Олег Петров

самый простой вариант, для начала.
описываешь какие доступны действия для игрока (варианты ходов фигур).
потом случайно начинаешь делать наугад действия (серию действий) и оценивать результат (победа или проигрыш)
даешь возможность сохранять результаты ходов, и позиций, при каждом ходе ищешь варианты в базе данных.
запускаешь бота играть против копии самого себя, собирая статистику ходов, и действий.
бот типа обучается.
-------
проблема в том чтоб сделать грамотную оценочную функцию это один из ключевых моментов.
Еще проблема -> рост сложности (количества вариантов ходов в партии), как работать с этой сложностью целая наука, постройка деревьев решений, поиск общих патернов, упаковка (кластеризация) типовых серий ходов, эффективные способы поиска ходов без проверки всего многообразия, всякие там эволюционные алгоритмы, для работы с не линейными схемами и тд и тому подобное.

тыц

import csv

with open('some_file.csv', 'w', newline='') as f:
    writer = csv.writer(f, delimiter=';')
    writer.writerow(('Столбец1', 'Столбец2', 'Столбец3'))

headers = ['Столбец1', 'Столбец2', 'Столбец3']
f.write(';'.join(headers))

print(int(xi[0]))

По плагинам. Рекомендую TransOver для chrome.
Перевод по наведению. Либо выделяешь кусок текста и тут же видишь перевод. Мега-быстро и удобно.

По языку. Сам сейчас активно изучаю. Слушаю Effortless English. Слушаю много много раз одни и те же уроки. Думаю, такой же подход можно применить и к техническому. Найти хороший курс на ютуб по твое тематике и слушать его много раз (выкачать аудио с ютуба). Плюс в том, что слушать можно на фоне, занимаясь повседневными делами и передвигаясь по улице.

Также рекомендую посмотреть на Ютубе лекции Ягодкина. Имхо, у него лучшие языковые технологии. Проходил курс 100 слов в час. Реально работает.

Также прикольно смотреть курсы на Udemy. Там автоматом генерятся субтитры на английском. Я смотрел курс и почти все понимал.

Для случаев вида x = 1.0:

if int(x) == x:
    ...

Потому что:
assert int(1.0) == 1.0
Можно ещё так, но это будет работать только для истинно целых чисел (int, а не float):

if type(x) is int:
    ...

UPD

data = [1.0, 1.23, 2.0, 2.71, 3.0, 3.14]
for x in filter(float.is_integer, data):
    print(x)

Все сильно зависит от содержания (организации данных) ваших таблиц и от запросов, которые вы к ним делаете. Обычно строятся индексы по тем полям, которые участвуют в основных запросах. Тут самое главное не переборщить и не насоздавать индексов слишком много, иначе будет тормозить вставка.
Индексы сразу создаются по первичным/вторичным ключам.
Для анализа базы делайте explain ваших запросов - https://habrahabr.ru/post/203320/

Ну и если запросов типа LIKE много, то имеет смысл проиндексировать ваши данные в поисковиках типа elasticsearch.

Используйте set:

a = ['bb', 'cc', 'aa', 'bb', 'cc']
unique = set(a)
print(unique)  # {'aa', 'bb', 'cc'}

Преобразование ключенй:

d = dict((int(k), v) if k.isdigit() else (k, v) for (k, v) in d.items())

Немного более быстрый способ:

def convert(item):
    try:
        return int(item)
    except ValueError:
        return item
    
d = dict(zip(map(convert, d.keys()), d.values()))

Ещё про сортировку ключей посмотрите мой ответ здесь.

slo = dict(zip(k, d))

P.S. Оберните list-ом
temp = list(zip(t, t1))

P.S. И вот эта конструкция:

k = []
for i in a:
    k.append(i)

равносильна:
k = list(a)

тут понятно, что составители этой ЕГЭшной задачи хотят чтоб цифровой формат был
в трех последних элементах каждого подсписка в ответе... , сказано же --
"потом проводить математические операции (всякие усреднения, сортировки ...)"....
вот еще пример ответа (м.б. можно уменьшить , но вроде идиоматично (т.е. по питонячьи):

>>> f = open('fin.txt')
>>> ll = f.readlines()
>>> ll
['Петров;85;92;78\n', 'Сидоров;100;88;94\n', 'Иванов;58;72;85\n']
>>> ll1 = [i.replace('\n', '').split(';') for i in ll]
>>> ll1
[['Петров', '85', '92', '78'], ['Сидоров', '100', '88', '94'], ['Иванов', '58', '72', '85']] # теперь надо проинтовать , что надо
>>> ll2 = [[int(ll1[i][j]) for j in range(4) if ll1[i][j].isdigit()] for i in range(len(ll1))]
>>> ll2
[[85, 92, 78], [100, 88, 94], [58, 72, 85]]
# теперь вставляем по нулевому индексу из предыдущего списка строчечные фамилии
>>> [ll2[i].insert(0, ll1[i][0]) for i in range(len(ll2))]
[None, None, None] # здесь можно почистить или изменить
>>> ll2 # ответ в ll2
[['Петров', 85, 92, 78], ['Сидоров', 100, 88, 94], ['Иванов', 58, 72, 85]]

вообще-то это надо через кортежи делать, но для учебной простоты ...

>>> x = [['a', '3', '5', '7'], ['b', '1', '2', '3'], ['д', '1', '2', '3']]

>>> # сортируем по столбцам
>>> x_sort = list(zip(*x))
>>> x_sort
[('a', 'b', 'д'), ('3', '1', '1'), ('5', '2', '2'), ('7', '3', '3')]

>>> # убираем лишний кортеж (с буквами)
>>> x_sort = x_sort[1:]
>>> x_sort
[('3', '1', '1'), ('5', '2', '2'), ('7', '3', '3')]

>>> # переводим строки в числа
>>> x_to_int = [list(map(int, i)) for i in x_sort]
>>> x_to_int
[[3, 1, 1], [5, 2, 2], [7, 3, 3]]

>>> # ищем среднее, округляем до сотых
>>> x_avg_sum = ['{:.2f}'.format(sum(i)/3) for i in x_to_int]
>>> x_avg_sum
['1.67', '3.00', '4.33']