Иван Мельников

if x > 0:
    print('x положительное')
else:
    print('x неположительное')

my_list = list()
my_list.append(obj1.weight)
my_list.append(obj2.weight)
print(max(my_list))

Может display - это функция? Тогда и вызывать его надо как функцию - display().

Хорошему ml-специалисту необходимо знать на отлично школьную (точнее, физ-мат-лицеевскую) программу по математике и информатике. Ну, и очень желательно программу первых двух курсов стандартного матфака хотя бы на четверочку. Для ML нужна конкретная математика: теория множеств, мат. логика, системы счислений, основы теории чисел, комбинаторика, графы, теор. вероятностей, мат. статистика, матан (в R^n), линейная алгебра, аналитическая геометрия, вариационное исчисление. Достаточно знать конкретные вещи.

Алгоритмы учатся путём решения олимпиадных задачек + изучение математики (дискретной её части).

print("Hello world!", flush=True)

Вы уверены, что это список?
Если это список, то он записан некорректно.
Если это словарь, то он тоже записан некорректно.

Хранишь только максимальное и второе максимальное. В конце выводишь второе максимальное.

Явно не самая изящная идея (рекурсивная функция), но может поможет:

def processing_bstring(bstring, attemps=[]):
    try:
        bstring.decode('ascii')
        print('Первые', len(bstring),'символов лежат в пространстве ASCII!:', bstring)
        print('Номер попытки:', len(attemps) + 1)
        print('История неудач:', attemps)
    except UnicodeDecodeError:
        if len(attemps) < 10:   #ограничиваем число попыток
            attemps.append('Не ASCII-строка!') #добавляем причину неудачи в историю неудач
            processing_bstring(bstring[:-1], attemps) #откидываем от строки последний байт и вызываем заново
        else:
            print('Исчерпаны все попытки обработки строки!')

my_bytes = 'qwz123ё'.encode()
processing_bstring(my_bytes)

Покажите свой код.
Требуется найти разбиение с наибольшим количеством пар?
Дело в том, что разные разбиения дают разное кол-во пар.
Например, у массива [1, 2, 3, 4] существует два разбиения: {(2, 3)} и {(1, 2), (3, 4)}.
Вот пример решения (сложность O(N*log N)):

def pairs(src):
    i = 0
    src.sort()
    result = list()    
    while i + 1 < len(src):
        if src[i+1] - src[i] == 1:
            result.append((src[i], src[i+1]))
            src = src[:i] + src[i+2:]
            i = max(0, i-1)
        else:
            i += 1
    return result

src1 = [1, 5, 9, 11, 10, 4]
src2 = []
src3 = [1, 5, 2, 9, 1, 1, 4, 2, 2, 2]
print(src1, pairs(src1))
print(src2, pairs(src2))
print(src3, pairs(src3))

ps. Обращаю внимание, что функция меняет список!

Как вариант:

def my_pow(n, k):
    if k == 1:
        return n
    else:
        if k%2 == 1:
            return n*my_pow(n, k-1)
        else:
            k = k//2
            return my_pow(n, k)*my_pow(n, k)

Подправить код под себя наверное и сами сможете.

А почему вообще возникла идея сохранять данные куда-то, а не крутить ими прямо в БД? Во что вы уперлись?

но почему то он выдаёт в данном случае Южно-Сахалинск, хотя должен Улан-Удэ

С чего бы это? Строки сравниваются лексикографически: 'Южно-Сахалинск' > 'Улан-Удэ'.
Подсказка:

print(ord('Ю'))
print(ord('У'))
_____________
1070
1059

Кол-во элементов списка ограничивается только доступным объемом ОЗУ.
Допустим у вас 32-битная ОС.
Список, в отличие от массива, устроен таким образом, что в самом списке хранятся только адреса (из 32-битного адресного пространства) расположения самих данных. При этом, хранить в памяти нужно и адреса (элементы списка), и сами данные.
Так вот, при создании списка, например, с 2,147,483,647 элементами только для хранения элементов списка (адресов) потребуется не менее 2,147,483,647 x 32 = 68,719,476,736 бит памяти, или 8,589,934,592 байт = 8 ГБ.
А ведь ещё нужно хранить сами данные. И не нужно забывать, что запущенный софт на машине тоже требует для своей работы память.
ps. Массивы гораздо эффективнее используют память, но есть ограничение – все элементы массива имеют единый заранее определенный тип.