les1_practice.ipynb

{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Задача 1\n",
    "Начнём с простого: сохраните в переменную age произвольный возраст, выраженный целым числом, а в переменную name – какое-нибудь имя в виде строки."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 3,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "age = 33\n",
    "name = \"Vasilisa\""
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 5,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "(33, 'Vasilisa')"
      ]
     },
     "execution_count": 5,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "age, name"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Задача 2\n",
    "Создайте список user_info, содержащий 4 элемента:\n",
    "\n",
    "2 строки (имя и фамилия пользователя)\n",
    "1 дробное число (зарплата)\n",
    "1 целое число (стаж)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 1,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "user_info = ['Egor', 'Ivanov', 150.3, 10]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 2,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "['Egor', 'Ivanov', 150.3, 10]"
      ]
     },
     "execution_count": 2,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "user_info"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Задача 3\n",
    "Поместите в переменную first первый (т.е. нулевой) элемент из списка salaries. Сам список создавать не нужно, он уже находится в переменной salaries."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 8,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "salaries = [42, 100, 70, 80]\n",
    "first = salaries[0]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 9,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "42"
      ]
     },
     "execution_count": 9,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "first"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Задача 4\n",
    "Добавьте в уже созданный список users элементы 'Voronov' и 42.\n",
    "\n",
    "Сам список создавать не нужно, он уже находится в переменной users."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 10,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "users = [32.5, 'privet', 12, 888]\n",
    "users.append('Voronov')\n",
    "users.append(42)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 11,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "[32.5, 'privet', 12, 888, 'Voronov', 42]"
      ]
     },
     "execution_count": 11,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "users"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Задача 5\n",
    "В переменной user_ages содержится список возрастов клиентов. Напишите цикл, выводящий на печать элементы больше 18."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 12,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "21\n",
      "35\n",
      "42\n",
      "27\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "user_ages = [10, 18, 21, 35, 42, 27, 12, 16]\n",
    "for age in user_ages:\n",
    "    if age > 18:\n",
    "        print(age)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Задача 6\n",
    "Напишите программу, проверяющую стаж работы сотрудника. В переменной worker содержится список, содержащий значения как во 2-м задании (имя, фамилия, зарплата, стаж). Поместите в переменную status следующую строку: user_name user_family is position, где user_name и user_family — имя и фамилия сотрудника, а position — одно из следующих значений:\n",
    "\n",
    "'junior' — стаж меньше 2 лет\n",
    "'middle' — стаж больше либо равен 2 лет\n",
    "'senior' — стаж больше 5 лет "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 38,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# 'junior' — стаж меньше 2 лет\n",
    "# 'middle' — стаж больше либо равен 2 лет\n",
    "# 'senior' — стаж больше 5 лет\n",
    "\n",
    "worker = ['Egor', 'Ivanov', 150.3, 3]\n",
    "\n",
    "if worker[3] < 2:\n",
    "    position = 'junior'\n",
    "elif worker[3] >= 2 and worker[3] <= 5:\n",
    "    position = 'middle'\n",
    "else:\n",
    "    position = 'senior'\n",
    "    \n",
    "status = f\"{worker[0]} {worker[1]} is {position}\""
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 39,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "'Egor Ivanov is middle'"
      ]
     },
     "execution_count": 39,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "status"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Задача 7\n",
    " В списке values содержатся числовые значения. Создайте список tens и добавьте в него все числа из values, которые делятся на 10 нацело.\n",
    "\n",
    "Пример данных, которые могут быть в values:\n",
    "\n",
    "values = [12, 134, 10, 47, 100, 20, 50, 160, 210]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 42,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "10\n",
      "100\n",
      "20\n",
      "50\n",
      "160\n",
      "210\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "values = [12, 134, 10, 47, 100, 20, 50, 160, 210]\n",
    "\n",
    "tens = []\n",
    "\n",
    "for i in values:\n",
    "    if i % 10 == 0:\n",
    "        tens.append(i)\n",
    "        print(i)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Задача 8\n",
    "⭐️Задание со звёздочкой!⭐️\n",
    "\n",
    "Реализуйте цикл, который пробегается по уже созданному списку workers со значениями как в 2-м и 6-м заданиях и выводит для каждого сотрудника следующую строку (то есть печатает её для каждого элемента списка):\n",
    "\n",
    "user_name user_family is position\n",
    "где user_name и user_family — имя и фамилия сотрудника, а position — одна из следующих строк:\n",
    "\n",
    "'junior' — стаж меньше 2 лет\n",
    "'middle' — стаж больше либо равен 2\n",
    "'senior' — стаж строго больше 5 лет \n",
    "Пример данных, которые могут быть в workers:\n",
    "\n",
    "workers = [['Ivan', 'Ivanov', 100000, 2], ['Petr', 'Petrov', 150000, 2], ['Sidor', 'Sidorov', 200000, 3]]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 48,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Ivan Ivanov is junior\n",
      "Petr Petrov is middle\n",
      "Sidor Sidorov is senior\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "workers = [['Ivan', 'Ivanov', 100000, 1], ['Petr', 'Petrov', 150000, 2], ['Sidor', 'Sidorov', 200000, 6]]\n",
    "\n",
    "\n",
    "for worker in workers:\n",
    "    if worker[3] < 2:\n",
    "        position = 'junior'\n",
    "        print(f\"{worker[0]} {worker[1]} is {position}\")\n",
    "    elif worker[3] >= 2 and worker[3] <= 5:\n",
    "        position = 'middle'\n",
    "        print(f\"{worker[0]} {worker[1]} is {position}\")\n",
    "    else:\n",
    "        position = 'senior'\n",
    "        print(f\"{worker[0]} {worker[1]} is {position}\")\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Задача 9\n",
    "⭐️ Задание со звёздочкой! ⭐️\n",
    "\n",
    "Поместите в список lst числа от 0 (n = 0) до 10 включительно (N = 10) c шагом 2 (dn = 2). Для этого используйте условие while."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 4,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "[0, 2, 4, 6, 8, 10]\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "lst = []\n",
    "\n",
    "n = 0\n",
    "N = 10\n",
    "dn = 2\n",
    "\n",
    "while True:\n",
    "    for i in range(n, N + 1, dn):\n",
    "        lst.append(i)\n",
    "    print(lst)\n",
    "    break"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Задача 10\n",
    "На предыдущих шагах вы сталкивались с различными характеристиками пользователей, которые были сохранены в списках. Теперь попробуем собрать нужную информацию в словарь!\n",
    "\n",
    "Начнем с небольшого, где:\n",
    "\n",
    "ключом будет название характеристики, а\n",
    "значением – её значение.\n",
    "В словарь поместите следующую информацию:\n",
    "\n",
    "характеристика\tзначение\n",
    "- name\tMasha\n",
    "- surname\tVolkova\n",
    "- age\t25\n",
    "- salary\t60000\n",
    "- position\tjunior\n",
    "Результат сохраните в переменную salaries_dict."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 15,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "salaries_dict = {\n",
    "                'name': 'Masha', \n",
    "                'surname': 'Volkova', \n",
    "                'age': 25, \n",
    "                'salary': 60000, \n",
    "                'position': 'junior'\n",
    "}"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 23,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "dict_keys(['name', 'surname', 'age', 'salary', 'position'])"
      ]
     },
     "execution_count": 23,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "salaries_dict.keys()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 24,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "dict_values(['Masha', 'Volkova', 25, 60000, 'junior'])"
      ]
     },
     "execution_count": 24,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "salaries_dict.values()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Задача 11\n",
    "Теперь усложним задачу. Создайте словарь, где:\n",
    "\n",
    "Ключом будет логин пользователя (login)\n",
    "В качестве значения – словарь с характеристиками (как на предыдущем шаге) для этого пользователя\n",
    "login\tname\tsurname\tage\tsalary\tposition\n",
    "mvolkova\tMasha\tVolkova\t25\t60000\tjunior\n",
    "pvoronov\tPeter\tVoronov\t27\t100000\tjunior\n",
    "pparker\tPeter\tParker\t35\t150000\tmiddle\n",
    "akarpov\tAnatoly\tKarpov\t30\t250000\tsenior\n",
    "Таким образом, по ключу мы сможем получить всю информацию о нужном пользователе. Обратиться к такому элементу можно, например, с помощью: users_dict['mvolkova']['name'], где в первых скобках указывается логин (первый ключ), а во вторых – название характеристики, значение которой мы хотим получить.\n",
    "\n",
    "Пример итоговой структуры:\n",
    "\n",
    "{ 'masha_volkova' : {'name' : 'Masha', ...}, 'peter_voronov' : {'name' : 'Peter', ...}, ... }\n",
    "Результат запишите в переменную users_dict."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 40,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# mvolkova\tMasha\tVolkova\t25\t60000\tjunior\n",
    "# pvoronov\tPeter\tVoronov\t27\t100000\tjunior\n",
    "# pparker\tPeter\tParker\t35\t150000\tmiddle\n",
    "# akarpov\tAnatoly\tKarpov\t30\t250000\tsenior\n",
    "# { 'masha_volkova' : {'name' : 'Masha', ...}, 'peter_voronov' : {'name' : 'Peter', ...}, ... }\n",
    "\n",
    "users_dict = {\n",
    "            'mvolkova': {'name': 'Masha', 'surname': 'Volkova', 'age': 25, 'salary': 60000, 'position': 'junior'}, \n",
    "            'pvoronov': {'name': 'Peter', 'surname': 'Voronov', 'age': 27, 'salary': 100000, 'position': 'junior'},\n",
    "            'pparker' : {'name': 'Peter', 'surname': 'Parker', 'age': 35,'salary': 150000, 'position': 'middle'}, \n",
    "            'akarpov' : {'name': 'Anatoly', 'surname': 'Karpov', 'age': 30,'salary': 250000, 'position': 'senior'}\n",
    "}"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 37,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "dict_keys(['mvolkova', 'pvoronov', 'pparker', 'akarpov'])"
      ]
     },
     "execution_count": 37,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "users_dict.keys()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 38,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "dict_values([{'name': 'Masha', 'surname': 'Volkova', 'age': 25, 'salary': 60000, 'position': 'junior'}, {'name': 'Peter', 'surname': 'Voronov', 'age': 27, 'salary': 100000, 'position': 'junior'}, {'name': 'Parker', 'surname': 'Parker', 'age': 35, 'salary': 150000, 'position': 'middle'}, {'name': 'Anatoly', 'surname': 'Karpov', 'age': 30, 'salary': 250000, 'position': 'senior'}])"
      ]
     },
     "execution_count": 38,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "users_dict.values()"
   ]
  }
 ],
 "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": "3.11.3"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 2
}