Andrey Dugin

from itertools import starmap

items = [
    (161, 0, 'the-north-face', 25, 110),
    (164, 1, 'ralf-Lauren', 87, 170),
    (165, 2, 'the-north-face', 10, 75)
]

template = 'название: {2},  состояние: {3},  цена: {4},  продать: /sell_{1}'

message = '\n'.join(starmap(template.format, items))

chunks = list(map(''.join, zip(text[:-1], text[1:])))

[''.join(filter(set(punct).issuperset, item)) for item in sequence]

[re.sub('''[^!?,. :'";'-]*''', '', item) for item in sequence]

def salary(month, start_salary=5000, complex_percent=3.0):
    return start_salary * pow(1 + complex_percent / 100, month - 1)

total = sum(print(f'{salary:.2f}') or salary for salary in map(salary, range(1, 12 + 1)))

print(f'Я заработал {total:.2f}')

Нужно проверять все цифры, а не только первые две. И писать код, который понятен даже без комментариев:

def criterion(number, denominators=[7, 9, 13], parity_mask=[1, 1, 0, 0, 0]):
    if all(number % denominator != 0 for denominator in denominators):
        if [int(digit) % 2 for digit in str(number)] == parity_mask:
            return True
    return False

numbers = list(filter(criterion, range(57888, 74555 + 1)))

print(len(numbers), max(numbers) - min(numbers))

Подсказка:

grouped_by_n_symbols = list(zip(*[iter(code)]*n))
take_every_2nd_group = grouped_by_n_symbols[::2]

Чтобы не тратить время на борьбу с устойчивостью сортировки (cmp и cmp_to_key, либо вручную типа BubbleSort), сделал тупой подбор последовательности брутфорсом. Напишите нормальную сортировку, если требуется.

import cv2  # pip install opencv-python
import numpy as np  # pip install numpy
import random
from collections import Counter, defaultdict
from functools import cmp_to_key
from itertools import combinations, permutations
from skimage.util import view_as_windows  # pip install scikit-image
from PIL import Image  # pip install pillow

h = w = 3  # будем использовать rolling window 3x3 (подобие свёртки)
n_channels = 3  # цветовые каналы изображения
n_samples = -1  # константа для более наглядного использования в .reshape()
active_pixels_in_3x3_cross = 5  # 5 из 9 пикселей образую крест ('+')

# Читаем картинку из файла
image = cv2.imread('5fc2a4fbb4bbd344880635.png', cv2.IMREAD_COLOR)

# Разбиваем изображение  на блоки H x W @ CHANNELS и удаляем углы, чтобы получился крест из 5 пикселей
# Вместо view_as_windows() можно использовать np.lib.stride_tricks.as_strided(), но там очень сложно:
# tiles = np.lib.stride_tricks.as_strided(image, shape=(498, 498, 3, 3, 3), strides=(1500, 3, 1500, 3, 1))
tiles = view_as_windows(image, (h, w, n_channels))  # shape = (498, 498, 1, 3, 3, 3)
tiles = tiles.reshape(n_samples, h * w, n_channels)  # shape = (248004, 9, 3)
tiles = tiles[:, (1, 3, 4, 5, 7), :]  # shape = (248004, 5, 3)
# Нас интересуют только пересечения линий (полные кресты, где все 5 пикселей не чёрные)
mask = tiles.any(axis=-1).sum(axis=-1) == active_pixels_in_3x3_cross
crossovers = tiles[mask]  # shape = (12, 5, 3)

# Собираем статистику
stats = defaultdict(Counter)
# Перебираем все пересечения цветных линий
for crossover in crossovers:
    # Подсчитываем количество пикселей разных цветов, в сумме 5
    counter = Counter(map(tuple, crossover))
    # Добавляем в статистику
    stats[frozenset(counter)] += counter

# Все встречающиеся цвета
all_colors = list({color for colors in stats for color in colors})
# Специально перемешаем, чтобы проверить устойчивость сортировки
random.shuffle(all_colors)

# Функция сравнения двух цветов
def cmp(color1, color2):
    colors = frozenset({color1, color2})
    if colors in stats:  # явное лучше, чем неявное
        num_pixels_of_color1 = stats[colors][color1]
        num_pixels_of_color2 = stats[colors][color2]
        return num_pixels_of_color1 - num_pixels_of_color2
    else:  # пара цветов не пересекается явным образом
        return 0  # это может быть проблемой при сортировке

# Плохой алгоритм сортировки брутфорсом, но работает устойчиво
def sorted_colors():
    for colors in permutations(all_colors, len(all_colors)):
        for color1, color2 in combinations(colors, 2):
            if cmp(color1, color2) > 0:
                break
        else:  # обратите внимание на конструкцию for..else
            return colors

# z_index = cmp_to_key(cmp)        
        
# Рисуем отсортированную плашку цветов
Image.fromarray(
    np.hstack(
        # [np.full((64, 64, n_channels), color, np.uint8) for color in sorted(all_colors, key=z_index)]
        [np.full((64, 64, n_channels), color, np.uint8) for color in sorted_colors()]
    )[..., ::-1]  # BGR -> RGB
)

from itertools import groupby

''.join(letter for letter, group in groupby(word) if len(tuple(group)) != 2)

Начиная с Python 3.6 ключи в словаре сохраняются в порядке добавления:

mask = [(255, 0, 0), (0, 255, 0), (0, 0, 255), (0, 255, 255), (255, 255, 0)]

src = {
    (0, 0, 255): ((0, 0, 5), (0, 0, 5), (0, 0, 23), (0, 0, 23)),
    (255, 0, 0): ((0, 0, 10), (0, 0, 10), (0, 0, 21), (0, 0, 21)),
    (0, 255, 0): ((0, 0, 15), (0, 0, 15), (0, 0, 21), (0, 0, 21)),
    (255, 255, 0): ((0, 0, 20), (0, 0, 20), (0, 0, 21), (0, 0, 21)),
    (0, 255, 255): ((0, 0, 24), (0, 0, 24), (0, 0, 21), (0, 0, 21))
}

dst = {key:src[key] for key in mask} 

# Или так:
dst = dict(zip(mask, map(src.get, mask)))

Решение первого варианта:

word1 = 'aabc'
word2 = 'aabacdff'

if any(word2.count(letter) < word1.count(letter) for letter in set(word1)):
    option = 'нельзя'
else:
    option = 'можно'

print(f'Первое слово {option} составить из букв второго')

Ещё эффективнее будет через Counter (обратите внимание на редкое использование unary minus):

from collections import Counter

counter = Counter(word2)
counter.subtract(word1)

option = ('можно', 'нельзя')[bool(-counter)]

print(f'Первое слово {option} составить из букв второго')

Со вторым вариантом задачи разберитесь сами, модифицируя код.