В задаче рассматривается поведение метода 𝚗𝚜𝚖𝚊𝚕𝚕𝚎𝚜𝚝 при работе с 𝙽𝚊𝙽 значениями в объекте 𝚂𝚎𝚛𝚒𝚎𝚜.

Согласно документации 𝚙𝚊𝚗𝚍𝚊𝚜, метод 𝚗𝚜𝚖𝚊𝚕𝚕𝚎𝚜𝚝 возвращает минимальные значения объекта 𝚂𝚎𝚛𝚒𝚎𝚜, отсортированные в порядке возрастания. Аргумент по умолчанию параметра 𝚗 равен 𝟻.

Ключевой момент: 𝙽𝚊𝙽 значения в 𝚙𝚊𝚗𝚍𝚊𝚜 считаются «больше» любого числового значения при сортировке. Это означает, что:

🔘 𝙽𝚊𝙽 значения всегда помещаются в конец отсортированной последовательности
🔘 При использовании 𝚗𝚜𝚖𝚊𝚕𝚕𝚎𝚜𝚝(𝚗) 𝙽𝚊𝙽 значения не включаются в выборку 𝚗 наименьших значений
🔘 Если в 𝚂𝚎𝚛𝚒𝚎𝚜 есть 𝙽𝚊𝙽 значения, они будут отфильтрованы из результата

В нашем примере:
🔘 Исходные данные: [𝟷𝟶.𝟻, 𝙽𝚊𝙽, 𝟹.𝟸, 𝙽𝚊𝙽, 𝟽.𝟾, 𝟷.𝟷, 𝙽𝚊𝙽, 𝟻.𝟺]
🔘 𝚗𝚜𝚖𝚊𝚕𝚕𝚎𝚜𝚝(𝟹) вернет только числовые значения: [𝟷.𝟷, 𝟹.𝟸, 𝟻.𝟺]
🔘 𝙽𝚊𝙽 значения будут исключены из результата

Это поведение согласуется с общей логикой 𝚙𝚊𝚗𝚍𝚊𝚜, где 𝙽𝚊𝙽 рассматривается как «отсутствующее значение» и не участвует в числовых операциях сортировки.

Разработчики Unix давно придумали протокол для назначения программам запускаемого кода. В большинстве систем Unix (включая такие как Linux и macOS) можно встретить файлы сценариев оболочки, содержащие первые строки, которые задают, какая именно программа должна использоваться для выполнения содержимого файла. Эти строки начинаются с символов #!, за которыми указывается полное имя интерпретатора.

Примеры использования:
🔘 #! /𝚞𝚜𝚛/𝚋𝚒𝚗/𝚙𝚢𝚝𝚑𝚘𝚗
🔘 #! /𝚞𝚜𝚛/𝚋𝚒𝚗/𝚎𝚗𝚟 𝚙𝚢𝚝𝚑𝚘𝚗

Символы #! в начале файла называются «𝚜𝚑𝚎𝚋𝚊𝚗𝚐» и служат для указания операционной системе, какой интерпретатор использовать для выполнения данного файла. Это позволяет запускать скрипты напрямую без явного указания интерпретатора.

В данном коде демонстрируется ручное расширение класса — добавление нового метода к классу после его создания.

Принцип работает, потому что методы всегда можно присваивать классу после того, как он был создан. До тех пор пока присваиваемые методы являются функциями с дополнительным первым аргументом для получения нового экземпляра 𝚜𝚎𝚕𝚏».

Разберем выполнение кода по шагам:

🔘 Создается класс 𝙲𝚕𝚒𝚎𝚗𝚝𝟷 с конструктором, который принимает 𝚟𝚊𝚕𝚞𝚎 и сохраняет его в атрибут экземпляра
🔘 Определяется функция 𝚎𝚐𝚐𝚜𝚏𝚞𝚗𝚌(𝚘𝚋𝚓), которая принимает объект и возвращает 𝚘𝚋𝚓.𝚟𝚊𝚕𝚞𝚎 ∗ 𝟺
🔘 Происходит присваивание 𝙲𝚕𝚒𝚎𝚗𝚝𝟷.𝚎𝚐𝚐𝚜 = 𝚎𝚐𝚐𝚜𝚏𝚞𝚗𝚌 — функция становится методом класса
🔘 Создается экземпляр 𝚇 = 𝙲𝚕𝚒𝚎𝚗𝚝𝟷('𝙽𝚒!'), где 𝚟𝚊𝚕𝚞𝚎 становится '𝙽𝚒!'
🔘 Вызывается 𝚇.𝚎𝚐𝚐𝚜()

При вызове 𝚇.𝚎𝚐𝚐𝚜() происходит следующее:
− Python автоматически передает экземпляр 𝚇 как первый аргумент в функцию 𝚎𝚐𝚐𝚜𝚏𝚞𝚗𝚌
− Функция получает 𝚘𝚋𝚓 = 𝚇, где 𝚇.𝚟𝚊𝚕𝚞𝚎 = '𝙽𝚒!'
− Выполняется 𝚛𝚎𝚝𝚞𝚛𝚗 𝚘𝚋𝚓.𝚟𝚊𝚕𝚞𝚎 ∗ 𝟺, что дает '𝙽𝚒!' ∗ 𝟺 = '𝙽𝚒!𝙽𝚒!𝙽𝚒!𝙽𝚒!'

Данный аргумент может использоваться для обращения к информации о состоянии, доступной из экземпляра класса, хотя функции определены независимо от класса.