Vindicar

list1 = list('abcdef')
list2 = list('klmnop')
list3 = list('uvwxyz')

for item1, item2, item2 in zip(list1, list2, list3):
    print(item1, item2, item2)

import itertools

list1 = list('abcdef')
list2 = list('klmnop')
list3 = list('uvwxyz')

for item in itertools.chain(list1, list2, list3):
    print(item)

import itertools

list1 = list('abcdef')
list2 = list('klmnop')
list3 = list('uvwxyz')

for item1, item2, item3 in itertools.product(list1, list2, list3):
    print(item1, item2, item3)

import typing
import asyncio
import functools


def throttled(delay: float, measure: typing.Literal['end_to_start', 'start_to_start'] = 'start_to_start'):
    def decorator(actual_func: typing.Coroutine) -> typing.Coroutine:
        queue = None
        task = None
        
        async def _single_query(future, args, kwargs):
            try:
                result = await actual_func(*args, **kwargs)  # тут делаем асинхронное обращение к сервису
            except BaseException as err:
                future.set_exception(err)  # была ошибка - теперь await future выкинет исключение
            else:
                future.set_result(result)  # полуен результат - await future вернёт его
        
        async def _work_loop():
            nonlocal queue
            nonlocal task
            while True:
                try:
                    # ждем, пока не придёт запрос, или пока не закончится таймаут
                    future, args, kwargs = await asyncio.wait_for(queue.get(), delay)
                except asyncio.TimeoutError:  # новые запросы долго не приходят, сворачиваем работу, чтобы не тратить ресурсы
                    queue = None
                    task = None
                    return
                single_task = _single_query(future, args, kwargs)
                if measure == 'start_to_start':
                    asyncio.create_task(single_task)
                else:
                    await single_task
                queue.task_done()  # каждому успешному get() соответствует task_done()
                await asyncio.sleep(delay)
        
        @functools.wraps(actual_func)
        async def query(*args, **kwargs):
            nonlocal queue  # обращение к переменной выше уровнем, но не глобальной
            nonlocal task
            future = asyncio.Future()  # Future просигналит, когда наш запрос будет обслужен
            if task is None:  # либо это первый запрос, либо запросы долго не приходили, и мы свернули работу
                queue = asyncio.Queue()
                task = asyncio.create_task(_work_loop())
            await queue.put((future, args, kwargs))
            return await future
        
        return query
    
    return decorator

# -*- coding: utf-8 -*-
import sys
import numpy  # pip install numpy
import cv2  # pip install opencv-python

def loadImg(fname : str) -> numpy.ndarray:  # грузит файл
    data = numpy.fromfile(fname, dtype=numpy.uint8)
    img = cv2.imdecode(data, cv2.IMREAD_COLOR)
    if img is None:
        raise IOError("Not an image file")
    return img

class Clicker:  # класс для выбора точек на экране
    def __init__(self, name: str, image: numpy.ndarray):
        self.wnd = name
        self.image = image
        self.clicks = []
        self.markersize = 5
        self.markercolor = (255,0,255)
        cv2.namedWindow(self.wnd, cv2.WINDOW_AUTOSIZE)
        cv2.setMouseCallback(self.wnd, self._click)
    
    def draw(self):  # рисует точки на изображении и выводит их на экран
        copy = self.image.copy()
        color = self.markercolor
        radius = self.markersize
        for x,y in self.clicks:
            cv2.circle(copy, (x,y), radius, color, 1)
            cv2.line(copy, (x-radius,y), (x+radius,y), color, 1)
            cv2.line(copy, (x,y-radius), (x,y+radius), color, 1)
        cv2.imshow(self.wnd, copy)
    
    def _click(self, event, x, y, flags, param):
        if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:  # левый клик - поставить точку
            self.clicks.append((x,y))
        elif event == cv2.EVENT_RBUTTONDOWN:  # правый клик - сбросить последнюю точку
            if self.clicks:
                del self.clicks[-1]
        else:
            return
        self.draw()
    
    def close(self):
        cv2.destroyWindow(self.wnd)
    
    def __enter__(self):
        self.draw()
        return self
    
    def __exit__(self, exctype, excvalue, traceback):
        self.close()

try:
    image = loadImg('times-square.jpg')  # изображение, внутрь которого вписываем другое
    poster = loadImg('lena.png')  # изображение, которое вписываем в первое
except IOError:
    print('Ошибка загрузки файла.')
    sys.exit(1)
# эта часть только для ручного ввода координат
# если они уже есть, то это не нужно.
with Clicker('Select area', image) as clicker:
    # четыре точки ставятся строго по часовой, начиная слева-сверху 
    while len(clicker.clicks) < 4:  # пока не получили четыре точки - угла
        if cv2.waitKey(100) == 27:
            print('Отменено')
            sys.exit(0)
    pts = numpy.array(clicker.clicks, dtype=numpy.float32)  # координаты углов тут
# вписываем изображение
height, width = poster.shape[:2]
srcpoints = numpy.array([  # углы вставляемого изображения в том же порядке по часовой
    (0,0),
    (width-1, 0),
    (width-1, height-1),
    (0, height-1),
], dtype=numpy.float32)
# матрица преобразования сопоставляет четыре точки второго изображения с точками первого
# по сути, она позволяет перейти от второго изображения к первому
matrix = cv2.getPerspectiveTransform(srcpoints, pts)  # порядок аргументов важен, иначе переход будет наоборот
# применяем матрицу ко второму изображению. Но теперь надо убрать чёрные поля.
warped = cv2.warpPerspective(poster, matrix, (image.shape[1], image.shape[0]))
# делаем маску для переноса пикселей с warped на image
# мы хотим перенести только пиксели, на которые пришлись пиксели второго изображения
mask = numpy.zeros(image.shape, dtype=numpy.uint8)  # рисовать можно только на обычном изображении
# закрашиваем пиксели внутри выбранного ранее четырёхугольника
cv2.fillPoly(mask, pts.reshape(1, -1, 2).astype(numpy.int32), (1,1,1))
mask.dtype = bool  # а для переноса нам нужна логическая маска
# маска готова, переносим. numpy рулит, правда ведь?
image[mask] = warped[mask]
# показываем результат
cv2.imshow('Result', image)
cv2.waitKey()