Vindicar

Варианты 1 и 2 ссылаются на вполне конкретный класс dict. Когда typing только ввели, стандартынй dict не поддерживал такую запись, поэтому создали псевдоним typing.Dict. Потом к этому типу (а также к tuple и list) прикрутили возможность вести себя как генерик. Сейчас Dict, List и Tuple потихоньку планируют выводить из употребления. Они deprecated начиная с питона 3.9.
Вариант 3 - это любой объект, который ведёт себя как словарь, не обязательно именно dict. Но с 3.9 это алиас для collections.abc.Mapping, по той же самой причине.

Так что вариант 2 и 3 имеет смысл, только если тебе нужно поддерживать питон 3.8 и младше.
Выбор между вариантом dict и collections.abc.Mapping зависит от того, что именно тебе нужно - вот прямо dict, или просто что-то словареподобное. См. список методов Mapping тут.

Значение объединённой ячейки находится в левой/верхней "оригинальной" ячейке из состава объединённой.
Так что если у тебя есть столбец с объединённой ячейкой, делай там простую логику типа такой:

last_results_publication_value = ''  # тут храним последнее увиденное значение столбца
for row in schedule_table.find_all('tr')[1:]:  # перебираем строки
    cells = row.find_all('td')
    subject = cells[0].get_text(strip=True)
    grades = cells[1].get_text(strip=True)
    dates = cells[2].get_text(strip=True)
    results_publication = cells[3].get_text(strip=True)
    if results_publication:  # если в столбце есть значение
        last_results_publication_value = results_publication  # запоминаем его как последнее виденное
    else:  # а если нет
        results_publication = last_results_publication_value  # используем вместо него последнее виденное
    ...  # дальше используем значения

Поясню ответ выше: в css такого механизма нет, и media queries это не умеют.
Максимум - ты можешь с помощью JS посмотреть в User Agent и попробовать выцепить ОС оттуда. Но имей ввиду, что User Agent может быть подделан.

Потому что оба оверлоада неразличимы - они ОБА показывают один аргумент типа bool.
И да, а если аргумент не указан, что вернёт функция? Из твоего кода это неясно вообще, так как у тебя два противоречащих варианта.
Тебе надо что-то типа...

@overload
@classmethod
def get_mac_address(cls, with_gateway: typing.Literal[False] = False) -> str:
    ...
@overload
@classmethod
def get_mac_address(cls, with_gateway: typing.Literal[True]) -> tuple[str, str]:
    ...
@classmethod
def get_mac_address(cls, with_gateway: bool = False) -> typing.Union[str, tuple[str, str]]:
    ...

@dp.message_handler()
async def bot_message(message: types.Message):
    ...

# Список для хранения значений
values = []

@dp.message_handler(lambda message: len(values) < 5)
async def process_input(message: types.Message):
    ...

У тебя первый же обработчик заявляет, что готов обрабатывать ВСЕ входящие сообщения. Соответственно, бот дальше и не ищет ничего. Зачем, если первый же обработчик на всё согласен?
Освой нормальный конечный автомат (finite state machine, FSM), что ли? Есть же официальная документация, официальные примеры, только найди и прочитай...

client = disnake.Client()
Intents.members = True

А ничего, что то что ты тут присвоил, вообще ни на что не влияет? Ты же интенты в клиента не передаёшь.
Не говоря у же о том, что ты работаешь зачем-то с классом Intents, а надо с экземпляром класса.

А эта статья не помогла?

Стандартный ввод - это файл, и его технически можно "прочитать до конца". Пример:

import sys
for line in sys.stdin:
    print('Got', repr(line))
print('Done')

Запусти как обычно, введи несколько строк, а потом в терминале (если под виндой) нажми Ctrl-Z, затем Enter.
Это пошлёт сигнал "конец файла", и дальнейшие попытки ввода через input() будут не успешными.

Также можешь записать строки в текстовик, и запустить файл с перенаправлением ввода:
python3 main.py < data.txt
Тогда скрипт тоже получит сигнал о конце ввода, когда файл закончится.

У тебя вычисление повторяется для каждой строки? Посмотри, можно ли распараллелить код на несколько процессов (именно процессов, не потоков).
Также посмотри насчёт использования numpy/scipy и их численных солверов для систем уравнений вместо sympy. Может, используя sympy, получится сформулировать алгоритм расчёта, а уже его портировать на numpy?

Если надумаешь использовать numpy, держи в уме вот что: по возможности выполняй операции сразу над массивами значений. Упрощённо, вот это

a = numpy.array([3] * 1000000, dtype=numpy.float32)
b = 2 * a + 3

будет намного быстрее, чем это:

a = numpy.array([3] * 1000000, dtype=numpy.float32)
b = numpy.zeros_like(a)
for i in range(a.shape[0]):
    b[i] = 2 * a[i] + 3

Причина простая - операции над массивами реализуют перебор элементов массива нативно, т.е. с той же проивзодительностью, что и C/C++/Fortran. А вот сугубо питоньи циклы - штука медленная.

bot.register_next_step_handler(message, impact_KEYBORD_bot)
bot.register_next_step_handler(message, donat_user_bot)
bot.register_next_step_handler(message, translate_message)
bot.register_next_step_handler(message, dictionary_message)

Так ты выбери что-то одно. У одного сообщения может быть только один next step handler. Если нужна цеполчка из более чем двух шагов, то на втором шаге ставь следующий handler, и так далее.

Нет. Только считать последние успешно/неуспешно отправленные сообщения.