
+    "\n",
+    "        # разделим общую сумму показателя на количество записей\n",
+    "        return self.__total / self.__count"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "CgiUFzkLjibJ",
+    "outputId": "9c019f6e-adee-45f2-d837-ff4a876c12e5"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "183.33333333333334"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 50,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# создадим объект класса DataClass и передадим ему данные о пациентах\n",
+    "data_object = DataClass(patients)\n",
+    "\n",
+    "# вызовем метод .count_average() с метрикой 'height'\n",
+    "data_object.count_average(\"height\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "oIzYzt3hji9O"
+   },
+   "source": [
+    "#### Функциональное программирование"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "T7rvVdD9rU4a"
+   },
+   "source": [
+    "Функция map()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "5PT_4ZLfqqG0",
+    "outputId": "e659e7fa-e06c-4e21-ef9e-26df60c55556"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "[178, 182, 190]"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 51,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# lambda-функция достанет значение по ключу height\n",
+    "# функция map() применит lambda-функцию к каждому вложенному в patients словарю\n",
+    "# функция list() преобразует результат в список\n",
+    "heights: list[int] = list(\n",
+    "    map(lambda patient: int(patient[\"height\"]), patients)\n",
+    ")\n",
+    "heights"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "Zr0R6ibHor5X",
+    "outputId": "6838b211-8132-497d-efe4-7a5893d04db6"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "183.33333333333334"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 52,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# воспользуемся функциями sum() и len() для нахождения среднего значения\n",
+    "print(sum(heights) / len(heights))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "5WBvRwVxrXRg"
+   },
+   "source": [
+    "Функция einsum()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "co4xTm4krdDn"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# возьмем два двумерных массива\n",
+    "a_np_array = np.array([[0, 1, 2], [3, 4, 5]])\n",
+    "\n",
+    "b_np_array = np.array([[5, 4], [3, 2], [1, 0]])"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "D1U0EgomMX-6",
+    "outputId": "489d668d-1800-4032-d25b-af055a01fb12"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "array([[ 5,  2],\n",
+       "       [32, 20]])"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 54,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# перемножим a и b по индексу j через функцию np.einsum()\n",
+    "einsum_result = np.einsum(\"ij, jk -> ik\", a_np_array, b_np_array)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "K3j3MzT6h70G"
+   },
+   "source": [
+    "### Классы и объекты в машинном обучении"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "WFqBszMyiAdy"
+   },
+   "source": [
+    "#### Готовые классы в библиотеке sklearn"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "VtVNV9EMiFcF"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# возьмем данные роста и обхвата шеи\n",
+    "X_np_array = np.array(\n",
+    "    [\n",
+    "        1.48,\n",
+    "        1.49,\n",
+    "        1.49,\n",
+    "        1.50,\n",
+    "        1.51,\n",
+    "        1.52,\n",
+    "        1.52,\n",
+    "        1.53,\n",
+    "        1.53,\n",
+    "        1.54,\n",
+    "        1.55,\n",
+    "        1.56,\n",
+    "        1.57,\n",
+    "        1.57,\n",
+    "        1.58,\n",
+    "        1.58,\n",
+    "        1.59,\n",
+    "        1.60,\n",
+    "        1.61,\n",
+    "        1.62,\n",
+    "        1.63,\n",
+    "        1.64,\n",
+    "        1.65,\n",
+    "        1.65,\n",
+    "        1.66,\n",
+    "        1.67,\n",
+    "        1.67,\n",
+    "        1.68,\n",
+    "        1.68,\n",
+    "        1.69,\n",
+    "        1.70,\n",
+    "        1.70,\n",
+    "        1.71,\n",
+    "        1.71,\n",
+    "        1.71,\n",
+    "        1.74,\n",
+    "        1.75,\n",
+    "        1.76,\n",
+    "        1.77,\n",
+    "        1.77,\n",
+    "        1.78,\n",
+    "    ]\n",
+    ")\n",
+    "y_np_array = np.array(\n",
+    "    [\n",
+    "        29.1,\n",
+    "        30.0,\n",
+    "        30.1,\n",
+    "        30.2,\n",
+    "        30.4,\n",
+    "        30.6,\n",
+    "        30.8,\n",
+    "        30.9,\n",
+    "        31.0,\n",
+    "        30.6,\n",
+    "        30.7,\n",
+    "        30.9,\n",
+    "        31.0,\n",
+    "        31.2,\n",
+    "        31.3,\n",
+    "        32.0,\n",
+    "        31.4,\n",
+    "        31.9,\n",
+    "        32.4,\n",
+    "        32.8,\n",
+    "        32.8,\n",
+    "        33.3,\n",
+    "        33.6,\n",
+    "        33.0,\n",
+    "        33.9,\n",
+    "        33.8,\n",
+    "        35.0,\n",
+    "        34.5,\n",
+    "        34.7,\n",
+    "        34.6,\n",
+    "        34.2,\n",
+    "        34.8,\n",
+    "        35.5,\n",
+    "        36.0,\n",
+    "        36.2,\n",
+    "        36.3,\n",
+    "        36.6,\n",
+    "        36.8,\n",
+    "        36.8,\n",
+    "        37.0,\n",
+    "        38.5,\n",
+    "    ]\n",
+    ")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "urkDTmJiGexS"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# преобразуем данные роста в двумерный массив\n",
+    "X_2D = X_np_array.reshape(-1, 1)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "Y_7E3d9EE2_e",
+    "outputId": "9c5a5c1e-49f3-4287-d7ad-a0ec3904c777"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "(array([26.86181201]), -10.570936299787334)"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 57,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# создадим объект этого класса и запишем в переменную model\n",
+    "model = LinearRegression()\n",
+    "\n",
+    "# обучим модель с помощью метода .fit(), которому передадим наши данные\n",
+    "model.fit(X_2D, y_np_array)\n",
+    "\n",
+    "# на выходе получим коэффициенты линейной регрессии\n",
+    "model.coef_, model.intercept_"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "DAkn0YJd_xZM",
+    "outputId": "4cf1ef45-8f54-4fc9-a534-511d6d835f8d"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "array([29.18454547, 29.45316359, 29.45316359, 29.72178171, 29.99039983])"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 58,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# +\n",
+    "# построим прогноз и выведем первые пять значений\n",
+    "y_pred = model.predict(X_2D)\n",
+    "print(y_pred[:5])"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "deNVn0YIJ9Lx"
+   },
+   "source": [
+    "#### Пример ООП: собственный класс линейной регрессии"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "Fy55136VEDy9"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# создадим класс SimpleLinearRegression\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "class SimpleLinearRegression:\n",
+    "    \"\"\"Класс SimpleLinearRegression.\"\"\"\n",
+    "\n",
+    "    # в методе .__init__() объявим переменные наклона и сдвига\n",
+    "    def __init__(self) -> None:\n",
+    "        \"\"\"Инициализация экземпляра класса.\"\"\"\n",
+    "        self.slope_: float | None = None\n",
+    "        self.intercept_: float | None = None\n",
+    "\n",
+    "    # создадим метод .fit()\n",
+    "    def fit(self, x_arg: list[float], y_arg: list[float]) -> None:\n",
+    "        \"\"\"Метод для вычисления наклона и сдвига.\"\"\"\n",
+    "        # найдем среднее значение X и y\n",
+    "        x_mean = self.find_mean(x_arg)\n",
+    "        y_mean = self.find_mean(y_arg)\n",
+    "\n",
+    "        # объявим переменные для числителя и знаменателя\n",
+    "        numerator: float = 0\n",
+    "        denominator: float = 0\n",
+    "\n",
+    "        # в цикле пройдемся по данным\n",
+    "        for index, value_x in enumerate(x_arg):\n",
+    "\n",
+    "            # вычислим значения числителя и знаменателя по формуле выше\n",
+    "            numerator += (value_x - x_mean) * (y_arg[index] - y_mean)\n",
+    "            denominator += (value_x - x_mean) ** 2\n",
+    "\n",
+    "        # найдем наклон и сдвиг\n",
+    "        slope_ = numerator / denominator\n",
+    "        intercept_ = y_mean - slope_ * x_mean\n",
+    "\n",
+    "        # сохраним получившиеся коэффициенты в виде атрибутов\n",
+    "        self.slope_ = slope_\n",
+    "        self.intercept_ = intercept_\n",
+    "\n",
+    "    # метод .predict() просто умножит через скалярное произведение\n",
+    "    # вектор данных на наклон и прибавит сдвиг\n",
+    "    def predict(self, x_arg: list[float]):  # type: ignore\n",
+    "        \"\"\"Вычисляет склярное произведение.\"\"\"\n",
+    "        # на выходе мы получим вектор прогнозных значений\n",
+    "        return np.dot(self.slope_, x_arg) + self.intercept_\n",
+    "\n",
+    "    # служебный метод: расчет среднего\n",
+    "    def find_mean(self, nums: list[float]) -> float:\n",
+    "        \"\"\"Расчет среднего.\"\"\"\n",
+    "        return sum(nums) / len(nums)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "SO7OMSo0E3K7"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# создадим объект класса SimpleLinearRegression\n",
+    "model = SimpleLinearRegression()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "g27k4R8dE8mo",
+    "outputId": "03691d70-a0c4-49e8-f6b3-5c7b879b529c"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "(26.861812005569757, -10.570936299787334)"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 61,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# применим метод .fit()\n",
+    "model.fit(X_np_array, y_np_array)  # type: ignore\n",
+    "\n",
+    "# посмотрим на коэффициенты\n",
+    "print(model.slope_, model.intercept_)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "FgvjnZG9F_rA",
+    "outputId": "0560d5a5-dbf8-4bb3-efd7-926f3f8a29da"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "array([29.18454547, 29.45316359, 29.45316359, 29.72178171, 29.99039983])"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 62,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# сделаем прогноз через .predict()\n",
+    "y_pred = model.predict(X_np_array)  # type: ignore\n",
+    "\n",
+    "# и выведем первые пять коэффициентов\n",
+    "print(y_pred[:5])"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "colab": {
+   "provenance": [],
+   "toc_visible": true
+  },
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "Python 3",
+   "name": "python3"
+  },
+  "language_info": {
+   "name": "python"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 0
+}
diff --git a/Python/makarov/chapter_07_classes.py b/Python/makarov/chapter_07_classes.py
new file mode 100644
index 00000000..4dd65ab4
--- /dev/null
+++ b/Python/makarov/chapter_07_classes.py
@@ -0,0 +1,739 @@
+"""Макаров.
+
+Классы и объекты в Питоне.
+"""
+
+# ## Классы и объекты в Питоне
+
+# ### Создание класса
+
+# #### Создание класса и метод `.__init__()`
+
+# +
+# создадим класс CatClass
+# нашему классу понадобится Numpy
+# массивом Numpy и другими объектами
+import numpy as np
+
+# из набора линейных моделей библиотеки sklearn импортируем линейную регрессию
+from sklearn.linear_model import LinearRegression
+
+
+class CatClass:
+    """Класс Кот."""
+
+    # и пропишем метод .__init__()
+    def __init__(self) -> None:
+        """Инициализация экземпляра класса."""
+        print("Cat initializing")
+
+
+# -
+
+# #### Создание объекта
+
+# +
+# создадим объект Matroskin класса CatClass
+Matroskin = CatClass()
+
+# проверим тип данных созданной переменной
+type(Matroskin)
+# -
+
+# #### Атрибуты класса
+
+# +
+# вновь создадим класс CatClass
+
+
+class CatClass1:
+    """Класс Кот."""
+
+    # метод .__init__() на этот раз принимает еще и параметр color
+    def __init__(self, color: str) -> None:
+        """Инициализация Кота с цветом и типом."""
+        # этот параметр будет записан в переменную атрибута self.color
+        self.color = color
+
+        # значение атрибута type_ задается внутри класса
+        self.type_ = "cat"
+
+
+# +
+# повторно создадим объект класса CatClass, передав ему параметр цвета шерсти
+Matroskin1 = CatClass1("gray")
+
+# и выведем атрибуты класса
+Matroskin1.color, Matroskin1.type_
+# -
+
+# #### Методы класса
+
+# +
+# перепишем класс CatClass
+
+
+class CatClass2:
+    """Класс Кот."""
+
+    # метод .__init__() и атрибуты оставим без изменений
+    def __init__(self, color: str) -> None:
+        """Инициализация Кота с цветом и типом."""
+        self.color = color
+        self.type_ = "cat"
+
+    # однако добавим метод, который позволит коту мяукать
+    def meow(self) -> None:
+        """Метод осуществляет мяуканье."""
+        for _ in range(3):
+            print("Мяу")
+
+    # и метод .info() для вывода информации об объекте
+    def info(self) -> None:
+        """Метод выводит информацию об экземпляре Кот."""
+        print(self.color, self.type_)
+
+
+# -
+
+# создадим объект
+Matroskin2 = CatClass2("gray")
+
+# применим метод .meow()
+Matroskin2.meow()
+
+# и метод .info()
+Matroskin2.info()
+
+# ### Принципы ООП
+
+# #### Инкапсуляция
+
+# +
+# изменим атрибут type_ объекта Matroskin на dog
+Matroskin1.type_ = "dog"
+
+# выведем этот атрибут
+Matroskin1.type_
+
+
+# -
+
+
+class CatClass3:
+    """Класс Кот."""
+
+    def __init__(self, color: str) -> None:
+        """Инициализация Кота с цветом и типом."""
+        self.color = color
+        # символ подчеркивания ПЕРЕД названием атрибута указывает,
+        # что это частный атрибут и изменять его не стоит
+        self._type_ = "cat"
+
+
+# +
+# вновь создадим объект класса CatClass
+Matroskin3 = CatClass3("gray")
+
+# и изменим значение атрибута _type_
+Matroskin3._type_ = "dog"  # pylint: disable=W0212
+Matroskin3._type_  # pylint: disable=W0212
+
+
+# -
+
+
+class CatClass4:
+    """Класс Кот."""
+
+    def __init__(self, color: str) -> None:
+        """Инициализация Кота с цветом и типом."""
+        self.color = color
+        # символ двойного подчеркивания предотвратит доступ извне
+        self.__type_ = "cat"
+        print(self.__type_)
+
+
+# при попытке вызова такого атрибута Питон выдаст ошибку
+Matroskin4 = CatClass4("gray")
+print(Matroskin4.__type_)  # pylint: disable=W0212
+
+# +
+# поставим _CatClass перед __type_
+# Matroskin4._CatClass4__type_ = "dog"  C0103
+
+# к сожалению, значение атрибута изменится
+# print(Matroskin4._CatClass4__type_)
+# -
+
+# #### Наследование классов
+
+# Создание родительского класса и класса-потомка
+
+# +
+# создадим класс Animal
+
+
+class Animal:
+    """Базовый класс животное."""
+
+    # пропишем метод .__init__() с двумя параметрами: вес (кг) и длина (см)
+    def __init__(self, weight: float, length: float) -> None:
+        """Инициализация Животного с весом и длинной."""
+        # поместим аргументы этих параметров в соответствующие переменные
+        self.weight = weight
+        self.length = length
+
+    # объявим методы .eat()
+    def eat(self) -> None:
+        """Метод осуществляет употребление пищи."""
+        print("Eating")
+
+    # и .sleep()
+    def sleep(self) -> None:
+        """Метод для сна."""
+        print("Sleeping")
+
+
+# +
+# создадим класс Bird
+# родительский класс Animal пропишем в скобках
+
+
+class Bird(Animal):
+    """Класс Птица, наследник класса Animal."""
+
+    def __init__(self, weight: float, length: float) -> None:
+        """Инициализация Птицы с весом, длинной."""
+        # с помощью функции super() вызовем метод .__init__() родительского класса Animal
+        Animal.__init__(self, weight, length)
+
+    # внутри класса Bird объявим новый метод .move()
+    def move(self) -> None:
+        """Осуществляет полет птицы."""
+        # для птиц .move() будет означать "летать"
+        print("Flying")
+
+
+# -
+
+# создадим объект pigeon и передадим ему значения веса и длины
+pigeon = Bird(0.3, 30)
+
+# посмотрим на унаследованные у класса Animal атрибуты
+print(pigeon.weight, pigeon.length)
+
+# и методы
+pigeon.eat()
+
+# теперь вызовем метод, свойственный только классу Bird
+pigeon.move()
+
+# Функция `super()`
+
+# +
+# снова создадим класс Bird
+
+
+class Bird1(Animal):
+    """Класс Птица, наследник класса Animal."""
+
+    # в метод .__init__() добавим параметр скорости полета (км/ч)
+    def __init__(
+        self, weight: float, length: float, flying_speed: float
+    ) -> None:
+        """Инициализация Птицы с весом, длинной и скоростью полета."""
+        # с помощью функции super() вызовем метод .__init__() родительского класса Animal
+        Animal.__init__(self, weight, length)
+        self.flying_speed = flying_speed
+
+    # вновь пропишем метод .move()
+    def move(self) -> None:
+        """Осуществляет полет птицы."""
+        print("Flying")
+
+
+# -
+
+# вновь создадим объект pigeon класса Bird, но уже с тремя параметрами
+pigeon1 = Bird1(0.3, 30, 100)
+
+# вызовем как унаследованные, так и собственные атрибуты класса Bird
+print(pigeon1.weight, pigeon1.length, pigeon1.flying_speed)
+
+# вызовем унаследованный метод .sleep()
+pigeon1.sleep()
+
+# и собственный метод .move()
+pigeon1.move()
+
+# Переопределение класса
+
+# +
+# создадим подкласс Flightless класса Bird
+
+
+class Flightless(Bird):
+    """Класс Нелетающая Птица."""
+
+    # метод .__init__() этого подкласса "стирает" .__init__() родительского класса
+    def __init__(
+        self, weight: float, length: float, running_speed: float
+    ) -> None:
+        """Инициализация Нелетающей Птицы со скоростью бега."""
+        # таким образом, у нас остается только один атрибут
+        Bird.__init__(self, weight, length)
+
+        self.running_speed = running_speed
+
+    # кроме того, результатом метода .move() будет 'Running'
+    def move(self) -> None:
+        """Осуществляет бег птицы."""
+        print("Running")
+
+
+# -
+
+# создадим объект ostrich класса Flightless
+ostrich = Flightless(13, 33, 60)
+
+# посмотрим на значение атрибута скорости
+ostrich.running_speed
+
+# и проверим метод .move()
+ostrich.move()
+
+# подкласс Flightless сохранил методы всех родительских классов
+ostrich.eat()
+
+# Множественное наследование
+
+# +
+# создадим родительский класс Fish
+
+
+class Fish:
+    """Класс Рыба."""
+
+    # и метод .swim()
+    def swim(self) -> None:
+        """Осуществляет плавание."""
+        print("Swimming")
+
+
+# +
+# и еще один родительский класс Bird
+
+
+class Bird2:
+    """Класс Птица."""
+
+    # и метод .fly()
+    def fly(self) -> None:
+        """Осуществляет полет."""
+        print("Flying")
+
+
+# +
+# теперь создадим класс-потомок этих двух классов
+
+
+class SwimmingBird(Bird2, Fish):
+    """Класс Плавающая Птица."""
+
+    pass  # pylint: disable=unnecessary-pass
+
+
+# -
+
+# создадим объект duck класса SwimmingBird
+duck = SwimmingBird()
+
+# как мы видим утка умеет как летать,
+duck.fly()
+
+# так и плавать
+duck.swim()
+
+# #### Полиморфизм
+
+# для чисел '+' является оператором сложения
+print(2 + 2)
+
+# для строк - оператором объединения
+print("классы" + " и " + "объекты")
+
+# 1. Полиморфизм функций
+
+# функцию len() можно применить к строке
+print(len("Программирование на Питоне"))
+
+# кроме того, она способна работать со списком
+print(len(["Программирование", "на", "Питоне"]))
+
+# словарем
+print(len({0: "Программирование", 1: "на", 2: "Питоне"}))
+
+print(len(np.array([1, 2, 3])))
+
+# 2. Полиморфизм классов
+
+# Создадим объекты с одинаковыми атрибутами и методами
+
+# +
+# создадим класс котов
+
+
+class CatClass5:
+    """Класс Кот."""
+
+    # определим атрибуты клички, типа и цвета шерсти
+    def __init__(self, name: str, color: str) -> None:
+        """Инициализация Кота с именем, цветом и типом."""
+        self.name = name
+        self._type_ = "кот"
+        self.color = color
+
+    # создадим метод .info() для вывода этих атрибутов
+    def info(self) -> None:
+        """Выводит информацию о коте."""
+        print(
+            f"Меня зовут {self.name}, я {self._type_}, цвет моей шерсти {self.color}"
+        )
+
+    # и метод .sound(), показывающий, что коты умеют мяукать
+    def sound(self) -> None:
+        """Метод сообщает, что коты умеют мяукать."""
+        print("Я умею мяукать")
+
+
+# +
+# создадим класс собак
+
+
+class DogClass5:
+    """Класс Пес."""
+
+    # с такими же атрибутами
+    def __init__(self, name: str, color: str) -> None:
+        """Инициализация Пса с именем, цветом и типом."""
+        self.name = name
+        self._type_ = "пес"
+        self.color = color
+
+    # и методами
+    def info(self) -> None:
+        """Выводит информацию о коте."""
+        print(
+            f"Меня зовут {self.name}, я {self._type_}, цвет моей шерсти {self.color}"
+        )
+
+    # хотя, обратите внимание, действия внутри методов отличаются
+    def sound(self) -> None:
+        """Метод сообщает, что псы умеют лаять."""
+        print("Я умею лаять")
+
+
+# -
+
+# Создадим объекты этих классов
+
+cat5 = CatClass5("Бегемот", "черный")
+dog5 = DogClass5("Барбос", "серый")
+
+# В цикле `for` вызовем атрибуты и методы каждого из классов
+
+for animal in (cat5, dog5):
+    animal.info()
+    animal.sound()
+    print()
+
+# ### Парадигмы программирования
+
+patients: list[dict[str, str | int]] = [
+    {"name": "Николай", "height": 178},
+    {"name": "Иван", "height": 182},
+    {"name": "Алексей", "height": 190},
+]
+
+# #### Процедурное программирование
+
+# +
+# создадим переменные для общего роста и количества пациентов
+total, count = 0, 0
+
+# в цикле for пройдемся по пациентам (отдельным словарям)
+for patient in patients:
+    # достанем значение роста и прибавим к текущему значению переменной total
+    total += int(patient["height"])
+    # на каждой итерации будем увеличивать счетчик пациентов на один
+    count += 1
+
+# разделим общий рост на количество пациентов,
+# чтобы получить среднее значение
+print(total / count)
+# -
+
+# #### Объектно-ориентированное программирование
+
+# +
+# создадим класс для работы с данными DataClass
+
+
+class DataClass:
+    """Класс для работы с данными."""
+
+    # при создании объекта будем передавать ему данные для анализа
+    def __init__(self, data: list[dict[str, str | int]]) -> None:
+        """Инициализация экземпляра класса."""
+        self.data = data
+        self.metric: str | None = None
+        self.__total: int | None = None
+        self.__count: int | None = None
+
+    # кроме того, создадим метод для расчета среднего значения
+    def count_average(self, metric: str) -> float:
+        """Расчет среднего значения по переданной метрике."""
+        # параметр metric определит, по какому столбцу считать среднее
+        self.metric = metric
+
+        # объявим два частных атрибута
+        self.__total = 0
+        self.__count = 0
+
+        # в цикле for пройдемся по списку словарей
+        for item in self.data:
+
+            # рассчитаем общую сумму по указанному в metric
+            # значению каждого словаря
+            self.__total += int(item[self.metric])
+
+            # и количество таких записей
+            self.__count += 1
+
+        # разделим общую сумму показателя на количество записей
+        return self.__total / self.__count
+
+
+# +
+# создадим объект класса DataClass и передадим ему данные о пациентах
+data_object = DataClass(patients)
+
+# вызовем метод .count_average() с метрикой 'height'
+data_object.count_average("height")
+# -
+
+# #### Функциональное программирование
+
+# Функция map()
+
+# lambda-функция достанет значение по ключу height
+# функция map() применит lambda-функцию к каждому вложенному в patients словарю
+# функция list() преобразует результат в список
+heights: list[int] = list(
+    map(lambda patient: int(patient["height"]), patients)
+)
+heights
+
+# воспользуемся функциями sum() и len() для нахождения среднего значения
+print(sum(heights) / len(heights))
+
+# Функция einsum()
+
+# +
+# возьмем два двумерных массива
+a_np_array = np.array([[0, 1, 2], [3, 4, 5]])
+
+b_np_array = np.array([[5, 4], [3, 2], [1, 0]])
+# -
+
+# перемножим a и b по индексу j через функцию np.einsum()
+einsum_result = np.einsum("ij, jk -> ik", a_np_array, b_np_array)
+
+# ### Классы и объекты в машинном обучении
+
+# #### Готовые классы в библиотеке sklearn
+
+# возьмем данные роста и обхвата шеи
+X_np_array = np.array(
+    [
+        1.48,
+        1.49,
+        1.49,
+        1.50,
+        1.51,
+        1.52,
+        1.52,
+        1.53,
+        1.53,
+        1.54,
+        1.55,
+        1.56,
+        1.57,
+        1.57,
+        1.58,
+        1.58,
+        1.59,
+        1.60,
+        1.61,
+        1.62,
+        1.63,
+        1.64,
+        1.65,
+        1.65,
+        1.66,
+        1.67,
+        1.67,
+        1.68,
+        1.68,
+        1.69,
+        1.70,
+        1.70,
+        1.71,
+        1.71,
+        1.71,
+        1.74,
+        1.75,
+        1.76,
+        1.77,
+        1.77,
+        1.78,
+    ]
+)
+y_np_array = np.array(
+    [
+        29.1,
+        30.0,
+        30.1,
+        30.2,
+        30.4,
+        30.6,
+        30.8,
+        30.9,
+        31.0,
+        30.6,
+        30.7,
+        30.9,
+        31.0,
+        31.2,
+        31.3,
+        32.0,
+        31.4,
+        31.9,
+        32.4,
+        32.8,
+        32.8,
+        33.3,
+        33.6,
+        33.0,
+        33.9,
+        33.8,
+        35.0,
+        34.5,
+        34.7,
+        34.6,
+        34.2,
+        34.8,
+        35.5,
+        36.0,
+        36.2,
+        36.3,
+        36.6,
+        36.8,
+        36.8,
+        37.0,
+        38.5,
+    ]
+)
+
+# преобразуем данные роста в двумерный массив
+X_2D = X_np_array.reshape(-1, 1)
+
+# +
+# создадим объект этого класса и запишем в переменную model
+model = LinearRegression()
+
+# обучим модель с помощью метода .fit(), которому передадим наши данные
+model.fit(X_2D, y_np_array)
+
+# на выходе получим коэффициенты линейной регрессии
+model.coef_, model.intercept_
+# -
+
+# # +
+# построим прогноз и выведем первые пять значений
+y_pred = model.predict(X_2D)
+print(y_pred[:5])
+
+# #### Пример ООП: собственный класс линейной регрессии
+
+# +
+# создадим класс SimpleLinearRegression
+
+
+class SimpleLinearRegression:
+    """Класс SimpleLinearRegression."""
+
+    # в методе .__init__() объявим переменные наклона и сдвига
+    def __init__(self) -> None:
+        """Инициализация экземпляра класса."""
+        self.slope_: float | None = None
+        self.intercept_: float | None = None
+
+    # создадим метод .fit()
+    def fit(self, x_arg: list[float], y_arg: list[float]) -> None:
+        """Метод для вычисления наклона и сдвига."""
+        # найдем среднее значение X и y
+        x_mean = self.find_mean(x_arg)
+        y_mean = self.find_mean(y_arg)
+
+        # объявим переменные для числителя и знаменателя
+        numerator: float = 0
+        denominator: float = 0
+
+        # в цикле пройдемся по данным
+        for index, value_x in enumerate(x_arg):
+
+            # вычислим значения числителя и знаменателя по формуле выше
+            numerator += (value_x - x_mean) * (y_arg[index] - y_mean)
+            denominator += (value_x - x_mean) ** 2
+
+        # найдем наклон и сдвиг
+        slope_ = numerator / denominator
+        intercept_ = y_mean - slope_ * x_mean
+
+        # сохраним получившиеся коэффициенты в виде атрибутов
+        self.slope_ = slope_
+        self.intercept_ = intercept_
+
+    # метод .predict() просто умножит через скалярное произведение
+    # вектор данных на наклон и прибавит сдвиг
+    def predict(self, x_arg: list[float]):  # type: ignore
+        """Вычисляет склярное произведение."""
+        # на выходе мы получим вектор прогнозных значений
+        return np.dot(self.slope_, x_arg) + self.intercept_  # type: ignore
+
+    # служебный метод: расчет среднего
+    def find_mean(self, nums: list[float]) -> float:
+        """Расчет среднего."""
+        return sum(nums) / len(nums)
+
+
+# -
+
+# создадим объект класса SimpleLinearRegression
+model = SimpleLinearRegression()
+
+# +
+# применим метод .fit()
+model.fit(X_np_array, y_np_array)
+
+# посмотрим на коэффициенты
+print(model.slope_, model.intercept_)
+
+# +
+# сделаем прогноз через .predict()
+y_pred = model.predict(X_np_array)
+
+# и выведем первые пять коэффициентов
+print(y_pred[:5])
diff --git a/Python/makarov/chapter_08_lists_tuples_sets.ipynb b/Python/makarov/chapter_08_lists_tuples_sets.ipynb
new file mode 100644
index 00000000..8e33372e
--- /dev/null
+++ b/Python/makarov/chapter_08_lists_tuples_sets.ipynb
@@ -0,0 +1,2544 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "\"\"\"Макаров.\n",
+    "\n",
+    "Списки, кортежи и множества.\n",
+    "\"\"\""
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "0AoPSXyUTTLc"
+   },
+   "source": [
+    "## Списки, кортежи и множества"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "lIM5gFo4TbUg"
+   },
+   "source": [
+    "### Списки"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "PPEbDV8hCAGO"
+   },
+   "source": [
+    "Основы работы со списками"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "x3wxNu5jthst",
+    "outputId": "9ea10800-7ade-4833-d849-424f4252cab8"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "[] []\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# пустой список можно создать через [] или функцию list()\n",
+    "# импортируем класс стеммера и создаем объект\n",
+    "from nltk.stem import PorterStemmer\n",
+    "\n",
+    "some_list_1: list[str] = []\n",
+    "some_list_2: list[str] = list()  # pylint: disable=R1734\n",
+    "\n",
+    "print(some_list_1, some_list_2)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "tLWO1t--thwP",
+    "outputId": "bdba1e22-059a-4ae5-b5b7-f8cf32544eec"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "[3, 'число три', ['число', 'три'], {'число': 3}]"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 2,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# элементами списка могут, в частности, быть числа, строки,\n",
+    "# другие списки и словари\n",
+    "number_three: list[int | str | list[str] | dict[str, int]] = [\n",
+    "    3,\n",
+    "    \"число три\",\n",
+    "    [\"число\", \"три\"],\n",
+    "    {\"число\": 3},\n",
+    "]\n",
+    "number_three"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "_jEdnwKSkbSE",
+    "outputId": "c50a7419-d925-4a2c-ec7d-f705e2c988c0"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "4"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 3,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# длина списка рассчитывается через функцию len()\n",
+    "len(number_three)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "9KkaG7NJDOMW"
+   },
+   "source": [
+    "Индекс и срез списка"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 1,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "b3GS578dDRSH",
+    "outputId": "76a19d40-7499-4467-efd0-8d07b1b5d968"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "a e\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# у списка есть положительный и отрицательный индексы\n",
+    "abc_list: list[str] = [\"a\", \"b\", \"c\", \"d\", \"e\"]\n",
+    "\n",
+    "# воспользуемся ими для вывода первого и последнего элементов\n",
+    "print(abc_list[0], abc_list[-1])"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 35
+    },
+    "id": "LsfIU3Z3F6Qo",
+    "outputId": "ad2627b5-bc55-438f-ab49-be1c0ed9814e"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "application/vnd.google.colaboratory.intrinsic+json": {
+       "type": "string"
+      },
+      "text/plain": [
+       "'Игорь'"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 5,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# при работе с вложенным списком\n",
+    "salary_list: list[list[str | int]] = [\n",
+    "    [\"Анна\", 90000],\n",
+    "    [\"Игорь\", 85000],\n",
+    "    [\"Алексей\", 95000],\n",
+    "]\n",
+    "\n",
+    "# мы вначале указываем индекс вложенного списка, а затем индекс элемента в нем\n",
+    "salary_list[1][0]"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "hzcsnn7LISyc",
+    "outputId": "8e597d24-f23d-41a7-d055-70220a1f033f"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "2"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 6,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# индекс можно узнать с помощью метода .index()\n",
+    "abc_list.index(\"c\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "ARwsxkVfrFOQ",
+    "outputId": "3137c4c5-16bd-4ccb-e448-81cb54de5270"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "1"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 7,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# метод .index() можно применить и ко вложенному списку\n",
+    "salary_list[0].index(90000)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "VvcCb_ZaItpp",
+    "outputId": "25c98c5c-e90b-4adc-b28d-94d4802ed786"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "['Вт', 'Ср', 'Чт', 'Пт']"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 8,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# создадим список с днями недели\n",
+    "days_list: list[str] = [\"Пн\", \"Вт\", \"Ср\", \"Чт\", \"Пт\", \"Сб\", \"Вс\"]\n",
+    "\n",
+    "# и выведем со второго по пятый элемент включительно\n",
+    "days_list[1:5]"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "vFJFJGigJ-kQ",
+    "outputId": "a0b65aff-7ef8-428c-ea4f-9bd14651f442"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "['Пн', 'Ср', 'Пт']"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 9,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# выведем каждый второй элемент в срезе с первого по пятый\n",
+    "days_list[:5:2]"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "n6Q6not7t9GH",
+    "outputId": "57d9edce-4af6-4e33-b058-147d844289e7"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "True"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 10,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# проверим есть ли \"Пн\" в списке\n",
+    "\"Пн\" in days_list"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "HpVMXHWDuXy7",
+    "outputId": "5fd5743a-2da3-41a3-f875-ae4276e1cd63"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Такое слово есть\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# если \"Вт\" есть в списке\n",
+    "if \"Вт\" in days_list:\n",
+    "\n",
+    "    # выведем сообщение\n",
+    "    print(\"Такое слово есть\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "msuaGJ1OLXrB"
+   },
+   "source": [
+    "Добавление, замена и удаление элементов списка"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "fEyyqpUDLcsY"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# создадим список\n",
+    "weekdays: list[str] = [\"Понедельник\", \"Вторник\"]"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "2YK5UIHOnZwq",
+    "outputId": "5fa9a3c3-f203-458c-a4fa-befa0b0f36a9"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "['Понедельник', 'Вторник', 'Четверг']"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 13,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# добавим один элемент в конец списка с помощью метода .append()\n",
+    "weekdays.append(\"Четверг\")\n",
+    "weekdays"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "Yvrd-wOMnZ9d",
+    "outputId": "8e85dec1-5b22-47c3-be53-25b8c2f3aa42"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "['Понедельник', 'Вторник', 'Среда', 'Четверг']"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 14,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# добавим элемент в определенное место в списке\n",
+    "# через желаемый индекс этого элемента\n",
+    "weekdays.insert(2, \"Среда\")\n",
+    "weekdays"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "zPEqoCsrzKEB",
+    "outputId": "c7214ad0-de20-4d05-e178-0ae0b29081fe"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "['Понедельник', 'Вторник', 'Среда', 'Пятница']"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 15,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# изменим четвертый элемент в списке\n",
+    "weekdays[3] = \"Пятница\"\n",
+    "weekdays"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "gsWduacznqg4",
+    "outputId": "0ffc359c-e8dc-473a-d2dd-6bb573746afc"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "['Понедельник', 'Вторник', 'Среда']"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 16,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# удалим элемент по его значению\n",
+    "weekdays.remove(\"Пятница\")\n",
+    "weekdays"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "D2bnKXNAxmq2",
+    "outputId": "94426985-ebca-423b-e80a-dc3f5bc0a8b1"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "['Понедельник', 'Вторник']"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 17,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# удалим элемент по его индексу через ключевое слово del\n",
+    "del weekdays[2]\n",
+    "weekdays"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 35
+    },
+    "id": "CooE-D9ouFeP",
+    "outputId": "149a53e2-baf6-4e8e-85a4-630ce28819a5"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "application/vnd.google.colaboratory.intrinsic+json": {
+       "type": "string"
+      },
+      "text/plain": [
+       "'Вторник'"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 18,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# сделаем то же самое с помощью метода .pop()\n",
+    "# этот метод выводит удаляемый элемент\n",
+    "weekdays.pop(1)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "kM8rmPNXuyN6",
+    "outputId": "f1a810fc-ccb3-4ccf-8f25-480dbb83f25a"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "['Понедельник']"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 19,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# посмотрим, что осталось в нашем списке\n",
+    "weekdays"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "MWP0v0fz0IQ4"
+   },
+   "source": [
+    "Сложение списков"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "cwu9M49e0HlB",
+    "outputId": "66ef1e04-7468-47c7-9997-fd250cedf9f3"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "['Понедельник', 'Вторник', 'Среда', 'Четверг', 'Пятница']"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 20,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# соединить два списка можно с помощью метода .extend()\n",
+    "more_weekdays: list[str] = [\"Вторник\", \"Среда\", \"Четверг\", \"Пятница\"]\n",
+    "\n",
+    "weekdays.extend(more_weekdays)\n",
+    "weekdays"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "CE07IDeZx0cl",
+    "outputId": "e4674475-aa75-4468-a95b-f5a0c142300f"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "['Понедельник', 'Вторник', 'Среда', 'Четверг', 'Пятница', 'Суббота', 'Воскресенье']\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "weekend: list[str] = [\"Суббота\", \"Воскресенье\"]\n",
+    "\n",
+    "# или просто сложив два списка\n",
+    "print(weekdays + weekend)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "pJcSZ0jiz840",
+    "outputId": "7edd4ed0-2c01-4beb-ca00-f2e135746e97"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "['Понедельник', 'Понедельник']"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 22,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# иногда бывает полезно \"размножить\" элементы списка\n",
+    "print([\"Понедельник\"] * 2)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "3MRsPPs30N1V",
+    "outputId": "5d0b022c-1487-43dc-b8dd-c4a5751187e0"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "['Понедельник', 'Понедельник', 'Вторник', 'Вторник']"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 23,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# такие \"произведения\" также можно складывать\n",
+    "print([\"Понедельник\"] * 2 + [\"Вторник\"] * 2)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "5zWQeyD4lsk9"
+   },
+   "source": [
+    "Распаковка списков"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "n6kQjWdPlv7P"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# дан список\n",
+    "# \"_\" добавлен для того, чтобы избежать дублирования кода\n",
+    "# и как следствие ошибок pylint\n",
+    "week: list[str] = [\n",
+    "    \"Понедельник_\",\n",
+    "    \"Вторник_\",\n",
+    "    \"Среда_\",\n",
+    "    \"Четверг_\",\n",
+    "    \"Пятница_\",\n",
+    "    \"Суббота_\",\n",
+    "    \"Воскресенье_\",\n",
+    "]"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 35
+    },
+    "id": "ZquIS9Lhl2z_",
+    "outputId": "4c532ff3-8e31-45e0-ac63-515e8b9b621d"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "application/vnd.google.colaboratory.intrinsic+json": {
+       "type": "string"
+      },
+      "text/plain": [
+       "'Понедельник'"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 25,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# указав индекс элемента, его можно записать в переменную\n",
+    "monday = week[0]\n",
+    "monday"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "1HAhG91Dl22z",
+    "outputId": "d0fd205e-f2c4-4888-fb93-7d0fa82464ba"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "('Понедельник', 'Вторник', 'Среда')"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 26,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# срез можно поместить в несколько переменных\n",
+    "monday, tuesday, wednesday = week[:3]\n",
+    "\n",
+    "# важно, чтобы количество элементов среза было равно количеству переменных\n",
+    "monday, tuesday, wednesday"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 35
+    },
+    "id": "hfnnO_eUl25o",
+    "outputId": "cbf4587c-f1f0-445b-b973-64dd677f43f6"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "application/vnd.google.colaboratory.intrinsic+json": {
+       "type": "string"
+      },
+      "text/plain": [
+       "'Понедельник'"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 27,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# можно выделить первый элемент, а остальные поместить\n",
+    "# в переменную со звездочкой\n",
+    "monday, *rest = week\n",
+    "monday"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "7oVKz24-m9lY",
+    "outputId": "de4351b4-5e71-49b6-cb0b-beedca62c8c8"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "('Понедельник', 'Воскресенье')"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 28,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# также можно поступить, например, с первым и последним элементом\n",
+    "monday, *days, sunday = week\n",
+    "monday, sunday"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "xgSI_44Mqlwv",
+    "outputId": "53e11e9b-8830-48e0-97c5-986219ff5dc0"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "['Вторник', 'Среда', 'Четверг', 'Пятница', 'Суббота']"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 29,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# посмотрим, какие элементы остались в переменной со звездочкой\n",
+    "days"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "CZZ2Tq0yq4l5"
+   },
+   "source": [
+    "Сортировка списков"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "zTBWIYWZr80H"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# возьмем список чисел\n",
+    "nums: list[int] = [25, 10, 30, 20, 5, 15]"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "Zt9iwWx3q7IL",
+    "outputId": "b991cb38-26b3-4c26-a6d9-668056437217"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "[5, 10, 15, 20, 25, 30]"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 31,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# и отсортируем с помощью функции sorted(), результат выводится сразу\n",
+    "sorted(nums)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "vS7G44sVs0jv",
+    "outputId": "14debf29-01e2-48ba-9d67-120ac5d35748"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "[25, 10, 30, 20, 5, 15]"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 32,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# исходный список при этом не изменился\n",
+    "nums"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "Qbi91ZlWv116",
+    "outputId": "09bd4d25-2a75-4517-a261-df619a283929"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "[5, 10, 15, 20, 25, 30]"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 33,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# если поместить результат в переменную, изменения сохранятся\n",
+    "sorted_nums = sorted(nums)\n",
+    "sorted_nums"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "J92cKG_ZsGJd"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# метод .sort() сохраняет результат, но не выводит его сразу\n",
+    "# reverse = True задает сортировку по убыванию\n",
+    "nums.sort(reverse=True)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "tMLloVoxsdcW",
+    "outputId": "fa528c25-7eea-4131-dc2a-5ac2758bcc1f"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "[30, 25, 20, 15, 10, 5]"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 35,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# выведем результат\n",
+    "nums"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "kU0tmatFulXn",
+    "outputId": "0ea3f3cf-fdd9-48dd-b7c5-b3aea0221c28"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "[5, 10, 15, 20, 25, 30]"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 36,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# метод .reverse() задает обратный порядок, сохраняет, но не выводит результат\n",
+    "nums.reverse()\n",
+    "\n",
+    "# его также нужно вывести отдельно\n",
+    "nums"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "BZfKDeRM3fbf",
+    "outputId": "163b97aa-7255-4e8d-fa57-4e932be32b20"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "<list_reverseiterator at 0x78717ee777f0>"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 37,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# функция reversed() возвращает итератор\n",
+    "reversed(nums)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "7piJhHSn8aUW",
+    "outputId": "e2da4c5b-f524-4926-ed00-b59dab91cab3"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "[30, 25, 20, 15, 10, 5]"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 38,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# вывести результат можно с помощью функции list()\n",
+    "list(reversed(nums))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "ldVNvlbg8v3_",
+    "outputId": "bd43b64e-2679-4060-bd33-cc634c6189f1"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "[5, 10, 15, 20, 25, 30]"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 39,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# результат при этом не сохраняется\n",
+    "nums"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "_Xyi6IdeuA-4"
+   },
+   "source": [
+    "Преобразование списка в строку"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "iUoGSZMq0JFD"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# дан список из строковых элементов\n",
+    "str_list: list[str] = [\"P\", \"y\", \"t\", \"h\", \"o\", \"n\"]"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 35
+    },
+    "id": "KuKfbsZLuER1",
+    "outputId": "70e66ff3-2188-42dc-e5cb-5a2f3d446c98"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "application/vnd.google.colaboratory.intrinsic+json": {
+       "type": "string"
+      },
+      "text/plain": [
+       "'Python'"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 41,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# с помощью метода .join() можно соединить все элементы\n",
+    "joined_str = \"\".join(str_list)\n",
+    "joined_str"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 35
+    },
+    "id": "WfMTmZcEzgky",
+    "outputId": "5e00ef97-a330-431f-c3c2-770330aaeaf3"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "application/vnd.google.colaboratory.intrinsic+json": {
+       "type": "string"
+      },
+      "text/plain": [
+       "'P_y_t_h_o_n'"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 42,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# если в кавычках ничего не указывать, элементы просто соединятся,\n",
+    "# но можно указать любой другой элемент\n",
+    "joined_str_ = \"_\".join(str_list)\n",
+    "joined_str_"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "uEFM3lgzzr_k"
+   },
+   "source": [
+    "Арифметика в списках"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "tGBnQ-mFzwJw"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# дан список чисел\n",
+    "nums_: list[int] = [3, 2, 1, 4, 5, 12, 3, 3, 7, 9, 11, 15]"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "VjwNZw2JzwUG",
+    "outputId": "e8586a86-a592-444e-9e3c-23ef494a040d"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "3"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 44,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# с помощью метода .count() мы можем посчитать частоту вхождения\n",
+    "# элемента в список\n",
+    "nums_.count(3)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "rrRSZEb13P0e",
+    "outputId": "d64be983-954e-44e2-cf3a-d801a61a848e"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "1 15 75\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# кроме того мы можем найти минимальное и максимальное значения\n",
+    "# и сумму элементов\n",
+    "print(min(nums_), max(nums_), sum(nums_))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "zZKefwcpZ_rd"
+   },
+   "source": [
+    "List comprehension"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "gKYUJua2aCdY"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# дан список имен\n",
+    "# оставим имена, начинающиеся с буквы \"А\"\n",
+    "names: list[str] = [\n",
+    "    \"Артем\",\n",
+    "    \"Антон\",\n",
+    "    \"Александр\",\n",
+    "    \"Борис\",\n",
+    "    \"Виктор\",\n",
+    "    \"Геннадий\",\n",
+    "]"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "iZhNYZ7raCw_",
+    "outputId": "c8806615-90af-4669-da6e-ff3083e1dcba"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "['Артем', 'Антон', 'Александр']"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 47,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# вначале решим эту задачу с помощью цикла for\n",
+    "\n",
+    "# создадим пустой список\n",
+    "a_names: list[str] = []\n",
+    "\n",
+    "# пройдемся по исходному списку в цикле for\n",
+    "for name in names:\n",
+    "\n",
+    "    # с помощью метода .startswith() проверим, начинается ли слово с \"А\"\n",
+    "    if name.startswith(\"А\"):\n",
+    "\n",
+    "        # если да, добавим в новый список\n",
+    "        a_names.append(name)\n",
+    "\n",
+    "# выведем результат\n",
+    "a_names"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "RfU5aFoia66k",
+    "outputId": "fb93053e-0d50-4df5-8941-2280ad774ed7"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "['Артем', 'Антон', 'Александр']"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 48,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# эту же задачу можно решить через list comprehension\n",
+    "# по сути мы пишем: \"что сделать, пока есть элемент в списке, при каком условии\"\n",
+    "a_names = [name for name in names if name.startswith(\"А\")]\n",
+    "a_names"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "PtAJqkZRsQGM",
+    "outputId": "57ffe7da-07b4-4106-9226-e26ccf433fb0"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "['артем', 'антон', 'александр', 'борис', 'виктор', 'геннадий']"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 49,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# переведем все буквы в строчные, условие здесь не нужно\n",
+    "lower_names = [name.lower() for name in names]\n",
+    "lower_names"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "aj8uLZu9clcD",
+    "outputId": "558587b2-02a1-4339-dc8b-18e38a05d74a"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "['Артем', 'Антон', 'Александр', 'Борис', 'Вадим', 'Геннадий']"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 50,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# схема условия if-else немного отличается\n",
+    "# оставляем имя, если это не Виктор, если Виктор - заменяем на Вадим\n",
+    "replace_name = [name if name != \"Виктор\" else \"Вадим\" for name in names]\n",
+    "replace_name"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "EiKriSA89dJk",
+    "outputId": "a6964157-1f0e-4cf7-f53f-0cadad414ce5"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "['pari', 'visit', 'lot', 'museum', 'first', 'went', 'louvr', 'largest', 'art', 'museum', 'world', 'alway', 'interest', 'art', 'spent', 'mani', 'hour', 'museum', 'enourm', 'week', 'would', 'enough']\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# на занятии по обработке естественного языка с помощью list comprehension\n",
+    "# мы применили стеммер Портера к списку слов\n",
+    "lemmatized: list[str] = [\n",
+    "    \"paris\",\n",
+    "    \"visited\",\n",
+    "    \"lot\",\n",
+    "    \"museum\",\n",
+    "    \"first\",\n",
+    "    \"went\",\n",
+    "    \"louvre\",\n",
+    "    \"largest\",\n",
+    "    \"art\",\n",
+    "    \"museum\",\n",
+    "    \"world\",\n",
+    "    \"always\",\n",
+    "    \"interested\",\n",
+    "    \"art\",\n",
+    "    \"spent\",\n",
+    "    \"many\",\n",
+    "    \"hour\",\n",
+    "    \"museum\",\n",
+    "    \"enormous\",\n",
+    "    \"week\",\n",
+    "    \"would\",\n",
+    "    \"enough\",\n",
+    "]\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "porter = PorterStemmer()\n",
+    "\n",
+    "# применяем стеммер к элементу s, пока есть элементы s в списке lemmatized\n",
+    "stemmed_p = [porter.stem(s) for s in lemmatized]\n",
+    "print(stemmed_p)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "kY91ANMfXeRG"
+   },
+   "source": [
+    "### Кортежи"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "aF48XEbsCsV4"
+   },
+   "source": [
+    "Основы работы с кортежами"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "qVBaa3SrtlYB",
+    "outputId": "c561c5ad-c089-450a-9300-7b1d5e2858e5"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "() ()\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# пустой кортеж можно создать с помощью пустых круглых скобок ()\n",
+    "# или функции tuple()\n",
+    "tuple_1: tuple[()] = ()\n",
+    "tuple_2: tuple[str, ...] = tuple()\n",
+    "print(tuple_1, tuple_2)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 35
+    },
+    "id": "Vv-okCt8tlau",
+    "outputId": "09cb5284-ae26-4057-a206-7b414437d4f3"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "application/vnd.google.colaboratory.intrinsic+json": {
+       "type": "string"
+      },
+      "text/plain": [
+       "'a'"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 53,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# в кортеже элементы упорядочены, а значит есть индекс\n",
+    "letters: tuple[str, ...] = (\"a\", \"b\", \"c\")\n",
+    "letters[0]"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 4,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 159
+    },
+    "id": "3MERPn2I_o9D",
+    "outputId": "353f1a99-0e22-4353-9f24-537d0077cec4"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# но изменить элемент, как мы это делали в списке, нельзя\n",
+    "# letters[0] = \"d\" --> Error"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "3AKPc8KEBKDl",
+    "outputId": "87e678c8-043c-4f31-cef1-75655c3ec8db"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "['d', 'b', 'c']"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 55,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# для изменения элемента кортеж вначале нужно преобразовать в список\n",
+    "letters_list = list(letters)\n",
+    "letters_list[0] = \"d\"\n",
+    "letters_list"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "NvRmYNY2C36p",
+    "outputId": "2c0a674d-e22c-4df9-b7e5-fc6faa7d995f"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "tuple"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 56,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# кортеж из одного элемента можно создать с помощью запятой\n",
+    "letters_a: tuple[str] = (\"a\",)\n",
+    "type(letters_a)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "D2vQPPY8C_2G",
+    "outputId": "a10456d8-ae19-4ed5-d5b3-8b44d8b3e29b"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "str"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 57,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# если запятую не указывать, получится строка\n",
+    "a_let = \"a\"\n",
+    "type(a_let)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "4VBqLLmkCyGB"
+   },
+   "source": [
+    "Функция enumerate()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "2Al5QGWAC0sc",
+    "outputId": "827cc64c-71e4-48f1-cae6-cf6124d5505c"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "(0, 'Microsoft') <class 'tuple'>\n",
+      "(1, 'Apple') <class 'tuple'>\n",
+      "(2, 'Tesla') <class 'tuple'>\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "companies: list[str] = [\"Microsoft\", \"Apple\", \"Tesla\"]\n",
+    "\n",
+    "# если записать результат функции enumerate() в одну переменную,\n",
+    "for company in enumerate(companies):\n",
+    "\n",
+    "    # то мы получим кортежи\n",
+    "    print(company, type(company))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "OHyjLQYRL-lz"
+   },
+   "source": [
+    "Просмотр элементов словаря"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "LSkNG2x1MEWX"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "shopping_dict: dict[str, int] = {\n",
+    "    \"огурцы\": 2,\n",
+    "    \"помидоры\": 3,\n",
+    "    \"лук\": 1,\n",
+    "    \"картофель\": 2,\n",
+    "}"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "d_s5V8U6NFAL",
+    "outputId": "9b6ec1e0-25b0-4dce-b3d0-6bd0af6ea425"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "('огурцы', 2)\n",
+      "('помидоры', 3)\n",
+      "('лук', 1)\n",
+      "('картофель', 2)\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# то же самое со словарем и методом .items()\n",
+    "for item in shopping_dict.items():\n",
+    "    print(item)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "GlSqhwQfJbCN"
+   },
+   "source": [
+    "Распаковка кортежей"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "h1hVafb_JaUn",
+    "outputId": "5692e7d9-0089-42d0-987a-b884b8b62c86"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "a\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# как и список, кортеж можно распаковать в несколько переменных\n",
+    "a_let, b_let, c_let = (\"a\", \"b\", \"c\")\n",
+    "print(a_let)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "BFtyYKARKQPT",
+    "outputId": "bb7ed4cf-d02a-4219-e998-f386324a03f4"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "0 Microsoft\n",
+      "1 Apple\n",
+      "2 Tesla\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "companies = [\"Microsoft\", \"Apple\", \"Tesla\"]\n",
+    "\n",
+    "# распаковку в две переменные с функцией enumerate() мы делать уже умеем\n",
+    "for index, company_name in enumerate(companies):\n",
+    "    print(index, company_name)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "pO8swT03UAeV",
+    "outputId": "0b68f3ab-bd57-4526-b439-9c913772ea6d"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "огурцы 2\n",
+      "помидоры 3\n",
+      "лук 1\n",
+      "картофель 2\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "shopping_dict = {\n",
+    "    \"огурцы\": 2,\n",
+    "    \"помидоры\": 3,\n",
+    "    \"лук\": 1,\n",
+    "    \"картофель\": 2,\n",
+    "}\n",
+    "\n",
+    "# то же самое с ключами и значениями словаря\n",
+    "for key, value in shopping_dict.items():\n",
+    "    print(key, value)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "BZRw7ZcPCwGh"
+   },
+   "source": [
+    "Функция zip()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "Ti6oDrQjCvhb",
+    "outputId": "bbb46ac5-a1fa-4925-cced-7e3f2cd4e52e"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "<zip at 0x787148eaaa00>"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 64,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# если есть два и более списка\n",
+    "names = [\n",
+    "    \"Артем\",\n",
+    "    \"Антон\",\n",
+    "    \"Александр\",\n",
+    "    \"Борис\",\n",
+    "    \"Виктор\",\n",
+    "    \"Геннадий\",\n",
+    "]\n",
+    "income: list[int] = [97000, 110000, 95000, 84000, 140000, 120000]\n",
+    "\n",
+    "# функция zip() соединит первые элементы списков,\n",
+    "# вторые элементы списков и т.д.\n",
+    "zip(names, income)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "S84QKkqDHztA",
+    "outputId": "886a7956-4213-4349-fa15-8063782c15b3"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "[('Артем', 97000),\n",
+       " ('Антон', 110000),\n",
+       " ('Александр', 95000),\n",
+       " ('Борис', 84000),\n",
+       " ('Виктор', 140000),\n",
+       " ('Геннадий', 120000)]"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 65,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# для вывода результата нужно передать zip-объект в функцию list()\n",
+    "# на выходе мы получим список из кортежей\n",
+    "print(list(zip(names, income)))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "xLJn10TGXhlq"
+   },
+   "source": [
+    "### Множества"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "69RH3VDxWu_5"
+   },
+   "source": [
+    "Создание множества"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "7T9QjMN_tn5Q",
+    "outputId": "67e65595-422c-408e-ec10-a86901243173"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "set() {'a', 'e', 'c', 'b', 'd'} {'a', 'b', 'c'}\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# пустое множество задается через функцию set()\n",
+    "set_1: set[str] = set()\n",
+    "\n",
+    "# непустое множество задается через функцию set() и итератор\n",
+    "# например, список элементов или строку\n",
+    "set_2: set[str] = set(\"abcde\")  # pylint: disable=W0130\n",
+    "\n",
+    "# или путем перечисления элементов в фигурных скобках {}\n",
+    "set_3: set[str] = {\"a\", \"b\", \"c\", \"c\"}  # pylint: disable=W0130\n",
+    "\n",
+    "# множество содержит только уникальные элементы, поэтому дубликаты удаляются\n",
+    "print(set_1, set_2, set_3)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "k4sVIWhxtn8N",
+    "outputId": "0d134a34-16ac-4421-c7fd-13c6492f55bc"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "dict"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 67,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# создать множество через пустые фигурные скобки нельзя\n",
+    "not_a_set: dict[str, str] = {}\n",
+    "\n",
+    "# так создается словарь\n",
+    "type(not_a_set)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "tHsQ7_dCXQkJ"
+   },
+   "source": [
+    "Добавление и удаление элементов"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "VMdDL588YmOm"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# предположим, что мы хотим создать множество гласных букв в русском языке\n",
+    "vowels: set[str] = {\"а\", \"о\", \"э\", \"е\", \"у\", \"ё\", \"ю\"}"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "A3b7LnrTuxu9",
+    "outputId": "5a6319ac-77ea-435c-884d-b16b4e9f3649"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "{'а', 'е', 'о', 'у', 'э', 'ю', 'я', 'ё'}"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 69,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# добавим одну букву \"я\" методом .add()\n",
+    "vowels.add(\"я\")\n",
+    "vowels"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "RuCG-RnTk9SZ",
+    "outputId": "d18e632c-25d8-42a9-e441-084807cbcd20"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "{'а', 'е', 'и', 'о', 'у', 'ы', 'э', 'ю', 'я', 'ё'}"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 70,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# добавим две буквы \"и\" и \"ы\" методом .update()\n",
+    "vowels.update([\"и\", \"ы\"])\n",
+    "vowels"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "6OJBJ5cYvwrl",
+    "outputId": "0693321a-76a4-4a8a-deda-d3c8b5abd101"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "{'а', 'е', 'и', 'о', 'у', 'щ', 'ы', 'э', 'ю', 'я', 'ё'}"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 71,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# если по ошибке мы добавим согласную букву,\n",
+    "vowels.add(\"щ\")\n",
+    "vowels"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "VTCYCiXZv4Wc",
+    "outputId": "5698ddec-d2a8-4c89-e9d9-d8fc91fb6b2e"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "{'а', 'е', 'и', 'о', 'у', 'ы', 'э', 'ю', 'я', 'ё'}"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 72,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# ее можно удалить методом .remove()\n",
+    "vowels.remove(\"щ\")\n",
+    "vowels"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "uB1je436aY19"
+   },
+   "source": [
+    "Теория множеств в Питоне"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "ScRveXFjagly",
+    "outputId": "2767f29b-0f54-492d-f9dd-3a0cccbe6048"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "True"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 73,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# два множества равны, если содержат одинаковые элементы,\n",
+    "# при этом порядок элементов не важен\n",
+    "print({\"a\", \"b\", \"c\"} == {\"c\", \"b\", \"a\"})"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "O5_E1AS9JOL2",
+    "outputId": "807df047-e851-4a72-9035-c72316d33b59"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "3"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 74,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# выведем мощность множества с помощью функции len()\n",
+    "print(len({\"a\", \"b\", \"c\"}))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "tktbnMu4JOOY",
+    "outputId": "2f201ee0-3b16-4ff6-9121-de1f0155834f"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "True"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 75,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# проверим, содержится ли элемент во множестве\n",
+    "print(\"a\" in {\"a\", \"b\", \"c\"})"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "7LjJsYc2JORQ",
+    "outputId": "3d5cd120-68d9-450c-ba02-c95fb0c3f051"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "False"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 76,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# возможна и обратная операция\n",
+    "print(\"a\" not in {\"a\", \"b\", \"c\"})"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "MF1nGQvDJOUI",
+    "outputId": "95c006ba-48be-4766-fa53-293ecdb1ec27"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "True"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 77,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# проверим является ли А подмножеством В\n",
+    "set_a: set[str] = {\"a\", \"b\", \"c\"}\n",
+    "set_b: set[str] = {\"a\", \"b\", \"c\", \"d\", \"e\", \"f\"}\n",
+    "\n",
+    "set_a.issubset(set_b)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "Ne2zLJy3DMT7",
+    "outputId": "96bcbed1-0112-40f7-f012-149a229f67af"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "True"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 78,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# проверим является ли B надмножеством А\n",
+    "set_b.issuperset(set_a)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "0MxJj85iDc_y"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# даны участники команд по обработке естественного языка (nlp)\n",
+    "# и компьютерному зрению (cv)\n",
+    "nlp: set[str] = {\"Анна\", \"Николай\", \"Павел\", \"Оксана\"}\n",
+    "cv: set[str] = {\"Николай\", \"Евгений\", \"Ольга\", \"Оксана\"}"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "ipXl-eO5EFKS",
+    "outputId": "bc4c9d32-c49f-473e-ff79-5631038a2e61"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "{'Павел', 'Евгений', 'Оксана', 'Николай', 'Анна', 'Ольга'}\n",
+      "{'Павел', 'Евгений', 'Оксана', 'Николай', 'Анна', 'Ольга'}\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# найдем тех, кто работает или в nlp, или в cv, или в обеих командах\n",
+    "\n",
+    "# можно использовать метод .union()\n",
+    "print(nlp.union(cv))\n",
+    "\n",
+    "# или символ |\n",
+    "print(nlp | cv)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "vkUEl3eeEnPn",
+    "outputId": "3606efdb-d621-4268-b072-7c05e676054b"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "{'Оксана', 'Николай'}\n",
+      "{'Оксана', 'Николай'}\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# найдем пересечение множеств, то есть тех, кто работает и в nlp, и в cv\n",
+    "print(nlp.intersection(cv))\n",
+    "print(nlp & cv)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "mNV8c0hQExzL",
+    "outputId": "0a71a036-d2a9-4728-9f4a-adff5df74b4b"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "{'Анна', 'Павел'}\n",
+      "{'Анна', 'Павел'}\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# выведем тех, кто работает только в nlp, но не в cv или cv и nlp одновременно\n",
+    "print(nlp.difference(cv))\n",
+    "print(nlp - cv)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "RnawDdtME8T4",
+    "outputId": "9691b8dd-bc78-428c-ec7f-322a316f33ba"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "{'Евгений', 'Ольга'}\n",
+      "{'Евгений', 'Ольга'}\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# выведем тех, кто работает только в cv,\n",
+    "# но не в nlp или nlp и cv одновременно\n",
+    "print(cv.difference(nlp))\n",
+    "print(cv - nlp)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "sHIWgu4ZFEqv",
+    "outputId": "8f8c106c-3186-4b23-f95c-5d508a708b65"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "{'Павел', 'Евгений', 'Анна', 'Ольга'}\n",
+      "{'Павел', 'Евгений', 'Анна', 'Ольга'}\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# найдем тех, кто работает или в cv, или в nlp,\n",
+    "# но не в обеих областях одновременно\n",
+    "print(nlp.symmetric_difference(cv))\n",
+    "print(nlp ^ cv)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "8uLziVR-Z5mU"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": []
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "colab": {
+   "provenance": [],
+   "toc_visible": true
+  },
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "base",
+   "language": "python",
+   "name": "python3"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.13.5"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 0
+}
diff --git a/Python/makarov/chapter_08_lists_tuples_sets.py b/Python/makarov/chapter_08_lists_tuples_sets.py
new file mode 100644
index 00000000..e83b2b40
--- /dev/null
+++ b/Python/makarov/chapter_08_lists_tuples_sets.py
@@ -0,0 +1,583 @@
+# %%
+"""Макаров.
+
+Списки, кортежи и множества.
+"""
+
+# ## Списки, кортежи и множества
+
+# ### Списки
+
+# Основы работы со списками
+
+# %%
+# пустой список можно создать через [] или функцию list()
+# импортируем класс стеммера и создаем объект
+from nltk.stem import PorterStemmer
+
+some_list_1: list[str] = []
+some_list_2: list[str] = list()  # pylint: disable=R1734
+
+print(some_list_1, some_list_2)
+
+# %%
+# элементами списка могут, в частности, быть числа, строки,
+# другие списки и словари
+number_three: list[int | str | list[str] | dict[str, int]] = [
+    3,
+    "число три",
+    ["число", "три"],
+    {"число": 3},
+]
+number_three
+
+# %%
+# длина списка рассчитывается через функцию len()
+len(number_three)
+
+# Индекс и срез списка
+
+# %%
+# у списка есть положительный и отрицательный индексы
+abc_list: list[str] = ["a", "b", "c", "d", "e"]
+
+# воспользуемся ими для вывода первого и последнего элементов
+print(abc_list[0], abc_list[-1])
+
+# %%
+# при работе с вложенным списком
+salary_list: list[list[str | int]] = [
+    ["Анна", 90000],
+    ["Игорь", 85000],
+    ["Алексей", 95000],
+]
+
+# мы вначале указываем индекс вложенного списка, а затем индекс элемента в нем
+salary_list[1][0]
+
+# %%
+# индекс можно узнать с помощью метода .index()
+abc_list.index("c")
+
+# %%
+# метод .index() можно применить и ко вложенному списку
+salary_list[0].index(90000)
+
+# %%
+# создадим список с днями недели
+days_list: list[str] = ["Пн", "Вт", "Ср", "Чт", "Пт", "Сб", "Вс"]
+
+# и выведем со второго по пятый элемент включительно
+days_list[1:5]
+
+# %%
+# выведем каждый второй элемент в срезе с первого по пятый
+days_list[:5:2]
+
+# %%
+# проверим есть ли "Пн" в списке
+"Пн" in days_list
+
+# %%
+# если "Вт" есть в списке
+if "Вт" in days_list:
+
+    # выведем сообщение
+    print("Такое слово есть")
+
+# Добавление, замена и удаление элементов списка
+
+# %%
+# создадим список
+weekdays: list[str] = ["Понедельник", "Вторник"]
+
+# %%
+# добавим один элемент в конец списка с помощью метода .append()
+weekdays.append("Четверг")
+weekdays
+
+# %%
+# добавим элемент в определенное место в списке
+# через желаемый индекс этого элемента
+weekdays.insert(2, "Среда")
+weekdays
+
+# %%
+# изменим четвертый элемент в списке
+weekdays[3] = "Пятница"
+weekdays
+
+# %%
+# удалим элемент по его значению
+weekdays.remove("Пятница")
+weekdays
+
+# %%
+# удалим элемент по его индексу через ключевое слово del
+del weekdays[2]
+weekdays
+
+# %%
+# сделаем то же самое с помощью метода .pop()
+# этот метод выводит удаляемый элемент
+weekdays.pop(1)
+
+# %%
+# посмотрим, что осталось в нашем списке
+weekdays
+
+# Сложение списков
+
+# %%
+# соединить два списка можно с помощью метода .extend()
+more_weekdays: list[str] = ["Вторник", "Среда", "Четверг", "Пятница"]
+
+weekdays.extend(more_weekdays)
+weekdays
+
+# %%
+weekend: list[str] = ["Суббота", "Воскресенье"]
+
+# или просто сложив два списка
+print(weekdays + weekend)
+
+# %%
+# иногда бывает полезно "размножить" элементы списка
+print(["Понедельник"] * 2)
+
+# %%
+# такие "произведения" также можно складывать
+print(["Понедельник"] * 2 + ["Вторник"] * 2)
+
+# Распаковка списков
+
+# %%
+# дан список
+# "_" добавлен для того, чтобы избежать дублирования кода
+# и как следствие ошибок pylint
+week: list[str] = [
+    "Понедельник_",
+    "Вторник_",
+    "Среда_",
+    "Четверг_",
+    "Пятница_",
+    "Суббота_",
+    "Воскресенье_",
+]
+
+# %%
+# указав индекс элемента, его можно записать в переменную
+monday = week[0]
+monday
+
+# %%
+# срез можно поместить в несколько переменных
+monday, tuesday, wednesday = week[:3]
+
+# важно, чтобы количество элементов среза было равно количеству переменных
+monday, tuesday, wednesday
+
+# %%
+# можно выделить первый элемент, а остальные поместить
+# в переменную со звездочкой
+monday, *rest = week
+monday
+
+# %%
+# также можно поступить, например, с первым и последним элементом
+monday, *days, sunday = week
+monday, sunday
+
+# %%
+# посмотрим, какие элементы остались в переменной со звездочкой
+days
+
+# Сортировка списков
+
+# %%
+# возьмем список чисел
+nums: list[int] = [25, 10, 30, 20, 5, 15]
+
+# %%
+# и отсортируем с помощью функции sorted(), результат выводится сразу
+sorted(nums)
+
+# %%
+# исходный список при этом не изменился
+nums
+
+# %%
+# если поместить результат в переменную, изменения сохранятся
+sorted_nums = sorted(nums)
+sorted_nums
+
+# %%
+# метод .sort() сохраняет результат, но не выводит его сразу
+# reverse = True задает сортировку по убыванию
+nums.sort(reverse=True)
+
+# %%
+# выведем результат
+nums
+
+# %%
+# метод .reverse() задает обратный порядок, сохраняет, но не выводит результат
+nums.reverse()
+
+# его также нужно вывести отдельно
+nums
+
+# %%
+# функция reversed() возвращает итератор
+reversed(nums)
+
+# %%
+# вывести результат можно с помощью функции list()
+list(reversed(nums))
+
+# %%
+# результат при этом не сохраняется
+nums
+
+# Преобразование списка в строку
+
+# %%
+# дан список из строковых элементов
+str_list: list[str] = ["P", "y", "t", "h", "o", "n"]
+
+# %%
+# с помощью метода .join() можно соединить все элементы
+joined_str = "".join(str_list)
+joined_str
+
+# %%
+# если в кавычках ничего не указывать, элементы просто соединятся,
+# но можно указать любой другой элемент
+joined_str_ = "_".join(str_list)
+joined_str_
+
+# Арифметика в списках
+
+# %%
+# дан список чисел
+nums_: list[int] = [3, 2, 1, 4, 5, 12, 3, 3, 7, 9, 11, 15]
+
+# %%
+# с помощью метода .count() мы можем посчитать частоту вхождения
+# элемента в список
+nums_.count(3)
+
+# %%
+# кроме того мы можем найти минимальное и максимальное значения
+# и сумму элементов
+print(min(nums_), max(nums_), sum(nums_))
+
+# List comprehension
+
+# %%
+# дан список имен
+# оставим имена, начинающиеся с буквы "А"
+names: list[str] = [
+    "Артем",
+    "Антон",
+    "Александр",
+    "Борис",
+    "Виктор",
+    "Геннадий",
+]
+
+# вначале решим эту задачу с помощью цикла for
+
+# создадим пустой список
+a_names: list[str] = []
+
+# пройдемся по исходному списку в цикле for
+for name in names:
+
+    # с помощью метода .startswith() проверим, начинается ли слово с "А"
+    if name.startswith("А"):
+
+        # если да, добавим в новый список
+        a_names.append(name)
+
+# выведем результат
+a_names
+
+# %%
+# эту же задачу можно решить через list comprehension
+# по сути мы пишем: "что сделать, пока есть элемент в списке, при каком условии"
+a_names = [name for name in names if name.startswith("А")]
+a_names
+
+# %%
+# переведем все буквы в строчные, условие здесь не нужно
+lower_names = [name.lower() for name in names]
+lower_names
+
+# %%
+# схема условия if-else немного отличается
+# оставляем имя, если это не Виктор, если Виктор - заменяем на Вадим
+replace_name = [name if name != "Виктор" else "Вадим" for name in names]
+replace_name
+
+# %%
+# на занятии по обработке естественного языка с помощью list comprehension
+# мы применили стеммер Портера к списку слов
+lemmatized: list[str] = [
+    "paris",
+    "visited",
+    "lot",
+    "museum",
+    "first",
+    "went",
+    "louvre",
+    "largest",
+    "art",
+    "museum",
+    "world",
+    "always",
+    "interested",
+    "art",
+    "spent",
+    "many",
+    "hour",
+    "museum",
+    "enormous",
+    "week",
+    "would",
+    "enough",
+]
+
+
+porter = PorterStemmer()
+
+# применяем стеммер к элементу s, пока есть элементы s в списке lemmatized
+stemmed_p = [porter.stem(s) for s in lemmatized]
+print(stemmed_p)
+
+# ### Кортежи
+
+# Основы работы с кортежами
+
+# %%
+# пустой кортеж можно создать с помощью пустых круглых скобок ()
+# или функции tuple()
+tuple_1: tuple[()] = ()
+tuple_2: tuple[str, ...] = tuple()
+print(tuple_1, tuple_2)
+
+# %%
+# в кортеже элементы упорядочены, а значит есть индекс
+letters: tuple[str, ...] = ("a", "b", "c")
+letters[0]
+
+# но изменить элемент, как мы это делали в списке, нельзя
+# letters[0] = "d" --> Error
+
+# %%
+# для изменения элемента кортеж вначале нужно преобразовать в список
+letters_list = list(letters)
+letters_list[0] = "d"
+letters_list
+
+# %%
+# кортеж из одного элемента можно создать с помощью запятой
+letters_a: tuple[str] = ("a",)
+type(letters_a)
+
+# %%
+# если запятую не указывать, получится строка
+a_let = "a"
+type(a_let)
+
+# Функция enumerate()
+
+# %%
+companies: list[str] = ["Microsoft", "Apple", "Tesla"]
+
+# если записать результат функции enumerate() в одну переменную,
+for company in enumerate(companies):
+
+    # то мы получим кортежи
+    print(company, type(company))
+
+# Просмотр элементов словаря
+
+# %%
+shopping_dict: dict[str, int] = {
+    "огурцы": 2,
+    "помидоры": 3,
+    "лук": 1,
+    "картофель": 2,
+}
+
+# %%
+# то же самое со словарем и методом .items()
+for item in shopping_dict.items():
+    print(item)
+
+# Распаковка кортежей
+
+# %%
+# как и список, кортеж можно распаковать в несколько переменных
+a_let, b_let, c_let = ("a", "b", "c")
+print(a_let)
+
+# %%
+companies = ["Microsoft", "Apple", "Tesla"]
+
+# распаковку в две переменные с функцией enumerate() мы делать уже умеем
+for index, company_name in enumerate(companies):
+    print(index, company_name)
+
+# %%
+shopping_dict = {
+    "огурцы": 2,
+    "помидоры": 3,
+    "лук": 1,
+    "картофель": 2,
+}
+
+# то же самое с ключами и значениями словаря
+for key, value in shopping_dict.items():
+    print(key, value)
+
+# Функция zip()
+
+# %%
+# если есть два и более списка
+names = [
+    "Артем",
+    "Антон",
+    "Александр",
+    "Борис",
+    "Виктор",
+    "Геннадий",
+]
+income: list[int] = [97000, 110000, 95000, 84000, 140000, 120000]
+
+# функция zip() соединит первые элементы списков,
+# вторые элементы списков и т.д.
+zip(names, income)
+
+# %%
+# для вывода результата нужно передать zip-объект в функцию list()
+# на выходе мы получим список из кортежей
+print(list(zip(names, income)))
+
+# ### Множества
+
+# Создание множества
+
+# %%
+# пустое множество задается через функцию set()
+set_1: set[str] = set()
+
+# непустое множество задается через функцию set() и итератор
+# например, список элементов или строку
+set_2: set[str] = set("abcde")  # pylint: disable=W0130
+
+# или путем перечисления элементов в фигурных скобках {}
+set_3: set[str] = {"a", "b", "c", "c"}  # pylint: disable=W0130
+
+# множество содержит только уникальные элементы, поэтому дубликаты удаляются
+print(set_1, set_2, set_3)
+
+# %%
+# создать множество через пустые фигурные скобки нельзя
+not_a_set: dict[str, str] = {}
+
+# так создается словарь
+type(not_a_set)
+
+# Добавление и удаление элементов
+
+# %%
+# предположим, что мы хотим создать множество гласных букв в русском языке
+vowels: set[str] = {"а", "о", "э", "е", "у", "ё", "ю"}
+
+# %%
+# добавим одну букву "я" методом .add()
+vowels.add("я")
+vowels
+
+# %%
+# добавим две буквы "и" и "ы" методом .update()
+vowels.update(["и", "ы"])
+vowels
+
+# %%
+# если по ошибке мы добавим согласную букву,
+vowels.add("щ")
+vowels
+
+# %%
+# ее можно удалить методом .remove()
+vowels.remove("щ")
+vowels
+
+# Теория множеств в Питоне
+
+# %%
+# два множества равны, если содержат одинаковые элементы,
+# при этом порядок элементов не важен
+print({"a", "b", "c"} == {"c", "b", "a"})
+
+# %%
+# выведем мощность множества с помощью функции len()
+print(len({"a", "b", "c"}))
+
+# %%
+# проверим, содержится ли элемент во множестве
+print("a" in {"a", "b", "c"})
+
+# %%
+# возможна и обратная операция
+print("a" not in {"a", "b", "c"})
+
+# %%
+# проверим является ли А подмножеством В
+set_a: set[str] = {"a", "b", "c"}
+set_b: set[str] = {"a", "b", "c", "d", "e", "f"}
+
+set_a.issubset(set_b)
+
+# %%
+# проверим является ли B надмножеством А
+set_b.issuperset(set_a)
+
+# %%
+# даны участники команд по обработке естественного языка (nlp)
+# и компьютерному зрению (cv)
+nlp: set[str] = {"Анна", "Николай", "Павел", "Оксана"}
+cv: set[str] = {"Николай", "Евгений", "Ольга", "Оксана"}
+
+# найдем тех, кто работает или в nlp, или в cv, или в обеих командах
+
+# можно использовать метод .union()
+print(nlp.union(cv))
+
+# или символ |
+print(nlp | cv)
+
+# %%
+# найдем пересечение множеств, то есть тех, кто работает и в nlp, и в cv
+print(nlp.intersection(cv))
+print(nlp & cv)
+
+# %%
+# выведем тех, кто работает только в nlp, но не в cv или cv и nlp одновременно
+print(nlp.difference(cv))
+print(nlp - cv)
+
+# %%
+# выведем тех, кто работает только в cv,
+# но не в nlp или nlp и cv одновременно
+print(cv.difference(nlp))
+print(cv - nlp)
+
+# %%
+# найдем тех, кто работает или в cv, или в nlp,
+# но не в обеих областях одновременно
+print(nlp.symmetric_difference(cv))
+print(nlp ^ cv)
diff --git a/Python/makarov/chapter_09_dictionaries.ipynb b/Python/makarov/chapter_09_dictionaries.ipynb
new file mode 100644
index 00000000..2055f74d
--- /dev/null
+++ b/Python/makarov/chapter_09_dictionaries.ipynb
@@ -0,0 +1,2758 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "\"\"\"Макаров.\n",
+    "\n",
+    "Словарь в Питоне\n",
+    "\"\"\""
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "0AoPSXyUTTLc"
+   },
+   "source": [
+    "## Словарь в Питоне"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "lIM5gFo4TbUg"
+   },
+   "source": [
+    "### Понятие словаря"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "AEHY4SW_3mIj"
+   },
+   "source": [
+    "#### Создание словаря"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "x3wxNu5jthst",
+    "outputId": "eedbd51a-e6ce-4a0f-ac35-7d57c4cc59ef"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "{} {}\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# пустой словарь можно создать с помощью {} или функции dict()\n",
+    "# импортируем класс Counter\n",
+    "from collections import Counter\n",
+    "\n",
+    "# импортируем функцию pprint() из модуля pprint\n",
+    "# некоторые структуры данных она выводит лучше, чем обычная print()\n",
+    "from pprint import pprint\n",
+    "\n",
+    "import numpy as np\n",
+    "\n",
+    "dict_1: dict[str, str] = {}\n",
+    "dict_2: dict[str, str] = dict()  # pylint: disable=R1735\n",
+    "print(dict_1, dict_2)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "tLWO1t--thwP",
+    "outputId": "c802fcb0-3757-40ab-94c2-44fae324b0db"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "{'name': 'Toyota', 'founded': 1937, 'founder': 'Kiichiro Toyoda'}"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 2,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# словарь можно сразу заполнить ключами и значениями\n",
+    "company: dict[str, str | int] = {\n",
+    "    \"name\": \"Toyota\",\n",
+    "    \"founded\": 1937,\n",
+    "    \"founder\": \"Kiichiro Toyoda\",\n",
+    "}\n",
+    "company"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "pBONkfBYZRkZ",
+    "outputId": "f364cd9b-bbac-4011-e7f4-069889ac14df"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "{'TYO': 'Toyota', 'TSLA': 'Tesla', 'F': 'Ford'}"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 3,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# словарь можно создать из вложенных списков\n",
+    "tickers: dict[str, str] = dict(\n",
+    "    [[\"TYO\", \"Toyota\"], [\"TSLA\", \"Tesla\"], [\"F\", \"Ford\"]]\n",
+    ")\n",
+    "tickers"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "y5zC4qKWbUn3",
+    "outputId": "becdc0ee-1018-4dee-d6e9-9a861791c5c7"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "{'k1': 0, 'k2': 0, 'k3': 0}"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 4,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# если поместить ключи в кортеж\n",
+    "keys: tuple[str, ...] = (\"k1\", \"k2\", \"k3\")\n",
+    "# и задать значение\n",
+    "value_global = 0\n",
+    "\n",
+    "# то с помощью метода .fromkeys() можно создать словарь\n",
+    "# с этими ключами и заданным значением для каждого из них\n",
+    "empty_values = dict.fromkeys(keys, value_global)\n",
+    "empty_values"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "SdW5ePii6BGZ"
+   },
+   "source": [
+    "#### Ключи и значения словаря"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "W9vaAXb2zKVb"
+   },
+   "source": [
+    "Виды значений словаря"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "d0bh3eRu6EAy",
+    "outputId": "ef5c819c-8445-4b53-d843-19154d4f3e47"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "{'k1': 123,\n",
+       " 'k2': 'string',\n",
+       " 'k3': nan,\n",
+       " 'k4': True,\n",
+       " 'k5': None,\n",
+       " 'k6': [1, 2, 3],\n",
+       " 'k7': array([1, 2, 3]),\n",
+       " 'k8': {1: 'v1', 2: 'v2', 3: 'v3'}}"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 5,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# приведем пример того, какими могут быть значения словаря\n",
+    "value_types: dict[\n",
+    "    str, int | str | bool | None | list[int] | object | float\n",
+    "] = {\n",
+    "    \"k1\": 123,\n",
+    "    \"k2\": \"string\",\n",
+    "    \"k3\": np.nan,  # тип \"Пропущенное значение\"\n",
+    "    \"k4\": True,  # логическое значение\n",
+    "    \"k5\": None,\n",
+    "    \"k6\": [1, 2, 3],\n",
+    "    \"k7\": np.array([1, 2, 3]),\n",
+    "    \"k8\": {1: \"v1\", 2: \"v2\", 3: \"v3\"},\n",
+    "}\n",
+    "\n",
+    "value_types"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "AktD-qd772bs"
+   },
+   "source": [
+    "Методы .keys(), .values() и .items()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "FoLHc64C716M"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# создадим несложный словарь с информацией о сотруднике\n",
+    "person: dict[str, str | int | list[str]] = {\n",
+    "    \"first name\": \"Иван\",\n",
+    "    \"last name\": \"Иванов\",\n",
+    "    \"born\": 1980,\n",
+    "    \"dept\": \"IT\",\n",
+    "}"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "8Gl7ZMqt8wuZ",
+    "outputId": "708807b9-c8e5-478c-ac25-baee23c1a0ad"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "dict_keys(['first name', 'last name', 'born', 'dept'])"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 7,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# посмотрим на ключи и\n",
+    "print(person.keys())"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "j3mruPRR8xgX",
+    "outputId": "06bbf715-5091-45c5-d84a-8bfcdefdcf76"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "dict_values(['Иван', 'Иванов', 1980, 'IT'])"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 8,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# значения\n",
+    "print(person.values())"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "wfmjr1bu81Ay",
+    "outputId": "53c39b8e-dc1f-4be5-800b-97f534efc66c"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "dict_items([('first name', 'Иван'), ('last name', 'Иванов'), ('born', 1980), ('dept', 'IT')])"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 9,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# а также на пары ключ-значение в виде списка из кортежей\n",
+    "print(person.items())"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "YxrdHML389v4"
+   },
+   "source": [
+    "Использование цикла for"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "ssN6LrjO83h8",
+    "outputId": "1d079d55-69b3-4f88-8f58-d34896f7945e"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "first name Иван\n",
+      "last name Иванов\n",
+      "born 1980\n",
+      "dept IT\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# ключи и значения можно вывести в цикле for\n",
+    "for key, value_p in person.items():\n",
+    "    print(key, value_p)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "zU-JtgYJ-vyO"
+   },
+   "source": [
+    "Доступ по ключу и метод .get()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 35
+    },
+    "id": "Au-MDTwZ-tGI",
+    "outputId": "3ba22481-65b9-43b9-8be3-e68bc38d87a1"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "application/vnd.google.colaboratory.intrinsic+json": {
+       "type": "string"
+      },
+      "text/plain": [
+       "'Иванов'"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 11,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# значение можно посмотреть по ключу\n",
+    "person[\"last name\"]"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 159
+    },
+    "id": "XwWDSYzH-O0l",
+    "outputId": "dbc6b773-bbcd-45f9-c0ac-bab705e05338"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "ename": "KeyError",
+     "evalue": "'education'",
+     "output_type": "error",
+     "traceback": [
+      "\u001b[0;31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[0m",
+      "\u001b[0;31mKeyError\u001b[0m                                  Traceback (most recent call last)",
+      "\u001b[0;32m<ipython-input-12-392bafbecf80>\u001b[0m in \u001b[0;36m<cell line: 0>\u001b[0;34m()\u001b[0m\n\u001b[1;32m      1\u001b[0m \u001b[0;31m# если такого ключа нет, Питон выдаст ошибку\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m----> 2\u001b[0;31m \u001b[0mperson\u001b[0m\u001b[0;34m[\u001b[0m\u001b[0;34m'education'\u001b[0m\u001b[0;34m]\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m",
+      "\u001b[0;31mKeyError\u001b[0m: 'education'"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# если такого ключа нет, Питон выдаст ошибку\n",
+    "# person['education'] --> Error"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "dx2nFVH7eils",
+    "outputId": "b9ff14d3-4bea-41c7-b838-4560ddd3d228"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "None\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# чтобы этого не произошло, можно использовать метод .get()\n",
+    "# по умолчанию при отсутствии ключа он выводит значение None\n",
+    "print(person.get(\"education\"))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "qTovRCnIb1ei",
+    "outputId": "e0bbb24f-00fb-4c43-f611-fc4ad8866598"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "1980"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 14,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# если ключ все-таки есть, .get() выведет соответствующее значение\n",
+    "print(person.get(\"born\"))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "IBgf5Al-aCOK"
+   },
+   "source": [
+    "Проверка вхождения ключа и значения в словарь"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "XbRxj_nPaHJU",
+    "outputId": "faa46646-4e20-432b-dbe8-c68e06ff9699"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "True"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 15,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# проверим есть ли такой ключ\n",
+    "print(\"born\" in person)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "sAKfv79KbC1p",
+    "outputId": "3f9562bd-fab8-4a29-abee-ec82d9d85fae"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "True"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 16,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# и такое значение\n",
+    "print(1980 in person.values())"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "UelKiVrybH30",
+    "outputId": "0f5eacb2-eb21-4ef2-b818-9e66500e1227"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "True"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 17,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# можно также проверить наличие и ключа, и значения одновременно\n",
+    "print((\"born\", 1980) in person.items())"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "kY91ANMfXeRG"
+   },
+   "source": [
+    "### Операции со словарями"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "ebptqYBRcrJp"
+   },
+   "source": [
+    "#### Добавление и изменение элементов"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "qVBaa3SrtlYB",
+    "outputId": "83fbde38-1fff-4e8c-c2c5-5de94465eca9"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "{'first name': 'Иван',\n",
+       " 'last name': 'Иванов',\n",
+       " 'born': 1980,\n",
+       " 'dept': 'IT',\n",
+       " 'languages': ['Python', 'C++']}"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 18,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# добавить элемент можно, передав новому ключу новое значение\n",
+    "# обратите внимание, в данном случае новое значение - это список\n",
+    "person[\"languages\"] = [\"Python\", \"C++\"]\n",
+    "person"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "Vv-okCt8tlau",
+    "outputId": "74f5f097-72cc-4539-ba8c-f4baf7223a83"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "{'first name': 'Иван',\n",
+       " 'last name': 'Иванов',\n",
+       " 'born': 1980,\n",
+       " 'dept': 'IT',\n",
+       " 'languages': ['Python']}"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 19,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# изменить элемент можно, передав существующему ключу новое значение,\n",
+    "# значение - это по-прежнему список, но из одного элемента\n",
+    "person[\"languages\"] = [\"Python\"]\n",
+    "person"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "FBO1GOoDHXjc",
+    "outputId": "87efcd08-cdd8-47cb-ac39-52807319d17c"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "{'first name': 'Иван',\n",
+       " 'last name': 'Иванов',\n",
+       " 'born': 1980,\n",
+       " 'dept': 'IT',\n",
+       " 'languages': ['Python'],\n",
+       " 'job': 'программист',\n",
+       " 'experience': 7}"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 20,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# возьмем еще один словарь\n",
+    "new_elements: dict[str, str | int] = {\"job\": \"программист\", \"experience\": 7}\n",
+    "\n",
+    "# и присоединим его к существующему словарю с помощью метода .update()\n",
+    "person.update(new_elements)\n",
+    "person"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "8ABSReiDS86F",
+    "outputId": "f7c2c895-86fc-451c-a619-56514d1b4ad2"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "{'first name': 'Иван',\n",
+       " 'last name': 'Иванов',\n",
+       " 'born': 1980,\n",
+       " 'dept': 'IT',\n",
+       " 'languages': ['Python'],\n",
+       " 'job': 'программист',\n",
+       " 'experience': 7}"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 21,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# метод .setdefault() проверит есть ли ключ в словаре,\n",
+    "# если \"да\", значение не изменится\n",
+    "person.setdefault(\"last name\", \"Петров\")\n",
+    "person"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "uq1eR4FEYIFx",
+    "outputId": "b9ca0002-c8bc-458c-b978-c86413159dfb"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "{'first name': 'Иван',\n",
+       " 'last name': 'Иванов',\n",
+       " 'born': 1980,\n",
+       " 'dept': 'IT',\n",
+       " 'languages': ['Python'],\n",
+       " 'job': 'программист',\n",
+       " 'experience': 7,\n",
+       " 'f_languages': ['русский', 'английский']}"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 22,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# если нет, будет добавлен новый ключ и соответствующее значение\n",
+    "person.setdefault(\"f_languages\", [\"русский\", \"английский\"])\n",
+    "person"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "wUMTWNK-fFsd"
+   },
+   "source": [
+    "#### Удаление элементов"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 35
+    },
+    "id": "AKViA8ItfIye",
+    "outputId": "037a5a8d-0b08-4c4a-aec2-29e4eea7e49e"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "application/vnd.google.colaboratory.intrinsic+json": {
+       "type": "string"
+      },
+      "text/plain": [
+       "'IT'"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 23,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# метод .pop() удаляет элемент по ключу и выводит удаляемое значение\n",
+    "print(person.pop(\"dept\"))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "anOK_5RVh8eG",
+    "outputId": "9a696c51-117c-42cc-aa12-3049452b3111"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "{'first name': 'Иван',\n",
+       " 'last name': 'Иванов',\n",
+       " 'born': 1980,\n",
+       " 'languages': ['Python'],\n",
+       " 'job': 'программист',\n",
+       " 'experience': 7,\n",
+       " 'f_languages': ['русский', 'английский']}"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 24,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# мы видим, что пары 'dept' : 'IT' больше нет\n",
+    "person"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "t6flk9z_fluM"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# ключевое слово del также удаляет элемент по ключу\n",
+    "# удаляемое значение не выводится\n",
+    "del person[\"born\"]"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "6aruZx9MKBUK",
+    "outputId": "0334ba54-fb22-460f-a83a-99ce528947be"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "('f_languages', ['русский', 'английский'])"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 26,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# метод .popitem() удаляет последний добавленный элемент и выводит его\n",
+    "person.popitem()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "tH_TmTAgf1Qc",
+    "outputId": "77b794f7-1026-4973-b30b-835773e2aa9d"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "{}"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 27,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# метод .clear() удаляет все элементы словаря\n",
+    "person.clear()\n",
+    "person"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "KQzvF_SmHFYa"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# ключевое слово del также позволяет удалить словарь целиком\n",
+    "del person"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 159
+    },
+    "id": "41jpFZaGA3U3",
+    "outputId": "659769e5-c524-40b6-cc40-e0253b2ab52f"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "ename": "NameError",
+     "evalue": "name 'person' is not defined",
+     "output_type": "error",
+     "traceback": [
+      "\u001b[0;31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[0m",
+      "\u001b[0;31mNameError\u001b[0m                                 Traceback (most recent call last)",
+      "\u001b[0;32m<ipython-input-29-fda803c25d9b>\u001b[0m in \u001b[0;36m<cell line: 0>\u001b[0;34m()\u001b[0m\n\u001b[1;32m      1\u001b[0m \u001b[0;31m# убедимся, что такого словаря больше нет\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m----> 2\u001b[0;31m \u001b[0mperson\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m",
+      "\u001b[0;31mNameError\u001b[0m: name 'person' is not defined"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# убедимся, что такого словаря больше нет\n",
+    "person"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "VS8k8X8kwAhj"
+   },
+   "source": [
+    "#### Сортировка словарей"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "u3rg89UKwE1e"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# возьмем несложный словарь\n",
+    "dict_to_sort: dict[str, int] = {\"k2\": 30, \"k1\": 20, \"k3\": 10}"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "bTwIep0qwFW8",
+    "outputId": "117cde36-cd88-49b3-ba59-7b52cb3e70d1"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "['k1', 'k2', 'k3']"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 31,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# отсортируем ключи\n",
+    "sorted(dict_to_sort)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "tnJvCeBxna2q",
+    "outputId": "544cdf21-7661-4fb1-cdcb-c1d39fec5eab"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "[10, 20, 30]"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 32,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# и значения\n",
+    "sorted(dict_to_sort.values())"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "jYQNHiJrMhSA",
+    "outputId": "cbfcc983-24f9-4c9f-bea1-f2c5dcfd806d"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "dict_items([('k2', 30), ('k1', 20), ('k3', 10)])"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 33,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# посмотрим на пары ключ : значение\n",
+    "dict_to_sort.items()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "2Lbe96f0nh85",
+    "outputId": "3a86244b-ab49-4aad-b350-58d7abd88883"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "[('k1', 20), ('k2', 30), ('k3', 10)]"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 34,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# для их сортировки по ключу (индекс [0])\n",
+    "# воспользуемся методом .items() и lambda-функцией\n",
+    "sorted(dict_to_sort.items(), key=lambda item: item[0])"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "Vl9gs9fVoE-A",
+    "outputId": "bd90cb3f-4e6a-4c6f-91e8-77b84df8b85f"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "[('k3', 10), ('k1', 20), ('k2', 30)]"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 35,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# сортировка по значению выполняется так же, однако\n",
+    "# lambda-функции мы передаем индекс [1]\n",
+    "sorted(dict_to_sort.items(), key=lambda item: item[1])"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "v9aK8-q2CdXO"
+   },
+   "source": [
+    "#### Копирование словарей"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "ysVmXSyVFZMU"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# создадим исходный словарь с количеством студентов на первом и втором курсах университета\n",
+    "original: dict[str, int] = {\"Первый курс\": 174, \"Второй курс\": 131}"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "DYkMoaN3GL1X"
+   },
+   "source": [
+    "Копирование с помощью метода .copy()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "-t7mXlsUCc2p",
+    "outputId": "877c2f4b-629f-48d4-cca6-3a0fa71151f1"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "{'Первый курс': 174, 'Второй курс': 131}\n",
+      "{'Первый курс': 174, 'Второй курс': 131, 'Третий курс': 117}\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# создадим копию этого словаря с помощью метода .copy()\n",
+    "new_1 = original.copy()\n",
+    "\n",
+    "# добавим информацию о третьем курсе в новый словарь\n",
+    "new_1[\"Третий курс\"] = 117\n",
+    "\n",
+    "# исходный словарь не изменился\n",
+    "print(original)\n",
+    "print(new_1)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "h9IslECkGSsr"
+   },
+   "source": [
+    "Копирование через оператор присваивания `=` (так делать не стоит!)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "cQZ-uDDpEvkO",
+    "outputId": "99f751ae-396c-4a2c-ffd8-f06a75b6bb57"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "{}\n",
+      "{}\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# передадим исходный словарь в новую переменную\n",
+    "new_2 = original\n",
+    "\n",
+    "# удалим элементы нового словаря\n",
+    "new_2.clear()\n",
+    "\n",
+    "# из исходного словаря данные также удалились\n",
+    "print(original)\n",
+    "print(new_2)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "3iDksQfFNiux"
+   },
+   "source": [
+    "### Функция `dir()`"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "nv3sToYdNmTd",
+    "outputId": "10c4048b-b1b3-471f-838d-9d211546fee3"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "['__class__',\n",
+       " '__class_getitem__',\n",
+       " '__contains__',\n",
+       " '__delattr__',\n",
+       " '__delitem__',\n",
+       " '__dir__',\n",
+       " '__doc__',\n",
+       " '__eq__',\n",
+       " '__format__',\n",
+       " '__ge__',\n",
+       " '__getattribute__']"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 39,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# функция dir() возвращает все методы передаваемого ей объекта\n",
+    "some_dict = {\"k\": 1}\n",
+    "\n",
+    "# вначале идут специальные методы,\n",
+    "# они начинаются и заканчиваются символом '__'\n",
+    "# выведем первые 11 элементов\n",
+    "print(dir(some_dict)[:11])"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "UkqCOYF0su5e",
+    "outputId": "7074b3c3-e901-44d7-bd5a-9b8d3d865a3a"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "{'k': 1}\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# когда мы передаем наш словарь функции print(),\n",
+    "print(some_dict)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 35
+    },
+    "id": "BGLlQ1PhqEKF",
+    "outputId": "cf166c59-ba9f-4f1c-d1ac-6b7ec6ce0a57"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "application/vnd.google.colaboratory.intrinsic+json": {
+       "type": "string"
+      },
+      "text/plain": [
+       "\"{'k': 1}\""
+      ]
+     },
+     "execution_count": 41,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# на самом деле мы применяем к объекту метод .__str__()\n",
+    "some_dict.__str__()  # pylint: disable=C2801"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "s2PqsanmtAE4",
+    "outputId": "eb3b4328-96cf-4339-8c4b-365948c4834c"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "['clear',\n",
+       " 'copy',\n",
+       " 'fromkeys',\n",
+       " 'get',\n",
+       " 'items',\n",
+       " 'keys',\n",
+       " 'pop',\n",
+       " 'popitem',\n",
+       " 'setdefault',\n",
+       " 'update',\n",
+       " 'values']"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 42,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# в большинстве случаев нас будут интересовать методы без '__'\n",
+    "methods = dir(some_dict)[-11:]\n",
+    "\n",
+    "print(methods)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "7fi2zJoGvh5v"
+   },
+   "source": [
+    "### Dict comprehension"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "Qr-HfxbHv_if"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# создадим еще один несложный словарь\n",
+    "source_dict: dict[str, int] = {\"k1\": 2, \"k2\": 4, \"k3\": 6}"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "wqP1P4EcwAC4",
+    "outputId": "af999e25-fed2-4303-e69a-182fdab468f5"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "{'k1': 4, 'k2': 8, 'k3': 12}"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 44,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# с помощью dict comprehension умножим каждое значение на два\n",
+    "new_source_dict = {key: value * 2 for (key, value) in source_dict.items()}"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "l1w42uT0Kf1b",
+    "outputId": "906ee62e-c5d0-498c-d6ff-ba99c4352f14"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "{'K1': 2, 'K2': 4, 'K3': 6}"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 45,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# сделаем символы всех ключей заглавными\n",
+    "new_source_dict = {key.upper(): value for (key, value) in source_dict.items()}"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "XKoh7SUJ5S8z",
+    "outputId": "785a0735-56eb-4599-8a1c-ac788c8f7dce"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "{'k2': 4}"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 46,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# добавим условие, что значение должно быть больше двух И меньше шести\n",
+    "new_dict_1 = {\n",
+    "    key: value\n",
+    "    for (key, value) in source_dict.items()\n",
+    "    if value > 2\n",
+    "    if value < 6\n",
+    "}\n",
+    "\n",
+    "print(new_dict_1)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "I1nyzDSi6V3Y",
+    "outputId": "72f66774-7065-4815-d211-ef06ebd318ee"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "{'k2': 4}"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 47,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "new_dict: dict[str, int] = {}\n",
+    "\n",
+    "# при решении этой же задачи в цикле for\n",
+    "for key, value in source_dict.items():\n",
+    "\n",
+    "    # мы бы использовали логическое И (and)\n",
+    "    if 2 < value < 6:\n",
+    "\n",
+    "        # если условия верны, записываем ключ и значение в новый словарь\n",
+    "        new_dict[key] = value\n",
+    "\n",
+    "new_dict"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "-rJUlsr563N7",
+    "outputId": "00c0b343-8ccb-4cfb-9ef3-f5568de87730"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "{'k1': 'even', 'k2': 'even', 'k3': 'even'}"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 48,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# условие с if-else ставится в самом начале схемы dict comprehension\n",
+    "# заменим значение на слово even, если оно четное, и odd, если нечетное\n",
+    "even_odd_dict: dict[str, str] = {\n",
+    "    key: (\"even\" if value % 2 == 0 else \"odd\")\n",
+    "    for (key, value) in source_dict.items()\n",
+    "}"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "3sCsWyonkkGM",
+    "outputId": "3dacd13e-10d3-44a7-8f23-3898e5840d13"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "{'k1': 0, 'k2': 0, 'k3': 0}"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 49,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# dict comprehension можно использовать вместо метода .fromkeys()\n",
+    "keys = (\"k1\", \"k2\", \"k3\")\n",
+    "\n",
+    "# передадим словарю ключи из кортежа keys и зададим значение 0 каждому из них\n",
+    "zeros_dict = {key: 0 for key in keys}"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "HplemEzXwNw0"
+   },
+   "source": [
+    "### Дополнительные примеры"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "9I3D7qej8JFO"
+   },
+   "source": [
+    "#### lambda-функции, функции `map()` и `zip()`"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "NQxOQz-_jilk"
+   },
+   "source": [
+    "Пример со списком"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "ZXoJ1TMsh13z"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# возьмем список слов\n",
+    "words: list[str] = [\"apple\", \"banana\", \"fig\", \"blackberry\"]"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "BSyuvd278UPf",
+    "outputId": "4e410273-cca8-475f-e132-b2809c9ee789"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "[5, 6, 3, 10]"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 51,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# создадим lambda-функцию, которая посчитает длину передаваемого ей слова\n",
+    "# с помощью функции map() применим lambda-функцию\n",
+    "# к каждому элементу списка words\n",
+    "# и поместим длины слов в новый список length с помощью функции list()\n",
+    "length = list(map(len, words))\n",
+    "length"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "b0JRdAJHh2df",
+    "outputId": "5eda6227-fd0c-4170-c487-81c10956a8db"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "{'apple': 5, 'banana': 6, 'fig': 3, 'blackberry': 10}"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 52,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# с помощью функции zip() поэлементно соединим оба списка и\n",
+    "# преобразуем в словарь\n",
+    "from_zip_dict = dict(zip(words, length))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "kYNYaOQ-9-V6",
+    "outputId": "f3887c5f-3134-4c9f-cba7-9e55f340e20d"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "{'apple': 5, 'banana': 6, 'fig': 3, 'blackberry': 10}"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 53,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# то же самое можно сделать с помощью функции zip() и list comprehension\n",
+    "zip_length_dict = dict(zip(words, [len(word) for word in words]))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "PUs12XYyjmBh"
+   },
+   "source": [
+    "Пример со словарем"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "0ZVWDzRMjo-6"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# возьмем словарь с ростом людей в футах\n",
+    "height_feet: dict[str, float] = {\"Alex\": 6.1, \"Jerry\": 5.4, \"Ben\": 5.8}"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "irwOj3Rt_M1e",
+    "outputId": "3f5be590-39ab-4dbf-b475-4ab6afc82d7a"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "[1.85928, 1.6459200000000003, 1.76784]"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 55,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# для преобразования футов в метры создадим lambda-функцию lambda m: m * 0.3048\n",
+    "# применим эту функцию к значениям словаря с помощью функции map()\n",
+    "# преобразуем в список\n",
+    "metres = list(map(lambda m: m * 0.3048, height_feet.values()))\n",
+    "metres"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "RcqkuR4WjsnB",
+    "outputId": "74026d78-3508-4898-9502-70f84f556a5d"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "{'Alex': 1.86, 'Jerry': 1.65, 'Ben': 1.77}"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 56,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# с помощью функции zip() соединим ключи исходного словаря с элементами списка metres\n",
+    "dict(zip(height_feet.keys(), np.round(metres, 2)))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "pxqmUJG7CEtO",
+    "outputId": "b3ee3331-c47a-42ac-ac3c-17f82987d4d3"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "{'Alex': 1.86, 'Jerry': 1.65, 'Ben': 1.77}"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 57,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# то же самое можно выполнить с помощью dict comprehensions\n",
+    "# всего в одну строчку\n",
+    "# мы просто преобразуем значения словаря в метры\n",
+    "students_heights_dict = {\n",
+    "    key: np.round(value * 0.3048, 2) for (key, value) in height_feet.items()\n",
+    "}"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "I-UUEhQNvezN"
+   },
+   "source": [
+    "#### Вложенные словари"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "OA69rLjwwTAc"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# возьмем словарь, ключами которого будут id сотрудников\n",
+    "employees: dict[str, dict[str, str | int | float]] = {\n",
+    "    \"id1\": {\n",
+    "        \"first name\": \"Александр\",\n",
+    "        \"last name\": \"Иванов\",\n",
+    "        \"age\": 30,\n",
+    "        \"job\": \"программист\",\n",
+    "    },\n",
+    "    \"id2\": {\n",
+    "        \"first name\": \"Ольга\",\n",
+    "        \"last name\": \"Петрова\",\n",
+    "        \"age\": 35,\n",
+    "        \"job\": \"ML-engineer\",\n",
+    "    },\n",
+    "}"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "8UNwQKCANq0J",
+    "outputId": "a9831ab9-878a-4201-dc20-1d0a741eca26"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "{'first name': 'Александр', 'last name': 'Иванов', 'age': 30, 'job': 'программист'}\n",
+      "{'first name': 'Ольга', 'last name': 'Петрова', 'age': 35, 'job': 'ML-engineer'}\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# а значениями - вложенные словари с информацией о них\n",
+    "for value_e in employees.values():\n",
+    "    print(value_e)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "xBRzL0hdkF95"
+   },
+   "source": [
+    "##### Базовый операции"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "0Hx_jDxnOBF3",
+    "outputId": "c7767b24-5831-436b-cd71-d04d2917a9aa"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "30"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 60,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# для того чтобы вывести значение элемента вложенного словаря,\n",
+    "# воспользуемся двойным ключом\n",
+    "print(employees[\"id1\"][\"age\"])"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "iUNy0ji7ORNC",
+    "outputId": "8e0c2822-2aac-4c93-9998-3c9547edf06e"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "{'id1': {'age': 30,\n",
+      "         'first name': 'Александр',\n",
+      "         'job': 'программист',\n",
+      "         'last name': 'Иванов'},\n",
+      " 'id2': {'age': 35,\n",
+      "         'first name': 'Ольга',\n",
+      "         'job': 'ML-engineer',\n",
+      "         'last name': 'Петрова'},\n",
+      " 'id3': {'age': 27,\n",
+      "         'first name': 'Дарья',\n",
+      "         'job': 'веб-дизайнер',\n",
+      "         'last name': 'Некрасова'}}\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# добавим информацию о новом сотруднике\n",
+    "employees[\"id3\"] = {\n",
+    "    \"first name\": \"Дарья\",\n",
+    "    \"last name\": \"Некрасова\",\n",
+    "    \"age\": 27,\n",
+    "    \"job\": \"веб-дизайнер\",\n",
+    "}\n",
+    "\n",
+    "# и выведем обновленный словарь с помощью функции pprint()\n",
+    "pprint(employees)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "mHmC4hPGwTC_",
+    "outputId": "897b5449-4fed-4df6-a538-be532c3c6fcf"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "{'id1': {'age': 30,\n",
+      "         'first name': 'Александр',\n",
+      "         'job': 'программист',\n",
+      "         'last name': 'Иванов'},\n",
+      " 'id2': {'age': 35,\n",
+      "         'first name': 'Ольга',\n",
+      "         'job': 'ML-engineer',\n",
+      "         'last name': 'Петрова'},\n",
+      " 'id3': {'age': 26,\n",
+      "         'first name': 'Дарья',\n",
+      "         'job': 'веб-дизайнер',\n",
+      "         'last name': 'Некрасова'}}\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# изменить значение вложенного словаря можно также с помощью двойного ключа\n",
+    "employees[\"id3\"][\"age\"] = 26\n",
+    "pprint(employees)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "kP8KzxtckMf0"
+   },
+   "source": [
+    "##### Циклы `for`"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "rfKMVzEGlUf1",
+    "outputId": "7567b97d-4963-4dc8-eb09-73d2c84d9775"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "{'id1': {'age': 30.0,\n",
+      "         'first name': 'Александр',\n",
+      "         'job': 'программист',\n",
+      "         'last name': 'Иванов'},\n",
+      " 'id2': {'age': 35.0,\n",
+      "         'first name': 'Ольга',\n",
+      "         'job': 'ML-engineer',\n",
+      "         'last name': 'Петрова'},\n",
+      " 'id3': {'age': 26.0,\n",
+      "         'first name': 'Дарья',\n",
+      "         'job': 'веб-дизайнер',\n",
+      "         'last name': 'Некрасова'}}\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# заменим тип данных в информации о возрасте с int на float\n",
+    "\n",
+    "# для этого вначале пройдемся по вложенным словарям,\n",
+    "# т.е. по значениям info внешнего словаря employees\n",
+    "for info in employees.values():\n",
+    "\n",
+    "    # затем по ключам и значениям вложенного словаря info\n",
+    "    for key_info, value_info in info.items():\n",
+    "\n",
+    "        # если ключ совпадет со словом 'age'\n",
+    "        if key_info == \"age\":\n",
+    "\n",
+    "            # преобразуем значение в тип float\n",
+    "            info[key_info] = float(value_info)\n",
+    "\n",
+    "pprint(employees)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "HO97JxkUkZyR"
+   },
+   "source": [
+    "##### Вложенные словари и dict comprehension"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "-lBSDGLtm62e",
+    "outputId": "11b6677f-5514-4a7f-c868-7959c26b0e3a"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "{'id1': {'age': 30.0,\n",
+      "         'first name': 'Александр',\n",
+      "         'job': 'программист',\n",
+      "         'last name': 'Иванов'},\n",
+      " 'id2': {'age': 35.0,\n",
+      "         'first name': 'Ольга',\n",
+      "         'job': 'ML-engineer',\n",
+      "         'last name': 'Петрова'},\n",
+      " 'id3': {'age': 26.0,\n",
+      "         'first name': 'Дарья',\n",
+      "         'job': 'веб-дизайнер',\n",
+      "         'last name': 'Некрасова'}}\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# преоразуем обратно из float в int, но уже через dict comprehension\n",
+    "# для начала просто выведем словарь employees без изменений\n",
+    "pprint({id: info for id, info in employees.items()})"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "qaPZCn-PnHpn",
+    "outputId": "38d50011-d70a-4cc0-b366-21a5fb6dc926"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "{'id1': {'age': 30,\n",
+      "         'first name': 'Александр',\n",
+      "         'job': 'программист',\n",
+      "         'last name': 'Иванов'},\n",
+      " 'id2': {'age': 35,\n",
+      "         'first name': 'Ольга',\n",
+      "         'job': 'ML-engineer',\n",
+      "         'last name': 'Петрова'},\n",
+      " 'id3': {'age': 26,\n",
+      "         'first name': 'Дарья',\n",
+      "         'job': 'веб-дизайнер',\n",
+      "         'last name': 'Некрасова'}}\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# а затем заменим значение внешнего словаря info (т.е. вложенный словарь)\n",
+    "# на еще один dict comprehension с условием if-else\n",
+    "pprint(\n",
+    "    {\n",
+    "        id: {\n",
+    "            key: (int(value_i) if key == \"age\" else value_i)\n",
+    "            for key, value_i in info.items()\n",
+    "        }\n",
+    "        for id, info in employees.items()\n",
+    "    }\n",
+    ")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "KQw8_33YMLU2"
+   },
+   "source": [
+    "#### Частота слов в тексте"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "ysL5RwJEMO7M"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# возьмем знакомый нам текст\n",
+    "corpus = (\n",
+    "    \"When we were in Paris we visited a lot of museums. \"\n",
+    "    \"We first went to the Louvre, the largest art museum in the world.\"\n",
+    "    \"I have always been interested in art so I spent many hours there. \"\n",
+    "    \"The museum is enormous, so a week there would not be enough.\"\n",
+    ")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "vu3yQDqNRb9o"
+   },
+   "source": [
+    "##### Предварительная обработка текста"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 3,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "Y0Q0RhvlRRqJ",
+    "outputId": "d3ec9c90-e0b7-430b-b636-4bc33801ff6b"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "['When', 'we', 'were', 'in', 'Paris', 'we', 'visited', 'a', 'lot', 'of', 'museums.', 'We', 'first', 'went', 'to', 'the', 'Louvre,', 'the', 'largest', 'art', 'museum', 'in', 'the', 'world.', 'I', 'have', 'always', 'been', 'interested', 'in', 'art', 'so', 'I', 'spent', 'many', 'hours', 'there.', 'The', 'museum', 'is', 'enourmous,', 'so', 'a', 'week', 'there', 'would', 'not', 'be', 'enough.']\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# разделим его на слова\n",
+    "words = corpus.split()\n",
+    "print(words)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "VPFYOtFWXmm2",
+    "outputId": "c3c416a3-d537-40d8-e823-6c81c3f4b72e"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "['when', 'we', 'were', 'in', 'paris', 'we', 'visited', 'a', 'lot', 'of', 'museums', 'we', 'first', 'went', 'to', 'the', 'louvre', 'the', 'largest', 'art', 'museum', 'in', 'the', 'world', 'i', 'have', 'always', 'been', 'interested', 'in', 'art', 'so', 'i', 'spent', 'many', 'hours', 'there', 'the', 'museum', 'is', 'enourmous', 'so', 'a', 'week', 'there', 'would', 'not', 'be', 'enough']\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# с помощью list comprehension удалим точки, запятые\n",
+    "# и переведем все слова в нижний регистр\n",
+    "words = [word.strip(\".\").strip(\",\").lower() for word in words]\n",
+    "print(words)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "JvApRTwkRfaS"
+   },
+   "source": [
+    "##### Способ 1. Условие if-else"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "0FbwZ4ODSlxH",
+    "outputId": "8c0b1ea0-041d-4ee3-cae7-46a191f0a546"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "[('the', 4), ('we', 3), ('in', 3), ('a', 2), ('art', 2), ('museum', 2)]"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 70,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# создадим пустой словарь для мешка слов bow\n",
+    "bow_1: dict[str, int] = {}\n",
+    "\n",
+    "# пройдемся по словам текста\n",
+    "for word in words:\n",
+    "\n",
+    "    # если нам встретилось слово, которое уже есть в словаре\n",
+    "    if word in bow_1:\n",
+    "\n",
+    "        # увеличим его значение (частоту) на 1\n",
+    "        bow_1[word] = bow_1[word] + 1\n",
+    "\n",
+    "    # в противном случае, если слово встречается впервые\n",
+    "    else:\n",
+    "\n",
+    "        # зададим ему значение 1\n",
+    "        bow_1[word] = 1\n",
+    "\n",
+    "# отсортируем словарь по значению в убываюем порядке (reverse = True)\n",
+    "# и выведем шесть наиболее частотных слов\n",
+    "print(sorted(bow_1.items(), key=lambda item: item[1], reverse=True)[:6])"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "DckCYLgvaF3D"
+   },
+   "source": [
+    "##### Способ 2. Метод .get()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "-cfKJK7dUx6E",
+    "outputId": "01b035d5-f1cb-4e1d-d455-d6175a15b9c3"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "[('the', 4), ('we', 3), ('in', 3), ('a', 2), ('art', 2), ('museum', 2)]"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 71,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "bow_2: dict[str, int] = {}\n",
+    "\n",
+    "# снова пройдемся в цикле по словам\n",
+    "for word in words:\n",
+    "\n",
+    "    # если слова еще нет в словаре, .get() выведет значение 0,\n",
+    "    # к которому мы прибавим единицу\n",
+    "    # если слово есть, метод .get() выведет существующее значение,\n",
+    "    # например, 2 или 3,\n",
+    "    # и мы также увеличим счетчик на 1\n",
+    "    bow_2[word] = bow_2.get(word, 0) + 1\n",
+    "\n",
+    "# выведем наиболее популярные слова\n",
+    "print(sorted(bow_2.items(), key=lambda item: item[1], reverse=True)[:6])"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "p9pnHw9JdTDb"
+   },
+   "source": [
+    "##### Способ 3. Модуль collections"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "DBxI0C6GMO-P",
+    "outputId": "b688998c-0316-40a1-a3eb-38839afd60fd"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "[('the', 4), ('we', 3), ('in', 3), ('a', 2), ('art', 2), ('museum', 2)]"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 72,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# создадим объект этого класса, передав ему список слов\n",
+    "bow_3 = Counter(words)\n",
+    "\n",
+    "# выведем шесть наиболее часто встречающихся слов с помощью метода .most_common()\n",
+    "bow_3.most_common(6)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "Encet8AUTxaK"
+   },
+   "source": [
+    "### Дополнительные материалы"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "PMf-4k76T17z"
+   },
+   "source": [
+    "#### Изменяемые и неизменяемые типы данных"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "YSZEqdoqZPFJ"
+   },
+   "source": [
+    "Неизменяемый тип данных"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "evIywP2QteRj",
+    "outputId": "41dc2190-2e36-4393-d42d-594a8c8c0a86"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "(9739968, str, 'Python')"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 73,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# создадим строковый объект\n",
+    "string = \"Python\"\n",
+    "\n",
+    "# посмотрим на identity, type и value\n",
+    "# функция id() выводит адрес объекта в памяти компьютера\n",
+    "print(id(string), type(string), string)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "ddda36SbVNP3",
+    "outputId": "1efe542a-2076-48b7-d8ff-f38f526ca50f"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "(132833144673840, str, 'Python is cool')"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 74,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# попробуем изменить этот объект\n",
+    "string = string + \" is cool\"\n",
+    "\n",
+    "# посмотрим на identity, type и value\n",
+    "print(id(string), type(string), string)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "zD5pA-shZS9y"
+   },
+   "source": [
+    "Изменяемый тип данных"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "m3v7sz66WaG2",
+    "outputId": "79bed439-00cc-4d22-ff23-ea2ac933869b"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "(132833144305664, list, [1, 2, 3])"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 75,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# создадим список\n",
+    "lst: list[int] = [1, 2, 3]\n",
+    "\n",
+    "# посмотрим на identity, type и value\n",
+    "print(id(lst), type(lst), lst)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "MwsfBPKuY44t",
+    "outputId": "e68fe4a2-9de8-4649-aab7-284c6868c3df"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "(132833144305664, list, [1, 2, 3, 4])"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 76,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# добавим элемент в список\n",
+    "lst.append(4)\n",
+    "\n",
+    "# снова выведем identity, type и value\n",
+    "print(id(lst), type(lst), lst)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "RN5eo53UcJ8v"
+   },
+   "source": [
+    "Копирование объектов"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "WHkQSdiHe7z6",
+    "outputId": "3214f311-d3a7-4f47-b029-413b6f76729c"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "('Python', 'Python is cool')"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 77,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# вновь создадим строку\n",
+    "string = \"Python\"\n",
+    "\n",
+    "# скопируем через присваивание\n",
+    "string2 = string\n",
+    "\n",
+    "# изменим копию\n",
+    "string2 = string2 + \" is cool\"\n",
+    "\n",
+    "# посмотрим на результат\n",
+    "print(string, string2)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "4acHz97ajcSH",
+    "outputId": "4cff9e9d-be08-41b3-9a3d-6883e02d0a71"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "(False, False)"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 78,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# оператор == сравнивает значения (values)\n",
+    "# оператор is сравнивает identities\n",
+    "print(string == string2, string is string2)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "LHQ7dLSjbLiF",
+    "outputId": "d24c9d3f-af32-4d65-9219-7336ad8b5cae"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "([1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4])"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 79,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# создадим список\n",
+    "lst = [1, 2, 3]\n",
+    "\n",
+    "# скопируем его в новую переменную через присваивание\n",
+    "lst2 = lst\n",
+    "\n",
+    "# добавим новый элемент в скопированный список\n",
+    "lst2.append(4)\n",
+    "\n",
+    "# выведем исходный список и копию\n",
+    "print(lst, lst2)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "Oje2eXOYjQwq",
+    "outputId": "750ce99e-09f8-42a1-f584-da308d4a4b51"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "(True, True)"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 80,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# убедимся, что речь идет об одном и том же объекте\n",
+    "print(lst == lst2, lst is lst2)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "bMxYXjZ1fwwV",
+    "outputId": "a4da24b7-1247-4586-a96f-b461ad1f9d47"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "([1, 2, 3], [1, 2, 3, 4])"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 81,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# вновь создадим список\n",
+    "lst = [1, 2, 3]\n",
+    "\n",
+    "# скопируем с помощью метода .copy()\n",
+    "lst2 = lst.copy()\n",
+    "\n",
+    "# добавим новый элемент в скопированный список\n",
+    "lst2.append(4)\n",
+    "\n",
+    "# выведем исходный список и копию\n",
+    "print(lst, lst2)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "uajQvKK5gN2x",
+    "outputId": "17e77160-2826-4cdf-9328-06c7844b6dfd"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "([1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4], True, False)"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 82,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# теперь сделаем значения списков одинаковыми\n",
+    "lst.append(4)\n",
+    "\n",
+    "# и убедимся, что это по-прежнему разные объекты\n",
+    "print(lst, lst2, lst == lst2, lst is lst2)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "Etf2OVxIsK7R"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": []
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "colab": {
+   "provenance": [],
+   "toc_visible": true
+  },
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "base",
+   "language": "python",
+   "name": "python3"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.13.5"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 0
+}
diff --git a/Python/makarov/chapter_09_dictionaries.py b/Python/makarov/chapter_09_dictionaries.py
new file mode 100644
index 00000000..dd16aad6
--- /dev/null
+++ b/Python/makarov/chapter_09_dictionaries.py
@@ -0,0 +1,616 @@
+"""Макаров.
+
+Словарь в Питоне
+"""
+
+# ## Словарь в Питоне
+
+# ### Понятие словаря
+
+# #### Создание словаря
+
+# +
+# пустой словарь можно создать с помощью {} или функции dict()
+# импортируем класс Counter
+from collections import Counter
+
+# импортируем функцию pprint() из модуля pprint
+# некоторые структуры данных она выводит лучше, чем обычная print()
+from pprint import pprint
+
+import numpy as np
+
+dict_1: dict[str, str] = {}
+dict_2: dict[str, str] = dict()  # pylint: disable=R1735
+print(dict_1, dict_2)
+# -
+
+# словарь можно сразу заполнить ключами и значениями
+company: dict[str, str | int] = {
+    "name": "Toyota",
+    "founded": 1937,
+    "founder": "Kiichiro Toyoda",
+}
+company
+
+# словарь можно создать из вложенных списков
+tickers: dict[str, str] = dict(
+    [["TYO", "Toyota"], ["TSLA", "Tesla"], ["F", "Ford"]]
+)
+tickers
+
+# +
+# если поместить ключи в кортеж
+keys: tuple[str, ...] = ("k1", "k2", "k3")
+# и задать значение
+value_global = 0
+
+# то с помощью метода .fromkeys() можно создать словарь
+# с этими ключами и заданным значением для каждого из них
+empty_values = dict.fromkeys(keys, value_global)
+empty_values
+# -
+
+# #### Ключи и значения словаря
+
+# Виды значений словаря
+
+# +
+# приведем пример того, какими могут быть значения словаря
+value_types: dict[
+    str, int | str | bool | None | list[int] | object | float
+] = {
+    "k1": 123,
+    "k2": "string",
+    "k3": np.nan,  # тип "Пропущенное значение"
+    "k4": True,  # логическое значение
+    "k5": None,
+    "k6": [1, 2, 3],
+    "k7": np.array([1, 2, 3]),
+    "k8": {1: "v1", 2: "v2", 3: "v3"},
+}
+
+value_types
+# -
+
+# Методы .keys(), .values() и .items()
+
+# создадим несложный словарь с информацией о сотруднике
+person: dict[str, str | int | list[str]] = {
+    "first name": "Иван",
+    "last name": "Иванов",
+    "born": 1980,
+    "dept": "IT",
+}
+
+# посмотрим на ключи и
+print(person.keys())
+
+# значения
+print(person.values())
+
+# а также на пары ключ-значение в виде списка из кортежей
+print(person.items())
+
+# Использование цикла for
+
+# ключи и значения можно вывести в цикле for
+for key, value_p in person.items():
+    print(key, value_p)
+
+# Доступ по ключу и метод .get()
+
+# значение можно посмотреть по ключу
+person["last name"]
+
+# +
+# если такого ключа нет, Питон выдаст ошибку
+# person['education'] --> Error
+# -
+
+# чтобы этого не произошло, можно использовать метод .get()
+# по умолчанию при отсутствии ключа он выводит значение None
+print(person.get("education"))
+
+# если ключ все-таки есть, .get() выведет соответствующее значение
+print(person.get("born"))
+
+# Проверка вхождения ключа и значения в словарь
+
+# проверим есть ли такой ключ
+print("born" in person)
+
+# и такое значение
+print(1980 in person.values())
+
+# можно также проверить наличие и ключа, и значения одновременно
+print(("born", 1980) in person.items())
+
+# ### Операции со словарями
+
+# #### Добавление и изменение элементов
+
+# добавить элемент можно, передав новому ключу новое значение
+# обратите внимание, в данном случае новое значение - это список
+person["languages"] = ["Python", "C++"]
+person
+
+# изменить элемент можно, передав существующему ключу новое значение,
+# значение - это по-прежнему список, но из одного элемента
+person["languages"] = ["Python"]
+person
+
+# +
+# возьмем еще один словарь
+new_elements: dict[str, str | int] = {"job": "программист", "experience": 7}
+
+# и присоединим его к существующему словарю с помощью метода .update()
+person.update(new_elements)
+person
+# -
+
+# метод .setdefault() проверит есть ли ключ в словаре,
+# если "да", значение не изменится
+person.setdefault("last name", "Петров")
+person
+
+# если нет, будет добавлен новый ключ и соответствующее значение
+person.setdefault("f_languages", ["русский", "английский"])
+person
+
+# #### Удаление элементов
+
+# метод .pop() удаляет элемент по ключу и выводит удаляемое значение
+print(person.pop("dept"))
+
+# мы видим, что пары 'dept' : 'IT' больше нет
+person
+
+# ключевое слово del также удаляет элемент по ключу
+# удаляемое значение не выводится
+del person["born"]
+
+# метод .popitem() удаляет последний добавленный элемент и выводит его
+person.popitem()
+
+# метод .clear() удаляет все элементы словаря
+person.clear()
+person
+
+# ключевое слово del также позволяет удалить словарь целиком
+del person
+
+# убедимся, что такого словаря больше нет
+person
+
+# #### Сортировка словарей
+
+# возьмем несложный словарь
+dict_to_sort: dict[str, int] = {"k2": 30, "k1": 20, "k3": 10}
+
+# отсортируем ключи
+sorted(dict_to_sort)
+
+# и значения
+sorted(dict_to_sort.values())
+
+# посмотрим на пары ключ : значение
+dict_to_sort.items()
+
+# для их сортировки по ключу (индекс [0])
+# воспользуемся методом .items() и lambda-функцией
+sorted(dict_to_sort.items(), key=lambda item: item[0])
+
+# сортировка по значению выполняется так же, однако
+# lambda-функции мы передаем индекс [1]
+sorted(dict_to_sort.items(), key=lambda item: item[1])
+
+# #### Копирование словарей
+
+# создадим исходный словарь с количеством студентов на первом и втором курсах университета
+original: dict[str, int] = {"Первый курс": 174, "Второй курс": 131}
+
+# Копирование с помощью метода .copy()
+
+# +
+# создадим копию этого словаря с помощью метода .copy()
+new_1 = original.copy()
+
+# добавим информацию о третьем курсе в новый словарь
+new_1["Третий курс"] = 117
+
+# исходный словарь не изменился
+print(original)
+print(new_1)
+# -
+
+# Копирование через оператор присваивания `=` (так делать не стоит!)
+
+# +
+# передадим исходный словарь в новую переменную
+new_2 = original
+
+# удалим элементы нового словаря
+new_2.clear()
+
+# из исходного словаря данные также удалились
+print(original)
+print(new_2)
+# -
+
+# ### Функция `dir()`
+
+# +
+# функция dir() возвращает все методы передаваемого ей объекта
+some_dict = {"k": 1}
+
+# вначале идут специальные методы,
+# они начинаются и заканчиваются символом '__'
+# выведем первые 11 элементов
+print(dir(some_dict)[:11])
+# -
+
+# когда мы передаем наш словарь функции print(),
+print(some_dict)
+
+# на самом деле мы применяем к объекту метод .__str__()
+some_dict.__str__()  # pylint: disable=C2801
+
+# +
+# в большинстве случаев нас будут интересовать методы без '__'
+methods = dir(some_dict)[-11:]
+
+print(methods)
+# -
+
+# ### Dict comprehension
+
+# создадим еще один несложный словарь
+source_dict: dict[str, int] = {"k1": 2, "k2": 4, "k3": 6}
+
+# с помощью dict comprehension умножим каждое значение на два
+new_source_dict = {key: value * 2 for (key, value) in source_dict.items()}
+
+# сделаем символы всех ключей заглавными
+new_source_dict = {key.upper(): value for (key, value) in source_dict.items()}
+
+# +
+# добавим условие, что значение должно быть больше двух И меньше шести
+new_dict_1 = {
+    key: value
+    for (key, value) in source_dict.items()
+    if value > 2
+    if value < 6
+}
+
+print(new_dict_1)
+
+# +
+new_dict: dict[str, int] = {}
+
+# при решении этой же задачи в цикле for
+for key, value in source_dict.items():
+
+    # мы бы использовали логическое И (and)
+    if 2 < value < 6:
+
+        # если условия верны, записываем ключ и значение в новый словарь
+        new_dict[key] = value
+
+new_dict
+# -
+
+# условие с if-else ставится в самом начале схемы dict comprehension
+# заменим значение на слово even, если оно четное, и odd, если нечетное
+even_odd_dict: dict[str, str] = {
+    key: ("even" if value % 2 == 0 else "odd")
+    for (key, value) in source_dict.items()
+}
+
+# +
+# dict comprehension можно использовать вместо метода .fromkeys()
+keys = ("k1", "k2", "k3")
+
+# передадим словарю ключи из кортежа keys и зададим значение 0 каждому из них
+zeros_dict = {key: 0 for key in keys}
+# -
+
+# ### Дополнительные примеры
+
+# #### lambda-функции, функции `map()` и `zip()`
+
+# Пример со списком
+
+# возьмем список слов
+words: list[str] = ["apple", "banana", "fig", "blackberry"]
+
+# создадим lambda-функцию, которая посчитает длину передаваемого ей слова
+# с помощью функции map() применим lambda-функцию
+# к каждому элементу списка words
+# и поместим длины слов в новый список length с помощью функции list()
+length = list(map(len, words))
+length
+
+# с помощью функции zip() поэлементно соединим оба списка и
+# преобразуем в словарь
+from_zip_dict = dict(zip(words, length))
+
+# то же самое можно сделать с помощью функции zip() и list comprehension
+zip_length_dict = dict(zip(words, [len(word) for word in words]))
+
+# Пример со словарем
+
+# возьмем словарь с ростом людей в футах
+height_feet: dict[str, float] = {"Alex": 6.1, "Jerry": 5.4, "Ben": 5.8}
+
+# для преобразования футов в метры создадим lambda-функцию lambda m: m * 0.3048
+# применим эту функцию к значениям словаря с помощью функции map()
+# преобразуем в список
+metres = list(map(lambda m: m * 0.3048, height_feet.values()))
+metres
+
+# с помощью функции zip() соединим ключи исходного словаря с элементами списка metres
+dict(zip(height_feet.keys(), np.round(metres, 2)))
+
+# то же самое можно выполнить с помощью dict comprehensions
+# всего в одну строчку
+# мы просто преобразуем значения словаря в метры
+students_heights_dict = {
+    key: np.round(value * 0.3048, 2) for (key, value) in height_feet.items()
+}
+
+# #### Вложенные словари
+
+# возьмем словарь, ключами которого будут id сотрудников
+employees: dict[str, dict[str, str | int | float]] = {
+    "id1": {
+        "first name": "Александр",
+        "last name": "Иванов",
+        "age": 30,
+        "job": "программист",
+    },
+    "id2": {
+        "first name": "Ольга",
+        "last name": "Петрова",
+        "age": 35,
+        "job": "ML-engineer",
+    },
+}
+
+# а значениями - вложенные словари с информацией о них
+for value_e in employees.values():
+    print(value_e)
+
+# ##### Базовый операции
+
+# для того чтобы вывести значение элемента вложенного словаря,
+# воспользуемся двойным ключом
+print(employees["id1"]["age"])
+
+# +
+# добавим информацию о новом сотруднике
+employees["id3"] = {
+    "first name": "Дарья",
+    "last name": "Некрасова",
+    "age": 27,
+    "job": "веб-дизайнер",
+}
+
+# и выведем обновленный словарь с помощью функции pprint()
+pprint(employees)
+# -
+
+# изменить значение вложенного словаря можно также с помощью двойного ключа
+employees["id3"]["age"] = 26
+pprint(employees)
+
+# ##### Циклы `for`
+
+# +
+# заменим тип данных в информации о возрасте с int на float
+
+# для этого вначале пройдемся по вложенным словарям,
+# т.е. по значениям info внешнего словаря employees
+for info in employees.values():
+
+    # затем по ключам и значениям вложенного словаря info
+    for key_info, value_info in info.items():
+
+        # если ключ совпадет со словом 'age'
+        if key_info == "age":
+
+            # преобразуем значение в тип float
+            info[key_info] = float(value_info)
+
+pprint(employees)
+# -
+
+# ##### Вложенные словари и dict comprehension
+
+# преоразуем обратно из float в int, но уже через dict comprehension
+# для начала просто выведем словарь employees без изменений
+pprint({id: info for id, info in employees.items()})
+
+# а затем заменим значение внешнего словаря info (т.е. вложенный словарь)
+# на еще один dict comprehension с условием if-else
+pprint(
+    {
+        id: {
+            key: (int(value_i) if key == "age" else value_i)
+            for key, value_i in info.items()
+        }
+        for id, info in employees.items()
+    }
+)
+
+# #### Частота слов в тексте
+
+# возьмем знакомый нам текст
+corpus = (
+    "When we were in Paris we visited a lot of museums. "
+    "We first went to the Louvre, the largest art museum in the world."
+    "I have always been interested in art so I spent many hours there. "
+    "The museum is enormous, so a week there would not be enough."
+)
+
+# ##### Предварительная обработка текста
+
+# разделим его на слова
+words = corpus.split()
+print(words)
+
+# с помощью list comprehension удалим точки, запятые
+# и переведем все слова в нижний регистр
+words = [word.strip(".").strip(",").lower() for word in words]
+print(words)
+
+# ##### Способ 1. Условие if-else
+
+# +
+# создадим пустой словарь для мешка слов bow
+bow_1: dict[str, int] = {}
+
+# пройдемся по словам текста
+for word in words:
+
+    # если нам встретилось слово, которое уже есть в словаре
+    if word in bow_1:
+
+        # увеличим его значение (частоту) на 1
+        bow_1[word] = bow_1[word] + 1
+
+    # в противном случае, если слово встречается впервые
+    else:
+
+        # зададим ему значение 1
+        bow_1[word] = 1
+
+# отсортируем словарь по значению в убываюем порядке (reverse = True)
+# и выведем шесть наиболее частотных слов
+print(sorted(bow_1.items(), key=lambda item: item[1], reverse=True)[:6])
+# -
+
+# ##### Способ 2. Метод .get()
+
+# +
+bow_2: dict[str, int] = {}
+
+# снова пройдемся в цикле по словам
+for word in words:
+
+    # если слова еще нет в словаре, .get() выведет значение 0,
+    # к которому мы прибавим единицу
+    # если слово есть, метод .get() выведет существующее значение,
+    # например, 2 или 3,
+    # и мы также увеличим счетчик на 1
+    bow_2[word] = bow_2.get(word, 0) + 1
+
+# выведем наиболее популярные слова
+print(sorted(bow_2.items(), key=lambda item: item[1], reverse=True)[:6])
+# -
+
+# ##### Способ 3. Модуль collections
+
+# +
+# создадим объект этого класса, передав ему список слов
+bow_3 = Counter(words)
+
+# выведем шесть наиболее часто встречающихся слов с помощью метода .most_common()
+bow_3.most_common(6)
+# -
+
+# ### Дополнительные материалы
+
+# #### Изменяемые и неизменяемые типы данных
+
+# Неизменяемый тип данных
+
+# +
+# создадим строковый объект
+string = "Python"
+
+# посмотрим на identity, type и value
+# функция id() выводит адрес объекта в памяти компьютера
+print(id(string), type(string), string)
+
+# +
+# попробуем изменить этот объект
+string = string + " is cool"
+
+# посмотрим на identity, type и value
+print(id(string), type(string), string)
+# -
+
+# Изменяемый тип данных
+
+# +
+# создадим список
+lst: list[int] = [1, 2, 3]
+
+# посмотрим на identity, type и value
+print(id(lst), type(lst), lst)
+
+# +
+# добавим элемент в список
+lst.append(4)
+
+# снова выведем identity, type и value
+print(id(lst), type(lst), lst)
+# -
+
+# Копирование объектов
+
+# +
+# вновь создадим строку
+string = "Python"
+
+# скопируем через присваивание
+string2 = string
+
+# изменим копию
+string2 = string2 + " is cool"
+
+# посмотрим на результат
+print(string, string2)
+# -
+
+# оператор == сравнивает значения (values)
+# оператор is сравнивает identities
+print(string == string2, string is string2)
+
+# +
+# создадим список
+lst = [1, 2, 3]
+
+# скопируем его в новую переменную через присваивание
+lst2 = lst
+
+# добавим новый элемент в скопированный список
+lst2.append(4)
+
+# выведем исходный список и копию
+print(lst, lst2)
+# -
+
+# убедимся, что речь идет об одном и том же объекте
+print(lst == lst2, lst is lst2)
+
+# +
+# вновь создадим список
+lst = [1, 2, 3]
+
+# скопируем с помощью метода .copy()
+lst2 = lst.copy()
+
+# добавим новый элемент в скопированный список
+lst2.append(4)
+
+# выведем исходный список и копию
+print(lst, lst2)
+
+# +
+# теперь сделаем значения списков одинаковыми
+lst.append(4)
+
+# и убедимся, что это по-прежнему разные объекты
+print(lst, lst2, lst == lst2, lst is lst2)
diff --git a/Python/makarov/chapter_15_iterators.ipynb b/Python/makarov/chapter_15_iterators.ipynb
new file mode 100644
index 00000000..1ca189f9
--- /dev/null
+++ b/Python/makarov/chapter_15_iterators.ipynb
@@ -0,0 +1,1410 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "\"\"\"Макаров.\n",
+    "\n",
+    "Итераторы и генераторы.\n",
+    "\"\"\""
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "0AoPSXyUTTLc"
+   },
+   "source": [
+    "## Итераторы и генераторы"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "5Vlh7nreAD2D"
+   },
+   "source": [
+    "### Итерируемый объект и итератор"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "kthx3B9dGQY5"
+   },
+   "source": [
+    "#### Основные определения"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "lgrM3Gnp25o-",
+    "outputId": "916aa0be-5648-4449-8910-127bffe16165"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "1\n",
+      "2\n",
+      "3\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "from collections.abc import Iterator\n",
+    "from itertools import chain, count, cycle\n",
+    "from typing import Generator\n",
+    "\n",
+    "for index in [1, 2, 3]:\n",
+    "    print(index)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "YOd5fX1T4VDs",
+    "outputId": "fda5b2fd-f3ca-40b6-d5e5-782e899731e3"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "<list_iterator at 0x7ec755cb3850>"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 2,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# встроенная функция iter() вызывает метод .__iter__(),\n",
+    "# создающий итератор\n",
+    "iterator1 = iter([1, 2, 3])"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "1s_bw0wr6dn_",
+    "outputId": "85e8b0e2-a4cd-443d-a699-e52cf88dbd66"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "<list_iterator object at 0x7ec755cb3a30>\n",
+      "\n",
+      "1\n",
+      "2\n",
+      "3\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "iterable_object: list[int] = [1, 2, 3]\n",
+    "\n",
+    "iterator = iter(iterable_object)\n",
+    "print(iterator)\n",
+    "print()\n",
+    "\n",
+    "print(next(iterator))\n",
+    "print(next(iterator))\n",
+    "print(next(iterator))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "tbGGt-NK8Scw",
+    "outputId": "b51b2e38-fe17-4362-cc76-2a1e5adfb6b9"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "1\n",
+      "2\n",
+      "3\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "for iterator2 in iterable_object:\n",
+    "    print(iterator2)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "fPbwZ8UO93lC",
+    "outputId": "bee708e4-d96a-4409-b9d9-4884ecd6851d"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "A: 1\n",
+      "A: 2\n",
+      "A: 3\n",
+      "B: 1\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "iterator_a = iter(iterable_object)\n",
+    "iterator_b = iter(iterable_object)\n",
+    "\n",
+    "print(f\"A: {next(iterator_a)}\")\n",
+    "print(f\"A: {next(iterator_a)}\")\n",
+    "print(f\"A: {next(iterator_a)}\")\n",
+    "print(f\"B: {next(iterator_b)}\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "HkVfe8K3CSD3",
+    "outputId": "fe0d9740-3d21-43fc-8992-85d88c4f31f3"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "[1, 2, 3]"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 6,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "iterable_object"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "gPsw6ywr_642"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# print(f'A: {next(iterator_a)}')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "PFhBl_4Cx06v",
+    "outputId": "d30c68e5-c78d-4aed-8c9d-5517438785ce"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "([], [2, 3])"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 8,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "print(list(iterator_a), list(iterator_b))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "ahG3y2qmgY7i",
+    "outputId": "d6cd205d-d974-4af5-94d4-895e1ece8d57"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "1\n",
+      "2\n",
+      "3\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "for item_s in {1, 1, 2, 3}:  # pylint: disable=C0208,W0130\n",
+    "    print(item_s)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "Sj4h2zyAJTGd"
+   },
+   "source": [
+    "#### Отсутствие \"обратного хода\""
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "0SBq2VSKJQkl",
+    "outputId": "a3e37ec9-7506-4dbe-e1e5-3ac827ddc2cb"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "1\n",
+      "2\n",
+      "3\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "iterator_c = iter(iterable_object)\n",
+    "\n",
+    "for item_c_1 in iterator_c:\n",
+    "    print(item_c_1)\n",
+    "    break\n",
+    "\n",
+    "for item_c_2 in iterator_c:\n",
+    "    print(item_c_2)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "KvUcGyCOF2dl"
+   },
+   "source": [
+    "#### Функция `zip()`"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "G-Z4ToVzFe0n",
+    "outputId": "403a9165-5fa7-487e-9b82-6d44fd8b73af"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "<zip at 0x7ec755cf45c0>"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 11,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "iterator_tuple = zip(iterable_object, iterable_object)\n",
+    "print(iterator_tuple)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "1Zici5FDGpCL",
+    "outputId": "6be383b2-6215-4b94-93d5-18b2b6faa4f8"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "(1, 1)\n",
+      "(2, 2)\n",
+      "(3, 3)\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "print(next(iterator_tuple))\n",
+    "print(next(iterator_tuple))\n",
+    "print(next(iterator_tuple))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "Gf2CXrVGFU2I",
+    "outputId": "c4995972-8e75-4246-b694-9437af79c838"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "(1, 1)\n",
+      "(2, 2)\n",
+      "(3, 3)\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "for item_z in zip(iterable_object, iterable_object):\n",
+    "    print(item_z)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "e9y3-HUEKlXe"
+   },
+   "source": [
+    "#### Примеры итераторов"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "GiQAx3rds0-3"
+   },
+   "source": [
+    "Возведение в квадрат"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "Gp1fVFW3qJwE"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "class Square:\n",
+    "    \"\"\"Итератор, возводящий в квадрат числа из переданной последовательности.\"\"\"\n",
+    "\n",
+    "    def __init__(self, seq: list[int]) -> None:\n",
+    "        \"\"\"Инициализация итератора.\"\"\"\n",
+    "        self._seq = seq\n",
+    "        self._idx = 0\n",
+    "\n",
+    "    def __iter__(self) -> \"Square\":\n",
+    "        \"\"\"Возвращает сам объект как итератор.\"\"\"\n",
+    "        return self\n",
+    "\n",
+    "    def __next__(self) -> int:\n",
+    "        \"\"\"Возвращает следующее значение итератора.\"\"\"\n",
+    "        if self._idx < len(self._seq):\n",
+    "            square = self._seq[self._idx] ** 2\n",
+    "            self._idx += 1\n",
+    "            return square\n",
+    "\n",
+    "        raise StopIteration"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "tO8DeWnSqmSZ",
+    "outputId": "987af348-d6ab-417d-c4b9-99599e2f87b7"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "<__main__.Square at 0x7ec755cf6450>"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 15,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "square_1 = Square([1, 2, 3, 4, 5])\n",
+    "print(square_1)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "o2PxHYNJqt6I",
+    "outputId": "0e717160-6d5c-4d95-d6dc-d0e3137e4d47"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "1\n",
+      "4\n",
+      "9\n",
+      "16\n",
+      "25\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "for num_square in square_1:\n",
+    "    print(num_square)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "oUor5ZgJs3r3"
+   },
+   "source": [
+    "Счетчик"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "k3PWHN0xKoO6"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "class Counter:\n",
+    "    \"\"\"Итератор, генерирующий последовательность целых чисел в заданном диапазоне.\"\"\"\n",
+    "\n",
+    "    def __init__(self, start: int = 3, stop: int = 9) -> None:\n",
+    "        \"\"\"Инициализирует итератор с заданными границами диапазона.\"\"\"\n",
+    "        self._current = start - 1\n",
+    "        self._stop = stop\n",
+    "\n",
+    "    def __iter__(self) -> \"Counter\":\n",
+    "        \"\"\"Возвращает сам объект как итератор.\"\"\"\n",
+    "        return self\n",
+    "\n",
+    "    def __next__(self) -> int:\n",
+    "        \"\"\"Возвращает следующее значение в последовательности.\"\"\"\n",
+    "        self._current += 1\n",
+    "        if self._current < self._stop:\n",
+    "            return self._current\n",
+    "\n",
+    "        raise StopIteration"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "g-8TFk7MKzjJ",
+    "outputId": "2cde6f1e-b01c-432c-c90d-354b589a8990"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "<__main__.Counter at 0x7ec755d18490>"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 18,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "counter = Counter()\n",
+    "print(counter)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "B8LRePjDLZA_",
+    "outputId": "7eb4976f-30f1-4fd4-84dc-3f2d98d4b6d6"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "3\n",
+      "4\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "print(next(counter))\n",
+    "print(next(counter))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "nWMjrjAzeuOk",
+    "outputId": "6ed0a768-e606-453e-ff5d-f06c5040b3a6"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "5\n",
+      "6\n",
+      "7\n",
+      "8\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "for current_count in counter:\n",
+    "    print(current_count)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "XQ79dGrps8_v"
+   },
+   "source": [
+    "Класс Iterator модуля collections.abc"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "10ZltZGVtEFo"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "class Counter2(Iterator[int]):\n",
+    "    \"\"\"Итератор.\n",
+    "\n",
+    "    Генерирует последовательность целых чисел в заданном диапазоне.\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "\n",
+    "    def __init__(self, start: int = 3, stop: int = 9) -> None:\n",
+    "        \"\"\"Инициализирует итератор с заданными границами диапазона.\"\"\"\n",
+    "        self._current = start - 1\n",
+    "        self._stop = stop\n",
+    "\n",
+    "    def __next__(self) -> int:\n",
+    "        \"\"\"Возвращает следующее значение в последовательности.\"\"\"\n",
+    "        self._current += 1\n",
+    "        if self._current < self._stop:\n",
+    "            return self._current\n",
+    "\n",
+    "        raise StopIteration"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "zYVob0XttPTm",
+    "outputId": "9513ea1b-3b75-4f89-eff3-59b0a11e9e10"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "3\n",
+      "4\n",
+      "5\n",
+      "6\n",
+      "7\n",
+      "8\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "for current_count in Counter2():\n",
+    "    print(current_count)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "F5EjaYegFtQf"
+   },
+   "source": [
+    "Бесконечный итератор"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "1K9r-t9jFvZB"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "class FibIterator:\n",
+    "    \"\"\"Бесконечный Итератор.\n",
+    "\n",
+    "    Генерирует последовательность целых чисел, начиная с 0.\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "\n",
+    "    def __init__(self) -> None:\n",
+    "        \"\"\"Инициализирует итератор.\"\"\"\n",
+    "        self._idx = 0\n",
+    "        self._current = 0\n",
+    "        self._next = 1\n",
+    "\n",
+    "    def __iter__(self) -> \"FibIterator\":\n",
+    "        \"\"\"Возвращает сам объект как итератор.\"\"\"\n",
+    "        return self\n",
+    "\n",
+    "    def __next__(self) -> int:\n",
+    "        \"\"\"Возвращает следующее значение в последовательности.\"\"\"\n",
+    "        self._idx += 1\n",
+    "        self._current, self._next = (self._next, self._current + self._next)\n",
+    "        return self._current"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "13nuDa2SG2sK",
+    "outputId": "de87755e-ed16-447f-9a2b-cefc0fc7a12a"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "1\n",
+      "1\n",
+      "2\n",
+      "3\n",
+      "5\n",
+      "8\n",
+      "13\n",
+      "21\n",
+      "34\n",
+      "55\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "limit = 10\n",
+    "\n",
+    "for item_f in FibIterator():\n",
+    "    print(item_f)\n",
+    "    limit -= 1\n",
+    "    if limit == 0:\n",
+    "        break"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "i4lNIXO_Edk7"
+   },
+   "source": [
+    "### Генератор"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "CWU2zNr6-1AZ"
+   },
+   "source": [
+    "#### Простой пример"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "g38UdGuA9TRD"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def sequence(end: int) -> list[int]:\n",
+    "    \"\"\"Возвращает список целых чисел от 1 до n включительно.\"\"\"\n",
+    "    res = [num for num in range(1, end + 1)]\n",
+    "    return res"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "Qk2gw-wH9dUa",
+    "outputId": "13911636-550d-4ff0-81a6-95a8ee420a52"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "[1, 2, 3, 4, 5]"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 26,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "print(sequence(5))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "kX__mcgp8WJm"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def sequence_gen(num_arg: int) -> Generator[int, None, None]:\n",
+    "    \"\"\"Генератор, возвращающий целые числа от 1 до n включительно.\"\"\"\n",
+    "    yield from range(1, num_arg + 1)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "Cajg_qXU8oPt",
+    "outputId": "66943925-5e95-42c8-8b93-d5cdd7b53a85"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "<generator object sequence_gen at 0x7ec755cae7a0>"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 28,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "print(sequence_gen(5))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "rOKU_bf68uP8",
+    "outputId": "253bc200-2441-4cab-f7a5-b0f0308b13a0"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "1\n",
+      "2\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "seq_5 = sequence_gen(5)\n",
+    "\n",
+    "print(next(seq_5))\n",
+    "print(next(seq_5))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "d573ZcOZ8yty",
+    "outputId": "2f2cb9ef-7348-44ac-ebb0-fd47642f93e2"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "3\n",
+      "4\n",
+      "5\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "for item_s in seq_5:\n",
+    "    print(item_s)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "9iW5ZNZuORsE"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# next(seq_5)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "mFFbJfjvD27P"
+   },
+   "source": [
+    "#### Generator comprehension"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "xGCSq8C4BLDQ",
+    "outputId": "e7c42fd1-39a5-4394-b844-28197b61c6c0"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "<generator object <genexpr> at 0x7ec755ccfe00>"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 32,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "print(num for num in range(1, 5 + 1))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "33g4ikqqFcKJ",
+    "outputId": "4e36c66e-6fe5-4162-fc81-1acf2c15bc61"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "[1, 2, 3, 4, 5]"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 33,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "print(list(num for num in range(1, 5 + 1)))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "DyOGWjE2LrWx",
+    "outputId": "91736c7b-c50a-4990-cbc5-b81593c40586"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "15"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 34,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "print(sum(num for num in range(1, 5 + 1)))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "nzxrUQmEMR27",
+    "outputId": "f60aaee5-4be5-4905-f85e-4487d6d683b3"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "True"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 35,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "print(5 in (num for num in range(1, 5 + 1)))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "dh__pqr-ImTX"
+   },
+   "source": [
+    "### Модуль itertools"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "zKzMJtVeLHp0"
+   },
+   "source": [
+    "#### Функция `count()`"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "MzPekSQWJBPi",
+    "outputId": "46fd6fd0-3129-4109-dad8-e4939e62bf0c"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "1\n",
+      "1.5\n",
+      "2.0\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "natural_numbers = count(start=1, step=0.5)\n",
+    "\n",
+    "for num in natural_numbers:\n",
+    "    print(num)\n",
+    "    if num == 2:\n",
+    "        break"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "DbmVDVFKnTlx",
+    "outputId": "4d7874e9-96fc-4e36-f445-55f4fc341c79"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "(0, 'A')\n",
+      "(1, 'B')\n",
+      "(2, 'C')\n",
+      "(3, 'D')\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "list_: list[str] = [\"A\", \"B\", \"C\", \"D\"]\n",
+    "for item_1 in zip(count(), list_):\n",
+    "    print(item_1)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "nKQCJ_hhoJaH",
+    "outputId": "a9cdc460-6cd9-4595-de7a-a8525207d65a"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "-2"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 39,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "def quadratic_poly(num_arg: int) -> int:\n",
+    "    \"\"\"Вычисляет значение квадратичной функции f(x) = x² + x - 2.\"\"\"\n",
+    "    return num_arg**2 + num_arg - 2\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "f_x = map(quadratic_poly, count())\n",
+    "next(f_x)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "nmLgF8Xio_Kd",
+    "outputId": "8c8407b8-8043-4ef5-b12c-13402ac22752"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "0\n",
+      "4\n",
+      "10\n",
+      "18\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "for value in f_x:\n",
+    "    print(value)\n",
+    "    if value > 10:\n",
+    "        break"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "_G5eWGYGmYMp"
+   },
+   "source": [
+    "#### Функция `cycle()`"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "_kC3VssumbF5",
+    "outputId": "7aea461d-18b5-4454-9837-86f65c7280a0"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "1\n",
+      "2\n",
+      "3\n",
+      "1\n",
+      "2\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "list_1: list[int] = [1, 2, 3]\n",
+    "iterator_d = cycle(list_1)\n",
+    "\n",
+    "limit = 5\n",
+    "for item_2 in iterator_d:\n",
+    "    print(item_2)\n",
+    "    limit -= 1\n",
+    "    if limit == 0:\n",
+    "        break"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "-IqqesXxrT9M",
+    "outputId": "8877b29b-24f7-4a4a-eaae-c24bc64786ef"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "P\n",
+      "y\n",
+      "t\n",
+      "h\n",
+      "o\n",
+      "n\n",
+      "P\n",
+      "y\n",
+      "t\n",
+      "h\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "string = \"Python\"\n",
+    "iterator_e = cycle(string)\n",
+    "\n",
+    "limit = 10\n",
+    "for item_3 in iterator_e:\n",
+    "    print(item_3)\n",
+    "    limit -= 1\n",
+    "    if limit == 0:\n",
+    "        break"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "ih5bXVq9sGh6"
+   },
+   "source": [
+    "#### Функция `chain()`"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "EzUlrbwZrmG4",
+    "outputId": "86f0b35e-e9dc-4749-d987-f02b86d88485"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "<itertools.chain at 0x7ec755d0f670>"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 43,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "iterator_f = chain([\"abc\", \"d\", \"e\", \"f\"], \"abc\", [1, 2, 3])\n",
+    "print(iterator_f)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "Uzij2-C2ttuk",
+    "outputId": "6895d222-7929-47f6-c8b1-0891648b34ac"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "['abc', 'd', 'e', 'f', 'a', 'b', 'c', 1, 2, 3]"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 44,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "print(list(iterator))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "exjJKXZjvZJb",
+    "outputId": "7c677fcf-7cad-45b4-b4c6-6e61ff8d15f2"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 45,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "print(list(chain.from_iterable([\"abc\", \"def\"])))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "qE3YDv6SufLi",
+    "outputId": "9e2037bc-b04e-4cf2-d8ba-9b9d7e045ce7"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "45"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 46,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "result_1 = sum(chain.from_iterable([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "HApgWQJPyGPa"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": []
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "colab": {
+   "provenance": [],
+   "toc_visible": true
+  },
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "Python 3",
+   "name": "python3"
+  },
+  "language_info": {
+   "name": "python"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 0
+}
diff --git a/Python/makarov/chapter_15_iterators.py b/Python/makarov/chapter_15_iterators.py
new file mode 100644
index 00000000..d5505c39
--- /dev/null
+++ b/Python/makarov/chapter_15_iterators.py
@@ -0,0 +1,333 @@
+"""Макаров.
+
+Итераторы и генераторы.
+"""
+
+# ## Итераторы и генераторы
+
+# ### Итерируемый объект и итератор
+
+# #### Основные определения
+
+# +
+from collections.abc import Generator, Iterator
+from itertools import chain, count, cycle
+
+for index in [1, 2, 3]:
+    print(index)
+# -
+
+# встроенная функция iter() вызывает метод .__iter__(),
+# создающий итератор
+iterator1 = iter([1, 2, 3])
+
+# +
+iterable_object: list[int] = [1, 2, 3]
+
+iterator = iter(iterable_object)
+print(iterator)
+print()
+
+print(next(iterator))
+print(next(iterator))
+print(next(iterator))
+# -
+
+for iterator2 in iterable_object:
+    print(iterator2)
+
+# +
+iterator_a = iter(iterable_object)
+iterator_b = iter(iterable_object)
+
+print(f"A: {next(iterator_a)}")
+print(f"A: {next(iterator_a)}")
+print(f"A: {next(iterator_a)}")
+print(f"B: {next(iterator_b)}")
+# -
+
+iterable_object
+
+# +
+# print(f'A: {next(iterator_a)}')
+# -
+
+print(list(iterator_a), list(iterator_b))
+
+for item_s in {1, 1, 2, 3}:  # pylint: disable=C0208,W0130
+    print(item_s)
+
+# #### Отсутствие "обратного хода"
+
+# +
+iterator_c = iter(iterable_object)
+
+for item_c_1 in iterator_c:
+    print(item_c_1)
+    break
+
+for item_c_2 in iterator_c:
+    print(item_c_2)
+# -
+
+# #### Функция `zip()`
+
+iterator_tuple = zip(iterable_object, iterable_object)
+print(iterator_tuple)
+
+print(next(iterator_tuple))
+print(next(iterator_tuple))
+print(next(iterator_tuple))
+
+for item_z in zip(iterable_object, iterable_object):
+    print(item_z)
+
+
+# #### Примеры итераторов
+
+# Возведение в квадрат
+
+
+class Square:
+    """Итератор, возводящий в квадрат числа из переданной
+    последовательности."""
+
+    def __init__(self, seq: list[int]) -> None:
+        """Инициализация итератора."""
+        self._seq = seq
+        self._idx = 0
+
+    def __iter__(self) -> "Square":
+        """Возвращает сам объект как итератор."""
+        return self
+
+    def __next__(self) -> int:
+        """Возвращает следующее значение итератора."""
+        if self._idx < len(self._seq):
+            square = self._seq[self._idx] ** 2
+            self._idx += 1
+            return square
+
+        raise StopIteration
+
+
+square_1 = Square([1, 2, 3, 4, 5])
+print(square_1)
+
+for num_square in square_1:
+    print(num_square)
+
+
+# Счетчик
+
+
+class Counter:
+    """Итератор, генерирующий последовательность целых чисел в заданном
+    диапазоне."""
+
+    def __init__(self, start: int = 3, stop: int = 9) -> None:
+        """Инициализирует итератор с заданными границами диапазона."""
+        self._current = start - 1
+        self._stop = stop
+
+    def __iter__(self) -> "Counter":
+        """Возвращает сам объект как итератор."""
+        return self
+
+    def __next__(self) -> int:
+        """Возвращает следующее значение в последовательности."""
+        self._current += 1
+        if self._current < self._stop:
+            return self._current
+
+        raise StopIteration
+
+
+counter = Counter()
+print(counter)
+
+print(next(counter))
+print(next(counter))
+
+for current_count in counter:
+    print(current_count)
+
+
+# Класс Iterator модуля collections.abc
+
+
+class Counter2(Iterator[int]):
+    """Итератор.
+
+    Генерирует последовательность целых чисел в заданном диапазоне.
+    """
+
+    def __init__(self, start: int = 3, stop: int = 9) -> None:
+        """Инициализирует итератор с заданными границами диапазона."""
+        self._current = start - 1
+        self._stop = stop
+
+    def __next__(self) -> int:
+        """Возвращает следующее значение в последовательности."""
+        self._current += 1
+        if self._current < self._stop:
+            return self._current
+
+        raise StopIteration
+
+
+for current_count in Counter2():
+    print(current_count)
+
+
+# Бесконечный итератор
+
+
+class FibIterator:
+    """Бесконечный Итератор.
+
+    Генерирует последовательность целых чисел, начиная с 0.
+    """
+
+    def __init__(self) -> None:
+        """Инициализирует итератор."""
+        self._idx = 0
+        self._current = 0
+        self._next = 1
+
+    def __iter__(self) -> "FibIterator":
+        """Возвращает сам объект как итератор."""
+        return self
+
+    def __next__(self) -> int:
+        """Возвращает следующее значение в последовательности."""
+        self._idx += 1
+        self._current, self._next = (self._next, self._current + self._next)
+        return self._current
+
+
+# +
+limit = 10
+
+for item_f in FibIterator():
+    print(item_f)
+    limit -= 1
+    if limit == 0:
+        break
+
+
+# -
+
+# ### Генератор
+
+# #### Простой пример
+
+
+def sequence(end: int) -> list[int]:
+    """Возвращает список целых чисел от 1 до n включительно."""
+    res = [num for num in range(1, end + 1)]
+    return res
+
+
+print(sequence(5))
+
+
+def sequence_gen(num_arg: int) -> Generator[int, None, None]:
+    """Генератор, возвращающий целые числа от 1 до n включительно."""
+    yield from range(1, num_arg + 1)
+
+
+print(sequence_gen(5))
+
+# +
+seq_5 = sequence_gen(5)
+
+print(next(seq_5))
+print(next(seq_5))
+# -
+
+for item_s in seq_5:
+    print(item_s)
+
+# +
+# next(seq_5)
+# -
+
+# #### Generator comprehension
+
+print(num for num in range(1, 5 + 1))
+
+print(list(num for num in range(1, 5 + 1)))
+
+print(sum(num for num in range(1, 5 + 1)))
+
+print(5 in (num for num in range(1, 5 + 1)))
+
+# ### Модуль itertools
+
+# #### Функция `count()`
+
+# +
+natural_numbers = count(start=1, step=0.5)
+
+for num in natural_numbers:
+    print(num)
+    if num == 2:
+        break
+# -
+
+list_: list[str] = ["A", "B", "C", "D"]
+for item_1 in zip(count(), list_):
+    print(item_1)
+
+
+# +
+def quadratic_poly(num_arg: int) -> int:
+    """Вычисляет значение квадратичной функции f(x) = x² + x - 2."""
+    return num_arg**2 + num_arg - 2
+
+
+f_x = map(quadratic_poly, count())
+next(f_x)
+# -
+
+for value in f_x:
+    print(value)
+    if value > 10:
+        break
+
+# #### Функция `cycle()`
+
+# +
+list_1: list[int] = [1, 2, 3]
+iterator_d = cycle(list_1)
+
+limit = 5
+for item_2 in iterator_d:
+    print(item_2)
+    limit -= 1
+    if limit == 0:
+        break
+
+# +
+string = "Python"
+iterator_e = cycle(string)
+
+limit = 10
+for item_3 in iterator_e:
+    print(item_3)
+    limit -= 1
+    if limit == 0:
+        break
+# -
+
+# #### Функция `chain()`
+
+iterator_f = chain(["abc", "d", "e", "f"], "abc", [1, 2, 3])
+print(iterator_f)
+
+print(list(iterator))
+
+print(list(chain.from_iterable(["abc", "def"])))
+
+result_1 = sum(chain.from_iterable([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]))
diff --git a/Python/makarov/chapter_16_decorators.ipynb b/Python/makarov/chapter_16_decorators.ipynb
new file mode 100644
index 00000000..2f65d8fe
--- /dev/null
+++ b/Python/makarov/chapter_16_decorators.ipynb
@@ -0,0 +1,2070 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "\"\"\"Макаров.\n",
+    "\n",
+    "Декораторы.\n",
+    "\"\"\""
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "uj3W4pZ3dgXv"
+   },
+   "source": [
+    "# Декораторы"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "UWUu0aaT-u4B"
+   },
+   "source": [
+    "### Объекты первого класса"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "IXifYlrj_YbX"
+   },
+   "source": [
+    "Присвоение функции переменной"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "ahhHl0zTdfxX"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import functools\n",
+    "import time\n",
+    "from typing import Callable, ParamSpec, TypeVar\n",
+    "\n",
+    "# ParamSpec - это переменная типа для сигнатуры функции: она «запоминает»\n",
+    "# все аргументы (позиционные и именованные) функции,\n",
+    "# чтобы их можно было точно передать дальше с сохранением типобезопасности.\n",
+    "# Основное применение - функции высшего порядка (в отм числе декораторы)\n",
+    "Params = ParamSpec(\"Params\")\n",
+    "\n",
+    "# TypeVar - это переменная типа, которая позволяет писать обобщённые (generic)\n",
+    "# функции и классы, сохраняя связь между входными и выходными типами.\n",
+    "Return = TypeVar(\"Return\")\n",
+    "\n",
+    "# объявим функцию\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "def say_hello(name: str) -> None:\n",
+    "    \"\"\"Выводит приветствие.\"\"\"\n",
+    "    print(f\"Привет, {name}!\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 4,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "VKrmngnh-xqg",
+    "outputId": "43f26846-32a2-4a7c-ab74-ac3066ddbd57"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Привет, Алексей!\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# присвоим эту функцию переменной (без скобок)\n",
+    "say_hello_function = say_hello\n",
+    "# вызовем функцию из новой переменной\n",
+    "say_hello_function(\"Алексей\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "INxKkQT__c41"
+   },
+   "source": [
+    "Передача функции в качестве аргумента другой функции"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "YEwkUtPu_Iaf"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def simple_calculator(\n",
+    "    operation: Callable[[int, int], int | float], a_arg: int, b_arg: int\n",
+    ") -> int | float:\n",
+    "    \"\"\"Функция обертка.\n",
+    "\n",
+    "    Вызывает переданную функцию с переданными аргументами.\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    return operation(a_arg, b_arg)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "def add(a_arg: int, b_arg: int) -> int:\n",
+    "    \"\"\"Возвращает сумму двух аргументов.\"\"\"\n",
+    "    return a_arg + b_arg\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "def subtract(a_arg: int, b_arg: int) -> int:\n",
+    "    \"\"\"Возвращает разность двух аргументов.\"\"\"\n",
+    "    return a_arg - b_arg\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "def multiply(a_arg: int, b_arg: int) -> int:\n",
+    "    \"\"\"Возвращает произведение двух аргументов.\"\"\"\n",
+    "    return a_arg * b_arg\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "def divide(a_arg: int, b_arg: int) -> float:\n",
+    "    \"\"\"Возвращает частное от деления первого аргумента на второй аргумент.\"\"\"\n",
+    "    return a_arg / b_arg"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 6,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "C0tKH9zgACpY",
+    "outputId": "73672462-f6be-4036-f019-628a3d0e23c0"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "0.3333333333333333"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 6,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "simple_calculator(divide, 1, 3)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "jU0WfJWIN-cs"
+   },
+   "source": [
+    "### Внутренние функции"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "uOl-kzspPzwv"
+   },
+   "source": [
+    "Вызов внутренней функции"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 7,
+   "metadata": {
+    "id": "wom-NUQnOZYs"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def outer() -> None:\n",
+    "    \"\"\"Внешняя функция.\"\"\"\n",
+    "    print(\"Вызов внешней функции.\")\n",
+    "\n",
+    "    # обратите внимание, мы объявляем, а затем\n",
+    "    def inner() -> None:\n",
+    "        \"\"\"Внутренняя функция.\"\"\"\n",
+    "        print(\"Вызов внутренней функции.\")\n",
+    "\n",
+    "    # вызываем внутреннюю функцию\n",
+    "    inner()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 8,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "EG7HyDpGOpqF",
+    "outputId": "7afd2d51-8199-4eb9-8a4c-27afe15b655d"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Вызов внешней функции.\n",
+      "Вызов внутренней функции.\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "outer()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "lq8mXyyFPmNi"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# inner()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "ggx5eY1BP2E_"
+   },
+   "source": [
+    "Возвращение функции из функции и замыкание"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "f92IsJmiAGEm"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def create_multiplier(factor: int) -> Callable[[int], int]:\n",
+    "    \"\"\"Создает функцию-умножитель.\"\"\"\n",
+    "\n",
+    "    def multiplier(number: int) -> int:\n",
+    "        return number * factor\n",
+    "\n",
+    "    return multiplier"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "RKJh1YXZPfvy"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "double = create_multiplier(factor=2)\n",
+    "triple = create_multiplier(factor=3)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 11,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 103
+    },
+    "id": "n3gfeRpjQJv7",
+    "outputId": "cf19c87f-2159-40cb-93a8-476f8954e477"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "<function create_multiplier.<locals>.multiplier at 0x000002DBFA7B39C0>\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "print(double)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "8e_BM_ZbPSrL",
+    "outputId": "e2e72c8d-1599-4a9b-8c9a-895845021852"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "(4, 6)"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 56,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "print(double(2), triple(2))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "iiyiBcU8dAqM"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def create_multiplier_1(factor: int) -> Callable[[int], int]:\n",
+    "    \"\"\"Создает функцию-умножитель.\"\"\"\n",
+    "    return lambda number: factor * number"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "VuEd1WLtdMVY",
+    "outputId": "779967db-9a33-42e6-9f29-1f9b57b098a6"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "6"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 58,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "triple_1 = create_multiplier_1(factor=3)\n",
+    "triple_1(2)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "jOxX3byTQcvZ"
+   },
+   "source": [
+    "### Знакомство с декораторами"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "fl2py8bY_MGw"
+   },
+   "source": [
+    "Простой декоратор"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "DqWzDydyPdS6"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def simple_decorator(\n",
+    "    func: Callable[Params, Return],\n",
+    ") -> Callable[Params, Return]:\n",
+    "    \"\"\"Простой декоратор.\"\"\"\n",
+    "\n",
+    "    def wrapper(*args: Params.args, **kwargs: Params.kwargs) -> Return:\n",
+    "        \"\"\"Функция-обертка.\"\"\"\n",
+    "        print(\"Текст до вызова функции func().\")\n",
+    "        result = func(*args, **kwargs)\n",
+    "        print(\"Текст после вызова функции func().\")\n",
+    "\n",
+    "        return result\n",
+    "\n",
+    "    return wrapper\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "def say_hello_1() -> None:\n",
+    "    \"\"\"Функция-приветствие.\"\"\"\n",
+    "    print(\"Привет!\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "YeZqM0Ri-0cE"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "say_hello_var = simple_decorator(say_hello_1)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 14,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "bRD44QdeTtbL",
+    "outputId": "26d50e1d-8dac-422f-a4b1-7250cd64f8c3"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Текст до вызова функции func().\n",
+      "Привет!\n",
+      "Текст после вызова функции func().\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "say_hello_var()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "3_n1GHNRDn-u"
+   },
+   "source": [
+    "Конструкция @decorator"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 15,
+   "metadata": {
+    "id": "aPTsoheWUyqO"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "@simple_decorator\n",
+    "def say_hi() -> None:\n",
+    "    \"\"\"Функция повторного приветствия.\"\"\"\n",
+    "    print(\"Снова, привет!\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 16,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "8FRvX4NEUl6T",
+    "outputId": "85a01dca-c68d-41b9-ea86-a489a8d45d50"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Текст до вызова функции func().\n",
+      "Снова, привет!\n",
+      "Текст после вызова функции func().\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "say_hi()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "JaGa8Qwr_N-5"
+   },
+   "source": [
+    "Функции с аргументами"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "fKHekNgUHFLo"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "@simple_decorator\n",
+    "def say_hello_with_name(name_arg: str) -> None:\n",
+    "    \"\"\"Приветствие с именем.\"\"\"\n",
+    "    print(f\"Привет, {name_arg}!\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "EeW8G0LsHPJu"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# say_hello_with_name('Алексей')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "WLoje-LpU_tJ"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def decorator_with_name_argument(\n",
+    "    func: Callable[[str], None],\n",
+    ") -> Callable[[str], None]:\n",
+    "    \"\"\"Декоратор, принимающий имя.\"\"\"\n",
+    "\n",
+    "    def wrapper(name: str) -> None:\n",
+    "        \"\"\"Функция-обертка.\"\"\"\n",
+    "        print(\"Текст до вызова функции func().\")\n",
+    "        func(name)\n",
+    "        print(\"Текст после вызова функции func().\")\n",
+    "\n",
+    "    return wrapper"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "HcQaW7IAVm5Q"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "@decorator_with_name_argument\n",
+    "def say_hello_with_name_1(name: str) -> None:\n",
+    "    \"\"\"Приветствие с именем.\"\"\"\n",
+    "    print(f\"Привет, {name}!\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 19,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "Ps96hpvjV9Ra",
+    "outputId": "95ea1054-a1e0-49ee-cc9b-a93fa8075804"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Текст до вызова функции func().\n",
+      "Привет, Алексей!\n",
+      "Текст после вызова функции func().\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "say_hello_with_name_1(\"Алексей\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "XLO10uz8jTgf"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def decorator_with_arguments(\n",
+    "    func: Callable[Params, Return],\n",
+    ") -> Callable[Params, Return]:\n",
+    "    \"\"\"Декоратор с аргументами.\"\"\"\n",
+    "\n",
+    "    def wrapper(*args: Params.args, **kwargs: Params.kwargs) -> Return:\n",
+    "        \"\"\"Функция-обертка.\"\"\"\n",
+    "        print(\"Текст до вызова функции func().\")\n",
+    "\n",
+    "        result = func(*args, **kwargs)\n",
+    "\n",
+    "        print(\"Текст после вызова функции func().\")\n",
+    "\n",
+    "        return result\n",
+    "\n",
+    "    return wrapper"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "mmkQw_NeQgDo"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "@decorator_with_arguments\n",
+    "def say_hello_with_argument(name: str) -> None:\n",
+    "    \"\"\"Функция-приветствие, принимающая имя.\"\"\"\n",
+    "    print(f\"Привет, {name}!\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "6an3iiFLQjhx",
+    "outputId": "709e6c14-596e-4feb-ffd3-f8c3d0ef796f"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Текст до вызова функции func().\n",
+      "Привет, Алексей!\n",
+      "Текст после вызова функции func().\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "say_hello_with_argument(\"Алексей\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "nYfQs9qTTvpx"
+   },
+   "source": [
+    "Возвращение значения декорируемой функции"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "n3O_bUeDcd6H"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def another_decorator(\n",
+    "    func: Callable[Params, Return],\n",
+    ") -> Callable[Params, Return]:\n",
+    "    \"\"\"Другой декоратор с аргументами.\"\"\"\n",
+    "\n",
+    "    def wrapper(*args: Params.args, **kwargs: Params.kwargs) -> Return:\n",
+    "        \"\"\"Функция-обертка.\"\"\"\n",
+    "        print(\"Текст внутренней функции.\")\n",
+    "\n",
+    "        return func(*args, **kwargs)\n",
+    "\n",
+    "    return wrapper"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "0QfyEIQ0Tyo1"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "@another_decorator\n",
+    "def return_name_1(name: str) -> str:\n",
+    "    \"\"\"Возвращает переданное имя.\"\"\"\n",
+    "    return name"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "Odulil-rT_6L",
+    "outputId": "c87fc41e-03c5-4af8-d8eb-4cc98e3a7db3"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Текст внутренней функции.\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "returned_value = return_name_1(\"Алексей\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "Z4mn1aNqUItV",
+    "outputId": "c86cc40d-161b-4196-8fa5-640d6ad05008"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "None\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "print(returned_value)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "vY4KoCEpUWPF"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def another_decorator_1(\n",
+    "    func: Callable[Params, Return],\n",
+    ") -> Callable[Params, Return]:\n",
+    "    \"\"\"Другой декоратор.\"\"\"\n",
+    "\n",
+    "    def wrapper(*args: Params.args, **kwargs: Params.kwargs) -> Return:\n",
+    "        \"\"\"Функция-обертка.\"\"\"\n",
+    "        print(\"Текст внутренней функции.\")\n",
+    "        return func(*args, **kwargs)  # внутренняя функция возвращает func()\n",
+    "\n",
+    "    return wrapper"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "pdBi1JIgUfbA"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "@another_decorator_1\n",
+    "def return_name(name_arg: str) -> str:\n",
+    "    \"\"\"Возвращает переданное имя.\"\"\"\n",
+    "    return name_arg"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "DgmF5Y80UhxE",
+    "outputId": "fe7a2730-8dec-4c6e-9cba-3b6e16a71c04"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Текст внутренней функции.\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "returned_value = return_name(\"Алексей\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "C2pBMz0WcDdL",
+    "outputId": "76d1d18f-d81e-49c9-eecc-9bcfddcf88ff"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Алексей\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "print(returned_value)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "96f9wVE9V9Vr"
+   },
+   "source": [
+    "Декоратор @functools.wraps"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "MdPnhLh7UjM8"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def square(num: int) -> int:\n",
+    "    \"\"\"Squares a number.\"\"\"\n",
+    "    return num * num"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "V4UwZvebVvGN",
+    "outputId": "2fd308ec-95f3-4dad-e197-8c77a432f69c"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "('square', 'Squares a number')"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 81,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "print(square.__name__, square.__doc__)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "0iKP_IpEWNnn"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def repeat_twice(\n",
+    "    func: Callable[Params, Return],\n",
+    ") -> Callable[Params, None]:\n",
+    "    \"\"\"Декоратор, который дважды вызывает функция.\"\"\"\n",
+    "\n",
+    "    def wrapper(*args: Params.args, **kwargs: Params.kwargs) -> None:\n",
+    "        \"\"\"Функция-обертка.\"\"\"\n",
+    "        func(*args, **kwargs)\n",
+    "        func(*args, **kwargs)\n",
+    "\n",
+    "    return wrapper"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 25,
+   "metadata": {
+    "id": "XQPua1yJVwWl"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "@repeat_twice\n",
+    "def square_1(num: int) -> int:\n",
+    "    \"\"\"Squares a number.\"\"\"\n",
+    "    result = num * num\n",
+    "\n",
+    "    print(result)\n",
+    "\n",
+    "    return result"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 26,
+   "metadata": {
+    "id": "Xp1b9jLebCpC"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "9\n",
+      "9\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "square_1(3)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "g5Ijk3fvXDtD",
+    "outputId": "c0680c69-21fa-47c6-c89d-22c5083f7a2b"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "('wrapper', None)"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 85,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "square.__name__, square.__doc__"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "TlJNvigxXMZE"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def repeat_twice_1(\n",
+    "    func: Callable[Params, Return],\n",
+    ") -> Callable[Params, None]:\n",
+    "    \"\"\"Декоратор, который дважды вызывает функция.\"\"\"\n",
+    "\n",
+    "    @functools.wraps(func)\n",
+    "    def wrapper(*args: Params.args, **kwargs: Params.kwargs) -> None:\n",
+    "        \"\"\"Функция-обертка.\"\"\"\n",
+    "        func(*args, **kwargs)\n",
+    "        func(*args, **kwargs)\n",
+    "\n",
+    "    return wrapper"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 37,
+   "metadata": {
+    "id": "DpxKd94oXQlA"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "@repeat_twice_1\n",
+    "def square_2(num: int) -> int:\n",
+    "    \"\"\"Squares a number.\"\"\"\n",
+    "    result = num * num\n",
+    "\n",
+    "    print(result)\n",
+    "\n",
+    "    return result"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 38,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "YsaelJl3YVA0",
+    "outputId": "9e453de0-6370-41d4-ac20-1d060b0592f3"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "square_2 Squares a number.\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "print(square_2.__name__, square_2.__doc__)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 103
+    },
+    "id": "Wvl0I71Oh4dc",
+    "outputId": "3ce27822-0bbe-4008-f36e-3d5a9d9807db"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "<function square_2 at 0x000002DBFB520360>\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "print(square_2.__wrapped__)  # type: ignore"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "tNFRtACYf2Ik"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def repeat_twice_2(\n",
+    "    func: Callable[Params, Return],\n",
+    ") -> Callable[Params, None]:\n",
+    "    \"\"\"Декоратор, который дважды вызывает функция.\"\"\"\n",
+    "\n",
+    "    def wrapper(*args: Params.args, **kwargs: Params.kwargs) -> None:\n",
+    "        \"\"\"Функция-обертка.\"\"\"\n",
+    "        func(*args, **kwargs)\n",
+    "        func(*args, **kwargs)\n",
+    "        functools.update_wrapper(wrapper, func)\n",
+    "\n",
+    "    return wrapper"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "OqtPbkS0f-Ox"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "@repeat_twice_2\n",
+    "def power(num: int, pow_arg: int) -> None:\n",
+    "    \"\"\"Raise to a power.\"\"\"\n",
+    "    print(num**pow_arg)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "cUOkkwwdgFHh",
+    "outputId": "898e551c-b7bc-4f4f-a647-5342b1d174f5"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "8\n",
+      "8\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "power(2, 3)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 37
+    },
+    "id": "HZvDG-hRgHbZ",
+    "outputId": "258e9681-6bac-4d0f-c4bd-7f639e2ff18b"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "application/vnd.google.colaboratory.intrinsic+json": {
+       "type": "string"
+      },
+      "text/plain": [
+       "'Raises to a power'"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 93,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "print(power.__doc__)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "DRNFII11hPme"
+   },
+   "source": [
+    "### Примеры декораторов"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "90ciKrTXhR4y"
+   },
+   "source": [
+    "Создание логов"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "PjrkD7rTgQZh"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def logging(\n",
+    "    func: Callable[Params, Return],\n",
+    ") -> Callable[Params, Return]:\n",
+    "    \"\"\"Логирование вызовов функции.\"\"\"\n",
+    "\n",
+    "    def wrapper(*args: Params.args, **kwargs: Params.kwargs) -> Return:\n",
+    "        \"\"\"Функция-обертка.\"\"\"\n",
+    "        print(f\"Calling {func.__name__} with args: {args}, kwargs: {kwargs}\")\n",
+    "\n",
+    "        result = func(*args, **kwargs)\n",
+    "\n",
+    "        print(f\"{func.__name__} returned: {result}\")\n",
+    "\n",
+    "        return result\n",
+    "\n",
+    "    return wrapper"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "q5a47uz5iDcE",
+    "outputId": "f98c0fa3-3b97-4247-a5ae-cbc0da48e92a"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Calling power_1 with args: (5, 3), kwargs: {}\n",
+      "power_1 returned: 125\n"
+     ]
+    },
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "125"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 42,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "@logging\n",
+    "def power_1(num: int, pow_arg: int) -> int:\n",
+    "    \"\"\"Raise to a power.\"\"\"\n",
+    "    return int(num**pow_arg)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "power_1(5, 3)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "BATiTOZch5Hd"
+   },
+   "source": [
+    "Время исполнения функции"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "JzUr3gBrhgsg"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def timer(\n",
+    "    func: Callable[Params, Return],\n",
+    ") -> Callable[Params, Return]:\n",
+    "    \"\"\"Декоратор для вычисления времени выполнения функции.\"\"\"\n",
+    "\n",
+    "    def wrapper(*args: Params.args, **kwargs: Params.kwargs) -> Return:\n",
+    "        \"\"\"Функция-обертка.\"\"\"\n",
+    "        start_time = time.time()\n",
+    "\n",
+    "        result = func(*args, **kwargs)\n",
+    "\n",
+    "        end_time = time.time()\n",
+    "\n",
+    "        print(\n",
+    "            f\"{func.__name__} executed in {end_time - start_time:.4f} seconds\"\n",
+    "        )\n",
+    "\n",
+    "        return result\n",
+    "\n",
+    "    return wrapper"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 47,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 55
+    },
+    "id": "MvgB0y7IiKEJ",
+    "outputId": "35bdcec2-a698-40c0-8357-d49bf741c4fb"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "delayed_function executed in 2.0012 seconds\n"
+     ]
+    },
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "'execution completed'"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 47,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "@timer\n",
+    "def delayed_function(delay: int) -> str:\n",
+    "    \"\"\"Функция с задержкой выполнения.\"\"\"\n",
+    "    time.sleep(delay)\n",
+    "    return \"execution completed\"\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "delayed_function(2)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "Far9nIP_lBcV"
+   },
+   "source": [
+    "### Типы методов"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "yiBHRhX0mr1X"
+   },
+   "source": [
+    "Методы экземпляра"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "uMswH5MoiBQg"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "class CatClass:\n",
+    "    \"\"\"Класс кот.\"\"\"\n",
+    "\n",
+    "    def __init__(self, color: str) -> None:\n",
+    "        \"\"\"Инициализация кота с цветом.\"\"\"\n",
+    "        self.color = color\n",
+    "        self.type_ = \"cat\"\n",
+    "\n",
+    "    def info(self) -> None:\n",
+    "        \"\"\"Вывод информации о коте.\"\"\"\n",
+    "        print(self.color, self.type_, sep=\", \")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "ORHkpRULnV48",
+    "outputId": "5fab4183-8729-4a02-8996-a35b50a330fd"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "black, cat\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "cat = CatClass(color=\"black\")\n",
+    "cat.info()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "VUKAK7pIO0OU"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# CatClass.info()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "mXPMkHLjQn_i"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# CatClass.color"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "Ny5x6rT7o3sN"
+   },
+   "source": [
+    "Методы класса"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 48,
+   "metadata": {
+    "id": "CIn4oi0TniKB"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "class CatClass1:\n",
+    "    \"\"\"Класс кот.\"\"\"\n",
+    "\n",
+    "    species = \"кошка\"  # переменная класса доступна всем экземплярам\n",
+    "\n",
+    "    def __init__(self, color: str) -> None:\n",
+    "        \"\"\"Инициализация кота с цветом.\"\"\"\n",
+    "        self.color = color\n",
+    "\n",
+    "    def info(self) -> None:\n",
+    "        \"\"\"Вывод информации о коте.\"\"\"\n",
+    "        print(self.color)\n",
+    "\n",
+    "    @classmethod\n",
+    "    def get_species(cls) -> None:\n",
+    "        \"\"\"Вывод значения аттрибута класса species.\"\"\"\n",
+    "        print(cls.species)\n",
+    "        # нет доступа к переменным color и type_"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 37
+    },
+    "id": "OeiyzIrgoJnW",
+    "outputId": "f7cd1440-f237-4aa4-cff6-e2d35fa3be4d"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "'кошка'"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 49,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "print(CatClass1.species)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 50,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "qq-lk-R1nInf",
+    "outputId": "764649e5-7dcb-4178-c46c-b11d81724efe"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "кошка\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "CatClass1.get_species()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "ksfgajzZo9wu"
+   },
+   "source": [
+    "Статические методы"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "JuPIH3Z7o0n2"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "class CatClass2:\n",
+    "    \"\"\"Класс кот.\"\"\"\n",
+    "\n",
+    "    species = \"кошка\"\n",
+    "\n",
+    "    def __init__(self, color: str) -> None:\n",
+    "        \"\"\"Инициализация кота с цветом.\"\"\"\n",
+    "        self.color = color\n",
+    "        self.type_ = \"cat\"\n",
+    "\n",
+    "    def info(self) -> None:\n",
+    "        \"\"\"Вывод информации о коте.\"\"\"\n",
+    "        print(self.color, self.type_)\n",
+    "\n",
+    "    @classmethod\n",
+    "    def get_species(cls) -> None:\n",
+    "        \"\"\"Вывод значения аттрибута класса species.\"\"\"\n",
+    "        print(cls.species)\n",
+    "        # нет доступа к переменным color и type_\n",
+    "\n",
+    "    @staticmethod\n",
+    "    def convert_to_pounds(kg: int) -> None:\n",
+    "        \"\"\"Конвертирует килограммы в фунты.\"\"\"\n",
+    "        print(f\"{kg} kg is approximately {kg * 2.205} pounds\")\n",
+    "        # нет доступа к переменным species, color и type_"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "bfz6Wubqp-AO",
+    "outputId": "d42fac14-e6b5-4be2-ab69-66b1e7e7c049"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "4 kg is approximately 8.82 pounds\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "CatClass2.convert_to_pounds(4)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "DaLLVoiEqEQF",
+    "outputId": "486cda8c-a04f-4e3c-db24-13281f3cee9e"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "5 kg is approximately 11.025 pounds\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "cat2 = CatClass2(\"gray\")\n",
+    "cat2.convert_to_pounds(5)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "xy2HkzH6ZrRG"
+   },
+   "source": [
+    "### Декорирование класса"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "zKj05Fh06Sm_"
+   },
+   "source": [
+    "Декорирование методов"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 51,
+   "metadata": {
+    "id": "G9MuM7PCZs8-"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "class CatClass3:\n",
+    "    \"\"\"Класс кот.\"\"\"\n",
+    "\n",
+    "    @logging\n",
+    "    def __init__(self, color: str) -> None:\n",
+    "        \"\"\"Инициализация кота с цветом.\"\"\"\n",
+    "        self.color = color\n",
+    "        self.type_ = \"cat\"\n",
+    "\n",
+    "    @timer\n",
+    "    def info(self) -> None:\n",
+    "        \"\"\"Вывод информации о коте.\"\"\"\n",
+    "        time.sleep(2)\n",
+    "        print(self.color, self.type_, sep=\", \")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 52,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "3fiHjwEJ4cTV",
+    "outputId": "cd8d8c29-666c-44c3-a103-087093a1db83"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Calling __init__ with args: (<__main__.CatClass3 object at 0x000002DBFA7C5550>, 'black'), kwargs: {}\n",
+      "__init__ returned: None\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "cat3 = CatClass3(\"black\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 53,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "Kt7-LubB4y6g",
+    "outputId": "ee6e78e7-6269-4b3d-8a7b-075938562c9d"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "black, cat\n",
+      "info executed in 2.0005 seconds\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "cat3.info()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "epmndsSc6Uvh"
+   },
+   "source": [
+    "Декорирование всего класса"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 56,
+   "metadata": {
+    "id": "0cXQX0004174"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "@timer\n",
+    "class CatClass4:\n",
+    "    \"\"\"Класс кот.\"\"\"\n",
+    "\n",
+    "    def __init__(self, color: str) -> None:\n",
+    "        \"\"\"Инициализация кота с цветом.\"\"\"\n",
+    "        self.color = color\n",
+    "        self.type_ = \"cat\"\n",
+    "\n",
+    "    def info(self) -> None:\n",
+    "        \"\"\"Вывод информации о коте.\"\"\"\n",
+    "        time.sleep(2)\n",
+    "        print(self.color, self.type_, sep=\", \")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 57,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "P6aIA7_a6gZh",
+    "outputId": "c40ae050-d7dc-4488-a3ec-cfdf93be806b"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "CatClass4 executed in 0.0000 seconds\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "cat4 = CatClass4(\"gray\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 58,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "-HqSIPFG6jo2",
+    "outputId": "bc78ba12-4f6c-4a8f-9499-96b6feb5a561"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "gray, cat\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "cat4.info()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 60,
+   "metadata": {
+    "id": "wN17-w_s7WI7"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "setattr(cat4, \"weight\", 5)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 61,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "w-3c9Vny7d4f",
+    "outputId": "81981202-4e38-491b-8078-1100747bf04b"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "5 5\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "print(\n",
+    "    cat4.weight,  # type: ignore # pylint: disable=E1101\n",
+    "    getattr(cat4, \"weight\"),\n",
+    ")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "suehA7UO6ldC"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# TypeVar - это переменная типа, которая позволяет писать обобщённые (generic)\n",
+    "# функции и классы, сохраняя связь между входными и выходными типами.\n",
+    "Class = TypeVar(\"Class\", bound=type)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "def add_attribute(\n",
+    "    attribute_name: str, attribute_value: str\n",
+    ") -> Callable[[Class], Class]:\n",
+    "    \"\"\"Декоратор класса, добавляющий указанный атрибут к классу.\"\"\"\n",
+    "\n",
+    "    def wrapper(cls: Class) -> Class:\n",
+    "        \"\"\"Функция-обертка.\"\"\"\n",
+    "        setattr(cls, attribute_name, attribute_value)\n",
+    "        return cls\n",
+    "\n",
+    "    return wrapper"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 63,
+   "metadata": {
+    "id": "ra4O3lsm62RO"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "@add_attribute(\"species\", \"кошка\")\n",
+    "class CatClass5:\n",
+    "    \"\"\"Класс кот.\"\"\"\n",
+    "\n",
+    "    def __init__(self, color: str) -> None:\n",
+    "        \"\"\"Инициализация кота с цветом.\"\"\"\n",
+    "        self.color = color\n",
+    "        self.type_ = \"cat\""
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 37
+    },
+    "id": "VRPuN3Wk75y4",
+    "outputId": "201d5a8f-811b-4812-e834-2874b53ccd8d"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "кошка\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "print(CatClass5.species)  # type: ignore # pylint: disable=E1101"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "D9EuxH7p8Tcz"
+   },
+   "source": [
+    "### Несколько декораторов"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "NqYf_Co077ii"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "@logging\n",
+    "@timer\n",
+    "def delayed_function_1(delay: int) -> str:\n",
+    "    \"\"\"Функция с задержкой выполнения.\"\"\"\n",
+    "    time.sleep(delay)\n",
+    "    return \"execution completed\""
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 91
+    },
+    "id": "Px_2Rz_Z8goN",
+    "outputId": "7f998623-0dd3-4a0f-e8dd-27eab7506d4a"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Calling wrapper with args: (2,), kwargs: {}\n",
+      "delayed_function executed in 2.0001 seconds\n",
+      "wrapper returned: execution completed\n"
+     ]
+    },
+    {
+     "data": {
+      "application/vnd.google.colaboratory.intrinsic+json": {
+       "type": "string"
+      },
+      "text/plain": [
+       "'execution completed'"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 120,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "delayed_function_1(2)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "6vA85Et4Gs4v"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# не забудем заново объявить функцию без декораторов\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "def delayed_function_3(delay: int) -> str:\n",
+    "    \"\"\"Функция с задержкой выполнения.\"\"\"\n",
+    "    time.sleep(delay)\n",
+    "    return \"execution completed\""
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/",
+     "height": 91
+    },
+    "id": "oBdmnqV18ifq",
+    "outputId": "91a5a86a-5090-49ae-8476-8c7c6b4bf981"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Calling wrapper with args: (2,), kwargs: {}\n",
+      "delayed_function executed in 2.0001 seconds\n",
+      "wrapper returned: execution completed\n"
+     ]
+    },
+    {
+     "data": {
+      "application/vnd.google.colaboratory.intrinsic+json": {
+       "type": "string"
+      },
+      "text/plain": [
+       "'execution completed'"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 122,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "delayed_function_4 = logging(timer(delayed_function))\n",
+    "delayed_function_4(2)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "id": "drHaoUEXEPfP"
+   },
+   "source": [
+    "### Декораторы с аргументами"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "wrew14E2Fm2L"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def repeat(\n",
+    "    n_times: int,\n",
+    ") -> Callable[[Callable[Params, Return]], Callable[Params, None]]:\n",
+    "    \"\"\"Декоратор, вызывающий функцию указанное количество раз.\"\"\"\n",
+    "\n",
+    "    def inner_decorator(\n",
+    "        func: Callable[Params, Return],\n",
+    "    ) -> Callable[Params, None]:\n",
+    "        \"\"\"Внутренний декоратор.\"\"\"\n",
+    "\n",
+    "        @functools.wraps(func)\n",
+    "        def wrapper(*args: Params.args, **kwargs: Params.kwargs) -> None:\n",
+    "            \"\"\"Функция-обертка.\"\"\"\n",
+    "            for _ in range(n_times):\n",
+    "                func(*args, **kwargs)\n",
+    "\n",
+    "        return wrapper\n",
+    "\n",
+    "    return inner_decorator"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "id": "1KdWR3viIeBk"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "@repeat(n_times=3)\n",
+    "def say_hello_3(name: str) -> None:\n",
+    "    \"\"\"Функция-обертка.\"\"\"\n",
+    "    print(f\"Привет, {name}!\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 71,
+   "metadata": {
+    "colab": {
+     "base_uri": "https://localhost:8080/"
+    },
+    "id": "N2zEUb1IIiJ6",
+    "outputId": "542eff2e-1641-421f-a208-12a53e98037e"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Привет, Алексей!\n",
+      "Привет, Алексей!\n",
+      "Привет, Алексей!\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "say_hello_3(\"Алексей\")"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "colab": {
+   "provenance": [],
+   "toc_visible": true
+  },
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "base",
+   "language": "python",
+   "name": "python3"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.13.5"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 0
+}
diff --git a/Python/makarov/chapter_16_decorators.py b/Python/makarov/chapter_16_decorators.py
new file mode 100644
index 00000000..7e7311b4
--- /dev/null
+++ b/Python/makarov/chapter_16_decorators.py
@@ -0,0 +1,753 @@
+# %%
+"""Макаров.
+
+Декораторы.
+"""
+
+# # Декораторы
+
+# ### Объекты первого класса
+
+# Присвоение функции переменной
+
+# %%
+import functools
+import time
+from typing import Callable, ParamSpec, TypeVar
+
+# ParamSpec - это переменная типа для сигнатуры функции: она «запоминает»
+# все аргументы (позиционные и именованные) функции,
+# чтобы их можно было точно передать дальше с сохранением типобезопасности.
+# Основное применение - функции высшего порядка (в отм числе декораторы)
+Params = ParamSpec("Params")
+
+# TypeVar - это переменная типа, которая позволяет писать обобщённые (generic)
+# функции и классы, сохраняя связь между входными и выходными типами.
+Return = TypeVar("Return")
+
+# объявим функцию
+
+
+def say_hello(name: str) -> None:
+    """Выводит приветствие."""
+    print(f"Привет, {name}!")
+
+
+# %%
+# присвоим эту функцию переменной (без скобок)
+say_hello_function = say_hello
+# вызовем функцию из новой переменной
+say_hello_function("Алексей")
+
+
+# Передача функции в качестве аргумента другой функции
+
+
+# %%
+def simple_calculator(
+    operation: Callable[[int, int], int | float], a_arg: int, b_arg: int
+) -> int | float:
+    """Функция обертка.
+
+    Вызывает переданную функцию с переданными аргументами.
+    """
+    return operation(a_arg, b_arg)
+
+
+def add(a_arg: int, b_arg: int) -> int:
+    """Возвращает сумму двух аргументов."""
+    return a_arg + b_arg
+
+
+def subtract(a_arg: int, b_arg: int) -> int:
+    """Возвращает разность двух аргументов."""
+    return a_arg - b_arg
+
+
+def multiply(a_arg: int, b_arg: int) -> int:
+    """Возвращает произведение двух аргументов."""
+    return a_arg * b_arg
+
+
+def divide(a_arg: int, b_arg: int) -> float:
+    """Возвращает частное от деления первого аргумента на второй аргумент."""
+    return a_arg / b_arg
+
+
+# %%
+simple_calculator(divide, 1, 3)
+
+
+# ### Внутренние функции
+
+# Вызов внутренней функции
+
+
+# %%
+def outer() -> None:
+    """Внешняя функция."""
+    print("Вызов внешней функции.")
+
+    # обратите внимание, мы объявляем, а затем
+    def inner() -> None:
+        """Внутренняя функция."""
+        print("Вызов внутренней функции.")
+
+    # вызываем внутреннюю функцию
+    inner()
+
+
+# %%
+outer()
+
+
+# inner()
+
+# Возвращение функции из функции и замыкание
+
+
+# %%
+def create_multiplier(factor: int) -> Callable[[int], int]:
+    """Создает функцию-умножитель."""
+
+    def multiplier(number: int) -> int:
+        return number * factor
+
+    return multiplier
+
+
+# %%
+double = create_multiplier(factor=2)
+triple = create_multiplier(factor=3)
+
+# %%
+print(double)
+
+# %%
+print(double(2), triple(2))
+
+
+# %%
+def create_multiplier_1(factor: int) -> Callable[[int], int]:
+    """Создает функцию-умножитель."""
+    return lambda number: factor * number
+
+
+# %%
+triple_1 = create_multiplier_1(factor=3)
+triple_1(2)
+
+
+# ### Знакомство с декораторами
+
+# Простой декоратор
+
+
+# %%
+def simple_decorator(
+    func: Callable[Params, Return],
+) -> Callable[Params, Return]:
+    """Простой декоратор."""
+
+    def wrapper(*args: Params.args, **kwargs: Params.kwargs) -> Return:
+        """Функция-обертка."""
+        print("Текст до вызова функции func().")
+        result = func(*args, **kwargs)
+        print("Текст после вызова функции func().")
+
+        return result
+
+    return wrapper
+
+
+def say_hello_1() -> None:
+    """Функция-приветствие."""
+    print("Привет!")
+
+
+# %%
+say_hello_var = simple_decorator(say_hello_1)
+
+# %%
+say_hello_var()
+
+
+# Конструкция @decorator
+
+
+# %%
+@simple_decorator
+def say_hi() -> None:
+    """Функция повторного приветствия."""
+    print("Снова, привет!")
+
+
+# %%
+say_hi()
+
+
+# Функции с аргументами
+
+
+# %%
+@simple_decorator
+def say_hello_with_name(name_arg: str) -> None:
+    """Приветствие с именем."""
+    print(f"Привет, {name_arg}!")
+
+
+# say_hello_with_name('Алексей')
+
+
+# %%
+def decorator_with_name_argument(
+    func: Callable[[str], None],
+) -> Callable[[str], None]:
+    """Декоратор, принимающий имя."""
+
+    def wrapper(name: str) -> None:
+        """Функция-обертка."""
+        print("Текст до вызова функции func().")
+        func(name)
+        print("Текст после вызова функции func().")
+
+    return wrapper
+
+
+# %%
+@decorator_with_name_argument
+def say_hello_with_name_1(name: str) -> None:
+    """Приветствие с именем."""
+    print(f"Привет, {name}!")
+
+
+# %%
+say_hello_with_name_1("Алексей")
+
+
+# %%
+def decorator_with_arguments(
+    func: Callable[Params, Return],
+) -> Callable[Params, Return]:
+    """Декоратор с аргументами."""
+
+    def wrapper(*args: Params.args, **kwargs: Params.kwargs) -> Return:
+        """Функция-обертка."""
+        print("Текст до вызова функции func().")
+
+        result = func(*args, **kwargs)
+
+        print("Текст после вызова функции func().")
+
+        return result
+
+    return wrapper
+
+
+# %%
+@decorator_with_arguments
+def say_hello_with_argument(name: str) -> None:
+    """Функция-приветствие, принимающая имя."""
+    print(f"Привет, {name}!")
+
+
+# %%
+say_hello_with_argument("Алексей")
+
+
+# Возвращение значения декорируемой функции
+
+
+# %%
+def another_decorator(
+    func: Callable[Params, Return],
+) -> Callable[Params, Return]:
+    """Другой декоратор с аргументами."""
+
+    def wrapper(*args: Params.args, **kwargs: Params.kwargs) -> Return:
+        """Функция-обертка."""
+        print("Текст внутренней функции.")
+
+        return func(*args, **kwargs)
+
+    return wrapper
+
+
+# %%
+@another_decorator
+def return_name_1(name: str) -> str:
+    """Возвращает переданное имя."""
+    return name
+
+
+# %%
+returned_value = return_name_1("Алексей")
+
+# %%
+print(returned_value)
+
+
+# %%
+def another_decorator_1(
+    func: Callable[Params, Return],
+) -> Callable[Params, Return]:
+    """Другой декоратор."""
+
+    def wrapper(*args: Params.args, **kwargs: Params.kwargs) -> Return:
+        """Функция-обертка."""
+        print("Текст внутренней функции.")
+        return func(*args, **kwargs)  # внутренняя функция возвращает func()
+
+    return wrapper
+
+
+# %%
+@another_decorator_1
+def return_name(name_arg: str) -> str:
+    """Возвращает переданное имя."""
+    return name_arg
+
+
+# %%
+returned_value = return_name("Алексей")
+
+# %%
+print(returned_value)
+
+
+# Декоратор @functools.wraps
+
+
+# %%
+def square(num: int) -> int:
+    """Squares a number."""
+    return num * num
+
+
+# %%
+print(square.__name__, square.__doc__)
+
+
+# %%
+def repeat_twice(
+    func: Callable[Params, Return],
+) -> Callable[Params, None]:
+    """Декоратор, который дважды вызывает функция."""
+
+    def wrapper(*args: Params.args, **kwargs: Params.kwargs) -> None:
+        """Функция-обертка."""
+        func(*args, **kwargs)
+        func(*args, **kwargs)
+
+    return wrapper
+
+
+# %%
+@repeat_twice
+def square_1(num: int) -> int:
+    """Squares a number."""
+    result = num * num
+
+    print(result)
+
+    return result
+
+
+# %%
+square_1(3)
+
+# %%
+square.__name__, square.__doc__
+
+
+# %%
+def repeat_twice_1(
+    func: Callable[Params, Return],
+) -> Callable[Params, None]:
+    """Декоратор, который дважды вызывает функция."""
+
+    @functools.wraps(func)
+    def wrapper(*args: Params.args, **kwargs: Params.kwargs) -> None:
+        """Функция-обертка."""
+        func(*args, **kwargs)
+        func(*args, **kwargs)
+
+    return wrapper
+
+
+# %%
+@repeat_twice_1
+def square_2(num: int) -> int:
+    """Squares a number."""
+    result = num * num
+
+    print(result)
+
+    return result
+
+
+# %%
+print(square_2.__name__, square_2.__doc__)
+
+# %%
+print(square_2.__wrapped__)  # type: ignore
+
+
+# %%
+def repeat_twice_2(
+    func: Callable[Params, Return],
+) -> Callable[Params, None]:
+    """Декоратор, который дважды вызывает функция."""
+
+    def wrapper(*args: Params.args, **kwargs: Params.kwargs) -> None:
+        """Функция-обертка."""
+        func(*args, **kwargs)
+        func(*args, **kwargs)
+        functools.update_wrapper(wrapper, func)
+
+    return wrapper
+
+
+# %%
+@repeat_twice_2
+def power(num: int, pow_arg: int) -> None:
+    """Raise to a power."""
+    print(num**pow_arg)
+
+
+# %%
+power(2, 3)
+
+# %%
+print(power.__doc__)
+
+
+# ### Примеры декораторов
+
+# Создание логов
+
+
+# %%
+def logging(
+    func: Callable[Params, Return],
+) -> Callable[Params, Return]:
+    """Логирование вызовов функции."""
+
+    def wrapper(*args: Params.args, **kwargs: Params.kwargs) -> Return:
+        """Функция-обертка."""
+        print(f"Calling {func.__name__} with args: {args}, kwargs: {kwargs}")
+
+        result = func(*args, **kwargs)
+
+        print(f"{func.__name__} returned: {result}")
+
+        return result
+
+    return wrapper
+
+
+# %%
+@logging
+def power_1(num: int, pow_arg: int) -> int:
+    """Raise to a power."""
+    return int(num**pow_arg)
+
+
+power_1(5, 3)
+
+
+# Время исполнения функции
+
+
+# %%
+def timer(
+    func: Callable[Params, Return],
+) -> Callable[Params, Return]:
+    """Декоратор для вычисления времени выполнения функции."""
+
+    def wrapper(*args: Params.args, **kwargs: Params.kwargs) -> Return:
+        """Функция-обертка."""
+        start_time = time.time()
+
+        result = func(*args, **kwargs)
+
+        end_time = time.time()
+
+        print(
+            f"{func.__name__} executed in {end_time - start_time:.4f} seconds"
+        )
+
+        return result
+
+    return wrapper
+
+
+# %%
+@timer
+def delayed_function(delay: int) -> str:
+    """Функция с задержкой выполнения."""
+    time.sleep(delay)
+    return "execution completed"
+
+
+delayed_function(2)
+
+
+# ### Типы методов
+
+# Методы экземпляра
+
+
+# %%
+class CatClass:
+    """Класс кот."""
+
+    def __init__(self, color: str) -> None:
+        """Инициализация кота с цветом."""
+        self.color = color
+        self.type_ = "cat"
+
+    def info(self) -> None:
+        """Вывод информации о коте."""
+        print(self.color, self.type_, sep=", ")
+
+
+# %%
+cat = CatClass(color="black")
+cat.info()
+
+
+# CatClass.info()
+
+# CatClass.color
+
+# Методы класса
+
+
+# %%
+class CatClass1:
+    """Класс кот."""
+
+    species = "кошка"  # переменная класса доступна всем экземплярам
+
+    def __init__(self, color: str) -> None:
+        """Инициализация кота с цветом."""
+        self.color = color
+
+    def info(self) -> None:
+        """Вывод информации о коте."""
+        print(self.color)
+
+    @classmethod
+    def get_species(cls) -> None:
+        """Вывод значения аттрибута класса species."""
+        print(cls.species)
+        # нет доступа к переменным color и type_
+
+
+# %%
+print(CatClass1.species)
+
+# %%
+CatClass1.get_species()
+
+
+# Статические методы
+
+
+# %%
+class CatClass2:
+    """Класс кот."""
+
+    species = "кошка"
+
+    def __init__(self, color: str) -> None:
+        """Инициализация кота с цветом."""
+        self.color = color
+        self.type_ = "cat"
+
+    def info(self) -> None:
+        """Вывод информации о коте."""
+        print(self.color, self.type_)
+
+    @classmethod
+    def get_species(cls) -> None:
+        """Вывод значения аттрибута класса species."""
+        print(cls.species)
+        # нет доступа к переменным color и type_
+
+    @staticmethod
+    def convert_to_pounds(kg: int) -> None:
+        """Конвертирует килограммы в фунты."""
+        print(f"{kg} kg is approximately {kg * 2.205} pounds")
+        # нет доступа к переменным species, color и type_
+
+
+# %%
+CatClass2.convert_to_pounds(4)
+
+# %%
+cat2 = CatClass2("gray")
+cat2.convert_to_pounds(5)
+
+
+# ### Декорирование класса
+
+# Декорирование методов
+
+
+# %%
+class CatClass3:
+    """Класс кот."""
+
+    @logging
+    def __init__(self, color: str) -> None:
+        """Инициализация кота с цветом."""
+        self.color = color
+        self.type_ = "cat"
+
+    @timer
+    def info(self) -> None:
+        """Вывод информации о коте."""
+        time.sleep(2)
+        print(self.color, self.type_, sep=", ")
+
+
+# %%
+cat3 = CatClass3("black")
+
+# %%
+cat3.info()
+
+
+# Декорирование всего класса
+
+
+# %%
+@timer
+class CatClass4:
+    """Класс кот."""
+
+    def __init__(self, color: str) -> None:
+        """Инициализация кота с цветом."""
+        self.color = color
+        self.type_ = "cat"
+
+    def info(self) -> None:
+        """Вывод информации о коте."""
+        time.sleep(2)
+        print(self.color, self.type_, sep=", ")
+
+
+# %%
+cat4 = CatClass4("gray")
+
+# %%
+cat4.info()
+
+# %%
+setattr(cat4, "weight", 5)
+
+# %%
+print(
+    cat4.weight,  # type: ignore # pylint: disable=E1101
+    getattr(cat4, "weight"),
+)
+
+# %%
+# TypeVar - это переменная типа, которая позволяет писать обобщённые (generic)
+# функции и классы, сохраняя связь между входными и выходными типами.
+Class = TypeVar("Class", bound=type)
+
+
+def add_attribute(
+    attribute_name: str, attribute_value: str
+) -> Callable[[Class], Class]:
+    """Декоратор класса, добавляющий указанный атрибут к классу."""
+
+    def wrapper(cls: Class) -> Class:
+        """Функция-обертка."""
+        setattr(cls, attribute_name, attribute_value)
+        return cls
+
+    return wrapper
+
+
+# %%
+@add_attribute("species", "кошка")
+class CatClass5:
+    """Класс кот."""
+
+    def __init__(self, color: str) -> None:
+        """Инициализация кота с цветом."""
+        self.color = color
+        self.type_ = "cat"
+
+
+# %%
+print(CatClass5.species)  # type: ignore # pylint: disable=E1101
+
+
+# ### Несколько декораторов
+
+
+# %%
+@logging
+@timer
+def delayed_function_1(delay: int) -> str:
+    """Функция с задержкой выполнения."""
+    time.sleep(delay)
+    return "execution completed"
+
+
+# %%
+delayed_function_1(2)
+
+# не забудем заново объявить функцию без декораторов
+
+
+def delayed_function_3(delay: int) -> str:
+    """Функция с задержкой выполнения."""
+    time.sleep(delay)
+    return "execution completed"
+
+
+# %%
+delayed_function_4 = logging(timer(delayed_function))
+delayed_function_4(2)
+
+
+# ### Декораторы с аргументами
+
+
+# %%
+def repeat(
+    n_times: int,
+) -> Callable[[Callable[Params, Return]], Callable[Params, None]]:
+    """Декоратор, вызывающий функцию указанное количество раз."""
+
+    def inner_decorator(
+        func: Callable[Params, Return],
+    ) -> Callable[Params, None]:
+        """Внутренний декоратор."""
+
+        @functools.wraps(func)
+        def wrapper(*args: Params.args, **kwargs: Params.kwargs) -> None:
+            """Функция-обертка."""
+            for _ in range(n_times):
+                func(*args, **kwargs)
+
+        return wrapper
+
+    return inner_decorator
+
+
+# %%
+@repeat(n_times=3)
+def say_hello_3(name: str) -> None:
+    """Функция-обертка."""
+    print(f"Привет, {name}!")
+
+
+# %%
+say_hello_3("Алексей")
diff --git a/Python/oop.ipynb b/Python/oop.ipynb
new file mode 100644
index 00000000..b21d1c7f
--- /dev/null
+++ b/Python/oop.ipynb
@@ -0,0 +1,329 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "fd9c2db3",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "\"\"\"\n",
+    "ООП Молчанов.\n",
+    "\n",
+    "Код из первых шести видео-лекций.\n",
+    "\"\"\""
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "2090da2f",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import requests\n",
+    "\n",
+    "response = requests.get(\"https://www.google.ru\", timeout=5000)\n",
+    "\n",
+    "print(type(response))\n",
+    "\n",
+    "dir(response)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "2cacc0c6",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "class Person:\n",
+    "    \"\"\"Класс Личность.\"\"\"\n",
+    "\n",
+    "    name = \"Ivan\"\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "print(Person.name)  # Ivan\n",
+    "\n",
+    "print(Person.__name__)  # Person\n",
+    "\n",
+    "print(Person.__class__)  # Person\n",
+    "\n",
+    "person = Person()\n",
+    "\n",
+    "print(person.__class__)  # <class '__main__.Person'>\n",
+    "print(person.__class__.__name__)  # Person\n",
+    "print(type(person))  # <class '__main__.Person'>\n",
+    "\n",
+    "print(person.__class__ == type(person) == Person)  # True\n",
+    "\n",
+    "new_person = Person()\n",
+    "\n",
+    "print(id(person))  # 135917969519696\n",
+    "print(id(new_person))  # 135917969518800\n",
+    "print(new_person.__class__ == person.__class__)  # True"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "5ff9ed09",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "print(type(Person.__dict__))\n",
+    "print(Person.__dict__)\n",
+    "\n",
+    "# Person.__dict__['name'] = 'some-new-name' ---> TypeError\n",
+    "\n",
+    "print(Person.name)  # Ivan\n",
+    "\n",
+    "print(getattr(Person, \"name\"))  # Ivan\n",
+    "\n",
+    "setattr(Person, \"dob\", \"123\")\n",
+    "\n",
+    "print(Person.dob)  # type: ignore\n",
+    "# 123\n",
+    "\n",
+    "delattr(Person, \"dob\")\n",
+    "\n",
+    "print(Person.__dict__)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "5c1cbc9b",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "class Person1:\n",
+    "    \"\"\"Класс Личность.\"\"\"\n",
+    "\n",
+    "    name = \"Ivan\"\n",
+    "\n",
+    "    def hello() -> None:  # type: ignore # pylint: disable=E0211\n",
+    "        \"\"\"Приветствует.\"\"\"\n",
+    "        print(\"Hello\")\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "Person1.hello()\n",
+    "\n",
+    "print(Person1.__dict__)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "53348a08",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "class Person2:\n",
+    "    \"\"\"Класс Личность.\"\"\"\n",
+    "\n",
+    "    name = \"Ivan\"\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "print(Person.__dict__)\n",
+    "\n",
+    "person2_1 = Person2()\n",
+    "person2_2 = Person2()\n",
+    "\n",
+    "print(id(person2_1))\n",
+    "print(id(person2_2))\n",
+    "\n",
+    "print(person2_1.name)\n",
+    "print(person2_2.name)\n",
+    "\n",
+    "print(id(person2_1.name))\n",
+    "print(id(person2_2.name))\n",
+    "\n",
+    "person2_1.name = \"Oleg\"\n",
+    "person2_2.name = \"Dima\"\n",
+    "person2_2.age = 123  # type: ignore # pylint: disable=W0201\n",
+    "\n",
+    "print(person2_2.__dict__)\n",
+    "\n",
+    "# print(person2_1.age) # AttributeError 'Person2' object has no attribute 'age'\n",
+    "\n",
+    "Person2.name = \"Some Name\"\n",
+    "\n",
+    "person2_3 = Person2()\n",
+    "\n",
+    "print(person2_1.name)  # Oleg\n",
+    "print(person2_2.name)  # Dima\n",
+    "print(person2_3.name)  # Some Name"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "53764e5b",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "class Person3:\n",
+    "    \"\"\"Класс Личность.\"\"\"\n",
+    "\n",
+    "    def hello() -> None:  # type: ignore # pylint: disable=E0211\n",
+    "        \"\"\"Приветствует.\"\"\"\n",
+    "        print(\"Hello\")\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "print(Person3.hello)  # <function Person3.hello at 0x7b9dde516ca0>\n",
+    "\n",
+    "person3 = Person3()\n",
+    "\n",
+    "print(person3.hello)  # type: ignore\n",
+    "# Вывод:\n",
+    "# <bound method Person3.hello of <__main__.Person3 object at 0x7b9dde60a9d0>>\n",
+    "\n",
+    "print(hex(id(person3)))  # 0x7b9dde555c90\n",
+    "\n",
+    "Person3.hello()  # Hello\n",
+    "\n",
+    "# person3.hello()\n",
+    "# Вывод:\n",
+    "# TypeError: Person3.hello() takes 0 positional arguments but 1 was given\n",
+    "\n",
+    "print(type(Person3.hello))  # <class 'function'>\n",
+    "print(type(person3.hello))  # type: ignore\n",
+    "# <class 'method'>\n",
+    "\n",
+    "print(id(Person3.hello))  # 135917970309984\n",
+    "print(id(person3.hello))  # type: ignore\n",
+    "# 135917970326656\n",
+    "\n",
+    "print(person3.__dict__)  # {}\n",
+    "\n",
+    "# ВАЖНО!!!\n",
+    "# Под капотом вызов метода person3.hello() происходит следующим образом\n",
+    "# Person3.hello(person3)\n",
+    "\n",
+    "print(person3.hello.__self__)  # type: ignore\n",
+    "# 0x7b9dde555c50\n",
+    "print(hex(id(person3)))  # 0x7b9dde555c50\n",
+    "\n",
+    "print(person3.hello.__func__)  # type: ignore\n",
+    "# <function Person3.hello at 0x7b9dde6639c0>\n",
+    "\n",
+    "# Учтем передачу экземпляра класса в метод класса при вызове\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "class Person4:\n",
+    "    \"\"\"Класс Личность.\"\"\"\n",
+    "\n",
+    "    def hello(self) -> None:\n",
+    "        \"\"\"Приветствует.\"\"\"\n",
+    "        print(\"Hello\", self)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "person4 = Person4()\n",
+    "\n",
+    "person4.hello()  # Hello <__main__.Person4 object at 0x7b9dde4aafd0>"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "f4be136f",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "class Person5:\n",
+    "    \"\"\"Класс Личность.\"\"\"\n",
+    "\n",
+    "    def create(self) -> None:\n",
+    "        \"\"\"Создает Личность.\"\"\"\n",
+    "        self.name = \"Ivan\"  # pylint: disable=W0201\n",
+    "\n",
+    "    def display(self) -> None:\n",
+    "        \"\"\"Выводит имя в консоль.\"\"\"\n",
+    "        print(self.name)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "person5 = Person5()\n",
+    "\n",
+    "# person5.display() # AttributeError: 'Person5' object has no attribute 'name'\n",
+    "\n",
+    "person5.create()\n",
+    "person5.display()  # Ivan\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "class Person6:\n",
+    "    \"\"\"Класс Личность.\"\"\"\n",
+    "\n",
+    "    def __init__(self, name: str) -> None:\n",
+    "        \"\"\"Инициализирует Личность.\"\"\"\n",
+    "        self.name = name\n",
+    "\n",
+    "    def display(self) -> None:\n",
+    "        \"\"\"Выводит имя в консоль.\"\"\"\n",
+    "        print(self.name)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "person6 = Person6(\"Ivan\")\n",
+    "\n",
+    "print(person6.name)  # 'Ivan'\n",
+    "print(person6.__dict__)  # {'name': 'Ivan'}"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "fc4fe42c",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "class Person7:\n",
+    "    \"\"\"Класс Личность.\"\"\"\n",
+    "\n",
+    "    def hello(self) -> None:\n",
+    "        \"\"\"Приветствует.\"\"\"\n",
+    "        print(\"Hello\")\n",
+    "\n",
+    "    # Не принимает self\n",
+    "    @staticmethod\n",
+    "    def goodbye() -> None:\n",
+    "        \"\"\"Прощается.\"\"\"\n",
+    "        print(\"Goodbye\")\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "person7_1 = Person7()\n",
+    "person7_1.hello()  # Hello\n",
+    "person7_1.goodbye()  # Goodbye\n",
+    "\n",
+    "person7_2 = Person7()\n",
+    "\n",
+    "print(id(person7_1))  # 135917970333264\n",
+    "print(id(person7_2))  # 135917970333200\n",
+    "print(id(person7_1.goodbye))  # 135917970311424\n",
+    "print(id(person7_2.goodbye))  # 135917970311424\n",
+    "\n",
+    "Person7.goodbye()  # Goodbye"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "base",
+   "language": "python",
+   "name": "python3"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.13.5"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 5
+}
diff --git a/Python/oop.py b/Python/oop.py
new file mode 100644
index 00000000..fd61632f
--- /dev/null
+++ b/Python/oop.py
@@ -0,0 +1,245 @@
+# %%
+"""ООП Молчанов.
+
+Код из первых шести видео-лекций.
+"""
+
+# %%
+import requests
+
+response = requests.get("https://www.google.ru", timeout=5000)
+
+print(type(response))
+
+dir(response)
+
+
+# %%
+class Person:
+    """Класс Личность."""
+
+    name = "Ivan"
+
+
+print(Person.name)  # Ivan
+
+print(Person.__name__)  # Person
+
+print(Person.__class__)  # Person
+
+person = Person()
+
+print(person.__class__)  # <class '__main__.Person'>
+print(person.__class__.__name__)  # Person
+print(type(person))  # <class '__main__.Person'>
+
+print(person.__class__ == type(person) == Person)  # True
+
+new_person = Person()
+
+print(id(person))  # 135917969519696
+print(id(new_person))  # 135917969518800
+print(new_person.__class__ == person.__class__)  # True
+
+# %%
+print(type(Person.__dict__))
+print(Person.__dict__)
+
+# Person.__dict__['name'] = 'some-new-name' ---> TypeError
+
+print(Person.name)  # Ivan
+
+print(getattr(Person, "name"))  # Ivan
+
+setattr(Person, "dob", "123")
+
+print(Person.dob)  # type: ignore
+# 123
+
+delattr(Person, "dob")
+
+print(Person.__dict__)
+
+
+# %%
+class Person1:
+    """Класс Личность."""
+
+    name = "Ivan"
+
+    def hello() -> None:  # type: ignore # pylint: disable=E0211
+        """Приветствует."""
+        print("Hello")
+
+
+Person1.hello()
+
+print(Person1.__dict__)
+
+
+# %%
+class Person2:
+    """Класс Личность."""
+
+    name = "Ivan"
+
+
+print(Person.__dict__)
+
+person2_1 = Person2()
+person2_2 = Person2()
+
+print(id(person2_1))
+print(id(person2_2))
+
+print(person2_1.name)
+print(person2_2.name)
+
+print(id(person2_1.name))
+print(id(person2_2.name))
+
+person2_1.name = "Oleg"
+person2_2.name = "Dima"
+person2_2.age = 123  # type: ignore # pylint: disable=W0201
+
+print(person2_2.__dict__)
+
+# print(person2_1.age) # AttributeError 'Person2' object has no attribute 'age'
+
+Person2.name = "Some Name"
+
+person2_3 = Person2()
+
+print(person2_1.name)  # Oleg
+print(person2_2.name)  # Dima
+print(person2_3.name)  # Some Name
+
+
+# %%
+class Person3:
+    """Класс Личность."""
+
+    def hello() -> None:  # type: ignore # pylint: disable=E0211
+        """Приветствует."""
+        print("Hello")
+
+
+print(Person3.hello)  # <function Person3.hello at 0x7b9dde516ca0>
+
+person3 = Person3()
+
+print(person3.hello)  # type: ignore
+# Вывод:
+# <bound method Person3.hello of <__main__.Person3 object at 0x7b9dde60a9d0>>
+
+print(hex(id(person3)))  # 0x7b9dde555c90
+
+Person3.hello()  # Hello
+
+# person3.hello()
+# Вывод:
+# TypeError: Person3.hello() takes 0 positional arguments but 1 was given
+
+print(type(Person3.hello))  # <class 'function'>
+print(type(person3.hello))  # type: ignore
+# <class 'method'>
+
+print(id(Person3.hello))  # 135917970309984
+print(id(person3.hello))  # type: ignore
+# 135917970326656
+
+print(person3.__dict__)  # {}
+
+# ВАЖНО!!!
+# Под капотом вызов метода person3.hello() происходит следующим образом
+# Person3.hello(person3)
+
+print(person3.hello.__self__)  # type: ignore
+# 0x7b9dde555c50
+print(hex(id(person3)))  # 0x7b9dde555c50
+
+print(person3.hello.__func__)  # type: ignore
+# <function Person3.hello at 0x7b9dde6639c0>
+
+# Учтем передачу экземпляра класса в метод класса при вызове
+
+
+class Person4:
+    """Класс Личность."""
+
+    def hello(self) -> None:
+        """Приветствует."""
+        print("Hello", self)
+
+
+person4 = Person4()
+
+person4.hello()  # Hello <__main__.Person4 object at 0x7b9dde4aafd0>
+
+
+# %%
+class Person5:
+    """Класс Личность."""
+
+    def create(self) -> None:
+        """Создает Личность."""
+        self.name = "Ivan"  # pylint: disable=W0201
+
+    def display(self) -> None:
+        """Выводит имя в консоль."""
+        print(self.name)
+
+
+person5 = Person5()
+
+# person5.display() # AttributeError: 'Person5' object has no attribute 'name'
+
+person5.create()
+person5.display()  # Ivan
+
+
+class Person6:
+    """Класс Личность."""
+
+    def __init__(self, name: str) -> None:
+        """Инициализирует Личность."""
+        self.name = name
+
+    def display(self) -> None:
+        """Выводит имя в консоль."""
+        print(self.name)
+
+
+person6 = Person6("Ivan")
+
+print(person6.name)  # 'Ivan'
+print(person6.__dict__)  # {'name': 'Ivan'}
+
+
+# %%
+class Person7:
+    """Класс Личность."""
+
+    def hello(self) -> None:
+        """Приветствует."""
+        print("Hello")
+
+    # Не принимает self
+    @staticmethod
+    def goodbye() -> None:
+        """Прощается."""
+        print("Goodbye")
+
+
+person7_1 = Person7()
+person7_1.hello()  # Hello
+person7_1.goodbye()  # Goodbye
+
+person7_2 = Person7()
+
+print(id(person7_1))  # 135917970333264
+print(id(person7_2))  # 135917970333200
+print(id(person7_1.goodbye))  # 135917970311424
+print(id(person7_2.goodbye))  # 135917970311424
+
+Person7.goodbye()  # Goodbye
diff --git a/Python/the-algorithm-design-manual/chapter_2.ipynb b/Python/the-algorithm-design-manual/chapter_2.ipynb
new file mode 100644
index 00000000..990d2e84
--- /dev/null
+++ b/Python/the-algorithm-design-manual/chapter_2.ipynb
@@ -0,0 +1,153 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "c4af1fc7",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "\"\"\"Анализ алгоритмов.\"\"\""
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "abd3cad9",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "# Модель вычислений RAM"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "7e05d698",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Разработка машинно-независимых алгоритмов основывается на гипотетическом компьютере, называемом машиной с произвольным доступом к памяти (Random Access Machine), или RАМ-машиной. Согласно этой модели наш компьютер работает таким образом:\n",
+    "* для исполнения любой простой операции ( +, *, -, =, if, call) требуется ровно одинвременной шаг;\n",
+    "* циклы и подпрограммы не считаются простыми операциями, а состоят из нескольких простых операций.\n",
+    "* каждое обращение к памяти занимает один временной шаг. "
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "25b17621",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Алгоритмы можно изучать и анализировать, не прибегая к использованию конкретного языка программирования или компьютерной платформы."
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "9c063f34",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Чтобы понять, что означает наилучший, наихудший и средний случай сложности алгоритма (т. е. время его исполнения в соответствующем случае), нужно рассмотреть исполнение алгоритма на всех возможных экземплярах входных данных.\n",
+    "\n",
+    "* сложность алгоритма в наихудшем случае - это функция, определяемая максимальным количеством шагов, требуемых для обработки любого входного экземпляра размером n. Этот случай отображается кривой, проходящей через самую высшую точку каждого столбца;\n",
+    "* сложность алгоритма в наилучшем случае - это функция, определяемая минимальным количеством шагов, требуемых для обработки любого входного экземпляра размером n. Этот случай отображается кривой, проходящей через самую низшую точку каждого столбца;\n",
+    "* сложность алгоритма в среднем случае, или его ожидаемое время, - это функция, определяемая средним количеством шагов, требуемых для обработки всех экземпляров размером n.\n",
+    "\n",
+    "На практике обычно наиболее важной является оценка сложности алгоритма в наихудшем случае."
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "2b39e7a3",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "# Асимптотические («Big Oh») обозначения"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "a64bf530",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Намного легче работать с верхней и нижней границами функций временной сложности, используя для этого асимптотические («Big Oh») обозначения. Асимптотические обозначения позволяют упростить анализ, поскольку игнорируют детали, которые не влияют на сравнение эффективности алгоритмов.\n",
+    "\n",
+    "* f(n) = О(g(n)) означает, что функция f(n) ограничена сверху функцией с • g(n)\n",
+    "* f(n) = Ω(g(n)) означает, что функция f(n) ограничена снизу функцией с • g(n)\n",
+    "* f(n) = Θ(g(n)) означает, что функция f(n) ограничена сверху функцией c1 • g(n), а снизу функцией c2 • g(n) для всех n >= n0\n",
+    "\n",
+    "Анализ наихудшего случая и асимптотические обозначения являются инструментами, которые существенно упрощают задачу сравнения эффективности алгоритмов. "
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "fc3ebd38",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "# Скорость роста"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "6585fc18",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "* время исполнения всех этих алгоритмов примерно одинаково для значений n = 1О;\n",
+    "* любой алгоритм с временем исполнения n! становится бесполезным для значений n >= 20;\n",
+    "* диапазон алгоритмов с временем исполнения 2^n несколько шире, но они также становятся непрактичными для значений n > 40;\n",
+    "* алгоритмы с квадратичным временем исполнения n^2 применяются при n <= 1О ООО, после чего их производительность начинает резко ухудшаться. Эти алгоритмы, скорее всего, будут бесполезны для значений n > 1 ООО ООО;\n",
+    "* алгоритмы с линейным и логарифмическим временем исполнения остаются полезными при обработке миллиарда элементов;\n",
+    "* алгоритм O(log n) без труда обрабатывает любое вообразимое количество элементов.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "d0389872",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "# Отношения доминирования"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "4d776bec",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Функция с более быстрым темпом роста доминирует над менее быстро растущей функцией.\n",
+    "\n",
+    "* **Функции-константы f(n) = 1**\n",
+    "\n",
+    "\tТакие функции могут измерять трудоемкость сложения двух чисел, распечатывания текста государственного гимна или рост таких функций, как f(n) = min(n, 100). По большому счету зависимость от параметра n отсутствует.\n",
+    "\n",
+    "* **Логарифмические функции f(n) = log n**\n",
+    "\n",
+    "\tЛогарифмическая временная сложность проявляется в таких алгоритмах, как двоичный поиск. С увеличением n эти функции возрастают довольно медленно, но быстрее, чем функции-константы (которые вообще не возрастают).\n",
+    "\n",
+    "* **Линейные функции f(n) = n**\n",
+    "\n",
+    "\tТакие функции измеряют трудоемкость просмотра каждого элемента в массиве элементов один раз (или два раза, или десять раз) например, для определения наибольшего или наименьшего элемента или для вычисления среднего значения.\n",
+    "\n",
+    "* **Суперлинейные функции f(n) = n * log n**\n",
+    "\n",
+    "\tЭтот важный класс функций возникает в таких алгоритмах, как quicksort и mergesort. Эти функции возрастают лишь немного быстрее, чем линейные, но достаточно быстро, чтобы подняться к более высокому классу доминирования.\n",
+    "\n",
+    "* **Квадратичные функции f(n) = n^2**\n",
+    "\n",
+    "\tЭти функции измеряют трудоемкость просмотра большинства или всех пар элементов в универсальном множестве из n элементов. Они возникают в таких алгоритмах, как сортировка вставками или сортировка методом выбора.\n",
+    "\n",
+    "* **Кубические функции f(n) = n^3**\n",
+    "\n",
+    "\tЭти функции перечисляют все триады элементов в универсальном множестве из n элементов. Они также возникают в определенных алгоритмах динамического программирования.\n",
+    "\n",
+    "* **Показательные функции f(n) = с^n**, константа с > 1\n",
+    "\n",
+    "\tЭти функции возникают при перечислении всех подмножеств множества из n элементов. Экспоненциальные алгоритмы быстро становятся бесполезными с увеличением количества элементов n.\n",
+    "\n",
+    "* **Факториальные функции f(n) = n!**\n",
+    "\n",
+    "\tФакториальные функции определяют все перестановки n элементов.\n"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "name": "python"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 5
+}
diff --git a/Python/the-algorithm-design-manual/chapter_2.py b/Python/the-algorithm-design-manual/chapter_2.py
new file mode 100644
index 00000000..b9f8f04c
--- /dev/null
+++ b/Python/the-algorithm-design-manual/chapter_2.py
@@ -0,0 +1,75 @@
+"""Анализ алгоритмов."""
+
+# # Модель вычислений RAM
+
+# Разработка машинно-независимых алгоритмов основывается на гипотетическом компьютере, называемом машиной с произвольным доступом к памяти (Random Access Machine), или RАМ-машиной. Согласно этой модели наш компьютер работает таким образом:
+# * для исполнения любой простой операции ( +, *, -, =, if, call) требуется ровно одинвременной шаг;
+# * циклы и подпрограммы не считаются простыми операциями, а состоят из нескольких простых операций.
+# * каждое обращение к памяти занимает один временной шаг.
+
+# Алгоритмы можно изучать и анализировать, не прибегая к использованию конкретного языка программирования или компьютерной платформы.
+
+# Чтобы понять, что означает наилучший, наихудший и средний случай сложности алгоритма (т. е. время его исполнения в соответствующем случае), нужно рассмотреть исполнение алгоритма на всех возможных экземплярах входных данных.
+#
+# * сложность алгоритма в наихудшем случае - это функция, определяемая максимальным количеством шагов, требуемых для обработки любого входного экземпляра размером n. Этот случай отображается кривой, проходящей через самую высшую точку каждого столбца;
+# * сложность алгоритма в наилучшем случае - это функция, определяемая минимальным количеством шагов, требуемых для обработки любого входного экземпляра размером n. Этот случай отображается кривой, проходящей через самую низшую точку каждого столбца;
+# * сложность алгоритма в среднем случае, или его ожидаемое время, - это функция, определяемая средним количеством шагов, требуемых для обработки всех экземпляров размером n.
+#
+# На практике обычно наиболее важной является оценка сложности алгоритма в наихудшем случае.
+
+# # Асимптотические («Big Oh») обозначения
+
+# Намного легче работать с верхней и нижней границами функций временной сложности, используя для этого асимптотические («Big Oh») обозначения. Асимптотические обозначения позволяют упростить анализ, поскольку игнорируют детали, которые не влияют на сравнение эффективности алгоритмов.
+#
+# * f(n) = О(g(n)) означает, что функция f(n) ограничена сверху функцией с • g(n)
+# * f(n) = Ω(g(n)) означает, что функция f(n) ограничена снизу функцией с • g(n)
+# * f(n) = Θ(g(n)) означает, что функция f(n) ограничена сверху функцией c1 • g(n), а снизу функцией c2 • g(n) для всех n >= n0
+#
+# Анализ наихудшего случая и асимптотические обозначения являются инструментами, которые существенно упрощают задачу сравнения эффективности алгоритмов.
+
+# # Скорость роста
+
+# * время исполнения всех этих алгоритмов примерно одинаково для значений n = 1О;
+# * любой алгоритм с временем исполнения n! становится бесполезным для значений n >= 20;
+# * диапазон алгоритмов с временем исполнения 2^n несколько шире, но они также становятся непрактичными для значений n > 40;
+# * алгоритмы с квадратичным временем исполнения n^2 применяются при n <= 1О ООО, после чего их производительность начинает резко ухудшаться. Эти алгоритмы, скорее всего, будут бесполезны для значений n > 1 ООО ООО;
+# * алгоритмы с линейным и логарифмическим временем исполнения остаются полезными при обработке миллиарда элементов;
+# * алгоритм O(log n) без труда обрабатывает любое вообразимое количество элементов.
+#
+
+# # Отношения доминирования
+
+# Функция с более быстрым темпом роста доминирует над менее быстро растущей функцией.
+#
+# * **Функции-константы f(n) = 1**
+#
+# 	Такие функции могут измерять трудоемкость сложения двух чисел, распечатывания текста государственного гимна или рост таких функций, как f(n) = min(n, 100). По большому счету зависимость от параметра n отсутствует.
+#
+# * **Логарифмические функции f(n) = log n**
+#
+# 	Логарифмическая временная сложность проявляется в таких алгоритмах, как двоичный поиск. С увеличением n эти функции возрастают довольно медленно, но быстрее, чем функции-константы (которые вообще не возрастают).
+#
+# * **Линейные функции f(n) = n**
+#
+# 	Такие функции измеряют трудоемкость просмотра каждого элемента в массиве элементов один раз (или два раза, или десять раз) например, для определения наибольшего или наименьшего элемента или для вычисления среднего значения.
+#
+# * **Суперлинейные функции f(n) = n * log n**
+#
+# 	Этот важный класс функций возникает в таких алгоритмах, как quicksort и mergesort. Эти функции возрастают лишь немного быстрее, чем линейные, но достаточно быстро, чтобы подняться к более высокому классу доминирования.
+#
+# * **Квадратичные функции f(n) = n^2**
+#
+# 	Эти функции измеряют трудоемкость просмотра большинства или всех пар элементов в универсальном множестве из n элементов. Они возникают в таких алгоритмах, как сортировка вставками или сортировка методом выбора.
+#
+# * **Кубические функции f(n) = n^3**
+#
+# 	Эти функции перечисляют все триады элементов в универсальном множестве из n элементов. Они также возникают в определенных алгоритмах динамического программирования.
+#
+# * **Показательные функции f(n) = с^n**, константа с > 1
+#
+# 	Эти функции возникают при перечислении всех подмножеств множества из n элементов. Экспоненциальные алгоритмы быстро становятся бесполезными с увеличением количества элементов n.
+#
+# * **Факториальные функции f(n) = n!**
+#
+# 	Факториальные функции определяют все перестановки n элементов.
+#
diff --git a/Python/venv.ipynb b/Python/venv.ipynb
new file mode 100644
index 00000000..de85ef3e
--- /dev/null
+++ b/Python/venv.ipynb
@@ -0,0 +1,123 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "f32faa3f",
+   "metadata": {
+    "vscode": {
+     "languageId": "plaintext"
+    }
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "\"\"\"\n",
+    "Issue #7 Виртуальное окружение.\n",
+    "\n",
+    "https://github.com/SENATOROVAI/intro-cs/issues/4\n",
+    "\"\"\""
+   ]
+  },
+  {
+   "attachments": {
+    "image-2.png": {
+     "image/png": "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"
+    },
+    "image-3.png": {
+     "image/png": "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"
+    },
+    "image-4.png": {
+     "image/png": "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"
+    },
+    "image-5.png": {
+     "image/png": "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"
+    },
+    "image.png": {
+     "image/png": "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"
+    }
+   },
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "1890e044",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "1. Что делает команда python -m venv venv?\n",
+    "Создает виртуальное окружение и папку venv для хранения соответствующих ресурсов.\n",
+    "\n",
+    "1.1 Что делает каждая команда в списке ниже?\n",
+    "pip list - выводит список всех установленных пакетов в текущем окружении (виртуальном или глобальном) вместе с их версиями.\n",
+    "\n",
+    "pip freeze > requirements.txt - сохранить список зависимостей с версиями из текущего окружения в файл requirements.txt\n",
+    "\n",
+    "pip install -r requirements.txt - установить зависимости из файла requirements.txt\n",
+    "\n",
+    "2. Что делает каждая команда в списке ниже?\n",
+    "conda env list - выводит список всех виртуальных окружений Conda, доступных на вашем компьютере.\n",
+    "\n",
+    "conda create -n env_name python=3.5 - создает новое виртуальное окружение с именем env_name и устанавливает в него Python 3.5.\n",
+    "\n",
+    "conda env update -n env_name -f file.yml - Conda добавит или обновит пакеты в указанном окружении в соответствии с содержимым файла file.yml.\n",
+    "\n",
+    "source activate env_name - устаревший способ активации окружения Conda, который больше не рекомендуется использовать. Рекомендовано conda activate env_name.\n",
+    "\n",
+    "source deactivate - устаревший способ деактивации окружения Conda, который больше не рекомендуется использовать. Рекомендовано conda deactivate.\n",
+    "\n",
+    "conda clean -a - полностью очищает кэш Conda, удаляя все ненужные файлы.\n",
+    "\n",
+    "3. вставьте скрин вашего терминала, где вы активировали сначала venv, потом conda, назовите окружение \"SENATOROV\"\n",
+    "![image-3.png](attachment:image-3.png)\n",
+    "![image-4.png](attachment:image-4.png)\n",
+    "![image-5.png](attachment:image-5.png)\n",
+    "\n",
+    "4. Как установить необходимые пакеты внутрь виртуального окружения для conda/venv?\n",
+    "conda install package-name\n",
+    "\n",
+    "5. Что делают эти команды?\n",
+    "pip freeze > requirements.txt\n",
+    "conda env export > environment.yml\n",
+    "Сохраняют список зависимостей в файлы requirements.txt и environment.yml\n",
+    "\n",
+    "5.1. вставьте скрин, где будет видна папка VENV в вашем репозитории а также файлы зависимостей requirements.txt и environment.yml, файлы должны содержать зависимости\n",
+    "![image.png](attachment:image.png)\n",
+    "\n",
+    "6. Что делают эти команды?\n",
+    "pip install -r requirements.txt - устанавливает зависимости из файла requirements.txt в текущее виртуальное окружение.\n",
+    "conda env create -f environment.yml - создает новое виртуальное окружение Conda на основе конфигурации из файла environment.yml.\n",
+    "\n",
+    "7. Что делают эти команды?\n",
+    "pip list - выводит список установленных зависимостей в текущем окружении (виртуальном или глобальном).\n",
+    "pip show package name - выводит подробную информацию об установленном пакете.\n",
+    "conda list - выводит список установленных зависимостей в текущем окружении.\n",
+    "\n",
+    "8. Где по умолчанию больше пакетов venv/pip или conda? и почему дата сайнинисты используют conda?\n",
+    "По умолчанию пакетов больше в pip.\n",
+    "Дата-сайнтисты используют Conda из-за:\n",
+    "- Наличия предустановленных пакетов для data science\n",
+    "- Кроссплатформенности\n",
+    "- Управления не-Python зависимостями\n",
+    "- Более надежное разрешение зависимостей\n",
+    "\n",
+    "9. вставьте скрин где будет видно, Выбор интерпретатора Python (conda) в VS Code/cursor\n",
+    "![image-2.png](attachment:image-2.png)\n",
+    "\n",
+    "10. добавьте в .gitignore папку SENATOROV\n",
+    "Добавил\n",
+    "\n",
+    "11. Зачем нужно виртуально окружение?\n",
+    "Виртуальное окружение — это изолированное пространство для Python-проекта, в котором устанавливаются фиксированные версии Python и библиотек, независимо от других проектов и системы в целом.\n",
+    "\n",
+    "12. С этого момента надо работать в виртуальном окружении conda, ты научился(-ась) выгружать зависимости и работать с окружением?\n",
+    "Да.\n",
+    "\n",
+    "13. Удалите папку VENV, она больше не нужна, мы же не разрабы, нам нужна только conda\n",
+    "Удалил"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "name": "python"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 5
+}
diff --git a/Python/venv.py b/Python/venv.py
new file mode 100644
index 00000000..8150b98e
--- /dev/null
+++ b/Python/venv.py
@@ -0,0 +1,75 @@
+"""Issue #7 Виртуальное окружение.
+
+https://github.com/SENATOROVAI/intro-cs/issues/4
+"""
+
+# 1. Что делает команда python -m venv venv?
+# Создает виртуальное окружение и папку venv для хранения соответствующих ресурсов.
+#
+# 1.1 Что делает каждая команда в списке ниже?
+# pip list - выводит список всех установленных пакетов в текущем окружении (виртуальном или глобальном) вместе с их версиями.
+#
+# pip freeze > requirements.txt - сохранить список зависимостей с версиями из текущего окружения в файл requirements.txt
+#
+# pip install -r requirements.txt - установить зависимости из файла requirements.txt
+#
+# 2. Что делает каждая команда в списке ниже?
+# conda env list - выводит список всех виртуальных окружений Conda, доступных на вашем компьютере.
+#
+# conda create -n env_name python=3.5 - создает новое виртуальное окружение с именем env_name и устанавливает в него Python 3.5.
+#
+# conda env update -n env_name -f file.yml - Conda добавит или обновит пакеты в указанном окружении в соответствии с содержимым файла file.yml.
+#
+# source activate env_name - устаревший способ активации окружения Conda, который больше не рекомендуется использовать. Рекомендовано conda activate env_name.
+#
+# source deactivate - устаревший способ деактивации окружения Conda, который больше не рекомендуется использовать. Рекомендовано conda deactivate.
+#
+# conda clean -a - полностью очищает кэш Conda, удаляя все ненужные файлы.
+#
+# 3. вставьте скрин вашего терминала, где вы активировали сначала venv, потом conda, назовите окружение "SENATOROV"
+# ![image-3.png](attachment:image-3.png)
+# ![image-4.png](attachment:image-4.png)
+# ![image-5.png](attachment:image-5.png)
+#
+# 4. Как установить необходимые пакеты внутрь виртуального окружения для conda/venv?
+# conda install package-name
+#
+# 5. Что делают эти команды?
+# pip freeze > requirements.txt
+# conda env export > environment.yml
+# Сохраняют список зависимостей в файлы requirements.txt и environment.yml
+#
+# 5.1. вставьте скрин, где будет видна папка VENV в вашем репозитории а также файлы зависимостей requirements.txt и environment.yml, файлы должны содержать зависимости
+# ![image.png](attachment:image.png)
+#
+# 6. Что делают эти команды?
+# pip install -r requirements.txt - устанавливает зависимости из файла requirements.txt в текущее виртуальное окружение.
+# conda env create -f environment.yml - создает новое виртуальное окружение Conda на основе конфигурации из файла environment.yml.
+#
+# 7. Что делают эти команды?
+# pip list - выводит список установленных зависимостей в текущем окружении (виртуальном или глобальном).
+# pip show package name - выводит подробную информацию об установленном пакете.
+# conda list - выводит список установленных зависимостей в текущем окружении.
+#
+# 8. Где по умолчанию больше пакетов venv/pip или conda? и почему дата сайнинисты используют conda?
+# По умолчанию пакетов больше в pip.
+# Дата-сайнтисты используют Conda из-за:
+# - Наличия предустановленных пакетов для data science
+# - Кроссплатформенности
+# - Управления не-Python зависимостями
+# - Более надежное разрешение зависимостей
+#
+# 9. вставьте скрин где будет видно, Выбор интерпретатора Python (conda) в VS Code/cursor
+# ![image-2.png](attachment:image-2.png)
+#
+# 10. добавьте в .gitignore папку SENATOROV
+# Добавил
+#
+# 11. Зачем нужно виртуально окружение?
+# Виртуальное окружение — это изолированное пространство для Python-проекта, в котором устанавливаются фиксированные версии Python и библиотек, независимо от других проектов и системы в целом.
+#
+# 12. С этого момента надо работать в виртуальном окружении conda, ты научился(-ась) выгружать зависимости и работать с окружением?
+# Да.
+#
+# 13. Удалите папку VENV, она больше не нужна, мы же не разрабы, нам нужна только conda
+# Удалил
diff --git a/Python/yandex-python-handbook/chapter_2_1.ipynb b/Python/yandex-python-handbook/chapter_2_1.ipynb
new file mode 100644
index 00000000..5dc7cfc7
--- /dev/null
+++ b/Python/yandex-python-handbook/chapter_2_1.ipynb
@@ -0,0 +1,551 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "144d3bac",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "\"\"\"\n",
+    "Задания к главе 2.1 Ввод и вывод данных.\n",
+    "\n",
+    "Операции с числами, строками.\n",
+    "Форматирование. из хендбука Яндекс Основы Python.\n",
+    "\"\"\""
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "52663735",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "A"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "020c0eea",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "print(\"Привет, Яндекс!\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "9a7c198d",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "B"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "dc34bc16",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "name = input(\"Как Вас зовут?\")\n",
+    "print(f\"Привет, {name}\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "6688b968",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "C"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "d6115c69",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "string = input()\n",
+    "for _ in range(3):\n",
+    "    print(string)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "db1f0d7b",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "D"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "018edb4e",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "money = int(input())\n",
+    "\n",
+    "price = 38 * 5 // 2\n",
+    "\n",
+    "rest = money - price\n",
+    "\n",
+    "print(rest)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "5b31b2d1",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "E"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "090b27b8",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "price = int(input())\n",
+    "weight = int(input())\n",
+    "money = int(input())\n",
+    "\n",
+    "print(money - price * weight)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "9f625dc1",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "F"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "5c6ea8d8",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "title = input()\n",
+    "price = int(input())\n",
+    "weight = int(input())\n",
+    "money = int(input())\n",
+    "\n",
+    "total_price = price * weight\n",
+    "rest = money - total_price\n",
+    "\n",
+    "print(\"Чек\")\n",
+    "print(f\"{title} - {weight}кг - {price}руб/кг\")\n",
+    "print(f\"Итого: {total_price}руб\")\n",
+    "print(f\"Внесено: {money}руб\")\n",
+    "print(f\"Сдача: {rest}руб\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "50954764",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "G"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "b479afd6",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "num = int(input())\n",
+    "\n",
+    "for _ in range(num):\n",
+    "    print(\"Купи слона!\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "2b47c9f4",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "H"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "bc032881",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "num = int(input())\n",
+    "\n",
+    "title = input()\n",
+    "\n",
+    "for _ in range(num):\n",
+    "    print(f'Я больше никогда не буду писать \"{title}\"!')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "d9028306",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "I"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "ecd002ff",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "children = int(input())\n",
+    "minutes = int(input())\n",
+    "\n",
+    "child_eat_per_minute = 2 / 2 / 2\n",
+    "\n",
+    "result = int(children * minutes * child_eat_per_minute)\n",
+    "print(result)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "942bcb6f",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "J"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "24d58461",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "name = input()\n",
+    "locker_number = int(input())\n",
+    "\n",
+    "group_number = locker_number // 100\n",
+    "child_number = locker_number % 10\n",
+    "bed_number = (locker_number // 10) % 10\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "print(\"Группа №{group_number}.\")\n",
+    "print(\"{child_number}. {name}.\")\n",
+    "print(\"Шкафчик: {locker_number}.\")\n",
+    "print(\"Кроватка: {bed_number}.\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "eb8f2ac3",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "K"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "57e55079",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "number = int(input())\n",
+    "\n",
+    "first = number // 1000\n",
+    "second = (number // 100) % 10\n",
+    "third = (number // 10) % 10\n",
+    "fourth = number % 10\n",
+    "\n",
+    "result = second * 1000 + first * 100 + fourth * 10 + third\n",
+    "\n",
+    "print(result)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "e3a265ac",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "L"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "66aebe14",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "first_value = input().zfill(3)\n",
+    "second_value = input().zfill(3)\n",
+    "\n",
+    "result_str: str = \"\"\n",
+    "\n",
+    "for index in range(2, -1, -1):\n",
+    "    current_sum = (int(first_value[index]) + int(second_value[index])) % 10\n",
+    "    result_str = f\"{current_sum}{result}\"\n",
+    "\n",
+    "print(result_str.lstrip(\"0\"))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "e87348a8",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "M"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "b33b32b4",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "children = int(input())\n",
+    "candies = int(input())\n",
+    "\n",
+    "for_each = candies // children\n",
+    "rest = candies % children\n",
+    "\n",
+    "print(for_each)\n",
+    "print(rest)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "4634b00e",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "N"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "7a5e96b1",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "red = int(input())\n",
+    "green = int(input())\n",
+    "blue = int(input())\n",
+    "\n",
+    "print(red + blue + 1)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "dfb2012e",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "O"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "09758100",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "hours = int(input())\n",
+    "minutes = int(input())\n",
+    "time = int(input())\n",
+    "\n",
+    "time_hours = time // 60\n",
+    "time_minutes = time % 60\n",
+    "\n",
+    "result_minutes = (minutes + time_minutes) % 60\n",
+    "result_hours = (hours + time_hours + (minutes + time_minutes) // 60) % 24\n",
+    "\n",
+    "print(f\"{str(result_hours).zfill(2)}:{str(result_minutes).zfill(2)}\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "fe4b7049",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "P"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "28908b74",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "start = int(input())\n",
+    "finish = int(input())\n",
+    "speed = int(input())\n",
+    "\n",
+    "result_time: float = (finish - start) / speed\n",
+    "\n",
+    "print(f\"{result_time:.2f}\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "0219bb20",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Q"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "15948e37",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "rest = int(input())\n",
+    "last = int(input(), 2)\n",
+    "\n",
+    "print(rest + last)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "984fcee7",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "R"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "9a58a58b",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "price = int(input(), 2)\n",
+    "money = int(input())\n",
+    "\n",
+    "print(money - price)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "ab65767b",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "S"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "82ab0eb5",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "title = input()\n",
+    "price = int(input())\n",
+    "weight = int(input())\n",
+    "money = int(input())\n",
+    "\n",
+    "total_price = weight * price\n",
+    "change = money - total_price\n",
+    "\n",
+    "weight_with_price_display = f\"{weight}кг * {price}руб/кг\"\n",
+    "total_price_display = f\"{total_price}руб\"\n",
+    "money_display = f\"{money}руб\"\n",
+    "change_display = f\"{change}руб\"\n",
+    "\n",
+    "LENGTH = 35\n",
+    "\n",
+    "line1 = \"Чек\".center(LENGTH, \"=\")\n",
+    "line2 = f\"{'Товар:': <10}{title: >25}\"\n",
+    "line3 = f\"{'Цена:': <10}{weight_with_price_display: >25}\"\n",
+    "line4 = f\"{'Итого:': <10}{total_price_display: >25}\"\n",
+    "line5 = f\"{'Внесено:': <10}{money_display: >25}\"\n",
+    "line6 = f\"{'Сдача:': <10}{change_display: >25}\"\n",
+    "line7 = \"=\" * LENGTH\n",
+    "\n",
+    "print(line1)\n",
+    "print(line2)\n",
+    "print(line3)\n",
+    "print(line4)\n",
+    "print(line5)\n",
+    "print(line6)\n",
+    "print(line7)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "61f9f74e",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "T"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "07c79c6b",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "weight = int(input())\n",
+    "price = int(input())\n",
+    "price1 = int(input())\n",
+    "price2 = int(input())\n",
+    "\n",
+    "# Составим систему уравнений с двумя неизвестными weight1 и weight2\n",
+    "# weight1 * price1 + weight2 * price2 = weight * price\n",
+    "# weight1 + weight2 = weight\n",
+    "#\n",
+    "# weight1 = weight - weight2\n",
+    "#\n",
+    "# (weight - weight2) * price1 + weight2 * price2 = weight * price\n",
+    "# weight * price1 - weight2 * price1 + weight2 * price2  = weight * price\n",
+    "# weight2 * (price2 - price1) = weight * price - weight * price1\n",
+    "# weight2 = (weight * price - weight * price1) / (price2 - price1)\n",
+    "\n",
+    "weight2 = (weight * price - weight * price1) / (price2 - price1)\n",
+    "\n",
+    "weight1 = weight - weight2\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "print(int(weight1), int(weight2))"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "base",
+   "language": "python",
+   "name": "python3"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.12.7"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 5
+}
diff --git a/Python/yandex-python-handbook/chapter_2_1.py b/Python/yandex-python-handbook/chapter_2_1.py
new file mode 100644
index 00000000..250a42a6
--- /dev/null
+++ b/Python/yandex-python-handbook/chapter_2_1.py
@@ -0,0 +1,268 @@
+"""Задания к главе 2.1 Ввод и вывод данных.
+
+Операции с числами, строками. Форматирование. из хендбука Яндекс Основы Python.
+"""
+
+# A
+
+print("Привет, Яндекс!")
+
+# B
+
+name = input("Как Вас зовут?")
+print(f"Привет, {name}")
+
+# C
+
+string = input()
+for _ in range(3):
+    print(string)
+
+# D
+
+# +
+money = int(input())
+
+price = 38 * 5 // 2
+
+rest = money - price
+
+print(rest)
+# -
+
+# E
+
+# +
+price = int(input())
+weight = int(input())
+money = int(input())
+
+print(money - price * weight)
+# -
+
+# F
+
+# +
+title = input()
+price = int(input())
+weight = int(input())
+money = int(input())
+
+total_price = price * weight
+rest = money - total_price
+
+print("Чек")
+print(f"{title} - {weight}кг - {price}руб/кг")
+print(f"Итого: {total_price}руб")
+print(f"Внесено: {money}руб")
+print(f"Сдача: {rest}руб")
+# -
+
+# G
+
+# +
+num = int(input())
+
+for _ in range(num):
+    print("Купи слона!")
+# -
+
+# H
+
+# +
+num = int(input())
+
+title = input()
+
+for _ in range(num):
+    print(f'Я больше никогда не буду писать "{title}"!')
+# -
+
+# I
+
+# +
+children = int(input())
+minutes = int(input())
+
+child_eat_per_minute = 2 / 2 / 2
+
+result = int(children * minutes * child_eat_per_minute)
+print(result)
+# -
+
+# J
+
+# +
+name = input()
+locker_number = int(input())
+
+group_number = locker_number // 100
+child_number = locker_number % 10
+bed_number = (locker_number // 10) % 10
+
+
+print("Группа №{group_number}.")
+print("{child_number}. {name}.")
+print("Шкафчик: {locker_number}.")
+print("Кроватка: {bed_number}.")
+# -
+
+# K
+
+# +
+number = int(input())
+
+first = number // 1000
+second = (number // 100) % 10
+third = (number // 10) % 10
+fourth = number % 10
+
+result = second * 1000 + first * 100 + fourth * 10 + third
+
+print(result)
+# -
+
+# L
+
+# +
+first_value = input().zfill(3)
+second_value = input().zfill(3)
+
+result_str: str = ""
+
+for index in range(2, -1, -1):
+    current_sum = (int(first_value[index]) + int(second_value[index])) % 10
+    result_str = f"{current_sum}{result}"
+
+print(result_str.lstrip("0"))
+# -
+
+# M
+
+# +
+children = int(input())
+candies = int(input())
+
+for_each = candies // children
+rest = candies % children
+
+print(for_each)
+print(rest)
+# -
+
+# N
+
+# +
+red = int(input())
+green = int(input())
+blue = int(input())
+
+print(red + blue + 1)
+# -
+
+# O
+
+# +
+hours = int(input())
+minutes = int(input())
+time = int(input())
+
+time_hours = time // 60
+time_minutes = time % 60
+
+result_minutes = (minutes + time_minutes) % 60
+result_hours = (hours + time_hours + (minutes + time_minutes) // 60) % 24
+
+print(f"{str(result_hours).zfill(2)}:{str(result_minutes).zfill(2)}")
+# -
+
+# P
+
+# +
+start = int(input())
+finish = int(input())
+speed = int(input())
+
+result_time: float = (finish - start) / speed
+
+print(f"{result_time:.2f}")
+# -
+
+# Q
+
+# +
+rest = int(input())
+last = int(input(), 2)
+
+print(rest + last)
+# -
+
+# R
+
+# +
+price = int(input(), 2)
+money = int(input())
+
+print(money - price)
+# -
+
+# S
+
+# +
+title = input()
+price = int(input())
+weight = int(input())
+money = int(input())
+
+total_price = weight * price
+change = money - total_price
+
+weight_with_price_display = f"{weight}кг * {price}руб/кг"
+total_price_display = f"{total_price}руб"
+money_display = f"{money}руб"
+change_display = f"{change}руб"
+
+LENGTH = 35
+
+line1 = "Чек".center(LENGTH, "=")
+line2 = f"{'Товар:': <10}{title: >25}"
+line3 = f"{'Цена:': <10}{weight_with_price_display: >25}"
+line4 = f"{'Итого:': <10}{total_price_display: >25}"
+line5 = f"{'Внесено:': <10}{money_display: >25}"
+line6 = f"{'Сдача:': <10}{change_display: >25}"
+line7 = "=" * LENGTH
+
+print(line1)
+print(line2)
+print(line3)
+print(line4)
+print(line5)
+print(line6)
+print(line7)
+# -
+
+# T
+
+# +
+weight = int(input())
+price = int(input())
+price1 = int(input())
+price2 = int(input())
+
+# Составим систему уравнений с двумя неизвестными weight1 и weight2
+# weight1 * price1 + weight2 * price2 = weight * price
+# weight1 + weight2 = weight
+#
+# weight1 = weight - weight2
+#
+# (weight - weight2) * price1 + weight2 * price2 = weight * price
+# weight * price1 - weight2 * price1 + weight2 * price2  = weight * price
+# weight2 * (price2 - price1) = weight * price - weight * price1
+# weight2 = (weight * price - weight * price1) / (price2 - price1)
+
+weight2 = (weight * price - weight * price1) / (price2 - price1)
+
+weight1 = weight - weight2
+
+
+print(int(weight1), int(weight2))
diff --git a/Python/yandex-python-handbook/chapter_2_2.ipynb b/Python/yandex-python-handbook/chapter_2_2.ipynb
new file mode 100644
index 00000000..44497a18
--- /dev/null
+++ b/Python/yandex-python-handbook/chapter_2_2.ipynb
@@ -0,0 +1,636 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 1,
+   "id": "82e62497",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "'\\nЗадания к главе 2.2 \"Условный оператор\".\\n\\nХендбук Яндекс \"Основы Python\".\\n'"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 1,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "\"\"\"\n",
+    "Задания к главе 2.2 \"Условный оператор\".\n",
+    "\n",
+    "Хендбук Яндекс \"Основы Python\".\n",
+    "\"\"\""
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "52663735",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "A"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "020c0eea",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Здравствуйте, !\n",
+      "Всё наладится!\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "from typing import TypedDict\n",
+    "\n",
+    "name = input(\"Как Вас зовут?\\n\")\n",
+    "print(f\"Здравствуйте, {name}!\")\n",
+    "answer = input(\"Как дела?\\n\")\n",
+    "\n",
+    "if answer == \"хорошо\":\n",
+    "    print(\"Я за Вас рада!\")\n",
+    "else:\n",
+    "    print(\"Всё наладится!\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "9a7c198d",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "B"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 3,
+   "id": "dc34bc16",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "ename": "ValueError",
+     "evalue": "invalid literal for int() with base 10: ''",
+     "output_type": "error",
+     "traceback": [
+      "\u001b[31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[39m",
+      "\u001b[31mValueError\u001b[39m                                Traceback (most recent call last)",
+      "\u001b[36mCell\u001b[39m\u001b[36m \u001b[39m\u001b[32mIn[3]\u001b[39m\u001b[32m, line 1\u001b[39m\n\u001b[32m----> \u001b[39m\u001b[32m1\u001b[39m petya = \u001b[38;5;28;43mint\u001b[39;49m\u001b[43m(\u001b[49m\u001b[38;5;28;43minput\u001b[39;49m\u001b[43m(\u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\n\u001b[32m      2\u001b[39m vasya = \u001b[38;5;28mint\u001b[39m(\u001b[38;5;28minput\u001b[39m())\n\u001b[32m      4\u001b[39m \u001b[38;5;28;01mif\u001b[39;00m petya > vasya:\n",
+      "\u001b[31mValueError\u001b[39m: invalid literal for int() with base 10: ''"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "petya = int(input())\n",
+    "vasya = int(input())\n",
+    "\n",
+    "if petya > vasya:\n",
+    "    print(\"Петя\")\n",
+    "else:\n",
+    "    print(\"Вася\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "6688b968",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "C"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "d6115c69",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "petya = int(input())\n",
+    "vasya = int(input())\n",
+    "tolya = int(input())\n",
+    "\n",
+    "if petya > vasya and petya > tolya:\n",
+    "    print(\"Петя\")\n",
+    "elif vasya > tolya:\n",
+    "    print(\"Вася\")\n",
+    "else:\n",
+    "    print(\"Толя\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "db1f0d7b",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "D"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "018edb4e",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "class Item(TypedDict):\n",
+    "    \"\"\"Type array items.\"\"\"\n",
+    "\n",
+    "    name: str\n",
+    "    value: int\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "petya = int(input())\n",
+    "vasya = int(input())\n",
+    "tolya = int(input())\n",
+    "\n",
+    "first_speed = max(petya, vasya, tolya)\n",
+    "third_speed = min(petya, vasya, tolya)\n",
+    "\n",
+    "array: list[Item] = [\n",
+    "    {\"name\": \"Петя\", \"value\": petya},\n",
+    "    {\"name\": \"Вася\", \"value\": vasya},\n",
+    "    {\"name\": \"Толя\", \"value\": tolya},\n",
+    "]\n",
+    "\n",
+    "array.sort(key=lambda obj: obj[\"value\"], reverse=True)\n",
+    "\n",
+    "for count, obj in enumerate(array):\n",
+    "    print(f\"{count + 1}. {obj['name']}\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "5b31b2d1",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "E"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "090b27b8",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "added_petya = int(input())\n",
+    "added_vasya = int(input())\n",
+    "\n",
+    "if added_petya + 6 > added_vasya + 12:\n",
+    "    print(\"Петя\")\n",
+    "else:\n",
+    "    print(\"Вася\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "9f625dc1",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "F"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "5c6ea8d8",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "year = int(input())\n",
+    "\n",
+    "if year % 4 == 0 and (year % 100 != 0 or year % 400 == 0):\n",
+    "    print(\"YES\")\n",
+    "else:\n",
+    "    print(\"NO\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "50954764",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "G"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "b479afd6",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "value = input()\n",
+    "reversed_value = value[::-1]\n",
+    "\n",
+    "if reversed_value == value:\n",
+    "    print(\"YES\")\n",
+    "else:\n",
+    "    print(\"NO\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "2b47c9f4",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "H"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "bc032881",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "string = input()\n",
+    "\n",
+    "if \"зайка\" in string:\n",
+    "    print(\"YES\")\n",
+    "else:\n",
+    "    print(\"NO\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "d9028306",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "I"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "ecd002ff",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "first_value, second_value, third_value = input(), input(), input()\n",
+    "\n",
+    "my_array = [first_value, second_value, third_value]\n",
+    "my_array.sort()\n",
+    "\n",
+    "print(my_array[0])"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "942bcb6f",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "J"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "24d58461",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "value = input()\n",
+    "\n",
+    "sum1 = int(value[1]) + int(value[2])\n",
+    "sum2 = int(value[0]) + int(value[1])\n",
+    "\n",
+    "if sum1 >= sum2:\n",
+    "    print(str(sum1) + str(sum2))\n",
+    "else:\n",
+    "    print(str(sum2) + str(sum1))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "eb8f2ac3",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "K"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "57e55079",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "value = input()\n",
+    "\n",
+    "digits = list(map(int, value))\n",
+    "digits.sort()\n",
+    "\n",
+    "if digits[0] + digits[2] == digits[1] * 2:\n",
+    "    print(\"YES\")\n",
+    "else:\n",
+    "    print(\"NO\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "e3a265ac",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "L"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "66aebe14",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "line1 = int(input())\n",
+    "line2 = int(input())\n",
+    "line3 = int(input())\n",
+    "\n",
+    "if all([line1 + line2 > line3, line1 + line3 > line2, line2 + line3 > line1]):\n",
+    "    print(\"YES\")\n",
+    "else:\n",
+    "    print(\"NO\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "e87348a8",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "M"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "b33b32b4",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "line_1 = input()\n",
+    "line_2 = input()\n",
+    "line_3 = input()\n",
+    "\n",
+    "for index, _ in enumerate(line_1):\n",
+    "    if line_1[index] == line_2[index] == line_3[index]:\n",
+    "        print(line_1[index])"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "4634b00e",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "N"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "7a5e96b1",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "integers_list = list(map(int, input()))\n",
+    "integers_list.sort()\n",
+    "\n",
+    "first = \"0\"\n",
+    "second = \"0\"\n",
+    "\n",
+    "if integers_list[0] != 0:\n",
+    "    first = str(integers_list[0]) + str(integers_list[1])\n",
+    "elif integers_list[1] != 0:\n",
+    "    first = str(integers_list[1]) + str(integers_list[0])\n",
+    "elif integers_list[2] != 0:\n",
+    "    first = str(integers_list[2]) + str(integers_list[0])\n",
+    "\n",
+    "if integers_list[2] != 0:\n",
+    "    second = str(integers_list[2]) + str(integers_list[1])\n",
+    "\n",
+    "print(first, second)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "dfb2012e",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "O"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "09758100",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "value1 = list(map(int, input()))\n",
+    "value2 = list(map(int, input()))\n",
+    "combined = value1 + value2\n",
+    "\n",
+    "combined.sort(reverse=True)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "result = f\"{combined[0]}{(combined[1] + combined[2]) % 10}{combined[3]}\"\n",
+    "\n",
+    "print(result)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "fe4b7049",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "P"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "28908b74",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "vasya_p = \"Вася\"\n",
+    "tolya_p = \"Толя\"\n",
+    "petya_p = \"Петя\"\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "p_s = int(input())\n",
+    "v_s = int(input())\n",
+    "t_s = int(input())\n",
+    "\n",
+    "if v_s > t_s > p_s:\n",
+    "    first = vasya_p\n",
+    "    second = tolya_p\n",
+    "    third = petya_p\n",
+    "elif v_s > p_s > t_s:\n",
+    "    first = vasya_p\n",
+    "    second = petya_p\n",
+    "    third = tolya_p\n",
+    "elif p_s > v_s > t_s:\n",
+    "    first = petya_p\n",
+    "    second = vasya_p\n",
+    "    third = tolya_p\n",
+    "elif p_s > t_s > v_s:\n",
+    "    first = petya_p\n",
+    "    second = tolya_p\n",
+    "    third = vasya_p\n",
+    "elif t_s > p_s > v_s:\n",
+    "    first = tolya_p\n",
+    "    second = petya_p\n",
+    "    third = vasya_p\n",
+    "else:\n",
+    "    first = tolya_p\n",
+    "    second = vasya_p\n",
+    "    third = petya_p\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "print(f'{\"\": ^8}{first: ^8}{\"\": ^8}')\n",
+    "print(f'{second: ^8}{\"\": ^8}{\"\": ^8}')\n",
+    "print(f'{\"\": ^8}{\"\": ^8}{third: ^8}')\n",
+    "print(f'{\"II\": ^8}{\"I\": ^8}{\"III\": ^8}')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "0219bb20",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Q"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "15948e37",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "a_coef = float(input())\n",
+    "b_coef = float(input())\n",
+    "c_coef = float(input())\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "if a_coef == b_coef == c_coef == 0:\n",
+    "    print(\"Infinite solutions\")\n",
+    "elif a_coef == b_coef == 0:\n",
+    "    print(\"No solution\")\n",
+    "elif a_coef == 0:\n",
+    "    result_q = -c_coef / b_coef\n",
+    "\n",
+    "    print(round(result_q, 2))\n",
+    "else:\n",
+    "    discriminant = b_coef**2 - 4 * a_coef * c_coef\n",
+    "\n",
+    "    if discriminant < 0:\n",
+    "        print(\"No solution\")\n",
+    "    elif discriminant == 0:\n",
+    "        result_q = -b_coef / (2 * a_coef)\n",
+    "\n",
+    "        print(round(result_q, 2))\n",
+    "    else:\n",
+    "        result1 = (-b_coef + discriminant**0.5) / (2 * a_coef)\n",
+    "        result2 = (-b_coef - discriminant**0.5) / (2 * a_coef)\n",
+    "\n",
+    "        min_result = min(round(result1, 2), round(result2, 2))\n",
+    "        max_result = max(round(result1, 2), round(result2, 2))\n",
+    "\n",
+    "        print(min_result, max_result)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "984fcee7",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "R"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "9a58a58b",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "a_length = float(input())\n",
+    "b_length = float(input())\n",
+    "c_length = float(input())\n",
+    "\n",
+    "lengths = [a_length, b_length, c_length]\n",
+    "lengths.sort(reverse=True)\n",
+    "\n",
+    "longest = lengths[0]\n",
+    "other1, other2 = lengths[1:]\n",
+    "\n",
+    "if longest**2 == other1**2 + other2**2:\n",
+    "    print(\"100%\")\n",
+    "elif longest**2 > other1**2 + other2**2:\n",
+    "    print(\"велика\")\n",
+    "else:\n",
+    "    print(\"крайне мала\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "61f9f74e",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "T"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "07c79c6b",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "a_str = input()\n",
+    "b_str = input()\n",
+    "c_str = input()\n",
+    "\n",
+    "results = []\n",
+    "\n",
+    "for string in [a_str, b_str, c_str]:\n",
+    "    if \"зайка\" in string:\n",
+    "        results.append(string)\n",
+    "\n",
+    "results.sort()\n",
+    "result = results[0]\n",
+    "\n",
+    "print(result, len(result))"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "base",
+   "language": "python",
+   "name": "python3"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.12.7"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 5
+}
diff --git a/Python/yandex-python-handbook/chapter_2_2.py b/Python/yandex-python-handbook/chapter_2_2.py
new file mode 100644
index 00000000..fea3e572
--- /dev/null
+++ b/Python/yandex-python-handbook/chapter_2_2.py
@@ -0,0 +1,343 @@
+"""Задания к главе 2.2 "Условный оператор".
+
+Хендбук Яндекс "Основы Python".
+"""
+
+# A
+
+# +
+from typing import TypedDict
+
+name = input("Как Вас зовут?\n")
+print(f"Здравствуйте, {name}!")
+answer = input("Как дела?\n")
+
+if answer == "хорошо":
+    print("Я за Вас рада!")
+else:
+    print("Всё наладится!")
+# -
+
+# B
+
+# +
+petya = int(input())
+vasya = int(input())
+
+if petya > vasya:
+    print("Петя")
+else:
+    print("Вася")
+# -
+
+# C
+
+# +
+petya = int(input())
+vasya = int(input())
+tolya = int(input())
+
+if petya > vasya and petya > tolya:
+    print("Петя")
+elif vasya > tolya:
+    print("Вася")
+else:
+    print("Толя")
+
+
+# -
+
+# D
+
+
+# +
+class Item(TypedDict):
+    """Type array items."""
+
+    name: str
+    value: int
+
+
+petya = int(input())
+vasya = int(input())
+tolya = int(input())
+
+first_speed = max(petya, vasya, tolya)
+third_speed = min(petya, vasya, tolya)
+
+array: list[Item] = [
+    {"name": "Петя", "value": petya},
+    {"name": "Вася", "value": vasya},
+    {"name": "Толя", "value": tolya},
+]
+
+array.sort(key=lambda obj: obj["value"], reverse=True)
+
+for count, obj in enumerate(array):
+    print(f"{count + 1}. {obj['name']}")
+# -
+
+# E
+
+# +
+added_petya = int(input())
+added_vasya = int(input())
+
+if added_petya + 6 > added_vasya + 12:
+    print("Петя")
+else:
+    print("Вася")
+# -
+
+# F
+
+# +
+year = int(input())
+
+if year % 4 == 0 and (year % 100 != 0 or year % 400 == 0):
+    print("YES")
+else:
+    print("NO")
+# -
+
+# G
+
+# +
+value = input()
+reversed_value = value[::-1]
+
+if reversed_value == value:
+    print("YES")
+else:
+    print("NO")
+# -
+
+# H
+
+# +
+string = input()
+
+if "зайка" in string:
+    print("YES")
+else:
+    print("NO")
+# -
+
+# I
+
+# +
+first_value, second_value, third_value = input(), input(), input()
+
+my_array = [first_value, second_value, third_value]
+my_array.sort()
+
+print(my_array[0])
+# -
+
+# J
+
+# +
+value = input()
+
+sum1 = int(value[1]) + int(value[2])
+sum2 = int(value[0]) + int(value[1])
+
+if sum1 >= sum2:
+    print(str(sum1) + str(sum2))
+else:
+    print(str(sum2) + str(sum1))
+# -
+
+# K
+
+# +
+value = input()
+
+digits = list(map(int, value))
+digits.sort()
+
+if digits[0] + digits[2] == digits[1] * 2:
+    print("YES")
+else:
+    print("NO")
+# -
+
+# L
+
+# +
+line1 = int(input())
+line2 = int(input())
+line3 = int(input())
+
+if all([line1 + line2 > line3, line1 + line3 > line2, line2 + line3 > line1]):
+    print("YES")
+else:
+    print("NO")
+# -
+
+# M
+
+# +
+line_1 = input()
+line_2 = input()
+line_3 = input()
+
+for index, _ in enumerate(line_1):
+    if line_1[index] == line_2[index] == line_3[index]:
+        print(line_1[index])
+# -
+
+# N
+
+# +
+integers_list = list(map(int, input()))
+integers_list.sort()
+
+first = "0"
+second = "0"
+
+if integers_list[0] != 0:
+    first = str(integers_list[0]) + str(integers_list[1])
+elif integers_list[1] != 0:
+    first = str(integers_list[1]) + str(integers_list[0])
+elif integers_list[2] != 0:
+    first = str(integers_list[2]) + str(integers_list[0])
+
+if integers_list[2] != 0:
+    second = str(integers_list[2]) + str(integers_list[1])
+
+print(first, second)
+# -
+
+# O
+
+# +
+value1 = list(map(int, input()))
+value2 = list(map(int, input()))
+combined = value1 + value2
+
+combined.sort(reverse=True)
+
+
+result = f"{combined[0]}{(combined[1] + combined[2]) % 10}{combined[3]}"
+
+print(result)
+# -
+
+# P
+
+# +
+vasya_p = "Вася"
+tolya_p = "Толя"
+petya_p = "Петя"
+
+
+p_s = int(input())
+v_s = int(input())
+t_s = int(input())
+
+if v_s > t_s > p_s:
+    first = vasya_p
+    second = tolya_p
+    third = petya_p
+elif v_s > p_s > t_s:
+    first = vasya_p
+    second = petya_p
+    third = tolya_p
+elif p_s > v_s > t_s:
+    first = petya_p
+    second = vasya_p
+    third = tolya_p
+elif p_s > t_s > v_s:
+    first = petya_p
+    second = tolya_p
+    third = vasya_p
+elif t_s > p_s > v_s:
+    first = tolya_p
+    second = petya_p
+    third = vasya_p
+else:
+    first = tolya_p
+    second = vasya_p
+    third = petya_p
+
+
+print(f'{"": ^8}{first: ^8}{"": ^8}')
+print(f'{second: ^8}{"": ^8}{"": ^8}')
+print(f'{"": ^8}{"": ^8}{third: ^8}')
+print(f'{"II": ^8}{"I": ^8}{"III": ^8}')
+# -
+
+# Q
+
+# +
+a_coef = float(input())
+b_coef = float(input())
+c_coef = float(input())
+
+
+if a_coef == b_coef == c_coef == 0:
+    print("Infinite solutions")
+elif a_coef == b_coef == 0:
+    print("No solution")
+elif a_coef == 0:
+    result_q = -c_coef / b_coef
+
+    print(round(result_q, 2))
+else:
+    discriminant = b_coef**2 - 4 * a_coef * c_coef
+
+    if discriminant < 0:
+        print("No solution")
+    elif discriminant == 0:
+        result_q = -b_coef / (2 * a_coef)
+
+        print(round(result_q, 2))
+    else:
+        result1 = (-b_coef + discriminant**0.5) / (2 * a_coef)
+        result2 = (-b_coef - discriminant**0.5) / (2 * a_coef)
+
+        min_result = min(round(result1, 2), round(result2, 2))
+        max_result = max(round(result1, 2), round(result2, 2))
+
+        print(min_result, max_result)
+# -
+
+# R
+
+# +
+a_length = float(input())
+b_length = float(input())
+c_length = float(input())
+
+lengths = [a_length, b_length, c_length]
+lengths.sort(reverse=True)
+
+longest = lengths[0]
+other1, other2 = lengths[1:]
+
+if longest**2 == other1**2 + other2**2:
+    print("100%")
+elif longest**2 > other1**2 + other2**2:
+    print("велика")
+else:
+    print("крайне мала")
+# -
+
+# T
+
+# +
+a_str = input()
+b_str = input()
+c_str = input()
+
+results = []
+
+for string in [a_str, b_str, c_str]:
+    if "зайка" in string:
+        results.append(string)
+
+results.sort()
+result = results[0]
+
+print(result, len(result))
diff --git a/Python/yandex-python-handbook/chapter_2_3.ipynb b/Python/yandex-python-handbook/chapter_2_3.ipynb
new file mode 100644
index 00000000..e053d0ab
--- /dev/null
+++ b/Python/yandex-python-handbook/chapter_2_3.ipynb
@@ -0,0 +1,560 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "863a352a",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "\"\"\"Задания к главе 2.3 \"Циклы\" из хендбука Яндекс \"Основы Python\".\"\"\""
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "52663735",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "A"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "020c0eea",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "while value := input() != \"Три!\":\n",
+    "    print(\"Режим ожидания...\")\n",
+    "\n",
+    "print(\"Ёлочка, гори!\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "9a7c198d",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "B"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "dc34bc16",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "counter = 0\n",
+    "\n",
+    "while (value_b := input()) != \"Приехали!\":\n",
+    "    if \"зайка\" in value_b:\n",
+    "        counter += 1\n",
+    "\n",
+    "print(counter)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "6688b968",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "C"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "d6115c69",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "start = int(input())\n",
+    "finish = int(input())\n",
+    "\n",
+    "result = []\n",
+    "\n",
+    "for index in range(start, finish + 1):\n",
+    "    result.append(index)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "print(\" \".join(map(str, result)))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "db1f0d7b",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "D"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "018edb4e",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "95.0\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "start = int(input())\n",
+    "finish = int(input())\n",
+    "\n",
+    "one = 1 if finish > start else -1\n",
+    "\n",
+    "for i in range(start, finish + one, one):\n",
+    "    print(i, end=\" \")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "5b31b2d1",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "E"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "090b27b8",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "total = 0.0\n",
+    "\n",
+    "while (price := float(input())) != 0:\n",
+    "    total += price * 0.9 if price >= 500 else price\n",
+    "\n",
+    "print(total)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "9f625dc1",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "F"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "5c6ea8d8",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "a_variable = int(input())\n",
+    "b_variable = int(input())\n",
+    "\n",
+    "while b_variable:\n",
+    "    a_variable, b_variable = b_variable, a_variable % b_variable\n",
+    "\n",
+    "print(a_variable)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "50954764",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "G"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "b479afd6",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "a_coef = int(input())\n",
+    "b_coef = int(input())\n",
+    "\n",
+    "x_coef = a_coef\n",
+    "y_coef = b_coef\n",
+    "\n",
+    "while y_coef:\n",
+    "    x_coef, y_coef = y_coef, x_coef % y_coef\n",
+    "\n",
+    "print(int(a_coef * b_coef / x_coef))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "2b47c9f4",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "H"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "bc032881",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "text_h = input()\n",
+    "num_h = int(input())\n",
+    "\n",
+    "for i in range(0, num_h, 1):\n",
+    "    print(text_h)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "d9028306",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "I"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "ecd002ff",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "input_x = int(input())\n",
+    "\n",
+    "result_i = 1\n",
+    "\n",
+    "for i in range(1, input_x + 1):\n",
+    "    result_i *= i\n",
+    "\n",
+    "print(result_i)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "942bcb6f",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "J"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "24d58461",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "x_coord = y_coord = 0\n",
+    "\n",
+    "while (direction := input()) != \"СТОП\":\n",
+    "    num = int(input())\n",
+    "\n",
+    "    match direction:\n",
+    "        case \"СЕВЕР\":\n",
+    "            y_coord += num\n",
+    "        case \"ЮГ\":\n",
+    "            y_coord -= num\n",
+    "        case \"ВОСТОК\":\n",
+    "            x_coord += num\n",
+    "        case \"ЗАПАД\":\n",
+    "            x_coord -= num\n",
+    "\n",
+    "print(y_coord)\n",
+    "print(x_coord)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "eb8f2ac3",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "K"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "57e55079",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "string = input()\n",
+    "\n",
+    "i = 0\n",
+    "\n",
+    "total_sum = 0\n",
+    "\n",
+    "while i < len(string):\n",
+    "    total_sum += int(string[i])\n",
+    "    i += 1\n",
+    "\n",
+    "print(total_sum)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "e3a265ac",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "L"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "66aebe14",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "string = input()\n",
+    "\n",
+    "res = 0\n",
+    "\n",
+    "for digit in string:\n",
+    "    res = max(res, int(digit)) if res is not None else int(digit)\n",
+    "\n",
+    "print(res)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "e87348a8",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "M"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "b33b32b4",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "num = int(input())\n",
+    "\n",
+    "names = [input() for _ in range(0, num)]\n",
+    "\n",
+    "result_m = names[0]\n",
+    "\n",
+    "for name in names[1::]:\n",
+    "    result_m = name if name < result_m else result_m\n",
+    "\n",
+    "print(result_m)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "4634b00e",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "N"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "7a5e96b1",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "num = int(input())\n",
+    "\n",
+    "if num < 2:\n",
+    "    print(\"NO\")\n",
+    "else:\n",
+    "    for i in range(2, round(num / 2) + 1):\n",
+    "        if num % i == 0:\n",
+    "            print(\"NO\")\n",
+    "            break\n",
+    "    else:\n",
+    "        print(\"YES\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "dfb2012e",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "O"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "09758100",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "num = int(input())\n",
+    "\n",
+    "my_list = [input() for _ in range(num)]\n",
+    "\n",
+    "print(len(list(filter(lambda string: \"зайка\" in string, my_list))))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "fe4b7049",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "P"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "28908b74",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "num_p = input()\n",
+    "\n",
+    "left_p = 0\n",
+    "right_p = len(num_p) - 1\n",
+    "\n",
+    "while left_p < right_p:\n",
+    "    if num_p[left_p] != num_p[right_p]:\n",
+    "        print(\"NO\")\n",
+    "\n",
+    "        break\n",
+    "    left_p += 1\n",
+    "    right_p -= 1\n",
+    "else:\n",
+    "    print(\"YES\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "0219bb20",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Q"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "15948e37",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "num_q = input()\n",
+    "\n",
+    "print(\"\".join(filter(lambda digit: int(digit) % 2 != 0, num_q)))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "984fcee7",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "R"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "9a58a58b",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "num = int(input())\n",
+    "\n",
+    "rest = num\n",
+    "\n",
+    "result_int: list[int] = []\n",
+    "\n",
+    "divider = 1\n",
+    "\n",
+    "while rest > 1:\n",
+    "    divider += 1\n",
+    "\n",
+    "    if rest % divider != 0:\n",
+    "        continue\n",
+    "\n",
+    "    result_int.append(divider)\n",
+    "\n",
+    "    rest //= divider\n",
+    "\n",
+    "    divider -= 1\n",
+    "\n",
+    "result_str = \" * \".join(map(str, result_int))\n",
+    "\n",
+    "print(result_str if num > 1 else num)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "ab65767b",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "S"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "82ab0eb5",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "left = 1\n",
+    "right = 1001\n",
+    "\n",
+    "print((left + right) // 2)\n",
+    "\n",
+    "while (response := input()) != \"Угадал!\":\n",
+    "    if response == \"Больше\":\n",
+    "        left = (left + right) // 2 + 1\n",
+    "    else:\n",
+    "        right = (left + right) // 2 - 1\n",
+    "\n",
+    "    print((left + right) // 2)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "61f9f74e",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "T"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "07c79c6b",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": []
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "base",
+   "language": "python",
+   "name": "python3"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.12.7"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 5
+}
diff --git a/Python/yandex-python-handbook/chapter_2_3.py b/Python/yandex-python-handbook/chapter_2_3.py
new file mode 100644
index 00000000..fbe92126
--- /dev/null
+++ b/Python/yandex-python-handbook/chapter_2_3.py
@@ -0,0 +1,276 @@
+"""Задания к главе 2.3 "Циклы" из хендбука Яндекс "Основы Python"."""
+
+# A
+
+# +
+while value := input() != "Три!":
+    print("Режим ожидания...")
+
+print("Ёлочка, гори!")
+# -
+
+# B
+
+# +
+counter = 0
+
+while (value_b := input()) != "Приехали!":
+    if "зайка" in value_b:
+        counter += 1
+
+print(counter)
+# -
+
+# C
+
+# +
+start = int(input())
+finish = int(input())
+
+result = []
+
+for index in range(start, finish + 1):
+    result.append(index)
+
+
+print(" ".join(map(str, result)))
+# -
+
+# D
+
+# +
+start = int(input())
+finish = int(input())
+
+one = 1 if finish > start else -1
+
+for i in range(start, finish + one, one):
+    print(i, end=" ")
+# -
+
+# E
+
+# +
+total = 0.0
+
+while (price := float(input())) != 0:
+    total += price * 0.9 if price >= 500 else price
+
+print(total)
+# -
+
+# F
+
+# +
+a_variable = int(input())
+b_variable = int(input())
+
+while b_variable:
+    a_variable, b_variable = b_variable, a_variable % b_variable
+
+print(a_variable)
+# -
+
+# G
+
+# +
+a_coef = int(input())
+b_coef = int(input())
+
+x_coef = a_coef
+y_coef = b_coef
+
+while y_coef:
+    x_coef, y_coef = y_coef, x_coef % y_coef
+
+print(int(a_coef * b_coef / x_coef))
+# -
+
+# H
+
+# +
+text_h = input()
+num_h = int(input())
+
+for i in range(0, num_h, 1):
+    print(text_h)
+# -
+
+# I
+
+# +
+input_x = int(input())
+
+result_i = 1
+
+for i in range(1, input_x + 1):
+    result_i *= i
+
+print(result_i)
+# -
+
+# J
+
+# +
+x_coord = y_coord = 0
+
+while (direction := input()) != "СТОП":
+    num = int(input())
+
+    match direction:
+        case "СЕВЕР":
+            y_coord += num
+        case "ЮГ":
+            y_coord -= num
+        case "ВОСТОК":
+            x_coord += num
+        case "ЗАПАД":
+            x_coord -= num
+
+print(y_coord)
+print(x_coord)
+# -
+
+# K
+
+# +
+string = input()
+
+i = 0
+
+total_sum = 0
+
+while i < len(string):
+    total_sum += int(string[i])
+    i += 1
+
+print(total_sum)
+# -
+
+# L
+
+# +
+string = input()
+
+res = 0
+
+for digit in string:
+    res = max(res, int(digit)) if res is not None else int(digit)
+
+print(res)
+# -
+
+# M
+
+# +
+num = int(input())
+
+names = [input() for _ in range(0, num)]
+
+result_m = names[0]
+
+for name in names[1::]:
+    result_m = name if name < result_m else result_m
+
+print(result_m)
+# -
+
+# N
+
+# +
+num = int(input())
+
+if num < 2:
+    print("NO")
+else:
+    for i in range(2, round(num / 2) + 1):
+        if num % i == 0:
+            print("NO")
+            break
+    else:
+        print("YES")
+# -
+
+# O
+
+# +
+num = int(input())
+
+my_list = [input() for _ in range(num)]
+
+print(len(list(filter(lambda string: "зайка" in string, my_list))))
+# -
+
+# P
+
+# +
+num_p = input()
+
+left_p = 0
+right_p = len(num_p) - 1
+
+while left_p < right_p:
+    if num_p[left_p] != num_p[right_p]:
+        print("NO")
+
+        break
+    left_p += 1
+    right_p -= 1
+else:
+    print("YES")
+# -
+
+# Q
+
+# +
+num_q = input()
+
+print("".join(filter(lambda digit: int(digit) % 2 != 0, num_q)))
+# -
+
+# R
+
+# +
+num = int(input())
+
+rest = num
+
+result_int: list[int] = []
+
+divider = 1
+
+while rest > 1:
+    divider += 1
+
+    if rest % divider != 0:
+        continue
+
+    result_int.append(divider)
+
+    rest //= divider
+
+    divider -= 1
+
+result_str = " * ".join(map(str, result_int))
+
+print(result_str if num > 1 else num)
+# -
+
+# S
+
+# +
+left = 1
+right = 1001
+
+print((left + right) // 2)
+
+while (response := input()) != "Угадал!":
+    if response == "Больше":
+        left = (left + right) // 2 + 1
+    else:
+        right = (left + right) // 2 - 1
+
+    print((left + right) // 2)
+# -
+
+# T
diff --git a/Python/yandex-python-handbook/chapter_2_4.ipynb b/Python/yandex-python-handbook/chapter_2_4.ipynb
new file mode 100644
index 00000000..8158fd9a
--- /dev/null
+++ b/Python/yandex-python-handbook/chapter_2_4.ipynb
@@ -0,0 +1,688 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "fc271a33",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "\"\"\"Задания к главе 2.4 \"Вложенные циклы\" из хендбука Яндекс \"Основы Python\".\"\"\""
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "52663735",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "A"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "020c0eea",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "num_a = int(input())\n",
+    "\n",
+    "for index1 in range(1, num_a + 1):\n",
+    "    for index2 in range(1, num_a + 1):\n",
+    "        print(index1 * index2, end=\"\\n\" if index2 == num_a else \" \")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "9a7c198d",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "B"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "dc34bc16",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "num_b = int(input())\n",
+    "\n",
+    "for index1 in range(1, num_b + 1):\n",
+    "    for index2 in range(1, num_b + 1):\n",
+    "        print(f\"{index2} * {index1} = {index2 * index1}\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "6688b968",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "C"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "d6115c69",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "max_num = int(input())\n",
+    "\n",
+    "current = 1\n",
+    "\n",
+    "current_row = 1\n",
+    "current_column = 1\n",
+    "\n",
+    "while current <= max_num:\n",
+    "    while current <= max_num and current_column <= current_row:\n",
+    "        print(current, end=\" \")\n",
+    "\n",
+    "        current += 1\n",
+    "        current_column += 1\n",
+    "\n",
+    "    current_column = 1\n",
+    "    current_row += 1\n",
+    "    print()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "db1f0d7b",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "D"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "018edb4e",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "inputs_amount = int(input())\n",
+    "\n",
+    "inputs_list = [input() for _ in range(inputs_amount)]\n",
+    "\n",
+    "sums_list = map(lambda item: sum(map(int, item)), inputs_list)\n",
+    "\n",
+    "print(sum(sums_list))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "5b31b2d1",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "E"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "090b27b8",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "lands_amount = int(input())\n",
+    "\n",
+    "bunnies_counter = 0\n",
+    "\n",
+    "for _ in range(lands_amount):\n",
+    "    is_bunny_found = False\n",
+    "\n",
+    "    while (description := input()) != \"ВСЁ\":\n",
+    "        if description == \"зайка\" and not is_bunny_found:\n",
+    "            bunnies_counter += 1\n",
+    "            is_bunny_found = True\n",
+    "\n",
+    "print(bunnies_counter)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "9f625dc1",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "F"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "5c6ea8d8",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "nums_amount = int(input())\n",
+    "\n",
+    "nums_list = [int(input()) for _ in range(nums_amount)]\n",
+    "\n",
+    "divider = nums_list[0]\n",
+    "\n",
+    "for index in range(1, len(nums_list), 1):\n",
+    "    next_var = nums_list[index]\n",
+    "\n",
+    "    while next_var:\n",
+    "        divider, next_var = next_var, divider % next_var\n",
+    "\n",
+    "print(divider)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "50954764",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "G"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "b479afd6",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "players_amount = int(input())\n",
+    "\n",
+    "seconds = 3\n",
+    "\n",
+    "for index in range(players_amount):\n",
+    "    current_time = seconds\n",
+    "\n",
+    "    while current_time:\n",
+    "        print(f\"До старта {current_time} секунд(ы)\")\n",
+    "        current_time -= 1\n",
+    "\n",
+    "    print(f\"Старт {index + 1}!!!\")\n",
+    "\n",
+    "    seconds += 1"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "2b47c9f4",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "H"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "bc032881",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "children_amount = int(input())\n",
+    "\n",
+    "winner_name: str\n",
+    "max_sum: int = 0\n",
+    "\n",
+    "for _ in range(children_amount):\n",
+    "    name = input()\n",
+    "    guessed_num = input()\n",
+    "\n",
+    "    current_sum = sum(map(int, guessed_num))\n",
+    "\n",
+    "    if current_sum >= max_sum:\n",
+    "        max_sum = current_sum\n",
+    "        winner_name = name\n",
+    "\n",
+    "print(winner_name)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "d9028306",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "I"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "ecd002ff",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "children_amount = int(input())\n",
+    "\n",
+    "largest_num = \"\"\n",
+    "\n",
+    "for _ in range(children_amount):\n",
+    "    largest_num += max(input())\n",
+    "\n",
+    "print(largest_num)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "942bcb6f",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "J"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "24d58461",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "slices = int(input())\n",
+    "\n",
+    "print(\"А Б В\")\n",
+    "for index1 in range(1, slices + 1):\n",
+    "    for index2 in range(1, slices + 1):\n",
+    "        for index3 in range(1, slices + 1):\n",
+    "            total_sum = index1 + index2 + index3\n",
+    "            if total_sum == slices:\n",
+    "                print(f\"{index1} {index2} {index3}\")\n",
+    "                break\n",
+    "\n",
+    "            if total_sum > slices:\n",
+    "                break"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "eb8f2ac3",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "K"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "57e55079",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "nums_amount = int(input())\n",
+    "\n",
+    "primes = 0\n",
+    "\n",
+    "for _ in range(nums_amount):\n",
+    "    is_prime = True\n",
+    "\n",
+    "    num = int(input())\n",
+    "\n",
+    "    if num < 2:\n",
+    "        continue\n",
+    "\n",
+    "    for divider in range(2, round(num / 2) + 1):\n",
+    "        if num % divider == 0:\n",
+    "            is_prime = False\n",
+    "            break\n",
+    "\n",
+    "    if is_prime:\n",
+    "        primes += 1\n",
+    "\n",
+    "print(primes)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "e3a265ac",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "L"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "66aebe14",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "height = int(input())\n",
+    "width = int(input())\n",
+    "\n",
+    "cell_value = 1\n",
+    "\n",
+    "chars_amount = len(str(height * width))\n",
+    "\n",
+    "for row_index in range(height):\n",
+    "    for column_index in range(width):\n",
+    "        end = \" \" if column_index < width - 1 else \"\\n\"\n",
+    "        display_value = str(cell_value).rjust(chars_amount)\n",
+    "\n",
+    "        print(display_value, end=end)\n",
+    "\n",
+    "        cell_value += 1"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "e87348a8",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "M"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "b33b32b4",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "height_m = int(input())\n",
+    "width_m = int(input())\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "chars_amount_m = len(str(height_m * width_m))\n",
+    "\n",
+    "first_num_in_row = 1\n",
+    "\n",
+    "for row_index in range(height_m):\n",
+    "    for column_index in range(width_m):\n",
+    "        end = \" \" if column_index < width_m - 1 else \"\\n\"\n",
+    "\n",
+    "        value = first_num_in_row + height_m * column_index\n",
+    "\n",
+    "        print(str(value).rjust(chars_amount_m), end=end)\n",
+    "\n",
+    "    first_num_in_row += 1"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "4634b00e",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "N"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "7a5e96b1",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "height_n = int(input())\n",
+    "width_n = int(input())\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "length = len(str(height_n * width_n))\n",
+    "\n",
+    "is_odd = True\n",
+    "\n",
+    "for row_index in range(1, height_n + 1):\n",
+    "\n",
+    "    current_range = range(1, width_n + 1) if is_odd else range(width_n, 0, -1)\n",
+    "\n",
+    "    for column_index in current_range:\n",
+    "        value = (row_index - 1) * width_n + column_index\n",
+    "\n",
+    "        print(str(value).rjust(length), end=\" \")\n",
+    "\n",
+    "    print()\n",
+    "\n",
+    "    is_odd = not is_odd"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "dfb2012e",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "O"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "09758100",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "height_o = int(input())\n",
+    "width_o = int(input())\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "length_o = len(str(height_o * width_o))\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "for row_index in range(0, height_o):\n",
+    "\n",
+    "    for column_index in range(0, width_o):\n",
+    "\n",
+    "        if column_index % 2 != 0:\n",
+    "            value = (column_index + 1) * height_o - row_index\n",
+    "        else:\n",
+    "            value = column_index * height_o + row_index + 1\n",
+    "\n",
+    "        print(str(value).rjust(length_o), end=\" \")\n",
+    "\n",
+    "    print()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "fe4b7049",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "P"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "28908b74",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "size = int(input())\n",
+    "width_p = int(input())\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "for row_index in range(1, size + 1):\n",
+    "    temp: list[str] = []\n",
+    "\n",
+    "    for column_index in range(1, size + 1):\n",
+    "        product = str(row_index * column_index)\n",
+    "\n",
+    "        additional_space = \" \" if width_p % 2 else \"\"\n",
+    "\n",
+    "        string = (product + additional_space).center(width_p)\n",
+    "\n",
+    "        temp.append(string)\n",
+    "\n",
+    "    print(\"|\".join(temp))\n",
+    "\n",
+    "    if row_index < size:\n",
+    "        print(f\"{'-' * (size * (width_p + 1) - 1)}\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "0219bb20",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Q"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "15948e37",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "nums_amount = int(input())\n",
+    "\n",
+    "counter = 0\n",
+    "\n",
+    "for _ in range(nums_amount):\n",
+    "    current_value = input()\n",
+    "\n",
+    "    if current_value == current_value[::-1]:\n",
+    "        counter += 1\n",
+    "\n",
+    "print(counter)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "984fcee7",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "R"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "9a58a58b",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "limit = int(input())\n",
+    "\n",
+    "counter = 1\n",
+    "\n",
+    "level = 1\n",
+    "\n",
+    "result: list[list[str]] = []\n",
+    "\n",
+    "while counter <= limit:\n",
+    "    current_list: list[str] = []\n",
+    "\n",
+    "    for _ in range(level):\n",
+    "        current_list.append(str(counter))\n",
+    "        counter += 1\n",
+    "\n",
+    "        if counter > limit:\n",
+    "            break\n",
+    "\n",
+    "    result.append(current_list)\n",
+    "    level += 1\n",
+    "\n",
+    "formatted_result = list(map(\" \".join, result))\n",
+    "max_length = len(formatted_result[-1])\n",
+    "\n",
+    "for string in formatted_result:\n",
+    "    print(f\"{string:^{max_length}}\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "ab65767b",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "S"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "82ab0eb5",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "square_size = int(input())\n",
+    "\n",
+    "cell_width = len(str(round(square_size / 2)))\n",
+    "\n",
+    "for row_index in range(1, square_size + 1):\n",
+    "    for column_index in range(1, square_size + 1):\n",
+    "        value = min(\n",
+    "            row_index,\n",
+    "            column_index,\n",
+    "            square_size + 1 - row_index,\n",
+    "            square_size + 1 - column_index,\n",
+    "        )\n",
+    "\n",
+    "        formatted_value = str(value).rjust(cell_width)\n",
+    "\n",
+    "        print(formatted_value, end=\" \")\n",
+    "    print()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "61f9f74e",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "T"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "07c79c6b",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "value_t = int(input())\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "def convert_to_base(number: int, base: int) -> str:\n",
+    "    \"\"\"Преобразует натуральное число в заданную систему счисления.\n",
+    "\n",
+    "    Args:\n",
+    "        number (int): натуральное число\n",
+    "        base (int): основание системы счисления от 2 до 10\n",
+    "\n",
+    "    Returns:\n",
+    "        int: Строковое представление числа number в системе счисления base\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    digits = \"0123456789\"\n",
+    "    result_str = \"\"\n",
+    "\n",
+    "    while number > 0:\n",
+    "        result_str = digits[number % base] + result_str\n",
+    "        number //= base\n",
+    "\n",
+    "    return result_str\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "max_sum = 0\n",
+    "max_base: int\n",
+    "\n",
+    "for current_base in range(2, 11):\n",
+    "    converted_value = str(convert_to_base(value_t, current_base))\n",
+    "\n",
+    "    current_sum = sum(map(int, converted_value))\n",
+    "\n",
+    "    if current_sum > max_sum:\n",
+    "        max_sum = current_sum\n",
+    "        max_base = current_base\n",
+    "\n",
+    "print(max_base)"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "base",
+   "language": "python",
+   "name": "python3"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.12.7"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 5
+}
diff --git a/Python/yandex-python-handbook/chapter_2_4.py b/Python/yandex-python-handbook/chapter_2_4.py
new file mode 100644
index 00000000..f4a35fbe
--- /dev/null
+++ b/Python/yandex-python-handbook/chapter_2_4.py
@@ -0,0 +1,413 @@
+"""Задания к главе 2.4 "Вложенные циклы" из хендбука Яндекс "Основы Python"."""
+
+# A
+
+# +
+num_a = int(input())
+
+for index1 in range(1, num_a + 1):
+    for index2 in range(1, num_a + 1):
+        print(index1 * index2, end="\n" if index2 == num_a else " ")
+# -
+
+# B
+
+# +
+num_b = int(input())
+
+for index1 in range(1, num_b + 1):
+    for index2 in range(1, num_b + 1):
+        print(f"{index2} * {index1} = {index2 * index1}")
+# -
+
+# C
+
+# +
+max_num = int(input())
+
+current = 1
+
+current_row = 1
+current_column = 1
+
+while current <= max_num:
+    while current <= max_num and current_column <= current_row:
+        print(current, end=" ")
+
+        current += 1
+        current_column += 1
+
+    current_column = 1
+    current_row += 1
+    print()
+# -
+
+# D
+
+# +
+inputs_amount = int(input())
+
+inputs_list = [input() for _ in range(inputs_amount)]
+
+sums_list = map(lambda item: sum(map(int, item)), inputs_list)
+
+print(sum(sums_list))
+# -
+
+# E
+
+# +
+lands_amount = int(input())
+
+bunnies_counter = 0
+
+for _ in range(lands_amount):
+    is_bunny_found = False
+
+    while (description := input()) != "ВСЁ":
+        if description == "зайка" and not is_bunny_found:
+            bunnies_counter += 1
+            is_bunny_found = True
+
+print(bunnies_counter)
+# -
+
+# F
+
+# +
+nums_amount = int(input())
+
+nums_list = [int(input()) for _ in range(nums_amount)]
+
+divider = nums_list[0]
+
+for index in range(1, len(nums_list), 1):
+    next_var = nums_list[index]
+
+    while next_var:
+        divider, next_var = next_var, divider % next_var
+
+print(divider)
+# -
+
+# G
+
+# +
+players_amount = int(input())
+
+seconds = 3
+
+for index in range(players_amount):
+    current_time = seconds
+
+    while current_time:
+        print(f"До старта {current_time} секунд(ы)")
+        current_time -= 1
+
+    print(f"Старт {index + 1}!!!")
+
+    seconds += 1
+# -
+
+# H
+
+# +
+children_amount = int(input())
+
+winner_name: str
+max_sum: int = 0
+
+for _ in range(children_amount):
+    name = input()
+    guessed_num = input()
+
+    current_sum = sum(map(int, guessed_num))
+
+    if current_sum >= max_sum:
+        max_sum = current_sum
+        winner_name = name
+
+print(winner_name)
+# -
+
+# I
+
+# +
+children_amount = int(input())
+
+largest_num = ""
+
+for _ in range(children_amount):
+    largest_num += max(input())
+
+print(largest_num)
+# -
+
+# J
+
+# +
+slices = int(input())
+
+print("А Б В")
+for index1 in range(1, slices + 1):
+    for index2 in range(1, slices + 1):
+        for index3 in range(1, slices + 1):
+            total_sum = index1 + index2 + index3
+            if total_sum == slices:
+                print(f"{index1} {index2} {index3}")
+                break
+
+            if total_sum > slices:
+                break
+# -
+
+# K
+
+# +
+nums_amount = int(input())
+
+primes = 0
+
+for _ in range(nums_amount):
+    is_prime = True
+
+    num = int(input())
+
+    if num < 2:
+        continue
+
+    for divider in range(2, round(num / 2) + 1):
+        if num % divider == 0:
+            is_prime = False
+            break
+
+    if is_prime:
+        primes += 1
+
+print(primes)
+# -
+
+# L
+
+# +
+height = int(input())
+width = int(input())
+
+cell_value = 1
+
+chars_amount = len(str(height * width))
+
+for row_index in range(height):
+    for column_index in range(width):
+        end = " " if column_index < width - 1 else "\n"
+        display_value = str(cell_value).rjust(chars_amount)
+
+        print(display_value, end=end)
+
+        cell_value += 1
+# -
+
+# M
+
+# +
+height_m = int(input())
+width_m = int(input())
+
+
+chars_amount_m = len(str(height_m * width_m))
+
+first_num_in_row = 1
+
+for row_index in range(height_m):
+    for column_index in range(width_m):
+        end = " " if column_index < width_m - 1 else "\n"
+
+        value = first_num_in_row + height_m * column_index
+
+        print(str(value).rjust(chars_amount_m), end=end)
+
+    first_num_in_row += 1
+# -
+
+# N
+
+# +
+height_n = int(input())
+width_n = int(input())
+
+
+length = len(str(height_n * width_n))
+
+is_odd = True
+
+for row_index in range(1, height_n + 1):
+
+    current_range = range(1, width_n + 1) if is_odd else range(width_n, 0, -1)
+
+    for column_index in current_range:
+        value = (row_index - 1) * width_n + column_index
+
+        print(str(value).rjust(length), end=" ")
+
+    print()
+
+    is_odd = not is_odd
+# -
+
+# O
+
+# +
+height_o = int(input())
+width_o = int(input())
+
+
+length_o = len(str(height_o * width_o))
+
+
+for row_index in range(0, height_o):
+
+    for column_index in range(0, width_o):
+
+        if column_index % 2 != 0:
+            value = (column_index + 1) * height_o - row_index
+        else:
+            value = column_index * height_o + row_index + 1
+
+        print(str(value).rjust(length_o), end=" ")
+
+    print()
+# -
+
+# P
+
+# +
+size = int(input())
+width_p = int(input())
+
+
+for row_index in range(1, size + 1):
+    temp: list[str] = []
+
+    for column_index in range(1, size + 1):
+        product = str(row_index * column_index)
+
+        additional_space = " " if width_p % 2 else ""
+
+        string = (product + additional_space).center(width_p)
+
+        temp.append(string)
+
+    print("|".join(temp))
+
+    if row_index < size:
+        print(f"{'-' * (size * (width_p + 1) - 1)}")
+# -
+
+# Q
+
+# +
+nums_amount = int(input())
+
+counter = 0
+
+for _ in range(nums_amount):
+    current_value = input()
+
+    if current_value == current_value[::-1]:
+        counter += 1
+
+print(counter)
+# -
+
+# R
+
+# +
+limit = int(input())
+
+counter = 1
+
+level = 1
+
+result: list[list[str]] = []
+
+while counter <= limit:
+    current_list: list[str] = []
+
+    for _ in range(level):
+        current_list.append(str(counter))
+        counter += 1
+
+        if counter > limit:
+            break
+
+    result.append(current_list)
+    level += 1
+
+formatted_result = list(map(" ".join, result))
+max_length = len(formatted_result[-1])
+
+for string in formatted_result:
+    print(f"{string:^{max_length}}")
+# -
+
+# S
+
+# +
+square_size = int(input())
+
+cell_width = len(str(round(square_size / 2)))
+
+for row_index in range(1, square_size + 1):
+    for column_index in range(1, square_size + 1):
+        value = min(
+            row_index,
+            column_index,
+            square_size + 1 - row_index,
+            square_size + 1 - column_index,
+        )
+
+        formatted_value = str(value).rjust(cell_width)
+
+        print(formatted_value, end=" ")
+    print()
+# -
+
+# T
+
+# +
+value_t = int(input())
+
+
+def convert_to_base(number: int, base: int) -> str:
+    """Преобразует натуральное число в заданную систему счисления.
+
+    Args:
+        number (int): натуральное число
+        base (int): основание системы счисления от 2 до 10
+
+    Returns:
+        int: Строковое представление числа number в системе счисления base
+    """
+    digits = "0123456789"
+    result_str = ""
+
+    while number > 0:
+        result_str = digits[number % base] + result_str
+        number //= base
+
+    return result_str
+
+
+max_sum = 0
+max_base: int
+
+for current_base in range(2, 11):
+    converted_value = str(convert_to_base(value_t, current_base))
+
+    current_sum = sum(map(int, converted_value))
+
+    if current_sum > max_sum:
+        max_sum = current_sum
+        max_base = current_base
+
+print(max_base)
diff --git a/Python/yandex-python-handbook/chapter_3_1.ipynb b/Python/yandex-python-handbook/chapter_3_1.ipynb
new file mode 100644
index 00000000..ba44f702
--- /dev/null
+++ b/Python/yandex-python-handbook/chapter_3_1.ipynb
@@ -0,0 +1,596 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "fc271a33",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "\"\"\"\n",
+    "Задания к главе 3.1 \"Строки, кортежи, списки\".\n",
+    "\n",
+    "Хендбук Яндекс \"Основы Python\".\n",
+    "\"\"\""
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "52663735",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "A"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "020c0eea",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import math\n",
+    "\n",
+    "words_amount = int(input())\n",
+    "\n",
+    "for _ in range(words_amount):\n",
+    "    word = input()\n",
+    "    if word[0] not in \"абв\":\n",
+    "        print(\"NO\")\n",
+    "        break\n",
+    "else:\n",
+    "    print(\"YES\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "9a7c198d",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "B"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "dc34bc16",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "hor_str = input()\n",
+    "\n",
+    "for char in hor_str:\n",
+    "    print(char)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "6688b968",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "C"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "d6115c69",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "max_length = int(input())\n",
+    "titles_amount = int(input())\n",
+    "\n",
+    "for _ in range(titles_amount):\n",
+    "    title = input()\n",
+    "\n",
+    "    if len(title) > max_length:\n",
+    "        end = max_length - 3\n",
+    "        title = title[0:end:] + \"...\"\n",
+    "\n",
+    "    print(title)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "db1f0d7b",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "D"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "018edb4e",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "while (input_str := input()) != \"\":\n",
+    "    if input_str.endswith(\"@@@\"):\n",
+    "        continue\n",
+    "\n",
+    "    if input_str.startswith(\"##\"):\n",
+    "        print(input_str[2::])\n",
+    "    else:\n",
+    "        print(input_str)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "5b31b2d1",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "E"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "090b27b8",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "input_str = input().lower()\n",
+    "\n",
+    "if input_str == input_str[::-1]:\n",
+    "    print(\"YES\")\n",
+    "else:\n",
+    "    print(\"NO\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "9f625dc1",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "F"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "5c6ea8d8",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "lands_amount = int(input())\n",
+    "\n",
+    "rabbits_counter = 0\n",
+    "for _ in range(lands_amount):\n",
+    "    rabbits_counter += (land := input()).count(\"зайка\")\n",
+    "\n",
+    "print(rabbits_counter)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "50954764",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "G"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "b479afd6",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "two_numbers = input()\n",
+    "\n",
+    "print(sum(map(int, two_numbers.split())))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "2b47c9f4",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "H"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "bc032881",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "lands_amount = int(input())\n",
+    "\n",
+    "for _ in range(lands_amount):\n",
+    "    land = input()\n",
+    "\n",
+    "    position = land.find(\"зайка\")\n",
+    "\n",
+    "    print(position + 1 if position >= 0 else \"Заек нет =(\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "d9028306",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "I"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "ecd002ff",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "while line := input():\n",
+    "    hash_position = line.find(\"#\")\n",
+    "\n",
+    "    match (hash_position):\n",
+    "        case -1:\n",
+    "            print(line)\n",
+    "        case 0:\n",
+    "            continue\n",
+    "        case _:\n",
+    "            print(line[0:hash_position:])"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "942bcb6f",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "J"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "24d58461",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "letters: list[str] = []\n",
+    "\n",
+    "while (line := input()) != \"ФИНИШ\":\n",
+    "    letters.extend(list(\"\".join(line.lower().split(\" \"))))\n",
+    "\n",
+    "letters.sort()\n",
+    "\n",
+    "max_count = 0\n",
+    "max_count_char: str\n",
+    "\n",
+    "for char in letters:\n",
+    "    current_count = letters.count(char)\n",
+    "\n",
+    "    if current_count > max_count:\n",
+    "        max_count = current_count\n",
+    "        max_count_char = char\n",
+    "\n",
+    "print(max_count_char)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "eb8f2ac3",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "K"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "57e55079",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "titles_amount = int(input())\n",
+    "\n",
+    "titles = [input() for _ in range(titles_amount)]\n",
+    "\n",
+    "search_request = input().lower()\n",
+    "\n",
+    "for title in titles:\n",
+    "    if title.lower().find(search_request) != -1:\n",
+    "        print(title)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "e3a265ac",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "L"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "66aebe14",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "porridge_list = [\n",
+    "    \"Манная\",\n",
+    "    \"Гречневая\",\n",
+    "    \"Пшённая\",\n",
+    "    \"Овсяная\",\n",
+    "    \"Рисовая\",\n",
+    "]\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "days_amount = int(input())\n",
+    "\n",
+    "for day in range(days_amount):\n",
+    "    print(porridge_list[day % len(porridge_list)])"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "e87348a8",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "M"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "b33b32b4",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "nums_amount = int(input())\n",
+    "\n",
+    "nums: list[int] = [int(input()) for _ in range(nums_amount)]\n",
+    "\n",
+    "power = int(input())\n",
+    "\n",
+    "for num in nums:\n",
+    "    print(num**power)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "4634b00e",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "N"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "7a5e96b1",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "nums_iter = map(int, input().split(\" \"))\n",
+    "\n",
+    "power = int(input())\n",
+    "\n",
+    "for num in nums_iter:\n",
+    "    print(num**power, end=\" \")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "dfb2012e",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "O"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "09758100",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "nums_list_ = list(map(int, input().split(\" \")))\n",
+    "\n",
+    "divider_ = nums_list_[0]\n",
+    "\n",
+    "for index in range(1, len(nums_list_), 1):\n",
+    "    next_var = nums_list_[index]\n",
+    "\n",
+    "    while next_var:\n",
+    "        divider_, next_var = next_var, divider_ % next_var\n",
+    "\n",
+    "print(divider_)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "fe4b7049",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "P"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "28908b74",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "0219bb20",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Q"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "15948e37",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "input_string = \"\".join(input().lower().split(\" \"))\n",
+    "\n",
+    "print(\"YES\" if input_string == input_string[::-1] else \"NO\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "984fcee7",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "R"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "9a58a58b",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "input_string = input()\n",
+    "\n",
+    "length = len(input_string)\n",
+    "\n",
+    "counter = 0\n",
+    "\n",
+    "for index, digit in enumerate(input_string):\n",
+    "    counter += 1\n",
+    "\n",
+    "    if index < length - 1 and input_string[index + 1] == digit:\n",
+    "        continue\n",
+    "\n",
+    "    print(digit, counter)\n",
+    "    counter = 0"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "ab65767b",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "S"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "82ab0eb5",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "input_list = input().split(\" \")\n",
+    "\n",
+    "stack_s: list[int] = []\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "for item in input_list:\n",
+    "    if item.isdigit():\n",
+    "        stack_s.append(int(item))\n",
+    "        continue\n",
+    "\n",
+    "    second = stack_s.pop()\n",
+    "    first = stack_s.pop()\n",
+    "\n",
+    "    match (item):\n",
+    "        case \"+\":\n",
+    "            stack_s.append(first + second)\n",
+    "        case \"-\":\n",
+    "            stack_s.append(first - second)\n",
+    "        case \"*\":\n",
+    "            stack_s.append(first * second)\n",
+    "\n",
+    "print(stack_s[0])"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "61f9f74e",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "T"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "07c79c6b",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "input_list = input().split(\" \")\n",
+    "\n",
+    "stack: list[int] = []\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "for item in input_list:\n",
+    "    if item.isdigit():\n",
+    "        stack.append(int(item))\n",
+    "        continue\n",
+    "\n",
+    "    match (item):\n",
+    "        case \"+\":\n",
+    "            second = stack.pop()\n",
+    "            first = stack.pop()\n",
+    "            stack.append(first + second)\n",
+    "\n",
+    "        case \"-\":\n",
+    "            second = stack.pop()\n",
+    "            first = stack.pop()\n",
+    "            stack.append(first - second)\n",
+    "\n",
+    "        case \"*\":\n",
+    "            second = stack.pop()\n",
+    "            first = stack.pop()\n",
+    "            stack.append(first * second)\n",
+    "\n",
+    "        case \"/\":\n",
+    "            second = stack.pop()\n",
+    "            first = stack.pop()\n",
+    "            stack.append(first // second)\n",
+    "\n",
+    "        case \"~\":\n",
+    "            first = stack.pop()\n",
+    "            stack.append(first * (-1))\n",
+    "\n",
+    "        case \"!\":\n",
+    "            first = stack.pop()\n",
+    "            stack.append(math.factorial(first))\n",
+    "\n",
+    "        case \"#\":\n",
+    "            stack.append(stack[-1])\n",
+    "\n",
+    "        case \"@\":\n",
+    "            stack.append(stack.pop(-3))\n",
+    "\n",
+    "print(stack[0])"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "base",
+   "language": "python",
+   "name": "python3"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.12.7"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 5
+}
diff --git a/Python/yandex-python-handbook/chapter_3_1.py b/Python/yandex-python-handbook/chapter_3_1.py
new file mode 100644
index 00000000..49460093
--- /dev/null
+++ b/Python/yandex-python-handbook/chapter_3_1.py
@@ -0,0 +1,301 @@
+# %%
+"""Задания к главе 3.1 "Строки, кортежи, списки".
+
+Хендбук Яндекс "Основы Python".
+"""
+
+# A
+
+# %%
+import math
+
+words_amount = int(input())
+
+for _ in range(words_amount):
+    word = input()
+    if word[0] not in "абв":
+        print("NO")
+        break
+else:
+    print("YES")
+
+# B
+
+# %%
+hor_str = input()
+
+for char in hor_str:
+    print(char)
+
+# C
+
+# %%
+max_length = int(input())
+titles_amount = int(input())
+
+for _ in range(titles_amount):
+    title = input()
+
+    if len(title) > max_length:
+        end = max_length - 3
+        title = title[0:end:] + "..."
+
+    print(title)
+
+# D
+
+# %%
+while (input_str := input()) != "":
+    if input_str.endswith("@@@"):
+        continue
+
+    if input_str.startswith("##"):
+        print(input_str[2::])
+    else:
+        print(input_str)
+
+# E
+
+# %%
+input_str = input().lower()
+
+if input_str == input_str[::-1]:
+    print("YES")
+else:
+    print("NO")
+
+# F
+
+# %%
+lands_amount = int(input())
+
+rabbits_counter = 0
+for _ in range(lands_amount):
+    rabbits_counter += (land := input()).count("зайка")
+
+print(rabbits_counter)
+
+# G
+
+# %%
+two_numbers = input()
+
+print(sum(map(int, two_numbers.split())))
+
+# H
+
+# %%
+lands_amount = int(input())
+
+for _ in range(lands_amount):
+    land = input()
+
+    position = land.find("зайка")
+
+    print(position + 1 if position >= 0 else "Заек нет =(")
+
+# I
+
+# %%
+while line := input():
+    hash_position = line.find("#")
+
+    match (hash_position):
+        case -1:
+            print(line)
+        case 0:
+            continue
+        case _:
+            print(line[0:hash_position:])
+
+# J
+
+# %%
+letters: list[str] = []
+
+while (line := input()) != "ФИНИШ":
+    letters.extend(list("".join(line.lower().split(" "))))
+
+letters.sort()
+
+max_count = 0
+max_count_char: str
+
+for char in letters:
+    current_count = letters.count(char)
+
+    if current_count > max_count:
+        max_count = current_count
+        max_count_char = char
+
+print(max_count_char)
+
+# K
+
+# %%
+titles_amount = int(input())
+
+titles = [input() for _ in range(titles_amount)]
+
+search_request = input().lower()
+
+for title in titles:
+    if title.lower().find(search_request) != -1:
+        print(title)
+
+# L
+
+# %%
+porridge_list = [
+    "Манная",
+    "Гречневая",
+    "Пшённая",
+    "Овсяная",
+    "Рисовая",
+]
+
+
+days_amount = int(input())
+
+for day in range(days_amount):
+    print(porridge_list[day % len(porridge_list)])
+
+# M
+
+# %%
+nums_amount = int(input())
+
+nums: list[int] = [int(input()) for _ in range(nums_amount)]
+
+power = int(input())
+
+for num in nums:
+    print(num**power)
+
+# N
+
+# %%
+nums_iter = map(int, input().split(" "))
+
+power = int(input())
+
+for num in nums_iter:
+    print(num**power, end=" ")
+
+# O
+
+# %%
+nums_list_ = list(map(int, input().split(" ")))
+
+divider_ = nums_list_[0]
+
+for index in range(1, len(nums_list_), 1):
+    next_var = nums_list_[index]
+
+    while next_var:
+        divider_, next_var = next_var, divider_ % next_var
+
+print(divider_)
+
+# P
+
+# Q
+
+# %%
+input_string = "".join(input().lower().split(" "))
+
+print("YES" if input_string == input_string[::-1] else "NO")
+
+# R
+
+# %%
+input_string = input()
+
+length = len(input_string)
+
+counter = 0
+
+for index, digit in enumerate(input_string):
+    counter += 1
+
+    if index < length - 1 and input_string[index + 1] == digit:
+        continue
+
+    print(digit, counter)
+    counter = 0
+
+# S
+
+# %%
+input_list = input().split(" ")
+
+stack_s: list[int] = []
+
+
+for item in input_list:
+    if item.isdigit():
+        stack_s.append(int(item))
+        continue
+
+    second = stack_s.pop()
+    first = stack_s.pop()
+
+    match (item):
+        case "+":
+            stack_s.append(first + second)
+        case "-":
+            stack_s.append(first - second)
+        case "*":
+            stack_s.append(first * second)
+
+print(stack_s[0])
+
+# T
+
+# %%
+input_list = input().split(" ")
+
+stack: list[int] = []
+
+
+for item in input_list:
+    if item.isdigit():
+        stack.append(int(item))
+        continue
+
+    match (item):
+        case "+":
+            second = stack.pop()
+            first = stack.pop()
+            stack.append(first + second)
+
+        case "-":
+            second = stack.pop()
+            first = stack.pop()
+            stack.append(first - second)
+
+        case "*":
+            second = stack.pop()
+            first = stack.pop()
+            stack.append(first * second)
+
+        case "/":
+            second = stack.pop()
+            first = stack.pop()
+            stack.append(first // second)
+
+        case "~":
+            first = stack.pop()
+            stack.append(first * (-1))
+
+        case "!":
+            first = stack.pop()
+            stack.append(math.factorial(first))
+
+        case "#":
+            stack.append(stack[-1])
+
+        case "@":
+            stack.append(stack.pop(-3))
+
+print(stack[0])
diff --git a/Python/yandex-python-handbook/chapter_3_2.ipynb b/Python/yandex-python-handbook/chapter_3_2.ipynb
new file mode 100644
index 00000000..ec948ccd
--- /dev/null
+++ b/Python/yandex-python-handbook/chapter_3_2.ipynb
@@ -0,0 +1,707 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "fc271a33",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "\"\"\"\n",
+    "Задания к главе 3.2 \"Множества, словари\".\n",
+    "\n",
+    "Хендбук Яндекс \"Основы Python\".\n",
+    "\"\"\""
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "52663735",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "A"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "020c0eea",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "from typing import TypedDict\n",
+    "\n",
+    "print(\"\".join(set(input())))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "9a7c198d",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "B"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "dc34bc16",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "print(\"\".join(set(input()) & set(input())))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "6688b968",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "C"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "d6115c69",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "my_set: set[str] = set()\n",
+    "\n",
+    "for _ in range(int(input())):\n",
+    "    items = input().split()\n",
+    "\n",
+    "    for item in items:\n",
+    "        my_set.add(item)\n",
+    "\n",
+    "for item in my_set:\n",
+    "    print(item)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "db1f0d7b",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "D"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "018edb4e",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "semolina_porridge: set[str] = set()\n",
+    "oatmeal: set[str] = set()\n",
+    "\n",
+    "semolina_amount = int(input())\n",
+    "oatmeal_amount = int(input())\n",
+    "\n",
+    "for _ in range(semolina_amount):\n",
+    "    semolina_porridge.add(input())\n",
+    "\n",
+    "for _ in range(oatmeal_amount):\n",
+    "    oatmeal.add(input())\n",
+    "\n",
+    "print(len(semolina_porridge ^ oatmeal) or \"Таких нет\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "5b31b2d1",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "E"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "090b27b8",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "semolina_amount = int(input())\n",
+    "oatmeal_amount = int(input())\n",
+    "\n",
+    "child_names: list[str] = []\n",
+    "\n",
+    "for _ in range(semolina_amount + oatmeal_amount):\n",
+    "    child_names.append(input())\n",
+    "\n",
+    "filtered = filter(lambda name: child_names.count(name) == 1, child_names)\n",
+    "\n",
+    "print(len(list(filtered)) or \"Таких нет\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "9f625dc1",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "F"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "5c6ea8d8",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "semolina_amount = int(input())\n",
+    "oatmeal_amount = int(input())\n",
+    "\n",
+    "names: list[str] = []\n",
+    "\n",
+    "for _ in range(semolina_amount + oatmeal_amount):\n",
+    "    names.append(input())\n",
+    "\n",
+    "filtered = filter(lambda name: names.count(name) == 1, names)\n",
+    "\n",
+    "names_list = sorted(list(filtered))\n",
+    "\n",
+    "print(\"\\n\".join(names_list) if len(names_list) != 0 else \"Таких нет\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "50954764",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "G"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "b479afd6",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "MORSE = {\n",
+    "    \"A\": \".-\",\n",
+    "    \"B\": \"-...\",\n",
+    "    \"C\": \"-.-.\",\n",
+    "    \"D\": \"-..\",\n",
+    "    \"E\": \".\",\n",
+    "    \"F\": \"..-.\",\n",
+    "    \"G\": \"--.\",\n",
+    "    \"H\": \"....\",\n",
+    "    \"I\": \"..\",\n",
+    "    \"J\": \".---\",\n",
+    "    \"K\": \"-.-\",\n",
+    "    \"L\": \".-..\",\n",
+    "    \"M\": \"--\",\n",
+    "    \"N\": \"-.\",\n",
+    "    \"O\": \"---\",\n",
+    "    \"P\": \".--.\",\n",
+    "    \"Q\": \"--.-\",\n",
+    "    \"R\": \".-.\",\n",
+    "    \"S\": \"...\",\n",
+    "    \"T\": \"-\",\n",
+    "    \"U\": \"..-\",\n",
+    "    \"V\": \"...-\",\n",
+    "    \"W\": \".--\",\n",
+    "    \"X\": \"-..-\",\n",
+    "    \"Y\": \"-.--\",\n",
+    "    \"Z\": \"--..\",\n",
+    "    \"0\": \"-----\",\n",
+    "    \"1\": \".----\",\n",
+    "    \"2\": \"..---\",\n",
+    "    \"3\": \"...--\",\n",
+    "    \"4\": \"....-\",\n",
+    "    \"5\": \".....\",\n",
+    "    \"6\": \"-....\",\n",
+    "    \"7\": \"--...\",\n",
+    "    \"8\": \"---..\",\n",
+    "    \"9\": \"----.\",\n",
+    "}\n",
+    "\n",
+    "words = input().upper().split()\n",
+    "\n",
+    "coded_words = [\" \".join(map(lambda char: MORSE[char], list(w))) for w in words]\n",
+    "\n",
+    "print(\"\\n\".join(coded_words))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "2b47c9f4",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "H"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "bc032881",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "porridge_dict: dict[str, list[str]] = {}\n",
+    "\n",
+    "for _ in range(int(input())):\n",
+    "    input_list = input().split()\n",
+    "    name = input_list[0]\n",
+    "\n",
+    "    for porridge in input_list[1::]:\n",
+    "        if porridge not in porridge_dict:\n",
+    "            porridge_dict[porridge] = []\n",
+    "        porridge_dict[porridge].append(name)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "target_porridge = input()\n",
+    "\n",
+    "if target_porridge in porridge_dict:\n",
+    "    names_list = sorted(porridge_dict[target_porridge])\n",
+    "    print(\"\\n\".join(names_list))\n",
+    "else:\n",
+    "    print(\"Таких нет\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "d9028306",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "I"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "ecd002ff",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "lands_dict: dict[str, int] = {}\n",
+    "\n",
+    "while land := input():\n",
+    "    for word in land.split():\n",
+    "        if word not in lands_dict:\n",
+    "            lands_dict[word] = 0\n",
+    "        lands_dict[word] = (lands_dict[word] or 0) + 1\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "for key, value in lands_dict.items():\n",
+    "    print(key, value)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "942bcb6f",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "J"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "24d58461",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "LETTERS: dict[str, str] = {\n",
+    "    \"А\": \"A\",\n",
+    "    \"Б\": \"B\",\n",
+    "    \"В\": \"V\",\n",
+    "    \"Г\": \"G\",\n",
+    "    \"Д\": \"D\",\n",
+    "    \"Е\": \"E\",\n",
+    "    \"Ё\": \"E\",\n",
+    "    \"Ж\": \"ZH\",\n",
+    "    \"З\": \"Z\",\n",
+    "    \"И\": \"I\",\n",
+    "    \"Й\": \"I\",\n",
+    "    \"К\": \"K\",\n",
+    "    \"Л\": \"L\",\n",
+    "    \"М\": \"M\",\n",
+    "    \"Н\": \"N\",\n",
+    "    \"О\": \"O\",\n",
+    "    \"П\": \"P\",\n",
+    "    \"Р\": \"R\",\n",
+    "    \"С\": \"S\",\n",
+    "    \"Т\": \"T\",\n",
+    "    \"У\": \"U\",\n",
+    "    \"Ф\": \"F\",\n",
+    "    \"Х\": \"KH\",\n",
+    "    \"Ц\": \"TC\",\n",
+    "    \"Ч\": \"CH\",\n",
+    "    \"Ш\": \"SH\",\n",
+    "    \"Щ\": \"SHCH\",\n",
+    "    \"Ы\": \"Y\",\n",
+    "    \"Э\": \"E\",\n",
+    "    \"Ю\": \"IU\",\n",
+    "    \"Я\": \"IA\",\n",
+    "    \"Ь\": \"\",\n",
+    "    \"Ъ\": \"\",\n",
+    "}\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "input_str = input()\n",
+    "\n",
+    "for char in input_str:\n",
+    "    if char.upper() not in LETTERS:\n",
+    "        print(char, end=\"\")\n",
+    "    else:\n",
+    "        is_upper = char.isupper()\n",
+    "        translit = LETTERS[char.upper()]\n",
+    "\n",
+    "        display_value = translit.capitalize() if is_upper else translit.lower()\n",
+    "\n",
+    "        print(display_value, end=\"\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "eb8f2ac3",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "K"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "57e55079",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "names_dict: dict[str, int] = {}\n",
+    "\n",
+    "for _ in range(int(input())):\n",
+    "    name = input()\n",
+    "\n",
+    "    if name in names_dict:\n",
+    "        names_dict[name] += 1\n",
+    "    else:\n",
+    "        names_dict[name] = 1\n",
+    "\n",
+    "print(sum(filter(lambda value: value > 1, names_dict.values())))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "e3a265ac",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "L"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "66aebe14",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "names_dict_l: dict[str, int] = {}\n",
+    "\n",
+    "for _ in range(int(input())):\n",
+    "    name = input()\n",
+    "\n",
+    "    if name in names_dict_l:\n",
+    "        names_dict_l[name] += 1\n",
+    "    else:\n",
+    "        names_dict_l[name] = 1\n",
+    "\n",
+    "pairs = list(filter(lambda item: item[1] > 1, names_dict_l.items()))\n",
+    "\n",
+    "pairs.sort(key=lambda pair: pair[0])\n",
+    "\n",
+    "if len(pairs) != 0:\n",
+    "    for name, counter in pairs:\n",
+    "        print(name, \"-\", counter)\n",
+    "else:\n",
+    "    print(\"Однофамильцев нет\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "e87348a8",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "M"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "b33b32b4",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "dishes_amount = int(input())\n",
+    "\n",
+    "dishes = {input() for _ in range(dishes_amount)}\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "not_allowed_dishes = set()\n",
+    "\n",
+    "for _ in range(int(input())):\n",
+    "    for _ in range(int(input())):\n",
+    "        not_allowed_dishes.add(input())\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "allowed_dishes = sorted(list(dishes - not_allowed_dishes))\n",
+    "\n",
+    "result = \"\\n\".join(allowed_dishes)\n",
+    "\n",
+    "print(result or \"Готовить нечего\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "4634b00e",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "N"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "7a5e96b1",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "ingredients = {input() for _ in range(int(input()))}\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "cookbook: dict[str, set[str]] = {}\n",
+    "\n",
+    "for _ in range(int(input())):\n",
+    "    dish = input()\n",
+    "    cookbook[dish] = set()\n",
+    "\n",
+    "    for _ in range(int(input())):\n",
+    "        cookbook[dish].add(input())\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "allowed_dishes_n: list[str] = []\n",
+    "\n",
+    "for dish, ingredients_list in cookbook.items():\n",
+    "    if ingredients >= ingredients_list:\n",
+    "        allowed_dishes_n.append(dish)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "sorted_dishes = sorted(allowed_dishes_n)\n",
+    "\n",
+    "print(\"\\n\".join(sorted_dishes) if sorted_dishes else \"Готовить нечего\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "dfb2012e",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "O"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "09758100",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "class NumberStats(TypedDict):\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    Статистика числа, содержащая информацию о составе цифр.\n",
+    "\n",
+    "    Attributes:\n",
+    "        digits (int): Общее количество цифр в числе\n",
+    "        units (int): Количество единиц в числе\n",
+    "        zeros (int): Количество нулей в числе\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "\n",
+    "    digits: int\n",
+    "    units: int\n",
+    "    zeros: int\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "statistics: list[NumberStats] = []\n",
+    "\n",
+    "for number in input().split():\n",
+    "    bin_number = f\"{int(number):b}\"\n",
+    "\n",
+    "    statistics.append(\n",
+    "        {\n",
+    "            \"digits\": len(bin_number),\n",
+    "            \"units\": bin_number.count(\"1\"),\n",
+    "            \"zeros\": bin_number.count(\"0\"),\n",
+    "        }\n",
+    "    )\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "print(statistics)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "fe4b7049",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "P"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "28908b74",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "items_set: set[str] = set()\n",
+    "\n",
+    "while land := input():\n",
+    "    items_list = land.split()\n",
+    "\n",
+    "    for index, item in enumerate(items_list):\n",
+    "        if item == \"зайка\":\n",
+    "            if index > 0:\n",
+    "                items_set.add(items_list[index - 1])\n",
+    "            if index < len(items_list) - 1:\n",
+    "                items_set.add(items_list[index + 1])\n",
+    "\n",
+    "for item in items_set:\n",
+    "    print(item)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "0219bb20",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Q"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "15948e37",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "class Person(TypedDict):\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    Информация о друзьях первой и второй линии.\n",
+    "\n",
+    "    Attributes:\n",
+    "        first_line set[str]: Друзья первой линии\n",
+    "        second_line set[str]: Друзья второй линии\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "\n",
+    "    first_line: set[str]\n",
+    "    second_line: set[str]\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "friends: dict[str, Person] = {}\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "def create_person(person_name: str) -> None:\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    Добавляет имя в словарь friends, если имя в словаре отсутствует.\n",
+    "\n",
+    "    Args:\n",
+    "        name (str): добавляемое имя\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    if person_name not in friends:\n",
+    "        new_person: Person = {\"first_line\": set(), \"second_line\": set()}\n",
+    "        friends[person_name] = new_person\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "while names := input().split():\n",
+    "    person, friend = names\n",
+    "\n",
+    "    create_person(person)\n",
+    "\n",
+    "    friends[person][\"first_line\"].add(friend)\n",
+    "\n",
+    "    create_person(friend)\n",
+    "\n",
+    "    friends[friend][\"first_line\"].add(person)\n",
+    "\n",
+    "for name, friends_dict in friends.items():\n",
+    "    nearest_friends = friends_dict[\"first_line\"]\n",
+    "\n",
+    "    for nearest_friend in nearest_friends:\n",
+    "\n",
+    "        first_line = friends[nearest_friend][\"first_line\"]\n",
+    "        second_line = friends[nearest_friend][\"second_line\"]\n",
+    "        added_friends = second_line | nearest_friends - first_line\n",
+    "        added_friends.discard(nearest_friend)\n",
+    "\n",
+    "        friends[nearest_friend][\"second_line\"] = added_friends\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "for name in sorted(friends.keys()):\n",
+    "    print(f\"{name}: {', '.join(sorted(friends[name]['second_line']))}\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "ab65767b",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "S"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "82ab0eb5",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "toys: list[str] = []\n",
+    "\n",
+    "for _ in range(int(input())):\n",
+    "    child_toys = set(input().split(\": \")[1].split(\", \"))\n",
+    "\n",
+    "    toys.extend(child_toys)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "all_toys: set[str] = set()\n",
+    "unique: set[str] = set()\n",
+    "\n",
+    "for toy in toys:\n",
+    "    if toy not in all_toys:\n",
+    "        all_toys.add(toy)\n",
+    "        unique.add(toy)\n",
+    "    else:\n",
+    "        unique.discard(toy)\n",
+    "\n",
+    "for toy in sorted(unique):\n",
+    "    print(toy)"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "base",
+   "language": "python",
+   "name": "python3"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.12.7"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 5
+}
diff --git a/Python/yandex-python-handbook/chapter_3_2.py b/Python/yandex-python-handbook/chapter_3_2.py
new file mode 100644
index 00000000..68b7135e
--- /dev/null
+++ b/Python/yandex-python-handbook/chapter_3_2.py
@@ -0,0 +1,456 @@
+"""Задания к главе 3.2 "Множества, словари".
+
+Хендбук Яндекс "Основы Python".
+"""
+
+# A
+
+# +
+from typing import TypedDict
+
+print("".join(set(input())))
+# -
+
+# B
+
+print("".join(set(input()) & set(input())))
+
+# C
+
+# +
+my_set: set[str] = set()
+
+for _ in range(int(input())):
+    items = input().split()
+
+    for item in items:
+        my_set.add(item)
+
+for item in my_set:
+    print(item)
+# -
+
+# D
+
+# +
+semolina_porridge: set[str] = set()
+oatmeal: set[str] = set()
+
+semolina_amount = int(input())
+oatmeal_amount = int(input())
+
+for _ in range(semolina_amount):
+    semolina_porridge.add(input())
+
+for _ in range(oatmeal_amount):
+    oatmeal.add(input())
+
+print(len(semolina_porridge ^ oatmeal) or "Таких нет")
+# -
+
+# E
+
+# +
+semolina_amount = int(input())
+oatmeal_amount = int(input())
+
+child_names: list[str] = []
+
+for _ in range(semolina_amount + oatmeal_amount):
+    child_names.append(input())
+
+filtered = filter(lambda name: child_names.count(name) == 1, child_names)
+
+print(len(list(filtered)) or "Таких нет")
+# -
+
+# F
+
+# +
+semolina_amount = int(input())
+oatmeal_amount = int(input())
+
+names: list[str] = []
+
+for _ in range(semolina_amount + oatmeal_amount):
+    names.append(input())
+
+filtered = filter(lambda name: names.count(name) == 1, names)
+
+names_list = sorted(list(filtered))
+
+print("\n".join(names_list) if len(names_list) != 0 else "Таких нет")
+# -
+
+# G
+
+# +
+MORSE = {
+    "A": ".-",
+    "B": "-...",
+    "C": "-.-.",
+    "D": "-..",
+    "E": ".",
+    "F": "..-.",
+    "G": "--.",
+    "H": "....",
+    "I": "..",
+    "J": ".---",
+    "K": "-.-",
+    "L": ".-..",
+    "M": "--",
+    "N": "-.",
+    "O": "---",
+    "P": ".--.",
+    "Q": "--.-",
+    "R": ".-.",
+    "S": "...",
+    "T": "-",
+    "U": "..-",
+    "V": "...-",
+    "W": ".--",
+    "X": "-..-",
+    "Y": "-.--",
+    "Z": "--..",
+    "0": "-----",
+    "1": ".----",
+    "2": "..---",
+    "3": "...--",
+    "4": "....-",
+    "5": ".....",
+    "6": "-....",
+    "7": "--...",
+    "8": "---..",
+    "9": "----.",
+}
+
+words = input().upper().split()
+
+coded_words = [" ".join(map(lambda char: MORSE[char], list(w))) for w in words]
+
+print("\n".join(coded_words))
+# -
+
+# H
+
+# +
+porridge_dict: dict[str, list[str]] = {}
+
+for _ in range(int(input())):
+    input_list = input().split()
+    name = input_list[0]
+
+    for porridge in input_list[1::]:
+        if porridge not in porridge_dict:
+            porridge_dict[porridge] = []
+        porridge_dict[porridge].append(name)
+
+
+target_porridge = input()
+
+if target_porridge in porridge_dict:
+    names_list = sorted(porridge_dict[target_porridge])
+    print("\n".join(names_list))
+else:
+    print("Таких нет")
+# -
+
+# I
+
+# +
+lands_dict: dict[str, int] = {}
+
+while land := input():
+    for word in land.split():
+        if word not in lands_dict:
+            lands_dict[word] = 0
+        lands_dict[word] = (lands_dict[word] or 0) + 1
+
+
+for key, value in lands_dict.items():
+    print(key, value)
+# -
+
+# J
+
+# +
+LETTERS: dict[str, str] = {
+    "А": "A",
+    "Б": "B",
+    "В": "V",
+    "Г": "G",
+    "Д": "D",
+    "Е": "E",
+    "Ё": "E",
+    "Ж": "ZH",
+    "З": "Z",
+    "И": "I",
+    "Й": "I",
+    "К": "K",
+    "Л": "L",
+    "М": "M",
+    "Н": "N",
+    "О": "O",
+    "П": "P",
+    "Р": "R",
+    "С": "S",
+    "Т": "T",
+    "У": "U",
+    "Ф": "F",
+    "Х": "KH",
+    "Ц": "TC",
+    "Ч": "CH",
+    "Ш": "SH",
+    "Щ": "SHCH",
+    "Ы": "Y",
+    "Э": "E",
+    "Ю": "IU",
+    "Я": "IA",
+    "Ь": "",
+    "Ъ": "",
+}
+
+
+input_str = input()
+
+for char in input_str:
+    if char.upper() not in LETTERS:
+        print(char, end="")
+    else:
+        is_upper = char.isupper()
+        translit = LETTERS[char.upper()]
+
+        display_value = translit.capitalize() if is_upper else translit.lower()
+
+        print(display_value, end="")
+# -
+
+# K
+
+# +
+names_dict: dict[str, int] = {}
+
+for _ in range(int(input())):
+    name = input()
+
+    if name in names_dict:
+        names_dict[name] += 1
+    else:
+        names_dict[name] = 1
+
+print(sum(filter(lambda value: value > 1, names_dict.values())))
+# -
+
+# L
+
+# +
+names_dict_l: dict[str, int] = {}
+
+for _ in range(int(input())):
+    name = input()
+
+    if name in names_dict_l:
+        names_dict_l[name] += 1
+    else:
+        names_dict_l[name] = 1
+
+pairs = list(filter(lambda item: item[1] > 1, names_dict_l.items()))
+
+pairs.sort(key=lambda pair: pair[0])
+
+if len(pairs) != 0:
+    for name, counter in pairs:
+        print(name, "-", counter)
+else:
+    print("Однофамильцев нет")
+# -
+
+# M
+
+# +
+dishes_amount = int(input())
+
+dishes = {input() for _ in range(dishes_amount)}
+
+
+not_allowed_dishes = set()
+
+for _ in range(int(input())):
+    for _ in range(int(input())):
+        not_allowed_dishes.add(input())
+
+
+allowed_dishes = sorted(list(dishes - not_allowed_dishes))
+
+result = "\n".join(allowed_dishes)
+
+print(result or "Готовить нечего")
+# -
+
+# N
+
+# +
+ingredients = {input() for _ in range(int(input()))}
+
+
+cookbook: dict[str, set[str]] = {}
+
+for _ in range(int(input())):
+    dish = input()
+    cookbook[dish] = set()
+
+    for _ in range(int(input())):
+        cookbook[dish].add(input())
+
+
+allowed_dishes_n: list[str] = []
+
+for dish, ingredients_list in cookbook.items():
+    if ingredients >= ingredients_list:
+        allowed_dishes_n.append(dish)
+
+
+sorted_dishes = sorted(allowed_dishes_n)
+
+print("\n".join(sorted_dishes) if sorted_dishes else "Готовить нечего")
+
+
+# -
+
+# O
+
+
+# +
+class NumberStats(TypedDict):
+    """Статистика числа, содержащая информацию о составе цифр.
+
+    Attributes:
+        digits (int): Общее количество цифр в числе
+        units (int): Количество единиц в числе
+        zeros (int): Количество нулей в числе
+    """
+
+    digits: int
+    units: int
+    zeros: int
+
+
+statistics: list[NumberStats] = []
+
+for number in input().split():
+    bin_number = f"{int(number):b}"
+
+    statistics.append(
+        {
+            "digits": len(bin_number),
+            "units": bin_number.count("1"),
+            "zeros": bin_number.count("0"),
+        }
+    )
+
+
+print(statistics)
+# -
+
+# P
+
+# +
+items_set: set[str] = set()
+
+while land := input():
+    items_list = land.split()
+
+    for index, item in enumerate(items_list):
+        if item == "зайка":
+            if index > 0:
+                items_set.add(items_list[index - 1])
+            if index < len(items_list) - 1:
+                items_set.add(items_list[index + 1])
+
+for item in items_set:
+    print(item)
+
+
+# -
+
+# Q
+
+
+# +
+class Person(TypedDict):
+    """Информация о друзьях первой и второй линии.
+
+    Attributes:
+        first_line set[str]: Друзья первой линии
+        second_line set[str]: Друзья второй линии
+    """
+
+    first_line: set[str]
+    second_line: set[str]
+
+
+friends: dict[str, Person] = {}
+
+
+def create_person(person_name: str) -> None:
+    """Добавляет имя в словарь friends, если имя в словаре отсутствует.
+
+    Args:
+        name (str): добавляемое имя
+    """
+    if person_name not in friends:
+        new_person: Person = {"first_line": set(), "second_line": set()}
+        friends[person_name] = new_person
+
+
+while names := input().split():
+    person, friend = names
+
+    create_person(person)
+
+    friends[person]["first_line"].add(friend)
+
+    create_person(friend)
+
+    friends[friend]["first_line"].add(person)
+
+for name, friends_dict in friends.items():
+    nearest_friends = friends_dict["first_line"]
+
+    for nearest_friend in nearest_friends:
+
+        first_line = friends[nearest_friend]["first_line"]
+        second_line = friends[nearest_friend]["second_line"]
+        added_friends = second_line | nearest_friends - first_line
+        added_friends.discard(nearest_friend)
+
+        friends[nearest_friend]["second_line"] = added_friends
+
+
+for name in sorted(friends.keys()):
+    print(f"{name}: {', '.join(sorted(friends[name]['second_line']))}")
+# -
+
+# S
+
+# +
+toys: list[str] = []
+
+for _ in range(int(input())):
+    child_toys = set(input().split(": ")[1].split(", "))
+
+    toys.extend(child_toys)
+
+
+all_toys: set[str] = set()
+unique: set[str] = set()
+
+for toy in toys:
+    if toy not in all_toys:
+        all_toys.add(toy)
+        unique.add(toy)
+    else:
+        unique.discard(toy)
+
+for toy in sorted(unique):
+    print(toy)
diff --git a/Python/yandex-python-handbook/chapter_3_3.ipynb b/Python/yandex-python-handbook/chapter_3_3.ipynb
new file mode 100644
index 00000000..1ffbb67c
--- /dev/null
+++ b/Python/yandex-python-handbook/chapter_3_3.ipynb
@@ -0,0 +1,503 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "144d3bac",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "\"\"\"\n",
+    "Задания к главе 3.3.\n",
+    "\n",
+    "\"Списочные выражения. Модель памяти для типов языка Python\".\n",
+    "\n",
+    "Хендбук Яндекс \"Основы Python\".\n",
+    "\"\"\""
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "52663735",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "A"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "020c0eea",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "start_a = int(input())\n",
+    "start_b = int(input())\n",
+    "result = [num**2 for num in range(start_a, start_b + 1)]"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "9a7c198d",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "B"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "dc34bc16",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "start_a = int(input())\n",
+    "finish_b = int(input())\n",
+    "result_b = [\n",
+    "    number**2\n",
+    "    for number in range(\n",
+    "        start_a,\n",
+    "        finish_b + 1 if start_a < finish_b else finish_b - 1,\n",
+    "        1 if start_a < finish_b else -1,\n",
+    "    )\n",
+    "]"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "6688b968",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "C"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "d6115c69",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "start_c = int(input())\n",
+    "finish_c = int(input())\n",
+    "divider_c = int(input())\n",
+    "\n",
+    "range_c = range(start_c, finish_c + 1)\n",
+    "\n",
+    "result_c = [num for num in range_c if num % divider_c == 0]"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "db1f0d7b",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "D"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "018edb4e",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "numbers_d = [1, 2, 3, 4, 5]\n",
+    "\n",
+    "result_d = {num for num in numbers_d if num % 2 == 1}"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "5b31b2d1",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "E"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "090b27b8",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "numbers_e = [1, 2, 3, 4, 5]\n",
+    "\n",
+    "result_e = {num for num in numbers_e if num**0.5 // 1 == num**0.5}"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "9f625dc1",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "F"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "5c6ea8d8",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "sentence = \"Мама мыла раму\"\n",
+    "\n",
+    "result_f = [len(x) for x in sentence.split()]"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "50954764",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "G"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "b479afd6",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "text = \"2 + 2 = 4\"\n",
+    "\n",
+    "\"\".join([char for char in text if char.isdigit()])"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "2b47c9f4",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "H"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "bc032881",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "string = \"Российская Федерация\"\n",
+    "\n",
+    "\"\".join([word[0].upper() for word in string.split()])"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "d9028306",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "I"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "ecd002ff",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "numbers_i = [3, 1, 2, 3, 2, 2, 1]\n",
+    "\n",
+    "\" - \".join(map(str, sorted(set(numbers_i))))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "942bcb6f",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "J"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "24d58461",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "words_j = \"Ехали медведи на велосипеде\"\n",
+    "\n",
+    "vowels = \"аяуюоёэеиыaeiouy\"\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "def is_valid(word: str) -> bool:\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    Функция для проверки количества гласных в слове.\n",
+    "\n",
+    "    Args:\n",
+    "        word (str): слово для проверки\n",
+    "\n",
+    "    Returns:\n",
+    "        bool: True, если гласных 3 или больше. Иначе False\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    return len([letter for letter in word if letter.lower() in vowels]) >= 3\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "result_j = [word for word in words_j.split() if is_valid(word)]"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "eb8f2ac3",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "K"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "57e55079",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "numbers_k = [1, 2, 1, 3, 1, 2, 2, 4, 1, 2, 5, 1, 2]\n",
+    "\n",
+    "result_k = {num for num in numbers_k if numbers_k.count(num) == 1}"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "e3a265ac",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "L"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "66aebe14",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "numbers_l = {2, 4, 5, 7, -10, -8, 10, -9, -1}\n",
+    "\n",
+    "max({num1 * num2 for num1 in numbers_l for num2 in numbers_l if num1 != num2})"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "e87348a8",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "M"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "b33b32b4",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "data_m = {\"a\": [1, 2, 3], \"b\": [2, 3, 4, 5]}\n",
+    "\n",
+    "result_m = min((sum(nums), letter) for letter, nums in data_m.items())[1]"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "4634b00e",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "N"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "7a5e96b1",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "data_n = {\"a\": [1, 2, 1], \"b\": [2, 3, 2, 5, 1]}\n",
+    "\n",
+    "items_n = data_n.items()\n",
+    "\n",
+    "result_n = {letter for letter, nums in items_n if len(nums) != len(set(nums))}"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "dfb2012e",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "O"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "09758100",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "text_o = \"Мама мыла раму!\"\n",
+    "\n",
+    "result_o = {\n",
+    "    letter: text_o.lower().count(letter)\n",
+    "    for letter in text_o.lower()\n",
+    "    if letter.isalpha()\n",
+    "}"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "fe4b7049",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "P"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "28908b74",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "rle = [(\"a\", 2), (\"b\", 3), (\"c\", 1)]\n",
+    "\n",
+    "\"\".join(letter * count for letter, count in rle)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "0219bb20",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Q"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "15948e37",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "num_q = 3\n",
+    "\n",
+    "range_q = range(1, num_q + 1)\n",
+    "\n",
+    "result_q = [[column * row for column in range_q] for row in range_q]"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "984fcee7",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "R"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "9a58a58b",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "numbers_r = {1, 2, 3, 4, 5}\n",
+    "\n",
+    "result_r = {\n",
+    "    num: [divider for divider in range(1, num + 1) if num % divider == 0]\n",
+    "    for num in numbers_r\n",
+    "}"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "ab65767b",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "S"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "82ab0eb5",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "numbers_s = {1, 2, 3, 4, 5}\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "def is_prime(num: int) -> bool:\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    Функция для проверки простого числа.\n",
+    "\n",
+    "    Args:\n",
+    "        num (int): слово для проверки\n",
+    "\n",
+    "    Returns:\n",
+    "        bool: True, если число простое. Иначе False\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    if num <= 1:\n",
+    "        return False\n",
+    "\n",
+    "    dividers_range = range(2, int(num**0.5 + 1))\n",
+    "\n",
+    "    return len([div for div in dividers_range if not num % div]) == 0\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "result_s = {num for num in numbers_s if is_prime(num)}"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "61f9f74e",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "T"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "07c79c6b",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "text_t = \"ехали медведи на велосипеде\"\n",
+    "\n",
+    "result_t = {\n",
+    "    tuple(sorted([word1, word2]))\n",
+    "    for word1 in text_t.split()\n",
+    "    for word2 in text_t.split()\n",
+    "    if word1 != word2 and len(set(word1) & set(word2)) >= 3\n",
+    "}"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "base",
+   "language": "python",
+   "name": "python3"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.12.7"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 5
+}
diff --git a/Python/yandex-python-handbook/chapter_3_3.py b/Python/yandex-python-handbook/chapter_3_3.py
new file mode 100644
index 00000000..a6f2b799
--- /dev/null
+++ b/Python/yandex-python-handbook/chapter_3_3.py
@@ -0,0 +1,221 @@
+"""Задания к главе 3.3.
+
+"Списочные выражения. Модель памяти для типов языка Python".
+
+Хендбук Яндекс "Основы Python".
+"""
+
+# A
+
+start_a = int(input())
+start_b = int(input())
+result = [num**2 for num in range(start_a, start_b + 1)]
+
+# B
+
+start_a = int(input())
+finish_b = int(input())
+result_b = [
+    number**2
+    for number in range(
+        start_a,
+        finish_b + 1 if start_a < finish_b else finish_b - 1,
+        1 if start_a < finish_b else -1,
+    )
+]
+
+# C
+
+# +
+start_c = int(input())
+finish_c = int(input())
+divider_c = int(input())
+
+range_c = range(start_c, finish_c + 1)
+
+result_c = [num for num in range_c if num % divider_c == 0]
+# -
+
+# D
+
+# +
+numbers_d = [1, 2, 3, 4, 5]
+
+result_d = {num for num in numbers_d if num % 2 == 1}
+# -
+
+# E
+
+# +
+numbers_e = [1, 2, 3, 4, 5]
+
+result_e = {num for num in numbers_e if num**0.5 // 1 == num**0.5}
+# -
+
+# F
+
+# +
+sentence = "Мама мыла раму"
+
+result_f = [len(x) for x in sentence.split()]
+# -
+
+# G
+
+# +
+text = "2 + 2 = 4"
+
+"".join([char for char in text if char.isdigit()])
+# -
+
+# H
+
+# +
+string = "Российская Федерация"
+
+"".join([word[0].upper() for word in string.split()])
+# -
+
+# I
+
+# +
+numbers_i = [3, 1, 2, 3, 2, 2, 1]
+
+" - ".join(map(str, sorted(set(numbers_i))))
+# -
+
+# J
+
+# +
+words_j = "Ехали медведи на велосипеде"
+
+vowels = "аяуюоёэеиыaeiouy"
+
+
+def is_valid(word: str) -> bool:
+    """Функция для проверки количества гласных в слове.
+
+    Args:
+        word (str): слово для проверки
+
+    Returns:
+        bool: True, если гласных 3 или больше. Иначе False
+    """
+    return len([letter for letter in word if letter.lower() in vowels]) >= 3
+
+
+result_j = [word for word in words_j.split() if is_valid(word)]
+# -
+
+# K
+
+# +
+numbers_k = [1, 2, 1, 3, 1, 2, 2, 4, 1, 2, 5, 1, 2]
+
+result_k = {num for num in numbers_k if numbers_k.count(num) == 1}
+# -
+
+# L
+
+# +
+numbers_l = {2, 4, 5, 7, -10, -8, 10, -9, -1}
+
+max({num1 * num2 for num1 in numbers_l for num2 in numbers_l if num1 != num2})
+# -
+
+# M
+
+# +
+data_m = {"a": [1, 2, 3], "b": [2, 3, 4, 5]}
+
+result_m = min((sum(nums), letter) for letter, nums in data_m.items())[1]
+# -
+
+# N
+
+# +
+data_n = {"a": [1, 2, 1], "b": [2, 3, 2, 5, 1]}
+
+items_n = data_n.items()
+
+result_n = {letter for letter, nums in items_n if len(nums) != len(set(nums))}
+# -
+
+# O
+
+# +
+text_o = "Мама мыла раму!"
+
+result_o = {
+    letter: text_o.lower().count(letter)
+    for letter in text_o.lower()
+    if letter.isalpha()
+}
+# -
+
+# P
+
+# +
+rle = [("a", 2), ("b", 3), ("c", 1)]
+
+"".join(letter * count for letter, count in rle)
+# -
+
+# Q
+
+# +
+num_q = 3
+
+range_q = range(1, num_q + 1)
+
+result_q = [[column * row for column in range_q] for row in range_q]
+# -
+
+# R
+
+# +
+numbers_r = {1, 2, 3, 4, 5}
+
+result_r = {
+    num: [divider for divider in range(1, num + 1) if num % divider == 0]
+    for num in numbers_r
+}
+# -
+
+# S
+
+# +
+numbers_s = {1, 2, 3, 4, 5}
+
+
+def is_prime(num: int) -> bool:
+    """Функция для проверки простого числа.
+
+    Args:
+        num (int): слово для проверки
+
+    Returns:
+        bool: True, если число простое. Иначе False
+    """
+    if num <= 1:
+        return False
+
+    dividers_range = range(2, int(num**0.5 + 1))
+
+    return len([div for div in dividers_range if not num % div]) == 0
+
+
+result_s = {num for num in numbers_s if is_prime(num)}
+# -
+
+# T
+
+# +
+text_t = "ехали медведи на велосипеде"
+
+result_t = {
+    tuple(sorted([word1, word2]))
+    for word1 in text_t.split()
+    for word2 in text_t.split()
+    if word1 != word2 and len(set(word1) & set(word2)) >= 3
+}
diff --git a/Python/yandex-python-handbook/chapter_3_4.ipynb b/Python/yandex-python-handbook/chapter_3_4.ipynb
new file mode 100644
index 00000000..495160e5
--- /dev/null
+++ b/Python/yandex-python-handbook/chapter_3_4.ipynb
@@ -0,0 +1,659 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "144d3bac",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "\"\"\"\n",
+    "Задания к главе 3.4.\n",
+    "\n",
+    "\"Встроенные возможности по работе с коллекциями\".\n",
+    "\n",
+    "Хендбук Яндекс \"Основы Python\".\n",
+    "\"\"\""
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "52663735",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "A"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "020c0eea",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "from itertools import (\n",
+    "    accumulate,\n",
+    "    chain,\n",
+    "    combinations,\n",
+    "    count,\n",
+    "    cycle,\n",
+    "    permutations,\n",
+    "    product,\n",
+    ")\n",
+    "\n",
+    "items_list = input().split()\n",
+    "\n",
+    "for index, item in enumerate(items_list):\n",
+    "    print(f\"{index + 1}. {item}\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "9a7c198d",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "B"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "dc34bc16",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "colunm1 = input().split(\", \")\n",
+    "colunm2 = input().split(\", \")\n",
+    "\n",
+    "for child1, child2 in zip(colunm1, colunm2):\n",
+    "    print(f\"{child1} - {child2}\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "6688b968",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "C"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "d6115c69",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "nums = list(map(float, input().split()))\n",
+    "\n",
+    "for num in count(nums[0], nums[2]):\n",
+    "    rounded = round(num, 2)\n",
+    "\n",
+    "    if rounded > nums[1]:\n",
+    "        break\n",
+    "\n",
+    "    print(rounded)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "db1f0d7b",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "D"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "018edb4e",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "words = input().split()\n",
+    "\n",
+    "for word in accumulate(map(lambda x: \" \" + x, words)):\n",
+    "    print(word[1:])"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "5b31b2d1",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "E"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "090b27b8",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "list1 = input().split(\", \")\n",
+    "list2 = input().split(\", \")\n",
+    "list3 = input().split(\", \")\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "main_list = sorted(chain(list1, list2, list3))\n",
+    "\n",
+    "for index, item in enumerate(main_list):\n",
+    "    print(f\"{index + 1}. {item}\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "9f625dc1",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "F"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "5c6ea8d8",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "suits_f = [\"пик\", \"треф\", \"бубен\", \"червей\"]\n",
+    "weights_f = [2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, \"валет\", \"дама\", \"король\", \"туз\"]\n",
+    "\n",
+    "suit_to_exclude = input()\n",
+    "\n",
+    "suits_f.remove(suit_to_exclude)\n",
+    "\n",
+    "for weight, suit in product(weights_f, suits_f):\n",
+    "    print(weight, suit)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "50954764",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "G"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "b479afd6",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "students = [input() for _ in range(int(input()))]\n",
+    "\n",
+    "for student1, student2 in combinations(students, r=2):\n",
+    "    print(f\"{student1} - {student2}\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "2b47c9f4",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "H"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "bc032881",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "porridges = [input() for _ in range(int(input()))]\n",
+    "days_amount = int(input())\n",
+    "\n",
+    "counter = 1\n",
+    "\n",
+    "for porridge in cycle(porridges):\n",
+    "    if counter > days_amount:\n",
+    "        break\n",
+    "\n",
+    "    print(porridge)\n",
+    "    counter += 1"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "d9028306",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "I"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "ecd002ff",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "size = int(input())\n",
+    "\n",
+    "table = [x * y for x, y in product(range(1, size + 1), repeat=2)]\n",
+    "\n",
+    "for index in range(0, size * size):\n",
+    "    end = \" \" if (index + 1) % size != 0 else \"\\n\"\n",
+    "\n",
+    "    print(table[index], end=end)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "942bcb6f",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "J"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "24d58461",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "slices = int(input())\n",
+    "\n",
+    "print(\"А Б В\")\n",
+    "\n",
+    "for value1, value2 in product(range(1, slices), repeat=2):\n",
+    "    value3 = slices - value1 - value2\n",
+    "\n",
+    "    if value3 > 0:\n",
+    "        print(value1, value2, value3)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "eb8f2ac3",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "K"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "57e55079",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "height_k = int(input())\n",
+    "width_k = int(input())\n",
+    "\n",
+    "max_length = len(str(height_k * width_k))\n",
+    "\n",
+    "for row, column in product(range(1, height_k + 1), range(1, width_k + 1)):\n",
+    "    print(f\"{column + width_k * (row - 1):>{max_length}}\", end=\" \")\n",
+    "\n",
+    "    if column == width_k:\n",
+    "        print()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "e3a265ac",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "L"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "66aebe14",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "products_list = []\n",
+    "\n",
+    "for _ in range(int(input())):\n",
+    "    products_list.append(input().split(\", \"))\n",
+    "\n",
+    "for index, value in enumerate(sorted(chain.from_iterable(products_list))):\n",
+    "    print(f\"{index + 1}. {value}\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "e87348a8",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "M"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "b33b32b4",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "athlete_list = []\n",
+    "\n",
+    "for _ in range(int(input())):\n",
+    "    athlete_list.append(input())\n",
+    "\n",
+    "athlete_list.sort()\n",
+    "\n",
+    "for combination in permutations(athlete_list, len(athlete_list)):\n",
+    "    print(\", \".join(combination))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "4634b00e",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "N"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "7a5e96b1",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "winners_list = []\n",
+    "\n",
+    "for _ in range(int(input())):\n",
+    "    winners_list.append(input())\n",
+    "\n",
+    "winners_permutations = permutations(sorted(winners_list), r=3)\n",
+    "\n",
+    "for winners in winners_permutations:\n",
+    "    print(\", \".join(winners))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "dfb2012e",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "O"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "09758100",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "purchases_list = []\n",
+    "\n",
+    "for _ in range(int(input())):\n",
+    "    purchases_list.extend(input().split(\", \"))\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "purchases_list.sort()\n",
+    "\n",
+    "purchases_permutations = permutations(purchases_list, r=3)\n",
+    "\n",
+    "for purchases in purchases_permutations:\n",
+    "    print(\" \".join(purchases))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "fe4b7049",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "P"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "28908b74",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "suits: list[str] = [\"бубен\", \"пик\", \"треф\", \"червей\"]\n",
+    "weights: list[str] = [\n",
+    "    \"10\",\n",
+    "    \"2\",\n",
+    "    \"3\",\n",
+    "    \"4\",\n",
+    "    \"5\",\n",
+    "    \"6\",\n",
+    "    \"7\",\n",
+    "    \"8\",\n",
+    "    \"9\",\n",
+    "    \"валет\",\n",
+    "    \"дама\",\n",
+    "    \"король\",\n",
+    "    \"туз\",\n",
+    "]\n",
+    "\n",
+    "suits_dict: dict[str, str] = {\n",
+    "    \"буби\": \"бубен\",\n",
+    "    \"пики\": \"пик\",\n",
+    "    \"трефы\": \"треф\",\n",
+    "    \"черви\": \"червей\",\n",
+    "}\n",
+    "\n",
+    "required_suit = input()\n",
+    "weight_to_exclude = input()\n",
+    "\n",
+    "weights.remove(weight_to_exclude)\n",
+    "\n",
+    "card_products = product(weights, suits)\n",
+    "\n",
+    "card_combinations = combinations(card_products, r=3)\n",
+    "\n",
+    "counter = 0\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "for combination_p in card_combinations:\n",
+    "    if counter >= 10:\n",
+    "        break\n",
+    "\n",
+    "    current = \", \".join(map(\" \".join, chain(combination_p)))\n",
+    "\n",
+    "    if suits_dict[required_suit] not in current:\n",
+    "        continue\n",
+    "\n",
+    "    print(current)\n",
+    "\n",
+    "    counter += 1"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "0219bb20",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Q"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "15948e37",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "suits_q: list[str] = [\"бубен\", \"пик\", \"треф\", \"червей\"]\n",
+    "weights_q: list[str] = [\n",
+    "    \"10\",\n",
+    "    \"2\",\n",
+    "    \"3\",\n",
+    "    \"4\",\n",
+    "    \"5\",\n",
+    "    \"6\",\n",
+    "    \"7\",\n",
+    "    \"8\",\n",
+    "    \"9\",\n",
+    "    \"валет\",\n",
+    "    \"дама\",\n",
+    "    \"король\",\n",
+    "    \"туз\",\n",
+    "]\n",
+    "\n",
+    "suits_dict_q: dict[str, str] = {\n",
+    "    \"буби\": \"бубен\",\n",
+    "    \"пики\": \"пик\",\n",
+    "    \"трефы\": \"треф\",\n",
+    "    \"черви\": \"червей\",\n",
+    "}\n",
+    "\n",
+    "required_suit = input()\n",
+    "weight_to_exclude = input()\n",
+    "previous = input()\n",
+    "\n",
+    "weights_q.remove(weight_to_exclude)\n",
+    "\n",
+    "card_products = product(weights_q, suits_q)\n",
+    "\n",
+    "card_combinations_q = combinations(card_products, r=3)\n",
+    "\n",
+    "is_last = False\n",
+    "\n",
+    "for combination_q in card_combinations_q:\n",
+    "\n",
+    "    current = \", \".join(map(\" \".join, chain(combination_q)))\n",
+    "\n",
+    "    if suits_dict_q[required_suit] not in current:\n",
+    "        continue\n",
+    "\n",
+    "    if is_last:\n",
+    "        print(current)\n",
+    "        break\n",
+    "\n",
+    "    if current == previous:\n",
+    "        is_last = True"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "984fcee7",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "R"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "9a58a58b",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "values_list_r: list[int] = [0, 1]\n",
+    "\n",
+    "triples = product(values_list_r, repeat=3)\n",
+    "\n",
+    "expression = input()\n",
+    "\n",
+    "# Из-за того, что линтер не разрешает имена вида a, b, c\n",
+    "# заменим все однобуквенные имена на более длинные\n",
+    "expression_list = expression.split()\n",
+    "\n",
+    "for index, word in enumerate(expression_list):\n",
+    "    match word:\n",
+    "        case \"a\":\n",
+    "            expression_list[index] = \"a_value\"\n",
+    "        case \"b\":\n",
+    "            expression_list[index] = \"b_value\"\n",
+    "        case \"c\":\n",
+    "            expression_list[index] = \"c_value\"\n",
+    "\n",
+    "expression = \" \".join(expression_list)\n",
+    "\n",
+    "print(\"a b c f\")\n",
+    "\n",
+    "for triple in triples:\n",
+    "    a_value, b_value, c_value = triple\n",
+    "\n",
+    "    # pylint: disable=eval-used\n",
+    "    result = int(eval(expression))\n",
+    "\n",
+    "    print(a_value, b_value, c_value, result)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "ab65767b",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "S"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "82ab0eb5",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "upper_letters = [chr(i) for i in range(ord(\"A\"), ord(\"Z\") + 1)]\n",
+    "\n",
+    "expression = input()\n",
+    "\n",
+    "count_uppers = len({word for word in expression.split() if word.isupper()})\n",
+    "\n",
+    "values_list: list[str] = [\"0\", \"1\"]\n",
+    "\n",
+    "digit_sets = product(values_list, repeat=count_uppers)\n",
+    "\n",
+    "print(\" \".join(upper_letters[:count_uppers]), \"F\")\n",
+    "\n",
+    "for digit_set in digit_sets:\n",
+    "    current = expression\n",
+    "\n",
+    "    for index, value in enumerate(digit_set):\n",
+    "        current = current.replace(upper_letters[index], value)\n",
+    "\n",
+    "    # Условие задачи требует использовать eval\n",
+    "    # pylint: disable=eval-used\n",
+    "    result = int(eval(current))\n",
+    "\n",
+    "    print(\" \".join(list(digit_set)), result)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "61f9f74e",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "T"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "07c79c6b",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": []
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "base",
+   "language": "python",
+   "name": "python3"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.12.7"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 5
+}
diff --git a/Python/yandex-python-handbook/chapter_3_4.py b/Python/yandex-python-handbook/chapter_3_4.py
new file mode 100644
index 00000000..7fd6fcaf
--- /dev/null
+++ b/Python/yandex-python-handbook/chapter_3_4.py
@@ -0,0 +1,382 @@
+"""Задания к главе 3.4.
+
+"Встроенные возможности по работе с коллекциями".
+
+Хендбук Яндекс "Основы Python".
+"""
+
+# A
+
+# +
+from itertools import (
+    accumulate,
+    chain,
+    combinations,
+    count,
+    cycle,
+    permutations,
+    product,
+)
+
+items_list = input().split()
+
+for index, item in enumerate(items_list):
+    print(f"{index + 1}. {item}")
+# -
+
+# B
+
+# +
+colunm1 = input().split(", ")
+colunm2 = input().split(", ")
+
+for child1, child2 in zip(colunm1, colunm2):
+    print(f"{child1} - {child2}")
+# -
+
+# C
+
+# +
+nums = list(map(float, input().split()))
+
+for num in count(nums[0], nums[2]):
+    rounded = round(num, 2)
+
+    if rounded > nums[1]:
+        break
+
+    print(rounded)
+# -
+
+# D
+
+# +
+words = input().split()
+
+for word in accumulate(map(lambda x: " " + x, words)):
+    print(word[1:])
+# -
+
+# E
+
+# +
+list1 = input().split(", ")
+list2 = input().split(", ")
+list3 = input().split(", ")
+
+
+main_list = sorted(chain(list1, list2, list3))
+
+for index, item in enumerate(main_list):
+    print(f"{index + 1}. {item}")
+# -
+
+# F
+
+# +
+suits_f = ["пик", "треф", "бубен", "червей"]
+weights_f = [2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, "валет", "дама", "король", "туз"]
+
+suit_to_exclude = input()
+
+suits_f.remove(suit_to_exclude)
+
+for weight, suit in product(weights_f, suits_f):
+    print(weight, suit)
+# -
+
+# G
+
+# +
+students = [input() for _ in range(int(input()))]
+
+for student1, student2 in combinations(students, r=2):
+    print(f"{student1} - {student2}")
+# -
+
+# H
+
+# +
+porridges = [input() for _ in range(int(input()))]
+days_amount = int(input())
+
+counter = 1
+
+for porridge in cycle(porridges):
+    if counter > days_amount:
+        break
+
+    print(porridge)
+    counter += 1
+# -
+
+# I
+
+# +
+size = int(input())
+
+table = [x * y for x, y in product(range(1, size + 1), repeat=2)]
+
+for index in range(0, size * size):
+    end = " " if (index + 1) % size != 0 else "\n"
+
+    print(table[index], end=end)
+# -
+
+# J
+
+# +
+slices = int(input())
+
+print("А Б В")
+
+for value1, value2 in product(range(1, slices), repeat=2):
+    value3 = slices - value1 - value2
+
+    if value3 > 0:
+        print(value1, value2, value3)
+# -
+
+# K
+
+# +
+height_k = int(input())
+width_k = int(input())
+
+max_length = len(str(height_k * width_k))
+
+for row, column in product(range(1, height_k + 1), range(1, width_k + 1)):
+    print(f"{column + width_k * (row - 1):>{max_length}}", end=" ")
+
+    if column == width_k:
+        print()
+# -
+
+# L
+
+# +
+products_list = []
+
+for _ in range(int(input())):
+    products_list.append(input().split(", "))
+
+for index, value in enumerate(sorted(chain.from_iterable(products_list))):
+    print(f"{index + 1}. {value}")
+# -
+
+# M
+
+# +
+athlete_list = []
+
+for _ in range(int(input())):
+    athlete_list.append(input())
+
+athlete_list.sort()
+
+for combination in permutations(athlete_list, len(athlete_list)):
+    print(", ".join(combination))
+# -
+
+# N
+
+# +
+winners_list = []
+
+for _ in range(int(input())):
+    winners_list.append(input())
+
+winners_permutations = permutations(sorted(winners_list), r=3)
+
+for winners in winners_permutations:
+    print(", ".join(winners))
+# -
+
+# O
+
+# +
+purchases_list = []
+
+for _ in range(int(input())):
+    purchases_list.extend(input().split(", "))
+
+
+purchases_list.sort()
+
+purchases_permutations = permutations(purchases_list, r=3)
+
+for purchases in purchases_permutations:
+    print(" ".join(purchases))
+# -
+
+# P
+
+# +
+suits: list[str] = ["бубен", "пик", "треф", "червей"]
+weights: list[str] = [
+    "10",
+    "2",
+    "3",
+    "4",
+    "5",
+    "6",
+    "7",
+    "8",
+    "9",
+    "валет",
+    "дама",
+    "король",
+    "туз",
+]
+
+suits_dict: dict[str, str] = {
+    "буби": "бубен",
+    "пики": "пик",
+    "трефы": "треф",
+    "черви": "червей",
+}
+
+required_suit = input()
+weight_to_exclude = input()
+
+weights.remove(weight_to_exclude)
+
+card_products = product(weights, suits)
+
+card_combinations = combinations(card_products, r=3)
+
+counter = 0
+
+
+for combination_p in card_combinations:
+    if counter >= 10:
+        break
+
+    current = ", ".join(map(" ".join, chain(combination_p)))
+
+    if suits_dict[required_suit] not in current:
+        continue
+
+    print(current)
+
+    counter += 1
+# -
+
+# Q
+
+# +
+suits_q: list[str] = ["бубен", "пик", "треф", "червей"]
+weights_q: list[str] = [
+    "10",
+    "2",
+    "3",
+    "4",
+    "5",
+    "6",
+    "7",
+    "8",
+    "9",
+    "валет",
+    "дама",
+    "король",
+    "туз",
+]
+
+suits_dict_q: dict[str, str] = {
+    "буби": "бубен",
+    "пики": "пик",
+    "трефы": "треф",
+    "черви": "червей",
+}
+
+required_suit = input()
+weight_to_exclude = input()
+previous = input()
+
+weights_q.remove(weight_to_exclude)
+
+card_products = product(weights_q, suits_q)
+
+card_combinations_q = combinations(card_products, r=3)
+
+is_last = False
+
+for combination_q in card_combinations_q:
+
+    current = ", ".join(map(" ".join, chain(combination_q)))
+
+    if suits_dict_q[required_suit] not in current:
+        continue
+
+    if is_last:
+        print(current)
+        break
+
+    if current == previous:
+        is_last = True
+# -
+
+# R
+
+# +
+values_list_r: list[int] = [0, 1]
+
+triples = product(values_list_r, repeat=3)
+
+expression = input()
+
+# Из-за того, что линтер не разрешает имена вида a, b, c
+# заменим все однобуквенные имена на более длинные
+expression_list = expression.split()
+
+for index, word in enumerate(expression_list):
+    match word:
+        case "a":
+            expression_list[index] = "a_value"
+        case "b":
+            expression_list[index] = "b_value"
+        case "c":
+            expression_list[index] = "c_value"
+
+expression = " ".join(expression_list)
+
+print("a b c f")
+
+for triple in triples:
+    a_value, b_value, c_value = triple
+
+    # pylint: disable=eval-used
+    result = int(eval(expression))
+
+    print(a_value, b_value, c_value, result)
+# -
+
+# S
+
+# +
+upper_letters = [chr(i) for i in range(ord("A"), ord("Z") + 1)]
+
+expression = input()
+
+count_uppers = len({word for word in expression.split() if word.isupper()})
+
+values_list: list[str] = ["0", "1"]
+
+digit_sets = product(values_list, repeat=count_uppers)
+
+print(" ".join(upper_letters[:count_uppers]), "F")
+
+for digit_set in digit_sets:
+    current = expression
+
+    for index, value in enumerate(digit_set):
+        current = current.replace(upper_letters[index], value)
+
+    # Условие задачи требует использовать eval
+    # pylint: disable=eval-used
+    result = int(eval(current))
+
+    print(" ".join(list(digit_set)), result)
+# -
+
+# T
diff --git a/Python/yandex-python-handbook/chapter_3_5.ipynb b/Python/yandex-python-handbook/chapter_3_5.ipynb
new file mode 100644
index 00000000..3f8175dc
--- /dev/null
+++ b/Python/yandex-python-handbook/chapter_3_5.ipynb
@@ -0,0 +1,741 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "144d3bac",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "\"\"\"\n",
+    "Задания к главе 3.5.\n",
+    "\n",
+    "Потоковый ввод/вывод. Работа с текстовыми файлами. JSON.\n",
+    "\n",
+    "Хендбук Яндекс \"Основы Python\".\n",
+    "\"\"\""
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "52663735",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "A"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "020c0eea",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import json\n",
+    "import math\n",
+    "from itertools import chain\n",
+    "from sys import stdin\n",
+    "\n",
+    "sum_a = sum(map(int, stdin.read().split()))\n",
+    "\n",
+    "print(sum_a)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "9a7c198d",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "B"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "dc34bc16",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "children = list(map(lambda line: line.rstrip(\"\\n\").split(), stdin.readlines()))\n",
+    "\n",
+    "total_diff = sum(map(lambda child: int(child[2]) - int(child[1]), children))\n",
+    "\n",
+    "print(round(total_diff / len(children)))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "6688b968",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "C"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "d6115c69",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "code_lines = map(lambda line: line.rstrip(\"\\n\"), stdin.readlines())\n",
+    "\n",
+    "for code_line in code_lines:\n",
+    "    hash_index = code_line.find(\"#\")\n",
+    "\n",
+    "    match (hash_index):\n",
+    "        case -1:\n",
+    "            print(code_line)\n",
+    "        case 0:\n",
+    "            continue\n",
+    "        case _:\n",
+    "            print(code_line[:hash_index])"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "db1f0d7b",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "D"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "018edb4e",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "input_d = stdin.readlines()\n",
+    "titles = input_d[:-1]\n",
+    "search_request = input_d[-1].rstrip(\"\\n\").lower()\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "for title in titles:\n",
+    "    if search_request in title.lower():\n",
+    "        print(title.rstrip(\"\\n\"))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "5b31b2d1",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "E"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "090b27b8",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "input_words: list[str] = []\n",
+    "\n",
+    "for words in stdin:\n",
+    "    input_words.extend(words.rstrip(\"\\n\").split())\n",
+    "\n",
+    "palindromes = list(\n",
+    "    {word for word in input_words if word.lower() == word[::-1].lower()}\n",
+    ")\n",
+    "\n",
+    "palindromes.sort()\n",
+    "\n",
+    "print(\"\\n\".join(palindromes))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "9f625dc1",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "F"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "5c6ea8d8",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# _буква добавлена для того, чтобы избежать дублирования кода\n",
+    "# и как следствие ошибок pylint\n",
+    "LETTERS: dict[str, str] = {\n",
+    "    \"А_буква\": \"A\",\n",
+    "    \"Б_буква\": \"B\",\n",
+    "    \"В_буква\": \"V\",\n",
+    "    \"Г_буква\": \"G\",\n",
+    "    \"Д_буква\": \"D\",\n",
+    "    \"Е_буква\": \"E\",\n",
+    "    \"Ё_буква\": \"E\",\n",
+    "    \"Ж_буква\": \"Zh\",\n",
+    "    \"З_буква\": \"Z\",\n",
+    "    \"И_буква\": \"I\",\n",
+    "    \"Й_буква\": \"I\",\n",
+    "    \"К_буква\": \"K\",\n",
+    "    \"Л_буква\": \"L\",\n",
+    "    \"М_буква\": \"M\",\n",
+    "    \"Н_буква\": \"N\",\n",
+    "    \"О_буква\": \"O\",\n",
+    "    \"П_буква\": \"P\",\n",
+    "    \"Р_буква\": \"R\",\n",
+    "    \"С_буква\": \"S\",\n",
+    "    \"Т_буква\": \"T\",\n",
+    "    \"У_буква\": \"U\",\n",
+    "    \"Ф_буква\": \"F\",\n",
+    "    \"Х_буква\": \"Kh\",\n",
+    "    \"Ц_буква\": \"Tc\",\n",
+    "    \"Ч_буква\": \"Ch\",\n",
+    "    \"Ш_буква\": \"Sh\",\n",
+    "    \"Щ_буква\": \"Shch\",\n",
+    "    \"Ы_буква\": \"Y\",\n",
+    "    \"Э_буква\": \"E\",\n",
+    "    \"Ю_буква\": \"Iu\",\n",
+    "    \"Я_буква\": \"Ia\",\n",
+    "    \"Ь_буква\": \"\",\n",
+    "    \"Ъ_буква\": \"\",\n",
+    "}\n",
+    "\n",
+    "with open(\"cyrillic.txt\", encoding=\"utf-8\") as my_file:\n",
+    "    text = my_file.read()\n",
+    "\n",
+    "transformed_text = \"\"\n",
+    "\n",
+    "for letter in text:\n",
+    "    upper_letter = letter.upper()\n",
+    "\n",
+    "    key = f\"{upper_letter}_буква\"\n",
+    "\n",
+    "    if key not in LETTERS:\n",
+    "        transformed_text += letter\n",
+    "        continue\n",
+    "\n",
+    "    is_upper = letter.isupper()\n",
+    "\n",
+    "    transformed_text += LETTERS[key] if is_upper else LETTERS[key].lower()\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "with open(\"transliteration.txt\", \"w\", encoding=\"UTF-8\") as file_out:\n",
+    "    file_out.write(transformed_text)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "50954764",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "G"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "b479afd6",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "file_name = input()\n",
+    "\n",
+    "with open(file_name, encoding=\"utf-8\") as my_file:\n",
+    "    nums_iter = chain(\n",
+    "        *[line.rstrip(\"/n\").split() for line in my_file.readlines()]\n",
+    "    )\n",
+    "\n",
+    "    numbers = [int(num) for num in nums_iter]\n",
+    "\n",
+    "print(len(numbers))\n",
+    "print(len([num for num in numbers if num > 0]))\n",
+    "print(min(numbers))\n",
+    "print(max(numbers))\n",
+    "print(sum(numbers))\n",
+    "print(round(sum(numbers) / len(numbers), 2))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "2b47c9f4",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "H"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "bc032881",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "file1 = input()\n",
+    "file2 = input()\n",
+    "file3 = input()\n",
+    "\n",
+    "set1: set[str] = set()\n",
+    "set2: set[str] = set()\n",
+    "\n",
+    "with open(file1, encoding=\"utf-8\") as current_file:\n",
+    "    set1 = {word for word in current_file.read().split()}\n",
+    "\n",
+    "with open(file2, encoding=\"utf-8\") as current_file:\n",
+    "    set2 = {word for word in current_file.read().split()}\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "with open(file3, \"w\", encoding=\"utf-8\") as file_out:\n",
+    "    file_out.write(\"\\n\".join(sorted(set1.symmetric_difference(set2))))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "d9028306",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "I"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "ecd002ff",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "file_in_i = input()\n",
+    "file_out_i = input()\n",
+    "\n",
+    "result: list[list[str]] = []\n",
+    "\n",
+    "with open(file_in_i, encoding=\"utf-8\") as file:\n",
+    "    for line in file:\n",
+    "        result.append(line.strip().replace(\"\\t\", \"\").split())\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "with open(file_out_i, \"w\", encoding=\"utf-8\") as file:\n",
+    "    file.writelines([\" \".join(line) + \"\\n\" for line in result if line])"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "942bcb6f",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "J"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "24d58461",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "file_name = input()\n",
+    "lines_amount = int(input())\n",
+    "\n",
+    "with open(file_name, encoding=\"utf-8\") as file:\n",
+    "    display_lines = file.readlines()[-lines_amount:]\n",
+    "    print(\"\".join(display_lines))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "eb8f2ac3",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "K"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "57e55079",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "file_in = input()\n",
+    "file_out_k = input()\n",
+    "\n",
+    "with open(file_in, encoding=\"utf-8\") as my_file:\n",
+    "    nums = chain(*[line.rstrip(\"/n\").split() for line in my_file.readlines()])\n",
+    "    numbers = [int(num) for num in nums]\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "statistic: dict[str, int | float] = {\n",
+    "    \"count\": len(numbers),\n",
+    "    \"positive_count\": len([num for num in numbers if num > 0]),\n",
+    "    \"min\": min(numbers),\n",
+    "    \"max\": max(numbers),\n",
+    "    \"sum\": sum(numbers),\n",
+    "    \"average\": round(sum(numbers) / len(numbers), 2),\n",
+    "}\n",
+    "\n",
+    "with open(file_out_k, \"w\", encoding=\"UTF-8\") as my_file:\n",
+    "    json.dump(statistic, my_file, ensure_ascii=False, indent=2)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "e3a265ac",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "L"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "66aebe14",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "file_1 = input()\n",
+    "file_2 = input()\n",
+    "file_3 = input()\n",
+    "file_4 = input()\n",
+    "\n",
+    "evens: list[str] = []\n",
+    "odds: list[str] = []\n",
+    "equals: list[str] = []\n",
+    "\n",
+    "even_digits = \"02468\"\n",
+    "odd_digits = \"13579\"\n",
+    "\n",
+    "with open(file_1, encoding=\"utf-8\") as my_file:\n",
+    "    nums_lines = my_file.readlines()\n",
+    "\n",
+    "    for line in nums_lines:\n",
+    "\n",
+    "        temp_evens: list[str] = []\n",
+    "        temp_odds: list[str] = []\n",
+    "        temp_equals: list[str] = []\n",
+    "\n",
+    "        for number in line.split():\n",
+    "            evens_count = len([i for i in number if i in even_digits])\n",
+    "            odd_count = len([i for i in number if i in odd_digits])\n",
+    "\n",
+    "            if evens_count > odd_count:\n",
+    "                temp_evens.append(number)\n",
+    "            elif evens_count < odd_count:\n",
+    "                temp_odds.append(number)\n",
+    "            else:\n",
+    "                temp_equals.append(number)\n",
+    "\n",
+    "        evens.append(\" \".join(temp_evens) + \"\\n\")\n",
+    "        odds.append(\" \".join(temp_odds) + \"\\n\")\n",
+    "        equals.append(\" \".join(temp_equals) + \"\\n\")\n",
+    "\n",
+    "    with open(file_2, \"w\", encoding=\"UTF-8\") as file:\n",
+    "        file.writelines(evens)\n",
+    "    with open(file_3, \"w\", encoding=\"UTF-8\") as file:\n",
+    "        file.writelines(odds)\n",
+    "    with open(file_4, \"w\", encoding=\"UTF-8\") as file:\n",
+    "        file.writelines(equals)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "e87348a8",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "M"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "b33b32b4",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "file_name = input()\n",
+    "\n",
+    "result_m: dict[str, str]\n",
+    "\n",
+    "with open(file_name, encoding=\"utf-8\") as file:\n",
+    "    result_m = json.load(file)\n",
+    "\n",
+    "for line in stdin.readlines():\n",
+    "\n",
+    "    key, value = line.strip().split(\" == \")\n",
+    "    result_m[key] = value\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "with open(file_name, mode=\"w\", encoding=\"utf-8\") as my_file:\n",
+    "    json.dump(result_m, my_file, ensure_ascii=False, indent=2)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "4634b00e",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "N"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "7a5e96b1",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "file_1 = input()\n",
+    "file_2 = input()\n",
+    "\n",
+    "result_n: dict[str, dict[str, str]] = {}\n",
+    "\n",
+    "with open(file_1, encoding=\"utf-8\") as file:\n",
+    "    data = json.load(file)\n",
+    "\n",
+    "with open(file_2, encoding=\"utf-8\") as file:\n",
+    "    update = json.load(file)\n",
+    "\n",
+    "for user in data:\n",
+    "    name = user.pop(\"name\")\n",
+    "\n",
+    "    result_n[name] = user\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "for user in update:\n",
+    "    name = user.pop(\"name\")\n",
+    "\n",
+    "    if name not in result_n:\n",
+    "        result_n[name] = {}\n",
+    "\n",
+    "    for key in user:\n",
+    "        print(key)\n",
+    "        should_up = (\n",
+    "            key not in result_n[name] or user[key] > result_n[name][key]\n",
+    "        )\n",
+    "\n",
+    "        if should_up:\n",
+    "            result_n[name][key] = user[key]\n",
+    "\n",
+    "with open(file_1, mode=\"w\", encoding=\"utf-8\") as my_file:\n",
+    "    json.dump(result_n, my_file, ensure_ascii=False, indent=2)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "dfb2012e",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "O"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "09758100",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "answers = (answer.strip() for answer in stdin.readlines())\n",
+    "\n",
+    "file_name = \"scoring.json\"\n",
+    "\n",
+    "points = 0\n",
+    "\n",
+    "with open(file_name, encoding=\"UTF-8\") as file:\n",
+    "    test_list = json.load(file)\n",
+    "\n",
+    "for group in test_list:\n",
+    "    possible_points = group[\"points\"]\n",
+    "\n",
+    "    correct_amount = 0\n",
+    "\n",
+    "    for test in group[\"tests\"]:\n",
+    "        current_answer = next(answers)\n",
+    "\n",
+    "        correct_answer = test[\"pattern\"]\n",
+    "\n",
+    "        if current_answer == correct_answer:\n",
+    "            correct_amount += 1\n",
+    "\n",
+    "    group_points = (possible_points / len(group[\"tests\"])) * correct_amount\n",
+    "\n",
+    "    points += group_points\n",
+    "\n",
+    "print(int(points))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "fe4b7049",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "P"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "28908b74",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "request = \" \".join(input().lower().split())\n",
+    "\n",
+    "result_p: list[str] = []\n",
+    "\n",
+    "for file_p in stdin:\n",
+    "    with open(file_p.strip(), encoding=\"UTF-8\") as my_file:\n",
+    "        if request in \" \".join(my_file.read().lower().split()):\n",
+    "            result_p.append(file_p.strip())\n",
+    "\n",
+    "print(\"\\n\".join(result_p) if result_p else \"404. Not Found\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "0219bb20",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Q"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "15948e37",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "decoded_text = \"\"\n",
+    "\n",
+    "with open(\"secret.txt\", encoding=\"UTF-8\") as file:\n",
+    "    coded_text = file.read()\n",
+    "\n",
+    "    for char in coded_text:\n",
+    "        code = ord(char)\n",
+    "        code = code % 256 if code >= 128 else code\n",
+    "        decoded_text += chr(code)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "print(decoded_text)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "984fcee7",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "R"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "9a58a58b",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "file_name = input()\n",
+    "\n",
+    "with open(file_name, encoding=\"UTF-8\") as file:\n",
+    "    file.seek(0, 2)\n",
+    "    position = file.tell()\n",
+    "\n",
+    "size: float = position\n",
+    "\n",
+    "postfix = [\"Б\", \"КБ\", \"МБ\", \"ГБ\", \"ТБ\"]\n",
+    "index = 0\n",
+    "\n",
+    "while size > 1024 and index < len(postfix) - 1:\n",
+    "    index += 1\n",
+    "    size = size / 1024\n",
+    "\n",
+    "print(f\"{math.ceil(size)}{postfix[index]}\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "ab65767b",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "S"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "82ab0eb5",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "offset = int(input()) % 26\n",
+    "\n",
+    "encoded = \"\"\n",
+    "\n",
+    "a_code = ord(\"a\")\n",
+    "z_code = ord(\"z\")\n",
+    "\n",
+    "with open(\"public.txt\", encoding=\"UTF-8\") as file:\n",
+    "    text = file.read()\n",
+    "\n",
+    "    for char in text:\n",
+    "        lower = char.lower()\n",
+    "\n",
+    "        is_upper = char.isupper()\n",
+    "\n",
+    "        code = ord(lower)\n",
+    "\n",
+    "        if code < a_code or code > z_code:\n",
+    "            encoded += char\n",
+    "            continue\n",
+    "\n",
+    "        new_code = code + offset\n",
+    "\n",
+    "        if new_code > z_code:\n",
+    "            new_code -= 26\n",
+    "        if new_code < a_code:\n",
+    "            new_code += 26\n",
+    "\n",
+    "        encoded += chr(new_code).upper() if is_upper else chr(new_code)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "with open(\"private.txt\", mode=\"w\", encoding=\"UTF-8\") as file:\n",
+    "    file.write(encoded)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "61f9f74e",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "T"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "07c79c6b",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": []
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "base",
+   "language": "python",
+   "name": "python3"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.12.7"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 5
+}
diff --git a/Python/yandex-python-handbook/chapter_3_5.py b/Python/yandex-python-handbook/chapter_3_5.py
new file mode 100644
index 00000000..a09ce966
--- /dev/null
+++ b/Python/yandex-python-handbook/chapter_3_5.py
@@ -0,0 +1,446 @@
+# %%
+"""Задания к главе 3.5.
+
+Потоковый ввод/вывод. Работа с текстовыми файлами. JSON.
+
+Хендбук Яндекс "Основы Python".
+"""
+
+# A
+
+# %%
+import json
+import math
+from itertools import chain
+from sys import stdin
+
+sum_a = sum(map(int, stdin.read().split()))
+
+print(sum_a)
+
+# B
+
+# %%
+children = list(map(lambda line: line.rstrip("\n").split(), stdin.readlines()))
+
+total_diff = sum(map(lambda child: int(child[2]) - int(child[1]), children))
+
+print(round(total_diff / len(children)))
+
+# C
+
+# %%
+code_lines = map(lambda line: line.rstrip("\n"), stdin.readlines())
+
+for code_line in code_lines:
+    hash_index = code_line.find("#")
+
+    match (hash_index):
+        case -1:
+            print(code_line)
+        case 0:
+            continue
+        case _:
+            print(code_line[:hash_index])
+
+# D
+
+# %%
+input_d = stdin.readlines()
+titles = input_d[:-1]
+search_request = input_d[-1].rstrip("\n").lower()
+
+
+for title in titles:
+    if search_request in title.lower():
+        print(title.rstrip("\n"))
+
+# E
+
+# %%
+input_words: list[str] = []
+
+for words in stdin:
+    input_words.extend(words.rstrip("\n").split())
+
+palindromes = list(
+    {word for word in input_words if word.lower() == word[::-1].lower()}
+)
+
+palindromes.sort()
+
+print("\n".join(palindromes))
+
+# F
+
+# %%
+# _буква добавлена для того, чтобы избежать дублирования кода
+# и как следствие ошибок pylint
+LETTERS: dict[str, str] = {
+    "А_буква": "A",
+    "Б_буква": "B",
+    "В_буква": "V",
+    "Г_буква": "G",
+    "Д_буква": "D",
+    "Е_буква": "E",
+    "Ё_буква": "E",
+    "Ж_буква": "Zh",
+    "З_буква": "Z",
+    "И_буква": "I",
+    "Й_буква": "I",
+    "К_буква": "K",
+    "Л_буква": "L",
+    "М_буква": "M",
+    "Н_буква": "N",
+    "О_буква": "O",
+    "П_буква": "P",
+    "Р_буква": "R",
+    "С_буква": "S",
+    "Т_буква": "T",
+    "У_буква": "U",
+    "Ф_буква": "F",
+    "Х_буква": "Kh",
+    "Ц_буква": "Tc",
+    "Ч_буква": "Ch",
+    "Ш_буква": "Sh",
+    "Щ_буква": "Shch",
+    "Ы_буква": "Y",
+    "Э_буква": "E",
+    "Ю_буква": "Iu",
+    "Я_буква": "Ia",
+    "Ь_буква": "",
+    "Ъ_буква": "",
+}
+
+with open("cyrillic.txt", encoding="utf-8") as my_file:
+    text = my_file.read()
+
+transformed_text = ""
+
+for letter in text:
+    upper_letter = letter.upper()
+
+    key = f"{upper_letter}_буква"
+
+    if key not in LETTERS:
+        transformed_text += letter
+        continue
+
+    is_upper = letter.isupper()
+
+    transformed_text += LETTERS[key] if is_upper else LETTERS[key].lower()
+
+
+with open("transliteration.txt", "w", encoding="UTF-8") as file_out:
+    file_out.write(transformed_text)
+
+# G
+
+# %%
+file_name = input()
+
+with open(file_name, encoding="utf-8") as my_file:
+    nums_iter = chain(
+        *[line.rstrip("/n").split() for line in my_file.readlines()]
+    )
+
+    numbers = [int(num) for num in nums_iter]
+
+print(len(numbers))
+print(len([num for num in numbers if num > 0]))
+print(min(numbers))
+print(max(numbers))
+print(sum(numbers))
+print(round(sum(numbers) / len(numbers), 2))
+
+# H
+
+# %%
+file1 = input()
+file2 = input()
+file3 = input()
+
+set1: set[str] = set()
+set2: set[str] = set()
+
+with open(file1, encoding="utf-8") as current_file:
+    set1 = {word for word in current_file.read().split()}
+
+with open(file2, encoding="utf-8") as current_file:
+    set2 = {word for word in current_file.read().split()}
+
+
+with open(file3, "w", encoding="utf-8") as file_out:
+    file_out.write("\n".join(sorted(set1.symmetric_difference(set2))))
+
+# I
+
+# %%
+file_in_i = input()
+file_out_i = input()
+
+result: list[list[str]] = []
+
+with open(file_in_i, encoding="utf-8") as file:
+    for line in file:
+        result.append(line.strip().replace("\t", "").split())
+
+
+with open(file_out_i, "w", encoding="utf-8") as file:
+    file.writelines([" ".join(line) + "\n" for line in result if line])
+
+# J
+
+# %%
+file_name = input()
+lines_amount = int(input())
+
+with open(file_name, encoding="utf-8") as file:
+    display_lines = file.readlines()[-lines_amount:]
+    print("".join(display_lines))
+
+# K
+
+# %%
+file_in = input()
+file_out_k = input()
+
+with open(file_in, encoding="utf-8") as my_file:
+    nums = chain(*[line.rstrip("/n").split() for line in my_file.readlines()])
+    numbers = [int(num) for num in nums]
+
+
+statistic: dict[str, int | float] = {
+    "count": len(numbers),
+    "positive_count": len([num for num in numbers if num > 0]),
+    "min": min(numbers),
+    "max": max(numbers),
+    "sum": sum(numbers),
+    "average": round(sum(numbers) / len(numbers), 2),
+}
+
+with open(file_out_k, "w", encoding="UTF-8") as my_file:
+    json.dump(statistic, my_file, ensure_ascii=False, indent=2)
+
+# L
+
+# %%
+file_1 = input()
+file_2 = input()
+file_3 = input()
+file_4 = input()
+
+evens: list[str] = []
+odds: list[str] = []
+equals: list[str] = []
+
+even_digits = "02468"
+odd_digits = "13579"
+
+with open(file_1, encoding="utf-8") as my_file:
+    nums_lines = my_file.readlines()
+
+    for line in nums_lines:
+
+        temp_evens: list[str] = []
+        temp_odds: list[str] = []
+        temp_equals: list[str] = []
+
+        for number in line.split():
+            evens_count = len([i for i in number if i in even_digits])
+            odd_count = len([i for i in number if i in odd_digits])
+
+            if evens_count > odd_count:
+                temp_evens.append(number)
+            elif evens_count < odd_count:
+                temp_odds.append(number)
+            else:
+                temp_equals.append(number)
+
+        evens.append(" ".join(temp_evens) + "\n")
+        odds.append(" ".join(temp_odds) + "\n")
+        equals.append(" ".join(temp_equals) + "\n")
+
+    with open(file_2, "w", encoding="UTF-8") as file:
+        file.writelines(evens)
+    with open(file_3, "w", encoding="UTF-8") as file:
+        file.writelines(odds)
+    with open(file_4, "w", encoding="UTF-8") as file:
+        file.writelines(equals)
+
+# M
+
+# %%
+file_name = input()
+
+result_m: dict[str, str]
+
+with open(file_name, encoding="utf-8") as file:
+    result_m = json.load(file)
+
+for line in stdin.readlines():
+
+    key, value = line.strip().split(" == ")
+    result_m[key] = value
+
+
+with open(file_name, mode="w", encoding="utf-8") as my_file:
+    json.dump(result_m, my_file, ensure_ascii=False, indent=2)
+
+# N
+
+# %%
+file_1 = input()
+file_2 = input()
+
+result_n: dict[str, dict[str, str]] = {}
+
+with open(file_1, encoding="utf-8") as file:
+    data = json.load(file)
+
+with open(file_2, encoding="utf-8") as file:
+    update = json.load(file)
+
+for user in data:
+    name = user.pop("name")
+
+    result_n[name] = user
+
+
+for user in update:
+    name = user.pop("name")
+
+    if name not in result_n:
+        result_n[name] = {}
+
+    for key in user:
+        print(key)
+        should_up = (
+            key not in result_n[name] or user[key] > result_n[name][key]
+        )
+
+        if should_up:
+            result_n[name][key] = user[key]
+
+with open(file_1, mode="w", encoding="utf-8") as my_file:
+    json.dump(result_n, my_file, ensure_ascii=False, indent=2)
+
+# O
+
+# %%
+answers = (answer.strip() for answer in stdin.readlines())
+
+file_name = "scoring.json"
+
+points = 0
+
+with open(file_name, encoding="UTF-8") as file:
+    test_list = json.load(file)
+
+for group in test_list:
+    possible_points = group["points"]
+
+    correct_amount = 0
+
+    for test in group["tests"]:
+        current_answer = next(answers)
+
+        correct_answer = test["pattern"]
+
+        if current_answer == correct_answer:
+            correct_amount += 1
+
+    group_points = (possible_points / len(group["tests"])) * correct_amount
+
+    points += group_points
+
+print(int(points))
+
+# P
+
+# %%
+request = " ".join(input().lower().split())
+
+result_p: list[str] = []
+
+for file_p in stdin:
+    with open(file_p.strip(), encoding="UTF-8") as my_file:
+        if request in " ".join(my_file.read().lower().split()):
+            result_p.append(file_p.strip())
+
+print("\n".join(result_p) if result_p else "404. Not Found")
+
+# Q
+
+# %%
+decoded_text = ""
+
+with open("secret.txt", encoding="UTF-8") as file:
+    coded_text = file.read()
+
+    for char in coded_text:
+        code = ord(char)
+        code = code % 256 if code >= 128 else code
+        decoded_text += chr(code)
+
+
+print(decoded_text)
+
+# R
+
+# %%
+file_name = input()
+
+with open(file_name, encoding="UTF-8") as file:
+    file.seek(0, 2)
+    position = file.tell()
+
+size: float = position
+
+postfix = ["Б", "КБ", "МБ", "ГБ", "ТБ"]
+index = 0
+
+while size > 1024 and index < len(postfix) - 1:
+    index += 1
+    size = size / 1024
+
+print(f"{math.ceil(size)}{postfix[index]}")
+
+# S
+
+# %%
+offset = int(input()) % 26
+
+encoded = ""
+
+a_code = ord("a")
+z_code = ord("z")
+
+with open("public.txt", encoding="UTF-8") as file:
+    text = file.read()
+
+    for char in text:
+        lower = char.lower()
+
+        is_upper = char.isupper()
+
+        code = ord(lower)
+
+        if code < a_code or code > z_code:
+            encoded += char
+            continue
+
+        new_code = code + offset
+
+        if new_code > z_code:
+            new_code -= 26
+        if new_code < a_code:
+            new_code += 26
+
+        encoded += chr(new_code).upper() if is_upper else chr(new_code)
+
+
+with open("private.txt", mode="w", encoding="UTF-8") as file:
+    file.write(encoded)
+
+# T
diff --git a/Python/yandex-python-handbook/chapter_4_1.ipynb b/Python/yandex-python-handbook/chapter_4_1.ipynb
new file mode 100644
index 00000000..57946c52
--- /dev/null
+++ b/Python/yandex-python-handbook/chapter_4_1.ipynb
@@ -0,0 +1,909 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "144d3bac",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "\"\"\"\n",
+    "Задания к главе 4.1.\n",
+    "\n",
+    "Функции. Области видимости. Передача параметров в функции.\n",
+    "\n",
+    "Хендбук Яндекс \"Основы Python\".\n",
+    "\"\"\""
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "52663735",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "A"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "020c0eea",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "from itertools import chain\n",
+    "from typing import Literal, Union\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "def print_hello(name: str) -> None:\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    Выводит приветственное сообщение с указанным именем.\n",
+    "\n",
+    "    Args:\n",
+    "        name (str): Имя пользователя, которое будет включено в приветствие.\n",
+    "\n",
+    "    Returns:\n",
+    "        None: Функция ничего не возвращает.\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    print(f\"Hello, {name}!\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "9a7c198d",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "B"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "dc34bc16",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def gcd(a_value: int, b_value: int) -> int:\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    Фукнция возвращает НОД двух целых чисел.\n",
+    "\n",
+    "    Args:\n",
+    "        a_value (int): Первое целое число.\n",
+    "        b_value (int): Второе целое число.\n",
+    "\n",
+    "    Returns:\n",
+    "        int: НОД чисел a_value и b_value.\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    while b_value:\n",
+    "        a_value, b_value = b_value, a_value % b_value\n",
+    "\n",
+    "    return a_value"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "6688b968",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "C"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "d6115c69",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def number_length(number: int) -> int:\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    Функция подсчитывает количество цифр в числе.\n",
+    "\n",
+    "    Args:\n",
+    "        number (int): Целое число.\n",
+    "\n",
+    "    Returns:\n",
+    "        int: Количество цифр в числе number.\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    return len(str(abs(number)))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "db1f0d7b",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "D"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "018edb4e",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def take_small(money: list[int]) -> list[int]:\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    Фильтрует список номиналов.\n",
+    "\n",
+    "    Функция принимает список номиналов и возвращает список номиналов,\n",
+    "    которые меньше 100.\n",
+    "\n",
+    "    Args:\n",
+    "        money (list[int]): Список номиналов.\n",
+    "\n",
+    "    Returns:\n",
+    "        list[int]: Список номиналов, которые меньше 100.\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    return [num for num in money if num < 100]"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "5b31b2d1",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "E"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "090b27b8",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "counter = 0\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "def click() -> None:\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    Функция увеличивает глобальную переменную counter на 1.\n",
+    "\n",
+    "    Returns:\n",
+    "        None: Функция ничего не возвращает.\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    # Требуется по условию задачи\n",
+    "    # pylint: disable=global-statement\n",
+    "    global counter\n",
+    "    counter += 1\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "def get_count() -> int:\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    Функция возвращает текущее значение глобальной переменной counter.\n",
+    "\n",
+    "    Returns:\n",
+    "        int: Текущее значение глобальной переменной counter.\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    return counter"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "9f625dc1",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "F"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "5c6ea8d8",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "counter = 0\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "def move(name: Literal[\"Ваня\", \"Петя\"], number: int) -> None:\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    Функция изменят глобальную переменную counter на number.\n",
+    "\n",
+    "    В зависимости от имени игрока увеличивает или уменьшает counter.\n",
+    "\n",
+    "    Returns:\n",
+    "        None: Функция ничего не возвращает.\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    # Требуется по условию задачи\n",
+    "    # pylint: disable=global-statement\n",
+    "    global counter\n",
+    "\n",
+    "    if name == \"Петя\":\n",
+    "        counter += number\n",
+    "    else:\n",
+    "        counter -= number\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "def game_over() -> Literal[\"Ваня\", \"Петя\", \"Ничья\"]:\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    Функция возвращает результат игры.\n",
+    "\n",
+    "    Returns:\n",
+    "        Literal[\"Ваня\" , \"Петя\" , \"Ничья\"]: Имя игрока или 'Ничья'.\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    match counter:\n",
+    "        case num if num > 0:\n",
+    "            return \"Петя\"\n",
+    "        case num if num < 0:\n",
+    "            return \"Ваня\"\n",
+    "        case _:\n",
+    "            return \"Ничья\""
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "50954764",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "G"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "b479afd6",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def max_2d(matrix: list[list[int]]) -> int:\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    Функция находит максимальных элемент в матрице.\n",
+    "\n",
+    "    Args:\n",
+    "        matrix (list[list[int]]): Двумерная матрица целых чисел.\n",
+    "\n",
+    "    Returns:\n",
+    "        int: Максимальных элемент в матрице.\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    return max(chain(*matrix))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "2b47c9f4",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "H"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "bc032881",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def fragments(numbers: list[int]) -> list[list[int]]:\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    Возвращает список возрастающих списков.\n",
+    "\n",
+    "    Функция принимает список целых чисел и разбивает его на несколько списков,\n",
+    "    каждый из которых представляет собой возрастающий список элементов\n",
+    "\n",
+    "    Args:\n",
+    "        matrix (list[int]): Список целых чисел.\n",
+    "\n",
+    "    Returns:\n",
+    "        int: Список списков целых чисел.\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    result: list[list[int]] = []\n",
+    "\n",
+    "    temp: list[int] = []\n",
+    "\n",
+    "    for index, number in enumerate(numbers):\n",
+    "        temp.append(number)\n",
+    "        print(temp)\n",
+    "\n",
+    "        if index == len(numbers) - 1 or number >= numbers[index + 1]:\n",
+    "            result.append(temp)\n",
+    "            temp = []\n",
+    "\n",
+    "    return result"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "d9028306",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "I"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "ecd002ff",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def month(number: int, language: Literal[\"ru\", \"en\"]) -> str:\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    Функция для получения названия месяца.\n",
+    "\n",
+    "    Функция возвращает имя месяца в соответствии с переданными номером месяца\n",
+    "    и языком\n",
+    "\n",
+    "    Args:\n",
+    "        number (int): Номер месяца от 1 до 12.\n",
+    "        language (Literal[\"ru\", \"en\"]): Язык.\n",
+    "\n",
+    "    Returns:\n",
+    "        str: Название месяца.\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    months_dict: dict[str, list[str]] = {\n",
+    "        \"en\": [\n",
+    "            \"January month\",\n",
+    "            \"February month\",\n",
+    "            \"March month\",\n",
+    "            \"April month\",\n",
+    "            \"May month\",\n",
+    "            \"June month\",\n",
+    "            \"July month\",\n",
+    "            \"August month\",\n",
+    "            \"September month\",\n",
+    "            \"October month\",\n",
+    "            \"November month\",\n",
+    "            \"December month\",\n",
+    "        ],\n",
+    "        \"ru\": [\n",
+    "            \"Январь месяц\",\n",
+    "            \"Февраль месяц\",\n",
+    "            \"Март месяц\",\n",
+    "            \"Апрель месяц\",\n",
+    "            \"Май месяц\",\n",
+    "            \"Июнь месяц\",\n",
+    "            \"Июль месяц\",\n",
+    "            \"Август месяц\",\n",
+    "            \"Сентябрь месяц\",\n",
+    "            \"Октябрь месяц\",\n",
+    "            \"Ноябрь месяц\",\n",
+    "            \"Декабрь месяц\",\n",
+    "        ],\n",
+    "    }\n",
+    "\n",
+    "    return months_dict[language][number - 1]"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "942bcb6f",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "J"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "24d58461",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def split_numbers(string: str) -> tuple[int, ...]:\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    Преобразование строки чисел в кортеж чисел.\n",
+    "\n",
+    "    Функция принимает строку, представляющую собой целые числа,\n",
+    "    разделенные пробелами.\n",
+    "    Возвращает кортеж этих чисел.\n",
+    "\n",
+    "    Args:\n",
+    "        string (str): Строка целых чисел, разделенных пробелами.\n",
+    "\n",
+    "    Returns:\n",
+    "        tuple(int): Кортеж чисел из строки string.\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    return tuple(map(int, string.split()))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "eb8f2ac3",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "K"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "57e55079",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def find_mountains_k(heights: list[int]) -> tuple[int, ...]:\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    Функция принимает список высот.\n",
+    "\n",
+    "    Возвращает кортеж \"гор\" - высот, которые больше своих ближайших соседей\n",
+    "\n",
+    "    Args:\n",
+    "        heights (list[int]): Список высот\n",
+    "\n",
+    "    Returns:\n",
+    "        tuple[int, ...]: Список \"гор\"\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    result: list[int] = []\n",
+    "\n",
+    "    neighbours = zip(heights, heights[1:], heights[2:])\n",
+    "\n",
+    "    for index, currents in enumerate(neighbours):\n",
+    "        left, middle, right = currents\n",
+    "\n",
+    "        if left < middle and middle > right:\n",
+    "            result.append(index + 2)\n",
+    "\n",
+    "    return tuple(result)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "e3a265ac",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "L"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "66aebe14",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def find_mountains(heights: list[list[int]]) -> tuple[tuple[int, ...], ...]:\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    Функция принимает двумерную матрицу - список высот.\n",
+    "\n",
+    "    Возвращает кортеж кортежей \"гор\" - пар, обозначающих координаты высот\n",
+    "    в матрице, окруженных более низкими соседями\n",
+    "\n",
+    "    Args:\n",
+    "        heights (list[list[int]]): Список высот\n",
+    "\n",
+    "    Returns:\n",
+    "        tuple[int, ...]: Список \"гор\"\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    result: list[tuple[int, int]] = []\n",
+    "\n",
+    "    max_y = len(heights) - 1\n",
+    "    max_x = len(heights[0]) - 1\n",
+    "\n",
+    "    for y_coord in range(1, max_y):\n",
+    "        for x_coord in range(1, max_x):\n",
+    "            current = heights[y_coord][x_coord]\n",
+    "\n",
+    "            conditions = [\n",
+    "                heights[y_coord - 1][x_coord] < current,\n",
+    "                heights[y_coord + 1][x_coord] < current,\n",
+    "                heights[y_coord][x_coord - 1] < current,\n",
+    "                heights[y_coord][x_coord + 1] < current,\n",
+    "                heights[y_coord + 1][x_coord + 1] < current,\n",
+    "                heights[y_coord + 1][x_coord - 1] < current,\n",
+    "                heights[y_coord - 1][x_coord + 1] < current,\n",
+    "                heights[y_coord - 1][x_coord + 1] < current,\n",
+    "            ]\n",
+    "\n",
+    "            if all(conditions):\n",
+    "                result.append((y_coord + 1, x_coord + 1))\n",
+    "\n",
+    "    return tuple(result)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "e87348a8",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "M"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "b33b32b4",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "cache: set[str] = set()\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "def modern_print(text: str) -> None:\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    Печатает текст, только если он ещё не был напечатан.\n",
+    "\n",
+    "    Args:\n",
+    "        text (str): Текст, который нужно напечатать.\n",
+    "\n",
+    "    Returns:\n",
+    "        None: Функция ничего не возвращает.\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    if text in cache:\n",
+    "        return\n",
+    "\n",
+    "    print(text)\n",
+    "    cache.add(text)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "4634b00e",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "N"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "7a5e96b1",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def can_eat(horse: tuple[int, int], other: tuple[int, int]) -> bool:\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    Проверят, может ли конь \"съесть\" другую фигуру.\n",
+    "\n",
+    "    Функция получает координаты коня и другой фигуры.\n",
+    "    И проверят, может ли конь съесть другую фигуру,\n",
+    "    исходя из того, что конь ходит на две клетки по горизонтали\n",
+    "    или вертикали. А затем на одну клетку по другому направлению.\n",
+    "\n",
+    "    Args:\n",
+    "        horse (tuple[int, int]): Координаты коня.\n",
+    "        other (tuple[int, int]): Координаты другой фигуры.\n",
+    "\n",
+    "    Returns:\n",
+    "        bool: True, если конь может съесть фигуру; иначе False.\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    (horse_x, horse_y), (other_x, other_y) = horse, other\n",
+    "\n",
+    "    conditions: list[bool] = [\n",
+    "        abs(horse_x - other_x) == 1 and (abs(horse_y - other_y)) == 2,\n",
+    "        abs(horse_x - other_x) == 2 and (abs(horse_y - other_y)) == 1,\n",
+    "    ]\n",
+    "\n",
+    "    return any(conditions)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "dfb2012e",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "O"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "09758100",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "Value = Union[int | float | str]\n",
+    "MyDict = dict[str, Value]\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "def get_dict(text: str) -> dict[str, int | float | str]:\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    Преобразует переданную строку текста в словарь.\n",
+    "\n",
+    "    Разбивает переданную строку по символу ;.\n",
+    "    Получившиеся строки разбивает по символу =.\n",
+    "    Первый элемент списка становится ключом, второй - значением.\n",
+    "    Если возможно, значение будет преобразовано к int или float.\n",
+    "\n",
+    "    Args:\n",
+    "        text (str): Входная строка для преобразования.\n",
+    "\n",
+    "    Returns:\n",
+    "        dict[str, int | float | str]: Словарь, полученный после трансформации\n",
+    "        строки.\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    my_dict: MyDict = {}\n",
+    "    for string in text.split(\";\"):\n",
+    "        key, value = string.split(\"=\")\n",
+    "\n",
+    "        float_conditions: list[bool] = [\n",
+    "            value.count(\".\") == 1,\n",
+    "            value.lstrip(\"+-\").replace(\".\", \"\").isdigit(),\n",
+    "        ]\n",
+    "\n",
+    "        if value.lstrip(\"+-\").isdigit():\n",
+    "            formatted: Value = int(value)\n",
+    "        elif all(float_conditions):\n",
+    "            formatted = float(value)\n",
+    "        else:\n",
+    "            formatted = value\n",
+    "\n",
+    "        my_dict[key] = formatted\n",
+    "\n",
+    "    return my_dict"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "fe4b7049",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "P"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "28908b74",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def is_palindrome(value: str | int | list[int] | tuple[int]) -> bool:\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    Преобразует переданную строку текста в словарь.\n",
+    "\n",
+    "    Разбивает переданную строку по символу ;.\n",
+    "    Получившиеся строки разбивает по символу =.\n",
+    "    Первый элемент списка становится ключом, второй - значением.\n",
+    "    Если возможно, значение будет преобразовано к int или float.\n",
+    "\n",
+    "    Args:\n",
+    "        text (str): Входная строка для преобразования.\n",
+    "\n",
+    "    Returns:\n",
+    "        dict[str, int | float | str]: Словарь, полученный после трансформации\n",
+    "        строки.\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "\n",
+    "    def is_alpha_or_digit(char: str) -> bool:\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Проверят, является ли переданный символ буквой или цифрой.\n",
+    "\n",
+    "        Args:\n",
+    "            char (str): Символ для проверки.\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            bool: True, если символ буква или цифра. Иначе False.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        return any([char.isalpha(), char.isdigit()])\n",
+    "\n",
+    "    if isinstance(value, (list, tuple)):\n",
+    "        text = \"\"\n",
+    "\n",
+    "        for item in value:\n",
+    "            text += str(item)\n",
+    "\n",
+    "    else:\n",
+    "        text = str(value)\n",
+    "\n",
+    "    sanitized_text = [char for char in text if is_alpha_or_digit(char)]\n",
+    "\n",
+    "    return sanitized_text == sanitized_text[::-1]"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "0219bb20",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Q"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "15948e37",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def is_prime(number: int) -> bool:\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    Проверяет, является ли переданное число простым.\n",
+    "\n",
+    "    Args:\n",
+    "        number (int): Число для проверки.\n",
+    "\n",
+    "    Returns:\n",
+    "        bool: True, если число простое. Иначе False.\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    if number < 2:\n",
+    "        return False\n",
+    "\n",
+    "    for divider in range(2, int(number**0.5) + 1):\n",
+    "        if number % divider == 0:\n",
+    "            return False\n",
+    "\n",
+    "    return True"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "984fcee7",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "R"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "9a58a58b",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def merge(tuple1: tuple[int, ...], tuple2: tuple[int, ...]) -> tuple[int, ...]:\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    Объединяет два отсортированных кортежа в один отсортированный.\n",
+    "\n",
+    "    Args:\n",
+    "        tuple1 (tuple[int, ...]): Первый кортеж отсортированных чисел.\n",
+    "        tuple1 (tuple[int, ...]): Второй кортеж отсортированных чисел.\n",
+    "\n",
+    "    Returns:\n",
+    "        tuple[int, ...]: Отсортированный по возрастанию Кортеж целых чисел,\n",
+    "        содержащий все числа из первого и второго кортежа\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    list1 = list(tuple1)\n",
+    "    list2 = list(tuple2)\n",
+    "\n",
+    "    result: list[int] = []\n",
+    "\n",
+    "    while list1 and list2:\n",
+    "        if list1[0] < list2[0]:\n",
+    "            result.append(list1.pop(0))\n",
+    "        else:\n",
+    "            result.append(list2.pop(0))\n",
+    "\n",
+    "    result.extend(list1)\n",
+    "    result.extend(list2)\n",
+    "\n",
+    "    return tuple(result)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "print(merge((), (1, 2)))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "ab65767b",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "S"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "82ab0eb5",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def swap(list1: list[int], list2: list[int]) -> None:\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    Меняет местами содержимое двух массивов.\n",
+    "\n",
+    "    Args:\n",
+    "        list1 (list): Первый массив.\n",
+    "        list2 (list): Второй массив.\n",
+    "\n",
+    "    Returns:\n",
+    "        None: Функция ничего не возвращает.\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    len1 = len(list1)\n",
+    "    len2 = len(list2)\n",
+    "\n",
+    "    list1.extend(list2)\n",
+    "    list2.extend(list1[:len1])\n",
+    "\n",
+    "    del list1[:len1]\n",
+    "    del list2[:len2]"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "61f9f74e",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "T"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "07c79c6b",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def convert_to_roman(num: int) -> str:\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    Конвертирует натуральное число в римское.\n",
+    "\n",
+    "    Функция конвертирует переданное натуральное число,\n",
+    "    записанное арабскими цифрами, в римское.\n",
+    "\n",
+    "    Args:\n",
+    "        num1 (int): Натуральное число.\n",
+    "\n",
+    "    Returns:\n",
+    "        str: Римское представление переданного числа.\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    romans: list[tuple[int, str]] = [\n",
+    "        (1000, \"M\"),\n",
+    "        (900, \"CM\"),\n",
+    "        (500, \"D\"),\n",
+    "        (400, \"CD\"),\n",
+    "        (100, \"C\"),\n",
+    "        (90, \"XC\"),\n",
+    "        (50, \"L\"),\n",
+    "        (40, \"XL\"),\n",
+    "        (10, \"X\"),\n",
+    "        (9, \"IX\"),\n",
+    "        (5, \"V\"),\n",
+    "        (4, \"IV\"),\n",
+    "        (1, \"I\"),\n",
+    "    ]\n",
+    "\n",
+    "    result = \"\"\n",
+    "\n",
+    "    for arabic, roman_char in romans:\n",
+    "        if arabic > num:\n",
+    "            continue\n",
+    "\n",
+    "        repeat = num // arabic\n",
+    "        result += roman_char * repeat\n",
+    "        num = num - arabic * repeat\n",
+    "\n",
+    "        if num == 0:\n",
+    "            break\n",
+    "\n",
+    "    return result\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "def roman(num1: int, num2: int) -> str:\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    Вычисляет римскую сумму двух чисел.\n",
+    "\n",
+    "    Фунция принимает два натуральных числа.\n",
+    "    Возвращает их сумму в строке вида:\n",
+    "    РИМСКОЕ_А + РИМСКОЕ_B = РИМСКАЯ_СУММА\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "    Args:\n",
+    "        num1 (int): Первое натуральное число.\n",
+    "        num1 (int): Второе натуральное число.\n",
+    "\n",
+    "    Returns:\n",
+    "        str: Римская сумма двух чисел\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    roman1 = convert_to_roman(num1)\n",
+    "    roman2 = convert_to_roman(num2)\n",
+    "    result = convert_to_roman(num1 + num2)\n",
+    "\n",
+    "    return f\"{roman1} + {roman2} = {result}\""
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "base",
+   "language": "python",
+   "name": "python3"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.12.7"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 5
+}
diff --git a/Python/yandex-python-handbook/chapter_4_1.py b/Python/yandex-python-handbook/chapter_4_1.py
new file mode 100644
index 00000000..a6a6df4f
--- /dev/null
+++ b/Python/yandex-python-handbook/chapter_4_1.py
@@ -0,0 +1,626 @@
+# %%
+"""Задания к главе 4.1.
+
+Функции. Области видимости. Передача параметров в функции.
+
+Хендбук Яндекс "Основы Python".
+"""
+
+# A
+
+# %%
+from itertools import chain
+from typing import Literal, Union
+
+
+def print_hello(name: str) -> None:
+    """Выводит приветственное сообщение с указанным именем.
+
+    Args:
+        name (str): Имя пользователя, которое будет включено в приветствие.
+
+    Returns:
+        None: Функция ничего не возвращает.
+    """
+    print(f"Hello, {name}!")
+
+
+# B
+
+
+# %%
+def gcd(a_value: int, b_value: int) -> int:
+    """Фукнция возвращает НОД двух целых чисел.
+
+    Args:
+        a_value (int): Первое целое число.
+        b_value (int): Второе целое число.
+
+    Returns:
+        int: НОД чисел a_value и b_value.
+    """
+    while b_value:
+        a_value, b_value = b_value, a_value % b_value
+
+    return a_value
+
+
+# C
+
+
+# %%
+def number_length(number: int) -> int:
+    """Функция подсчитывает количество цифр в числе.
+
+    Args:
+        number (int): Целое число.
+
+    Returns:
+        int: Количество цифр в числе number.
+    """
+    return len(str(abs(number)))
+
+
+# D
+
+
+# %%
+def take_small(money: list[int]) -> list[int]:
+    """Фильтрует список номиналов.
+
+    Функция принимает список номиналов и возвращает список номиналов,
+    которые меньше 100.
+
+    Args:
+        money (list[int]): Список номиналов.
+
+    Returns:
+        list[int]: Список номиналов, которые меньше 100.
+    """
+    return [num for num in money if num < 100]
+
+
+# E
+
+# %%
+counter = 0
+
+
+def click() -> None:
+    """Функция увеличивает глобальную переменную counter на 1.
+
+    Returns:
+        None: Функция ничего не возвращает.
+    """
+    # Требуется по условию задачи
+    # pylint: disable=global-statement
+    global counter
+    counter += 1
+
+
+def get_count() -> int:
+    """Функция возвращает текущее значение глобальной переменной counter.
+
+    Returns:
+        int: Текущее значение глобальной переменной counter.
+    """
+    return counter
+
+
+# F
+
+# %%
+counter = 0
+
+
+def move(name: Literal["Ваня", "Петя"], number: int) -> None:
+    """Функция изменят глобальную переменную counter на number.
+
+    В зависимости от имени игрока увеличивает или уменьшает counter.
+
+    Returns:
+        None: Функция ничего не возвращает.
+    """
+    # Требуется по условию задачи
+    # pylint: disable=global-statement
+    global counter
+
+    if name == "Петя":
+        counter += number
+    else:
+        counter -= number
+
+
+def game_over() -> Literal["Ваня", "Петя", "Ничья"]:
+    """Функция возвращает результат игры.
+
+    Returns:
+        Literal["Ваня" , "Петя" , "Ничья"]: Имя игрока или 'Ничья'.
+    """
+    match counter:
+        case num if num > 0:
+            return "Петя"
+        case num if num < 0:
+            return "Ваня"
+        case _:
+            return "Ничья"
+
+
+# G
+
+
+# %%
+def max_2d(matrix: list[list[int]]) -> int:
+    """Функция находит максимальных элемент в матрице.
+
+    Args:
+        matrix (list[list[int]]): Двумерная матрица целых чисел.
+
+    Returns:
+        int: Максимальных элемент в матрице.
+    """
+    return max(chain(*matrix))
+
+
+# H
+
+
+# %%
+def fragments(numbers: list[int]) -> list[list[int]]:
+    """Возвращает список возрастающих списков.
+
+    Функция принимает список целых чисел и разбивает его на несколько списков,
+    каждый из которых представляет собой возрастающий список элементов
+
+    Args:
+        matrix (list[int]): Список целых чисел.
+
+    Returns:
+        int: Список списков целых чисел.
+    """
+    result: list[list[int]] = []
+
+    temp: list[int] = []
+
+    for index, number in enumerate(numbers):
+        temp.append(number)
+        print(temp)
+
+        if index == len(numbers) - 1 or number >= numbers[index + 1]:
+            result.append(temp)
+            temp = []
+
+    return result
+
+
+# I
+
+
+# %%
+def month(number: int, language: Literal["ru", "en"]) -> str:
+    """Функция для получения названия месяца.
+
+    Функция возвращает имя месяца в соответствии с переданными номером месяца
+    и языком
+
+    Args:
+        number (int): Номер месяца от 1 до 12.
+        language (Literal["ru", "en"]): Язык.
+
+    Returns:
+        str: Название месяца.
+    """
+    months_dict: dict[str, list[str]] = {
+        "en": [
+            "January month",
+            "February month",
+            "March month",
+            "April month",
+            "May month",
+            "June month",
+            "July month",
+            "August month",
+            "September month",
+            "October month",
+            "November month",
+            "December month",
+        ],
+        "ru": [
+            "Январь месяц",
+            "Февраль месяц",
+            "Март месяц",
+            "Апрель месяц",
+            "Май месяц",
+            "Июнь месяц",
+            "Июль месяц",
+            "Август месяц",
+            "Сентябрь месяц",
+            "Октябрь месяц",
+            "Ноябрь месяц",
+            "Декабрь месяц",
+        ],
+    }
+
+    return months_dict[language][number - 1]
+
+
+# J
+
+
+# %%
+def split_numbers(string: str) -> tuple[int, ...]:
+    """Преобразование строки чисел в кортеж чисел.
+
+    Функция принимает строку, представляющую собой целые числа,
+    разделенные пробелами.
+    Возвращает кортеж этих чисел.
+
+    Args:
+        string (str): Строка целых чисел, разделенных пробелами.
+
+    Returns:
+        tuple(int): Кортеж чисел из строки string.
+    """
+    return tuple(map(int, string.split()))
+
+
+# K
+
+
+# %%
+def find_mountains_k(heights: list[int]) -> tuple[int, ...]:
+    """Функция принимает список высот.
+
+    Возвращает кортеж "гор" - высот, которые больше своих ближайших соседей
+
+    Args:
+        heights (list[int]): Список высот
+
+    Returns:
+        tuple[int, ...]: Список "гор"
+    """
+    result: list[int] = []
+
+    neighbours = zip(heights, heights[1:], heights[2:])
+
+    for index, currents in enumerate(neighbours):
+        left, middle, right = currents
+
+        if left < middle and middle > right:
+            result.append(index + 2)
+
+    return tuple(result)
+
+
+# L
+
+
+# %%
+def find_mountains(heights: list[list[int]]) -> tuple[tuple[int, ...], ...]:
+    """
+    Функция принимает двумерную матрицу - список высот.
+
+    Возвращает кортеж кортежей "гор" - пар, обозначающих координаты высот
+    в матрице, окруженных более низкими соседями
+
+    Args:
+        heights (list[list[int]]): Список высот
+
+    Returns:
+        tuple[int, ...]: Список "гор"
+    """
+    result: list[tuple[int, int]] = []
+
+    max_y = len(heights) - 1
+    max_x = len(heights[0]) - 1
+
+    for y_coord in range(1, max_y):
+        for x_coord in range(1, max_x):
+            current = heights[y_coord][x_coord]
+
+            conditions = [
+                heights[y_coord - 1][x_coord] < current,
+                heights[y_coord + 1][x_coord] < current,
+                heights[y_coord][x_coord - 1] < current,
+                heights[y_coord][x_coord + 1] < current,
+                heights[y_coord + 1][x_coord + 1] < current,
+                heights[y_coord + 1][x_coord - 1] < current,
+                heights[y_coord - 1][x_coord + 1] < current,
+                heights[y_coord - 1][x_coord + 1] < current,
+            ]
+
+            if all(conditions):
+                result.append((y_coord + 1, x_coord + 1))
+
+    return tuple(result)
+
+
+# M
+
+# %%
+cache: set[str] = set()
+
+
+def modern_print(text: str) -> None:
+    """Печатает текст, только если он ещё не был напечатан.
+
+    Args:
+        text (str): Текст, который нужно напечатать.
+
+    Returns:
+        None: Функция ничего не возвращает.
+    """
+    if text in cache:
+        return
+
+    print(text)
+    cache.add(text)
+
+
+# N
+
+
+# %%
+def can_eat(horse: tuple[int, int], other: tuple[int, int]) -> bool:
+    """Проверят, может ли конь "съесть" другую фигуру.
+
+    Функция получает координаты коня и другой фигуры.
+    И проверят, может ли конь съесть другую фигуру,
+    исходя из того, что конь ходит на две клетки по горизонтали
+    или вертикали. А затем на одну клетку по другому направлению.
+
+    Args:
+        horse (tuple[int, int]): Координаты коня.
+        other (tuple[int, int]): Координаты другой фигуры.
+
+    Returns:
+        bool: True, если конь может съесть фигуру; иначе False.
+    """
+    (horse_x, horse_y), (other_x, other_y) = horse, other
+
+    conditions: list[bool] = [
+        abs(horse_x - other_x) == 1 and (abs(horse_y - other_y)) == 2,
+        abs(horse_x - other_x) == 2 and (abs(horse_y - other_y)) == 1,
+    ]
+
+    return any(conditions)
+
+
+# O
+
+# %%
+Value = Union[int | float | str]
+MyDict = dict[str, Value]
+
+
+def get_dict(text: str) -> dict[str, int | float | str]:
+    """Преобразует переданную строку текста в словарь.
+
+    Разбивает переданную строку по символу ;.
+    Получившиеся строки разбивает по символу =.
+    Первый элемент списка становится ключом, второй - значением.
+    Если возможно, значение будет преобразовано к int или float.
+
+    Args:
+        text (str): Входная строка для преобразования.
+
+    Returns:
+        dict[str, int | float | str]: Словарь, полученный после трансформации
+        строки.
+    """
+    my_dict: MyDict = {}
+    for string in text.split(";"):
+        key, value = string.split("=")
+
+        float_conditions: list[bool] = [
+            value.count(".") == 1,
+            value.lstrip("+-").replace(".", "").isdigit(),
+        ]
+
+        if value.lstrip("+-").isdigit():
+            formatted: Value = int(value)
+        elif all(float_conditions):
+            formatted = float(value)
+        else:
+            formatted = value
+
+        my_dict[key] = formatted
+
+    return my_dict
+
+
+# P
+
+
+# %%
+def is_palindrome(value: str | int | list[int] | tuple[int]) -> bool:
+    """Преобразует переданную строку текста в словарь.
+
+    Разбивает переданную строку по символу ;.
+    Получившиеся строки разбивает по символу =.
+    Первый элемент списка становится ключом, второй - значением.
+    Если возможно, значение будет преобразовано к int или float.
+
+    Args:
+        text (str): Входная строка для преобразования.
+
+    Returns:
+        dict[str, int | float | str]: Словарь, полученный после трансформации
+        строки.
+    """
+
+    def is_alpha_or_digit(char: str) -> bool:
+        """Проверят, является ли переданный символ буквой или цифрой.
+
+        Args:
+            char (str): Символ для проверки.
+
+        Returns:
+            bool: True, если символ буква или цифра. Иначе False.
+        """
+        return any([char.isalpha(), char.isdigit()])
+
+    if isinstance(value, (list, tuple)):
+        text = ""
+
+        for item in value:
+            text += str(item)
+
+    else:
+        text = str(value)
+
+    sanitized_text = [char for char in text if is_alpha_or_digit(char)]
+
+    return sanitized_text == sanitized_text[::-1]
+
+
+# Q
+
+
+# %%
+def is_prime(number: int) -> bool:
+    """Проверяет, является ли переданное число простым.
+
+    Args:
+        number (int): Число для проверки.
+
+    Returns:
+        bool: True, если число простое. Иначе False.
+    """
+    if number < 2:
+        return False
+
+    for divider in range(2, int(number**0.5) + 1):
+        if number % divider == 0:
+            return False
+
+    return True
+
+
+# R
+
+
+# %%
+def merge(tuple1: tuple[int, ...], tuple2: tuple[int, ...]) -> tuple[int, ...]:
+    """Объединяет два отсортированных кортежа в один отсортированный.
+
+    Args:
+        tuple1 (tuple[int, ...]): Первый кортеж отсортированных чисел.
+        tuple1 (tuple[int, ...]): Второй кортеж отсортированных чисел.
+
+    Returns:
+        tuple[int, ...]: Отсортированный по возрастанию Кортеж целых чисел,
+        содержащий все числа из первого и второго кортежа
+    """
+    list1 = list(tuple1)
+    list2 = list(tuple2)
+
+    result: list[int] = []
+
+    while list1 and list2:
+        if list1[0] < list2[0]:
+            result.append(list1.pop(0))
+        else:
+            result.append(list2.pop(0))
+
+    result.extend(list1)
+    result.extend(list2)
+
+    return tuple(result)
+
+
+print(merge((), (1, 2)))
+
+
+# S
+
+
+# %%
+def swap(list1: list[int], list2: list[int]) -> None:
+    """Меняет местами содержимое двух массивов.
+
+    Args:
+        list1 (list): Первый массив.
+        list2 (list): Второй массив.
+
+    Returns:
+        None: Функция ничего не возвращает.
+    """
+    len1 = len(list1)
+    len2 = len(list2)
+
+    list1.extend(list2)
+    list2.extend(list1[:len1])
+
+    del list1[:len1]
+    del list2[:len2]
+
+
+# T
+
+
+# %%
+def convert_to_roman(num: int) -> str:
+    """Конвертирует натуральное число в римское.
+
+    Функция конвертирует переданное натуральное число,
+    записанное арабскими цифрами, в римское.
+
+    Args:
+        num1 (int): Натуральное число.
+
+    Returns:
+        str: Римское представление переданного числа.
+    """
+    romans: list[tuple[int, str]] = [
+        (1000, "M"),
+        (900, "CM"),
+        (500, "D"),
+        (400, "CD"),
+        (100, "C"),
+        (90, "XC"),
+        (50, "L"),
+        (40, "XL"),
+        (10, "X"),
+        (9, "IX"),
+        (5, "V"),
+        (4, "IV"),
+        (1, "I"),
+    ]
+
+    result = ""
+
+    for arabic, roman_char in romans:
+        if arabic > num:
+            continue
+
+        repeat = num // arabic
+        result += roman_char * repeat
+        num = num - arabic * repeat
+
+        if num == 0:
+            break
+
+    return result
+
+
+def roman(num1: int, num2: int) -> str:
+    """Вычисляет римскую сумму двух чисел.
+
+    Фунция принимает два натуральных числа.
+    Возвращает их сумму в строке вида:
+    РИМСКОЕ_А + РИМСКОЕ_B = РИМСКАЯ_СУММА
+
+
+    Args:
+        num1 (int): Первое натуральное число.
+        num1 (int): Второе натуральное число.
+
+    Returns:
+        str: Римская сумма двух чисел
+    """
+    roman1 = convert_to_roman(num1)
+    roman2 = convert_to_roman(num2)
+    result = convert_to_roman(num1 + num2)
+
+    return f"{roman1} + {roman2} = {result}"
diff --git a/Python/yandex-python-handbook/chapter_4_2.ipynb b/Python/yandex-python-handbook/chapter_4_2.ipynb
new file mode 100644
index 00000000..b5621694
--- /dev/null
+++ b/Python/yandex-python-handbook/chapter_4_2.ipynb
@@ -0,0 +1,891 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "144d3bac",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "\"\"\"\n",
+    "Задания к главе 4.2.\n",
+    "\n",
+    "Позиционные и именованные аргументы.\n",
+    "Функции высших порядков.\n",
+    "Лямбда-функции\n",
+    "\n",
+    "Хендбук Яндекс \"Основы Python\".\n",
+    "\"\"\""
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "52663735",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "A"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "020c0eea",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import operator\n",
+    "from datetime import datetime\n",
+    "from itertools import cycle\n",
+    "from typing import Callable, Literal, TypeVar\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "def make_list(length: int, value: int = 0) -> list[int]:\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    Создает список указанной длины, заполненный переданным значением.\n",
+    "\n",
+    "    Args:\n",
+    "        length (int): Длина списка.\n",
+    "        value (int): Элемент для заполнения.\n",
+    "\n",
+    "    Returns:\n",
+    "        list[int]: Список длины length, заполненный значением value.\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    return [value] * length"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "9a7c198d",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "B"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "dc34bc16",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "Size = int | tuple[int, int]\n",
+    "Matrix = list[list[int]]\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "def make_matrix(size: Size, value: int = 0) -> Matrix:\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    Создает матрицу указанного размера, заполненную переданным значением.\n",
+    "\n",
+    "    Args:\n",
+    "        size (int | tuple[int, int]): Размер матрицы. Если кортеж, то\n",
+    "        (ширина, высота). Если одно значение, то создаем квадратную матрицу\n",
+    "        value (int): Элемент для заполнения.\n",
+    "\n",
+    "    Returns:\n",
+    "        list[int]: Матрица размера size, заполненная значением value.\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    if isinstance(size, int):\n",
+    "        width = size\n",
+    "        height = size\n",
+    "    else:\n",
+    "        width = size[0]\n",
+    "        height = size[1]\n",
+    "\n",
+    "    return [[value] * width for _ in range(height)]"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "6688b968",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "C"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "d6115c69",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def gcd(*numbers: int) -> int:\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    Вычисляет НОД для переданных чисел.\n",
+    "\n",
+    "    Args:\n",
+    "        *numbers (int): Одно или более целое число. Не должно быть пустым.\n",
+    "\n",
+    "    Returns:\n",
+    "        int: НОД переданных чисел.\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    divider = numbers[0]\n",
+    "\n",
+    "    for index in range(1, len(numbers), 1):\n",
+    "        next_var = numbers[index]\n",
+    "\n",
+    "        while next_var:\n",
+    "            divider, next_var = next_var, divider % next_var\n",
+    "\n",
+    "    return divider"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "db1f0d7b",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "D"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "018edb4e",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "months: dict[str, list[str]] = {\n",
+    "    \"ru\": [\n",
+    "        \"Январь\",\n",
+    "        \"Февраль\",\n",
+    "        \"Март\",\n",
+    "        \"Апрель\",\n",
+    "        \"Май\",\n",
+    "        \"Июнь\",\n",
+    "        \"Июль\",\n",
+    "        \"Август\",\n",
+    "        \"Сентябрь\",\n",
+    "        \"Октябрь\",\n",
+    "        \"Ноябрь\",\n",
+    "        \"Декабрь\",\n",
+    "    ],\n",
+    "    \"en\": [\n",
+    "        \"January\",\n",
+    "        \"February\",\n",
+    "        \"March\",\n",
+    "        \"April\",\n",
+    "        \"May\",\n",
+    "        \"June\",\n",
+    "        \"July\",\n",
+    "        \"August\",\n",
+    "        \"September\",\n",
+    "        \"October\",\n",
+    "        \"November\",\n",
+    "        \"December\",\n",
+    "    ],\n",
+    "}\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "def month(number: int, language: Literal[\"ru\", \"en\"] = \"ru\") -> str:\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    Функция для получения названия месяца.\n",
+    "\n",
+    "    Функция возвращает имя месяца в соответствии с переданными номером месяца\n",
+    "    и языком\n",
+    "\n",
+    "    Args:\n",
+    "        number (int): Номер месяца от 1 до 12.\n",
+    "        language (Literal[\"ru\", \"en\"]): Язык.\n",
+    "\n",
+    "    Returns:\n",
+    "        str: Название месяца.\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    return months[language][number - 1]"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "5b31b2d1",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "E"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "090b27b8",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def to_string(*items: object, sep: str = \" \", end: str = \"\\n\") -> str:\n",
+    "    r\"\"\"\n",
+    "    Функция возвращает строку из переданных элементов.\n",
+    "\n",
+    "    Элементы разделены сепаратором sep. Заканчивается строкой end.\n",
+    "\n",
+    "    Args:\n",
+    "        *items (object): Элементы, которые надо объединить в строку.\n",
+    "        sep (str, optional): Разделитель элементов в строке. По умолчанию \" \".\n",
+    "        end (str, optional): Окончание строки. По умолчанию  \"\\n\".\n",
+    "\n",
+    "    Returns:\n",
+    "        str: _description_\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    return f\"{sep.join(map(str, items))}{end}\""
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "9f625dc1",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "F"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "5c6ea8d8",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "Operator = Literal[\"+\", \"-\", \"*\", \"//\", \"**\"]\n",
+    "OperatorFn = Callable[[int, int], int]\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "def get_operator_fn(operator_f: Operator) -> OperatorFn:\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    Возвращает функцию-оператор для двух целых чисел.\n",
+    "\n",
+    "    Args:\n",
+    "        operator_f (Operator): Математическая операция.\n",
+    "\n",
+    "    Returns:\n",
+    "       OperatorFn: Функция, принимающая два int и возвращающая int.\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    match operator_f:\n",
+    "        case \"+\":\n",
+    "            return lambda operand1, operand2: operand1 + operand2\n",
+    "        case \"-\":\n",
+    "            return lambda operand1, operand2: operand1 - operand2\n",
+    "        case \"*\":\n",
+    "            return lambda operand1, operand2: operand1 * operand2\n",
+    "        case \"//\":\n",
+    "            return lambda operand1, operand2: operand1 // operand2\n",
+    "        case \"**\":\n",
+    "            return lambda operand1, operand2: operand1**operand2"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "50954764",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "G"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "b479afd6",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "T = TypeVar(\"T\")\n",
+    "\n",
+    "OperatorFnG = Callable[[tuple[object, ...]], str]\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "def get_formatter(sep: str = \" \", end: str = \"\") -> OperatorFnG:\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    Возвращает функцию, которая объединяет аргументы в строку.\n",
+    "\n",
+    "    Args:\n",
+    "        sep (str, optional): Разделитель элементов в строке. По умолчанию \" \".\n",
+    "        end (str, optional): Окончание строки. По умолчанию \"\".\n",
+    "\n",
+    "    Returns:\n",
+    "       OperatorFnG: Функция, принимающая не определенное количество аргументов.\n",
+    "       Возвращает строку, объединяющую эти аргументы через sep и оканчивающуюся\n",
+    "       строкой end.\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    return lambda *args: f\"{sep.join(map(str, args))}{end}\""
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "2b47c9f4",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "H"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "bc032881",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def grow(*numbers: int, **kwargs: int) -> tuple[int, ...]:\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    Преобразует позиционные аргументы.\n",
+    "\n",
+    "    Функция принимает не определенное количество позиционных аргументов.\n",
+    "    И не определенное количество именованных аргументов.\n",
+    "\n",
+    "    Возвращает кортеж, состоящий из по аргументов, увеличенных на значение\n",
+    "    именованных параметров, если значение позиционного аргумента кратно\n",
+    "    длине имени именованного аргумента.\n",
+    "\n",
+    "    Args:\n",
+    "        *numbers (int): Целые числа.\n",
+    "        **kwargs (int): Целые числа.\n",
+    "\n",
+    "    Returns:\n",
+    "       tuple[int, ...]: Кортеж целых чисел.\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    result = []\n",
+    "\n",
+    "    for number in numbers:\n",
+    "        updated = number\n",
+    "\n",
+    "        for key, value in kwargs.items():\n",
+    "            if number % len(key) == 0:\n",
+    "                updated += value\n",
+    "\n",
+    "        result.append(updated)\n",
+    "\n",
+    "    return tuple(result)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "d9028306",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "I"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "ecd002ff",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def product_i(*items: str, **kwargs: int) -> tuple[int, ...]:\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    Заменяет каждую строку на произведение значений именованных параметров.\n",
+    "\n",
+    "    Если ни одно имя не найдено — строка игнорируется.\n",
+    "\n",
+    "    Args:\n",
+    "        *args (str): Строки, которые нужно обработать.\n",
+    "        **kwargs (int): Именованные параметры.\n",
+    "\n",
+    "    Returns:\n",
+    "        tuple[int, ...]: Кортеж произведений для строк, где нашлись совпадения.\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    result = []\n",
+    "\n",
+    "    for item in items:\n",
+    "        product: None | int = None\n",
+    "\n",
+    "        for key, value in kwargs.items():\n",
+    "            if key in item:\n",
+    "                product = product * value if product is not None else value\n",
+    "\n",
+    "        if product is not None:\n",
+    "            result.append(product)\n",
+    "\n",
+    "    return tuple(result)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "942bcb6f",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "J"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "24d58461",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def choice(*numbers: int, **kwargs: Callable[[int], int]) -> int:\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    Применяет переданную функцию ко всем позиционным аргументам.\n",
+    "\n",
+    "    Если передан именованный параметр min, то возвращает минимальное значение\n",
+    "    из результатов выполнения функции min. Иначе - максимальное из результатов\n",
+    "    выполнения функции max.\n",
+    "\n",
+    "    Args:\n",
+    "        *numbers (int): Целые числа.\n",
+    "        **kwargs (Function): Функция. Параметр может иметь имя min или max\n",
+    "\n",
+    "    Returns:\n",
+    "        (int): Целое число\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    if \"min\" in kwargs:\n",
+    "        return min(map(kwargs[\"min\"], numbers))\n",
+    "\n",
+    "    return max(map(kwargs[\"max\"], numbers))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "eb8f2ac3",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "K"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "57e55079",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "in_stock: dict[str, int] = {}\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "def order(*coffees: str) -> str:\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    Функция возвращает название напитка, который можно приготовить.\n",
+    "\n",
+    "    Если ни одиннапиток нельзя приготовить, функция возвращает строку:\n",
+    "    \"К сожалению, не можем предложить Вам напиток\"\n",
+    "\n",
+    "    Args:\n",
+    "        *coffees (str): Список напитков.\n",
+    "\n",
+    "    Returns:\n",
+    "        (str): Название напитка. Если напиток нельзя приготовить, то строка:\n",
+    "        \"К сожалению, не можем предложить Вам напиток\"\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    ingidients: dict[str, dict[str, int]] = {\n",
+    "        \"Эспрессо\": {\"coffee\": 1},\n",
+    "        \"Капучино\": {\"coffee\": 1, \"milk\": 3},\n",
+    "        \"Макиато\": {\"coffee\": 2, \"milk\": 1},\n",
+    "        \"Кофе по-венски\": {\"coffee\": 1, \"cream\": 2},\n",
+    "        \"Латте Макиато\": {\"coffee\": 1, \"milk\": 2, \"cream\": 1},\n",
+    "        \"Кон Панна\": {\"coffee\": 1, \"cream\": 1},\n",
+    "    }\n",
+    "\n",
+    "    for coffee in coffees:\n",
+    "        for ingidient, amount in ingidients[coffee].items():\n",
+    "            if in_stock[ingidient] < amount:\n",
+    "                break\n",
+    "        else:\n",
+    "            for ingidient, amount in ingidients[coffee].items():\n",
+    "                in_stock[ingidient] -= amount\n",
+    "\n",
+    "            return coffee\n",
+    "\n",
+    "    return \"К сожалению, не можем предложить Вам напиток\""
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "e3a265ac",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "L"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "66aebe14",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "DATA: dict[Literal[\"even\", \"odd\"], list[int]] = {\"even\": [], \"odd\": []}\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "def enter_results(*numbers: int) -> None:\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    Функция сохраняет переданные данные в переменную DATA.\n",
+    "\n",
+    "    Нечетные числа сохранются в массив DATA['odd'], четные - в DATA['even']\n",
+    "\n",
+    "    Args:\n",
+    "        *numbers (int): Список целых чисел.\n",
+    "\n",
+    "    Returns:\n",
+    "        None: Функция ничего не возвращает.\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    DATA[\"odd\"].extend(numbers[::2])\n",
+    "    DATA[\"even\"].extend(numbers[1::2])\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "def get_sum() -> tuple[int, int]:\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    Возвращает пару целых чисел: сумма всех нечетных и всех четных чисел.\n",
+    "\n",
+    "    Returns:\n",
+    "        tuple[int, int]: Кортеж из двух целых чисел.\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    return (sum(DATA[\"odd\"]), sum(DATA[\"even\"]))\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "def get_average() -> tuple[float, float]:\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    Возвращает пару целых чисел.\n",
+    "\n",
+    "    Пара числе - среднее арифметическое всех нечетных и всех четных чисел.\n",
+    "\n",
+    "    Returns:\n",
+    "        tuple[int, int]: Кортеж из двух чисел с плавающей точкой.\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    average_odd = round(sum(DATA[\"odd\"]) / len(DATA[\"odd\"]), 2)\n",
+    "    average_even = round(sum(DATA[\"even\"]) / len(DATA[\"even\"]), 2)\n",
+    "\n",
+    "    return (average_odd, average_even)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "e87348a8",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "M"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "f80533cb",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "FnM = Callable[[str], tuple[int, str]]\n",
+    "\n",
+    "fn_m: FnM = lambda string: (len(string), string.lower())"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "b33b32b4",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "SortFn = Callable[[str], tuple[int, str]]\n",
+    "\n",
+    "sort_fn: SortFn = lambda string: (len(string), string.lower())"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "4634b00e",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "N"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "7a5e96b1",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "FilterFn = Callable[[int], bool]\n",
+    "filter_fn: FilterFn = lambda num: sum(map(int, str(num))) % 2 == 0"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "dfb2012e",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "O"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "09758100",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "Repeater = Callable[[int], int]\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "def get_repeater(func: Callable[[int], int], count: int) -> Repeater:\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    Возвращает функцию, которая вызовет func count раз.\n",
+    "\n",
+    "    Args:\n",
+    "        func (Callable[[int], int]): Функция, которую надо вызывать.\n",
+    "        count (int): Количество раз вывзова функции.\n",
+    "\n",
+    "    Returns:\n",
+    "        Repeater: Функция, которая вызовет func count раз.\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "\n",
+    "    def repeater(num: int) -> int:\n",
+    "        current: int = num\n",
+    "\n",
+    "        for _ in range(count):\n",
+    "            current = func(current)\n",
+    "\n",
+    "        return current\n",
+    "\n",
+    "    return repeater"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "fe4b7049",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "P"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "28908b74",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "Cb = Callable[[str], None]\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "def login(name: str, password: str, on_login: Cb, on_fail: Cb) -> None:\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "        Вызывает on_login в случае успешной авторизации, иначе - on_fail.\n",
+    "\n",
+    "    Args:\n",
+    "        name (str): Имя пользователя.\n",
+    "        password (str): Пароль.\n",
+    "        on_login (Cb): Функция, вызываемая в случае успешной авторизации.\n",
+    "        on_fail (Cb): Функция, вызываемая в случае неуспешной авторизации.\n",
+    "    Returns:\n",
+    "        None: Функция ничего не возвращает.\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    expected = f\"{sum(ord(char) for char in name) * len(name):x}\"\n",
+    "\n",
+    "    if expected[::-1].lower() == password.lower():\n",
+    "        on_login(name)\n",
+    "    else:\n",
+    "        on_fail(name)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "0219bb20",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Q"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "15948e37",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "FilterFnQ = Callable[[tuple[str, list[int]]], bool]\n",
+    "\n",
+    "filter_fn_q: FilterFnQ = lambda item: isinstance(item[1], list) and any(\n",
+    "    num % 2 == 0 for num in item[1]\n",
+    ")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "984fcee7",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "R"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "9a58a58b",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "Fn = Callable[[tuple[str, object]], tuple[str, object]]\n",
+    "\n",
+    "fn: Fn = lambda item: (\n",
+    "    \"\".join([char.lower() for char in item[0] if char.isalpha()]),\n",
+    "    sum(item[1]) if hasattr(item[1], \"__iter__\") else item[1],\n",
+    ")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "ab65767b",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "S"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "82ab0eb5",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def secret_replace(text: str, **kwargs: tuple[str, ...]) -> str:\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "        Возвращает строку, зашифрованную на основе переданных параметров.\n",
+    "\n",
+    "    Args:\n",
+    "        text (str): Строка, которую надо зашифровать.\n",
+    "        **kwargs (tuple[str, ...]): Параметры шифрования\n",
+    "    Returns:\n",
+    "        str: Зашифрованная строка.\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    my_dict = {key: cycle(value) for key, value in kwargs.items()}\n",
+    "\n",
+    "    result = \"\".join(\n",
+    "        [next(my_dict[char]) if char in my_dict else char for char in text]\n",
+    "    )\n",
+    "\n",
+    "    return result"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "61f9f74e",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "T"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "07c79c6b",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "User = dict[str, str | datetime | int]\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "DATA_BASE: list[User] = []\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "def insert(*users: User) -> None:\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    Функция добавляет пользователя в базу данных DATA_BASE.\n",
+    "\n",
+    "    Args:\n",
+    "        *users (User): Произвольное количество пользователей.\n",
+    "\n",
+    "    Returns:\n",
+    "        None: Функция ничего не возвращает.\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    for user in users:\n",
+    "        formatted_user: User = {**user}\n",
+    "\n",
+    "        if isinstance(user[\"birth\"], str):\n",
+    "            formatted_date = datetime.strptime(user[\"birth\"], \"%d.%m.%Y\")\n",
+    "            formatted_user[\"date\"] = formatted_date\n",
+    "\n",
+    "        DATA_BASE.append(formatted_user)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "def delete_date(users: list[User]) -> list[User]:\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    Создает копию массива пользователей.\n",
+    "\n",
+    "    У каждого пользователя удаляет ключ date\n",
+    "\n",
+    "    Args:\n",
+    "        users (list[User]): Массив пользователей.\n",
+    "\n",
+    "    Returns:\n",
+    "        list[User]: Массив пользователей, у которых удален ключ date.\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    result: list[User] = []\n",
+    "\n",
+    "    for user in users:\n",
+    "        copy: User = {key: val for key, val in user.items() if key != \"date\"}\n",
+    "        result.append(copy)\n",
+    "\n",
+    "    return result\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "Comparator = Callable[[str | datetime | int, str | datetime | int], bool]\n",
+    "\n",
+    "operators: dict[str, Comparator] = {\n",
+    "    \"<\": operator.lt,\n",
+    "    \"<=\": operator.le,\n",
+    "    \"==\": operator.eq,\n",
+    "    \"!=\": operator.ne,\n",
+    "    \">\": operator.gt,\n",
+    "    \">=\": operator.ge,\n",
+    "}\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "def select(request: str | None = None) -> list[User]:\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    Возвращает массив пользователей, удовлетворяющих запросу request.\n",
+    "\n",
+    "    Args:\n",
+    "        request (str | None, optional): Строка запроса.\n",
+    "        Имеет формат \"<ключ> <оператор> <значение>\" По умолчанию None.\n",
+    "\n",
+    "    Returns:\n",
+    "        list[User]: Список пользователей, удовлетворяющий переданной строке\n",
+    "        запроса\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    if request is None:\n",
+    "        return delete_date(DATA_BASE)\n",
+    "\n",
+    "    key, operator_sign, condition = request.split()\n",
+    "\n",
+    "    formatted_condition: str | datetime | int\n",
+    "\n",
+    "    if key == \"birth\":\n",
+    "        formatted_condition = datetime.strptime(condition, \"%d.%m.%Y\")\n",
+    "    elif condition.isdigit():\n",
+    "        formatted_condition = int(condition)\n",
+    "    else:\n",
+    "        formatted_condition = condition\n",
+    "\n",
+    "    result: list[User] = []\n",
+    "\n",
+    "    for user in DATA_BASE:\n",
+    "        compare_key = \"date\" if key == \"birth\" else key\n",
+    "\n",
+    "        if operators[operator_sign](user[compare_key], formatted_condition):\n",
+    "            result.append(user)\n",
+    "\n",
+    "    return sorted(\n",
+    "        delete_date(result),\n",
+    "        key=lambda user: user[\"id\"],\n",
+    "    )"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "base",
+   "language": "python",
+   "name": "python3"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.12.7"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 5
+}
diff --git a/Python/yandex-python-handbook/chapter_4_2.py b/Python/yandex-python-handbook/chapter_4_2.py
new file mode 100644
index 00000000..0d1b96e8
--- /dev/null
+++ b/Python/yandex-python-handbook/chapter_4_2.py
@@ -0,0 +1,605 @@
+"""Задания к главе 4.2.
+
+Позиционные и именованные аргументы. Функции высших порядков. Лямбда-функции
+
+Хендбук Яндекс "Основы Python".
+"""
+
+# A
+
+# +
+import operator
+from datetime import datetime
+from itertools import cycle
+from typing import Callable, Literal, TypeVar
+
+
+def make_list(length: int, value: int = 0) -> list[int]:
+    """Создает список указанной длины, заполненный переданным значением.
+
+    Args:
+        length (int): Длина списка.
+        value (int): Элемент для заполнения.
+
+    Returns:
+        list[int]: Список длины length, заполненный значением value.
+    """
+    return [value] * length
+
+
+# -
+
+# B
+
+# +
+Size = int | tuple[int, int]
+Matrix = list[list[int]]
+
+
+def make_matrix(size: Size, value: int = 0) -> Matrix:
+    """Создает матрицу указанного размера, заполненную переданным значением.
+
+    Args:
+        size (int | tuple[int, int]): Размер матрицы. Если кортеж, то
+        (ширина, высота). Если одно значение, то создаем квадратную матрицу
+        value (int): Элемент для заполнения.
+
+    Returns:
+        list[int]: Матрица размера size, заполненная значением value.
+    """
+    if isinstance(size, int):
+        width = size
+        height = size
+    else:
+        width = size[0]
+        height = size[1]
+
+    return [[value] * width for _ in range(height)]
+
+
+# -
+
+# C
+
+
+def gcd(*numbers: int) -> int:
+    """Вычисляет НОД для переданных чисел.
+
+    Args:
+        *numbers (int): Одно или более целое число. Не должно быть пустым.
+
+    Returns:
+        int: НОД переданных чисел.
+    """
+    divider = numbers[0]
+
+    for index in range(1, len(numbers), 1):
+        next_var = numbers[index]
+
+        while next_var:
+            divider, next_var = next_var, divider % next_var
+
+    return divider
+
+
+# D
+
+# +
+months: dict[str, list[str]] = {
+    "ru": [
+        "Январь",
+        "Февраль",
+        "Март",
+        "Апрель",
+        "Май",
+        "Июнь",
+        "Июль",
+        "Август",
+        "Сентябрь",
+        "Октябрь",
+        "Ноябрь",
+        "Декабрь",
+    ],
+    "en": [
+        "January",
+        "February",
+        "March",
+        "April",
+        "May",
+        "June",
+        "July",
+        "August",
+        "September",
+        "October",
+        "November",
+        "December",
+    ],
+}
+
+
+def month(number: int, language: Literal["ru", "en"] = "ru") -> str:
+    """Функция для получения названия месяца.
+
+    Функция возвращает имя месяца в соответствии с переданными номером месяца
+    и языком
+
+    Args:
+        number (int): Номер месяца от 1 до 12.
+        language (Literal["ru", "en"]): Язык.
+
+    Returns:
+        str: Название месяца.
+    """
+    return months[language][number - 1]
+
+
+# -
+
+# E
+
+
+def to_string(*items: object, sep: str = " ", end: str = "\n") -> str:
+    r"""Функция возвращает строку из переданных элементов.
+
+    Элементы разделены сепаратором sep. Заканчивается строкой end.
+
+    Args:
+        *items (object): Элементы, которые надо объединить в строку.
+        sep (str, optional): Разделитель элементов в строке. По умолчанию " ".
+        end (str, optional): Окончание строки. По умолчанию  "\n".
+
+    Returns:
+        str: _description_
+    """
+    return f"{sep.join(map(str, items))}{end}"
+
+
+# F
+
+# +
+Operator = Literal["+", "-", "*", "//", "**"]
+OperatorFn = Callable[[int, int], int]
+
+
+def get_operator_fn(operator_f: Operator) -> OperatorFn:
+    """Возвращает функцию-оператор для двух целых чисел.
+
+    Args:
+        operator_f (Operator): Математическая операция.
+
+    Returns:
+       OperatorFn: Функция, принимающая два int и возвращающая int.
+    """
+    match operator_f:
+        case "+":
+            return lambda operand1, operand2: operand1 + operand2
+        case "-":
+            return lambda operand1, operand2: operand1 - operand2
+        case "*":
+            return lambda operand1, operand2: operand1 * operand2
+        case "//":
+            return lambda operand1, operand2: operand1 // operand2
+        case "**":
+            return lambda operand1, operand2: operand1**operand2
+
+
+# -
+
+# G
+
+# +
+T = TypeVar("T")
+
+OperatorFnG = Callable[[tuple[object, ...]], str]
+
+
+def get_formatter(sep: str = " ", end: str = "") -> OperatorFnG:
+    """Возвращает функцию, которая объединяет аргументы в строку.
+
+    Args:
+        sep (str, optional): Разделитель элементов в строке. По умолчанию " ".
+        end (str, optional): Окончание строки. По умолчанию "".
+
+    Returns:
+       OperatorFnG: Функция, принимающая не определенное количество аргументов.
+       Возвращает строку, объединяющую эти аргументы через sep и оканчивающуюся
+       строкой end.
+    """
+    return lambda *args: f"{sep.join(map(str, args))}{end}"
+
+
+# -
+
+# H
+
+
+def grow(*numbers: int, **kwargs: int) -> tuple[int, ...]:
+    """Преобразует позиционные аргументы.
+
+    Функция принимает не определенное количество позиционных аргументов.
+    И не определенное количество именованных аргументов.
+
+    Возвращает кортеж, состоящий из по аргументов, увеличенных на значение
+    именованных параметров, если значение позиционного аргумента кратно
+    длине имени именованного аргумента.
+
+    Args:
+        *numbers (int): Целые числа.
+        **kwargs (int): Целые числа.
+
+    Returns:
+       tuple[int, ...]: Кортеж целых чисел.
+    """
+    result = []
+
+    for number in numbers:
+        updated = number
+
+        for key, value in kwargs.items():
+            if number % len(key) == 0:
+                updated += value
+
+        result.append(updated)
+
+    return tuple(result)
+
+
+# I
+
+
+def product_i(*items: str, **kwargs: int) -> tuple[int, ...]:
+    """Заменяет каждую строку на произведение значений именованных параметров.
+
+    Если ни одно имя не найдено — строка игнорируется.
+
+    Args:
+        *args (str): Строки, которые нужно обработать.
+        **kwargs (int): Именованные параметры.
+
+    Returns:
+        tuple[int, ...]: Кортеж произведений для строк, где нашлись совпадения.
+    """
+    result = []
+
+    for item in items:
+        product: None | int = None
+
+        for key, value in kwargs.items():
+            if key in item:
+                product = product * value if product is not None else value
+
+        if product is not None:
+            result.append(product)
+
+    return tuple(result)
+
+
+# J
+
+
+def choice(*numbers: int, **kwargs: Callable[[int], int]) -> int:
+    """Применяет переданную функцию ко всем позиционным аргументам.
+
+    Если передан именованный параметр min, то возвращает минимальное значение
+    из результатов выполнения функции min. Иначе - максимальное из результатов
+    выполнения функции max.
+
+    Args:
+        *numbers (int): Целые числа.
+        **kwargs (Function): Функция. Параметр может иметь имя min или max
+
+    Returns:
+        (int): Целое число
+    """
+    if "min" in kwargs:
+        return min(map(kwargs["min"], numbers))
+
+    return max(map(kwargs["max"], numbers))
+
+
+# K
+
+# +
+in_stock: dict[str, int] = {}
+
+
+def order(*coffees: str) -> str:
+    """Функция возвращает название напитка, который можно приготовить.
+
+    Если ни одиннапиток нельзя приготовить, функция возвращает строку:
+    "К сожалению, не можем предложить Вам напиток"
+
+    Args:
+        *coffees (str): Список напитков.
+
+    Returns:
+        (str): Название напитка. Если напиток нельзя приготовить, то строка:
+        "К сожалению, не можем предложить Вам напиток"
+    """
+    ingidients: dict[str, dict[str, int]] = {
+        "Эспрессо": {"coffee": 1},
+        "Капучино": {"coffee": 1, "milk": 3},
+        "Макиато": {"coffee": 2, "milk": 1},
+        "Кофе по-венски": {"coffee": 1, "cream": 2},
+        "Латте Макиато": {"coffee": 1, "milk": 2, "cream": 1},
+        "Кон Панна": {"coffee": 1, "cream": 1},
+    }
+
+    for coffee in coffees:
+        for ingidient, amount in ingidients[coffee].items():
+            if in_stock[ingidient] < amount:
+                break
+        else:
+            for ingidient, amount in ingidients[coffee].items():
+                in_stock[ingidient] -= amount
+
+            return coffee
+
+    return "К сожалению, не можем предложить Вам напиток"
+
+
+# -
+
+# L
+
+# +
+DATA: dict[Literal["even", "odd"], list[int]] = {"even": [], "odd": []}
+
+
+def enter_results(*numbers: int) -> None:
+    """Функция сохраняет переданные данные в переменную DATA.
+
+    Нечетные числа сохранются в массив DATA['odd'], четные - в DATA['even']
+
+    Args:
+        *numbers (int): Список целых чисел.
+
+    Returns:
+        None: Функция ничего не возвращает.
+    """
+    DATA["odd"].extend(numbers[::2])
+    DATA["even"].extend(numbers[1::2])
+
+
+def get_sum() -> tuple[int, int]:
+    """Возвращает пару целых чисел: сумма всех нечетных и всех четных чисел.
+
+    Returns:
+        tuple[int, int]: Кортеж из двух целых чисел.
+    """
+    return (sum(DATA["odd"]), sum(DATA["even"]))
+
+
+def get_average() -> tuple[float, float]:
+    """Возвращает пару целых чисел.
+
+    Пара числе - среднее арифметическое всех нечетных и всех четных чисел.
+
+    Returns:
+        tuple[int, int]: Кортеж из двух чисел с плавающей точкой.
+    """
+    average_odd = round(sum(DATA["odd"]) / len(DATA["odd"]), 2)
+    average_even = round(sum(DATA["even"]) / len(DATA["even"]), 2)
+
+    return (average_odd, average_even)
+
+
+# -
+
+# M
+
+# +
+FnM = Callable[[str], tuple[int, str]]
+
+fn_m: FnM = lambda string: (len(string), string.lower())
+
+# +
+SortFn = Callable[[str], tuple[int, str]]
+
+sort_fn: SortFn = lambda string: (len(string), string.lower())
+# -
+
+# N
+
+FilterFn = Callable[[int], bool]
+filter_fn: FilterFn = lambda num: sum(map(int, str(num))) % 2 == 0
+
+# O
+
+# +
+Repeater = Callable[[int], int]
+
+
+def get_repeater(func: Callable[[int], int], count: int) -> Repeater:
+    """Возвращает функцию, которая вызовет func count раз.
+
+    Args:
+        func (Callable[[int], int]): Функция, которую надо вызывать.
+        count (int): Количество раз вывзова функции.
+
+    Returns:
+        Repeater: Функция, которая вызовет func count раз.
+    """
+
+    def repeater(num: int) -> int:
+        current: int = num
+
+        for _ in range(count):
+            current = func(current)
+
+        return current
+
+    return repeater
+
+
+# -
+
+# P
+
+# +
+Cb = Callable[[str], None]
+
+
+def login(name: str, password: str, on_login: Cb, on_fail: Cb) -> None:
+    """
+        Вызывает on_login в случае успешной авторизации, иначе - on_fail.
+
+    Args:
+        name (str): Имя пользователя.
+        password (str): Пароль.
+        on_login (Cb): Функция, вызываемая в случае успешной авторизации.
+        on_fail (Cb): Функция, вызываемая в случае неуспешной авторизации.
+    Returns:
+        None: Функция ничего не возвращает.
+    """
+    expected = f"{sum(ord(char) for char in name) * len(name):x}"
+
+    if expected[::-1].lower() == password.lower():
+        on_login(name)
+    else:
+        on_fail(name)
+
+
+# -
+
+# Q
+
+# +
+FilterFnQ = Callable[[tuple[str, list[int]]], bool]
+
+filter_fn_q: FilterFnQ = lambda item: isinstance(item[1], list) and any(
+    num % 2 == 0 for num in item[1]
+)
+# -
+
+# R
+
+# +
+Fn = Callable[[tuple[str, object]], tuple[str, object]]
+
+fn: Fn = lambda item: (
+    "".join([char.lower() for char in item[0] if char.isalpha()]),
+    sum(item[1]) if hasattr(item[1], "__iter__") else item[1],
+)
+
+
+# -
+
+# S
+
+
+def secret_replace(text: str, **kwargs: tuple[str, ...]) -> str:
+    """Возвращает строку, зашифрованную на основе переданных параметров.
+
+    Args:
+        text (str): Строка, которую надо зашифровать.
+        **kwargs (tuple[str, ...]): Параметры шифрования
+    Returns:
+        str: Зашифрованная строка.
+    """
+    my_dict = {key: cycle(value) for key, value in kwargs.items()}
+
+    result = "".join(
+        [next(my_dict[char]) if char in my_dict else char for char in text]
+    )
+
+    return result
+
+
+# T
+
+# +
+User = dict[str, str | datetime | int]
+
+
+DATA_BASE: list[User] = []
+
+
+def insert(*users: User) -> None:
+    """Функция добавляет пользователя в базу данных DATA_BASE.
+
+    Args:
+        *users (User): Произвольное количество пользователей.
+
+    Returns:
+        None: Функция ничего не возвращает.
+    """
+    for user in users:
+        formatted_user: User = {**user}
+
+        if isinstance(user["birth"], str):
+            formatted_date = datetime.strptime(user["birth"], "%d.%m.%Y")
+            formatted_user["date"] = formatted_date
+
+        DATA_BASE.append(formatted_user)
+
+
+def delete_date(users: list[User]) -> list[User]:
+    """Создает копию массива пользователей.
+
+    У каждого пользователя удаляет ключ date
+
+    Args:
+        users (list[User]): Массив пользователей.
+
+    Returns:
+        list[User]: Массив пользователей, у которых удален ключ date.
+    """
+    result: list[User] = []
+
+    for user in users:
+        copy: User = {key: val for key, val in user.items() if key != "date"}
+        result.append(copy)
+
+    return result
+
+
+Comparator = Callable[[str | datetime | int, str | datetime | int], bool]
+
+operators: dict[str, Comparator] = {
+    "<": operator.lt,
+    "<=": operator.le,
+    "==": operator.eq,
+    "!=": operator.ne,
+    ">": operator.gt,
+    ">=": operator.ge,
+}
+
+
+def select(request: str | None = None) -> list[User]:
+    """Возвращает массив пользователей, удовлетворяющих запросу request.
+
+    Args:
+        request (str | None, optional): Строка запроса.
+        Имеет формат "<ключ> <оператор> <значение>" По умолчанию None.
+
+    Returns:
+        list[User]: Список пользователей, удовлетворяющий переданной строке
+        запроса
+    """
+    if request is None:
+        return delete_date(DATA_BASE)
+
+    key, operator_sign, condition = request.split()
+
+    formatted_condition: str | datetime | int
+
+    if key == "birth":
+        formatted_condition = datetime.strptime(condition, "%d.%m.%Y")
+    elif condition.isdigit():
+        formatted_condition = int(condition)
+    else:
+        formatted_condition = condition
+
+    result: list[User] = []
+
+    for user in DATA_BASE:
+        compare_key = "date" if key == "birth" else key
+
+        if operators[operator_sign](user[compare_key], formatted_condition):
+            result.append(user)
+
+    return sorted(
+        delete_date(result),
+        key=lambda user: user["id"],
+    )
diff --git a/Python/yandex-python-handbook/chapter_4_3.ipynb b/Python/yandex-python-handbook/chapter_4_3.ipynb
new file mode 100644
index 00000000..4571f318
--- /dev/null
+++ b/Python/yandex-python-handbook/chapter_4_3.ipynb
@@ -0,0 +1,452 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "144d3bac",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "\"\"\"\n",
+    "Задания к главе 4.3.\n",
+    "\n",
+    "Рекурсия. Декораторы. Генераторы\n",
+    "\n",
+    "Хендбук Яндекс \"Основы Python\".\n",
+    "\"\"\""
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "52663735",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "A"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "020c0eea",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "from typing import Generator, Union\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "def recursive_sum(*nums: int) -> int:\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    Возвращает рекурсивную сумму переданных аргументов.\n",
+    "\n",
+    "    Args:\n",
+    "    *nums (int): Целые числа.\n",
+    "\n",
+    "    Returns:\n",
+    "        int: Сумма.\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    if len(nums) == 0:\n",
+    "        return 0\n",
+    "\n",
+    "    return nums[-1] + recursive_sum(*nums[:-1])"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "9a7c198d",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "B"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "dc34bc16",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def recursive_digit_sum(num: int) -> int:\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    Возвращает сумму цифр переданного числа.\n",
+    "\n",
+    "    Args:\n",
+    "        num (int): Целое число.\n",
+    "\n",
+    "    Returns:\n",
+    "        int: Сумма цифр переданного числа.\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    if num == 0:\n",
+    "        return 0\n",
+    "\n",
+    "    return num % 10 + recursive_digit_sum(num // 10)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "6688b968",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "C"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "d6115c69",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def make_equation(*nums: int) -> str:\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    Возвращает многочлен N-ой степени.\n",
+    "\n",
+    "    Для построения используются переданные коэффициенты.\n",
+    "\n",
+    "    Args:\n",
+    "        *num (int): Целые числа.\n",
+    "\n",
+    "    Returns:\n",
+    "        int: Многочлен N-ой степени.\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    if len(nums) == 1:\n",
+    "        return f\"{nums[0]}\"\n",
+    "\n",
+    "    return f\"({make_equation(*nums[:-1])}) * x + {nums[-1]}\""
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "db1f0d7b",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "D"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "018edb4e",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "T = TypeVar(\"T\")\n",
+    "AnyFunction = Callable[..., T]\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "def answer(fn: AnyFunction) -> Callable[[int,...], str]:\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    Декоратор, который оборачивает функцию.\n",
+    "\n",
+    "    Возвращает строку с результатом ее выполнения.\n",
+    "\n",
+    "    Добавляет префикс \"Результат функции: \" к строковому представлению\n",
+    "    возвращаемого значения декорируемой функции.\n",
+    "\n",
+    "    Args:\n",
+    "        fn (AnyFunction): Функция, которую нужно обернуть. Может принимать\n",
+    "        любые позиционные и именованные аргументы (*args, **kwargs) и\n",
+    "        возвращать значение любого типа.\n",
+    "\n",
+    "    Returns:\n",
+    "        Callable[..., str]: Функция-обёртка.\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "\n",
+    "    def inner(*args, **kwargs):\n",
+    "        return f\"Результат функции: {fn(*args, **kwargs)}\"\n",
+    "\n",
+    "    return inner"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "5b31b2d1",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "E"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "090b27b8",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Method = Literal[\"accumulate\", \"drop\"]\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "def result_accumulator[Result](\n",
+    "    fn: Callable[..., Result],\n",
+    ") -> Callable[..., list[Result] | None]:\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    Декоратор, который позволяет функции аккумулировать значения.\n",
+    "\n",
+    "    Args:\n",
+    "        fn (Callable[..., Result]): Обрачиваемая функция.\n",
+    "    Returns:\n",
+    "        _type_: Функция, которая может аккумулировать значения.\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    queue: list[Result] = []\n",
+    "\n",
+    "    @wraps(fn)\n",
+    "    def inner(\n",
+    "        *args,\n",
+    "        method: Method = \"accumulate\",\n",
+    "        **kwargs,\n",
+    "    ):\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Функция, которая может аккумулировать значения.\n",
+    "\n",
+    "        Args:\n",
+    "            method (Method, optional): Если передано 'accumulate', функция\n",
+    "            накапливает значения. Если передано 'drop' - возвращает\n",
+    "            массив накопленных значений и очищает накопленные результаты.\n",
+    "            Defaults to \"accumulate\".\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            _type_: Массив результатов.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        if method == \"accumulate\":\n",
+    "            queue.append(fn(*args, **kwargs))\n",
+    "        if method == \"drop\":\n",
+    "            queue.append(fn(*args, **kwargs))\n",
+    "            result = list(queue)\n",
+    "            queue.clear()\n",
+    "\n",
+    "            return result\n",
+    "\n",
+    "    return inner"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "9f625dc1",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "F"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "5c6ea8d8",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def merge(left: list[int], right: list[int]) -> list[int]:\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    Функция для слияния двух отсортированных списков.\n",
+    "\n",
+    "    Args:\n",
+    "        left (list[int]): Первый отсортированный список целых чисел.\n",
+    "        right (list[int]): Второй отсортированный список целых чисел.\n",
+    "\n",
+    "    Returns:\n",
+    "        list[int]: Отсортированный список целых чисел.\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    result: list[int] = []\n",
+    "    pos_left = pos_right = 0\n",
+    "\n",
+    "    while pos_left < len(left) and pos_right < len(right):\n",
+    "        if left[pos_left] < right[pos_right]:\n",
+    "            result.append(left[pos_left])\n",
+    "            pos_left += 1\n",
+    "        else:\n",
+    "            result.append(right[pos_right])\n",
+    "            pos_right += 1\n",
+    "\n",
+    "    result += left[pos_left:]\n",
+    "    result += right[pos_right:]\n",
+    "\n",
+    "    return result\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "def merge_sort(nums: list[int]) -> list[int]:\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    Функция для сортировки списка слиянием.\n",
+    "\n",
+    "    Использует вспомогательную функцию merge, которая объединяет два\n",
+    "    отсортированных списка.\n",
+    "\n",
+    "    Args:\n",
+    "        nums (list[int]): Несортированный список целых чисел.\n",
+    "\n",
+    "    Returns:\n",
+    "        list[int]: Отсортированный список целых чисел.\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    if len(nums) <= 1:\n",
+    "        return nums\n",
+    "\n",
+    "    middle = len(nums) // 2\n",
+    "\n",
+    "    left = merge_sort(nums[:middle])\n",
+    "    right = merge_sort(nums[middle:])\n",
+    "\n",
+    "    return merge(left, right)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "50954764",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "G"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "b479afd6",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "def same_type(fn):\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    Декоратор, который проверяет аргументы оборачиваемой функции.\n",
+    "\n",
+    "    Если аргументы одного типа, возвращает результат выполнения функции.\n",
+    "    Если аргументы разного типа, выподит строку:\n",
+    "    \"Обнаружены различные типы данных\"\n",
+    "\n",
+    "    Args:\n",
+    "        fn (function): Оборачиваемая функция, которая принимает неограниченное\n",
+    "        количество аргументов\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "\n",
+    "    def inner(*args):\n",
+    "        if all(isinstance(arg, type(args[0])) for arg in args):\n",
+    "            return fn(*args)\n",
+    "\n",
+    "        print(\"Обнаружены различные типы данных\")\n",
+    "\n",
+    "    return inner"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "2b47c9f4",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "H"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "bc032881",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def fibonacci(num: int) -> Generator[int, None, None]:\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    Функция возвращает num первых членов последовательности Фибоначчи.\n",
+    "\n",
+    "    Первый член последовательности равен 0.\n",
+    "\n",
+    "    Args:\n",
+    "        num (int): Целое число.\n",
+    "\n",
+    "    Yields:\n",
+    "        Generator[int, None, None]: Целое число.\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    prev_prev = 0\n",
+    "    prev = 1\n",
+    "\n",
+    "    for _ in range(num):\n",
+    "        yield prev_prev\n",
+    "        prev_prev, prev = prev, prev + prev_prev"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "d9028306",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "I"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "ecd002ff",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def cycle(nums: list[int]) -> Generator[int, None, None]:\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    Генератор зацикливает переданный список.\n",
+    "\n",
+    "    Бесконечно возвращает следующий элемент списка.\n",
+    "    Если список закончился, начинает возвращать элементы с начала списка\n",
+    "\n",
+    "    Args:\n",
+    "        nums (list[int]): Список целых чисел.\n",
+    "\n",
+    "    Yields:\n",
+    "        Generator[int, None, None]: Целое число, элемент списка.\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    index = 0\n",
+    "\n",
+    "    while True:\n",
+    "        yield nums[index]\n",
+    "\n",
+    "        index = index + 1 if index < len(nums) - 1 else 0"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "942bcb6f",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "J"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "24d58461",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "IntList = Union[int, list[\"IntList\"]]\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "def make_linear(items: list[IntList]) -> list[int]:\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    Распаковывает переданный список.\n",
+    "\n",
+    "    Args:\n",
+    "        nums (list[list | int]): Список, состоящий из целых чисел или\n",
+    "        других списков.\n",
+    "\n",
+    "    Yields:\n",
+    "        list[int]: Список целых чисел.\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    result: list[int] = []\n",
+    "\n",
+    "    for item in items:\n",
+    "        if isinstance(item, list):\n",
+    "            result.extend(make_linear(item))\n",
+    "        else:\n",
+    "            result.append(item)\n",
+    "\n",
+    "    return result"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "base",
+   "language": "python",
+   "name": "python3"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.12.7"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 5
+}
diff --git a/Python/yandex-python-handbook/chapter_4_3.py b/Python/yandex-python-handbook/chapter_4_3.py
new file mode 100644
index 00000000..52f0c4d2
--- /dev/null
+++ b/Python/yandex-python-handbook/chapter_4_3.py
@@ -0,0 +1,295 @@
+"""Задания к главе 4.3.
+
+Рекурсия. Декораторы. Генераторы
+
+Хендбук Яндекс "Основы Python".
+"""
+
+# A
+
+from collections.abc import Generator
+
+# +
+from typing import Union
+
+
+def recursive_sum(*nums: int) -> int:
+    """Возвращает рекурсивную сумму переданных аргументов.
+
+    Args:
+    *nums (int): Целые числа.
+
+    Returns:
+        int: Сумма.
+    """
+    if len(nums) == 0:
+        return 0
+
+    return nums[-1] + recursive_sum(*nums[:-1])
+
+
+# -
+
+# B
+
+
+def recursive_digit_sum(num: int) -> int:
+    """Возвращает сумму цифр переданного числа.
+
+    Args:
+        num (int): Целое число.
+
+    Returns:
+        int: Сумма цифр переданного числа.
+    """
+    if num == 0:
+        return 0
+
+    return num % 10 + recursive_digit_sum(num // 10)
+
+
+# C
+
+
+def make_equation(*nums: int) -> str:
+    """Возвращает многочлен N-ой степени.
+
+    Для построения используются переданные коэффициенты.
+
+    Args:
+        *num (int): Целые числа.
+
+    Returns:
+        int: Многочлен N-ой степени.
+    """
+    if len(nums) == 1:
+        return f"{nums[0]}"
+
+    return f"({make_equation(*nums[:-1])}) * x + {nums[-1]}"
+
+
+# D
+
+# T = TypeVar("T")
+# AnyFunction = Callable[..., T]
+#
+#
+# def answer(fn: AnyFunction) -> Callable[[int,...], str]:
+#     """
+#     Декоратор, который оборачивает функцию.
+#
+#     Возвращает строку с результатом ее выполнения.
+#
+#     Добавляет префикс "Результат функции: " к строковому представлению
+#     возвращаемого значения декорируемой функции.
+#
+#     Args:
+#         fn (AnyFunction): Функция, которую нужно обернуть. Может принимать
+#         любые позиционные и именованные аргументы (*args, **kwargs) и
+#         возвращать значение любого типа.
+#
+#     Returns:
+#         Callable[..., str]: Функция-обёртка.
+#     """
+#
+#     def inner(*args, **kwargs):
+#         return f"Результат функции: {fn(*args, **kwargs)}"
+#
+#     return inner
+
+# E
+
+# Method = Literal["accumulate", "drop"]
+#
+#
+# def result_accumulator[Result](
+#     fn: Callable[..., Result],
+# ) -> Callable[..., list[Result] | None]:
+#     """
+#     Декоратор, который позволяет функции аккумулировать значения.
+#
+#     Args:
+#         fn (Callable[..., Result]): Обрачиваемая функция.
+#     Returns:
+#         _type_: Функция, которая может аккумулировать значения.
+#     """
+#     queue: list[Result] = []
+#
+#     @wraps(fn)
+#     def inner(
+#         *args,
+#         method: Method = "accumulate",
+#         **kwargs,
+#     ):
+#         """
+#         Функция, которая может аккумулировать значения.
+#
+#         Args:
+#             method (Method, optional): Если передано 'accumulate', функция
+#             накапливает значения. Если передано 'drop' - возвращает
+#             массив накопленных значений и очищает накопленные результаты.
+#             Defaults to "accumulate".
+#
+#         Returns:
+#             _type_: Массив результатов.
+#         """
+#         if method == "accumulate":
+#             queue.append(fn(*args, **kwargs))
+#         if method == "drop":
+#             queue.append(fn(*args, **kwargs))
+#             result = list(queue)
+#             queue.clear()
+#
+#             return result
+#
+#     return inner
+
+# F
+
+
+# +
+def merge(left: list[int], right: list[int]) -> list[int]:
+    """Функция для слияния двух отсортированных списков.
+
+    Args:
+        left (list[int]): Первый отсортированный список целых чисел.
+        right (list[int]): Второй отсортированный список целых чисел.
+
+    Returns:
+        list[int]: Отсортированный список целых чисел.
+    """
+    result: list[int] = []
+    pos_left = pos_right = 0
+
+    while pos_left < len(left) and pos_right < len(right):
+        if left[pos_left] < right[pos_right]:
+            result.append(left[pos_left])
+            pos_left += 1
+        else:
+            result.append(right[pos_right])
+            pos_right += 1
+
+    result += left[pos_left:]
+    result += right[pos_right:]
+
+    return result
+
+
+def merge_sort(nums: list[int]) -> list[int]:
+    """Функция для сортировки списка слиянием.
+
+    Использует вспомогательную функцию merge, которая объединяет два
+    отсортированных списка.
+
+    Args:
+        nums (list[int]): Несортированный список целых чисел.
+
+    Returns:
+        list[int]: Отсортированный список целых чисел.
+    """
+    if len(nums) <= 1:
+        return nums
+
+    middle = len(nums) // 2
+
+    left = merge_sort(nums[:middle])
+    right = merge_sort(nums[middle:])
+
+    return merge(left, right)
+
+
+# -
+
+# G
+
+# def same_type(fn):
+#     """
+#     Декоратор, который проверяет аргументы оборачиваемой функции.
+#
+#     Если аргументы одного типа, возвращает результат выполнения функции.
+#     Если аргументы разного типа, выподит строку:
+#     "Обнаружены различные типы данных"
+#
+#     Args:
+#         fn (function): Оборачиваемая функция, которая принимает неограниченное
+#         количество аргументов
+#     """
+#
+#     def inner(*args):
+#         if all(isinstance(arg, type(args[0])) for arg in args):
+#             return fn(*args)
+#
+#         print("Обнаружены различные типы данных")
+#
+#     return inner
+
+# H
+
+
+def fibonacci(num: int) -> Generator[int, None, None]:
+    """Функция возвращает num первых членов последовательности Фибоначчи.
+
+    Первый член последовательности равен 0.
+
+    Args:
+        num (int): Целое число.
+
+    Yields:
+        Generator[int, None, None]: Целое число.
+    """
+    prev_prev = 0
+    prev = 1
+
+    for _ in range(num):
+        yield prev_prev
+        prev_prev, prev = prev, prev + prev_prev
+
+
+# I
+
+
+def cycle(nums: list[int]) -> Generator[int, None, None]:
+    """Генератор зацикливает переданный список.
+
+    Бесконечно возвращает следующий элемент списка.
+    Если список закончился, начинает возвращать элементы с начала списка
+
+    Args:
+        nums (list[int]): Список целых чисел.
+
+    Yields:
+        Generator[int, None, None]: Целое число, элемент списка.
+    """
+    index = 0
+
+    while True:
+        yield nums[index]
+
+        index = index + 1 if index < len(nums) - 1 else 0
+
+
+# J
+
+# +
+IntList = Union[int, list["IntList"]]
+
+
+def make_linear(items: list[IntList]) -> list[int]:
+    """Распаковывает переданный список.
+
+    Args:
+        nums (list[list | int]): Список, состоящий из целых чисел или
+        других списков.
+
+    Yields:
+        list[int]: Список целых чисел.
+    """
+    result: list[int] = []
+
+    for item in items:
+        if isinstance(item, list):
+            result.extend(make_linear(item))
+        else:
+            result.append(item)
+
+    return result
diff --git a/Python/yandex-python-handbook/chapter_5_1.ipynb b/Python/yandex-python-handbook/chapter_5_1.ipynb
new file mode 100644
index 00000000..933dbe9d
--- /dev/null
+++ b/Python/yandex-python-handbook/chapter_5_1.ipynb
@@ -0,0 +1,986 @@
+{
+  "cells": [
+    {
+      "cell_type": "code",
+      "execution_count": null,
+      "id": "144d3bac",
+      "metadata": {},
+      "outputs": [],
+      "source": [
+        "\"\"\"\n",
+        "Задания к главе 5.1.\n",
+        "\n",
+        "Объектная модель Python. Классы, поля и методы.\n",
+        "\n",
+        "Хендбук Яндекс \"Основы Python\".\n",
+        "\"\"\""
+      ]
+    },
+    {
+      "cell_type": "markdown",
+      "id": "52663735",
+      "metadata": {},
+      "source": [
+        "A"
+      ]
+    },
+    {
+      "cell_type": "code",
+      "execution_count": null,
+      "id": "020c0eea",
+      "metadata": {},
+      "outputs": [],
+      "source": [
+        "from typing import Literal, Self\n",
+        "\n",
+        "\n",
+        "class Point:\n",
+        "    \"\"\"\n",
+        "    Точка на плоскости с двумя координатами.\n",
+        "\n",
+        "    Предоставляет методы:\n",
+        "    move() - перемещение точки.\n",
+        "    length() - вычисление расстояния до другой точки.\n",
+        "\n",
+        "    Attributes:\n",
+        "        x (int): Координата по оси X.\n",
+        "        y (int): Координата по оси Y.\n",
+        "    \"\"\"\n",
+        "\n",
+        "    def __init__(self, x_coord: int, y_coord: int) -> None:\n",
+        "        \"\"\"\n",
+        "        Создает точку с заданными координатами.\n",
+        "\n",
+        "        Args:\n",
+        "            x_coord (int): Координата по оси X.\n",
+        "            y_coord (int): Координата по оси Y.\n",
+        "        \"\"\"\n",
+        "        self.x = x_coord\n",
+        "        self.y = y_coord"
+      ]
+    },
+    {
+      "cell_type": "markdown",
+      "id": "9a7c198d",
+      "metadata": {},
+      "source": [
+        "B"
+      ]
+    },
+    {
+      "cell_type": "code",
+      "execution_count": null,
+      "id": "dc34bc16",
+      "metadata": {},
+      "outputs": [],
+      "source": [
+        "class PointB:\n",
+        "    \"\"\"\n",
+        "    Точка на плоскости с двумя координатами.\n",
+        "\n",
+        "    Предоставляет методы:\n",
+        "    move() - перемещение точки.\n",
+        "    length() - вычисление расстояния до другой точки.\n",
+        "\n",
+        "    Attributes:\n",
+        "        x (int): Координата по оси X.\n",
+        "        y (int): Координата по оси Y.\n",
+        "    \"\"\"\n",
+        "\n",
+        "    def __init__(self, x_coord: int, y_coord: int) -> None:\n",
+        "        \"\"\"\n",
+        "        Создает точку с заданными координатами.\n",
+        "\n",
+        "        Args:\n",
+        "            x_coord (int): Координата по оси X.\n",
+        "            y_coord (int): Координата по оси Y.\n",
+        "        \"\"\"\n",
+        "        self.x = x_coord\n",
+        "        self.y = y_coord\n",
+        "\n",
+        "    def move(self, delta_x: int, delta_y: int) -> None:\n",
+        "        \"\"\"\n",
+        "        Перемещает точку на указанное расстояние.\n",
+        "\n",
+        "        Args:\n",
+        "            delta_x (int): Расстояние по оси X.\n",
+        "            delta_y (int): Расстояние по оси Y.\n",
+        "\n",
+        "        Returns:\n",
+        "            None: Функция ничего не возвращает.\n",
+        "        \"\"\"\n",
+        "        self.x += delta_x\n",
+        "        self.y += delta_y\n",
+        "\n",
+        "    def length(self, other: Self) -> float:\n",
+        "        \"\"\"Возвращает расстояние до другой точки.\n",
+        "\n",
+        "        Args:\n",
+        "            other (Self): Другая точка.\n",
+        "\n",
+        "        Returns:\n",
+        "            float: Расстояние.\n",
+        "        \"\"\"\n",
+        "        result = ((self.x - other.x) ** 2 + (self.y - other.y) ** 2) ** 0.5\n",
+        "        return float(round(result, 2))"
+      ]
+    },
+    {
+      "cell_type": "markdown",
+      "id": "6688b968",
+      "metadata": {},
+      "source": [
+        "C"
+      ]
+    },
+    {
+      "cell_type": "code",
+      "execution_count": null,
+      "id": "d6115c69",
+      "metadata": {},
+      "outputs": [],
+      "source": [
+        "class RedButton:\n",
+        "    \"\"\"\n",
+        "    Красная кнопка, которое считает количество нажатий.\n",
+        "\n",
+        "    На каждое нажатие вывод сообщение \"Тревога!\"\n",
+        "\n",
+        "    Attributes:\n",
+        "        counter (int): Количество раз, сколько была нажата кнопка.\n",
+        "    \"\"\"\n",
+        "\n",
+        "    counter: int\n",
+        "\n",
+        "    def __init__(self) -> None:\n",
+        "        \"\"\"Создает красную кнопку.\"\"\"\n",
+        "        self.counter = 0\n",
+        "\n",
+        "    def click(self) -> None:\n",
+        "        \"\"\"\n",
+        "        Осуществляет клик по кнопке.\n",
+        "\n",
+        "        Увеличивает счетчик кликов.\n",
+        "        Выводит сообщение \"Тревога!\"\n",
+        "\n",
+        "        Returns:\n",
+        "            None: Функция ничего не возвращает.\n",
+        "        \"\"\"\n",
+        "        self.counter += 1\n",
+        "\n",
+        "        print(\"Тревога!\")\n",
+        "\n",
+        "    def count(self) -> int:\n",
+        "        \"\"\"\n",
+        "        Возвращает текущее количество нажатий.\n",
+        "\n",
+        "        Returns:\n",
+        "            int: Количество нажатий.\n",
+        "        \"\"\"\n",
+        "        return self.counter"
+      ]
+    },
+    {
+      "cell_type": "markdown",
+      "id": "db1f0d7b",
+      "metadata": {},
+      "source": [
+        "D"
+      ]
+    },
+    {
+      "cell_type": "code",
+      "execution_count": null,
+      "id": "018edb4e",
+      "metadata": {},
+      "outputs": [],
+      "source": [
+        "Coord = tuple[float, float]\n",
+        "\n",
+        "\n",
+        "class RectangleD:\n",
+        "    \"\"\"\n",
+        "    Прямоугольник.\n",
+        "\n",
+        "    Attributes:\n",
+        "        top_left (Coord): Координаты верхнего левого угла.\n",
+        "        bottom_left (Coord): Координаты нижнего левого угла.\n",
+        "        top_right (float): Координаты верхнего правого угла.\n",
+        "        bottom_right (float): Координаты нижнего правого угла.\n",
+        "    \"\"\"\n",
+        "\n",
+        "    top_left: Coord\n",
+        "    bottom_left: Coord\n",
+        "    top_right: Coord\n",
+        "    bottom_right: Coord\n",
+        "\n",
+        "    def __init__(self, first: Coord, second: Coord) -> None:\n",
+        "        \"\"\"\n",
+        "        Создает прямоугольник.\n",
+        "\n",
+        "        Args:\n",
+        "            first (Coord): Координаты одного из противоположных углов.\n",
+        "            second (Coord): Координаты второго из противоположных углов.\n",
+        "        \"\"\"\n",
+        "        (x1, y1), (x2, y2) = first, second\n",
+        "\n",
+        "        self.top_left = (min(x1, x2), max(y1, y2))\n",
+        "        self.bottom_left = (min(x1, x2), min(y1, y2))\n",
+        "        self.top_right = (max(x1, x2), max(y1, y2))\n",
+        "        self.bottom_right = (max(x1, x2), min(y1, y2))\n",
+        "        self.second = second\n",
+        "\n",
+        "    def perimeter(self) -> float:\n",
+        "        \"\"\"\n",
+        "        Возвращает периметр прямоугольника.\n",
+        "\n",
+        "        Returns:\n",
+        "            float: Периметр.\n",
+        "        \"\"\"\n",
+        "        return float(round(self.width * 2 + self.height * 2, 2))\n",
+        "\n",
+        "    def area(self) -> float:\n",
+        "        \"\"\"\n",
+        "        Возвращает площадь прямоугольника.\n",
+        "\n",
+        "        Returns:\n",
+        "            float: Площадь.\n",
+        "        \"\"\"\n",
+        "        return float(round(self.width * self.height, 2))\n",
+        "\n",
+        "    @property\n",
+        "    def width(self) -> float:\n",
+        "        \"\"\"\n",
+        "        Геттер, который возвращает ширину прямоугольника.\n",
+        "\n",
+        "        Returns:\n",
+        "            float: Ширина прямоугольника\n",
+        "        \"\"\"\n",
+        "        return self.top_right[0] - self.top_left[0]\n",
+        "\n",
+        "    @property\n",
+        "    def height(self) -> float:\n",
+        "        \"\"\"\n",
+        "        Геттер, который возвращает высоту прямоугольника.\n",
+        "\n",
+        "        Returns:\n",
+        "            float: Ширина прямоугольника\n",
+        "        \"\"\"\n",
+        "        return self.top_left[1] - self.bottom_left[1]"
+      ]
+    },
+    {
+      "cell_type": "markdown",
+      "id": "5b31b2d1",
+      "metadata": {},
+      "source": [
+        "E"
+      ]
+    },
+    {
+      "cell_type": "code",
+      "execution_count": null,
+      "id": "090b27b8",
+      "metadata": {},
+      "outputs": [],
+      "source": [
+        "class RectangleE:\n",
+        "    \"\"\"\n",
+        "    Прямоугольник.\n",
+        "\n",
+        "    Attributes:\n",
+        "        top_left (Coord): Координаты верхнего левого угла.\n",
+        "        bottom_left (Coord): Координаты нижнего левого угла.\n",
+        "        top_right (float): Координаты верхнего правого угла.\n",
+        "        bottom_right (float): Координаты нижнего правого угла.\n",
+        "    \"\"\"\n",
+        "\n",
+        "    top_left: Coord\n",
+        "    bottom_left: Coord\n",
+        "    top_right: Coord\n",
+        "    bottom_right: Coord\n",
+        "\n",
+        "    def __init__(self, first: Coord, second: Coord) -> None:\n",
+        "        \"\"\"\n",
+        "        Создает прямоугольник.\n",
+        "\n",
+        "        Args:\n",
+        "            first (Coord): Координаты одного из противоположных углов.\n",
+        "            second (Coord): Координаты второго из противоположных углов.\n",
+        "        \"\"\"\n",
+        "        (x1, y1), (x2, y2) = first, second\n",
+        "\n",
+        "        self.top_left = (min(x1, x2), max(y1, y2))\n",
+        "        self.bottom_left = (min(x1, x2), min(y1, y2))\n",
+        "        self.top_right = (max(x1, x2), max(y1, y2))\n",
+        "        self.bottom_right = (max(x1, x2), min(y1, y2))\n",
+        "        self.second = second\n",
+        "\n",
+        "    def perimeter(self) -> float:\n",
+        "        \"\"\"\n",
+        "        Возвращает периметр прямоугольника.\n",
+        "\n",
+        "        Returns:\n",
+        "            float: Периметр.\n",
+        "        \"\"\"\n",
+        "        return float(round(self.width * 2 + self.height * 2, 2))\n",
+        "\n",
+        "    def area(self) -> float:\n",
+        "        \"\"\"\n",
+        "        Возвращает площадь прямоугольника.\n",
+        "\n",
+        "        Returns:\n",
+        "            float: Площадь.\n",
+        "        \"\"\"\n",
+        "        return float(round(self.width * self.height, 2))\n",
+        "\n",
+        "    @property\n",
+        "    def width(self) -> float:\n",
+        "        \"\"\"\n",
+        "        Геттер, который возвращает ширину прямоугольника.\n",
+        "\n",
+        "        Returns:\n",
+        "            float: Ширина прямоугольника\n",
+        "        \"\"\"\n",
+        "        return self.top_right[0] - self.top_left[0]\n",
+        "\n",
+        "    @property\n",
+        "    def height(self) -> float:\n",
+        "        \"\"\"\n",
+        "        Геттер, который возвращает высоту прямоугольника.\n",
+        "\n",
+        "        Returns:\n",
+        "            float: Ширина прямоугольника\n",
+        "        \"\"\"\n",
+        "        return self.top_left[1] - self.bottom_left[1]"
+      ]
+    },
+    {
+      "cell_type": "markdown",
+      "id": "9f625dc1",
+      "metadata": {},
+      "source": [
+        "F"
+      ]
+    },
+    {
+      "cell_type": "code",
+      "execution_count": null,
+      "id": "5c6ea8d8",
+      "metadata": {},
+      "outputs": [],
+      "source": [
+        "class RectangleF:\n",
+        "    \"\"\"\n",
+        "    Прямоугольник.\n",
+        "\n",
+        "    Attributes:\n",
+        "        top_left (Coord): Координаты верхнего левого угла.\n",
+        "        bottom_left (Coord): Координаты нижнего левого угла.\n",
+        "        top_right (float): Координаты верхнего правого угла.\n",
+        "        bottom_right (float): Координаты нижнего правого угла.\n",
+        "    \"\"\"\n",
+        "\n",
+        "    top_left: Coord\n",
+        "    bottom_left: Coord\n",
+        "    top_right: Coord\n",
+        "    bottom_right: Coord\n",
+        "\n",
+        "    def __init__(self, first: Coord, second: Coord) -> None:\n",
+        "        \"\"\"\n",
+        "        Создает прямоугольник.\n",
+        "\n",
+        "        Args:\n",
+        "            first (Coord): Координаты одного из противоположных углов.\n",
+        "            second (Coord): Координаты второго из противоположных углов.\n",
+        "        \"\"\"\n",
+        "        (x1, y1), (x2, y2) = first, second\n",
+        "\n",
+        "        self.top_left = (min(x1, x2), max(y1, y2))\n",
+        "        self.bottom_left = (min(x1, x2), min(y1, y2))\n",
+        "        self.top_right = (max(x1, x2), max(y1, y2))\n",
+        "        self.bottom_right = (max(x1, x2), min(y1, y2))\n",
+        "\n",
+        "    def perimeter(self) -> float:\n",
+        "        \"\"\"\n",
+        "        Возвращает периметр прямоугольника.\n",
+        "\n",
+        "        Returns:\n",
+        "            float: Периметр.\n",
+        "        \"\"\"\n",
+        "        return float(round(self.width * 2 + self.height * 2, 2))\n",
+        "\n",
+        "    def area(self) -> float:\n",
+        "        \"\"\"\n",
+        "        Возвращает площадь прямоугольника.\n",
+        "\n",
+        "        Returns:\n",
+        "            float: Площадь.\n",
+        "        \"\"\"\n",
+        "        return float(round(self.width * self.height, 2))\n",
+        "\n",
+        "    @property\n",
+        "    def width(self) -> float:\n",
+        "        \"\"\"\n",
+        "        Геттер, который возвращает ширину прямоугольника.\n",
+        "\n",
+        "        Returns:\n",
+        "            float: Ширина прямоугольника\n",
+        "        \"\"\"\n",
+        "        return float(round(self.top_right[0] - self.top_left[0], 2))\n",
+        "\n",
+        "    @property\n",
+        "    def height(self) -> float:\n",
+        "        \"\"\"\n",
+        "        Геттер, который возвращает высоту прямоугольника.\n",
+        "\n",
+        "        Returns:\n",
+        "            float: Ширина прямоугольника\n",
+        "        \"\"\"\n",
+        "        return float(round(self.top_left[1] - self.bottom_left[1], 2))\n",
+        "\n",
+        "    def get_pos(self) -> Coord:\n",
+        "        \"\"\"\n",
+        "        Возвращает координаты верхнего левого угла.\n",
+        "\n",
+        "        Returns:\n",
+        "            Coord: Координаты верхнего левого угла.\n",
+        "        \"\"\"\n",
+        "        return round(self.top_left[0], 2), round(self.top_left[1], 2)\n",
+        "\n",
+        "    def get_size(self) -> tuple[float, float]:\n",
+        "        \"\"\"\n",
+        "        Возвращает ширину и высоту прямоугольника.\n",
+        "\n",
+        "        Returns:\n",
+        "            tuple[float, float]: Ширина и высота прямоугольника.\n",
+        "        \"\"\"\n",
+        "        return (self.width, self.height)\n",
+        "\n",
+        "    def move(self, delta_x: float, delta_y: float) -> None:\n",
+        "        \"\"\"\n",
+        "        Перемещает прямоугольник на заданные расстояния.\n",
+        "\n",
+        "        Args:\n",
+        "            delta_x (float): Расстояние по оси X.\n",
+        "            delta_y (float): Расстояние по оси Y.\n",
+        "        \"\"\"\n",
+        "        xtl, ytl = self.top_left\n",
+        "        self.top_left = (xtl + delta_x, ytl + delta_y)\n",
+        "\n",
+        "        xbl, ybl = self.bottom_left\n",
+        "        self.bottom_left = (xbl + delta_x, ybl + delta_y)\n",
+        "\n",
+        "        xtr, ytr = self.top_right\n",
+        "        self.top_right = (xtr + delta_x, ytr + delta_y)\n",
+        "\n",
+        "        xbr, ybr = self.bottom_right\n",
+        "        self.bottom_right = (xbr + delta_x, ybr + delta_y)\n",
+        "\n",
+        "    def resize(self, width: float, height: float) -> None:\n",
+        "        \"\"\"\n",
+        "        Изменяет размеры прямоугольника.\n",
+        "\n",
+        "        Оставляет неизменной координаты левого верхнего угла.\n",
+        "\n",
+        "        Args:\n",
+        "            width (float): Новая ширина.\n",
+        "            height (float): Новая высота.\n",
+        "        \"\"\"\n",
+        "        xtl, ytl = self.top_left\n",
+        "\n",
+        "        self.bottom_left = (xtl, ytl - height)\n",
+        "        self.top_right = (xtl + width, ytl)\n",
+        "        self.bottom_right = (xtl + width, ytl - height)"
+      ]
+    },
+    {
+      "cell_type": "markdown",
+      "id": "50954764",
+      "metadata": {},
+      "source": [
+        "G"
+      ]
+    },
+    {
+      "cell_type": "code",
+      "execution_count": null,
+      "id": "b479afd6",
+      "metadata": {},
+      "outputs": [],
+      "source": [
+        "class RectangleG:\n",
+        "    \"\"\"\n",
+        "    Прямоугольник.\n",
+        "\n",
+        "    Attributes:\n",
+        "        top_left (Coord): Координаты верхнего левого угла.\n",
+        "        bottom_left (Coord): Координаты нижнего левого угла.\n",
+        "        top_right (float): Координаты верхнего правого угла.\n",
+        "        bottom_right (float): Координаты нижнего правого угла.\n",
+        "    \"\"\"\n",
+        "\n",
+        "    top_left: Coord\n",
+        "    bottom_left: Coord\n",
+        "    top_right: Coord\n",
+        "    bottom_right: Coord\n",
+        "\n",
+        "    def __init__(self, first: Coord, second: Coord) -> None:\n",
+        "        \"\"\"\n",
+        "        Создает прямоугольник.\n",
+        "\n",
+        "        Args:\n",
+        "            first (Coord): Координаты одного из противоположных углов.\n",
+        "            second (Coord): Координаты второго из противоположных углов.\n",
+        "        \"\"\"\n",
+        "        (x1, y1), (x2, y2) = first, second\n",
+        "\n",
+        "        self.top_left = (min(x1, x2), max(y1, y2))\n",
+        "        self.bottom_left = (min(x1, x2), min(y1, y2))\n",
+        "        self.top_right = (max(x1, x2), max(y1, y2))\n",
+        "        self.bottom_right = (max(x1, x2), min(y1, y2))\n",
+        "\n",
+        "    def perimeter(self) -> float:\n",
+        "        \"\"\"\n",
+        "        Возвращает периметр прямоугольника.\n",
+        "\n",
+        "        Returns:\n",
+        "            float: Периметр.\n",
+        "        \"\"\"\n",
+        "        return float(round(self.width * 2 + self.height * 2, 2))\n",
+        "\n",
+        "    def area(self) -> float:\n",
+        "        \"\"\"\n",
+        "        Возвращает площадь прямоугольника.\n",
+        "\n",
+        "        Returns:\n",
+        "            float: Площадь.\n",
+        "        \"\"\"\n",
+        "        return float(round(self.width * self.height, 2))\n",
+        "\n",
+        "    @property\n",
+        "    def width(self) -> float:\n",
+        "        \"\"\"\n",
+        "        Геттер, который возвращает ширину прямоугольника.\n",
+        "\n",
+        "        Returns:\n",
+        "            float: Ширина прямоугольника\n",
+        "        \"\"\"\n",
+        "        return float(round(self.top_right[0] - self.top_left[0], 2))\n",
+        "\n",
+        "    @property\n",
+        "    def height(self) -> float:\n",
+        "        \"\"\"\n",
+        "        Геттер, который возвращает высоту прямоугольника.\n",
+        "\n",
+        "        Returns:\n",
+        "            float: Ширина прямоугольника\n",
+        "        \"\"\"\n",
+        "        return float(round(self.top_left[1] - self.bottom_left[1], 2))\n",
+        "\n",
+        "    def get_pos(self) -> Coord:\n",
+        "        \"\"\"\n",
+        "        Возвращает координаты верхнего левого угла.\n",
+        "\n",
+        "        Returns:\n",
+        "            Coord: Координаты верхнего левого угла.\n",
+        "        \"\"\"\n",
+        "        return round(self.top_left[0], 2), round(self.top_left[1], 2)\n",
+        "\n",
+        "    def get_size(self) -> tuple[float, float]:\n",
+        "        \"\"\"\n",
+        "        Возвращает ширину и высоту прямоугольника.\n",
+        "\n",
+        "        Returns:\n",
+        "            tuple[float, float]: Ширина и высота прямоугольника.\n",
+        "        \"\"\"\n",
+        "        return (self.width, self.height)\n",
+        "\n",
+        "    def move(self, delta_x: float, delta_y: float) -> None:\n",
+        "        \"\"\"\n",
+        "        Перемещает прямоугольник на заданные расстояния.\n",
+        "\n",
+        "        Args:\n",
+        "            delta_x (float): Расстояние по оси X.\n",
+        "            delta_y (float): Расстояние по оси Y.\n",
+        "        \"\"\"\n",
+        "        xtl, ytl = self.top_left\n",
+        "        self.top_left = (xtl + delta_x, ytl + delta_y)\n",
+        "\n",
+        "        xbl, ybl = self.bottom_left\n",
+        "        self.bottom_left = (xbl + delta_x, ybl + delta_y)\n",
+        "\n",
+        "        xtr, ytr = self.top_right\n",
+        "        self.top_right = (xtr + delta_x, ytr + delta_y)\n",
+        "\n",
+        "        xbr, ybr = self.bottom_right\n",
+        "        self.bottom_right = (xbr + delta_x, ybr + delta_y)\n",
+        "\n",
+        "    def resize(self, width: float, height: float) -> None:\n",
+        "        \"\"\"\n",
+        "        Изменяет размеры прямоугольника.\n",
+        "\n",
+        "        Оставляет неизменной координаты левого верхнего угла.\n",
+        "\n",
+        "        Args:\n",
+        "            width (float): Новая ширина.\n",
+        "            height (float): Новая высота.\n",
+        "        \"\"\"\n",
+        "        xtl, ytl = self.top_left\n",
+        "\n",
+        "        self.bottom_left = (xtl, ytl - height)\n",
+        "        self.top_right = (xtl + width, ytl)\n",
+        "        self.bottom_right = (xtl + width, ytl - height)\n",
+        "\n",
+        "    @property\n",
+        "    def center(self) -> Coord:\n",
+        "        \"\"\"\n",
+        "        Вычисляет центр прямоугольника.\n",
+        "\n",
+        "        Returns:\n",
+        "            Coord: Центр прямоугольника.\n",
+        "        \"\"\"\n",
+        "        xtr, ytr = self.top_right\n",
+        "\n",
+        "        center_x = float(round(xtr - self.width / 2, 2))\n",
+        "        center_y = float(round(ytr - self.height / 2, 2))\n",
+        "\n",
+        "        return center_x, center_y\n",
+        "\n",
+        "    def turn(self) -> None:\n",
+        "        \"\"\"Поворачивает прямоугольник на 90 градусов.\"\"\"\n",
+        "        center_x, center_y = self.center\n",
+        "\n",
+        "        half_width = self.width / 2\n",
+        "        half_height = self.height / 2\n",
+        "\n",
+        "        self.top_left = (center_x - half_height, center_y + half_width)\n",
+        "        self.top_right = (center_x + half_height, center_y + half_width)\n",
+        "        self.bottom_left = (center_x - half_height, center_y - half_width)\n",
+        "        self.bottom_right = (center_x + half_height, center_y - half_width)\n",
+        "\n",
+        "    def scale(self, factor: float) -> None:\n",
+        "        \"\"\"\n",
+        "        Изменяет размер прямоугольника в указанное количество раз.\n",
+        "\n",
+        "        Изменения происходят относительно центра\n",
+        "\n",
+        "        Args:\n",
+        "            factor (_type_): _description_\n",
+        "        \"\"\"\n",
+        "        new_width = round(self.width * factor, 2)\n",
+        "        new_height = round(self.height * factor, 2)\n",
+        "\n",
+        "        half_width = new_width / 2\n",
+        "        half_height = new_height / 2\n",
+        "\n",
+        "        center_x, center_y = self.center\n",
+        "\n",
+        "        self.top_left = (center_x - half_width, center_y + half_height)\n",
+        "        self.top_right = (center_x + half_width, center_y + half_height)\n",
+        "        self.bottom_left = (center_x - half_width, center_y - half_height)\n",
+        "        self.bottom_right = (center_x + half_width, center_y - half_height)"
+      ]
+    },
+    {
+      "cell_type": "markdown",
+      "id": "2b47c9f4",
+      "metadata": {},
+      "source": [
+        "H"
+      ]
+    },
+    {
+      "cell_type": "code",
+      "execution_count": null,
+      "id": "bc032881",
+      "metadata": {},
+      "outputs": [],
+      "source": [
+        "CellState = Literal[\"W\", \"B\", \"X\"]\n",
+        "\n",
+        "\n",
+        "class Cell:\n",
+        "    \"\"\"\n",
+        "    Клетка игральной доски.\n",
+        "\n",
+        "    Attributes:\n",
+        "        state (CellState): Текущее состояние:\n",
+        "            W - белая шашка\n",
+        "            B - черная шашка\n",
+        "            X - пустая клетка\n",
+        "    \"\"\"\n",
+        "\n",
+        "    state: CellState\n",
+        "\n",
+        "    def __init__(self, state: CellState) -> None:\n",
+        "        \"\"\"\n",
+        "        Создает клетку.\n",
+        "\n",
+        "        Args:\n",
+        "            state (CellState): Начальное состояние клетки.\n",
+        "        \"\"\"\n",
+        "        self.change_status(state)\n",
+        "\n",
+        "    def status(self) -> CellState:\n",
+        "        \"\"\"\n",
+        "        Возвращает текущее состояние клетки.\n",
+        "\n",
+        "        Returns:\n",
+        "            CellState: Текущее состояние клетки.\n",
+        "        \"\"\"\n",
+        "        return self.state\n",
+        "\n",
+        "    def change_status(self, state: CellState) -> None:\n",
+        "        \"\"\"\n",
+        "        Изменяет текущее состояние клетки.\n",
+        "\n",
+        "        Args:\n",
+        "            state (CellState): Новое состояние.\n",
+        "        \"\"\"\n",
+        "        self.state = state\n",
+        "\n",
+        "\n",
+        "class Checkers:\n",
+        "    \"\"\"\n",
+        "    Игральная доска.\n",
+        "\n",
+        "    Attributes:\n",
+        "        matrix: list[list[Cell]]: Матрица 8х8, в которой хранятся объекты Cell.\n",
+        "    \"\"\"\n",
+        "\n",
+        "    columns: dict[str, int] = {\n",
+        "        char: index for index, char in enumerate(\"ABCDEFGH\")\n",
+        "    }\n",
+        "\n",
+        "    rows: dict[str, int] = {\n",
+        "        char: index for index, char in enumerate(\"12345678\")\n",
+        "    }\n",
+        "\n",
+        "    matrix: list[list[Cell]]\n",
+        "\n",
+        "    def __init__(self) -> None:\n",
+        "        \"\"\"Создает игральную доску и заполняет ее.\"\"\"\n",
+        "        self.matrix = []\n",
+        "\n",
+        "        self.fill_row(\"W\", \"even\")\n",
+        "        self.fill_row(\"W\", \"odd\")\n",
+        "        self.fill_row(\"W\", \"even\")\n",
+        "        self.fill_row()\n",
+        "        self.fill_row()\n",
+        "        self.fill_row(\"B\", \"odd\")\n",
+        "        self.fill_row(\"B\", \"even\")\n",
+        "        self.fill_row(\"B\", \"odd\")\n",
+        "\n",
+        "    def fill_row(\n",
+        "        self,\n",
+        "        state: CellState = \"X\",\n",
+        "        cell_type: Literal[\"even\", \"odd\"] | None = None,\n",
+        "    ) -> None:\n",
+        "        \"\"\"\n",
+        "        Добавляет ряд и заполняет его.\n",
+        "\n",
+        "        Если состояние передано, то заполняет четные/нечетные координаты\n",
+        "        ячейками с указанным состоянием. В остальных случаях заполняет\n",
+        "        координаты ячейкой с состоянием Х.\n",
+        "\n",
+        "        Args:\n",
+        "            state (CellState, optional): Состояние ячейки. олчанию X.\n",
+        "            cell_type (Literal[\"even\", \"odd\"] | None, optional): Тип столбца\n",
+        "            (четный / нечетный). По умолчанию None.\n",
+        "        \"\"\"\n",
+        "        self.matrix.append([])\n",
+        "\n",
+        "        row_num = len(self.matrix) - 1\n",
+        "\n",
+        "        for index in range(8):\n",
+        "            if cell_type == \"even\" and index % 2 == 0:\n",
+        "                self.matrix[row_num].append(Cell(state))\n",
+        "\n",
+        "                continue\n",
+        "            if cell_type == \"odd\" and index % 2 == 1:\n",
+        "                self.matrix[row_num].append(Cell(state))\n",
+        "\n",
+        "                continue\n",
+        "\n",
+        "            self.matrix[row_num].append(Cell(\"X\"))\n",
+        "\n",
+        "    def get_cell(self, coords: str) -> Cell:\n",
+        "        \"\"\"\n",
+        "        Возвращает ячейку по указанным координатам.\n",
+        "\n",
+        "        Args:\n",
+        "            coords (str): Координаты.\n",
+        "\n",
+        "        Returns:\n",
+        "            Cell: Ячейка.\n",
+        "        \"\"\"\n",
+        "        row = self.rows[coords[1]]\n",
+        "        column = self.columns[coords[0]]\n",
+        "\n",
+        "        return self.matrix[row][column]\n",
+        "\n",
+        "    def move(self, start: str, finish: str) -> None:\n",
+        "        \"\"\"\n",
+        "        Сделать ход.\n",
+        "\n",
+        "        Args:\n",
+        "            start (str): Начальные координаты.\n",
+        "            finish (str): Конечные координаты.\n",
+        "        \"\"\"\n",
+        "        start_row = self.rows[start[1]]\n",
+        "        start_column = self.columns[start[0]]\n",
+        "\n",
+        "        finish_row = self.rows[finish[1]]\n",
+        "        finish_column = self.columns[finish[0]]\n",
+        "\n",
+        "        start_cell = self.matrix[start_row][start_column]\n",
+        "        finish_cell = self.matrix[finish_row][finish_column]\n",
+        "\n",
+        "        state = start_cell.status()\n",
+        "        start_cell.change_status(\"X\")\n",
+        "\n",
+        "        finish_cell.change_status(state)"
+      ]
+    },
+    {
+      "cell_type": "markdown",
+      "id": "d9028306",
+      "metadata": {},
+      "source": [
+        "I"
+      ]
+    },
+    {
+      "cell_type": "code",
+      "execution_count": null,
+      "id": "ecd002ff",
+      "metadata": {},
+      "outputs": [],
+      "source": [
+        "class Queue:\n",
+        "    \"\"\"\n",
+        "    Очередь.\n",
+        "\n",
+        "    Attributes:\n",
+        "        queue (list[object]): Список, который обеспечивает хранение элементов\n",
+        "        очереди.\n",
+        "    \"\"\"\n",
+        "\n",
+        "    queue: list[object]\n",
+        "\n",
+        "    def __init__(self) -> None:\n",
+        "        \"\"\"Создает очередь.\"\"\"\n",
+        "        self.queue = []\n",
+        "\n",
+        "    def is_empty(self) -> bool:\n",
+        "        \"\"\"Проверяет, пустая ли очередь.\n",
+        "\n",
+        "        Returns:\n",
+        "            bool: True, если очередь пустая. Иначе False.\n",
+        "        \"\"\"\n",
+        "        return len(self.queue) == 0\n",
+        "\n",
+        "    def push(self, item: object) -> None:\n",
+        "        \"\"\"\n",
+        "        Добавить элемент в конец очереди.\n",
+        "\n",
+        "        Args:\n",
+        "            item (object): Добавляемый элемент.\n",
+        "        \"\"\"\n",
+        "        self.queue.append(item)\n",
+        "\n",
+        "    def pop(self) -> object:\n",
+        "        \"\"\"\n",
+        "        Вернуть элемент из начала очереди.\n",
+        "\n",
+        "        Удаляет элемент из очереди.\n",
+        "\n",
+        "        Returns:\n",
+        "            object: Элемент из начала очереди.\n",
+        "        \"\"\"\n",
+        "        return self.queue.pop(0)"
+      ]
+    },
+    {
+      "cell_type": "markdown",
+      "id": "942bcb6f",
+      "metadata": {},
+      "source": [
+        "J"
+      ]
+    },
+    {
+      "cell_type": "code",
+      "execution_count": null,
+      "id": "24d58461",
+      "metadata": {},
+      "outputs": [],
+      "source": [
+        "class Stack:\n",
+        "    \"\"\"\n",
+        "    Стэк.\n",
+        "\n",
+        "    Attributes:\n",
+        "        stack (list[object]): Список, который обеспечивает хранение элементов\n",
+        "        стэка.\n",
+        "    \"\"\"\n",
+        "\n",
+        "    stack: list[object]\n",
+        "\n",
+        "    def __init__(self) -> None:\n",
+        "        \"\"\"Создает стэк.\"\"\"\n",
+        "        self.stack = []\n",
+        "\n",
+        "    def is_empty(self) -> bool:\n",
+        "        \"\"\"Проверяет, пуст ли стэк.\n",
+        "\n",
+        "        Returns:\n",
+        "            bool: True, если стэк пуст. Иначе False.\n",
+        "        \"\"\"\n",
+        "        return len(self.stack) == 0\n",
+        "\n",
+        "    def push(self, item: object) -> None:\n",
+        "        \"\"\"\n",
+        "        Добавить элемент в конец стэка.\n",
+        "\n",
+        "        Args:\n",
+        "            item (object): Добавляемый элемент.\n",
+        "        \"\"\"\n",
+        "        self.stack.append(item)\n",
+        "\n",
+        "    def pop(self) -> object:\n",
+        "        \"\"\"\n",
+        "        Вернуть последний элемент из стэка.\n",
+        "\n",
+        "        Удаляет элемент из стэка.\n",
+        "\n",
+        "        Returns:\n",
+        "            object: Последний элемент из стэка.\n",
+        "        \"\"\"\n",
+        "        return self.stack.pop()"
+      ]
+    }
+  ],
+  "metadata": {
+    "kernelspec": {
+      "display_name": "base",
+      "language": "python",
+      "name": "python3"
+    },
+    "language_info": {
+      "codemirror_mode": {
+        "name": "ipython",
+        "version": 3
+      },
+      "file_extension": ".py",
+      "mimetype": "text/x-python",
+      "name": "python",
+      "nbconvert_exporter": "python",
+      "pygments_lexer": "ipython3",
+      "version": "3.12.7"
+    }
+  },
+  "nbformat": 4,
+  "nbformat_minor": 5
+}
diff --git a/Python/yandex-python-handbook/chapter_5_1.py b/Python/yandex-python-handbook/chapter_5_1.py
new file mode 100644
index 00000000..50ba3a42
--- /dev/null
+++ b/Python/yandex-python-handbook/chapter_5_1.py
@@ -0,0 +1,780 @@
+"""Задания к главе 5.1.
+
+Объектная модель Python. Классы, поля и методы.
+
+Хендбук Яндекс "Основы Python".
+"""
+
+# A
+
+# +
+from typing import Literal, Self
+
+
+class Point:
+    """Точка на плоскости с двумя координатами.
+
+    Предоставляет методы:
+    move() - перемещение точки.
+    length() - вычисление расстояния до другой точки.
+
+    Attributes:
+        x (int): Координата по оси X.
+        y (int): Координата по оси Y.
+    """
+
+    def __init__(self, x_coord: int, y_coord: int) -> None:
+        """Создает точку с заданными координатами.
+
+        Args:
+            x_coord (int): Координата по оси X.
+            y_coord (int): Координата по оси Y.
+        """
+        self.x = x_coord
+        self.y = y_coord
+
+
+# -
+
+# B
+
+
+class PointB:
+    """Точка на плоскости с двумя координатами.
+
+    Предоставляет методы:
+    move() - перемещение точки.
+    length() - вычисление расстояния до другой точки.
+
+    Attributes:
+        x (int): Координата по оси X.
+        y (int): Координата по оси Y.
+    """
+
+    def __init__(self, x_coord: int, y_coord: int) -> None:
+        """Создает точку с заданными координатами.
+
+        Args:
+            x_coord (int): Координата по оси X.
+            y_coord (int): Координата по оси Y.
+        """
+        self.x = x_coord
+        self.y = y_coord
+
+    def move(self, delta_x: int, delta_y: int) -> None:
+        """Перемещает точку на указанное расстояние.
+
+        Args:
+            delta_x (int): Расстояние по оси X.
+            delta_y (int): Расстояние по оси Y.
+
+        Returns:
+            None: Функция ничего не возвращает.
+        """
+        self.x += delta_x
+        self.y += delta_y
+
+    def length(self, other: Self) -> float:
+        """Возвращает расстояние до другой точки.
+
+        Args:
+            other (Self): Другая точка.
+
+        Returns:
+            float: Расстояние.
+        """
+        result = ((self.x - other.x) ** 2 + (self.y - other.y) ** 2) ** 0.5
+        return float(round(result, 2))
+
+
+# C
+
+
+class RedButton:
+    """Красная кнопка, которое считает количество нажатий.
+
+    На каждое нажатие вывод сообщение "Тревога!"
+
+    Attributes:
+        counter (int): Количество раз, сколько была нажата кнопка.
+    """
+
+    counter: int
+
+    def __init__(self) -> None:
+        """Создает красную кнопку."""
+        self.counter = 0
+
+    def click(self) -> None:
+        """Осуществляет клик по кнопке.
+
+        Увеличивает счетчик кликов.
+        Выводит сообщение "Тревога!"
+
+        Returns:
+            None: Функция ничего не возвращает.
+        """
+        self.counter += 1
+
+        print("Тревога!")
+
+    def count(self) -> int:
+        """Возвращает текущее количество нажатий.
+
+        Returns:
+            int: Количество нажатий.
+        """
+        return self.counter
+
+
+# D
+
+# +
+Coord = tuple[float, float]
+
+
+class RectangleD:
+    """Прямоугольник.
+
+    Attributes:
+        top_left (Coord): Координаты верхнего левого угла.
+        bottom_left (Coord): Координаты нижнего левого угла.
+        top_right (float): Координаты верхнего правого угла.
+        bottom_right (float): Координаты нижнего правого угла.
+    """
+
+    top_left: Coord
+    bottom_left: Coord
+    top_right: Coord
+    bottom_right: Coord
+
+    def __init__(self, first: Coord, second: Coord) -> None:
+        """Создает прямоугольник.
+
+        Args:
+            first (Coord): Координаты одного из противоположных углов.
+            second (Coord): Координаты второго из противоположных углов.
+        """
+        (x1, y1), (x2, y2) = first, second
+
+        self.top_left = (min(x1, x2), max(y1, y2))
+        self.bottom_left = (min(x1, x2), min(y1, y2))
+        self.top_right = (max(x1, x2), max(y1, y2))
+        self.bottom_right = (max(x1, x2), min(y1, y2))
+        self.second = second
+
+    def perimeter(self) -> float:
+        """Возвращает периметр прямоугольника.
+
+        Returns:
+            float: Периметр.
+        """
+        return float(round(self.width * 2 + self.height * 2, 2))
+
+    def area(self) -> float:
+        """Возвращает площадь прямоугольника.
+
+        Returns:
+            float: Площадь.
+        """
+        return float(round(self.width * self.height, 2))
+
+    @property
+    def width(self) -> float:
+        """Геттер, который возвращает ширину прямоугольника.
+
+        Returns:
+            float: Ширина прямоугольника
+        """
+        return self.top_right[0] - self.top_left[0]
+
+    @property
+    def height(self) -> float:
+        """Геттер, который возвращает высоту прямоугольника.
+
+        Returns:
+            float: Ширина прямоугольника
+        """
+        return self.top_left[1] - self.bottom_left[1]
+
+
+# -
+
+# E
+
+
+class RectangleE:
+    """Прямоугольник.
+
+    Attributes:
+        top_left (Coord): Координаты верхнего левого угла.
+        bottom_left (Coord): Координаты нижнего левого угла.
+        top_right (float): Координаты верхнего правого угла.
+        bottom_right (float): Координаты нижнего правого угла.
+    """
+
+    top_left: Coord
+    bottom_left: Coord
+    top_right: Coord
+    bottom_right: Coord
+
+    def __init__(self, first: Coord, second: Coord) -> None:
+        """Создает прямоугольник.
+
+        Args:
+            first (Coord): Координаты одного из противоположных углов.
+            second (Coord): Координаты второго из противоположных углов.
+        """
+        (x1, y1), (x2, y2) = first, second
+
+        self.top_left = (min(x1, x2), max(y1, y2))
+        self.bottom_left = (min(x1, x2), min(y1, y2))
+        self.top_right = (max(x1, x2), max(y1, y2))
+        self.bottom_right = (max(x1, x2), min(y1, y2))
+        self.second = second
+
+    def perimeter(self) -> float:
+        """Возвращает периметр прямоугольника.
+
+        Returns:
+            float: Периметр.
+        """
+        return float(round(self.width * 2 + self.height * 2, 2))
+
+    def area(self) -> float:
+        """Возвращает площадь прямоугольника.
+
+        Returns:
+            float: Площадь.
+        """
+        return float(round(self.width * self.height, 2))
+
+    @property
+    def width(self) -> float:
+        """Геттер, который возвращает ширину прямоугольника.
+
+        Returns:
+            float: Ширина прямоугольника
+        """
+        return self.top_right[0] - self.top_left[0]
+
+    @property
+    def height(self) -> float:
+        """Геттер, который возвращает высоту прямоугольника.
+
+        Returns:
+            float: Ширина прямоугольника
+        """
+        return self.top_left[1] - self.bottom_left[1]
+
+
+# F
+
+
+class RectangleF:
+    """Прямоугольник.
+
+    Attributes:
+        top_left (Coord): Координаты верхнего левого угла.
+        bottom_left (Coord): Координаты нижнего левого угла.
+        top_right (float): Координаты верхнего правого угла.
+        bottom_right (float): Координаты нижнего правого угла.
+    """
+
+    top_left: Coord
+    bottom_left: Coord
+    top_right: Coord
+    bottom_right: Coord
+
+    def __init__(self, first: Coord, second: Coord) -> None:
+        """Создает прямоугольник.
+
+        Args:
+            first (Coord): Координаты одного из противоположных углов.
+            second (Coord): Координаты второго из противоположных углов.
+        """
+        (x1, y1), (x2, y2) = first, second
+
+        self.top_left = (min(x1, x2), max(y1, y2))
+        self.bottom_left = (min(x1, x2), min(y1, y2))
+        self.top_right = (max(x1, x2), max(y1, y2))
+        self.bottom_right = (max(x1, x2), min(y1, y2))
+
+    def perimeter(self) -> float:
+        """Возвращает периметр прямоугольника.
+
+        Returns:
+            float: Периметр.
+        """
+        return float(round(self.width * 2 + self.height * 2, 2))
+
+    def area(self) -> float:
+        """Возвращает площадь прямоугольника.
+
+        Returns:
+            float: Площадь.
+        """
+        return float(round(self.width * self.height, 2))
+
+    @property
+    def width(self) -> float:
+        """Геттер, который возвращает ширину прямоугольника.
+
+        Returns:
+            float: Ширина прямоугольника
+        """
+        return float(round(self.top_right[0] - self.top_left[0], 2))
+
+    @property
+    def height(self) -> float:
+        """Геттер, который возвращает высоту прямоугольника.
+
+        Returns:
+            float: Ширина прямоугольника
+        """
+        return float(round(self.top_left[1] - self.bottom_left[1], 2))
+
+    def get_pos(self) -> Coord:
+        """Возвращает координаты верхнего левого угла.
+
+        Returns:
+            Coord: Координаты верхнего левого угла.
+        """
+        return round(self.top_left[0], 2), round(self.top_left[1], 2)
+
+    def get_size(self) -> tuple[float, float]:
+        """Возвращает ширину и высоту прямоугольника.
+
+        Returns:
+            tuple[float, float]: Ширина и высота прямоугольника.
+        """
+        return (self.width, self.height)
+
+    def move(self, delta_x: float, delta_y: float) -> None:
+        """Перемещает прямоугольник на заданные расстояния.
+
+        Args:
+            delta_x (float): Расстояние по оси X.
+            delta_y (float): Расстояние по оси Y.
+        """
+        xtl, ytl = self.top_left
+        self.top_left = (xtl + delta_x, ytl + delta_y)
+
+        xbl, ybl = self.bottom_left
+        self.bottom_left = (xbl + delta_x, ybl + delta_y)
+
+        xtr, ytr = self.top_right
+        self.top_right = (xtr + delta_x, ytr + delta_y)
+
+        xbr, ybr = self.bottom_right
+        self.bottom_right = (xbr + delta_x, ybr + delta_y)
+
+    def resize(self, width: float, height: float) -> None:
+        """Изменяет размеры прямоугольника.
+
+        Оставляет неизменной координаты левого верхнего угла.
+
+        Args:
+            width (float): Новая ширина.
+            height (float): Новая высота.
+        """
+        xtl, ytl = self.top_left
+
+        self.bottom_left = (xtl, ytl - height)
+        self.top_right = (xtl + width, ytl)
+        self.bottom_right = (xtl + width, ytl - height)
+
+
+# G
+
+
+class RectangleG:
+    """Прямоугольник.
+
+    Attributes:
+        top_left (Coord): Координаты верхнего левого угла.
+        bottom_left (Coord): Координаты нижнего левого угла.
+        top_right (float): Координаты верхнего правого угла.
+        bottom_right (float): Координаты нижнего правого угла.
+    """
+
+    top_left: Coord
+    bottom_left: Coord
+    top_right: Coord
+    bottom_right: Coord
+
+    def __init__(self, first: Coord, second: Coord) -> None:
+        """Создает прямоугольник.
+
+        Args:
+            first (Coord): Координаты одного из противоположных углов.
+            second (Coord): Координаты второго из противоположных углов.
+        """
+        (x1, y1), (x2, y2) = first, second
+
+        self.top_left = (min(x1, x2), max(y1, y2))
+        self.bottom_left = (min(x1, x2), min(y1, y2))
+        self.top_right = (max(x1, x2), max(y1, y2))
+        self.bottom_right = (max(x1, x2), min(y1, y2))
+
+    def perimeter(self) -> float:
+        """Возвращает периметр прямоугольника.
+
+        Returns:
+            float: Периметр.
+        """
+        return float(round(self.width * 2 + self.height * 2, 2))
+
+    def area(self) -> float:
+        """Возвращает площадь прямоугольника.
+
+        Returns:
+            float: Площадь.
+        """
+        return float(round(self.width * self.height, 2))
+
+    @property
+    def width(self) -> float:
+        """Геттер, который возвращает ширину прямоугольника.
+
+        Returns:
+            float: Ширина прямоугольника
+        """
+        return float(round(self.top_right[0] - self.top_left[0], 2))
+
+    @property
+    def height(self) -> float:
+        """Геттер, который возвращает высоту прямоугольника.
+
+        Returns:
+            float: Ширина прямоугольника
+        """
+        return float(round(self.top_left[1] - self.bottom_left[1], 2))
+
+    def get_pos(self) -> Coord:
+        """Возвращает координаты верхнего левого угла.
+
+        Returns:
+            Coord: Координаты верхнего левого угла.
+        """
+        return round(self.top_left[0], 2), round(self.top_left[1], 2)
+
+    def get_size(self) -> tuple[float, float]:
+        """Возвращает ширину и высоту прямоугольника.
+
+        Returns:
+            tuple[float, float]: Ширина и высота прямоугольника.
+        """
+        return (self.width, self.height)
+
+    def move(self, delta_x: float, delta_y: float) -> None:
+        """Перемещает прямоугольник на заданные расстояния.
+
+        Args:
+            delta_x (float): Расстояние по оси X.
+            delta_y (float): Расстояние по оси Y.
+        """
+        xtl, ytl = self.top_left
+        self.top_left = (xtl + delta_x, ytl + delta_y)
+
+        xbl, ybl = self.bottom_left
+        self.bottom_left = (xbl + delta_x, ybl + delta_y)
+
+        xtr, ytr = self.top_right
+        self.top_right = (xtr + delta_x, ytr + delta_y)
+
+        xbr, ybr = self.bottom_right
+        self.bottom_right = (xbr + delta_x, ybr + delta_y)
+
+    def resize(self, width: float, height: float) -> None:
+        """Изменяет размеры прямоугольника.
+
+        Оставляет неизменной координаты левого верхнего угла.
+
+        Args:
+            width (float): Новая ширина.
+            height (float): Новая высота.
+        """
+        xtl, ytl = self.top_left
+
+        self.bottom_left = (xtl, ytl - height)
+        self.top_right = (xtl + width, ytl)
+        self.bottom_right = (xtl + width, ytl - height)
+
+    @property
+    def center(self) -> Coord:
+        """Вычисляет центр прямоугольника.
+
+        Returns:
+            Coord: Центр прямоугольника.
+        """
+        xtr, ytr = self.top_right
+
+        center_x = float(round(xtr - self.width / 2, 2))
+        center_y = float(round(ytr - self.height / 2, 2))
+
+        return center_x, center_y
+
+    def turn(self) -> None:
+        """Поворачивает прямоугольник на 90 градусов."""
+        center_x, center_y = self.center
+
+        half_width = self.width / 2
+        half_height = self.height / 2
+
+        self.top_left = (center_x - half_height, center_y + half_width)
+        self.top_right = (center_x + half_height, center_y + half_width)
+        self.bottom_left = (center_x - half_height, center_y - half_width)
+        self.bottom_right = (center_x + half_height, center_y - half_width)
+
+    def scale(self, factor: float) -> None:
+        """Изменяет размер прямоугольника в указанное количество раз.
+
+        Изменения происходят относительно центра
+
+        Args:
+            factor (_type_): _description_
+        """
+        new_width = round(self.width * factor, 2)
+        new_height = round(self.height * factor, 2)
+
+        half_width = new_width / 2
+        half_height = new_height / 2
+
+        center_x, center_y = self.center
+
+        self.top_left = (center_x - half_width, center_y + half_height)
+        self.top_right = (center_x + half_width, center_y + half_height)
+        self.bottom_left = (center_x - half_width, center_y - half_height)
+        self.bottom_right = (center_x + half_width, center_y - half_height)
+
+
+# H
+
+# +
+CellState = Literal["W", "B", "X"]
+
+
+class Cell:
+    """Клетка игральной доски.
+
+    Attributes:
+        state (CellState): Текущее состояние:
+            W - белая шашка
+            B - черная шашка
+            X - пустая клетка
+    """
+
+    state: CellState
+
+    def __init__(self, state: CellState) -> None:
+        """Создает клетку.
+
+        Args:
+            state (CellState): Начальное состояние клетки.
+        """
+        self.change_status(state)
+
+    def status(self) -> CellState:
+        """Возвращает текущее состояние клетки.
+
+        Returns:
+            CellState: Текущее состояние клетки.
+        """
+        return self.state
+
+    def change_status(self, state: CellState) -> None:
+        """Изменяет текущее состояние клетки.
+
+        Args:
+            state (CellState): Новое состояние.
+        """
+        self.state = state
+
+
+class Checkers:
+    """Игральная доска.
+
+    Attributes:
+        matrix: list[list[Cell]]: Матрица 8х8, в которой хранятся объекты Cell.
+    """
+
+    columns: dict[str, int] = {
+        char: index for index, char in enumerate("ABCDEFGH")
+    }
+
+    rows: dict[str, int] = {
+        char: index for index, char in enumerate("12345678")
+    }
+
+    matrix: list[list[Cell]]
+
+    def __init__(self) -> None:
+        """Создает игральную доску и заполняет ее."""
+        self.matrix = []
+
+        self.fill_row("W", "even")
+        self.fill_row("W", "odd")
+        self.fill_row("W", "even")
+        self.fill_row()
+        self.fill_row()
+        self.fill_row("B", "odd")
+        self.fill_row("B", "even")
+        self.fill_row("B", "odd")
+
+    def fill_row(
+        self,
+        state: CellState = "X",
+        cell_type: Literal["even", "odd"] | None = None,
+    ) -> None:
+        """Добавляет ряд и заполняет его.
+
+        Если состояние передано, то заполняет четные/нечетные координаты
+        ячейками с указанным состоянием. В остальных случаях заполняет
+        координаты ячейкой с состоянием Х.
+
+        Args:
+            state (CellState, optional): Состояние ячейки. олчанию X.
+            cell_type (Literal["even", "odd"] | None, optional): Тип столбца
+            (четный / нечетный). По умолчанию None.
+        """
+        self.matrix.append([])
+
+        row_num = len(self.matrix) - 1
+
+        for index in range(8):
+            if cell_type == "even" and index % 2 == 0:
+                self.matrix[row_num].append(Cell(state))
+
+                continue
+            if cell_type == "odd" and index % 2 == 1:
+                self.matrix[row_num].append(Cell(state))
+
+                continue
+
+            self.matrix[row_num].append(Cell("X"))
+
+    def get_cell(self, coords: str) -> Cell:
+        """Возвращает ячейку по указанным координатам.
+
+        Args:
+            coords (str): Координаты.
+
+        Returns:
+            Cell: Ячейка.
+        """
+        row = self.rows[coords[1]]
+        column = self.columns[coords[0]]
+
+        return self.matrix[row][column]
+
+    def move(self, start: str, finish: str) -> None:
+        """Сделать ход.
+
+        Args:
+            start (str): Начальные координаты.
+            finish (str): Конечные координаты.
+        """
+        start_row = self.rows[start[1]]
+        start_column = self.columns[start[0]]
+
+        finish_row = self.rows[finish[1]]
+        finish_column = self.columns[finish[0]]
+
+        start_cell = self.matrix[start_row][start_column]
+        finish_cell = self.matrix[finish_row][finish_column]
+
+        state = start_cell.status()
+        start_cell.change_status("X")
+
+        finish_cell.change_status(state)
+
+
+# -
+
+# I
+
+
+class Queue:
+    """Очередь.
+
+    Attributes:
+        queue (list[object]): Список, который обеспечивает хранение элементов
+        очереди.
+    """
+
+    queue: list[object]
+
+    def __init__(self) -> None:
+        """Создает очередь."""
+        self.queue = []
+
+    def is_empty(self) -> bool:
+        """Проверяет, пустая ли очередь.
+
+        Returns:
+            bool: True, если очередь пустая. Иначе False.
+        """
+        return len(self.queue) == 0
+
+    def push(self, item: object) -> None:
+        """Добавить элемент в конец очереди.
+
+        Args:
+            item (object): Добавляемый элемент.
+        """
+        self.queue.append(item)
+
+    def pop(self) -> object:
+        """Вернуть элемент из начала очереди.
+
+        Удаляет элемент из очереди.
+
+        Returns:
+            object: Элемент из начала очереди.
+        """
+        return self.queue.pop(0)
+
+
+# J
+
+
+class Stack:
+    """Стэк.
+
+    Attributes:
+        stack (list[object]): Список, который обеспечивает хранение элементов
+        стэка.
+    """
+
+    stack: list[object]
+
+    def __init__(self) -> None:
+        """Создает стэк."""
+        self.stack = []
+
+    def is_empty(self) -> bool:
+        """Проверяет, пуст ли стэк.
+
+        Returns:
+            bool: True, если стэк пуст. Иначе False.
+        """
+        return len(self.stack) == 0
+
+    def push(self, item: object) -> None:
+        """Добавить элемент в конец стэка.
+
+        Args:
+            item (object): Добавляемый элемент.
+        """
+        self.stack.append(item)
+
+    def pop(self) -> object:
+        """Вернуть последний элемент из стэка.
+
+        Удаляет элемент из стэка.
+
+        Returns:
+            object: Последний элемент из стэка.
+        """
+        return self.stack.pop()
diff --git a/Python/yandex-python-handbook/chapter_5_2_part_1.ipynb b/Python/yandex-python-handbook/chapter_5_2_part_1.ipynb
new file mode 100644
index 00000000..a5a1b50b
--- /dev/null
+++ b/Python/yandex-python-handbook/chapter_5_2_part_1.ipynb
@@ -0,0 +1,850 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "144d3bac",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "\"\"\"\n",
+    "Задания к главе 5.2.\n",
+    "\n",
+    "Волшебные методы, переопределение методов. Наследование.\n",
+    "\n",
+    "Хендбук Яндекс \"Основы Python\".\n",
+    "\n",
+    "Из-за ограничения на количество строк в файле разбит на несколько частей.\n",
+    "\"\"\""
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "52663735",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "A"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "020c0eea",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "from math import gcd\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "class Point:\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    Точка на плоскости с двумя координатами.\n",
+    "\n",
+    "    Предоставляет методы:\n",
+    "    move() - перемещение точки.\n",
+    "    length() - вычисление расстояния до другой точки.\n",
+    "\n",
+    "    Attributes:\n",
+    "        x (int): Координата по оси X.\n",
+    "        y (int): Координата по оси Y.\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "\n",
+    "    def __init__(self, x_coord_: int, y_coord_: int) -> None:\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Создает точку с заданными координатами.\n",
+    "\n",
+    "        Args:\n",
+    "            x_coord (int): Координата по оси X.\n",
+    "            y_coord (int): Координата по оси Y.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        self.x = x_coord_\n",
+    "        self.y = y_coord_\n",
+    "\n",
+    "    def move(self, delta_x_: int, delta_y_: int) -> None:\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Перемещает точку на указанное расстояние.\n",
+    "\n",
+    "        Args:\n",
+    "            delta_x (int): Расстояние по оси X.\n",
+    "            delta_y (int): Расстояние по оси Y.\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            None: Функция ничего не возвращает.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        self.x += delta_x_\n",
+    "        self.y += delta_y_\n",
+    "\n",
+    "    def length(self, other: \"Point\") -> float:\n",
+    "        \"\"\"Возвращает расстояние до другой точки.\n",
+    "\n",
+    "        Args:\n",
+    "            other (Self): Другая точка.\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            float: Расстояние.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        result_ = ((self.x - other.x) ** 2 + (self.y - other.y) ** 2) ** 0.5\n",
+    "        return float(round(result_, 2))\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "class PatchedPointA(Point):\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    Расширенная точка - наследник класса Point.\n",
+    "\n",
+    "    Расширяет базовый класс, добавляя возможность передавать координаты\n",
+    "    в виде кортежа или не передавать координаты вовсе\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "\n",
+    "    def __init__(\n",
+    "        self,\n",
+    "        first_coord: tuple[int, int] | int | None = None,\n",
+    "        second_coord: int | None = None,\n",
+    "    ) -> None:\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Создает расширенную точку.\n",
+    "\n",
+    "        Координаты могут быть переданы в виде кортежа или не передаваться\n",
+    "        вовсе.\n",
+    "\n",
+    "        Args:\n",
+    "            first_coord (tuple[int, int] | int | None, optional): Кортеж\n",
+    "            координат или координата x.По умолчанию None.\n",
+    "            second_coord (int | None, optional): Координата y.\n",
+    "            По умолчанию None.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        if isinstance(first_coord, tuple):\n",
+    "            x_coord, y_coord = first_coord\n",
+    "            Point.__init__(self, x_coord, y_coord)\n",
+    "\n",
+    "        elif first_coord is None or second_coord is None:\n",
+    "            Point.__init__(self, 0, 0)\n",
+    "\n",
+    "        else:\n",
+    "            Point.__init__(self, first_coord, second_coord)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "9a7c198d",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "B"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "dc34bc16",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "class PatchedPointB(Point):\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    Расширенная точка - наследник класса Point.\n",
+    "\n",
+    "    Расширяет базовый класс, добавляя возможность передавать координаты\n",
+    "    в виде кортежа или не передавать координаты вовсе\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "\n",
+    "    def __init__(\n",
+    "        self,\n",
+    "        first_coord: tuple[int, int] | int | None = None,\n",
+    "        second_coord: int | None = None,\n",
+    "    ) -> None:\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Создает расширенную точку.\n",
+    "\n",
+    "        Координаты могут быть переданы в виде кортежа или не передаваться\n",
+    "        вовсе.\n",
+    "\n",
+    "        Args:\n",
+    "            first_coord (tuple[int, int] | int | None, optional): Кортеж\n",
+    "            координат или координата X.По умолчанию None.\n",
+    "            second_coord (int | None, optional): Координата Y.\n",
+    "            По умолчанию None.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        if isinstance(first_coord, tuple):\n",
+    "            x_coord, y_coord = first_coord\n",
+    "            Point.__init__(self, x_coord, y_coord)\n",
+    "\n",
+    "        elif first_coord is None or second_coord is None:\n",
+    "            Point.__init__(self, 0, 0)\n",
+    "\n",
+    "        else:\n",
+    "            Point.__init__(self, first_coord, second_coord)\n",
+    "\n",
+    "    def __str__(self) -> str:\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Возвращает строковое представление объекта.\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            str: Строковое представление объекта.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        return f\"({self.x}, {self.y})\"\n",
+    "\n",
+    "    def __repr__(self) -> str:\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Возвращает репрезентативное представление объекта.\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            str: Репрезентативное представление объекта.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        return f\"PatchedPoint({self.x}, {self.y})\""
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "6688b968",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "C"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "d6115c69",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "class PatchedPointC(Point):\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    Расширенная точка - наследник класса Point.\n",
+    "\n",
+    "    Расширяет базовый класс, добавляя возможность передавать координаты\n",
+    "    в виде кортежа или не передавать координаты вовсе\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "\n",
+    "    def __init__(\n",
+    "        self,\n",
+    "        first_coord: tuple[int, int] | int | None = None,\n",
+    "        second_coord: int | None = None,\n",
+    "    ) -> None:\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Создает расширенную точку.\n",
+    "\n",
+    "        Координаты могут быть переданы в виде кортежа или не передаваться\n",
+    "        вовсе.\n",
+    "\n",
+    "        Args:\n",
+    "            first_coord (tuple[int, int] | int | None, optional): Кортеж\n",
+    "            координат или координата x.По умолчанию None.\n",
+    "            second_coord (int | None, optional): Координата y.\n",
+    "            По умолчанию None.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        if isinstance(first_coord, tuple):\n",
+    "            x_coord, y_coord = first_coord\n",
+    "            Point.__init__(self, x_coord, y_coord)\n",
+    "\n",
+    "        elif first_coord is None or second_coord is None:\n",
+    "            Point.__init__(self, 0, 0)\n",
+    "\n",
+    "        else:\n",
+    "            Point.__init__(self, first_coord, second_coord)\n",
+    "\n",
+    "    def __str__(self) -> str:\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Возвращает строковое представление объекта.\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            str: Строковое представление объекта.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        return f\"({self.x}, {self.y})\"\n",
+    "\n",
+    "    def __repr__(self) -> str:\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Возвращает репрезентативное представление объекта.\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            str: Репрезентативное представление объекта.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        return f\"PatchedPoint({self.x}, {self.y})\"\n",
+    "\n",
+    "    def __add__(self, deltas: tuple[int, int]) -> \"PatchedPointC\":\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Создает новую точку при использовании оператора +.\n",
+    "\n",
+    "        Новая точка смещена относительно начальной точки на указанное\n",
+    "        расстояние.\n",
+    "\n",
+    "        Args:\n",
+    "            deltas (tuple[int, int]): Расстояние по осям X и Y, на которое\n",
+    "            должна быть смещена новая точка.\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            PatchedPoint: Новая расширенная точка PatchedPoint.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        return PatchedPointC(self.x + deltas[0], self.y + deltas[1])\n",
+    "\n",
+    "    def __iadd__(self, deltas: tuple[int, int]) -> \"PatchedPointC\":\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Перемещает точку при использовании оператора +=.\n",
+    "\n",
+    "        Args:\n",
+    "            deltas (tuple[int, int]): Расстояния, на которые надо переместить\n",
+    "            точку.\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            PatchedPoint: Перемещенная точка.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        self.move(deltas[0], deltas[1])\n",
+    "\n",
+    "        return self"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "db1f0d7b",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "D"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "018edb4e",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "class Fraction:\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    Рациональная дробь.\n",
+    "\n",
+    "    Attributes:\n",
+    "        numerator_val (int): Числитель.\n",
+    "        denominator_val (int): Знаменатель.\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "\n",
+    "    numerator_val: int\n",
+    "    denominator_val: int\n",
+    "\n",
+    "    def _readuction(self) -> None:\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Сокращает дробь.\n",
+    "\n",
+    "        Высисляет НОД числителя и знаменателя.\n",
+    "        Если НОД не равен 1, уменьшает числитель и знаменатель в НОД раз.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        nod = gcd(self.numerator_val, self.denominator_val)\n",
+    "\n",
+    "        if nod != 1:\n",
+    "            self.numerator_val = int(self.numerator_val / nod)\n",
+    "            self.denominator_val = int(self.denominator_val / nod)\n",
+    "\n",
+    "    def __init__(self, arg1: str | int, arg2: int | None = None) -> None:\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Создает рациональную дробь.\n",
+    "\n",
+    "        Args:\n",
+    "            arg1 (str | int): Строка, в которой значения числителя и\n",
+    "            знаменателя разедлены символом /, или целое число -\n",
+    "            значение числителя.\n",
+    "            arg2 (int | None, optional): Значение знаменателя.\n",
+    "            По умолчанию None.\n",
+    "\n",
+    "        Raises:\n",
+    "            TypeError: Ошибка, которая будет проброшена в случае, если\n",
+    "            аргументы имеют некорректный тип.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        if isinstance(arg1, str):\n",
+    "            numerator, denominator = map(int, arg1.split(\"/\"))\n",
+    "\n",
+    "        elif isinstance(arg1, int) and isinstance(arg2, int):\n",
+    "            numerator, denominator = arg1, arg2\n",
+    "        else:\n",
+    "            raise TypeError(\"Invalid args type\")\n",
+    "\n",
+    "        self.numerator_val = numerator\n",
+    "        self.denominator_val = denominator\n",
+    "\n",
+    "        self._readuction()\n",
+    "\n",
+    "    def numerator(self, number: int | None = None) -> int:\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Возвращает числитель.\n",
+    "\n",
+    "        Если передано значение, то меняет числитель на новое значение,\n",
+    "        при необходимости сокращая дробь.\n",
+    "\n",
+    "        Args:\n",
+    "            number (int | None, optional): Новое значение числителя.\n",
+    "            По умолчанию None.\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            int: Числитель.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        if number is None:\n",
+    "            return self.numerator_val\n",
+    "\n",
+    "        self.numerator_val = number\n",
+    "\n",
+    "        self._readuction()\n",
+    "\n",
+    "        return self.numerator_val\n",
+    "\n",
+    "    def denominator(self, number: int | None = None) -> int:\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Возвращает знаменатель.\n",
+    "\n",
+    "        Если передано значение, то меняет числитель на новое значение,\n",
+    "        при необходимости сокращая дробь.\n",
+    "\n",
+    "        Args:\n",
+    "            number (int | None, optional): Новое значение знаменателя.\n",
+    "            По умолчанию None.\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            int: Знаменатель.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        if number is None:\n",
+    "            return self.denominator_val\n",
+    "\n",
+    "        self.denominator_val = number\n",
+    "\n",
+    "        self._readuction()\n",
+    "\n",
+    "        return self.denominator_val\n",
+    "\n",
+    "    def __str__(self) -> str:\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Возвращает строковое представление дроби.\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            str: Строковое представление дроби.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        return f\"{self.numerator_val}/{self.denominator_val}\"\n",
+    "\n",
+    "    def __repr__(self) -> str:\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Возвращает репрезентативное представление дроби.\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            str: Репрезентативное представление дроби.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        return f\"Fraction({self.numerator_val}, {self.denominator_val})\""
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "5b31b2d1",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "E"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "090b27b8",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "MINUS = \"-\"\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "class FractionE:\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    Рациональная дробь.\n",
+    "\n",
+    "    Attributes:\n",
+    "        numerator_val (int): Числитель.\n",
+    "        denominator_val (int): Знаменатель.\n",
+    "        sign (str): Знак дроби (- или пустая строка).\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "\n",
+    "    numerator_val: int\n",
+    "    denominator_val: int\n",
+    "    sign: str\n",
+    "\n",
+    "    def _readuction(self) -> None:\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Сокращает дробь.\n",
+    "\n",
+    "        Вычисляет НОД числителя и знаменателя.\n",
+    "        Если НОД не равен 1, уменьшает числитель и знаменатель в НОД раз.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        nod = gcd(self.numerator_val, self.denominator_val)\n",
+    "\n",
+    "        if nod != 1:\n",
+    "            self.numerator_val = int(self.numerator_val / nod)\n",
+    "            self.denominator_val = int(self.denominator_val / nod)\n",
+    "\n",
+    "    def __init__(self, arg1: str | int, arg2: int | None = None) -> None:\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Создает рациональную дробь.\n",
+    "\n",
+    "        Args:\n",
+    "            arg1 (str | int): Строка, в которой значения числителя и\n",
+    "            знаменателя разделены символом /, или целое число -\n",
+    "            значение числителя.\n",
+    "            arg2 (int | None, optional): Значение знаменателя.\n",
+    "            По умолчанию None.\n",
+    "\n",
+    "        Raises:\n",
+    "            TypeError: Ошибка, которая будет проброшена в случае, если\n",
+    "            аргументы имеют некорректный тип.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        if isinstance(arg1, str):\n",
+    "            numerator, denominator = map(int, arg1.split(\"/\"))\n",
+    "\n",
+    "        elif isinstance(arg1, int) and isinstance(arg2, int):\n",
+    "            numerator, denominator = arg1, arg2\n",
+    "        else:\n",
+    "            raise TypeError(\"Invalid args type\")\n",
+    "\n",
+    "        self.numerator_val = abs(numerator)\n",
+    "        self.denominator_val = abs(denominator)\n",
+    "\n",
+    "        if (numerator < 0) ^ (denominator < 0):\n",
+    "            self.sign = MINUS\n",
+    "        else:\n",
+    "            self.sign = \"\"\n",
+    "\n",
+    "        self._readuction()\n",
+    "\n",
+    "    def numerator(self, number: int | None = None) -> int:\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Возвращает числитель.\n",
+    "\n",
+    "        Если передано значение, то меняет числитель на новое значение,\n",
+    "        при необходимости сокращая дробь.\n",
+    "\n",
+    "        Args:\n",
+    "            number (int | None, optional): Новое значение числителя.\n",
+    "            По умолчанию None.\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            int: Числитель.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        if number is None:\n",
+    "            return self.numerator_val\n",
+    "\n",
+    "        self.numerator_val = abs(number)\n",
+    "\n",
+    "        if number < 0:\n",
+    "            self.sign = MINUS if not self.sign else \"\"\n",
+    "\n",
+    "        self._readuction()\n",
+    "\n",
+    "        return self.numerator_val\n",
+    "\n",
+    "    def denominator(self, number: int | None = None) -> int:\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Возвращает знаменатель.\n",
+    "\n",
+    "        Если передано значение, то меняет числитель на новое значение,\n",
+    "        при необходимости сокращая дробь.\n",
+    "\n",
+    "        Args:\n",
+    "            number (int | None, optional): Новое значение знаменателя.\n",
+    "            По умолчанию None.\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            int: Знаменатель.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        if number is None:\n",
+    "            return self.denominator_val\n",
+    "\n",
+    "        self.denominator_val = abs(number)\n",
+    "\n",
+    "        if number < 0:\n",
+    "            self.sign = MINUS if not self.sign else \"\"\n",
+    "\n",
+    "        self._readuction()\n",
+    "\n",
+    "        return self.denominator_val\n",
+    "\n",
+    "    def __str__(self) -> str:\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Возвращает строковое представление дроби.\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            str: Строковое представление дроби.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        fraction = f\"{self.sign}{self.numerator_val}/{self.denominator_val}\"\n",
+    "\n",
+    "        return fraction\n",
+    "\n",
+    "    def __repr__(self) -> str:\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Возвращает репрезентативное представление дроби.\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            str: Репрезентативное представление дроби.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        fraction = f\"{self.sign}{self.numerator_val}/{self.denominator_val}\"\n",
+    "\n",
+    "        return f\"Fraction('{fraction}')\"\n",
+    "\n",
+    "    def __neg__(self) -> \"FractionE\":\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Создает новую дробь при использовании унарного минуса -.\n",
+    "\n",
+    "        Новая дробь имеет обратный знак.\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            FractionG: Новая дробь Fraction.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        numerator = self.numerator_val\n",
+    "\n",
+    "        if self.sign == \"\":\n",
+    "            numerator *= -1\n",
+    "\n",
+    "        return FractionE(numerator, self.denominator_val)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "9f625dc1",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "F"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "5c6ea8d8",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "class FractionF:\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    Рациональная дробь.\n",
+    "\n",
+    "    Attributes:\n",
+    "        numerator_val_ (int): Числитель.\n",
+    "        denominator_val_ (int): Знаменатель.\n",
+    "        sign (str): Знак дроби (- или пустая строка).\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "\n",
+    "    numerator_val_: int\n",
+    "\n",
+    "    denominator_val_: int\n",
+    "\n",
+    "    def _readuction(self) -> None:\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Сокращает дробь.\n",
+    "\n",
+    "        Вычисляет НОД числителя и знаменателя.\n",
+    "        Если НОД не равен 1, уменьшает числитель и знаменатель в НОД раз.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        nod = gcd(self.numerator_val_, self.denominator_val_)\n",
+    "        self.numerator_val_ = int(self.numerator_val_ / nod)\n",
+    "        self.denominator_val_ = int(self.denominator_val_ / nod)\n",
+    "\n",
+    "        if self.denominator_val_ < 0 and self.numerator_val_ < 0:\n",
+    "            self.numerator_val_ = abs(self.numerator_val_)\n",
+    "            self.denominator_val_ = abs(self.denominator_val_)\n",
+    "\n",
+    "            return\n",
+    "\n",
+    "        if self.denominator_val_ < 0:\n",
+    "            self.numerator_val_ = self.numerator_val_ * (-1)\n",
+    "            self.denominator_val_ = abs(self.denominator_val_)\n",
+    "\n",
+    "    def __init__(self, arg1: str | int, arg2: int | None = None) -> None:\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Создает рациональную дробь.\n",
+    "\n",
+    "        Args:\n",
+    "            arg1 (str | int): Строка, в которой значения числителя и\n",
+    "            знаменателя разделены символом /, или целое число -\n",
+    "            значение числителя.\n",
+    "            arg2 (int | None, optional): Значение знаменателя.\n",
+    "            По умолчанию None.\n",
+    "\n",
+    "        Raises:\n",
+    "            TypeError: Ошибка, которая будет проброшена в случае, если\n",
+    "            аргументы имеют некорректный тип.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        if isinstance(arg1, str):\n",
+    "            numerator, denominator = map(int, arg1.split(\"/\"))\n",
+    "\n",
+    "        elif isinstance(arg1, int) and isinstance(arg2, int):\n",
+    "            numerator, denominator = arg1, arg2\n",
+    "        else:\n",
+    "            raise TypeError(\"Invalid args type\")\n",
+    "\n",
+    "        self.numerator_val_ = numerator\n",
+    "        self.denominator_val_ = denominator\n",
+    "\n",
+    "        self._readuction()\n",
+    "\n",
+    "    def numerator(self, number: int | None = None) -> int:\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Возвращает числитель.\n",
+    "\n",
+    "        Если передано значение, то меняет числитель на новое значение,\n",
+    "        при необходимости сокращая дробь.\n",
+    "\n",
+    "        Args:\n",
+    "            number (int | None, optional): Новое значение числителя.\n",
+    "            По умолчанию None.\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            int: Числитель.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        if number is None:\n",
+    "            return abs(self.numerator_val_)\n",
+    "\n",
+    "        self.numerator_val_ = number\n",
+    "\n",
+    "        self._readuction()\n",
+    "\n",
+    "        return self.numerator_val_\n",
+    "\n",
+    "    def denominator(self, number: int | None = None) -> int:\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Возвращает знаменатель.\n",
+    "\n",
+    "        Если передано значение, то меняет числитель на новое значение,\n",
+    "        при необходимости сокращая дробь.\n",
+    "\n",
+    "        Args:\n",
+    "            number (int | None, optional): Новое значение знаменателя.\n",
+    "            По умолчанию None.\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            int: Знаменатель.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        if number is None:\n",
+    "            return abs(self.denominator_val_)\n",
+    "\n",
+    "        self.denominator_val_ = number\n",
+    "\n",
+    "        self._readuction()\n",
+    "\n",
+    "        return self.denominator_val_\n",
+    "\n",
+    "    def __str__(self) -> str:\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Возвращает строковое представление дроби.\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            str: Строковое представление дроби.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        fraction = f\"{self.numerator_val_}/{self.denominator_val_}\"\n",
+    "\n",
+    "        return fraction\n",
+    "\n",
+    "    def __repr__(self) -> str:\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Возвращает репрезентативное представление дроби.\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            str: Репрезентативное представление дроби.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        fraction = f\"{self.numerator_val_}/{self.denominator_val_}\"\n",
+    "\n",
+    "        return f\"Fraction('{fraction}')\"\n",
+    "\n",
+    "    def __neg__(self) -> \"FractionF\":\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Создает новую дробь при использовании унарного минуса -.\n",
+    "\n",
+    "        Новая дробь имеет обратный знак.\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            PatchedPoint: Новая дробь Fraction.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        numerator = self.numerator_val_ * (-1)\n",
+    "\n",
+    "        return FractionF(numerator, self.denominator_val_)\n",
+    "\n",
+    "    def __add__(self, other: \"FractionF\") -> \"FractionF\":\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Складывает дроби при использовании бинарного +.\n",
+    "\n",
+    "        Args:\n",
+    "            other (FractionF): Прибавляемая дробь.\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            FractionF: Новая дробь Fraction.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        numerator1 = self.numerator_val_ * other.denominator_val_\n",
+    "        numerator2 = other.numerator_val_ * self.denominator_val_\n",
+    "        numerator = numerator1 + numerator2\n",
+    "        denominator = self.denominator_val_ * other.denominator_val_\n",
+    "\n",
+    "        return FractionF(numerator, denominator)\n",
+    "\n",
+    "    def __sub__(self, other: \"FractionF\") -> \"FractionF\":\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Вычитает дроби при использовании бинарного -.\n",
+    "\n",
+    "        Args:\n",
+    "            other (FractionF): Вычитаемая дробь.\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            FractionF: Новая дробь Fraction.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        return self + (-other)\n",
+    "\n",
+    "    def __iadd__(self, other: \"FractionF\") -> \"FractionF\":\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Складывает дроби при использовании +=.\n",
+    "\n",
+    "        Изменяет исходную дробь, переданную слева.\n",
+    "\n",
+    "        Args:\n",
+    "            other (FractionF): Прибавляемая дробь.\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            FractionF: Измененная исходная дробь, переданная слева.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        numerator1 = self.numerator_val_ * other.denominator_val_\n",
+    "        numerator2 = other.numerator_val_ * self.denominator_val_\n",
+    "        self.numerator_val_ = numerator1 + numerator2\n",
+    "        self.denominator_val_ = self.denominator_val_ * other.denominator_val_\n",
+    "\n",
+    "        self._readuction()\n",
+    "\n",
+    "        return self\n",
+    "\n",
+    "    def __isub__(self, other: \"FractionF\") -> \"FractionF\":\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Вычитает дроби при использовании -=.\n",
+    "\n",
+    "        Изменяет исходную дробь, переданную слева.\n",
+    "\n",
+    "        Args:\n",
+    "            other (FractionF): Вычитаемая дробь.\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            FractionF: Измененная исходная дробь, переданная слева.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        numerator1 = self.numerator_val_ * other.denominator_val_\n",
+    "        numerator2 = other.numerator_val_ * self.denominator_val_\n",
+    "        self.numerator_val_ = numerator1 - numerator2\n",
+    "        self.denominator_val_ = self.denominator_val_ * other.denominator_val_\n",
+    "\n",
+    "        self._readuction()\n",
+    "\n",
+    "        return self"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "base",
+   "language": "python",
+   "name": "python3"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.12.7"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 5
+}
diff --git a/Python/yandex-python-handbook/chapter_5_2_part_1.py b/Python/yandex-python-handbook/chapter_5_2_part_1.py
new file mode 100644
index 00000000..bb204b31
--- /dev/null
+++ b/Python/yandex-python-handbook/chapter_5_2_part_1.py
@@ -0,0 +1,708 @@
+# %%
+"""Задания к главе 5.2.
+
+Волшебные методы, переопределение методов. Наследование.
+
+Хендбук Яндекс "Основы Python".
+
+Из-за ограничения на количество строк в файле разбит на несколько частей.
+"""
+
+# A
+
+# %%
+from math import gcd
+
+
+class Point:
+    """Точка на плоскости с двумя координатами.
+
+    Предоставляет методы:
+    move() - перемещение точки.
+    length() - вычисление расстояния до другой точки.
+
+    Attributes:
+        x (int): Координата по оси X.
+        y (int): Координата по оси Y.
+    """
+
+    def __init__(self, x_coord_: int, y_coord_: int) -> None:
+        """Создает точку с заданными координатами.
+
+        Args:
+            x_coord (int): Координата по оси X.
+            y_coord (int): Координата по оси Y.
+        """
+        self.x = x_coord_
+        self.y = y_coord_
+
+    def move(self, delta_x_: int, delta_y_: int) -> None:
+        """Перемещает точку на указанное расстояние.
+
+        Args:
+            delta_x (int): Расстояние по оси X.
+            delta_y (int): Расстояние по оси Y.
+
+        Returns:
+            None: Функция ничего не возвращает.
+        """
+        self.x += delta_x_
+        self.y += delta_y_
+
+    def length(self, other: "Point") -> float:
+        """Возвращает расстояние до другой точки.
+
+        Args:
+            other (Self): Другая точка.
+
+        Returns:
+            float: Расстояние.
+        """
+        result_ = ((self.x - other.x) ** 2 + (self.y - other.y) ** 2) ** 0.5
+        return float(round(result_, 2))
+
+
+class PatchedPointA(Point):
+    """
+    Расширенная точка - наследник класса Point.
+
+    Расширяет базовый класс, добавляя возможность передавать координаты
+    в виде кортежа или не передавать координаты вовсе
+    """
+
+    def __init__(
+        self,
+        first_coord: tuple[int, int] | int | None = None,
+        second_coord: int | None = None,
+    ) -> None:
+        """Создает расширенную точку.
+
+        Координаты могут быть переданы в виде кортежа или не передаваться
+        вовсе.
+
+        Args:
+            first_coord (tuple[int, int] | int | None, optional): Кортеж
+            координат или координата x.По умолчанию None.
+            second_coord (int | None, optional): Координата y.
+            По умолчанию None.
+        """
+        if isinstance(first_coord, tuple):
+            x_coord, y_coord = first_coord
+            Point.__init__(self, x_coord, y_coord)
+
+        elif first_coord is None or second_coord is None:
+            Point.__init__(self, 0, 0)
+
+        else:
+            Point.__init__(self, first_coord, second_coord)
+
+
+# B
+
+
+# %%
+class PatchedPointB(Point):
+    """
+    Расширенная точка - наследник класса Point.
+
+    Расширяет базовый класс, добавляя возможность передавать координаты
+    в виде кортежа или не передавать координаты вовсе
+    """
+
+    def __init__(
+        self,
+        first_coord: tuple[int, int] | int | None = None,
+        second_coord: int | None = None,
+    ) -> None:
+        """Создает расширенную точку.
+
+        Координаты могут быть переданы в виде кортежа или не передаваться
+        вовсе.
+
+        Args:
+            first_coord (tuple[int, int] | int | None, optional): Кортеж
+            координат или координата X.По умолчанию None.
+            second_coord (int | None, optional): Координата Y.
+            По умолчанию None.
+        """
+        if isinstance(first_coord, tuple):
+            x_coord, y_coord = first_coord
+            Point.__init__(self, x_coord, y_coord)
+
+        elif first_coord is None or second_coord is None:
+            Point.__init__(self, 0, 0)
+
+        else:
+            Point.__init__(self, first_coord, second_coord)
+
+    def __str__(self) -> str:
+        """Возвращает строковое представление объекта.
+
+        Returns:
+            str: Строковое представление объекта.
+        """
+        return f"({self.x}, {self.y})"
+
+    def __repr__(self) -> str:
+        """Возвращает репрезентативное представление объекта.
+
+        Returns:
+            str: Репрезентативное представление объекта.
+        """
+        return f"PatchedPoint({self.x}, {self.y})"
+
+
+# C
+
+
+# %%
+class PatchedPointC(Point):
+    """
+    Расширенная точка - наследник класса Point.
+
+    Расширяет базовый класс, добавляя возможность передавать координаты
+    в виде кортежа или не передавать координаты вовсе
+    """
+
+    def __init__(
+        self,
+        first_coord: tuple[int, int] | int | None = None,
+        second_coord: int | None = None,
+    ) -> None:
+        """Создает расширенную точку.
+
+        Координаты могут быть переданы в виде кортежа или не передаваться
+        вовсе.
+
+        Args:
+            first_coord (tuple[int, int] | int | None, optional): Кортеж
+            координат или координата x.По умолчанию None.
+            second_coord (int | None, optional): Координата y.
+            По умолчанию None.
+        """
+        if isinstance(first_coord, tuple):
+            x_coord, y_coord = first_coord
+            Point.__init__(self, x_coord, y_coord)
+
+        elif first_coord is None or second_coord is None:
+            Point.__init__(self, 0, 0)
+
+        else:
+            Point.__init__(self, first_coord, second_coord)
+
+    def __str__(self) -> str:
+        """Возвращает строковое представление объекта.
+
+        Returns:
+            str: Строковое представление объекта.
+        """
+        return f"({self.x}, {self.y})"
+
+    def __repr__(self) -> str:
+        """Возвращает репрезентативное представление объекта.
+
+        Returns:
+            str: Репрезентативное представление объекта.
+        """
+        return f"PatchedPoint({self.x}, {self.y})"
+
+    def __add__(self, deltas: tuple[int, int]) -> "PatchedPointC":
+        """Создает новую точку при использовании оператора +.
+
+        Новая точка смещена относительно начальной точки на указанное
+        расстояние.
+
+        Args:
+            deltas (tuple[int, int]): Расстояние по осям X и Y, на которое
+            должна быть смещена новая точка.
+
+        Returns:
+            PatchedPoint: Новая расширенная точка PatchedPoint.
+        """
+        return PatchedPointC(self.x + deltas[0], self.y + deltas[1])
+
+    def __iadd__(self, deltas: tuple[int, int]) -> "PatchedPointC":
+        """Перемещает точку при использовании оператора +=.
+
+        Args:
+            deltas (tuple[int, int]): Расстояния, на которые надо переместить
+            точку.
+
+        Returns:
+            PatchedPoint: Перемещенная точка.
+        """
+        self.move(deltas[0], deltas[1])
+
+        return self
+
+
+# D
+
+
+# %%
+class Fraction:
+    """Рациональная дробь.
+
+    Attributes:
+        numerator_val (int): Числитель.
+        denominator_val (int): Знаменатель.
+    """
+
+    numerator_val: int
+    denominator_val: int
+
+    def _readuction(self) -> None:
+        """Сокращает дробь.
+
+        Высисляет НОД числителя и знаменателя. Если НОД не равен 1, уменьшает числитель и
+        знаменатель в НОД раз.
+        """
+        nod = gcd(self.numerator_val, self.denominator_val)
+
+        if nod != 1:
+            self.numerator_val = int(self.numerator_val / nod)
+            self.denominator_val = int(self.denominator_val / nod)
+
+    def __init__(self, arg1: str | int, arg2: int | None = None) -> None:
+        """Создает рациональную дробь.
+
+        Args:
+            arg1 (str | int): Строка, в которой значения числителя и
+            знаменателя разедлены символом /, или целое число -
+            значение числителя.
+            arg2 (int | None, optional): Значение знаменателя.
+            По умолчанию None.
+
+        Raises:
+            TypeError: Ошибка, которая будет проброшена в случае, если
+            аргументы имеют некорректный тип.
+        """
+        if isinstance(arg1, str):
+            numerator, denominator = map(int, arg1.split("/"))
+
+        elif isinstance(arg1, int) and isinstance(arg2, int):
+            numerator, denominator = arg1, arg2
+        else:
+            raise TypeError("Invalid args type")
+
+        self.numerator_val = numerator
+        self.denominator_val = denominator
+
+        self._readuction()
+
+    def numerator(self, number: int | None = None) -> int:
+        """Возвращает числитель.
+
+        Если передано значение, то меняет числитель на новое значение,
+        при необходимости сокращая дробь.
+
+        Args:
+            number (int | None, optional): Новое значение числителя.
+            По умолчанию None.
+
+        Returns:
+            int: Числитель.
+        """
+        if number is None:
+            return self.numerator_val
+
+        self.numerator_val = number
+
+        self._readuction()
+
+        return self.numerator_val
+
+    def denominator(self, number: int | None = None) -> int:
+        """Возвращает знаменатель.
+
+        Если передано значение, то меняет числитель на новое значение,
+        при необходимости сокращая дробь.
+
+        Args:
+            number (int | None, optional): Новое значение знаменателя.
+            По умолчанию None.
+
+        Returns:
+            int: Знаменатель.
+        """
+        if number is None:
+            return self.denominator_val
+
+        self.denominator_val = number
+
+        self._readuction()
+
+        return self.denominator_val
+
+    def __str__(self) -> str:
+        """Возвращает строковое представление дроби.
+
+        Returns:
+            str: Строковое представление дроби.
+        """
+        return f"{self.numerator_val}/{self.denominator_val}"
+
+    def __repr__(self) -> str:
+        """Возвращает репрезентативное представление дроби.
+
+        Returns:
+            str: Репрезентативное представление дроби.
+        """
+        return f"Fraction({self.numerator_val}, {self.denominator_val})"
+
+
+# E
+
+# %%
+MINUS = "-"
+
+
+class FractionE:
+    """Рациональная дробь.
+
+    Attributes:
+        numerator_val (int): Числитель.
+        denominator_val (int): Знаменатель.
+        sign (str): Знак дроби (- или пустая строка).
+    """
+
+    numerator_val: int
+    denominator_val: int
+    sign: str
+
+    def _readuction(self) -> None:
+        """Сокращает дробь.
+
+        Вычисляет НОД числителя и знаменателя. Если НОД не равен 1, уменьшает числитель и
+        знаменатель в НОД раз.
+        """
+        nod = gcd(self.numerator_val, self.denominator_val)
+
+        if nod != 1:
+            self.numerator_val = int(self.numerator_val / nod)
+            self.denominator_val = int(self.denominator_val / nod)
+
+    def __init__(self, arg1: str | int, arg2: int | None = None) -> None:
+        """Создает рациональную дробь.
+
+        Args:
+            arg1 (str | int): Строка, в которой значения числителя и
+            знаменателя разделены символом /, или целое число -
+            значение числителя.
+            arg2 (int | None, optional): Значение знаменателя.
+            По умолчанию None.
+
+        Raises:
+            TypeError: Ошибка, которая будет проброшена в случае, если
+            аргументы имеют некорректный тип.
+        """
+        if isinstance(arg1, str):
+            numerator, denominator = map(int, arg1.split("/"))
+
+        elif isinstance(arg1, int) and isinstance(arg2, int):
+            numerator, denominator = arg1, arg2
+        else:
+            raise TypeError("Invalid args type")
+
+        self.numerator_val = abs(numerator)
+        self.denominator_val = abs(denominator)
+
+        if (numerator < 0) ^ (denominator < 0):
+            self.sign = MINUS
+        else:
+            self.sign = ""
+
+        self._readuction()
+
+    def numerator(self, number: int | None = None) -> int:
+        """Возвращает числитель.
+
+        Если передано значение, то меняет числитель на новое значение,
+        при необходимости сокращая дробь.
+
+        Args:
+            number (int | None, optional): Новое значение числителя.
+            По умолчанию None.
+
+        Returns:
+            int: Числитель.
+        """
+        if number is None:
+            return self.numerator_val
+
+        self.numerator_val = abs(number)
+
+        if number < 0:
+            self.sign = MINUS if not self.sign else ""
+
+        self._readuction()
+
+        return self.numerator_val
+
+    def denominator(self, number: int | None = None) -> int:
+        """Возвращает знаменатель.
+
+        Если передано значение, то меняет числитель на новое значение,
+        при необходимости сокращая дробь.
+
+        Args:
+            number (int | None, optional): Новое значение знаменателя.
+            По умолчанию None.
+
+        Returns:
+            int: Знаменатель.
+        """
+        if number is None:
+            return self.denominator_val
+
+        self.denominator_val = abs(number)
+
+        if number < 0:
+            self.sign = MINUS if not self.sign else ""
+
+        self._readuction()
+
+        return self.denominator_val
+
+    def __str__(self) -> str:
+        """Возвращает строковое представление дроби.
+
+        Returns:
+            str: Строковое представление дроби.
+        """
+        fraction = f"{self.sign}{self.numerator_val}/{self.denominator_val}"
+
+        return fraction
+
+    def __repr__(self) -> str:
+        """Возвращает репрезентативное представление дроби.
+
+        Returns:
+            str: Репрезентативное представление дроби.
+        """
+        fraction = f"{self.sign}{self.numerator_val}/{self.denominator_val}"
+
+        return f"Fraction('{fraction}')"
+
+    def __neg__(self) -> "FractionE":
+        """Создает новую дробь при использовании унарного минуса -.
+
+        Новая дробь имеет обратный знак.
+
+        Returns:
+            FractionG: Новая дробь Fraction.
+        """
+        numerator = self.numerator_val
+
+        if self.sign == "":
+            numerator *= -1
+
+        return FractionE(numerator, self.denominator_val)
+
+
+# F
+
+
+# %%
+class FractionF:
+    """Рациональная дробь.
+
+    Attributes:
+        numerator_val_ (int): Числитель.
+        denominator_val_ (int): Знаменатель.
+        sign (str): Знак дроби (- или пустая строка).
+    """
+
+    numerator_val_: int
+
+    denominator_val_: int
+
+    def _readuction(self) -> None:
+        """Сокращает дробь.
+
+        Вычисляет НОД числителя и знаменателя. Если НОД не равен 1, уменьшает числитель и
+        знаменатель в НОД раз.
+        """
+        nod = gcd(self.numerator_val_, self.denominator_val_)
+        self.numerator_val_ = int(self.numerator_val_ / nod)
+        self.denominator_val_ = int(self.denominator_val_ / nod)
+
+        if self.denominator_val_ < 0 and self.numerator_val_ < 0:
+            self.numerator_val_ = abs(self.numerator_val_)
+            self.denominator_val_ = abs(self.denominator_val_)
+
+            return
+
+        if self.denominator_val_ < 0:
+            self.numerator_val_ = self.numerator_val_ * (-1)
+            self.denominator_val_ = abs(self.denominator_val_)
+
+    def __init__(self, arg1: str | int, arg2: int | None = None) -> None:
+        """Создает рациональную дробь.
+
+        Args:
+            arg1 (str | int): Строка, в которой значения числителя и
+            знаменателя разделены символом /, или целое число -
+            значение числителя.
+            arg2 (int | None, optional): Значение знаменателя.
+            По умолчанию None.
+
+        Raises:
+            TypeError: Ошибка, которая будет проброшена в случае, если
+            аргументы имеют некорректный тип.
+        """
+        if isinstance(arg1, str):
+            numerator, denominator = map(int, arg1.split("/"))
+
+        elif isinstance(arg1, int) and isinstance(arg2, int):
+            numerator, denominator = arg1, arg2
+        else:
+            raise TypeError("Invalid args type")
+
+        self.numerator_val_ = numerator
+        self.denominator_val_ = denominator
+
+        self._readuction()
+
+    def numerator(self, number: int | None = None) -> int:
+        """Возвращает числитель.
+
+        Если передано значение, то меняет числитель на новое значение,
+        при необходимости сокращая дробь.
+
+        Args:
+            number (int | None, optional): Новое значение числителя.
+            По умолчанию None.
+
+        Returns:
+            int: Числитель.
+        """
+        if number is None:
+            return abs(self.numerator_val_)
+
+        self.numerator_val_ = number
+
+        self._readuction()
+
+        return self.numerator_val_
+
+    def denominator(self, number: int | None = None) -> int:
+        """Возвращает знаменатель.
+
+        Если передано значение, то меняет числитель на новое значение,
+        при необходимости сокращая дробь.
+
+        Args:
+            number (int | None, optional): Новое значение знаменателя.
+            По умолчанию None.
+
+        Returns:
+            int: Знаменатель.
+        """
+        if number is None:
+            return abs(self.denominator_val_)
+
+        self.denominator_val_ = number
+
+        self._readuction()
+
+        return self.denominator_val_
+
+    def __str__(self) -> str:
+        """Возвращает строковое представление дроби.
+
+        Returns:
+            str: Строковое представление дроби.
+        """
+        fraction = f"{self.numerator_val_}/{self.denominator_val_}"
+
+        return fraction
+
+    def __repr__(self) -> str:
+        """Возвращает репрезентативное представление дроби.
+
+        Returns:
+            str: Репрезентативное представление дроби.
+        """
+        fraction = f"{self.numerator_val_}/{self.denominator_val_}"
+
+        return f"Fraction('{fraction}')"
+
+    def __neg__(self) -> "FractionF":
+        """Создает новую дробь при использовании унарного минуса -.
+
+        Новая дробь имеет обратный знак.
+
+        Returns:
+            PatchedPoint: Новая дробь Fraction.
+        """
+        numerator = self.numerator_val_ * (-1)
+
+        return FractionF(numerator, self.denominator_val_)
+
+    def __add__(self, other: "FractionF") -> "FractionF":
+        """Складывает дроби при использовании бинарного +.
+
+        Args:
+            other (FractionF): Прибавляемая дробь.
+
+        Returns:
+            FractionF: Новая дробь Fraction.
+        """
+        numerator1 = self.numerator_val_ * other.denominator_val_
+        numerator2 = other.numerator_val_ * self.denominator_val_
+        numerator = numerator1 + numerator2
+        denominator = self.denominator_val_ * other.denominator_val_
+
+        return FractionF(numerator, denominator)
+
+    def __sub__(self, other: "FractionF") -> "FractionF":
+        """Вычитает дроби при использовании бинарного -.
+
+        Args:
+            other (FractionF): Вычитаемая дробь.
+
+        Returns:
+            FractionF: Новая дробь Fraction.
+        """
+        return self + (-other)
+
+    def __iadd__(self, other: "FractionF") -> "FractionF":
+        """Складывает дроби при использовании +=.
+
+        Изменяет исходную дробь, переданную слева.
+
+        Args:
+            other (FractionF): Прибавляемая дробь.
+
+        Returns:
+            FractionF: Измененная исходная дробь, переданная слева.
+        """
+        numerator1 = self.numerator_val_ * other.denominator_val_
+        numerator2 = other.numerator_val_ * self.denominator_val_
+        self.numerator_val_ = numerator1 + numerator2
+        self.denominator_val_ = self.denominator_val_ * other.denominator_val_
+
+        self._readuction()
+
+        return self
+
+    def __isub__(self, other: "FractionF") -> "FractionF":
+        """Вычитает дроби при использовании -=.
+
+        Изменяет исходную дробь, переданную слева.
+
+        Args:
+            other (FractionF): Вычитаемая дробь.
+
+        Returns:
+            FractionF: Измененная исходная дробь, переданная слева.
+        """
+        numerator1 = self.numerator_val_ * other.denominator_val_
+        numerator2 = other.numerator_val_ * self.denominator_val_
+        self.numerator_val_ = numerator1 - numerator2
+        self.denominator_val_ = self.denominator_val_ * other.denominator_val_
+
+        self._readuction()
+
+        return self
diff --git a/Python/yandex-python-handbook/chapter_5_2_part_2.ipynb b/Python/yandex-python-handbook/chapter_5_2_part_2.ipynb
new file mode 100644
index 00000000..52af2289
--- /dev/null
+++ b/Python/yandex-python-handbook/chapter_5_2_part_2.ipynb
@@ -0,0 +1,744 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "144d3bac",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "\"\"\"\n",
+    "Задания к главе 5.2.\n",
+    "\n",
+    "Волшебные методы, переопределение методов. Наследование.\n",
+    "\n",
+    "Хендбук Яндекс \"Основы Python\".\n",
+    "\n",
+    "Из-за ограничения на количество строк в файле разбит на несколько частей.\n",
+    "\"\"\""
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "50954764",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "G"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "b479afd6",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "from math import gcd\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "class FractionG:\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    Рациональная дробь.\n",
+    "\n",
+    "    Attributes:\n",
+    "        numerator_val__ (int): Числитель.\n",
+    "        denominator_val__ (int): Знаменатель.\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "\n",
+    "    numerator_val__: int\n",
+    "    denominator_val__: int\n",
+    "\n",
+    "    def _readuction(self) -> None:\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Сокращает дробь.\n",
+    "\n",
+    "        Вычисляет НОД числителя и знаменателя.\n",
+    "        Если НОД не равен 1, уменьшает числитель и знаменатель в НОД раз.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        nod = gcd(self.numerator_val__, self.denominator_val__)\n",
+    "\n",
+    "        self.numerator_val__ = int(self.numerator_val__ / nod)\n",
+    "        self.denominator_val__ = int(self.denominator_val__ / nod)\n",
+    "\n",
+    "        if self.denominator_val__ < 0 and self.numerator_val__ < 0:\n",
+    "            self.numerator_val__ = abs(self.numerator_val__)\n",
+    "            self.denominator_val__ = abs(self.denominator_val__)\n",
+    "        elif self.denominator_val__ < 0:\n",
+    "            self.numerator_val__ = self.numerator_val__ * (-1)\n",
+    "            self.denominator_val__ = abs(self.denominator_val__)\n",
+    "\n",
+    "    def __init__(self, arg_1: str | int, arg_2: int | None = None) -> None:\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Создает рациональную дробь.\n",
+    "\n",
+    "        Args:\n",
+    "            arg_1 (str | int): Строка, в которой значения числителя и\n",
+    "            знаменателя разделены символом /, или целое число -\n",
+    "            значение числителя.\n",
+    "            arg_2 (int | None, optional): Значение знаменателя.\n",
+    "            По умолчанию None.\n",
+    "\n",
+    "        Raises:\n",
+    "            TypeError: Ошибка, которая будет проброшена в случае, если\n",
+    "            аргументы имеют некорректный тип.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        if isinstance(arg_1, str):\n",
+    "            numerator, denominator = map(int, arg_1.split(\"/\"))\n",
+    "\n",
+    "            self.numerator_val__ = numerator\n",
+    "            self.denominator_val__ = denominator\n",
+    "\n",
+    "            self._readuction()\n",
+    "\n",
+    "            return\n",
+    "\n",
+    "        if isinstance(arg_1, int) and isinstance(arg_2, int):\n",
+    "            numerator, denominator = arg_1, arg_2\n",
+    "\n",
+    "            self.numerator_val__ = numerator\n",
+    "            self.denominator_val__ = denominator\n",
+    "\n",
+    "            self._readuction()\n",
+    "\n",
+    "            return\n",
+    "\n",
+    "        raise TypeError(\"Invalid args type\")\n",
+    "\n",
+    "    def numerator(self, number_arg: int | None = None) -> int:\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Возвращает числитель.\n",
+    "\n",
+    "        Если передано значение, то меняет числитель на новое значение,\n",
+    "        при необходимости сокращая дробь.\n",
+    "\n",
+    "        Args:\n",
+    "            number_arg (int | None, optional): Новое значение числителя.\n",
+    "            По умолчанию None.\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            int: Числитель.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        if number_arg is None:\n",
+    "            return abs(self.numerator_val__)\n",
+    "\n",
+    "        self.numerator_val__ = number_arg\n",
+    "\n",
+    "        self._readuction()\n",
+    "\n",
+    "        return self.numerator_val__\n",
+    "\n",
+    "    def denominator(self, number: int | None = None) -> int:\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Возвращает знаменатель.\n",
+    "\n",
+    "        Если передано значение, то меняет числитель на новое значение,\n",
+    "        при необходимости сокращая дробь.\n",
+    "\n",
+    "        Args:\n",
+    "            number (int | None, optional): Новое значение знаменателя.\n",
+    "            По умолчанию None.\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            int: Знаменатель.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        if number is None:\n",
+    "            return abs(self.denominator_val__)\n",
+    "\n",
+    "        self.denominator_val__ = number\n",
+    "\n",
+    "        self._readuction()\n",
+    "\n",
+    "        return self.denominator_val__\n",
+    "\n",
+    "    def __str__(self) -> str:\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Возвращает строковое представление дроби.\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            str: Строковое представление дроби.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        fraction = f\"{self.numerator_val__}/{self.denominator_val__}\"\n",
+    "\n",
+    "        return fraction\n",
+    "\n",
+    "    def __repr__(self) -> str:\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Возвращает репрезентативное представление дроби.\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            str: Репрезентативное представление дроби.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        fraction = f\"{self.numerator_val__}/{self.denominator_val__}\"\n",
+    "\n",
+    "        return f\"Fraction('{fraction}')\"\n",
+    "\n",
+    "    def __neg__(self) -> \"FractionG\":\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Создает новую дробь при использовании унарного минуса -.\n",
+    "\n",
+    "        Новая дробь имеет обратный знак.\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            FractionG: Новая дробь Fraction.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        numerator = self.numerator_val__ * (-1)\n",
+    "\n",
+    "        return FractionG(numerator, self.denominator_val__)\n",
+    "\n",
+    "    def __add__(self, other: \"FractionG\") -> \"FractionG\":\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Складывает дроби при использовании бинарного +.\n",
+    "\n",
+    "        Args:\n",
+    "            other (FractionG): Прибавляемая дробь.\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            FractionG: Новая дробь Fraction.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        numerator1 = self.numerator_val__ * other.denominator_val__\n",
+    "        numerator2 = other.numerator_val__ * self.denominator_val__\n",
+    "        numerator = numerator1 + numerator2\n",
+    "        denominator = self.denominator_val__ * other.denominator_val__\n",
+    "\n",
+    "        return FractionG(numerator, denominator)\n",
+    "\n",
+    "    def __sub__(self, other: \"FractionG\") -> \"FractionG\":\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Вычитает дроби при использовании бинарного -.\n",
+    "\n",
+    "        Args:\n",
+    "            other (FractionG): Вычитаемая дробь.\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            FractionG: Новая дробь Fraction.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        return self + (-other)\n",
+    "\n",
+    "    def __iadd__(self, other: \"FractionG\") -> \"FractionG\":\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Складывает дроби при использовании +=.\n",
+    "\n",
+    "        Изменяет исходную дробь, переданную слева.\n",
+    "\n",
+    "        Args:\n",
+    "            other (FractionG): Прибавляемая дробь.\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            FractionG: Измененная исходная дробь, переданная слева.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        numerator1 = self.numerator_val__ * other.denominator_val__\n",
+    "        numerator2 = other.numerator_val__ * self.denominator_val__\n",
+    "        self.numerator_val__ = numerator1 + numerator2\n",
+    "        self.denominator_val__ = (\n",
+    "            self.denominator_val__ * other.denominator_val__\n",
+    "        )\n",
+    "\n",
+    "        self._readuction()\n",
+    "\n",
+    "        return self\n",
+    "\n",
+    "    def __isub__(self, other: \"FractionG\") -> \"FractionG\":\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Вычитает дроби при использовании -=.\n",
+    "\n",
+    "        Изменяет исходную дробь, переданную слева.\n",
+    "\n",
+    "        Args:\n",
+    "            other (FractionG): Вычитаемая дробь.\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            FractionG: Измененная исходная дробь, переданная слева.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        numerator1 = self.numerator_val__ * other.denominator_val__\n",
+    "        numerator2 = other.numerator_val__ * self.denominator_val__\n",
+    "        self.numerator_val__ = numerator1 - numerator2\n",
+    "        self.denominator_val__ = (\n",
+    "            self.denominator_val__ * other.denominator_val__\n",
+    "        )\n",
+    "\n",
+    "        self._readuction()\n",
+    "\n",
+    "        return self\n",
+    "\n",
+    "    def __mul__(self, other: \"FractionG\") -> \"FractionG\":\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Умножает дроби при использовании *.\n",
+    "\n",
+    "        Args:\n",
+    "            other (FractionG): Второй множитель.\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            FractionG: Новая дробь Fraction.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        numerator = self.numerator_val__ * other.numerator_val__\n",
+    "        denominator = self.denominator_val__ * other.denominator_val__\n",
+    "\n",
+    "        return FractionG(numerator, denominator)\n",
+    "\n",
+    "    def __truediv__(self, other: \"FractionG\") -> \"FractionG\":\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Вычисляет частное от деления дробей при использовании /.\n",
+    "\n",
+    "        Args:\n",
+    "            other (FractionG): Делитель.\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            FractionG: Новая дробь Fraction.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        numerator = self.numerator_val__ * other.denominator_val__\n",
+    "        denominator = self.denominator_val__ * other.numerator_val__\n",
+    "\n",
+    "        return FractionG(numerator, denominator)\n",
+    "\n",
+    "    def __imul__(self, other: \"FractionG\") -> \"FractionG\":\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Умножает дроби при использовании *=.\n",
+    "\n",
+    "        Изменяет исходную дробь, переданную слева.\n",
+    "\n",
+    "        Args:\n",
+    "            other (FractionG): Второй множитель.\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            FractionG: Измененная исходная дробь, переданная слева.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        self.numerator_val__ = self.numerator_val__ * other.numerator_val__\n",
+    "        self.denominator_val__ = (\n",
+    "            self.denominator_val__ * other.denominator_val__\n",
+    "        )\n",
+    "\n",
+    "        self._readuction()\n",
+    "\n",
+    "        return self\n",
+    "\n",
+    "    def __itruediv__(self, other: \"FractionG\") -> \"FractionG\":\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Вычисляет частное при делении дробей с использованием /=.\n",
+    "\n",
+    "        Изменяет исходную дробь, переданную слева.\n",
+    "\n",
+    "        Args:\n",
+    "            other (FractionG): Делитель.\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            FractionG: Измененная исходная дробь, переданная слева.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        self.numerator_val__ = self.numerator_val__ * other.denominator_val__\n",
+    "        self.denominator_val__ = self.denominator_val__ * other.numerator_val__\n",
+    "\n",
+    "        self._readuction()\n",
+    "\n",
+    "        return self\n",
+    "\n",
+    "    def reverse(self) -> \"FractionG\":\n",
+    "        \"\"\"Возвращает дробь, обратную текущей.\"\"\"\n",
+    "        return FractionG(self.denominator_val__, self.numerator_val__)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "2b47c9f4",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "H"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "bc032881",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "class FractionH:\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    Рациональная дробь.\n",
+    "\n",
+    "    Attributes:\n",
+    "        numerator_val__ (int): Числитель.\n",
+    "        denominator_val__ (int): Знаменатель.\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "\n",
+    "    numerator_val__: int\n",
+    "    denominator_val__: int\n",
+    "\n",
+    "    def _readuction(self) -> None:\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Сокращает дробь.\n",
+    "\n",
+    "        Вычисляет НОД числителя и знаменателя.\n",
+    "        Если НОД не равен 1, уменьшает числитель и знаменатель в НОД раз.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        nod = gcd(self.numerator_val__, self.denominator_val__)\n",
+    "\n",
+    "        self.numerator_val__ = int(self.numerator_val__ / nod)\n",
+    "        self.denominator_val__ = int(self.denominator_val__ / nod)\n",
+    "\n",
+    "        if self.denominator_val__ < 0 and self.numerator_val__ < 0:\n",
+    "            self.numerator_val__ = abs(self.numerator_val__)\n",
+    "            self.denominator_val__ = abs(self.denominator_val__)\n",
+    "        elif self.denominator_val__ < 0:\n",
+    "            self.numerator_val__ = self.numerator_val__ * (-1)\n",
+    "            self.denominator_val__ = abs(self.denominator_val__)\n",
+    "\n",
+    "    def __init__(self, arg1: str | int, arg2: int | None = None) -> None:\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Создает рациональную дробь.\n",
+    "\n",
+    "        Args:\n",
+    "            arg1 (str | int): Строка, в которой значения числителя и\n",
+    "            знаменателя разделены символом /, или целое число -\n",
+    "            значение числителя.\n",
+    "            arg2 (int | None, optional): Значение знаменателя.\n",
+    "            По умолчанию None.\n",
+    "\n",
+    "        Raises:\n",
+    "            TypeError: Ошибка, которая будет проброшена в случае, если\n",
+    "            аргументы имеют некорректный тип.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        if isinstance(arg1, str):\n",
+    "            numerator_, denominator_ = map(int, arg1.split(\"/\"))\n",
+    "\n",
+    "        elif isinstance(arg1, int) and isinstance(arg2, int):\n",
+    "            numerator_, denominator_ = arg1, arg2\n",
+    "        else:\n",
+    "            raise TypeError(\"Invalid args type\")\n",
+    "\n",
+    "        self.numerator_val__ = numerator_\n",
+    "        self.denominator_val__ = denominator_\n",
+    "\n",
+    "        self._readuction()\n",
+    "\n",
+    "    def numerator(self, number: int | None = None) -> int:\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Возвращает числитель.\n",
+    "\n",
+    "        Если передано значение, то меняет числитель на новое значение,\n",
+    "        при необходимости сокращая дробь.\n",
+    "\n",
+    "        Args:\n",
+    "            number (int | None, optional): Новое значение числителя.\n",
+    "            По умолчанию None.\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            int: Числитель.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        if number is None:\n",
+    "            return abs(self.numerator_val__)\n",
+    "\n",
+    "        self.numerator_val__ = number\n",
+    "\n",
+    "        self._readuction()\n",
+    "\n",
+    "        return self.numerator_val__\n",
+    "\n",
+    "    def denominator(self, number: int | None = None) -> int:\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Возвращает знаменатель.\n",
+    "\n",
+    "        Если передано значение, то меняет числитель на новое значение,\n",
+    "        при необходимости сокращая дробь.\n",
+    "\n",
+    "        Args:\n",
+    "            number (int | None, optional): Новое значение знаменателя.\n",
+    "            По умолчанию None.\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            int: Знаменатель.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        if number is None:\n",
+    "            return abs(self.denominator_val__)\n",
+    "\n",
+    "        self.denominator_val__ = number\n",
+    "\n",
+    "        self._readuction()\n",
+    "\n",
+    "        return self.denominator_val__\n",
+    "\n",
+    "    def __str__(self) -> str:\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Возвращает строковое представление дроби.\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            str: Строковое представление дроби.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        fraction = f\"{self.numerator_val__}/{self.denominator_val__}\"\n",
+    "\n",
+    "        return fraction\n",
+    "\n",
+    "    def __repr__(self) -> str:\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Возвращает репрезентативное представление дроби.\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            str: Репрезентативное представление дроби.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        fraction = f\"{self.numerator_val__}/{self.denominator_val__}\"\n",
+    "\n",
+    "        return f\"Fraction('{fraction}')\"\n",
+    "\n",
+    "    def __neg__(self) -> \"FractionH\":\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Создает новую дробь при использовании унарного минуса -.\n",
+    "\n",
+    "        Новая дробь имеет обратный знак.\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            FractionH: Новая дробь Fraction.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        numerator = self.numerator_val__ * (-1)\n",
+    "\n",
+    "        return FractionH(numerator, self.denominator_val__)\n",
+    "\n",
+    "    def __add__(self, other: \"FractionH\") -> \"FractionH\":\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Складывает дроби при использовании бинарного +.\n",
+    "\n",
+    "        Args:\n",
+    "            other (FractionH): Прибавляемая дробь.\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            FractionH: Новая дробь Fraction.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        numerator1 = self.numerator_val__ * other.denominator_val__\n",
+    "        numerator2 = other.numerator_val__ * self.denominator_val__\n",
+    "        numerator = numerator1 + numerator2\n",
+    "        denominator = self.denominator_val__ * other.denominator_val__\n",
+    "\n",
+    "        return FractionH(numerator, denominator)\n",
+    "\n",
+    "    def __sub__(self, other: \"FractionH\") -> \"FractionH\":\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Вычитает дроби при использовании бинарного -.\n",
+    "\n",
+    "        Args:\n",
+    "            other (FractionH): Вычитаемая дробь.\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            FractionH: Новая дробь Fraction.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        return self + (-other)\n",
+    "\n",
+    "    def __iadd__(self, other: \"FractionH\") -> \"FractionH\":\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Складывает дроби при использовании +=.\n",
+    "\n",
+    "        Изменяет исходную дробь, переданную слева.\n",
+    "\n",
+    "        Args:\n",
+    "            other (FractionH): Прибавляемая дробь.\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            FractionH: Измененная исходная дробь, переданная слева.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        numerator1 = self.numerator_val__ * other.denominator_val__\n",
+    "        numerator2 = other.numerator_val__ * self.denominator_val__\n",
+    "        self.numerator_val__ = numerator1 + numerator2\n",
+    "        self.denominator_val__ = (\n",
+    "            self.denominator_val__ * other.denominator_val__\n",
+    "        )\n",
+    "\n",
+    "        self._readuction()\n",
+    "\n",
+    "        return self\n",
+    "\n",
+    "    def __isub__(self, other: \"FractionH\") -> \"FractionH\":\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Вычитает дроби при использовании -=.\n",
+    "\n",
+    "        Изменяет исходную дробь, переданную слева.\n",
+    "\n",
+    "        Args:\n",
+    "            other (FractionH): Вычитаемая дробь.\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            FractionH: Измененная исходная дробь, переданная слева.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        numerator1 = self.numerator_val__ * other.denominator_val__\n",
+    "        numerator2 = other.numerator_val__ * self.denominator_val__\n",
+    "        self.numerator_val__ = numerator1 - numerator2\n",
+    "        self.denominator_val__ = (\n",
+    "            self.denominator_val__ * other.denominator_val__\n",
+    "        )\n",
+    "\n",
+    "        self._readuction()\n",
+    "\n",
+    "        return self\n",
+    "\n",
+    "    def __mul__(self, other: \"FractionH\") -> \"FractionH\":\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Умножает дроби при использовании *.\n",
+    "\n",
+    "        Args:\n",
+    "            other (FractionH): Второй множитель.\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            FractionH: Новая дробь Fraction.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        numerator = self.numerator_val__ * other.numerator_val__\n",
+    "        denominator = self.denominator_val__ * other.denominator_val__\n",
+    "\n",
+    "        return FractionH(numerator, denominator)\n",
+    "\n",
+    "    def __truediv__(self, other: \"FractionH\") -> \"FractionH\":\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Вычисляет частное от деления дробей при использовании /.\n",
+    "\n",
+    "        Args:\n",
+    "            other (FractionH): Делитель.\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            FractionH: Новая дробь Fraction.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        numerator = self.numerator_val__ * other.denominator_val__\n",
+    "        denominator = self.denominator_val__ * other.numerator_val__\n",
+    "\n",
+    "        return FractionH(numerator, denominator)\n",
+    "\n",
+    "    def __imul__(self, other: \"FractionH\") -> \"FractionH\":\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Умножает дроби при использовании *=.\n",
+    "\n",
+    "        Изменяет исходную дробь, переданную слева.\n",
+    "\n",
+    "        Args:\n",
+    "            other (FractionH): Второй множитель.\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            FractionH: Измененная исходная дробь, переданная слева.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        self.numerator_val__ = self.numerator_val__ * other.numerator_val__\n",
+    "        self.denominator_val__ = (\n",
+    "            self.denominator_val__ * other.denominator_val__\n",
+    "        )\n",
+    "\n",
+    "        self._readuction()\n",
+    "\n",
+    "        return self\n",
+    "\n",
+    "    def __itruediv__(self, other: \"FractionH\") -> \"FractionH\":\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Вычисляет частное при делении дробей с использованием /=.\n",
+    "\n",
+    "        Изменяет исходную дробь, переданную слева.\n",
+    "\n",
+    "        Args:\n",
+    "            other (FractionH): Делитель.\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            FractionH: Измененная исходная дробь, переданная слева.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        self.numerator_val__ = self.numerator_val__ * other.denominator_val__\n",
+    "        self.denominator_val__ = self.denominator_val__ * other.numerator_val__\n",
+    "\n",
+    "        self._readuction()\n",
+    "\n",
+    "        return self\n",
+    "\n",
+    "    def reverse(self) -> \"FractionH\":\n",
+    "        \"\"\"Возвращает дробь, обратную текущей.\"\"\"\n",
+    "        return FractionH(self.denominator_val__, self.numerator_val__)\n",
+    "\n",
+    "    def __eq__(self, other: object) -> bool:\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Проверяет равенство дроби переданному аргументу.\n",
+    "\n",
+    "        Args:\n",
+    "            other (object): Объект, с которым сравнивается дробь.\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            bool: Возращает True, если переданный аргумент равен текущей дроби.\n",
+    "        Иначе возвращает False.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        if isinstance(other, FractionH):\n",
+    "            is_numerator_equal = self.numerator_val__ == other.numerator_val__\n",
+    "            is_denominator_equal = (\n",
+    "                self.denominator_val__ == other.denominator_val__\n",
+    "            )\n",
+    "\n",
+    "            return is_numerator_equal and is_denominator_equal\n",
+    "\n",
+    "        return False\n",
+    "\n",
+    "    def __lt__(self, other: \"FractionH\") -> bool:\n",
+    "        \"\"\"Определяет, меньше ли текущая дробь другой дроби.\n",
+    "\n",
+    "        Args:\n",
+    "            other (FractionH): Другая дробь для сравнения.\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            bool: True, если текущая дробь строго меньше other. Иначе False.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        mul1 = self.numerator_val__ * other.denominator_val__\n",
+    "        mul2 = other.numerator_val__ * self.denominator_val__\n",
+    "\n",
+    "        return mul1 < mul2\n",
+    "\n",
+    "    def __le__(self, other: \"FractionH\") -> bool:\n",
+    "        \"\"\"Определяет, меньше ли текущая дробь или равна другой дроби.\n",
+    "\n",
+    "        Args:\n",
+    "            other (FractionH): Другая дробь для сравнения.\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            bool: True, если текущая дробь меньше или равна other. Иначе False.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        return self < other or self == other\n",
+    "\n",
+    "    def __gt__(self, other: \"FractionH\") -> bool:\n",
+    "        \"\"\"Определяет, больше ли текущая дробь другой дроби.\n",
+    "\n",
+    "        Args:\n",
+    "            other (FractionH): Другая дробь для сравнения.\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            bool: True, если текущая дробь строго больше other. Иначе False.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        return not self < other and not self == other\n",
+    "\n",
+    "    def __ge__(self, other: \"FractionH\") -> bool:\n",
+    "        \"\"\"Определяет, больше ли текущая дробь или равна другой дроби.\n",
+    "\n",
+    "        Args:\n",
+    "            other (FractionH): Другая дробь для сравнения.\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            bool: True, если текущая дробь больше или равна other. Иначе False.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        return self > other or self == other\n",
+    "\n",
+    "    def __ne__(self, other: object) -> bool:\n",
+    "        \"\"\"Определяет, не равны ли два объекта.\n",
+    "\n",
+    "        Args:\n",
+    "            other (object): Объект для сравнения.\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            bool: True, если объекты не равны. Иначе False.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        return not self == other"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "base",
+   "language": "python",
+   "name": "python3"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.12.7"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 5
+}
diff --git a/Python/yandex-python-handbook/chapter_5_2_part_2.py b/Python/yandex-python-handbook/chapter_5_2_part_2.py
new file mode 100644
index 00000000..88b0c99c
--- /dev/null
+++ b/Python/yandex-python-handbook/chapter_5_2_part_2.py
@@ -0,0 +1,653 @@
+# %%
+"""Задания к главе 5.2.
+
+Волшебные методы, переопределение методов. Наследование.
+
+Хендбук Яндекс "Основы Python".
+
+Из-за ограничения на количество строк в файле разбит на несколько частей.
+"""
+
+# G
+
+# %%
+from math import gcd
+
+
+class FractionG:
+    """Рациональная дробь.
+
+    Attributes:
+        numerator_val__ (int): Числитель.
+        denominator_val__ (int): Знаменатель.
+    """
+
+    numerator_val__: int
+    denominator_val__: int
+
+    def _readuction(self) -> None:
+        """Сокращает дробь.
+
+        Вычисляет НОД числителя и знаменателя. Если НОД не равен 1, уменьшает числитель и
+        знаменатель в НОД раз.
+        """
+        nod = gcd(self.numerator_val__, self.denominator_val__)
+
+        self.numerator_val__ = int(self.numerator_val__ / nod)
+        self.denominator_val__ = int(self.denominator_val__ / nod)
+
+        if self.denominator_val__ < 0 and self.numerator_val__ < 0:
+            self.numerator_val__ = abs(self.numerator_val__)
+            self.denominator_val__ = abs(self.denominator_val__)
+        elif self.denominator_val__ < 0:
+            self.numerator_val__ = self.numerator_val__ * (-1)
+            self.denominator_val__ = abs(self.denominator_val__)
+
+    def __init__(self, arg_1: str | int, arg_2: int | None = None) -> None:
+        """Создает рациональную дробь.
+
+        Args:
+            arg_1 (str | int): Строка, в которой значения числителя и
+            знаменателя разделены символом /, или целое число -
+            значение числителя.
+            arg_2 (int | None, optional): Значение знаменателя.
+            По умолчанию None.
+
+        Raises:
+            TypeError: Ошибка, которая будет проброшена в случае, если
+            аргументы имеют некорректный тип.
+        """
+        if isinstance(arg_1, str):
+            numerator, denominator = map(int, arg_1.split("/"))
+
+            self.numerator_val__ = numerator
+            self.denominator_val__ = denominator
+
+            self._readuction()
+
+            return
+
+        if isinstance(arg_1, int) and isinstance(arg_2, int):
+            numerator, denominator = arg_1, arg_2
+
+            self.numerator_val__ = numerator
+            self.denominator_val__ = denominator
+
+            self._readuction()
+
+            return
+
+        raise TypeError("Invalid args type")
+
+    def numerator(self, number_arg: int | None = None) -> int:
+        """Возвращает числитель.
+
+        Если передано значение, то меняет числитель на новое значение,
+        при необходимости сокращая дробь.
+
+        Args:
+            number_arg (int | None, optional): Новое значение числителя.
+            По умолчанию None.
+
+        Returns:
+            int: Числитель.
+        """
+        if number_arg is None:
+            return abs(self.numerator_val__)
+
+        self.numerator_val__ = number_arg
+
+        self._readuction()
+
+        return self.numerator_val__
+
+    def denominator(self, number: int | None = None) -> int:
+        """Возвращает знаменатель.
+
+        Если передано значение, то меняет числитель на новое значение,
+        при необходимости сокращая дробь.
+
+        Args:
+            number (int | None, optional): Новое значение знаменателя.
+            По умолчанию None.
+
+        Returns:
+            int: Знаменатель.
+        """
+        if number is None:
+            return abs(self.denominator_val__)
+
+        self.denominator_val__ = number
+
+        self._readuction()
+
+        return self.denominator_val__
+
+    def __str__(self) -> str:
+        """Возвращает строковое представление дроби.
+
+        Returns:
+            str: Строковое представление дроби.
+        """
+        fraction = f"{self.numerator_val__}/{self.denominator_val__}"
+
+        return fraction
+
+    def __repr__(self) -> str:
+        """Возвращает репрезентативное представление дроби.
+
+        Returns:
+            str: Репрезентативное представление дроби.
+        """
+        fraction = f"{self.numerator_val__}/{self.denominator_val__}"
+
+        return f"Fraction('{fraction}')"
+
+    def __neg__(self) -> "FractionG":
+        """Создает новую дробь при использовании унарного минуса -.
+
+        Новая дробь имеет обратный знак.
+
+        Returns:
+            FractionG: Новая дробь Fraction.
+        """
+        numerator = self.numerator_val__ * (-1)
+
+        return FractionG(numerator, self.denominator_val__)
+
+    def __add__(self, other: "FractionG") -> "FractionG":
+        """Складывает дроби при использовании бинарного +.
+
+        Args:
+            other (FractionG): Прибавляемая дробь.
+
+        Returns:
+            FractionG: Новая дробь Fraction.
+        """
+        numerator1 = self.numerator_val__ * other.denominator_val__
+        numerator2 = other.numerator_val__ * self.denominator_val__
+        numerator = numerator1 + numerator2
+        denominator = self.denominator_val__ * other.denominator_val__
+
+        return FractionG(numerator, denominator)
+
+    def __sub__(self, other: "FractionG") -> "FractionG":
+        """Вычитает дроби при использовании бинарного -.
+
+        Args:
+            other (FractionG): Вычитаемая дробь.
+
+        Returns:
+            FractionG: Новая дробь Fraction.
+        """
+        return self + (-other)
+
+    def __iadd__(self, other: "FractionG") -> "FractionG":
+        """Складывает дроби при использовании +=.
+
+        Изменяет исходную дробь, переданную слева.
+
+        Args:
+            other (FractionG): Прибавляемая дробь.
+
+        Returns:
+            FractionG: Измененная исходная дробь, переданная слева.
+        """
+        numerator1 = self.numerator_val__ * other.denominator_val__
+        numerator2 = other.numerator_val__ * self.denominator_val__
+        self.numerator_val__ = numerator1 + numerator2
+        self.denominator_val__ = (
+            self.denominator_val__ * other.denominator_val__
+        )
+
+        self._readuction()
+
+        return self
+
+    def __isub__(self, other: "FractionG") -> "FractionG":
+        """Вычитает дроби при использовании -=.
+
+        Изменяет исходную дробь, переданную слева.
+
+        Args:
+            other (FractionG): Вычитаемая дробь.
+
+        Returns:
+            FractionG: Измененная исходная дробь, переданная слева.
+        """
+        numerator1 = self.numerator_val__ * other.denominator_val__
+        numerator2 = other.numerator_val__ * self.denominator_val__
+        self.numerator_val__ = numerator1 - numerator2
+        self.denominator_val__ = (
+            self.denominator_val__ * other.denominator_val__
+        )
+
+        self._readuction()
+
+        return self
+
+    def __mul__(self, other: "FractionG") -> "FractionG":
+        """Умножает дроби при использовании *.
+
+        Args:
+            other (FractionG): Второй множитель.
+
+        Returns:
+            FractionG: Новая дробь Fraction.
+        """
+        numerator = self.numerator_val__ * other.numerator_val__
+        denominator = self.denominator_val__ * other.denominator_val__
+
+        return FractionG(numerator, denominator)
+
+    def __truediv__(self, other: "FractionG") -> "FractionG":
+        """Вычисляет частное от деления дробей при использовании /.
+
+        Args:
+            other (FractionG): Делитель.
+
+        Returns:
+            FractionG: Новая дробь Fraction.
+        """
+        numerator = self.numerator_val__ * other.denominator_val__
+        denominator = self.denominator_val__ * other.numerator_val__
+
+        return FractionG(numerator, denominator)
+
+    def __imul__(self, other: "FractionG") -> "FractionG":
+        """Умножает дроби при использовании *=.
+
+        Изменяет исходную дробь, переданную слева.
+
+        Args:
+            other (FractionG): Второй множитель.
+
+        Returns:
+            FractionG: Измененная исходная дробь, переданная слева.
+        """
+        self.numerator_val__ = self.numerator_val__ * other.numerator_val__
+        self.denominator_val__ = (
+            self.denominator_val__ * other.denominator_val__
+        )
+
+        self._readuction()
+
+        return self
+
+    def __itruediv__(self, other: "FractionG") -> "FractionG":
+        """Вычисляет частное при делении дробей с использованием /=.
+
+        Изменяет исходную дробь, переданную слева.
+
+        Args:
+            other (FractionG): Делитель.
+
+        Returns:
+            FractionG: Измененная исходная дробь, переданная слева.
+        """
+        self.numerator_val__ = self.numerator_val__ * other.denominator_val__
+        self.denominator_val__ = self.denominator_val__ * other.numerator_val__
+
+        self._readuction()
+
+        return self
+
+    def reverse(self) -> "FractionG":
+        """Возвращает дробь, обратную текущей."""
+        return FractionG(self.denominator_val__, self.numerator_val__)
+
+
+# H
+
+
+# %%
+class FractionH:
+    """Рациональная дробь.
+
+    Attributes:
+        numerator_val__ (int): Числитель.
+        denominator_val__ (int): Знаменатель.
+    """
+
+    numerator_val__: int
+    denominator_val__: int
+
+    def _readuction(self) -> None:
+        """Сокращает дробь.
+
+        Вычисляет НОД числителя и знаменателя. Если НОД не равен 1, уменьшает числитель и
+        знаменатель в НОД раз.
+        """
+        nod = gcd(self.numerator_val__, self.denominator_val__)
+
+        self.numerator_val__ = int(self.numerator_val__ / nod)
+        self.denominator_val__ = int(self.denominator_val__ / nod)
+
+        if self.denominator_val__ < 0 and self.numerator_val__ < 0:
+            self.numerator_val__ = abs(self.numerator_val__)
+            self.denominator_val__ = abs(self.denominator_val__)
+        elif self.denominator_val__ < 0:
+            self.numerator_val__ = self.numerator_val__ * (-1)
+            self.denominator_val__ = abs(self.denominator_val__)
+
+    def __init__(self, arg1: str | int, arg2: int | None = None) -> None:
+        """Создает рациональную дробь.
+
+        Args:
+            arg1 (str | int): Строка, в которой значения числителя и
+            знаменателя разделены символом /, или целое число -
+            значение числителя.
+            arg2 (int | None, optional): Значение знаменателя.
+            По умолчанию None.
+
+        Raises:
+            TypeError: Ошибка, которая будет проброшена в случае, если
+            аргументы имеют некорректный тип.
+        """
+        if isinstance(arg1, str):
+            numerator_, denominator_ = map(int, arg1.split("/"))
+
+        elif isinstance(arg1, int) and isinstance(arg2, int):
+            numerator_, denominator_ = arg1, arg2
+        else:
+            raise TypeError("Invalid args type")
+
+        self.numerator_val__ = numerator_
+        self.denominator_val__ = denominator_
+
+        self._readuction()
+
+    def numerator(self, number: int | None = None) -> int:
+        """Возвращает числитель.
+
+        Если передано значение, то меняет числитель на новое значение,
+        при необходимости сокращая дробь.
+
+        Args:
+            number (int | None, optional): Новое значение числителя.
+            По умолчанию None.
+
+        Returns:
+            int: Числитель.
+        """
+        if number is None:
+            return abs(self.numerator_val__)
+
+        self.numerator_val__ = number
+
+        self._readuction()
+
+        return self.numerator_val__
+
+    def denominator(self, number: int | None = None) -> int:
+        """Возвращает знаменатель.
+
+        Если передано значение, то меняет числитель на новое значение,
+        при необходимости сокращая дробь.
+
+        Args:
+            number (int | None, optional): Новое значение знаменателя.
+            По умолчанию None.
+
+        Returns:
+            int: Знаменатель.
+        """
+        if number is None:
+            return abs(self.denominator_val__)
+
+        self.denominator_val__ = number
+
+        self._readuction()
+
+        return self.denominator_val__
+
+    def __str__(self) -> str:
+        """Возвращает строковое представление дроби.
+
+        Returns:
+            str: Строковое представление дроби.
+        """
+        fraction = f"{self.numerator_val__}/{self.denominator_val__}"
+
+        return fraction
+
+    def __repr__(self) -> str:
+        """Возвращает репрезентативное представление дроби.
+
+        Returns:
+            str: Репрезентативное представление дроби.
+        """
+        fraction = f"{self.numerator_val__}/{self.denominator_val__}"
+
+        return f"Fraction('{fraction}')"
+
+    def __neg__(self) -> "FractionH":
+        """Создает новую дробь при использовании унарного минуса -.
+
+        Новая дробь имеет обратный знак.
+
+        Returns:
+            FractionH: Новая дробь Fraction.
+        """
+        numerator = self.numerator_val__ * (-1)
+
+        return FractionH(numerator, self.denominator_val__)
+
+    def __add__(self, other: "FractionH") -> "FractionH":
+        """Складывает дроби при использовании бинарного +.
+
+        Args:
+            other (FractionH): Прибавляемая дробь.
+
+        Returns:
+            FractionH: Новая дробь Fraction.
+        """
+        numerator1 = self.numerator_val__ * other.denominator_val__
+        numerator2 = other.numerator_val__ * self.denominator_val__
+        numerator = numerator1 + numerator2
+        denominator = self.denominator_val__ * other.denominator_val__
+
+        return FractionH(numerator, denominator)
+
+    def __sub__(self, other: "FractionH") -> "FractionH":
+        """Вычитает дроби при использовании бинарного -.
+
+        Args:
+            other (FractionH): Вычитаемая дробь.
+
+        Returns:
+            FractionH: Новая дробь Fraction.
+        """
+        return self + (-other)
+
+    def __iadd__(self, other: "FractionH") -> "FractionH":
+        """Складывает дроби при использовании +=.
+
+        Изменяет исходную дробь, переданную слева.
+
+        Args:
+            other (FractionH): Прибавляемая дробь.
+
+        Returns:
+            FractionH: Измененная исходная дробь, переданная слева.
+        """
+        numerator1 = self.numerator_val__ * other.denominator_val__
+        numerator2 = other.numerator_val__ * self.denominator_val__
+        self.numerator_val__ = numerator1 + numerator2
+        self.denominator_val__ = (
+            self.denominator_val__ * other.denominator_val__
+        )
+
+        self._readuction()
+
+        return self
+
+    def __isub__(self, other: "FractionH") -> "FractionH":
+        """Вычитает дроби при использовании -=.
+
+        Изменяет исходную дробь, переданную слева.
+
+        Args:
+            other (FractionH): Вычитаемая дробь.
+
+        Returns:
+            FractionH: Измененная исходная дробь, переданная слева.
+        """
+        numerator1 = self.numerator_val__ * other.denominator_val__
+        numerator2 = other.numerator_val__ * self.denominator_val__
+        self.numerator_val__ = numerator1 - numerator2
+        self.denominator_val__ = (
+            self.denominator_val__ * other.denominator_val__
+        )
+
+        self._readuction()
+
+        return self
+
+    def __mul__(self, other: "FractionH") -> "FractionH":
+        """Умножает дроби при использовании *.
+
+        Args:
+            other (FractionH): Второй множитель.
+
+        Returns:
+            FractionH: Новая дробь Fraction.
+        """
+        numerator = self.numerator_val__ * other.numerator_val__
+        denominator = self.denominator_val__ * other.denominator_val__
+
+        return FractionH(numerator, denominator)
+
+    def __truediv__(self, other: "FractionH") -> "FractionH":
+        """Вычисляет частное от деления дробей при использовании /.
+
+        Args:
+            other (FractionH): Делитель.
+
+        Returns:
+            FractionH: Новая дробь Fraction.
+        """
+        numerator = self.numerator_val__ * other.denominator_val__
+        denominator = self.denominator_val__ * other.numerator_val__
+
+        return FractionH(numerator, denominator)
+
+    def __imul__(self, other: "FractionH") -> "FractionH":
+        """Умножает дроби при использовании *=.
+
+        Изменяет исходную дробь, переданную слева.
+
+        Args:
+            other (FractionH): Второй множитель.
+
+        Returns:
+            FractionH: Измененная исходная дробь, переданная слева.
+        """
+        self.numerator_val__ = self.numerator_val__ * other.numerator_val__
+        self.denominator_val__ = (
+            self.denominator_val__ * other.denominator_val__
+        )
+
+        self._readuction()
+
+        return self
+
+    def __itruediv__(self, other: "FractionH") -> "FractionH":
+        """Вычисляет частное при делении дробей с использованием /=.
+
+        Изменяет исходную дробь, переданную слева.
+
+        Args:
+            other (FractionH): Делитель.
+
+        Returns:
+            FractionH: Измененная исходная дробь, переданная слева.
+        """
+        self.numerator_val__ = self.numerator_val__ * other.denominator_val__
+        self.denominator_val__ = self.denominator_val__ * other.numerator_val__
+
+        self._readuction()
+
+        return self
+
+    def reverse(self) -> "FractionH":
+        """Возвращает дробь, обратную текущей."""
+        return FractionH(self.denominator_val__, self.numerator_val__)
+
+    def __eq__(self, other: object) -> bool:
+        """Проверяет равенство дроби переданному аргументу.
+
+        Args:
+            other (object): Объект, с которым сравнивается дробь.
+
+        Returns:
+            bool: Возращает True, если переданный аргумент равен текущей дроби.
+        Иначе возвращает False.
+        """
+        if isinstance(other, FractionH):
+            is_numerator_equal = self.numerator_val__ == other.numerator_val__
+            is_denominator_equal = (
+                self.denominator_val__ == other.denominator_val__
+            )
+
+            return is_numerator_equal and is_denominator_equal
+
+        return False
+
+    def __lt__(self, other: "FractionH") -> bool:
+        """Определяет, меньше ли текущая дробь другой дроби.
+
+        Args:
+            other (FractionH): Другая дробь для сравнения.
+
+        Returns:
+            bool: True, если текущая дробь строго меньше other. Иначе False.
+        """
+        mul1 = self.numerator_val__ * other.denominator_val__
+        mul2 = other.numerator_val__ * self.denominator_val__
+
+        return mul1 < mul2
+
+    def __le__(self, other: "FractionH") -> bool:
+        """Определяет, меньше ли текущая дробь или равна другой дроби.
+
+        Args:
+            other (FractionH): Другая дробь для сравнения.
+
+        Returns:
+            bool: True, если текущая дробь меньше или равна other. Иначе False.
+        """
+        return self < other or self == other
+
+    def __gt__(self, other: "FractionH") -> bool:
+        """Определяет, больше ли текущая дробь другой дроби.
+
+        Args:
+            other (FractionH): Другая дробь для сравнения.
+
+        Returns:
+            bool: True, если текущая дробь строго больше other. Иначе False.
+        """
+        return not self < other and not self == other
+
+    def __ge__(self, other: "FractionH") -> bool:
+        """Определяет, больше ли текущая дробь или равна другой дроби.
+
+        Args:
+            other (FractionH): Другая дробь для сравнения.
+
+        Returns:
+            bool: True, если текущая дробь больше или равна other. Иначе False.
+        """
+        return self > other or self == other
+
+    def __ne__(self, other: object) -> bool:
+        """Определяет, не равны ли два объекта.
+
+        Args:
+            other (object): Объект для сравнения.
+
+        Returns:
+            bool: True, если объекты не равны. Иначе False.
+        """
+        return not self == other
diff --git a/Python/yandex-python-handbook/chapter_5_2_part_3.ipynb b/Python/yandex-python-handbook/chapter_5_2_part_3.ipynb
new file mode 100644
index 00000000..20522538
--- /dev/null
+++ b/Python/yandex-python-handbook/chapter_5_2_part_3.ipynb
@@ -0,0 +1,958 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "144d3bac",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "\"\"\"\n",
+    "Задания к главе 5.2.\n",
+    "\n",
+    "Волшебные методы, переопределение методов. Наследование.\n",
+    "\n",
+    "Хендбук Яндекс \"Основы Python\".\n",
+    "\n",
+    "Из-за ограничения на количество строк в файле разбит на несколько частей.\n",
+    "\"\"\""
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "d9028306",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "I"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "ecd002ff",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "from math import gcd\n",
+    "from typing import Union\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "class FractionI:\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    Рациональная дробь.\n",
+    "\n",
+    "    Attributes:\n",
+    "        numerator_val (int): Числитель.\n",
+    "        denominator_val (int): Знаменатель.\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "\n",
+    "    _OtherArg = Union[\"FractionI\", str, int]\n",
+    "\n",
+    "    numerator_val: int\n",
+    "    denominator_val: int\n",
+    "\n",
+    "    def _readuction(self) -> None:\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Сокращает дробь.\n",
+    "\n",
+    "        Вычисляет НОД числителя и знаменателя.\n",
+    "        Если НОД не равен 1, уменьшает числитель и знаменатель в НОД раз.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        nod_ = gcd(self.numerator_val, self.denominator_val)\n",
+    "\n",
+    "        self.numerator_val = int(self.numerator_val / nod_)\n",
+    "        self.denominator_val = int(self.denominator_val / nod_)\n",
+    "\n",
+    "        if self.denominator_val < 0 and self.numerator_val < 0:\n",
+    "            self.numerator_val = abs(self.numerator_val)\n",
+    "            self.denominator_val = abs(self.denominator_val)\n",
+    "        elif self.denominator_val < 0:\n",
+    "            self.numerator_val = self.numerator_val * (-1)\n",
+    "            self.denominator_val = abs(self.denominator_val)\n",
+    "\n",
+    "    def __init__(self, arg1_: str | int, arg2_: int = 1) -> None:\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Создает рациональную дробь.\n",
+    "\n",
+    "        Args:\n",
+    "            arg1_ (str | int): Строка, в которой значения числителя и\n",
+    "            знаменателя разделены символом /, или целое число -\n",
+    "            значение числителя.\n",
+    "            arg2_ (int | None, optional): Значение знаменателя.\n",
+    "            По умолчанию None.\n",
+    "\n",
+    "        Raises:\n",
+    "            TypeError: Ошибка, которая будет проброшена в случае, если\n",
+    "            аргументы имеют некорректный тип.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        if isinstance(arg1_, str) and \"/\" in arg1_:\n",
+    "            numerator_, denominator_ = map(int, arg1_.split(\"/\"))\n",
+    "\n",
+    "        # elif isinstance(arg1_, str):\n",
+    "        #     numerator_, denominator_ = map(int, arg1_.split(\"/\"))\n",
+    "\n",
+    "        # elif isinstance(arg1_, int) and isinstance(arg2_, int):\n",
+    "        #     numerator_, denominator_ = arg1_, arg2_\n",
+    "        else:\n",
+    "            numerator_, denominator_ = int(arg1_), int(arg2_)\n",
+    "\n",
+    "        self.numerator_val = numerator_\n",
+    "        self.denominator_val = denominator_\n",
+    "\n",
+    "        self._readuction()\n",
+    "\n",
+    "    def numerator(self, number_: int | None = None) -> int:\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Возвращает числитель.\n",
+    "\n",
+    "        Если передано значение, то меняет числитель на новое значение,\n",
+    "        при необходимости сокращая дробь.\n",
+    "\n",
+    "        Args:\n",
+    "            number_ (int | None, optional): Новое значение числителя.\n",
+    "            По умолчанию None.\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            int: Числитель.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        if number_ is None:\n",
+    "            return abs(self.numerator_val)\n",
+    "\n",
+    "        self.numerator_val = number_\n",
+    "\n",
+    "        self._readuction()\n",
+    "\n",
+    "        return self.numerator_val\n",
+    "\n",
+    "    def denominator(self, number_: int | None = None) -> int:\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Возвращает знаменатель.\n",
+    "\n",
+    "        Если передано значение, то меняет числитель на новое значение,\n",
+    "        при необходимости сокращая дробь.\n",
+    "\n",
+    "        Args:\n",
+    "            number_ (int | None, optional): Новое значение знаменателя.\n",
+    "            По умолчанию None.\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            int: Знаменатель.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        if number_ is None:\n",
+    "            return abs(self.denominator_val)\n",
+    "\n",
+    "        self.denominator_val = number_\n",
+    "\n",
+    "        self._readuction()\n",
+    "\n",
+    "        return self.denominator_val\n",
+    "\n",
+    "    def __str__(self) -> str:\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Возвращает строковое представление дроби.\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            str: Строковое представление дроби.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        fraction_ = f\"{self.numerator_val}/{self.denominator_val}\"\n",
+    "\n",
+    "        return fraction_\n",
+    "\n",
+    "    def __repr__(self) -> str:\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Возвращает репрезентативное представление дроби.\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            str: Репрезентативное представление дроби.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        fraction_ = f\"{self.numerator_val}/{self.denominator_val}\"\n",
+    "\n",
+    "        return f\"FractionI('{fraction_}')\"\n",
+    "\n",
+    "    def __neg__(self) -> \"FractionI\":\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Создает новую дробь при использовании унарного минуса -.\n",
+    "\n",
+    "        Новая дробь имеет обратный знак.\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            FractionI: Новая дробь FractionI.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        numerator = self.numerator_val * (-1)\n",
+    "\n",
+    "        return FractionI(numerator, self.denominator_val)\n",
+    "\n",
+    "    def __add__(self, other: _OtherArg) -> \"FractionI\":\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Складывает дроби при использовании бинарного +.\n",
+    "\n",
+    "        Args:\n",
+    "            other (FractionI): Прибавляемая дробь.\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            FractionI: Новая дробь FractionI.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        other = self._convert_other_to_fraction(other)\n",
+    "\n",
+    "        numerator1 = self.numerator_val * other.denominator_val\n",
+    "        numerator2 = other.numerator_val * self.denominator_val\n",
+    "        numerator = numerator1 + numerator2\n",
+    "        denominator = self.denominator_val * other.denominator_val\n",
+    "\n",
+    "        return FractionI(numerator, denominator)\n",
+    "\n",
+    "    def __iadd__(self, other: _OtherArg) -> \"FractionI\":\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Складывает дроби при использовании +=.\n",
+    "\n",
+    "        Изменяет исходную дробь, переданную слева.\n",
+    "\n",
+    "        Args:\n",
+    "            other (FractionI): Прибавляемая дробь.\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            FractionI: Измененная исходная дробь, переданная слева.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        other = self._convert_other_to_fraction(other)\n",
+    "\n",
+    "        numerator1 = self.numerator_val * other.denominator_val\n",
+    "        numerator2 = other.numerator_val * self.denominator_val\n",
+    "        self.numerator_val = numerator1 + numerator2\n",
+    "        self.denominator_val = self.denominator_val * other.denominator_val\n",
+    "\n",
+    "        self._readuction()\n",
+    "\n",
+    "        return self\n",
+    "\n",
+    "    def __sub__(self, other: _OtherArg) -> \"FractionI\":\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Вычитает дроби при использовании бинарного -.\n",
+    "\n",
+    "        Args:\n",
+    "            other (_OtherArg): Другой аргумент\n",
+    "            (дробь, число или строка, представляющая дробь или число).\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            FractionI: Новая дробь FractionI.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        other = self._convert_other_to_fraction(other)\n",
+    "\n",
+    "        return self + (-other)\n",
+    "\n",
+    "    def __isub__(self, other: _OtherArg) -> \"FractionI\":\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Вычитает дроби при использовании -=.\n",
+    "\n",
+    "        Изменяет исходную дробь, переданную слева.\n",
+    "\n",
+    "        Args:\n",
+    "            other (FractionI): Вычитаемая дробь.\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            FractionI: Измененная исходная дробь, переданная слева.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        other = self._convert_other_to_fraction(other)\n",
+    "\n",
+    "        numerator1 = self.numerator_val * other.denominator_val\n",
+    "        numerator2 = other.numerator_val * self.denominator_val\n",
+    "        self.numerator_val = numerator1 - numerator2\n",
+    "        self.denominator_val = self.denominator_val * other.denominator_val\n",
+    "\n",
+    "        self._readuction()\n",
+    "\n",
+    "        return self\n",
+    "\n",
+    "    def __mul__(self, other: \"FractionI\") -> \"FractionI\":\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Умножает дроби при использовании *.\n",
+    "\n",
+    "        Args:\n",
+    "            other (FractionI): Второй множитель.\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            FractionI: Новая дробь FractionI.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        numerator = self.numerator_val * other.numerator_val\n",
+    "        denominator = self.denominator_val * other.denominator_val\n",
+    "\n",
+    "        return FractionI(numerator, denominator)\n",
+    "\n",
+    "    def __truediv__(self, other: \"FractionI\") -> \"FractionI\":\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Вычисляет частное от деления дробей при использовании /.\n",
+    "\n",
+    "        Args:\n",
+    "            other (FractionI): Делитель.\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            FractionI: Новая дробь FractionI.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        numerator = self.numerator_val * other.denominator_val\n",
+    "        denominator = self.denominator_val * other.numerator_val\n",
+    "\n",
+    "        return FractionI(numerator, denominator)\n",
+    "\n",
+    "    def __imul__(self, other: \"FractionI\") -> \"FractionI\":\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Умножает дроби при использовании *=.\n",
+    "\n",
+    "        Изменяет исходную дробь, переданную слева.\n",
+    "\n",
+    "        Args:\n",
+    "            other (FractionI): Вычитаемая дробь.\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            FractionI: Измененная исходная дробь, переданная слева.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        self.numerator_val = self.numerator_val * other.numerator_val\n",
+    "        self.denominator_val = self.denominator_val * other.denominator_val\n",
+    "\n",
+    "        self._readuction()\n",
+    "\n",
+    "        return self\n",
+    "\n",
+    "    def __itruediv__(self, other: \"FractionI\") -> \"FractionI\":\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Вычисляет частное при делении дробей с использованием /=.\n",
+    "\n",
+    "        Изменяет исходную дробь, переданную слева.\n",
+    "\n",
+    "        Args:\n",
+    "            other (FractionI): Делитель.\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            FractionI: Измененная исходная дробь, переданная слева.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        self.numerator_val = self.numerator_val * other.denominator_val\n",
+    "        self.denominator_val = self.denominator_val * other.numerator_val\n",
+    "\n",
+    "        self._readuction()\n",
+    "\n",
+    "        return self\n",
+    "\n",
+    "    def reverse(self) -> \"FractionI\":\n",
+    "        \"\"\"Возвращает дробь, обратную текущей.\"\"\"\n",
+    "        return FractionI(self.denominator_val, self.numerator_val)\n",
+    "\n",
+    "    def __eq__(self, other: object) -> bool:\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Проверяет равенство дроби переданному аргументу.\n",
+    "\n",
+    "        Args:\n",
+    "            other (object): Объект, с которым сравнивается дробь.\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            bool: Возращает True, если переданный аргумент равен текущей дроби.\n",
+    "        Иначе возвращает False.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        if isinstance(other, FractionI):\n",
+    "            is_numerators_equal = self.numerator_val == other.numerator_val\n",
+    "            is_denominators_equal = (\n",
+    "                self.denominator_val == other.denominator_val\n",
+    "            )\n",
+    "\n",
+    "            return is_numerators_equal and is_denominators_equal\n",
+    "\n",
+    "        return False\n",
+    "\n",
+    "    def __lt__(self, other: _OtherArg) -> bool:\n",
+    "        \"\"\"Определяет, меньше ли текущая дробь другого аргумента.\n",
+    "\n",
+    "        Args:\n",
+    "            other (_OtherArg): Другой аргумент\n",
+    "            (дробь, число или строка, представляющая дробь или число).\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            bool: True, если текущая дробь строго меньше other. Иначе False.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        other = self._convert_other_to_fraction(other)\n",
+    "\n",
+    "        mul1_ = self.numerator_val * other.denominator_val\n",
+    "        mul2_ = other.numerator_val * self.denominator_val\n",
+    "\n",
+    "        return mul1_ < mul2_\n",
+    "\n",
+    "    def __le__(self, other_: \"FractionI\") -> bool:\n",
+    "        \"\"\"Определяет, меньше ли текущая дробь или равна другой дроби.\n",
+    "\n",
+    "        Args:\n",
+    "            other_ (_OtherArg): Другой аргумент\n",
+    "            (дробь, число или строка, представляющая дробь или число).\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            bool: True, если текущая дробь меньше или равна other_. Иначе False.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        return self < other_ or self == other_\n",
+    "\n",
+    "    def __gt__(self, other_: \"FractionI\") -> bool:\n",
+    "        \"\"\"Определяет, больше ли текущая дробь другой дроби.\n",
+    "\n",
+    "        Args:\n",
+    "            other_ (_OtherArg): Другой аргумент\n",
+    "            (дробь, число или строка, представляющая дробь или число).\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            bool: True, если текущая дробь строго больше other_. Иначе False.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        return not self < other_ and not self == other_\n",
+    "\n",
+    "    def __ge__(self, other_: \"FractionI\") -> bool:\n",
+    "        \"\"\"Определяет, больше ли текущая дробь или равна другой дроби.\n",
+    "\n",
+    "        Args:\n",
+    "            other_ (_OtherArg): Другой аргумент\n",
+    "            (дробь, число или строка, представляющая дробь или число).\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            bool: True, если текущая дробь больше или равна other_. Иначе False.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        return self > other_ or self == other_\n",
+    "\n",
+    "    def __ne__(self, other_: object) -> bool:\n",
+    "        \"\"\"Определяет, не равны ли два объекта.\n",
+    "\n",
+    "        Args:\n",
+    "            other_ (object): Объект для сравнения.\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            bool: True, если объекты не равны. Иначе False.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        return not self == other_\n",
+    "\n",
+    "    @staticmethod\n",
+    "    def _convert_other_to_fraction(\n",
+    "        arg: _OtherArg,\n",
+    "    ) -> \"FractionI\":\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Конвертирует переданный аргумент в дробь.\n",
+    "\n",
+    "        Args:\n",
+    "            arg (_OtherArg): дробь, число или строка, представляющая дробь или\n",
+    "            число.\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            FractionI: Дробь, экземпляр класса FractionI\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        if isinstance(arg, FractionI):\n",
+    "            return arg\n",
+    "\n",
+    "        return FractionI(arg)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "942bcb6f",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "J"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "24d58461",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "class FractionJ:\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    Рациональная дробь.\n",
+    "\n",
+    "    Attributes:\n",
+    "        numerator_val (int): Числитель.\n",
+    "        denominator_val (int): Знаменатель.\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "\n",
+    "    _OtherArg = Union[\"FractionJ\", str, int]\n",
+    "\n",
+    "    numerator_val: int\n",
+    "    denominator_val: int\n",
+    "\n",
+    "    def _readuction(self) -> None:\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Сокращает дробь.\n",
+    "\n",
+    "        Вычисляет НОД числителя и знаменателя.\n",
+    "        Если НОД не равен 1, уменьшает числитель и знаменатель в НОД раз.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        nod_ = gcd(self.numerator_val, self.denominator_val)\n",
+    "\n",
+    "        self.numerator_val = int(self.numerator_val / nod_)\n",
+    "        self.denominator_val = int(self.denominator_val / nod_)\n",
+    "\n",
+    "        if self.denominator_val < 0 and self.numerator_val < 0:\n",
+    "            self.numerator_val = abs(self.numerator_val)\n",
+    "            self.denominator_val = abs(self.denominator_val)\n",
+    "        elif self.denominator_val < 0:\n",
+    "            self.numerator_val = self.numerator_val * (-1)\n",
+    "            self.denominator_val = abs(self.denominator_val)\n",
+    "\n",
+    "    def __init__(self, arg1_: str | int, arg2_: int = 1) -> None:\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Создает рациональную дробь.\n",
+    "\n",
+    "        Args:\n",
+    "            arg1_ (str | int): Строка, в которой значения числителя и\n",
+    "            знаменателя разделены символом /, или целое число -\n",
+    "            значение числителя.\n",
+    "            arg2_ (int | None, optional): Значение знаменателя.\n",
+    "            По умолчанию None.\n",
+    "\n",
+    "        Raises:\n",
+    "            TypeError: Ошибка, которая будет проброшена в случае, если\n",
+    "            аргументы имеют некорректный тип.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        if isinstance(arg1_, str) and \"/\" in arg1_:\n",
+    "            numerator, denominator = map(int, arg1_.split(\"/\"))\n",
+    "\n",
+    "        # elif isinstance(arg1_, str):\n",
+    "        #     numerator, denominator = map(int, arg1_.split(\"/\"))\n",
+    "\n",
+    "        # elif isinstance(arg1_, int) and isinstance(arg2_, int):\n",
+    "        #     numerator, denominator = arg1_, arg2_\n",
+    "        else:\n",
+    "            numerator, denominator = int(arg1_), int(arg2_)\n",
+    "\n",
+    "        self.numerator_val = numerator\n",
+    "        self.denominator_val = denominator\n",
+    "\n",
+    "        self._readuction()\n",
+    "\n",
+    "    def numerator(self, number_: int | None = None) -> int:\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Возвращает числитель.\n",
+    "\n",
+    "        Если передано значение, то меняет числитель на новое значение,\n",
+    "        при необходимости сокращая дробь.\n",
+    "\n",
+    "        Args:\n",
+    "            number_ (int | None, optional): Новое значение числителя.\n",
+    "            По умолчанию None.\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            int: Числитель.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        if number_ is None:\n",
+    "            return abs(self.numerator_val)\n",
+    "\n",
+    "        self.numerator_val = number_\n",
+    "\n",
+    "        self._readuction()\n",
+    "\n",
+    "        return self.numerator_val\n",
+    "\n",
+    "    def denominator(self, number_: int | None = None) -> int:\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Возвращает знаменатель.\n",
+    "\n",
+    "        Если передано значение, то меняет числитель на новое значение,\n",
+    "        при необходимости сокращая дробь.\n",
+    "\n",
+    "        Args:\n",
+    "            number_ (int | None, optional): Новое значение знаменателя.\n",
+    "            По умолчанию None.\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            int: Знаменатель.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        if number_ is None:\n",
+    "            return abs(self.denominator_val)\n",
+    "\n",
+    "        self.denominator_val = number_\n",
+    "\n",
+    "        self._readuction()\n",
+    "\n",
+    "        return self.denominator_val\n",
+    "\n",
+    "    def __str__(self) -> str:\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Возвращает строковое представление дроби.\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            str: Строковое представление дроби.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        fraction_ = f\"{self.numerator_val}/{self.denominator_val}\"\n",
+    "\n",
+    "        return fraction_\n",
+    "\n",
+    "    def __repr__(self) -> str:\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Возвращает репрезентативное представление дроби.\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            str: Репрезентативное представление дроби.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        fraction_ = f\"{self.numerator_val}/{self.denominator_val}\"\n",
+    "\n",
+    "        return f\"FractionJ('{fraction_}')\"\n",
+    "\n",
+    "    def __neg__(self) -> \"FractionJ\":\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Создает новую дробь при использовании унарного минуса -.\n",
+    "\n",
+    "        Новая дробь имеет обратный знак.\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            FractionJ: Новая дробь FractionJ.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        numerator = self.numerator_val * (-1)\n",
+    "\n",
+    "        return FractionJ(numerator, self.denominator_val)\n",
+    "\n",
+    "    def __add__(self, other: _OtherArg) -> \"FractionJ\":\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Складывает дроби при использовании бинарного +.\n",
+    "\n",
+    "        Args:\n",
+    "            other (_OtherArg): Другой аргумент\n",
+    "            (дробь, число или строка, представляющая дробь или число).\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            FractionI: Новая дробь FractionI.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        other = self._convert_other_to_fraction(other)\n",
+    "\n",
+    "        numerator1 = self.numerator_val * other.denominator_val\n",
+    "        numerator2 = other.numerator_val * self.denominator_val\n",
+    "        numerator = numerator1 + numerator2\n",
+    "        denominator = self.denominator_val * other.denominator_val\n",
+    "\n",
+    "        return FractionJ(numerator, denominator)\n",
+    "\n",
+    "    def __radd__(self, other: _OtherArg) -> \"FractionJ\":\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Складывает дроби при использовании бинарного + (справа).\n",
+    "\n",
+    "        Args:\n",
+    "            other (_OtherArg): Другой аргумент\n",
+    "            (дробь, число или строка, представляющая дробь или число).\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            FractionI: Новая дробь FractionI.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        other = self._convert_other_to_fraction(other)\n",
+    "\n",
+    "        return self + other\n",
+    "\n",
+    "    def __iadd__(self, other: _OtherArg) -> \"FractionJ\":\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Складывает дроби при использовании +=.\n",
+    "\n",
+    "        Изменяет исходную дробь, переданную слева.\n",
+    "\n",
+    "        Args:\n",
+    "            other (_OtherArg): Другой аргумент\n",
+    "            (дробь, число или строка, представляющая дробь или число).\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            FractionI: Измененная исходная дробь, переданная слева.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        other = self._convert_other_to_fraction(other)\n",
+    "\n",
+    "        numerator1 = self.numerator_val * other.denominator_val\n",
+    "        numerator2 = other.numerator_val * self.denominator_val\n",
+    "        self.numerator_val = numerator1 + numerator2\n",
+    "        self.denominator_val = self.denominator_val * other.denominator_val\n",
+    "\n",
+    "        self._readuction()\n",
+    "\n",
+    "        return self\n",
+    "\n",
+    "    def __sub__(self, other: _OtherArg) -> \"FractionJ\":\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Вычитает дроби при использовании бинарного -.\n",
+    "\n",
+    "        Args:\n",
+    "            other (_OtherArg): Другой аргумент\n",
+    "            (дробь, число или строка, представляющая дробь или число).\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            FractionI: Новая дробь FractionI.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        other = self._convert_other_to_fraction(other)\n",
+    "\n",
+    "        return self + (-other)\n",
+    "\n",
+    "    def __rsub__(self, other: _OtherArg) -> \"FractionJ\":\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Вычитает дроби при использовании бинарного - (справа).\n",
+    "\n",
+    "        Args:\n",
+    "            other (_OtherArg): Другой аргумент\n",
+    "            (дробь, число или строка, представляющая дробь или число).\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            FractionI: Новая дробь FractionI.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        return -self + other\n",
+    "\n",
+    "    def __isub__(self, other: _OtherArg) -> \"FractionJ\":\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Вычитает дроби при использовании -=.\n",
+    "\n",
+    "        Изменяет исходную дробь, переданную слева.\n",
+    "\n",
+    "        Args:\n",
+    "            other (_OtherArg): Другой аргумент\n",
+    "            (дробь, число или строка, представляющая дробь или число).\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            FractionI: Измененная исходная дробь, переданная слева.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        other = self._convert_other_to_fraction(other)\n",
+    "\n",
+    "        numerator1 = self.numerator_val * other.denominator_val\n",
+    "        numerator2 = other.numerator_val * self.denominator_val\n",
+    "        self.numerator_val = numerator1 - numerator2\n",
+    "        self.denominator_val = self.denominator_val * other.denominator_val\n",
+    "\n",
+    "        self._readuction()\n",
+    "\n",
+    "        return self\n",
+    "\n",
+    "    def __mul__(self, other: _OtherArg) -> \"FractionJ\":\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Умножает дроби при использовании *.\n",
+    "\n",
+    "        Args:\n",
+    "            other (_OtherArg): Другой аргумент\n",
+    "            (дробь, число или строка, представляющая дробь или число).\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            FractionJ: Новая дробь FractionJ.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        other = self._convert_other_to_fraction(other)\n",
+    "\n",
+    "        numerator = self.numerator_val * other.numerator_val\n",
+    "        denominator = self.denominator_val * other.denominator_val\n",
+    "\n",
+    "        return FractionJ(numerator, denominator)\n",
+    "\n",
+    "    def __rmul__(self, other: _OtherArg) -> \"FractionJ\":\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Умножает дроби при использовании * (справа).\n",
+    "\n",
+    "        Args:\n",
+    "            other (_OtherArg): Другой аргумент\n",
+    "            (дробь, число или строка, представляющая дробь или число).\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            FractionJ: Новая дробь FractionJ.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        return self * other\n",
+    "\n",
+    "    def __imul__(self, other: _OtherArg) -> \"FractionJ\":\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Умножает дроби при использовании *=.\n",
+    "\n",
+    "        Изменяет исходную дробь, переданную слева.\n",
+    "\n",
+    "        Args:\n",
+    "            other (_OtherArg): Другой аргумент\n",
+    "            (дробь, число или строка, представляющая дробь или число).\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            FractionJ: Измененная исходная дробь, переданная слева.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        other = self._convert_other_to_fraction(other)\n",
+    "\n",
+    "        self.numerator_val = self.numerator_val * other.numerator_val\n",
+    "        self.denominator_val = self.denominator_val * other.denominator_val\n",
+    "\n",
+    "        self._readuction()\n",
+    "\n",
+    "        return self\n",
+    "\n",
+    "    def __truediv__(self, other: _OtherArg) -> \"FractionJ\":\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Вычисляет частное от деления дробей при использовании /.\n",
+    "\n",
+    "        Args:\n",
+    "            other (_OtherArg): Делитель - другой аргумент\n",
+    "            (дробь, число или строка, представляющая дробь или число).\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            FractionJ: Новая дробь FractionJ.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        other = self._convert_other_to_fraction(other)\n",
+    "\n",
+    "        numerator = self.numerator_val * other.denominator_val\n",
+    "        denominator = self.denominator_val * other.numerator_val\n",
+    "\n",
+    "        return FractionJ(numerator, denominator)\n",
+    "\n",
+    "    def __rtruediv__(self, other: _OtherArg) -> \"FractionJ\":\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Вычисляет частное от деления дробей при использовании / (справа).\n",
+    "\n",
+    "        Args:\n",
+    "            other (_OtherArg): Делимое - другой аргумент\n",
+    "            (дробь, число или строка, представляющая дробь или число).\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            FractionJ: Новая дробь FractionJ.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        other = self._convert_other_to_fraction(other)\n",
+    "\n",
+    "        return self.reverse() * other\n",
+    "\n",
+    "    def __itruediv__(self, other: _OtherArg) -> \"FractionJ\":\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Вычисляет частное при делении дробей с использованием /=.\n",
+    "\n",
+    "        Изменяет исходную дробь, переданную слева.\n",
+    "\n",
+    "        Args:\n",
+    "            other (_OtherArg): Делитель - другой аргумент\n",
+    "            (дробь, число или строка, представляющая дробь или число).\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            FractionJ: Измененная исходная дробь, переданная слева.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        other = self._convert_other_to_fraction(other)\n",
+    "\n",
+    "        self.numerator_val = self.numerator_val * other.denominator_val\n",
+    "        self.denominator_val = self.denominator_val * other.numerator_val\n",
+    "\n",
+    "        self._readuction()\n",
+    "\n",
+    "        return self\n",
+    "\n",
+    "    def reverse(self) -> \"FractionJ\":\n",
+    "        \"\"\"Возвращает дробь, обратную текущей.\"\"\"\n",
+    "        return FractionJ(self.denominator_val, self.numerator_val)\n",
+    "\n",
+    "    def __eq__(self, other: object) -> bool:\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Проверяет равенство дроби переданному аргументу.\n",
+    "\n",
+    "        Args:\n",
+    "            other (object): Объект, с которым сравнивается дробь.\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            bool: Возращает True, если переданный аргумент равен текущей дроби.\n",
+    "        Иначе возвращает False.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        if isinstance(other, FractionJ):\n",
+    "            is_numerators_equal = self.numerator_val == other.numerator_val\n",
+    "            is_denominators_equal = (\n",
+    "                self.denominator_val == other.denominator_val\n",
+    "            )\n",
+    "\n",
+    "            return is_numerators_equal and is_denominators_equal\n",
+    "\n",
+    "        return False\n",
+    "\n",
+    "    def __lt__(self, other: _OtherArg) -> bool:\n",
+    "        \"\"\"Определяет, меньше ли текущая дробь другого аргумента.\n",
+    "\n",
+    "        Args:\n",
+    "            other (_OtherArg): Другой аргумент\n",
+    "            (дробь, число или строка, представляющая дробь или число).\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            bool: True, если текущая дробь строго меньше other. Иначе False.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        other = self._convert_other_to_fraction(other)\n",
+    "\n",
+    "        mul1_ = self.numerator_val * other.denominator_val\n",
+    "        mul2_ = other.numerator_val * self.denominator_val\n",
+    "\n",
+    "        return mul1_ < mul2_\n",
+    "\n",
+    "    def __le__(self, other_: _OtherArg) -> bool:\n",
+    "        \"\"\"Определяет, меньше ли текущая дробь или равна другой дроби.\n",
+    "\n",
+    "        Args:\n",
+    "            other_ (_OtherArg): Другой аргумент\n",
+    "            (дробь, число или строка, представляющая дробь или число).\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            bool: True, если текущая дробь меньше или равна other_. Иначе False.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        other_ = self._convert_other_to_fraction(other_)\n",
+    "\n",
+    "        return self < other_ or self == other_\n",
+    "\n",
+    "    def __gt__(self, other_: _OtherArg) -> bool:\n",
+    "        \"\"\"Определяет, больше ли текущая дробь другой дроби.\n",
+    "\n",
+    "        Args:\n",
+    "            other_ (_OtherArg): Другой аргумент\n",
+    "            (дробь, число или строка, представляющая дробь или число).\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            bool: True, если текущая дробь строго больше other_. Иначе False.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        other_ = self._convert_other_to_fraction(other_)\n",
+    "\n",
+    "        return not (self < other_ or self == other_)\n",
+    "\n",
+    "    def __ge__(self, other_: _OtherArg) -> bool:\n",
+    "        \"\"\"Определяет, больше ли текущая дробь или равна другой дроби.\n",
+    "\n",
+    "        Args:\n",
+    "            other_ (_OtherArg): Другой аргумент\n",
+    "            (дробь, число или строка, представляющая дробь или число).\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            bool: True, если текущая дробь больше или равна other_. Иначе False.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        other_ = self._convert_other_to_fraction(other_)\n",
+    "\n",
+    "        return self > other_ or self == other_\n",
+    "\n",
+    "    def __ne__(self, other_: object) -> bool:\n",
+    "        \"\"\"Определяет, не равны ли два объекта.\n",
+    "\n",
+    "        Args:\n",
+    "            other_ (object): Объект для сравнения.\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            bool: True, если объекты не равны. Иначе False.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        return not self == other_\n",
+    "\n",
+    "    @staticmethod\n",
+    "    def _convert_other_to_fraction(\n",
+    "        other: _OtherArg,\n",
+    "    ) -> \"FractionJ\":\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Конвертирует переданный аргумент в дробь.\n",
+    "\n",
+    "        Args:\n",
+    "            arg (_OtherArg): дробь, число или строка, представляющая дробь или\n",
+    "            число.\n",
+    "\n",
+    "        Returns:\n",
+    "            FractionI: Дробь, экземпляр класса FractionI\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        if isinstance(other, FractionJ):\n",
+    "            return other\n",
+    "\n",
+    "        return FractionJ(other)"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "base",
+   "language": "python",
+   "name": "python3"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.12.7"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 5
+}
diff --git a/Python/yandex-python-handbook/chapter_5_2_part_3.py b/Python/yandex-python-handbook/chapter_5_2_part_3.py
new file mode 100644
index 00000000..866e1209
--- /dev/null
+++ b/Python/yandex-python-handbook/chapter_5_2_part_3.py
@@ -0,0 +1,861 @@
+# %%
+"""Задания к главе 5.2.
+
+Волшебные методы, переопределение методов. Наследование.
+
+Хендбук Яндекс "Основы Python".
+
+Из-за ограничения на количество строк в файле разбит на несколько частей.
+"""
+
+# I
+
+# %%
+from math import gcd
+from typing import Union
+
+
+class FractionI:
+    """Рациональная дробь.
+
+    Attributes:
+        numerator_val (int): Числитель.
+        denominator_val (int): Знаменатель.
+    """
+
+    _OtherArg = Union["FractionI", str, int]
+
+    numerator_val: int
+    denominator_val: int
+
+    def _readuction(self) -> None:
+        """Сокращает дробь.
+
+        Вычисляет НОД числителя и знаменателя. Если НОД не равен 1, уменьшает числитель и
+        знаменатель в НОД раз.
+        """
+        nod_ = gcd(self.numerator_val, self.denominator_val)
+
+        self.numerator_val = int(self.numerator_val / nod_)
+        self.denominator_val = int(self.denominator_val / nod_)
+
+        if self.denominator_val < 0 and self.numerator_val < 0:
+            self.numerator_val = abs(self.numerator_val)
+            self.denominator_val = abs(self.denominator_val)
+        elif self.denominator_val < 0:
+            self.numerator_val = self.numerator_val * (-1)
+            self.denominator_val = abs(self.denominator_val)
+
+    def __init__(self, arg1_: str | int, arg2_: int = 1) -> None:
+        """Создает рациональную дробь.
+
+        Args:
+            arg1_ (str | int): Строка, в которой значения числителя и
+            знаменателя разделены символом /, или целое число -
+            значение числителя.
+            arg2_ (int | None, optional): Значение знаменателя.
+            По умолчанию None.
+
+        Raises:
+            TypeError: Ошибка, которая будет проброшена в случае, если
+            аргументы имеют некорректный тип.
+        """
+        if isinstance(arg1_, str) and "/" in arg1_:
+            numerator_, denominator_ = map(int, arg1_.split("/"))
+
+        # elif isinstance(arg1_, str):
+        #     numerator_, denominator_ = map(int, arg1_.split("/"))
+
+        # elif isinstance(arg1_, int) and isinstance(arg2_, int):
+        #     numerator_, denominator_ = arg1_, arg2_
+        else:
+            numerator_, denominator_ = int(arg1_), int(arg2_)
+
+        self.numerator_val = numerator_
+        self.denominator_val = denominator_
+
+        self._readuction()
+
+    def numerator(self, number_: int | None = None) -> int:
+        """Возвращает числитель.
+
+        Если передано значение, то меняет числитель на новое значение,
+        при необходимости сокращая дробь.
+
+        Args:
+            number_ (int | None, optional): Новое значение числителя.
+            По умолчанию None.
+
+        Returns:
+            int: Числитель.
+        """
+        if number_ is None:
+            return abs(self.numerator_val)
+
+        self.numerator_val = number_
+
+        self._readuction()
+
+        return self.numerator_val
+
+    def denominator(self, number_: int | None = None) -> int:
+        """Возвращает знаменатель.
+
+        Если передано значение, то меняет числитель на новое значение,
+        при необходимости сокращая дробь.
+
+        Args:
+            number_ (int | None, optional): Новое значение знаменателя.
+            По умолчанию None.
+
+        Returns:
+            int: Знаменатель.
+        """
+        if number_ is None:
+            return abs(self.denominator_val)
+
+        self.denominator_val = number_
+
+        self._readuction()
+
+        return self.denominator_val
+
+    def __str__(self) -> str:
+        """Возвращает строковое представление дроби.
+
+        Returns:
+            str: Строковое представление дроби.
+        """
+        fraction_ = f"{self.numerator_val}/{self.denominator_val}"
+
+        return fraction_
+
+    def __repr__(self) -> str:
+        """Возвращает репрезентативное представление дроби.
+
+        Returns:
+            str: Репрезентативное представление дроби.
+        """
+        fraction_ = f"{self.numerator_val}/{self.denominator_val}"
+
+        return f"FractionI('{fraction_}')"
+
+    def __neg__(self) -> "FractionI":
+        """Создает новую дробь при использовании унарного минуса -.
+
+        Новая дробь имеет обратный знак.
+
+        Returns:
+            FractionI: Новая дробь FractionI.
+        """
+        numerator = self.numerator_val * (-1)
+
+        return FractionI(numerator, self.denominator_val)
+
+    def __add__(self, other: _OtherArg) -> "FractionI":
+        """Складывает дроби при использовании бинарного +.
+
+        Args:
+            other (FractionI): Прибавляемая дробь.
+
+        Returns:
+            FractionI: Новая дробь FractionI.
+        """
+        other = self._convert_other_to_fraction(other)
+
+        numerator1 = self.numerator_val * other.denominator_val
+        numerator2 = other.numerator_val * self.denominator_val
+        numerator = numerator1 + numerator2
+        denominator = self.denominator_val * other.denominator_val
+
+        return FractionI(numerator, denominator)
+
+    def __iadd__(self, other: _OtherArg) -> "FractionI":
+        """Складывает дроби при использовании +=.
+
+        Изменяет исходную дробь, переданную слева.
+
+        Args:
+            other (FractionI): Прибавляемая дробь.
+
+        Returns:
+            FractionI: Измененная исходная дробь, переданная слева.
+        """
+        other = self._convert_other_to_fraction(other)
+
+        numerator1 = self.numerator_val * other.denominator_val
+        numerator2 = other.numerator_val * self.denominator_val
+        self.numerator_val = numerator1 + numerator2
+        self.denominator_val = self.denominator_val * other.denominator_val
+
+        self._readuction()
+
+        return self
+
+    def __sub__(self, other: _OtherArg) -> "FractionI":
+        """Вычитает дроби при использовании бинарного -.
+
+        Args:
+            other (_OtherArg): Другой аргумент
+            (дробь, число или строка, представляющая дробь или число).
+
+        Returns:
+            FractionI: Новая дробь FractionI.
+        """
+        other = self._convert_other_to_fraction(other)
+
+        return self + (-other)
+
+    def __isub__(self, other: _OtherArg) -> "FractionI":
+        """Вычитает дроби при использовании -=.
+
+        Изменяет исходную дробь, переданную слева.
+
+        Args:
+            other (FractionI): Вычитаемая дробь.
+
+        Returns:
+            FractionI: Измененная исходная дробь, переданная слева.
+        """
+        other = self._convert_other_to_fraction(other)
+
+        numerator1 = self.numerator_val * other.denominator_val
+        numerator2 = other.numerator_val * self.denominator_val
+        self.numerator_val = numerator1 - numerator2
+        self.denominator_val = self.denominator_val * other.denominator_val
+
+        self._readuction()
+
+        return self
+
+    def __mul__(self, other: "FractionI") -> "FractionI":
+        """Умножает дроби при использовании *.
+
+        Args:
+            other (FractionI): Второй множитель.
+
+        Returns:
+            FractionI: Новая дробь FractionI.
+        """
+        numerator = self.numerator_val * other.numerator_val
+        denominator = self.denominator_val * other.denominator_val
+
+        return FractionI(numerator, denominator)
+
+    def __truediv__(self, other: "FractionI") -> "FractionI":
+        """Вычисляет частное от деления дробей при использовании /.
+
+        Args:
+            other (FractionI): Делитель.
+
+        Returns:
+            FractionI: Новая дробь FractionI.
+        """
+        numerator = self.numerator_val * other.denominator_val
+        denominator = self.denominator_val * other.numerator_val
+
+        return FractionI(numerator, denominator)
+
+    def __imul__(self, other: "FractionI") -> "FractionI":
+        """Умножает дроби при использовании *=.
+
+        Изменяет исходную дробь, переданную слева.
+
+        Args:
+            other (FractionI): Вычитаемая дробь.
+
+        Returns:
+            FractionI: Измененная исходная дробь, переданная слева.
+        """
+        self.numerator_val = self.numerator_val * other.numerator_val
+        self.denominator_val = self.denominator_val * other.denominator_val
+
+        self._readuction()
+
+        return self
+
+    def __itruediv__(self, other: "FractionI") -> "FractionI":
+        """Вычисляет частное при делении дробей с использованием /=.
+
+        Изменяет исходную дробь, переданную слева.
+
+        Args:
+            other (FractionI): Делитель.
+
+        Returns:
+            FractionI: Измененная исходная дробь, переданная слева.
+        """
+        self.numerator_val = self.numerator_val * other.denominator_val
+        self.denominator_val = self.denominator_val * other.numerator_val
+
+        self._readuction()
+
+        return self
+
+    def reverse(self) -> "FractionI":
+        """Возвращает дробь, обратную текущей."""
+        return FractionI(self.denominator_val, self.numerator_val)
+
+    def __eq__(self, other: object) -> bool:
+        """Проверяет равенство дроби переданному аргументу.
+
+        Args:
+            other (object): Объект, с которым сравнивается дробь.
+
+        Returns:
+            bool: Возращает True, если переданный аргумент равен текущей дроби.
+        Иначе возвращает False.
+        """
+        if isinstance(other, FractionI):
+            is_numerators_equal = self.numerator_val == other.numerator_val
+            is_denominators_equal = (
+                self.denominator_val == other.denominator_val
+            )
+
+            return is_numerators_equal and is_denominators_equal
+
+        return False
+
+    def __lt__(self, other: _OtherArg) -> bool:
+        """Определяет, меньше ли текущая дробь другого аргумента.
+
+        Args:
+            other (_OtherArg): Другой аргумент
+            (дробь, число или строка, представляющая дробь или число).
+
+        Returns:
+            bool: True, если текущая дробь строго меньше other. Иначе False.
+        """
+        other = self._convert_other_to_fraction(other)
+
+        mul1_ = self.numerator_val * other.denominator_val
+        mul2_ = other.numerator_val * self.denominator_val
+
+        return mul1_ < mul2_
+
+    def __le__(self, other_: "FractionI") -> bool:
+        """Определяет, меньше ли текущая дробь или равна другой дроби.
+
+        Args:
+            other_ (_OtherArg): Другой аргумент
+            (дробь, число или строка, представляющая дробь или число).
+
+        Returns:
+            bool: True, если текущая дробь меньше или равна other_. Иначе False.
+        """
+        return self < other_ or self == other_
+
+    def __gt__(self, other_: "FractionI") -> bool:
+        """Определяет, больше ли текущая дробь другой дроби.
+
+        Args:
+            other_ (_OtherArg): Другой аргумент
+            (дробь, число или строка, представляющая дробь или число).
+
+        Returns:
+            bool: True, если текущая дробь строго больше other_. Иначе False.
+        """
+        return not self < other_ and not self == other_
+
+    def __ge__(self, other_: "FractionI") -> bool:
+        """Определяет, больше ли текущая дробь или равна другой дроби.
+
+        Args:
+            other_ (_OtherArg): Другой аргумент
+            (дробь, число или строка, представляющая дробь или число).
+
+        Returns:
+            bool: True, если текущая дробь больше или равна other_. Иначе False.
+        """
+        return self > other_ or self == other_
+
+    def __ne__(self, other_: object) -> bool:
+        """Определяет, не равны ли два объекта.
+
+        Args:
+            other_ (object): Объект для сравнения.
+
+        Returns:
+            bool: True, если объекты не равны. Иначе False.
+        """
+        return not self == other_
+
+    @staticmethod
+    def _convert_other_to_fraction(
+        arg: _OtherArg,
+    ) -> "FractionI":
+        """Конвертирует переданный аргумент в дробь.
+
+        Args:
+            arg (_OtherArg): дробь, число или строка, представляющая дробь или
+            число.
+
+        Returns:
+            FractionI: Дробь, экземпляр класса FractionI
+        """
+        if isinstance(arg, FractionI):
+            return arg
+
+        return FractionI(arg)
+
+
+# J
+
+
+# %%
+class FractionJ:
+    """Рациональная дробь.
+
+    Attributes:
+        numerator_val (int): Числитель.
+        denominator_val (int): Знаменатель.
+    """
+
+    _OtherArg = Union["FractionJ", str, int]
+
+    numerator_val: int
+    denominator_val: int
+
+    def _readuction(self) -> None:
+        """Сокращает дробь.
+
+        Вычисляет НОД числителя и знаменателя. Если НОД не равен 1, уменьшает числитель и
+        знаменатель в НОД раз.
+        """
+        nod_ = gcd(self.numerator_val, self.denominator_val)
+
+        self.numerator_val = int(self.numerator_val / nod_)
+        self.denominator_val = int(self.denominator_val / nod_)
+
+        if self.denominator_val < 0 and self.numerator_val < 0:
+            self.numerator_val = abs(self.numerator_val)
+            self.denominator_val = abs(self.denominator_val)
+        elif self.denominator_val < 0:
+            self.numerator_val = self.numerator_val * (-1)
+            self.denominator_val = abs(self.denominator_val)
+
+    def __init__(self, arg1_: str | int, arg2_: int = 1) -> None:
+        """Создает рациональную дробь.
+
+        Args:
+            arg1_ (str | int): Строка, в которой значения числителя и
+            знаменателя разделены символом /, или целое число -
+            значение числителя.
+            arg2_ (int | None, optional): Значение знаменателя.
+            По умолчанию None.
+
+        Raises:
+            TypeError: Ошибка, которая будет проброшена в случае, если
+            аргументы имеют некорректный тип.
+        """
+        if isinstance(arg1_, str) and "/" in arg1_:
+            numerator, denominator = map(int, arg1_.split("/"))
+
+        # elif isinstance(arg1_, str):
+        #     numerator, denominator = map(int, arg1_.split("/"))
+
+        # elif isinstance(arg1_, int) and isinstance(arg2_, int):
+        #     numerator, denominator = arg1_, arg2_
+        else:
+            numerator, denominator = int(arg1_), int(arg2_)
+
+        self.numerator_val = numerator
+        self.denominator_val = denominator
+
+        self._readuction()
+
+    def numerator(self, number_: int | None = None) -> int:
+        """Возвращает числитель.
+
+        Если передано значение, то меняет числитель на новое значение,
+        при необходимости сокращая дробь.
+
+        Args:
+            number_ (int | None, optional): Новое значение числителя.
+            По умолчанию None.
+
+        Returns:
+            int: Числитель.
+        """
+        if number_ is None:
+            return abs(self.numerator_val)
+
+        self.numerator_val = number_
+
+        self._readuction()
+
+        return self.numerator_val
+
+    def denominator(self, number_: int | None = None) -> int:
+        """Возвращает знаменатель.
+
+        Если передано значение, то меняет числитель на новое значение,
+        при необходимости сокращая дробь.
+
+        Args:
+            number_ (int | None, optional): Новое значение знаменателя.
+            По умолчанию None.
+
+        Returns:
+            int: Знаменатель.
+        """
+        if number_ is None:
+            return abs(self.denominator_val)
+
+        self.denominator_val = number_
+
+        self._readuction()
+
+        return self.denominator_val
+
+    def __str__(self) -> str:
+        """Возвращает строковое представление дроби.
+
+        Returns:
+            str: Строковое представление дроби.
+        """
+        fraction_ = f"{self.numerator_val}/{self.denominator_val}"
+
+        return fraction_
+
+    def __repr__(self) -> str:
+        """Возвращает репрезентативное представление дроби.
+
+        Returns:
+            str: Репрезентативное представление дроби.
+        """
+        fraction_ = f"{self.numerator_val}/{self.denominator_val}"
+
+        return f"FractionJ('{fraction_}')"
+
+    def __neg__(self) -> "FractionJ":
+        """Создает новую дробь при использовании унарного минуса -.
+
+        Новая дробь имеет обратный знак.
+
+        Returns:
+            FractionJ: Новая дробь FractionJ.
+        """
+        numerator = self.numerator_val * (-1)
+
+        return FractionJ(numerator, self.denominator_val)
+
+    def __add__(self, other: _OtherArg) -> "FractionJ":
+        """Складывает дроби при использовании бинарного +.
+
+        Args:
+            other (_OtherArg): Другой аргумент
+            (дробь, число или строка, представляющая дробь или число).
+
+        Returns:
+            FractionI: Новая дробь FractionI.
+        """
+        other = self._convert_other_to_fraction(other)
+
+        numerator1 = self.numerator_val * other.denominator_val
+        numerator2 = other.numerator_val * self.denominator_val
+        numerator = numerator1 + numerator2
+        denominator = self.denominator_val * other.denominator_val
+
+        return FractionJ(numerator, denominator)
+
+    def __radd__(self, other: _OtherArg) -> "FractionJ":
+        """Складывает дроби при использовании бинарного + (справа).
+
+        Args:
+            other (_OtherArg): Другой аргумент
+            (дробь, число или строка, представляющая дробь или число).
+
+        Returns:
+            FractionI: Новая дробь FractionI.
+        """
+        other = self._convert_other_to_fraction(other)
+
+        return self + other
+
+    def __iadd__(self, other: _OtherArg) -> "FractionJ":
+        """Складывает дроби при использовании +=.
+
+        Изменяет исходную дробь, переданную слева.
+
+        Args:
+            other (_OtherArg): Другой аргумент
+            (дробь, число или строка, представляющая дробь или число).
+
+        Returns:
+            FractionI: Измененная исходная дробь, переданная слева.
+        """
+        other = self._convert_other_to_fraction(other)
+
+        numerator1 = self.numerator_val * other.denominator_val
+        numerator2 = other.numerator_val * self.denominator_val
+        self.numerator_val = numerator1 + numerator2
+        self.denominator_val = self.denominator_val * other.denominator_val
+
+        self._readuction()
+
+        return self
+
+    def __sub__(self, other: _OtherArg) -> "FractionJ":
+        """Вычитает дроби при использовании бинарного -.
+
+        Args:
+            other (_OtherArg): Другой аргумент
+            (дробь, число или строка, представляющая дробь или число).
+
+        Returns:
+            FractionI: Новая дробь FractionI.
+        """
+        other = self._convert_other_to_fraction(other)
+
+        return self + (-other)
+
+    def __rsub__(self, other: _OtherArg) -> "FractionJ":
+        """
+        Вычитает дроби при использовании бинарного - (справа).
+
+        Args:
+            other (_OtherArg): Другой аргумент
+            (дробь, число или строка, представляющая дробь или число).
+
+        Returns:
+            FractionI: Новая дробь FractionI.
+        """
+        return -self + other
+
+    def __isub__(self, other: _OtherArg) -> "FractionJ":
+        """Вычитает дроби при использовании -=.
+
+        Изменяет исходную дробь, переданную слева.
+
+        Args:
+            other (_OtherArg): Другой аргумент
+            (дробь, число или строка, представляющая дробь или число).
+
+        Returns:
+            FractionI: Измененная исходная дробь, переданная слева.
+        """
+        other = self._convert_other_to_fraction(other)
+
+        numerator1 = self.numerator_val * other.denominator_val
+        numerator2 = other.numerator_val * self.denominator_val
+        self.numerator_val = numerator1 - numerator2
+        self.denominator_val = self.denominator_val * other.denominator_val
+
+        self._readuction()
+
+        return self
+
+    def __mul__(self, other: _OtherArg) -> "FractionJ":
+        """Умножает дроби при использовании *.
+
+        Args:
+            other (_OtherArg): Другой аргумент
+            (дробь, число или строка, представляющая дробь или число).
+
+        Returns:
+            FractionJ: Новая дробь FractionJ.
+        """
+        other = self._convert_other_to_fraction(other)
+
+        numerator = self.numerator_val * other.numerator_val
+        denominator = self.denominator_val * other.denominator_val
+
+        return FractionJ(numerator, denominator)
+
+    def __rmul__(self, other: _OtherArg) -> "FractionJ":
+        """Умножает дроби при использовании * (справа).
+
+        Args:
+            other (_OtherArg): Другой аргумент
+            (дробь, число или строка, представляющая дробь или число).
+
+        Returns:
+            FractionJ: Новая дробь FractionJ.
+        """
+        return self * other
+
+    def __imul__(self, other: _OtherArg) -> "FractionJ":
+        """Умножает дроби при использовании *=.
+
+        Изменяет исходную дробь, переданную слева.
+
+        Args:
+            other (_OtherArg): Другой аргумент
+            (дробь, число или строка, представляющая дробь или число).
+
+        Returns:
+            FractionJ: Измененная исходная дробь, переданная слева.
+        """
+        other = self._convert_other_to_fraction(other)
+
+        self.numerator_val = self.numerator_val * other.numerator_val
+        self.denominator_val = self.denominator_val * other.denominator_val
+
+        self._readuction()
+
+        return self
+
+    def __truediv__(self, other: _OtherArg) -> "FractionJ":
+        """Вычисляет частное от деления дробей при использовании /.
+
+        Args:
+            other (_OtherArg): Делитель - другой аргумент
+            (дробь, число или строка, представляющая дробь или число).
+
+        Returns:
+            FractionJ: Новая дробь FractionJ.
+        """
+        other = self._convert_other_to_fraction(other)
+
+        numerator = self.numerator_val * other.denominator_val
+        denominator = self.denominator_val * other.numerator_val
+
+        return FractionJ(numerator, denominator)
+
+    def __rtruediv__(self, other: _OtherArg) -> "FractionJ":
+        """Вычисляет частное от деления дробей при использовании / (справа).
+
+        Args:
+            other (_OtherArg): Делимое - другой аргумент
+            (дробь, число или строка, представляющая дробь или число).
+
+        Returns:
+            FractionJ: Новая дробь FractionJ.
+        """
+        other = self._convert_other_to_fraction(other)
+
+        return self.reverse() * other
+
+    def __itruediv__(self, other: _OtherArg) -> "FractionJ":
+        """Вычисляет частное при делении дробей с использованием /=.
+
+        Изменяет исходную дробь, переданную слева.
+
+        Args:
+            other (_OtherArg): Делитель - другой аргумент
+            (дробь, число или строка, представляющая дробь или число).
+
+        Returns:
+            FractionJ: Измененная исходная дробь, переданная слева.
+        """
+        other = self._convert_other_to_fraction(other)
+
+        self.numerator_val = self.numerator_val * other.denominator_val
+        self.denominator_val = self.denominator_val * other.numerator_val
+
+        self._readuction()
+
+        return self
+
+    def reverse(self) -> "FractionJ":
+        """Возвращает дробь, обратную текущей."""
+        return FractionJ(self.denominator_val, self.numerator_val)
+
+    def __eq__(self, other: object) -> bool:
+        """Проверяет равенство дроби переданному аргументу.
+
+        Args:
+            other (object): Объект, с которым сравнивается дробь.
+
+        Returns:
+            bool: Возращает True, если переданный аргумент равен текущей дроби.
+        Иначе возвращает False.
+        """
+        if isinstance(other, FractionJ):
+            is_numerators_equal = self.numerator_val == other.numerator_val
+            is_denominators_equal = (
+                self.denominator_val == other.denominator_val
+            )
+
+            return is_numerators_equal and is_denominators_equal
+
+        return False
+
+    def __lt__(self, other: _OtherArg) -> bool:
+        """Определяет, меньше ли текущая дробь другого аргумента.
+
+        Args:
+            other (_OtherArg): Другой аргумент
+            (дробь, число или строка, представляющая дробь или число).
+
+        Returns:
+            bool: True, если текущая дробь строго меньше other. Иначе False.
+        """
+        other = self._convert_other_to_fraction(other)
+
+        mul1_ = self.numerator_val * other.denominator_val
+        mul2_ = other.numerator_val * self.denominator_val
+
+        return mul1_ < mul2_
+
+    def __le__(self, other_: _OtherArg) -> bool:
+        """Определяет, меньше ли текущая дробь или равна другой дроби.
+
+        Args:
+            other_ (_OtherArg): Другой аргумент
+            (дробь, число или строка, представляющая дробь или число).
+
+        Returns:
+            bool: True, если текущая дробь меньше или равна other_. Иначе False.
+        """
+        other_ = self._convert_other_to_fraction(other_)
+
+        return self < other_ or self == other_
+
+    def __gt__(self, other_: _OtherArg) -> bool:
+        """Определяет, больше ли текущая дробь другой дроби.
+
+        Args:
+            other_ (_OtherArg): Другой аргумент
+            (дробь, число или строка, представляющая дробь или число).
+
+        Returns:
+            bool: True, если текущая дробь строго больше other_. Иначе False.
+        """
+        other_ = self._convert_other_to_fraction(other_)
+
+        return not (self < other_ or self == other_)
+
+    def __ge__(self, other_: _OtherArg) -> bool:
+        """Определяет, больше ли текущая дробь или равна другой дроби.
+
+        Args:
+            other_ (_OtherArg): Другой аргумент
+            (дробь, число или строка, представляющая дробь или число).
+
+        Returns:
+            bool: True, если текущая дробь больше или равна other_. Иначе False.
+        """
+        other_ = self._convert_other_to_fraction(other_)
+
+        return self > other_ or self == other_
+
+    def __ne__(self, other_: object) -> bool:
+        """Определяет, не равны ли два объекта.
+
+        Args:
+            other_ (object): Объект для сравнения.
+
+        Returns:
+            bool: True, если объекты не равны. Иначе False.
+        """
+        return not self == other_
+
+    @staticmethod
+    def _convert_other_to_fraction(
+        other: _OtherArg,
+    ) -> "FractionJ":
+        """Конвертирует переданный аргумент в дробь.
+
+        Args:
+            arg (_OtherArg): дробь, число или строка, представляющая дробь или
+            число.
+
+        Returns:
+            FractionI: Дробь, экземпляр класса FractionI
+        """
+        if isinstance(other, FractionJ):
+            return other
+
+        return FractionJ(other)
diff --git a/Python/yandex-python-handbook/chapter_5_3.ipynb b/Python/yandex-python-handbook/chapter_5_3.ipynb
new file mode 100644
index 00000000..f0be0ece
--- /dev/null
+++ b/Python/yandex-python-handbook/chapter_5_3.ipynb
@@ -0,0 +1,488 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "144d3bac",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "\"\"\"\n",
+    "Задания к главе 5.3.\n",
+    "\n",
+    "Модель исключений Python. Try, except, else, finally. Модули\n",
+    "\n",
+    "Хендбук Яндекс \"Основы Python\".\n",
+    "\"\"\""
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "d9028306",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "A"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "ecd002ff",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "from hashlib import sha256\n",
+    "from re import fullmatch\n",
+    "from typing import Callable\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "def func(*args: object) -> None:\n",
+    "    \"\"\"Функция-заглушка.\"\"\"\n",
+    "    print(args)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "try:\n",
+    "    func()\n",
+    "except ValueError:\n",
+    "    print(ValueError.__name__)\n",
+    "except TypeError:\n",
+    "    print(TypeError.__name__)\n",
+    "except SystemError:\n",
+    "    print(SystemError.__name__)\n",
+    "else:\n",
+    "    print(\"No Exceptions\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "942bcb6f",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "B"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "24d58461",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Предложите вызов функции, который гарантированно породит ошибку внутри функции.\n",
+    "func(1, None)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "c44ac8ab",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "C"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "e8006a6c",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "class EmptyClass:\n",
+    "    \"\"\"Класс-заглушка.\n",
+    "\n",
+    "    Генерирует ошибку при попытке приведения к строке\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "\n",
+    "    def __repr__(self) -> str:\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        Возвращает строковое представление объекта.\n",
+    "\n",
+    "        Raises:\n",
+    "            TypeError: Всегда вызывается, чтобы сигнализировать, что метод\n",
+    "            не реализован в текущем классе.\n",
+    "        \"\"\"\n",
+    "        raise TypeError()\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "obj = EmptyClass()\n",
+    "func(obj)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "bd2004d4",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "D"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "1287244b",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def only_positive_even_sum(num1: int, num2: int) -> int:\n",
+    "    \"\"\"Функция возвращает сумму двух переданных аргументов.\n",
+    "\n",
+    "    Ожидает целые положительные четные числа.\n",
+    "\n",
+    "    Args:\n",
+    "        num1 (int): Целое число.\n",
+    "        num2 (int): Целое число.\n",
+    "\n",
+    "    Returns:\n",
+    "        int: Сумма аргументов.\n",
+    "\n",
+    "    Raises:\n",
+    "        TypeError: Если один из параметров не является целым числом.\n",
+    "        ValueError: Если один из параметров не является положительным\n",
+    "        чётным числом.\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    args = [num1, num2]\n",
+    "\n",
+    "    if any(not isinstance(arg, int) for arg in args):\n",
+    "        raise TypeError()\n",
+    "\n",
+    "    if any(arg % 2 == 1 or arg <= 0 for arg in args):\n",
+    "        raise ValueError()\n",
+    "\n",
+    "    return num1 + num2"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "a14327ea",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "E"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "246e3cd1",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def merge(tuple1: tuple[int, ...], tuple2: tuple[int, ...]) -> tuple[int, ...]:\n",
+    "    \"\"\"Объединяет два отсортированных кортежа в один отсортированный.\n",
+    "\n",
+    "    Args:\n",
+    "        tuple1 (tuple[int, ...]): Первый кортеж отсортированных чисел.\n",
+    "        tuple1 (tuple[int, ...]): Второй кортеж отсортированных чисел.\n",
+    "\n",
+    "    Returns:\n",
+    "        tuple[int, ...]: Отсортированный по возрастанию Кортеж целых чисел,\n",
+    "        содержащий все числа из первого и второго кортежа\n",
+    "\n",
+    "    Raises:\n",
+    "        StopIteration: Если один из параметров не является итерируемым\n",
+    "        объектом.\n",
+    "        TypeError: Если значения входных параметров содержат «неоднородные»\n",
+    "        данные.\n",
+    "        ValueError: Если один из параметров не отсортирован.\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    args = [tuple1, tuple2]\n",
+    "    if any(not hasattr(arg, \"__iter__\") for arg in args):\n",
+    "        raise StopIteration()\n",
+    "\n",
+    "    if any(sorted(arg) != list(arg) for arg in args):\n",
+    "        raise ValueError()\n",
+    "\n",
+    "    list_1 = list(tuple1)\n",
+    "    list2 = list(tuple2)\n",
+    "\n",
+    "    result: list[int] = []\n",
+    "\n",
+    "    while list_1 and list2:\n",
+    "        if list_1[0] < list2[0]:\n",
+    "            result.append(list_1.pop(0))\n",
+    "        else:\n",
+    "            result.append(list2.pop(0))\n",
+    "\n",
+    "    result.extend(list_1)\n",
+    "    result.extend(list2)\n",
+    "\n",
+    "    expected_type = type(result[0])\n",
+    "    if any(not isinstance(item, expected_type) for item in result):\n",
+    "        raise TypeError()\n",
+    "\n",
+    "    return tuple(result)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "2df858d8",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "F"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "d71637b0",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "class NoSolutionsError(Exception):\n",
+    "    \"\"\"Ошибка отсутствия корней квадратного уравнения.\"\"\"\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "class InfiniteSolutionsError(Exception):\n",
+    "    \"\"\"Ошибка: бесконечное количество корней квадратного уравнения.\"\"\"\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "def find_roots(\n",
+    "    a_coef: float | int,\n",
+    "    b_coef: float | int,\n",
+    "    c_coef: float | int,\n",
+    ") -> tuple[float, ...]:\n",
+    "    \"\"\"Функция для поиска корней квадратного уравнения.\n",
+    "\n",
+    "    Принимает коэффициенты квадратного уравнения.\n",
+    "\n",
+    "    Args:\n",
+    "        a_coef (float | int): коэффициент a.\n",
+    "        b_coef (float | int): коэффициент b.\n",
+    "        c_coef (float | int): коэффициент c.\n",
+    "\n",
+    "    Raises:\n",
+    "        TypeError: Если переданные коэффициенты не являются рациональными\n",
+    "        числами.\n",
+    "        InfiniteSolutionsError: Бесконечное количества решений.\n",
+    "        NoSolutionsError: Отсутствие решений.\n",
+    "\n",
+    "    Returns:\n",
+    "        tuple[float, ...]: Отсортированный кортеж корней квадратного уравнения.\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    args = [a_coef, b_coef, c_coef]\n",
+    "    if not all(type(arg) in (int, float) for arg in args):\n",
+    "        raise TypeError()\n",
+    "\n",
+    "    if a_coef == b_coef == c_coef == 0:\n",
+    "        raise InfiniteSolutionsError()\n",
+    "\n",
+    "    if a_coef == 0 and b_coef != 0 and c_coef != 0:\n",
+    "        root = -c_coef / b_coef\n",
+    "\n",
+    "        return (root, root)\n",
+    "\n",
+    "    discriminant = b_coef**2 - 4 * a_coef * c_coef\n",
+    "\n",
+    "    if discriminant < 0 or a_coef == b_coef == 0:\n",
+    "        raise NoSolutionsError()\n",
+    "\n",
+    "    if discriminant == 0:\n",
+    "        root = -b_coef / (2 * a_coef)\n",
+    "\n",
+    "        return (root, root)\n",
+    "\n",
+    "    result1 = (-b_coef + discriminant**0.5) / (2 * a_coef)\n",
+    "    result2 = (-b_coef - discriminant**0.5) / (2 * a_coef)\n",
+    "\n",
+    "    min_result = min(result1, result2)\n",
+    "    max_result = max(result1, result2)\n",
+    "\n",
+    "    return (min_result, max_result)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "719a93df",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "G"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "cca8ef95",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "class CyrillicError(Exception):\n",
+    "    \"\"\"Ошибка: если строка состоит не только из кириллицы.\"\"\"\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "class CapitalError(Exception):\n",
+    "    \"\"\"Ошибка: заглавной буквы.\n",
+    "\n",
+    "    Если значение не начинается с заглавной буквы или найдена заглавная буква\n",
+    "    не в начале значения.\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "def name_validation(value: str) -> str:\n",
+    "    \"\"\"Функция валидации имени пользователя.\"\"\"\n",
+    "    if not isinstance(value, str):\n",
+    "        raise TypeError\n",
+    "\n",
+    "    if not fullmatch(r\"[а-яА-ЯёЁ]+\", value):\n",
+    "        raise CyrillicError\n",
+    "\n",
+    "    if not value[0].isupper() or any(char.isupper() for char in value[1::]):\n",
+    "        raise CapitalError\n",
+    "\n",
+    "    return value"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "3317df58",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "H"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "cb48aa02",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "class BadCharacterError(Exception):\n",
+    "    \"\"\"Ошибка: неправильный символ.\n",
+    "\n",
+    "    Если значение состоит не только из латинских букв, цифр и символа нижнего\n",
+    "    подчёркивания.\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "class StartsWithDigitError(Exception):\n",
+    "    \"\"\"Ошибка: если значение начинается с цифры.\"\"\"\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "def username_validation(value: str) -> str:\n",
+    "    \"\"\"Функция валидации имени пользователя.\"\"\"\n",
+    "    if not isinstance(value, str):\n",
+    "        raise TypeError\n",
+    "\n",
+    "    if not fullmatch(r\"[a-zA-Z0-9_]+$\", value):\n",
+    "        raise BadCharacterError\n",
+    "\n",
+    "    if value[0].isdigit():\n",
+    "        raise StartsWithDigitError\n",
+    "\n",
+    "    return value"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "44a2f213",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "I"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "342d1f05",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "valid_keys = [\"last_name\", \"first_name\", \"username\"]\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "def user_validation(**kwargs: str) -> object:\n",
+    "    \"\"\"Функция валидации данных пользователя.\"\"\"\n",
+    "    if sorted(valid_keys) != sorted(kwargs.keys()):\n",
+    "        raise KeyError\n",
+    "\n",
+    "    if not all(kwargs.values()):\n",
+    "        raise KeyError\n",
+    "\n",
+    "    name_validation(kwargs[\"last_name\"])\n",
+    "    name_validation(kwargs[\"first_name\"])\n",
+    "    username_validation(kwargs[\"username\"])\n",
+    "\n",
+    "    return kwargs"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "2574d9c7",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "J"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "87e43170",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "class MinLengthError(Exception):\n",
+    "    \"\"\"Ошибка: если пароль меньше заданной длины.\"\"\"\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "class PossibleCharError(Exception):\n",
+    "    \"\"\"Ошибка: в пароле используется недопустимый символ.\"\"\"\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "class NeedCharError(Exception):\n",
+    "    \"\"\"Ошибка: в пароле не найдено ни одного обязательного символа.\"\"\"\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "default_valid_chars = \"abcdefzhiklmnopqrstvxABCDEFZHIKLMNOPQRSTVX0123456789\"\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "def password_validation(\n",
+    "    password: str,\n",
+    "    min_length: int = 8,\n",
+    "    possible_chars: str = default_valid_chars,\n",
+    "    at_least_one: Callable[[str], bool] = str.isdigit,\n",
+    ") -> str:\n",
+    "    \"\"\"Функция валидации пароля пользователя.\"\"\"\n",
+    "    if not isinstance(password, str):\n",
+    "        raise TypeError\n",
+    "\n",
+    "    if len(password) < min_length:\n",
+    "        raise MinLengthError\n",
+    "\n",
+    "    if any(char not in possible_chars for char in password):\n",
+    "        raise PossibleCharError\n",
+    "\n",
+    "    if all(not at_least_one(char) for char in password):\n",
+    "        raise NeedCharError\n",
+    "\n",
+    "    hash_object = sha256()\n",
+    "    hash_object.update(password.encode())\n",
+    "    hex_hash = hash_object.hexdigest()\n",
+    "\n",
+    "    return hex_hash\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "print(password_validation(\"Hello12345\"))"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "base",
+   "language": "python",
+   "name": "python3"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.12.7"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 5
+}
diff --git a/Python/yandex-python-handbook/chapter_5_3.py b/Python/yandex-python-handbook/chapter_5_3.py
new file mode 100644
index 00000000..b5039d91
--- /dev/null
+++ b/Python/yandex-python-handbook/chapter_5_3.py
@@ -0,0 +1,345 @@
+"""Задания к главе 5.3.
+
+Модель исключений Python. Try, except, else, finally. Модули
+
+Хендбук Яндекс "Основы Python".
+"""
+
+# A
+
+# +
+from hashlib import sha256
+from re import fullmatch
+from typing import Callable
+
+
+def func(*args: object) -> None:
+    """Функция-заглушка."""
+    print(args)
+
+
+try:
+    func()
+except ValueError:
+    print(ValueError.__name__)
+except TypeError:
+    print(TypeError.__name__)
+except SystemError:
+    print(SystemError.__name__)
+else:
+    print("No Exceptions")
+# -
+
+# B
+
+# Предложите вызов функции, который гарантированно породит ошибку внутри функции.
+func(1, None)
+
+
+# C
+
+
+# +
+class EmptyClass:
+    """Класс-заглушка.
+
+    Генерирует ошибку при попытке приведения к строке
+    """
+
+    def __repr__(self) -> str:
+        """Возвращает строковое представление объекта.
+
+        Raises:
+            TypeError: Всегда вызывается, чтобы сигнализировать, что метод
+            не реализован в текущем классе.
+        """
+        raise TypeError()
+
+
+obj = EmptyClass()
+func(obj)
+
+
+# -
+
+# D
+
+
+def only_positive_even_sum(num1: int, num2: int) -> int:
+    """Функция возвращает сумму двух переданных аргументов.
+
+    Ожидает целые положительные четные числа.
+
+    Args:
+        num1 (int): Целое число.
+        num2 (int): Целое число.
+
+    Returns:
+        int: Сумма аргументов.
+
+    Raises:
+        TypeError: Если один из параметров не является целым числом.
+        ValueError: Если один из параметров не является положительным
+        чётным числом.
+    """
+    args = [num1, num2]
+
+    if any(not isinstance(arg, int) for arg in args):
+        raise TypeError()
+
+    if any(arg % 2 == 1 or arg <= 0 for arg in args):
+        raise ValueError()
+
+    return num1 + num2
+
+
+# E
+
+
+def merge(tuple1: tuple[int, ...], tuple2: tuple[int, ...]) -> tuple[int, ...]:
+    """Объединяет два отсортированных кортежа в один отсортированный.
+
+    Args:
+        tuple1 (tuple[int, ...]): Первый кортеж отсортированных чисел.
+        tuple1 (tuple[int, ...]): Второй кортеж отсортированных чисел.
+
+    Returns:
+        tuple[int, ...]: Отсортированный по возрастанию Кортеж целых чисел,
+        содержащий все числа из первого и второго кортежа
+
+    Raises:
+        StopIteration: Если один из параметров не является итерируемым
+        объектом.
+        TypeError: Если значения входных параметров содержат «неоднородные»
+        данные.
+        ValueError: Если один из параметров не отсортирован.
+    """
+    args = [tuple1, tuple2]
+    if any(not hasattr(arg, "__iter__") for arg in args):
+        raise StopIteration()
+
+    if any(sorted(arg) != list(arg) for arg in args):
+        raise ValueError()
+
+    list_1 = list(tuple1)
+    list2 = list(tuple2)
+
+    result: list[int] = []
+
+    while list_1 and list2:
+        if list_1[0] < list2[0]:
+            result.append(list_1.pop(0))
+        else:
+            result.append(list2.pop(0))
+
+    result.extend(list_1)
+    result.extend(list2)
+
+    expected_type = type(result[0])
+    if any(not isinstance(item, expected_type) for item in result):
+        raise TypeError()
+
+    return tuple(result)
+
+
+# F
+
+
+# +
+class NoSolutionsError(Exception):
+    """Ошибка отсутствия корней квадратного уравнения."""
+
+
+class InfiniteSolutionsError(Exception):
+    """Ошибка: бесконечное количество корней квадратного уравнения."""
+
+
+def find_roots(
+    a_coef: float | int,
+    b_coef: float | int,
+    c_coef: float | int,
+) -> tuple[float, ...]:
+    """Функция для поиска корней квадратного уравнения.
+
+    Принимает коэффициенты квадратного уравнения.
+
+    Args:
+        a_coef (float | int): коэффициент a.
+        b_coef (float | int): коэффициент b.
+        c_coef (float | int): коэффициент c.
+
+    Raises:
+        TypeError: Если переданные коэффициенты не являются рациональными
+        числами.
+        InfiniteSolutionsError: Бесконечное количества решений.
+        NoSolutionsError: Отсутствие решений.
+
+    Returns:
+        tuple[float, ...]: Отсортированный кортеж корней квадратного уравнения.
+    """
+    args = [a_coef, b_coef, c_coef]
+    if not all(type(arg) in (int, float) for arg in args):
+        raise TypeError()
+
+    if a_coef == b_coef == c_coef == 0:
+        raise InfiniteSolutionsError()
+
+    if a_coef == 0 and b_coef != 0 and c_coef != 0:
+        root = -c_coef / b_coef
+
+        return (root, root)
+
+    discriminant = b_coef**2 - 4 * a_coef * c_coef
+
+    if discriminant < 0 or a_coef == b_coef == 0:
+        raise NoSolutionsError()
+
+    if discriminant == 0:
+        root = -b_coef / (2 * a_coef)
+
+        return (root, root)
+
+    result1 = (-b_coef + discriminant**0.5) / (2 * a_coef)
+    result2 = (-b_coef - discriminant**0.5) / (2 * a_coef)
+
+    min_result = min(result1, result2)
+    max_result = max(result1, result2)
+
+    return (min_result, max_result)
+
+
+# -
+
+# G
+
+
+# +
+class CyrillicError(Exception):
+    """Ошибка: если строка состоит не только из кириллицы."""
+
+
+class CapitalError(Exception):
+    """Ошибка: заглавной буквы.
+
+    Если значение не начинается с заглавной буквы или найдена заглавная буква не в начале
+    значения.
+    """
+
+
+def name_validation(value: str) -> str:
+    """Функция валидации имени пользователя."""
+    if not isinstance(value, str):
+        raise TypeError
+
+    if not fullmatch(r"[а-яА-ЯёЁ]+", value):
+        raise CyrillicError
+
+    if not value[0].isupper() or any(char.isupper() for char in value[1::]):
+        raise CapitalError
+
+    return value
+
+
+# -
+
+# H
+
+
+# +
+class BadCharacterError(Exception):
+    """Ошибка: неправильный символ.
+
+    Если значение состоит не только из латинских букв, цифр и символа нижнего
+    подчёркивания.
+    """
+
+
+class StartsWithDigitError(Exception):
+    """Ошибка: если значение начинается с цифры."""
+
+
+def username_validation(value: str) -> str:
+    """Функция валидации имени пользователя."""
+    if not isinstance(value, str):
+        raise TypeError
+
+    if not fullmatch(r"[a-zA-Z0-9_]+$", value):
+        raise BadCharacterError
+
+    if value[0].isdigit():
+        raise StartsWithDigitError
+
+    return value
+
+
+# -
+
+# I
+
+# +
+valid_keys = ["last_name", "first_name", "username"]
+
+
+def user_validation(**kwargs: str) -> object:
+    """Функция валидации данных пользователя."""
+    if sorted(valid_keys) != sorted(kwargs.keys()):
+        raise KeyError
+
+    if not all(kwargs.values()):
+        raise KeyError
+
+    name_validation(kwargs["last_name"])
+    name_validation(kwargs["first_name"])
+    username_validation(kwargs["username"])
+
+    return kwargs
+
+
+# -
+
+# J
+
+
+# +
+class MinLengthError(Exception):
+    """Ошибка: если пароль меньше заданной длины."""
+
+
+class PossibleCharError(Exception):
+    """Ошибка: в пароле используется недопустимый символ."""
+
+
+class NeedCharError(Exception):
+    """Ошибка: в пароле не найдено ни одного обязательного символа."""
+
+
+default_valid_chars = "abcdefzhiklmnopqrstvxABCDEFZHIKLMNOPQRSTVX0123456789"
+
+
+def password_validation(
+    password: str,
+    min_length: int = 8,
+    possible_chars: str = default_valid_chars,
+    at_least_one: Callable[[str], bool] = str.isdigit,
+) -> str:
+    """Функция валидации пароля пользователя."""
+    if not isinstance(password, str):
+        raise TypeError
+
+    if len(password) < min_length:
+        raise MinLengthError
+
+    if any(char not in possible_chars for char in password):
+        raise PossibleCharError
+
+    if all(not at_least_one(char) for char in password):
+        raise NeedCharError
+
+    hash_object = sha256()
+    hash_object.update(password.encode())
+    hex_hash = hash_object.hexdigest()
+
+    return hex_hash
+
+
+print(password_validation("Hello12345"))
diff --git a/Python/yandex-python-handbook/chapter_6_1.ipynb b/Python/yandex-python-handbook/chapter_6_1.ipynb
new file mode 100644
index 00000000..d5c31083
--- /dev/null
+++ b/Python/yandex-python-handbook/chapter_6_1.ipynb
@@ -0,0 +1,311 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "144d3bac",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "\"\"\"\n",
+    "Задания к главе 6.1.\n",
+    "\n",
+    "Модули math и numpy\n",
+    "\n",
+    "Хендбук Яндекс \"Основы Python\".\n",
+    "\"\"\""
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "d9028306",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "A"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "ecd002ff",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import math\n",
+    "import sys\n",
+    "from typing import Literal\n",
+    "\n",
+    "import numpy as np\n",
+    "from numpy.typing import NDArray  # type: ignore\n",
+    "\n",
+    "x_var = float(input())\n",
+    "\n",
+    "a_el = math.log(math.pow(x_var, 3 / 16), 32)\n",
+    "b_el = math.pow(x_var, math.cos(math.pi * x_var / (2 * math.e)))\n",
+    "c_el = math.pow(math.sin(x_var / math.pi), 2)\n",
+    "\n",
+    "result = a_el + b_el - c_el\n",
+    "\n",
+    "print(result)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "942bcb6f",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "B"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "24d58461",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "for row in sys.stdin:\n",
+    "    array_b = map(int, row[0:-1].split(\" \"))\n",
+    "    result = math.gcd(*array_b)\n",
+    "    print(result)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "c44ac8ab",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "C"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "e8006a6c",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "members, seats = map(int, input().split(\" \"))\n",
+    "\n",
+    "combinations = math.comb(members, seats)\n",
+    "in_place_combinations = combinations * seats // members\n",
+    "\n",
+    "print(in_place_combinations, combinations)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "bd2004d4",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "D"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "1287244b",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "array_d = list(map(float, input().split(\" \")))\n",
+    "\n",
+    "print(math.pow(math.prod(array_d), 1 / len(array_d)))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "a14327ea",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "E"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "246e3cd1",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "x1, y1 = map(float, input().split(\" \"))\n",
+    "\n",
+    "p_x2, p_y2 = map(float, input().split(\" \"))\n",
+    "\n",
+    "x2 = p_x2 * math.cos(p_y2)\n",
+    "y2 = p_x2 * math.sin(p_y2)\n",
+    "\n",
+    "distance = math.dist((x1, y2), (x2, y2))\n",
+    "\n",
+    "print(distance)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "2df858d8",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "F"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "d71637b0",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def multiplication_matrix(size: int) -> NDArray[np.int_]:\n",
+    "    \"\"\"Построение таблицы умножения.\"\"\"\n",
+    "    numbers = np.arange(1, size + 1)\n",
+    "    matrix: NDArray[np.int_] = np.outer(numbers, numbers)\n",
+    "\n",
+    "    return matrix"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "719a93df",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "G"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "cca8ef95",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def make_board(size: int) -> NDArray[np.int8]:\n",
+    "    \"\"\"Создает шахматную доску размера size * size.\n",
+    "\n",
+    "    Белые клетки - 1, чернные - 0.\n",
+    "    В левом верхнем углу белая клетка.\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    board = np.zeros((size, size), dtype=np.int8)\n",
+    "\n",
+    "    board[::2, ::2] = 1\n",
+    "    board[1::2, 1::2] = 1\n",
+    "\n",
+    "    return board\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "3317df58",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "H"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "cb48aa02",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def snake(\n",
+    "    width: int, height: int, direction: Literal[\"H\", \"V\"] = \"H\"\n",
+    ") -> NDArray[np.int16]:\n",
+    "    \"\"\"Создает змейку размера width * height.\"\"\"\n",
+    "    matrix = np.zeros((height, width), dtype=np.int16)\n",
+    "\n",
+    "    if direction == \"H\":\n",
+    "        for index in range(height):\n",
+    "            matrix[index] = np.arange(\n",
+    "                index * width + 1, index * width + width + 1\n",
+    "            )\n",
+    "\n",
+    "        matrix[1::2, ::] = matrix[1::2, ::-1]\n",
+    "    else:\n",
+    "        for index in range(height):\n",
+    "            matrix[index] = np.arange(index + 1, width * height + 1, height)\n",
+    "\n",
+    "        matrix[::, 1::2] = matrix[::-1, 1::2]\n",
+    "\n",
+    "    return matrix"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "44a2f213",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "I"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "342d1f05",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def rotate(matrix: NDArray[np.int_], degrees: int) -> NDArray[np.int_]:\n",
+    "    \"\"\"Поворачивает матрицу на заданное число градусов.\n",
+    "\n",
+    "    Число градусов должно быть кратно 90.\n",
+    "    Поворот происходит по часовой стрелке.\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    rotated_matrix: NDArray[np.int_] = np.rot90(\n",
+    "        matrix, k=(360 - degrees) // 90\n",
+    "    )\n",
+    "\n",
+    "    return rotated_matrix"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "2574d9c7",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "J"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "87e43170",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def stairs(array: NDArray[np.int_]) -> NDArray[np.int_]:\n",
+    "    \"\"\"Создает матрицу по вектору.\n",
+    "\n",
+    "    Каждая строка является копией вектора со смещение.\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    size = array.size\n",
+    "    matrix: NDArray[np.int_] = np.tile(array, (size, 1))\n",
+    "\n",
+    "    for index in range(1, size):\n",
+    "        matrix[index] = np.roll(matrix[index], index)\n",
+    "\n",
+    "    return matrix"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "base",
+   "language": "python",
+   "name": "python3"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.12.7"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 5
+}
diff --git a/Python/yandex-python-handbook/chapter_6_1.py b/Python/yandex-python-handbook/chapter_6_1.py
new file mode 100644
index 00000000..15914c77
--- /dev/null
+++ b/Python/yandex-python-handbook/chapter_6_1.py
@@ -0,0 +1,154 @@
+"""Задания к главе 6.1.
+
+Модули math и numpy
+
+Хендбук Яндекс "Основы Python".
+"""
+
+# A
+
+# +
+import math
+import sys
+from typing import Literal
+
+import numpy as np
+from numpy.typing import NDArray  # type: ignore
+
+x_var = float(input())
+
+a_el = math.log(math.pow(x_var, 3 / 16), 32)
+b_el = math.pow(x_var, math.cos(math.pi * x_var / (2 * math.e)))
+c_el = math.pow(math.sin(x_var / math.pi), 2)
+
+result = a_el + b_el - c_el
+
+print(result)
+# -
+
+# B
+
+for row in sys.stdin:
+    array_b = map(int, row[0:-1].split(" "))
+    result = math.gcd(*array_b)
+    print(result)
+
+# C
+
+# +
+members, seats = map(int, input().split(" "))
+
+combinations = math.comb(members, seats)
+in_place_combinations = combinations * seats // members
+
+print(in_place_combinations, combinations)
+# -
+
+# D
+
+# +
+array_d = list(map(float, input().split(" ")))
+
+print(math.pow(math.prod(array_d), 1 / len(array_d)))
+# -
+
+# E
+
+# +
+x1, y1 = map(float, input().split(" "))
+
+p_x2, p_y2 = map(float, input().split(" "))
+
+x2 = p_x2 * math.cos(p_y2)
+y2 = p_x2 * math.sin(p_y2)
+
+distance = math.dist((x1, y2), (x2, y2))
+
+print(distance)
+
+
+# -
+
+# F
+
+
+def multiplication_matrix(size: int) -> NDArray[np.int_]:
+    """Построение таблицы умножения."""
+    numbers = np.arange(1, size + 1)
+    matrix: NDArray[np.int_] = np.outer(numbers, numbers)
+
+    return matrix
+
+
+# G
+
+
+def make_board(size: int) -> NDArray[np.int8]:
+    """Создает шахматную доску размера size * size.
+
+    Белые клетки - 1, чернные - 0.
+    В левом верхнем углу белая клетка.
+    """
+    board = np.zeros((size, size), dtype=np.int8)
+
+    board[::2, ::2] = 1
+    board[1::2, 1::2] = 1
+
+    return board
+
+
+# H
+
+
+def snake(
+    width: int, height: int, direction: Literal["H", "V"] = "H"
+) -> NDArray[np.int16]:
+    """Создает змейку размера width * height."""
+    matrix = np.zeros((height, width), dtype=np.int16)
+
+    if direction == "H":
+        for index in range(height):
+            matrix[index] = np.arange(
+                index * width + 1, index * width + width + 1
+            )
+
+        matrix[1::2, ::] = matrix[1::2, ::-1]
+    else:
+        for index in range(height):
+            matrix[index] = np.arange(index + 1, width * height + 1, height)
+
+        matrix[::, 1::2] = matrix[::-1, 1::2]
+
+    return matrix
+
+
+# I
+
+
+def rotate(matrix: NDArray[np.int_], degrees: int) -> NDArray[np.int_]:
+    """Поворачивает матрицу на заданное число градусов.
+
+    Число градусов должно быть кратно 90. Поворот происходит по часовой стрелке.
+    """
+    rotated_matrix: NDArray[np.int_] = np.rot90(
+        matrix, k=(360 - degrees) // 90
+    )
+
+    return rotated_matrix
+
+
+# J
+
+
+def stairs(array: NDArray[np.int_]) -> NDArray[np.int_]:
+    """Создает матрицу по вектору.
+
+    Каждая строка является копией вектора со смещение.
+    """
+    size = array.size
+    matrix: NDArray[np.int_] = np.tile(array, (size, 1))
+
+    for index in range(1, size):
+        matrix[index] = np.roll(matrix[index], index)
+
+    return matrix
diff --git a/Python/yandex-python-handbook/chapter_6_2.ipynb b/Python/yandex-python-handbook/chapter_6_2.ipynb
new file mode 100644
index 00000000..9fc119f4
--- /dev/null
+++ b/Python/yandex-python-handbook/chapter_6_2.ipynb
@@ -0,0 +1,346 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "144d3bac",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "\"\"\"\n",
+    "Задания к главе 6.2.\n",
+    "\n",
+    "Модуль pandas\n",
+    "\n",
+    "Хендбук Яндекс \"Основы Python\".\n",
+    "\"\"\""
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "d9028306",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "A"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "ecd002ff",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "from typing import Callable\n",
+    "\n",
+    "import numpy as np\n",
+    "import pandas as pd\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "def length_stats_a(text: str) -> pd.Series:  # type: ignore\n",
+    "    \"\"\"Функция преобразует текст в Series с длинами слов.\"\"\"\n",
+    "    words = \"\".join(char for char in text if char.isalpha() or char.isspace())\n",
+    "\n",
+    "    sorted_words = sorted(set(words.lower().split()))\n",
+    "\n",
+    "    return pd.Series((len(word) for word in sorted_words), index=sorted_words)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "942bcb6f",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "B"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "24d58461",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def length_stats_b(text: str) -> tuple[pd.Series, pd.Series]:  # type: ignore\n",
+    "    \"\"\"Функция преобразует текст в Series с длинами слов.\n",
+    "\n",
+    "    Возвращает два объекта: с четными и нечетными длинами слов.\n",
+    "    \"\"\"\n",
+    "    words = \"\".join(char for char in text if char.isalpha() or char.isspace())\n",
+    "\n",
+    "    sorted_words = sorted(set(words.lower().split()))\n",
+    "\n",
+    "    even: dict[str, int] = {}\n",
+    "    odd: dict[str, int] = {}\n",
+    "\n",
+    "    for word in sorted_words:\n",
+    "        length = len(word)\n",
+    "\n",
+    "        if length % 2 == 0:\n",
+    "            even[word] = length\n",
+    "        else:\n",
+    "            odd[word] = length\n",
+    "\n",
+    "    return (pd.Series(odd, dtype=\"int64\"), pd.Series(even, dtype=\"int64\"))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "c44ac8ab",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "C"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "e8006a6c",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# mypy: ignore-errors\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "def cheque(price_list: pd.Series, **kwargs: int) -> pd.DataFrame:\n",
+    "    \"\"\"Формирует DataFrame с данными о продуктах.\"\"\"\n",
+    "    products: list[str] = sorted(name for name in kwargs)\n",
+    "    prices: list[int] = [price_list[name].item() for name in products]\n",
+    "    numbers: list[int] = [kwargs[name] for name in products]\n",
+    "    costs: list[int] = [\n",
+    "        prices[index] * numbers[index] for index in range(len(products))\n",
+    "    ]\n",
+    "\n",
+    "    return pd.DataFrame(\n",
+    "        {\n",
+    "            \"product\": products,\n",
+    "            \"price\": prices,\n",
+    "            \"number\": numbers,\n",
+    "            \"cost\": costs,\n",
+    "        }\n",
+    "    )"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "bd2004d4",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "D"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "1287244b",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def discount(products: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:\n",
+    "    \"\"\"Применяет скидку, если товаров больше двух.\"\"\"\n",
+    "    copy = products.copy()\n",
+    "\n",
+    "    mask = copy[\"number\"] > 2\n",
+    "    copy.loc[mask, \"cost\"] = copy.loc[mask, \"cost\"] / 2\n",
+    "\n",
+    "    return copy"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "a14327ea",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "E"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "246e3cd1",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# fmt: off\n",
+    "def get_long(\n",
+    "    words: pd.Series,  # type: ignore\n",
+    "    min_length: int = 5\n",
+    ") -> pd.Series:  # type: ignore\n",
+    "    \"\"\"Возвращает Series со словами не короче min_length.\"\"\"\n",
+    "    return words[words >= min_length]\n",
+    "# fmt: on"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "2df858d8",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "F"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "d71637b0",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def best(journal: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:\n",
+    "    \"\"\"Функция отфильтровывает ударников из переданного DataFrame.\"\"\"\n",
+    "    columns = [\"maths\", \"physics\", \"computer science\"]\n",
+    "\n",
+    "    mask = (journal[columns] > 3).all(axis=1)\n",
+    "    return journal[mask]"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "719a93df",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "G"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "cca8ef95",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def need_to_work_better(journal: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:\n",
+    "    \"\"\"Функция отфильтровывает тех, у кого есть 2.\"\"\"\n",
+    "    columns = [\"maths\", \"physics\", \"computer science\"]\n",
+    "\n",
+    "    mask = (journal[columns] == 2).any(axis=1)\n",
+    "    return journal.loc[mask]"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "3317df58",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "H"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "cb48aa02",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def update(journal: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:\n",
+    "    \"\"\"Считает средний балл и сортирует студентов.\"\"\"\n",
+    "    columns = [\"maths\", \"physics\", \"computer science\"]\n",
+    "\n",
+    "    copy = journal.copy()\n",
+    "\n",
+    "    copy[\"average\"] = copy[columns].mean(axis=1)\n",
+    "\n",
+    "    return copy.sort_values([\"average\", \"name\"], ascending=(False, True))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "44a2f213",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "I"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "342d1f05",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "x1, y1 = map(int, input().split())\n",
+    "x2, y2 = map(int, input().split())\n",
+    "\n",
+    "max_x = x2\n",
+    "max_y = y1\n",
+    "min_x = x1\n",
+    "min_y = y2\n",
+    "\n",
+    "shots = pd.read_csv(\"data.csv\")\n",
+    "\n",
+    "filtered = shots[\n",
+    "    all(\n",
+    "        [\n",
+    "            (shots[\"x\"] <= max_x),\n",
+    "            (shots[\"x\"] >= min_x),\n",
+    "            (shots[\"y\"] <= max_y),\n",
+    "            (shots[\"y\"] >= min_y),\n",
+    "        ]\n",
+    "    )\n",
+    "]\n",
+    "\n",
+    "print(filtered)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "2574d9c7",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "J"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "87e43170",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def values(\n",
+    "    func: Callable[[float], float],\n",
+    "    start: float,\n",
+    "    end: float,\n",
+    "    step: float,\n",
+    ") -> pd.Series:  # type: ignore\n",
+    "    \"\"\"Возвращает Series значений функции в точках диапазона.\"\"\"\n",
+    "    indexes = np.arange(start, end + step, step)\n",
+    "\n",
+    "    stpes = (func(index) for index in indexes)\n",
+    "\n",
+    "    return pd.Series(stpes, indexes)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "def min_extremum(data: pd.Series) -> float:  # type: ignore\n",
+    "    \"\"\"Возвращает минимум из Series.\"\"\"\n",
+    "    return float(data.idxmin())\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "def max_extremum(data: pd.Series) -> float:  # type: ignore\n",
+    "    \"\"\"Возвращает максимум из Series.\"\"\"\n",
+    "    return data[data == data.max()].index.max()"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "base",
+   "language": "python",
+   "name": "python3"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.12.7"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 5
+}
diff --git a/Python/yandex-python-handbook/chapter_6_2.py b/Python/yandex-python-handbook/chapter_6_2.py
new file mode 100644
index 00000000..54fc2f67
--- /dev/null
+++ b/Python/yandex-python-handbook/chapter_6_2.py
@@ -0,0 +1,196 @@
+"""Задания к главе 6.2.
+
+Модуль pandas
+
+Хендбук Яндекс "Основы Python".
+"""
+
+# A
+
+# +
+from typing import Callable
+
+import numpy as np
+import pandas as pd
+
+
+def length_stats_a(text: str) -> pd.Series:  # type: ignore
+    """Функция преобразует текст в Series с длинами слов."""
+    words = "".join(char for char in text if char.isalpha() or char.isspace())
+
+    sorted_words = sorted(set(words.lower().split()))
+
+    return pd.Series((len(word) for word in sorted_words), index=sorted_words)
+
+
+# -
+
+# B
+
+
+def length_stats_b(text: str) -> tuple[pd.Series, pd.Series]:  # type: ignore
+    """Функция преобразует текст в Series с длинами слов.
+
+    Возвращает два объекта: с четными и нечетными длинами слов.
+    """
+    words = "".join(char for char in text if char.isalpha() or char.isspace())
+
+    sorted_words = sorted(set(words.lower().split()))
+
+    even: dict[str, int] = {}
+    odd: dict[str, int] = {}
+
+    for word in sorted_words:
+        length = len(word)
+
+        if length % 2 == 0:
+            even[word] = length
+        else:
+            odd[word] = length
+
+    return (pd.Series(odd, dtype="int64"), pd.Series(even, dtype="int64"))
+
+
+# C
+
+# +
+# mypy: ignore-errors
+
+
+def cheque(price_list: pd.Series, **kwargs: int) -> pd.DataFrame:
+    """Формирует DataFrame с данными о продуктах."""
+    products: list[str] = sorted(name for name in kwargs)
+    prices: list[int] = [price_list[name].item() for name in products]
+    numbers: list[int] = [kwargs[name] for name in products]
+    costs: list[int] = [
+        prices[index] * numbers[index] for index in range(len(products))
+    ]
+
+    return pd.DataFrame(
+        {
+            "product": products,
+            "price": prices,
+            "number": numbers,
+            "cost": costs,
+        }
+    )
+
+
+# -
+
+# D
+
+
+def discount(products: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
+    """Применяет скидку, если товаров больше двух."""
+    copy = products.copy()
+
+    mask = copy["number"] > 2
+    copy.loc[mask, "cost"] = copy.loc[mask, "cost"] / 2
+
+    return copy
+
+
+# E
+
+# fmt: off
+def get_long(
+    words: pd.Series,  # type: ignore
+    min_length: int = 5
+) -> pd.Series:  # type: ignore
+    """Возвращает Series со словами не короче min_length."""
+    return words[words >= min_length]
+# fmt: on
+
+
+# F
+
+
+def best(journal: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
+    """Функция отфильтровывает ударников из переданного DataFrame."""
+    columns = ["maths", "physics", "computer science"]
+
+    mask = (journal[columns] > 3).all(axis=1)
+    return journal[mask]
+
+
+# G
+
+
+def need_to_work_better(journal: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
+    """Функция отфильтровывает тех, у кого есть 2."""
+    columns = ["maths", "physics", "computer science"]
+
+    mask = (journal[columns] == 2).any(axis=1)
+    return journal.loc[mask]
+
+
+# H
+
+
+def update(journal: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
+    """Считает средний балл и сортирует студентов."""
+    columns = ["maths", "physics", "computer science"]
+
+    copy = journal.copy()
+
+    copy["average"] = copy[columns].mean(axis=1)
+
+    return copy.sort_values(["average", "name"], ascending=(False, True))
+
+
+# I
+
+# +
+x1, y1 = map(int, input().split())
+x2, y2 = map(int, input().split())
+
+max_x = x2
+max_y = y1
+min_x = x1
+min_y = y2
+
+shots = pd.read_csv("data.csv")
+
+filtered = shots[
+    all(
+        [
+            (shots["x"] <= max_x),
+            (shots["x"] >= min_x),
+            (shots["y"] <= max_y),
+            (shots["y"] >= min_y),
+        ]
+    )
+]
+
+print(filtered)
+
+
+# -
+
+# J
+
+
+# +
+def values(
+    func: Callable[[float], float],
+    start: float,
+    end: float,
+    step: float,
+) -> pd.Series:  # type: ignore
+    """Возвращает Series значений функции в точках диапазона."""
+    indexes = np.arange(start, end + step, step)
+
+    stpes = (func(index) for index in indexes)
+
+    return pd.Series(stpes, indexes)
+
+
+def min_extremum(data: pd.Series) -> float:  # type: ignore
+    """Возвращает минимум из Series."""
+    return float(data.idxmin())
+
+
+def max_extremum(data: pd.Series) -> float:  # type: ignore
+    """Возвращает максимум из Series."""
+    return data[data == data.max()].index.max()
diff --git a/Python/yandex-python-handbook/chapter_6_3.ipynb b/Python/yandex-python-handbook/chapter_6_3.ipynb
new file mode 100644
index 00000000..2bf6d481
--- /dev/null
+++ b/Python/yandex-python-handbook/chapter_6_3.ipynb
@@ -0,0 +1,291 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "144d3bac",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "\"\"\"\n",
+    "Задания к главе 6.3.\n",
+    "\n",
+    "Модуль requests\n",
+    "\n",
+    "Хендбук Яндекс \"Основы Python\".\n",
+    "\"\"\""
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "d9028306",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "A"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "ecd002ff",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import sys\n",
+    "\n",
+    "from requests import delete, get, post, put\n",
+    "\n",
+    "base_host = \"http://127.0.0.1:5000\"\n",
+    "\n",
+    "response = get(base_host, timeout=5000)\n",
+    "\n",
+    "message = response.content.decode(\"utf-8\")\n",
+    "\n",
+    "print(message)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "942bcb6f",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "B"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "24d58461",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "base_host = f\"http://{input()}\"\n",
+    "\n",
+    "result = 0\n",
+    "\n",
+    "while response_b := int(get(base_host, timeout=5000).text):\n",
+    "    result += response_b\n",
+    "\n",
+    "print(result)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "c44ac8ab",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "C"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "e8006a6c",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "base_host = f\"http://{input()}\"\n",
+    "\n",
+    "response_c = get(base_host, timeout=5000).json()\n",
+    "\n",
+    "sum_c = 0\n",
+    "for item in response_c:\n",
+    "    sum_c += item if isinstance(item, int) else 0\n",
+    "\n",
+    "print(sum_c)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "bd2004d4",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "D"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "1287244b",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "base_host = f\"http://{input()}\"\n",
+    "key = input()\n",
+    "\n",
+    "response_d = get(base_host, timeout=5000).json()\n",
+    "\n",
+    "print(response_d.get(key, \"No data\"))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "a14327ea",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "E"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "246e3cd1",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "host, *paths = map(str.strip, sys.stdin)\n",
+    "\n",
+    "results = [get(f\"http://{host}{path}\", timeout=5000).json() for path in paths]\n",
+    "\n",
+    "print(sum(sum(nums) for nums in results))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "2df858d8",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "F"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "d71637b0",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "host = f\"http://{input()}\"\n",
+    "\n",
+    "users = get(f\"{host}/users\", timeout=5000).json()\n",
+    "\n",
+    "names = list(\n",
+    "    map(lambda user: f\"{user['last_name']} {user['first_name']}\", users)\n",
+    ")\n",
+    "\n",
+    "print(\"\\n\".join(sorted(names)))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "719a93df",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "G"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "cca8ef95",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "host = f\"http://{input()}\"\n",
+    "user_id = input()\n",
+    "\n",
+    "text = \"\".join(string for string in sys.stdin)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "try:\n",
+    "    user = get(f\"{host}/users/{user_id}\", timeout=5000).json()\n",
+    "except ValueError:\n",
+    "    print(\"Пользователь не найден\")\n",
+    "else:\n",
+    "    for key in user:\n",
+    "        text = text.replace(f\"{{{key}}}\", str(user[key]))\n",
+    "    print(text)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "bccc767d",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "H"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "eac9e370",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "keys = [\"username\", \"last_name\", \"first_name\", \"email\"]\n",
+    "\n",
+    "host, *data = map(str.strip, sys.stdin)\n",
+    "\n",
+    "user_dict: dict[str, str] = dict(zip(keys, data))\n",
+    "\n",
+    "post(f\"http://{host}/users/\", json=user_dict, timeout=5000)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "44a2f213",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "I"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "342d1f05",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "host, user_id, *updated_data = map(str.strip, sys.stdin)\n",
+    "\n",
+    "updated_data_dict: dict[str, str] = dict(\n",
+    "    map(lambda item: item.split(\"=\"), updated_data)\n",
+    ")\n",
+    "\n",
+    "print(updated_data_dict)\n",
+    "put(f\"http://{host}/users/{user_id}\", json=updated_data_dict, timeout=5000)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "2574d9c7",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "J"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "87e43170",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "host, user_id = map(str.strip, sys.stdin)\n",
+    "\n",
+    "delete(f\"http://{host}/users/{user_id}\", timeout=5000)"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "base",
+   "language": "python",
+   "name": "python3"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.12.7"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 5
+}
diff --git a/Python/yandex-python-handbook/chapter_6_3.py b/Python/yandex-python-handbook/chapter_6_3.py
new file mode 100644
index 00000000..5baf121e
--- /dev/null
+++ b/Python/yandex-python-handbook/chapter_6_3.py
@@ -0,0 +1,127 @@
+# %%
+"""Задания к главе 6.3.
+
+Модуль requests
+
+Хендбук Яндекс "Основы Python".
+"""
+
+# A
+
+# %%
+import sys
+
+from requests import delete, get, post, put
+
+base_host = "http://127.0.0.1:5000"
+
+response = get(base_host, timeout=5000)
+
+message = response.content.decode("utf-8")
+
+print(message)
+
+# B
+
+# %%
+base_host = f"http://{input()}"
+
+result = 0
+
+while response_b := int(get(base_host, timeout=5000).text):
+    result += response_b
+
+print(result)
+
+# C
+
+# %%
+base_host = f"http://{input()}"
+
+response_c = get(base_host, timeout=5000).json()
+
+sum_c = 0
+for item in response_c:
+    sum_c += item if isinstance(item, int) else 0
+
+print(sum_c)
+
+# D
+
+# %%
+base_host = f"http://{input()}"
+key = input()
+
+response_d = get(base_host, timeout=5000).json()
+
+print(response_d.get(key, "No data"))
+
+# E
+
+# %%
+host, *paths = map(str.strip, sys.stdin)
+
+results = [get(f"http://{host}{path}", timeout=5000).json() for path in paths]
+
+print(sum(sum(nums) for nums in results))
+
+# F
+
+# %%
+host = f"http://{input()}"
+
+users = get(f"{host}/users", timeout=5000).json()
+
+names = list(
+    map(lambda user: f"{user['last_name']} {user['first_name']}", users)
+)
+
+print("\n".join(sorted(names)))
+
+# G
+
+# %%
+host = f"http://{input()}"
+user_id = input()
+
+text = "".join(string for string in sys.stdin)
+
+
+try:
+    user = get(f"{host}/users/{user_id}", timeout=5000).json()
+except ValueError:
+    print("Пользователь не найден")
+else:
+    for key in user:
+        text = text.replace(f"{{{key}}}", str(user[key]))
+    print(text)
+
+# H
+
+# %%
+keys = ["username", "last_name", "first_name", "email"]
+
+host, *data = map(str.strip, sys.stdin)
+
+user_dict: dict[str, str] = dict(zip(keys, data))
+
+post(f"http://{host}/users/", json=user_dict, timeout=5000)
+
+# I
+
+# %%
+host, user_id, *updated_data = map(str.strip, sys.stdin)
+
+updated_data_dict: dict[str, str] = dict(
+    map(lambda item: item.split("="), updated_data)
+)
+
+print(updated_data_dict)
+put(f"http://{host}/users/{user_id}", json=updated_data_dict, timeout=5000)
+
+# J
+
+# %%
+host, user_id = map(str.strip, sys.stdin)
+
+delete(f"http://{host}/users/{user_id}", timeout=5000)
diff --git a/README.md b/README.md
index edcf18ea..22f91dfb 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -1,2 +1,11 @@
 # Data-Science-For-Beginners-from-scratch-SENATOROV
-Командный репозиторий.
+
+Учебный проект
+
+```
+project_root/
+├── requirements.txt          # зависимости проекта
+├── setup.py                  # (если проект - пакет)
+├── README.md                 # описание проекта
+└── LICENSE                   # лицензия
+```
diff --git a/config.cfg b/config.cfg
index bfead2ca..43d7a3a1 100644
--- a/config.cfg
+++ b/config.cfg
@@ -1,2 +1,2 @@
 [flake8]
-max-line-length = 79
+max-line-length = 90
diff --git a/github/opensource.ipynb b/github/opensource.ipynb
new file mode 100644
index 00000000..cdee54f2
--- /dev/null
+++ b/github/opensource.ipynb
@@ -0,0 +1,90 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "6ad48f15",
+   "metadata": {
+    "vscode": {
+     "languageId": "plaintext"
+    }
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "\"\"\"\n",
+    "Issue #8 Контрибьютинг в Open Source.\n",
+    "\n",
+    "https://github.com/SENATOROVAI/intro-cs/issues/8\n",
+    "\"\"\""
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "6b9f76f1",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "1. Есть ли у него лицензия? Обычно в корне репозитория находится файл LICENSE.\n",
+    "Да\n",
+    "\n",
+    "2. Напишите название понравившейся компании и ссылку на репозиторий\n",
+    "First Contributions\n",
+    "https://github.com/firstcontributions/first-contributions\n",
+    "\n",
+    "3. Проект активно принимает стороннюю помощь?\n",
+    "Да\n",
+    "\n",
+    "4. Напишите второе улучшение которое вы сделали\n",
+    "Внес себя в список контрибьюторов.\n",
+    "\n",
+    "5. Посмотрите на коммиты в основной ветке, напишите общее количество\n",
+    "12065\n",
+    "\n",
+    "6. Когда был последний коммит?\n",
+    "1 час назад\n",
+    "\n",
+    "7. Сколько контрибьюторов у проекта?\n",
+    "Более 5000\n",
+    "\n",
+    "8. Как часто люди коммитят в репозиторий? (На GitHub выяснить это можно, кликнув по ссылке «Commits» в верхней панели.)\n",
+    "Несколько коммитов в час\n",
+    "\n",
+    "9. Сколько сейчас открытых ишью?\n",
+    "56\n",
+    "\n",
+    "10. Быстро ли мейнтейнеры реагируют на ишью после того, когда они открываются?\n",
+    "Быстро\n",
+    "\n",
+    "11. Ведётся ли активное обсуждение ишью?\n",
+    "При необходимости\n",
+    "\n",
+    "12. Есть ли недавно созданные ишью?\n",
+    "Да\n",
+    "\n",
+    "13. Есть ли закрытые ишью? (На странице Issues GitHub-репозитория щелкните на вкладку «Closed», чтобы увидеть закрытые ишью.)\n",
+    "Да\n",
+    "\n",
+    "14. Сколько сейчас открытых пул-реквестов?\n",
+    "53\n",
+    "\n",
+    "15. Быстро ли мейнтейнеры реагируют на пул-реквесты после их открытия?\n",
+    "Мой влили через несколько минут\n",
+    "\n",
+    "16. Ведётся ли активное обсуждение пул-реквестов?\n",
+    "Нет\n",
+    "\n",
+    "17. Есть ли недавно отправленные пул-реквесты?\n",
+    "Да\n",
+    "\n",
+    "18. Как давно были объединены пул-реквесты? (На странице Pull Request GitHub-репозитория щелкните на вкладку «Closed», чтобы увидеть закрытые пул-реквесты.)\n",
+    "Час назад"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "name": "python"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 5
+}
diff --git a/github/opensource.py b/github/opensource.py
new file mode 100644
index 00000000..f3c1a5f3
--- /dev/null
+++ b/github/opensource.py
@@ -0,0 +1,59 @@
+"""Issue #8 Контрибьютинг в Open Source.
+
+https://github.com/SENATOROVAI/intro-cs/issues/8
+"""
+
+# 1. Есть ли у него лицензия? Обычно в корне репозитория находится файл LICENSE.
+# Да
+#
+# 2. Напишите название понравившейся компании и ссылку на репозиторий
+# First Contributions
+# https://github.com/firstcontributions/first-contributions
+#
+# 3. Проект активно принимает стороннюю помощь?
+# Да
+#
+# 4. Напишите второе улучшение которое вы сделали
+# Внес себя в список контрибьюторов.
+#
+# 5. Посмотрите на коммиты в основной ветке, напишите общее количество
+# 12065
+#
+# 6. Когда был последний коммит?
+# 1 час назад
+#
+# 7. Сколько контрибьюторов у проекта?
+# Более 5000
+#
+# 8. Как часто люди коммитят в репозиторий? (На GitHub выяснить это можно, кликнув по ссылке «Commits» в верхней панели.)
+# Несколько коммитов в час
+#
+# 9. Сколько сейчас открытых ишью?
+# 56
+#
+# 10. Быстро ли мейнтейнеры реагируют на ишью после того, когда они открываются?
+# Быстро
+#
+# 11. Ведётся ли активное обсуждение ишью?
+# При необходимости
+#
+# 12. Есть ли недавно созданные ишью?
+# Да
+#
+# 13. Есть ли закрытые ишью? (На странице Issues GitHub-репозитория щелкните на вкладку «Closed», чтобы увидеть закрытые ишью.)
+# Да
+#
+# 14. Сколько сейчас открытых пул-реквестов?
+# 53
+#
+# 15. Быстро ли мейнтейнеры реагируют на пул-реквесты после их открытия?
+# Мой влили через несколько минут
+#
+# 16. Ведётся ли активное обсуждение пул-реквестов?
+# Нет
+#
+# 17. Есть ли недавно отправленные пул-реквесты?
+# Да
+#
+# 18. Как давно были объединены пул-реквесты? (На странице Pull Request GitHub-репозитория щелкните на вкладку «Closed», чтобы увидеть закрытые пул-реквесты.)
+# Час назад
diff --git a/github/quiz.ipynb b/github/quiz.ipynb
new file mode 100644
index 00000000..971ca29e
--- /dev/null
+++ b/github/quiz.ipynb
@@ -0,0 +1,192 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "6b04467c",
+   "metadata": {
+    "vscode": {
+     "languageId": "plaintext"
+    }
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "\"\"\"\n",
+    "Issue #8 Контрибьютинг в Open Source.\n",
+    "\n",
+    "https://github.com/SENATOROVAI/intro-cs/issues/8\n",
+    "\"\"\""
+   ]
+  },
+  {
+   "attachments": {
+    "image.png": {
+     "image/png": "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"
+    }
+   },
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "5ebeb9d9",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "1.1. Что такое GitHub?\n",
+    "Портал для совместной разработки с использованием системы контроля версий Git.\n",
+    "\n",
+    "1.2. Как GitHub связан с Git?\n",
+    "GitHub построен на основе Git.\n",
+    "\n",
+    "1.3. Чем отличается fork репозитория от его клонирования (clone)?\n",
+    "При fork создается копия начального репозитория в аккаунте пользователя, полностью подконтрольная пользователю. При этом сохраняется связь с оригинальным репозиторием.\n",
+    "При clone происходит копирование удаленного репозитория на компьютер.\n",
+    "\n",
+    "1.4. Зачем нужны и как работают pull requests?\n",
+    "Используются для того, чтобы \"слить\" изменения из одной ветки в другую.\n",
+    "В том числе для внесения изменений в оригинальный репозиторий при fork.\n",
+    "\n",
+    "1.5. GitHub использует ваш почтовый адрес для привязки ваших Git коммитов к вашей учётной записи?\n",
+    "Да\n",
+    "\n",
+    "1.6 Какая команда генерирует SSH ключ для Доступа по SSH к репозиторию\n",
+    "ssh-keygen -o\n",
+    "\n",
+    "2.1 Вставьте сюда ссылку на ваше ответвление\n",
+    "https://github.com/rizespbya/Data-Science-For-Beginners-from-scratch-SENATOROV\n",
+    "\n",
+    "2.2  вставьте сюда ссылку на вашу ветку dev\n",
+    "https://github.com/rizespbya/Data-Science-For-Beginners-from-scratch-SENATOROV/tree/dev\n",
+    "\n",
+    "2.4 вставьте номер из пункта 2\n",
+    "416\n",
+    "\n",
+    "2.6 Выполните Merge pull request (Рисунок 116), вставьте сюда ссылку на ваш пул реквест\n",
+    "https://github.com/rizespbya/Data-Science-For-Beginners-from-scratch-SENATOROV/pull/1\n",
+    "\n",
+    "2.7 Вставьте сюда ссылку на закрытые пул реквесты\n",
+    "https://github.com/SENATOROVAI/Data-Science-For-Beginners-from-scratch-SENATOROV/pulls?q=is%3Apr+is%3Aclosed\n",
+    "\n",
+    "2.8 Как посмотреть какие файлы были в репозитории на момент определенного коммита?\n",
+    "Переходим в список коммитов -> Выбираем нужный коммит -> Browse files\n",
+    "\n",
+    "Вставьте сюда ссылку на любой коммит\n",
+    "https://github.com/rizespbya/Data-Science-For-Beginners-from-scratch-SENATOROV/commit/66a964b0227bc1989009974e6bed40e6c33a80f3\n",
+    "\n",
+    "2.9 как открыть запрос слияния, указывающий на другой запрос слияния и зачем это нужно?\n",
+    "На странице ПР кнопка Edit. Затем изменить целевую ветку.\n",
+    "\n",
+    "3. Напишите 8 пунктов, которые нужно сделать, чтобы внести вклад в чужой проект.\n",
+    "\t1. Создаем fork репозитория, в который хотим внести вклад.\n",
+    "\t2. Клонируем форкнутый репозиторий на локальный компьютер.\n",
+    "\t3. Находим ошибку в коде / место, которое можно улучшить.\n",
+    "\t4. Создаем Issue в оригинальном репозитории с понятным тайтлом, детальным описанием, по возможности прикладываем скриншоты, коды ошибок, трассировку и пр.\n",
+    "\t5. Вносим изменения в код.\n",
+    "\t6. Создаем коммит, используя ключевые слова closes и пр со ссылкой на issue.\n",
+    "\t7. Отправляем коммиты в форкнутый репозиторий.\n",
+    "\t8. Создаем ПР в оригинальный репозиторий.\n",
+    "\n",
+    "3.1. Какие практики принято соблюдать при создании Pull Request чтобы закрыть автоматический issues?\n",
+    "Какие практики принято соблюдать при создании commit чтобы закрыть автоматический issues?\n",
+    "В тайтле указываем ссылку на issue или номер issue\n",
+    "В описании используем ключевые слова со ссылкой на issue или с номером issue:\n",
+    "-close\n",
+    "-closes\n",
+    "-closed\n",
+    "-fix\n",
+    "-fixes\n",
+    "-fixed\n",
+    "-resolve\n",
+    "-resolves\n",
+    "-resolved\n",
+    "\n",
+    "3.2 Как отклонить/закрыть пул реквест? (предоставьте скриншот где это в гитхабе)\n",
+    "Кнопка Close pull request\t\n",
+    "![image.png](attachment:image.png)\n",
+    "\n",
+    "3.3 Перед отправкой пул реквеста нужно ли создавать ишьюс?\n",
+    "Можно создать ПР и без issue, но для поддержания прозрачного и понятного процесса разработки как правило заранее создают issue, над исправлением которого работают.\n",
+    "\n",
+    "3.4 В какой вкладке можно посмотреть список изменений который был в пул реквесте?\n",
+    "Files changed\n",
+    "\n",
+    "3.5 В какой вкладке находится страница обсуждений пул реквеста?\n",
+    "Conversation\n",
+    "\n",
+    "4 Можно ли открыть пул реквест, если вы ничего не вносили в FORK?\n",
+    "Нет\n",
+    "\n",
+    "4.1 Что нужно сделать чтобы открыть пул реквест?\n",
+    "Запушать изменения в Github. Затем нажать кнопку New pull request\n",
+    "\n",
+    "4.2 Что нужно сделать Если ваш Форк устарел?\n",
+    "Обновить форк.\n",
+    "Добавляем оригинальный репозиторий в remote\n",
+    "git remote add upstream https://github.com/оригинал-автор/имя-репозитория.git\n",
+    "\n",
+    "После этого в подтягиваем изменения из оригинального репозитории:\n",
+    "git fetch upstream\n",
+    "\n",
+    "И вливаем изменения в свою ветку:\n",
+    "git merge upstream/main\n",
+    "\n",
+    "4.3 Что нужно сделать если в пул реквесте имеются конфликты слияния?\n",
+    "Обновить локальной свою ветку, подтянув изменения из оригинального репозитория.\n",
+    "Разрешить конфликты.\n",
+    "Отправить изменения в Github.\n",
+    "\n",
+    "Второй вариант - перебазировать свою ветку.\n",
+    "\n",
+    "5. Что нужно сделать Для добавления отрывка кода в комментарии к ишьюсу?\n",
+    "Использовать ```...```. В идеале с указанием языка, на котором написан код.\n",
+    "\n",
+    "5.1 На какую клавишу нажать клавишу чтобы выделенный текст был включён как цитата в ваш комментарий?\n",
+    ">\n",
+    "\n",
+    "5.2 Как вставить картинку в ишьюс?\n",
+    "Перетащить картинку на поле ввода комментария. Или в поле ввода вставить картинку из буфера.\n",
+    "\n",
+    "6. Как понять что ваш форк устарел?\n",
+    "В вебинтерфейсе появится уведомление \"This branch is X commits behind [оригинальный репозиторий]:main.\"\n",
+    "Или вручную обновить remote оригинального репозитория и с помощью git log посмотреть коммиты на ветке оригинального репозитория.\n",
+    "\n",
+    "6.1 Как обновить форк?\n",
+    "Добавляем оригинальный репозиторий в remote\n",
+    "git remote add upstream https://github.com/оригинал-автор/имя-репозитория.git\n",
+    "\n",
+    "После этого в подтягиваем изменения из оригинального репозитории:\n",
+    "git fetch upstream\n",
+    "\n",
+    "И вливаем изменения в свою ветку:\n",
+    "git merge upstream/main\n",
+    "\n",
+    "7. Как добавить участников в ваш репозиторий, чтобы команда могла работать над одним репозиторием?\n",
+    "Settings -> Collaborators\n",
+    "\n",
+    "8. Какой символ нужен для упоминания кого-либо?\n",
+    "@\n",
+    "\n",
+    "8.1 Где находится Центр уведомлений, напишите ссылку\n",
+    "https://github.com/notifications\n",
+    "\n",
+    "9. Что такое и зачем нужен файл README\n",
+    "Содержит описание проекта. А так же инструкции по установке зависимостей, запуску и использованию\n",
+    "\n",
+    "9.1 Что такое и зачем нужен файл CONTRIBUTING\n",
+    "Файл, описывающий правила и стандарты для open source работы над проектом\n",
+    "\n",
+    "10. Как изменить основную ветку?\n",
+    "Settings -> General -> Default branch\n",
+    "\n",
+    "10.1 Как передать проект? какая кнопка?\n",
+    "Кнопка \"Transfer ownership\" в Settings -> General\n",
+    "\n",
+    "10.2 Что такое файл .gitignore?\n",
+    "Файл, который содержит перечень файлов и папок (в том числе в виде шаблонов), которые не должны отслеживаться."
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "name": "python"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 5
+}
diff --git a/github/quiz.py b/github/quiz.py
new file mode 100644
index 00000000..eacbf98f
--- /dev/null
+++ b/github/quiz.py
@@ -0,0 +1,156 @@
+"""Issue #8 Контрибьютинг в Open Source.
+
+https://github.com/SENATOROVAI/intro-cs/issues/8
+"""
+
+# 1.1. Что такое GitHub?
+# Портал для совместной разработки с использованием системы контроля версий Git.
+#
+# 1.2. Как GitHub связан с Git?
+# GitHub построен на основе Git.
+#
+# 1.3. Чем отличается fork репозитория от его клонирования (clone)?
+# При fork создается копия начального репозитория в аккаунте пользователя, полностью подконтрольная пользователю. При этом сохраняется связь с оригинальным репозиторием.
+# При clone происходит копирование удаленного репозитория на компьютер.
+#
+# 1.4. Зачем нужны и как работают pull requests?
+# Используются для того, чтобы "слить" изменения из одной ветки в другую.
+# В том числе для внесения изменений в оригинальный репозиторий при fork.
+#
+# 1.5. GitHub использует ваш почтовый адрес для привязки ваших Git коммитов к вашей учётной записи?
+# Да
+#
+# 1.6 Какая команда генерирует SSH ключ для Доступа по SSH к репозиторию
+# ssh-keygen -o
+#
+# 2.1 Вставьте сюда ссылку на ваше ответвление
+# https://github.com/rizespbya/Data-Science-For-Beginners-from-scratch-SENATOROV
+#
+# 2.2  вставьте сюда ссылку на вашу ветку dev
+# https://github.com/rizespbya/Data-Science-For-Beginners-from-scratch-SENATOROV/tree/dev
+#
+# 2.4 вставьте номер из пункта 2
+# 416
+#
+# 2.6 Выполните Merge pull request (Рисунок 116), вставьте сюда ссылку на ваш пул реквест
+# https://github.com/rizespbya/Data-Science-For-Beginners-from-scratch-SENATOROV/pull/1
+#
+# 2.7 Вставьте сюда ссылку на закрытые пул реквесты
+# https://github.com/SENATOROVAI/Data-Science-For-Beginners-from-scratch-SENATOROV/pulls?q=is%3Apr+is%3Aclosed
+#
+# 2.8 Как посмотреть какие файлы были в репозитории на момент определенного коммита?
+# Переходим в список коммитов -> Выбираем нужный коммит -> Browse files
+#
+# Вставьте сюда ссылку на любой коммит
+# https://github.com/rizespbya/Data-Science-For-Beginners-from-scratch-SENATOROV/commit/66a964b0227bc1989009974e6bed40e6c33a80f3
+#
+# 2.9 как открыть запрос слияния, указывающий на другой запрос слияния и зачем это нужно?
+# На странице ПР кнопка Edit. Затем изменить целевую ветку.
+#
+# 3. Напишите 8 пунктов, которые нужно сделать, чтобы внести вклад в чужой проект.
+# 	1. Создаем fork репозитория, в который хотим внести вклад.
+# 	2. Клонируем форкнутый репозиторий на локальный компьютер.
+# 	3. Находим ошибку в коде / место, которое можно улучшить.
+# 	4. Создаем Issue в оригинальном репозитории с понятным тайтлом, детальным описанием, по возможности прикладываем скриншоты, коды ошибок, трассировку и пр.
+# 	5. Вносим изменения в код.
+# 	6. Создаем коммит, используя ключевые слова closes и пр со ссылкой на issue.
+# 	7. Отправляем коммиты в форкнутый репозиторий.
+# 	8. Создаем ПР в оригинальный репозиторий.
+#
+# 3.1. Какие практики принято соблюдать при создании Pull Request чтобы закрыть автоматический issues?
+# Какие практики принято соблюдать при создании commit чтобы закрыть автоматический issues?
+# В тайтле указываем ссылку на issue или номер issue
+# В описании используем ключевые слова со ссылкой на issue или с номером issue:
+# -close
+# -closes
+# -closed
+# -fix
+# -fixes
+# -fixed
+# -resolve
+# -resolves
+# -resolved
+#
+# 3.2 Как отклонить/закрыть пул реквест? (предоставьте скриншот где это в гитхабе)
+# Кнопка Close pull request
+# ![image.png](attachment:image.png)
+#
+# 3.3 Перед отправкой пул реквеста нужно ли создавать ишьюс?
+# Можно создать ПР и без issue, но для поддержания прозрачного и понятного процесса разработки как правило заранее создают issue, над исправлением которого работают.
+#
+# 3.4 В какой вкладке можно посмотреть список изменений который был в пул реквесте?
+# Files changed
+#
+# 3.5 В какой вкладке находится страница обсуждений пул реквеста?
+# Conversation
+#
+# 4 Можно ли открыть пул реквест, если вы ничего не вносили в FORK?
+# Нет
+#
+# 4.1 Что нужно сделать чтобы открыть пул реквест?
+# Запушать изменения в Github. Затем нажать кнопку New pull request
+#
+# 4.2 Что нужно сделать Если ваш Форк устарел?
+# Обновить форк.
+# Добавляем оригинальный репозиторий в remote
+# git remote add upstream https://github.com/оригинал-автор/имя-репозитория.git
+#
+# После этого в подтягиваем изменения из оригинального репозитории:
+# git fetch upstream
+#
+# И вливаем изменения в свою ветку:
+# git merge upstream/main
+#
+# 4.3 Что нужно сделать если в пул реквесте имеются конфликты слияния?
+# Обновить локальной свою ветку, подтянув изменения из оригинального репозитория.
+# Разрешить конфликты.
+# Отправить изменения в Github.
+#
+# Второй вариант - перебазировать свою ветку.
+#
+# 5. Что нужно сделать Для добавления отрывка кода в комментарии к ишьюсу?
+# Использовать ```...```. В идеале с указанием языка, на котором написан код.
+#
+# 5.1 На какую клавишу нажать клавишу чтобы выделенный текст был включён как цитата в ваш комментарий?
+# >
+#
+# 5.2 Как вставить картинку в ишьюс?
+# Перетащить картинку на поле ввода комментария. Или в поле ввода вставить картинку из буфера.
+#
+# 6. Как понять что ваш форк устарел?
+# В вебинтерфейсе появится уведомление "This branch is X commits behind [оригинальный репозиторий]:main."
+# Или вручную обновить remote оригинального репозитория и с помощью git log посмотреть коммиты на ветке оригинального репозитория.
+#
+# 6.1 Как обновить форк?
+# Добавляем оригинальный репозиторий в remote
+# git remote add upstream https://github.com/оригинал-автор/имя-репозитория.git
+#
+# После этого в подтягиваем изменения из оригинального репозитории:
+# git fetch upstream
+#
+# И вливаем изменения в свою ветку:
+# git merge upstream/main
+#
+# 7. Как добавить участников в ваш репозиторий, чтобы команда могла работать над одним репозиторием?
+# Settings -> Collaborators
+#
+# 8. Какой символ нужен для упоминания кого-либо?
+# @
+#
+# 8.1 Где находится Центр уведомлений, напишите ссылку
+# https://github.com/notifications
+#
+# 9. Что такое и зачем нужен файл README
+# Содержит описание проекта. А так же инструкции по установке зависимостей, запуску и использованию
+#
+# 9.1 Что такое и зачем нужен файл CONTRIBUTING
+# Файл, описывающий правила и стандарты для open source работы над проектом
+#
+# 10. Как изменить основную ветку?
+# Settings -> General -> Default branch
+#
+# 10.1 Как передать проект? какая кнопка?
+# Кнопка "Transfer ownership" в Settings -> General
+#
+# 10.2 Что такое файл .gitignore?
+# Файл, который содержит перечень файлов и папок (в том числе в виде шаблонов), которые не должны отслеживаться.
diff --git a/log.ipynb b/log.ipynb
new file mode 100644
index 00000000..17bc0f8f
--- /dev/null
+++ b/log.ipynb
@@ -0,0 +1,57 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "f543d276",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "\"\"\"Логирование уроков.\"\"\""
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "62ec06cd",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "28/06 - 10/07\n",
+    "\n",
+    "1. Завел необходимые аккаунты (git, kaggle, ods, canva)\n",
+    "2. Настраивал VSCode (долго не запускался mypy)\n",
+    "3. Настроил ВПН"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "1e35fdf9",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "11/07\n",
+    "\n",
+    "1. Изучал систему отправки отчетов"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "base",
+   "language": "python",
+   "name": "python3"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.12.7"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 5
+}
diff --git a/log.py b/log.py
new file mode 100644
index 00000000..e9dc1b63
--- /dev/null
+++ b/log.py
@@ -0,0 +1,11 @@
+"""Логирование уроков."""
+
+# 28/06 - 10/07
+#
+# 1. Завел необходимые аккаунты (git, kaggle, ods, canva)
+# 2. Настраивал VSCode (долго не запускался mypy)
+# 3. Настроил ВПН
+
+# 11/07
+#
+# 1. Изучал систему отправки отчетов
diff --git a/pyproject.toml b/pyproject.toml
index 94f5ffc6..cc9c4c66 100644
--- a/pyproject.toml
+++ b/pyproject.toml
@@ -2,3 +2,6 @@
 formats = "ipynb,py:light"
 cell_metadata_filter = "-all"
 notebook_metadata_filter = "-all"
+
+[tool.black]
+line-length = 79
diff --git a/tests/quiz/dir b/tests/quiz/dir
deleted file mode 100644
index 8b137891..00000000
--- a/tests/quiz/dir
+++ /dev/null
@@ -1 +0,0 @@
-
diff --git a/tests/quiz/quiz.ipynb b/tests/quiz/quiz.ipynb
new file mode 100644
index 00000000..30fac097
--- /dev/null
+++ b/tests/quiz/quiz.ipynb
@@ -0,0 +1,289 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "374fe137",
+   "metadata": {
+    "vscode": {
+     "languageId": "plaintext"
+    }
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "\"\"\"\n",
+    "Квиз ишью Quiz #6.\n",
+    "\n",
+    "https://github.com/SENATOROVAI/intro-cs/issues/6\n",
+    "\"\"\""
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "a9093402",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Список вопросов к видео https://youtu.be/hW_7hodGxVU?si=tCEVs00xGt2q61eW (АЛГОРИТМ ПРИНЯТИЯ И ОТДАЧИ ДОМАШКИ):\n",
+    "    \n",
+    "(По желанию )В ответе подробно всё опишите и обязательно нужно указывать тайм код из видео где я это сказал, по желанию, дополнительно прикладываем скриншот из видео.\n",
+    "Если вы знаете ответы на вопросы из Вашего опыта, то таймкоды из видео не надо указывать и т.д.\n",
+    "\n",
+    "1) Как понять, что домашка пришла?\n",
+    "Чат HomeWork. Сообщение вида:\n",
+    "\"@ник прими пул\"\n",
+    "00:05\n",
+    "\n",
+    "2) Как принять домашку?\n",
+    "В Github Desktop делаем fetch origin\n",
+    "Смотрим подтянувшиеся коммиты (последний или несколько последних).\n",
+    "Затем \"Open in VSCode\".\n",
+    "00:17\n",
+    "\n",
+    "3) Зачем нужна кнопка history и какие функции появляются при нажатии правой кнопки мыши на коммит?\n",
+    "Кнопка history открывает историю коммитов. При клике правой кнопкой на коммит открывается контекстное меню, в котором доступны операции с коммитом: Reset, Revert, Amend, View on Github и пр.\n",
+    "00:33\n",
+    "\n",
+    "3.1) Где брать ссылку на коммит? куда её отправлять? \n",
+    "Ссылку на коммит берем в github на странице коммита.\n",
+    "Скидываем в чат HomeWork с припиской \"Коммит отдал\"\n",
+    "03:59\n",
+    "\n",
+    "4) Что такое файл лога?\n",
+    "Файл log.ipynb надо заполнять в конце каждого урока. Заносить информацию о том, что было сделано.\n",
+    "\n",
+    "4.1) Когда нужно его пушить?\n",
+    "Понедельник, среда, пятница\n",
+    "\n",
+    "5) Что такое интерпретатор? \n",
+    "Программа, которая построчно выполняет код\n",
+    "02:49\n",
+    "\n",
+    "6) Где можно выбрать интерпретатор?\n",
+    "При первом запуске ячейки вверху появляется список интерпретаторов, из которого нужно выбрать нужный (anaconda)\n",
+    "Так же интерпретатор можно выбрать кликом на кнопку в правом верхнем углу \"Select Kernel\"\n",
+    "02:55\n",
+    "\n",
+    "7) Что такое модуль?\n",
+    "В контексте Python это файл *.py или *.ipynb\n",
+    "08:50\n",
+    "\n",
+    "8) Как создать и отправить коммит?\n",
+    "Github Desktop -> Changes -> Заполняем заголовок коммита и описание -> Commit to main -> Push origin\n",
+    "03:13\n",
+    "\n",
+    "9) Как посмотреть что коммит точно отправлен и находится в github?\n",
+    "History -> Правой кнопкой на коммит -> View on Github\n",
+    "03:50\n",
+    "\n",
+    "10) Какая команда показывает что код не прошёл проверки на ошибки? \n",
+    "pre-commit run --all-files\n",
+    "05:55\n",
+    "\n",
+    "10.1) Напишите список линтеров которые используются для проверки кода и дайте их краткую характеристику.\n",
+    "docformatter - форматирует docstrings.\n",
+    "Add trailing commas - добавляет запятые в конце списков/словарей/аргументов.\n",
+    "black - автоматический форматтер кода.\n",
+    "nbqa-black - применяет black для файлов *.ipynb.\n",
+    "pyupgrade - обновляет синтаксис Python до более современного.\n",
+    "nbqu-pyupgrade - применяет pyupgrade для файлов *.ipynb.\n",
+    "isort - сортирует и группирует импорты.\n",
+    "nbqu-isort - применяет isort для файлов *.ipynb.\n",
+    "blacken-docs - применяет Black к коду внутри документации.\n",
+    "trim trailing whitespaces - удаляет пробелы в конце строк.\n",
+    "check yaml - проверяет синтаксис YAML-файлов.\n",
+    "debug statements (python) - ищет оставленные print(), pdb.set_trace(), breakpoint() и т.п.\n",
+    "python tests naming - проверяет, что тесты названы по соглашению (например, test_*.py, Test*, test_*())\n",
+    "fix requirements.txt - нормализует/исправляет requirements.txt.\n",
+    "codespell - орфографические ищет ошибки в коде и комментариях.\n",
+    "flake8 - проверяет стиль кода и ошибки.\n",
+    "nbqa-flake8 - применяет flake8 для файлов *.ipynb.\n",
+    "mypy - статический анализ типов.\n",
+    "nbqa-mypy - применяет mypy для файлов *.ipynb.\n",
+    "pylint - мощный линтер, который проверяет стиль, ошибки, архитектура, дублирование кода.\n",
+    "nbqa-pylint - применяет pylint для файлов *.ipynb.\n",
+    "nbqa-pydocstyle - проверяет соответствие docstrings стандарту PEP 257 для файлов *.ipynb.\n",
+    "05:20\n",
+    "\n",
+    "11) Как узнать какой именно линтер не прошёл проверку?\n",
+    "В логах в Терминале после выполнения команды pre-commit run --all-files.\n",
+    "06:30\n",
+    "\n",
+    "12) Линтер Pylint видит markdown?\n",
+    "Нет\n",
+    "07:10\n",
+    "\n",
+    "13) Номер ячейки в терминале и номер ячейки в vs code может отличаться? в каком случае?\n",
+    "Может. Если в файле ipynb есть ячейки маркдаун, линтер их игнорирует.\n",
+    "\n",
+    "14) Где посмотреть номер ячейки в vscode?\n",
+    "В нижней панели VSCode\n",
+    "07:20\n",
+    "\n",
+    "15) В каком формате ipynb отправляется в гитхаб? причём здесь JSON?\n",
+    "В формате JSON\n",
+    "\n",
+    "16) Где посмотреть в какой ячейке ошибка?\n",
+    "В логах в Терминале после выполнения команды pre-commit run --all-files\n",
+    "06:39\n",
+    "\n",
+    "17) Как запустить терминал?\n",
+    "В VSCode: Terminal -> New Terminal\n",
+    "05:55\n",
+    "\n",
+    "18) Что такое линтер?\n",
+    "Статический анализатор кода, который проверяет наш код на ошибки.\n",
+    "06:13\n",
+    "\n",
+    "19) В какой сайт нужно вставлять код ошибки если ошибка связана с pylint?\n",
+    "https://pylint.readthedocs.io/\n",
+    "08:13\n",
+    "\n",
+    "20) Секция pydocstyle в большинстве случае автоматический закрывается после исправления ошибок в каком линтере?\n",
+    "Да\n",
+    "10:13\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "21) Что такое описание модуля? Оно должно отражать информацию о том что находится в модуле?\n",
+    "Да, это информация о том, что находится в модуле.\n",
+    "08:45\n",
+    "\n",
+    "21.1) С какой  git команды начинается утро программиста?\n",
+    "git pull / git fetch\n",
+    "\n",
+    "22) После внесения изменений в файлах, кнопка open in vs code пропадает в кошке, как по другому открыть vs code из кошки?\n",
+    "Правкой кнопкой мыши на Current repository -> Open in VSCode\n",
+    "14:13\n",
+    "\n",
+    "23) Что такое stash?  \n",
+    "Это \"тайник\", куда мы временно можем спрятать изменения, сделанные в файлах. При этом файлы откатываются до состояния предыдущего коммита.\n",
+    "\n",
+    "23.1) Как сохранить стэш?\n",
+    "  Вначале добавляем файлы в Stage (например, git add .)\n",
+    "  Затем:\n",
+    "  git stash - сохранить в stash\n",
+    "  git stash save \"NAME_STASH\" - сохранить в stash с указанием алиаса\n",
+    "\n",
+    "  Кнопка в vs code:\n",
+    "  Вкладка \"Source Control\" -> Кнопка \"Стрелка с +\" Stash All Changes.\n",
+    "  Или три точки -> Контекстное меню -> Пункт Stash\n",
+    "\n",
+    "23.2) Как восстановить стэш(подсказка: https://t.me/c/1937296927/3602/25747)?:\n",
+    "  git stash apply \"NUMBER_STASH\" - извлечь stash по указанному имени без его удаления из stash\n",
+    "  git stash pop - извлекает stash и удаляет его из stash\n",
+    "  \n",
+    "\n",
+    "23.3) Различие между стэшем и коммитом.  \n",
+    "  Коммит - фиксирует изменения в истории. Можно отправить в удаленный репозиторий и поделиться с коллегами.\n",
+    "  Stash - временно \"скрывает\" незакоммиченные локальные изменения\n",
+    "\n",
+    "23.4) Как просмотреть список сохраненных стэшей?  \n",
+    "git stash list\n",
+    "\n",
+    "23.5) Как удалить стэш?  \n",
+    "git stash pop\n",
+    "git stash clear\n",
+    "\n",
+    "23.6) Практические примеры использования стэша.  \n",
+    "  Чаще всего используется, чтобы сделать git pull и обновить ветку. Реже для быстрого отката незакомиченных изменений.\n",
+    "\n",
+    "24) Где посмотреть что есть конфликт в файлах?\n",
+    "В Github Desktop красный треугольник с восклицательным знаком. Или в VSCode во вкладке Source Control\n",
+    "16:17\n",
+    "\n",
+    "24.1) Когда он появляется?\n",
+    "Он появляется во время ПР или во время подтягивания изменений в ветку.\n",
+    "16:17\n",
+    "\n",
+    "25) Как решить конфликт в файлах?\n",
+    "Accept Current Change\n",
+    "Accept Incoming Change\n",
+    "Accept Both Changes\n",
+    "\n",
+    "Или редактирование вручную\n",
+    "16:40\n",
+    "\n",
+    "26) Напишиие правильное утверждение\n",
+    "-Зелёное то что пришло с гитхаба и синее локальные изменения или синее то что пришло с гитхаба и зелёное это локальные изменения \n",
+    "Зелёное то что пришло с гитхаба и синее локальные изменения\n",
+    "16:33\n",
+    "\n",
+    "27) Если мы работаем в одном файле, можно ли принять pull после того как вы спрячете в стэш свои изменения? \n",
+    "Да\n",
+    "\n",
+    "27.1) Что может произойти когда stash восстановите после принятия pull?\n",
+    "Может произойти Merge Conflict\n",
+    "\n",
+    "28) Сколько способов решения конфликтов было показано в видео? Напишите ЧИСЛО и укажите их способы.\n",
+    "Accept Current Change\n",
+    "Accept Incoming Change\n",
+    "Accept Both Changes\n",
+    "\n",
+    "Или редактирование вручную\n",
+    "16:40\n",
+    "\n",
+    "29) Что делает кнопка complete merge?\n",
+    "Завершает merge после разрешения merge-конфликтов\n",
+    "\n",
+    "30) В какой чат нужно писать если остались вопросы?\n",
+    "HELP ME\n",
+    "18:31\n",
+    "\n",
+    "31) Что такое FORK? Зачем его делают? \n",
+    "Копирование к себе чужого репозитория\n",
+    "19:05\n",
+    "\n",
+    "32) Как скачать форкнутый репозиторий на локальный компьютер?\n",
+    "Через Github Desktop -> Clone repository\n",
+    "Или через командную строку git clone\n",
+    "19:40\n",
+    "\n",
+    "33) С какой вероятностью ваши ошибки были уже решены? и кто их решил?\n",
+    "Скорее всего, уже были решены. Если речь о стороннем коде - другими разработчиками. Если речь об ошибках во время обучения - другими студентами, Русланом.\n",
+    "\n",
+    "34) Как создать файл в vs code?\n",
+    "Меню File -> New File\n",
+    "Кнопка New File в VSCode (листок с +)\n",
+    "\n",
+    "35) Файл лога нужно заполнять в конце каждого урока?\n",
+    "Да\n",
+    "==================\n",
+    "\n",
+    "Дополнительные вопросы:\n",
+    "1)Какая команда конвертирует файл в py из ipynb? \n",
+    "jupytext notebook.ipynb --to py\n",
+    "\n",
+    "2) Что такое пакетный менеджер? Вы пользуетесь пакетным менеджером conda или pip? Какой лучше использовать для дата сайнс?\n",
+    "Это программа для менеджмента зависимостей. Использую pip. Лучше pip\n",
+    "\n",
+    "3) Почему расширение py лучше чем ipynb?\n",
+    "Более чистый и читаемый код.\n",
+    "Возможность сразу импортировать и использовать в другом коде.\n",
+    "\n",
+    "4) Что такое pep8? \n",
+    "Руководство по стилю кода Python.\n",
+    "\n",
+    "4.1) линтеры проверяют на соблюдение pep8?\n",
+    "Да\n",
+    "\n",
+    "4.2) Какая нотация используется для создания переменных? \n",
+    "snake_case\n",
+    "\n",
+    "4.3) Может ли переменная состоять из одной буквы например андерскор  \"_\" ?\n",
+    "Да\n",
+    "\n",
+    "4.4) Зачем и где мы используем андерскор _\n",
+    "Для неиспользуемых переменных / неиспользуемых позиционных аргументов.\n",
+    "\n",
+    "4.5) По PEP8 допустима переменная в одну букву?\n",
+    "Да\n"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "name": "python"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 5
+}
diff --git a/tests/quiz/quiz.py b/tests/quiz/quiz.py
new file mode 100644
index 00000000..aebca721
--- /dev/null
+++ b/tests/quiz/quiz.py
@@ -0,0 +1,259 @@
+"""Квиз ишью Quiz #6.
+
+https://github.com/SENATOROVAI/intro-cs/issues/6
+"""
+
+# Список вопросов к видео https://youtu.be/hW_7hodGxVU?si=tCEVs00xGt2q61eW (АЛГОРИТМ ПРИНЯТИЯ И ОТДАЧИ ДОМАШКИ):
+#
+# (По желанию )В ответе подробно всё опишите и обязательно нужно указывать тайм код из видео где я это сказал, по желанию, дополнительно прикладываем скриншот из видео.
+# Если вы знаете ответы на вопросы из Вашего опыта, то таймкоды из видео не надо указывать и т.д.
+#
+# 1) Как понять, что домашка пришла?
+# Чат HomeWork. Сообщение вида:
+# "@ник прими пул"
+# 00:05
+#
+# 2) Как принять домашку?
+# В Github Desktop делаем fetch origin
+# Смотрим подтянувшиеся коммиты (последний или несколько последних).
+# Затем "Open in VSCode".
+# 00:17
+#
+# 3) Зачем нужна кнопка history и какие функции появляются при нажатии правой кнопки мыши на коммит?
+# Кнопка history открывает историю коммитов. При клике правой кнопкой на коммит открывается контекстное меню, в котором доступны операции с коммитом: Reset, Revert, Amend, View on Github и пр.
+# 00:33
+#
+# 3.1) Где брать ссылку на коммит? куда её отправлять?
+# Ссылку на коммит берем в github на странице коммита.
+# Скидываем в чат HomeWork с припиской "Коммит отдал"
+# 03:59
+#
+# 4) Что такое файл лога?
+# Файл log.ipynb надо заполнять в конце каждого урока. Заносить информацию о том, что было сделано.
+#
+# 4.1) Когда нужно его пушить?
+# Понедельник, среда, пятница
+#
+# 5) Что такое интерпретатор?
+# Программа, которая построчно выполняет код
+# 02:49
+#
+# 6) Где можно выбрать интерпретатор?
+# При первом запуске ячейки вверху появляется список интерпретаторов, из которого нужно выбрать нужный (anaconda)
+# Так же интерпретатор можно выбрать кликом на кнопку в правом верхнем углу "Select Kernel"
+# 02:55
+#
+# 7) Что такое модуль?
+# В контексте Python это файл *.py или *.ipynb
+# 08:50
+#
+# 8) Как создать и отправить коммит?
+# Github Desktop -> Changes -> Заполняем заголовок коммита и описание -> Commit to main -> Push origin
+# 03:13
+#
+# 9) Как посмотреть что коммит точно отправлен и находится в github?
+# History -> Правой кнопкой на коммит -> View on Github
+# 03:50
+#
+# 10) Какая команда показывает что код не прошёл проверки на ошибки?
+# pre-commit run --all-files
+# 05:55
+#
+# 10.1) Напишите список линтеров которые используются для проверки кода и дайте их краткую характеристику.
+# docformatter - форматирует docstrings.
+# Add trailing commas - добавляет запятые в конце списков/словарей/аргументов.
+# black - автоматический форматтер кода.
+# nbqa-black - применяет black для файлов *.ipynb.
+# pyupgrade - обновляет синтаксис Python до более современного.
+# nbqu-pyupgrade - применяет pyupgrade для файлов *.ipynb.
+# isort - сортирует и группирует импорты.
+# nbqu-isort - применяет isort для файлов *.ipynb.
+# blacken-docs - применяет Black к коду внутри документации.
+# trim trailing whitespaces - удаляет пробелы в конце строк.
+# check yaml - проверяет синтаксис YAML-файлов.
+# debug statements (python) - ищет оставленные print(), pdb.set_trace(), breakpoint() и т.п.
+# python tests naming - проверяет, что тесты названы по соглашению (например, test_*.py, Test*, test_*())
+# fix requirements.txt - нормализует/исправляет requirements.txt.
+# codespell - орфографические ищет ошибки в коде и комментариях.
+# flake8 - проверяет стиль кода и ошибки.
+# nbqa-flake8 - применяет flake8 для файлов *.ipynb.
+# mypy - статический анализ типов.
+# nbqa-mypy - применяет mypy для файлов *.ipynb.
+# pylint - мощный линтер, который проверяет стиль, ошибки, архитектура, дублирование кода.
+# nbqa-pylint - применяет pylint для файлов *.ipynb.
+# nbqa-pydocstyle - проверяет соответствие docstrings стандарту PEP 257 для файлов *.ipynb.
+# 05:20
+#
+# 11) Как узнать какой именно линтер не прошёл проверку?
+# В логах в Терминале после выполнения команды pre-commit run --all-files.
+# 06:30
+#
+# 12) Линтер Pylint видит markdown?
+# Нет
+# 07:10
+#
+# 13) Номер ячейки в терминале и номер ячейки в vs code может отличаться? в каком случае?
+# Может. Если в файле ipynb есть ячейки маркдаун, линтер их игнорирует.
+#
+# 14) Где посмотреть номер ячейки в vscode?
+# В нижней панели VSCode
+# 07:20
+#
+# 15) В каком формате ipynb отправляется в гитхаб? причём здесь JSON?
+# В формате JSON
+#
+# 16) Где посмотреть в какой ячейке ошибка?
+# В логах в Терминале после выполнения команды pre-commit run --all-files
+# 06:39
+#
+# 17) Как запустить терминал?
+# В VSCode: Terminal -> New Terminal
+# 05:55
+#
+# 18) Что такое линтер?
+# Статический анализатор кода, который проверяет наш код на ошибки.
+# 06:13
+#
+# 19) В какой сайт нужно вставлять код ошибки если ошибка связана с pylint?
+# https://pylint.readthedocs.io/
+# 08:13
+#
+# 20) Секция pydocstyle в большинстве случае автоматический закрывается после исправления ошибок в каком линтере?
+# Да
+# 10:13
+#
+#
+# 21) Что такое описание модуля? Оно должно отражать информацию о том что находится в модуле?
+# Да, это информация о том, что находится в модуле.
+# 08:45
+#
+# 21.1) С какой  git команды начинается утро программиста?
+# git pull / git fetch
+#
+# 22) После внесения изменений в файлах, кнопка open in vs code пропадает в кошке, как по другому открыть vs code из кошки?
+# Правкой кнопкой мыши на Current repository -> Open in VSCode
+# 14:13
+#
+# 23) Что такое stash?
+# Это "тайник", куда мы временно можем спрятать изменения, сделанные в файлах. При этом файлы откатываются до состояния предыдущего коммита.
+#
+# 23.1) Как сохранить стэш?
+#   Вначале добавляем файлы в Stage (например, git add .)
+#   Затем:
+#   git stash - сохранить в stash
+#   git stash save "NAME_STASH" - сохранить в stash с указанием алиаса
+#
+#   Кнопка в vs code:
+#   Вкладка "Source Control" -> Кнопка "Стрелка с +" Stash All Changes.
+#   Или три точки -> Контекстное меню -> Пункт Stash
+#
+# 23.2) Как восстановить стэш(подсказка: https://t.me/c/1937296927/3602/25747)?:
+#   git stash apply "NUMBER_STASH" - извлечь stash по указанному имени без его удаления из stash
+#   git stash pop - извлекает stash и удаляет его из stash
+#
+#
+# 23.3) Различие между стэшем и коммитом.
+#   Коммит - фиксирует изменения в истории. Можно отправить в удаленный репозиторий и поделиться с коллегами.
+#   Stash - временно "скрывает" незакоммиченные локальные изменения
+#
+# 23.4) Как просмотреть список сохраненных стэшей?
+# git stash list
+#
+# 23.5) Как удалить стэш?
+# git stash pop
+# git stash clear
+#
+# 23.6) Практические примеры использования стэша.
+#   Чаще всего используется, чтобы сделать git pull и обновить ветку. Реже для быстрого отката незакомиченных изменений.
+#
+# 24) Где посмотреть что есть конфликт в файлах?
+# В Github Desktop красный треугольник с восклицательным знаком. Или в VSCode во вкладке Source Control
+# 16:17
+#
+# 24.1) Когда он появляется?
+# Он появляется во время ПР или во время подтягивания изменений в ветку.
+# 16:17
+#
+# 25) Как решить конфликт в файлах?
+# Accept Current Change
+# Accept Incoming Change
+# Accept Both Changes
+#
+# Или редактирование вручную
+# 16:40
+#
+# 26) Напишиие правильное утверждение
+# -Зелёное то что пришло с гитхаба и синее локальные изменения или синее то что пришло с гитхаба и зелёное это локальные изменения
+# Зелёное то что пришло с гитхаба и синее локальные изменения
+# 16:33
+#
+# 27) Если мы работаем в одном файле, можно ли принять pull после того как вы спрячете в стэш свои изменения?
+# Да
+#
+# 27.1) Что может произойти когда stash восстановите после принятия pull?
+# Может произойти Merge Conflict
+#
+# 28) Сколько способов решения конфликтов было показано в видео? Напишите ЧИСЛО и укажите их способы.
+# Accept Current Change
+# Accept Incoming Change
+# Accept Both Changes
+#
+# Или редактирование вручную
+# 16:40
+#
+# 29) Что делает кнопка complete merge?
+# Завершает merge после разрешения merge-конфликтов
+#
+# 30) В какой чат нужно писать если остались вопросы?
+# HELP ME
+# 18:31
+#
+# 31) Что такое FORK? Зачем его делают?
+# Копирование к себе чужого репозитория
+# 19:05
+#
+# 32) Как скачать форкнутый репозиторий на локальный компьютер?
+# Через Github Desktop -> Clone repository
+# Или через командную строку git clone
+# 19:40
+#
+# 33) С какой вероятностью ваши ошибки были уже решены? и кто их решил?
+# Скорее всего, уже были решены. Если речь о стороннем коде - другими разработчиками. Если речь об ошибках во время обучения - другими студентами, Русланом.
+#
+# 34) Как создать файл в vs code?
+# Меню File -> New File
+# Кнопка New File в VSCode (листок с +)
+#
+# 35) Файл лога нужно заполнять в конце каждого урока?
+# Да
+# ==================
+#
+# Дополнительные вопросы:
+# 1)Какая команда конвертирует файл в py из ipynb?
+# jupytext notebook.ipynb --to py
+#
+# 2) Что такое пакетный менеджер? Вы пользуетесь пакетным менеджером conda или pip? Какой лучше использовать для дата сайнс?
+# Это программа для менеджмента зависимостей. Использую pip. Лучше pip
+#
+# 3) Почему расширение py лучше чем ipynb?
+# Более чистый и читаемый код.
+# Возможность сразу импортировать и использовать в другом коде.
+#
+# 4) Что такое pep8?
+# Руководство по стилю кода Python.
+#
+# 4.1) линтеры проверяют на соблюдение pep8?
+# Да
+#
+# 4.2) Какая нотация используется для создания переменных?
+# snake_case
+#
+# 4.3) Может ли переменная состоять из одной буквы например андерскор  "_" ?
+# Да
+#
+# 4.4) Зачем и где мы используем андерскор _
+# Для неиспользуемых переменных / неиспользуемых позиционных аргументов.
+#
+# 4.5) По PEP8 допустима переменная в одну букву?
+# Да
+#
diff --git a/tests/quiz/quiz2.ipynb b/tests/quiz/quiz2.ipynb
new file mode 100644
index 00000000..cd3d7702
--- /dev/null
+++ b/tests/quiz/quiz2.ipynb
@@ -0,0 +1,198 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "b286b6de",
+   "metadata": {
+    "vscode": {
+     "languageId": "plaintext"
+    }
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "\"\"\"\n",
+    "Квиз2 ишью Quiz #6.\n",
+    "\n",
+    "https://github.com/SENATOROVAI/intro-cs/issues/6\n",
+    "\"\"\""
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "f7ab0a33",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Список вопросов к видео https://youtu.be/Si9MfV8uJ-0?si=JXHe-tsgOEwSTI5E (НАСТРОЙКА VSCODE, перенос строк, линтеры, работа с ячейками):\n",
+    "\n",
+    "(По желанию)В ответе подробно всё опишите и обязательно нужно указывать тайм код из видео где я это сказал, по желанию, дополнительно прикладываем скриншот из видео.\n",
+    "Если вы знаете ответы на вопросы из Вашего опыта, то таймкоды из видео не надо указывать и т.д.\n",
+    "\n",
+    "1. Как включить автосохранение данных в VSCODE?\n",
+    "File -> Auto Save\n",
+    "00:09\n",
+    "\n",
+    "2. Как настроить перенос строки? \n",
+    "Preferences -> Settings -> В поиск пишем \"wrap\"\n",
+    "Word Wrap выставляем on\n",
+    "Word Wrap Column выставляем 79\n",
+    "00:15\n",
+    "\n",
+    "Если надо изменить длину строки только для языка Python, то переходим в json с настройками VSCode (иконка в правом верхнем углу Open Settings (JSON)). И добавляем в настройки блок кода:\n",
+    "  \"[python]\": {\n",
+    "    \"editor.wordWrap\": \"wordWrapColumn\",\n",
+    "    \"editor.wordWrapColumn\": 79,\n",
+    "  },\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "3. Сколько символов по pep8 разрешено на строке?\n",
+    "79\n",
+    "00:23\n",
+    "\n",
+    "4. Какие способы переноса строк показаны в видео:\n",
+    "01:40\n",
+    "\n",
+    "Показаны способы:\n",
+    "4.6 Сложение строк с помощью +\n",
+    "03:40\n",
+    "\n",
+    "4.1 Строки с использованием обратного слэша (\\)\n",
+    "\n",
+    "string_continued = \"This is a long string that we want to \" \\\n",
+    "                   \"split across multiple lines.\"\n",
+    "print(string_continued)\n",
+    "\n",
+    "4.2 Тройные кавычки (''' или \"\"\") \n",
+    "\n",
+    "multi_line_string = \"\"\"This is a string that spans\n",
+    "multiple lines. You can write freely\n",
+    "and it will keep the line breaks.\"\"\"\n",
+    "print(multi_line_string)\n",
+    "\n",
+    "4.3 Создание списка строк и объединение с помощью join\n",
+    "\n",
+    "strings = [\n",
+    "    \"This is the first line.\",\n",
+    "    \"This is the second line.\",\n",
+    "    \"This is the third line.\"\n",
+    "]\n",
+    "result = \"\\n\".join(strings)  # Используем перенос строк '\\n'\n",
+    "print(result)\n",
+    "\n",
+    "4.4 Использование круглых скобок для продолжения строки\n",
+    "long_string = (\n",
+    "    \"This is a very long string that I would like to \"\n",
+    "    \"continue on the next line.\"\n",
+    ")\n",
+    "print(long_string)\n",
+    "\n",
+    "4.5 Форматированные строки (f-строки) с использованием скобок\n",
+    "letter_a = 5\n",
+    "letter_b = 6\n",
+    "product_ab = letter_a * letter_b\n",
+    "\n",
+    "message = (\n",
+    "    f\"when {letter_a} is multiplied by {letter_b}, \"\n",
+    "    f\"the result is {product_ab}\"\n",
+    ")\n",
+    "print(message)\n",
+    "\n",
+    "4.6 Сложение строк с помощью +\n",
+    "string_part1 = \"This is the first part, \"\n",
+    "string_part2 = \"and this is the second part.\"\n",
+    "full_string = string_part1 + string_part2\n",
+    "print(full_string)\n",
+    "\n",
+    "5. Проверка на ошибки c помощью кнопки problems, где она находится?\n",
+    "Вкладка Problems в терминале\n",
+    "04:50\n",
+    "\n",
+    "6. Где в vscode находится клиент гита? как в нём отправить коммит? как принять домашку?\n",
+    "На панели слева кнопка Source Control (три кружочка)\n",
+    "06:23\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "7. Что такое GIT? он локальный? В нём можно посмотреть историю изменений файлов и вернуться к любому коммиту?\n",
+    "Система контроля версий. Гит работает локально. Но с использованием сервисов Github, Gitlab, Bitbacket и др. позволяет организовать командную работу над проектом. В нем можно посмотреть историю изменений файлов и вернуться к любому коммиту.\n",
+    "06:59\n",
+    "\n",
+    "8. Как вставить картинку в маркдаун?\n",
+    "\n",
+    "07:57\n",
+    "\n",
+    "9. Где посмотреть длину строки в vs code?\n",
+    "Скопировать строку в любой файл с расширением *.py, выделить строку и посмотреть количество выделенных символов на нижней панели VSCode\n",
+    "01:30\n",
+    "\n",
+    "10. Как поменять тип ячейки с питона на маркдаун?\n",
+    "Кликнуть в правом нижнем углу ячейки.\n",
+    "07:44\n",
+    "\n",
+    "11. Как запустить сразу все ячейки в юпитере?\n",
+    "Кнопка Run All\n",
+    "08:29\n",
+    "\n",
+    "12. Как изменить размер картинки в юпитере? Нужно для этого знать HTML?\n",
+    "Нужно знать теги HTML. Изменить размер картинки можно с помощью аттрибутов width и height. Или аттрибут sizes\n",
+    "08:11\n",
+    "\n",
+    "13. Какой хоткей чтобы запустить ячейку с смещением на следующую?\n",
+    "Shift + Enter\n",
+    "08:43\n",
+    "\n",
+    "14. Как включить отображение номеров строк в юпитере(Cell line numbers)?\n",
+    "Кнопка справа вверху \"три точки\" -> пункт в контекстном меню (через три точки) \"Show Cell Line Numbers\".\n",
+    "08:59\n",
+    "\n",
+    "15. Что такое \"Go To\" чем это полезно? Как перейти сразу на ошибочную ячейку?\n",
+    "С помощью кнопки \"Go To\" можно перейти сразу на ошибочную ячейку.\n",
+    "09:20\n",
+    "\n",
+    "16. Как очистить вывод ячеек которые уже запущены?\n",
+    "Кнопка \"Clear All Outputs\"\n",
+    "10:59\n",
+    "\n",
+    "17. Как работать одновременно в нескольких файлах в VSCODE? Что такое SPLIT?\n",
+    "Кнопка \"Split Editor Right\" в верхней правой части VSCode.\n",
+    "Разделяет рабочую область на две или более частей, что дает возможность держать открытыми сразу несколько файлов.\n",
+    "10:53\n",
+    "\n",
+    "18. Каким сочетанием убирается левый сайдбар?\n",
+    "Ctrl + B\n",
+    "11:21\n",
+    "\n",
+    "19. Кнопка два листочка это наши локальные файлы?\n",
+    "Кнопка с двумя листочками на левой панели\n",
+    "07:19\n",
+    "\n",
+    "20. Какая ошибка появилась в трассировке при запуске всех ячеек DICT или LIST?\n",
+    "NameError: name 'Dict' is not defined\n",
+    "10:07\n",
+    "\n",
+    "21. Вы ознакомились с https://t.me/c/1937296927/832/19307? и  https://github.com/adam-p/markdown-here/wiki/Markdown-Cheatsheet?\n",
+    "Да\n",
+    "\n",
+    "22. Что такое валидация?\n",
+    "Проверка корректности введенных данных.\n",
+    "09:49\n",
+    "\n",
+    "23. Что такое трассировка ошибки?\n",
+    "Визуализация ошибки. Выявление содержания ошибки с помощью логов.\n",
+    "10:00\n",
+    "\n",
+    "24. Что значит отвалился интерпритатор?\n",
+    "Ошибка в коде. Программа не может продолжать выполнение.\n",
+    "10:27\n",
+    "\n",
+    "Отвечаете на вопросы в вашем редакторе кода."
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "language_info": {
+   "name": "python"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 5
+}
diff --git a/tests/quiz/quiz2.py b/tests/quiz/quiz2.py
new file mode 100644
index 00000000..001342f7
--- /dev/null
+++ b/tests/quiz/quiz2.py
@@ -0,0 +1,167 @@
+"""Квиз2 ишью Quiz #6.
+
+https://github.com/SENATOROVAI/intro-cs/issues/6
+"""
+
+# Список вопросов к видео https://youtu.be/Si9MfV8uJ-0?si=JXHe-tsgOEwSTI5E (НАСТРОЙКА VSCODE, перенос строк, линтеры, работа с ячейками):
+#
+# (По желанию)В ответе подробно всё опишите и обязательно нужно указывать тайм код из видео где я это сказал, по желанию, дополнительно прикладываем скриншот из видео.
+# Если вы знаете ответы на вопросы из Вашего опыта, то таймкоды из видео не надо указывать и т.д.
+#
+# 1. Как включить автосохранение данных в VSCODE?
+# File -> Auto Save
+# 00:09
+#
+# 2. Как настроить перенос строки?
+# Preferences -> Settings -> В поиск пишем "wrap"
+# Word Wrap выставляем on
+# Word Wrap Column выставляем 79
+# 00:15
+#
+# Если надо изменить длину строки только для языка Python, то переходим в json с настройками VSCode (иконка в правом верхнем углу Open Settings (JSON)). И добавляем в настройки блок кода:
+#   "[python]": {
+#     "editor.wordWrap": "wordWrapColumn",
+#     "editor.wordWrapColumn": 79,
+#   },
+#
+#
+# 3. Сколько символов по pep8 разрешено на строке?
+# 79
+# 00:23
+#
+# 4. Какие способы переноса строк показаны в видео:
+# 01:40
+#
+# Показаны способы:
+# 4.6 Сложение строк с помощью +
+# 03:40
+#
+# 4.1 Строки с использованием обратного слэша (\)
+#
+# string_continued = "This is a long string that we want to " \
+#                    "split across multiple lines."
+# print(string_continued)
+#
+# 4.2 Тройные кавычки (''' или """)
+#
+# multi_line_string = """This is a string that spans
+# multiple lines. You can write freely
+# and it will keep the line breaks."""
+# print(multi_line_string)
+#
+# 4.3 Создание списка строк и объединение с помощью join
+#
+# strings = [
+#     "This is the first line.",
+#     "This is the second line.",
+#     "This is the third line."
+# ]
+# result = "\n".join(strings)  # Используем перенос строк '\n'
+# print(result)
+#
+# 4.4 Использование круглых скобок для продолжения строки
+# long_string = (
+#     "This is a very long string that I would like to "
+#     "continue on the next line."
+# )
+# print(long_string)
+#
+# 4.5 Форматированные строки (f-строки) с использованием скобок
+# letter_a = 5
+# letter_b = 6
+# product_ab = letter_a * letter_b
+#
+# message = (
+#     f"when {letter_a} is multiplied by {letter_b}, "
+#     f"the result is {product_ab}"
+# )
+# print(message)
+#
+# 4.6 Сложение строк с помощью +
+# string_part1 = "This is the first part, "
+# string_part2 = "and this is the second part."
+# full_string = string_part1 + string_part2
+# print(full_string)
+#
+# 5. Проверка на ошибки c помощью кнопки problems, где она находится?
+# Вкладка Problems в терминале
+# 04:50
+#
+# 6. Где в vscode находится клиент гита? как в нём отправить коммит? как принять домашку?
+# На панели слева кнопка Source Control (три кружочка)
+# 06:23
+#
+#
+# 7. Что такое GIT? он локальный? В нём можно посмотреть историю изменений файлов и вернуться к любому коммиту?
+# Система контроля версий. Гит работает локально. Но с использованием сервисов Github, Gitlab, Bitbacket и др. позволяет организовать командную работу над проектом. В нем можно посмотреть историю изменений файлов и вернуться к любому коммиту.
+# 06:59
+#
+# 8. Как вставить картинку в маркдаун?
+#
+# 07:57
+#
+# 9. Где посмотреть длину строки в vs code?
+# Скопировать строку в любой файл с расширением *.py, выделить строку и посмотреть количество выделенных символов на нижней панели VSCode
+# 01:30
+#
+# 10. Как поменять тип ячейки с питона на маркдаун?
+# Кликнуть в правом нижнем углу ячейки.
+# 07:44
+#
+# 11. Как запустить сразу все ячейки в юпитере?
+# Кнопка Run All
+# 08:29
+#
+# 12. Как изменить размер картинки в юпитере? Нужно для этого знать HTML?
+# Нужно знать теги HTML. Изменить размер картинки можно с помощью аттрибутов width и height. Или аттрибут sizes
+# 08:11
+#
+# 13. Какой хоткей чтобы запустить ячейку с смещением на следующую?
+# Shift + Enter
+# 08:43
+#
+# 14. Как включить отображение номеров строк в юпитере(Cell line numbers)?
+# Кнопка справа вверху "три точки" -> пункт в контекстном меню (через три точки) "Show Cell Line Numbers".
+# 08:59
+#
+# 15. Что такое "Go To" чем это полезно? Как перейти сразу на ошибочную ячейку?
+# С помощью кнопки "Go To" можно перейти сразу на ошибочную ячейку.
+# 09:20
+#
+# 16. Как очистить вывод ячеек которые уже запущены?
+# Кнопка "Clear All Outputs"
+# 10:59
+#
+# 17. Как работать одновременно в нескольких файлах в VSCODE? Что такое SPLIT?
+# Кнопка "Split Editor Right" в верхней правой части VSCode.
+# Разделяет рабочую область на две или более частей, что дает возможность держать открытыми сразу несколько файлов.
+# 10:53
+#
+# 18. Каким сочетанием убирается левый сайдбар?
+# Ctrl + B
+# 11:21
+#
+# 19. Кнопка два листочка это наши локальные файлы?
+# Кнопка с двумя листочками на левой панели
+# 07:19
+#
+# 20. Какая ошибка появилась в трассировке при запуске всех ячеек DICT или LIST?
+# NameError: name 'Dict' is not defined
+# 10:07
+#
+# 21. Вы ознакомились с https://t.me/c/1937296927/832/19307? и  https://github.com/adam-p/markdown-here/wiki/Markdown-Cheatsheet?
+# Да
+#
+# 22. Что такое валидация?
+# Проверка корректности введенных данных.
+# 09:49
+#
+# 23. Что такое трассировка ошибки?
+# Визуализация ошибки. Выявление содержания ошибки с помощью логов.
+# 10:00
+#
+# 24. Что значит отвалился интерпритатор?
+# Ошибка в коде. Программа не может продолжать выполнение.
+# 10:27
+#
+# Отвечаете на вопросы в вашем редакторе кода.