diff --git a/.github/workflows/ci-workflow.yml b/.github/workflows/ci-workflow.yml
index fd693ee..b43a5fa 100644
--- a/.github/workflows/ci-workflow.yml
+++ b/.github/workflows/ci-workflow.yml
@@ -6,7 +6,7 @@ jobs:
   check-toc:
     runs-on: ubuntu-latest
     steps:
-      - uses: actions/checkout@v2
+      - uses: actions/checkout@v4
       - name: Run
         run: make toc-check
 
@@ -15,7 +15,7 @@ jobs:
     runs-on: ubuntu-latest
     steps:
       - name: Checkout
-        uses: actions/checkout@v2
+        uses: actions/checkout@v4
       - name: Get TAG
         if: startsWith(github.ref, 'refs/tags/')
         run: echo "TAG=${GITHUB_REF/refs\/tags\//}" >> $GITHUB_ENV
diff --git a/README.md b/README.md
index 267aed7..64d45b9 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -128,7 +128,7 @@
     + [В каких случаях можно обработать SyntaxError](questions.md/#В-каких-случаях-можно-обработать-SyntaxError)
     + [Можно ли создавать собственные исключения](questions.md/#Можно-ли-создавать-собственные-исключения)
     + [Для чего нужны предупреждения (warnings) и как создать собственное](questions.md/#Для-чего-нужны-предупреждения-warnings-и-как-создать-собственное)
-    + [Для чего нужен модуль warning](questions.md/#Для-чего-нужен-модуль-warning)
+    + [Для чего нужен модуль warnings](questions.md/#Для-чего-нужен-модуль-warnings)
   * [Декораторы](questions.md/#Декораторы)
     + [Что такое декораторы. Зачем нужны](questions.md/#Что-такое-декораторы-Зачем-нужны)
     + [Что может быть декоратором. К чему может быть применен декоратор](questions.md/#Что-может-быть-декоратором-К-чему-может-быть-применен-декоратор)
diff --git a/questions.md b/questions.md
index 6c471d8..7eddbfc 100644
--- a/questions.md
+++ b/questions.md
@@ -12,14 +12,18 @@
 ### Какие операции поддерживают большинство последовательностей
 
 - `x in s`, `x not in s` – находится ли элемент x в последовательности s (для строк и последовательностей байтов – является ли x подстрокой s)
-- `s + t` – конкатенация последовательностей
+- `s + t` – конкатенация последовательностей s и t
 - `s * n, n * s` – конкатенация n нерекурсивных копий последовательности s
 - `s[i]` – i-й элемент последовательности s
-- `s[i:j]` – срез последовательности s от i до j
-- `s[i:j:k]` – срез последовательности s от i до j с шагом k
-- `len(s)` – длина последовательности
-- `min(s)` – минимальный элемент последовательности
-- `max(s)` – максимальный элемент последовательности
+- `s[:i]` - срез всех элементов последовательности s до i (не включая i)
+- `s[i:]` - срез всех элементов последовательности s от i до последнего элемента
+- `s[-i:]` - срез последних i элементов последовательности s
+- `s[::-1]` - перевернуть последовательность
+- `s[i:j]` – срез последовательности s от i до j (не включая j)
+- `s[i:j:k]` – срез последовательности s от i до j с шагом k (не включая j)
+- `len(s)` – длина последовательности s
+- `min(s)` – минимальный элемент последовательности s
+- `max(s)` – максимальный элемент последовательности s
 - `s.index(x[, i[, j]])` – индекс первого вхождения x (опционально – начиная с позиции i и до позиции j)
 - `s.count(x)` – общее количество вхождений x в s
 - `sum(s)` – сумма элементов последовательности
@@ -68,7 +72,43 @@
 
 На уровне языка отличаются тем, что в кортеж нельзя добавить или убрать элемент. На уровне интерпретатора различий нет. Обе коллекции представлены массивом указателей на структуру `PyObject`.
 
-Для списка определены функции, которые добавляют в такой массив новый элемент, удаляют имеющийся, соединяют два массива в один. Они вызываются методами списка `.append()`, `.pop()`, `.sort()` и т.д.
+Существуют специальные функции для работы со списками. Они вызываются методами списка. Ниже приведены наиболее часто используемые.
+
+```python
+# Создаем исходный список
+lst = [1, 2, 3]
+
+# append(x): добавляет элемент в конец списка
+lst.append(4)
+# Теперь lst = [1, 2, 3, 4]
+
+# extend(iterable): расширяет список, добавляя элементы из итерируемого объекта
+lst.extend([5, 6])
+# Теперь lst = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
+
+# insert(i, x): вставляет элемент x на позицию i
+lst.insert(0, 'start')
+# Теперь lst = ['start', 1, 2, 3, 4, 5, 6]
+
+# remove(x): удаляет первое вхождение элемента x
+lst.remove(3)
+# Теперь lst = ['start', 1, 2, 4, 5, 6]
+
+# pop([i]): удаляет и возвращает элемент на позиции i (по умолчанию последний)
+last = lst.pop()
+# last = 6, а lst = ['start', 1, 2, 4, 5]
+
+# sort(): сортирует список на месте
+lst = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2]
+lst.sort()
+# Теперь lst = [1, 1, 2, 3, 4, 5, 9]
+
+# reverse(): разворачивает список на месте
+lst.reverse()
+# Теперь lst = [9, 5, 4, 3, 2, 1, 1]
+```
+
+
 
 ### Что такое диапазон
 
@@ -380,7 +420,7 @@ foo()
 
 Интерпретатор создаёт объект «john» и «имя» var, а затем связывает объект с данным именем.
 При вызове функции, новых объектов не создаётся, вместо этого в её области видимости создаётся имя, которое связывается с существующим объектом.
-Но в python есть изменяемые и неизменяемые типы. К первым, например, относятся числа: при арифметических операциях существующие объекты не меняются, а создаётся новый объект, с которым потом связывается существующее имя. Если же со старым объектом после этого не связано ни одного имени, оно будет удалено с помощью механизма подсчёта ссылок.
+Но в python есть изменяемые и неизменяемые типы. Ко вторым, например, относятся числа: при арифметических операциях существующие объекты не меняются, а создаётся новый объект, с которым потом связывается существующее имя. Если же со старым объектом после этого не связано ни одного имени, оно будет удалено с помощью механизма подсчёта ссылок.
 Если же имя связано с переменной изменяемого типа, то при операциях с ней изменяется память объекта, соответственно все имена, связанные с данной областью памяти «увидят» изменения.
 
 ### Что такое замыкание
@@ -925,9 +965,9 @@ except ZeroDivisionError:
 Базовым классом для предупреждений является Warning, который наследуется от Exception.
 Базовым классом-наследником Warning для пользовательских предупреждений является UserWarning.
 
-### Для чего нужен модуль warning
+### Для чего нужен модуль warnings
 
-В модуле warning собраны функции для работы с предупреждениями.
+В модуле warnings собраны функции для работы с предупреждениями.
 Основной является функция warn, которая принимает один обязательный параметр message, который может быть либо строкой-сообщением, либо экземпляром класса или подкласса Warning (в таком случае параметр category устанавливается автоматически) и два опциональных параметра: category (по умолчанию – UserWarning) – класс предупреждения и stacklevel (по умолчанию – 1) – уровень вложенности функций, начиная с которого необходимо выводить содержимое стека вызовов (полезно, например, для функций-обёрток для вывода предупреждений, где следует задать stacklevel=2, чтобы предупреждение относилось к месту вызова данной функции, а не самой функции).
 
 ## Декораторы
@@ -1433,16 +1473,17 @@ import aiohttp
 urls = ['http://www.google.com/', 'http://www.yandex.ru/', 'http://www.python.org/']
 
 async def call_https://github.com/url(url):
-    print('Starting {}'.format(url))
-    response = await aiohttp.get(url)
-    data = await response.text()
-    print('{}: {} bytes: {}'.format(url, len(data), data))
-    return data
+    async with aiohttp.ClientSession() as session:
+        print('Starting {}'.format(url))
+        async with session.get(url) as response:
+            data = await response.text()
+            print('{}: {} bytes: {}'.format(url, len(data), data))
+            return data
 
 futures = [call_https://github.com/url(url) for url in urls]
 
 loop = asyncio.get_event_loop()
-loop.run_until_complete(asyncio.wait(futures))
+loop.run_until_complete(asyncio.gather(*futures))
 ```
 
 Программа состоит из метода async. Во время выполнения он возвращает сопрограмму, которая затем находится в ожидании.
@@ -1637,6 +1678,7 @@ class MyClass(BaseClass, metaclass=Singleton):
 ## Что такое garbage collector. В чём его плюсы и минусы
 
 - [Всё, что нужно знать о сборщике мусора в Python](https://habr.com/ru/post/417215/)
+- [CPython Garbage Collection: The Internal Mechanics and Algorithms](https://blog.codingconfessions.com/p/cpython-garbage-collection-internals)
 
 GC (generational garbage collector) - это сборщик мусора, создавался он в первую очередь для обнаружения и удаления циклических ссылок.
 `gc` является встроенным в python модулем и при необходимости его можно выключить и запускать вручную (или не запускать). Чтобы понимать для чего был создан GC нужно понимать как в Python работает менеджер памяти и как эта память высвобождается.
@@ -2194,6 +2236,8 @@ HTTPS — расширение протокола HTTP, поддерживающ
 - [GitHub - pkolt/design_patterns: Паттерны проектирования](https://github.com/pkolt/design_patterns)
 - [GitHub - faif/python-patterns: A collection of design patterns/idioms in Python](https://github.com/faif/python-patterns)
 - [Python Design Patterns](https://python-patterns.guide/)
+- [Design Patterns in Python: A Series](https://medium.com/@amirm.lavasani/design-patterns-in-python-a-series-f502b7804ae5)
+- [A Catalog For Design Patterns in Python](https://towardsdev.com/a-catalog-for-design-patterns-in-python-a1b69493c677)
 
 ### Порождающие (Creational)
 
@@ -4906,7 +4950,7 @@ print(quicksort([10, 5, 2, 3]))
 
 ## Очередь и стек
 
-Очередь FIFO (first in first out), стрек LIFO (last in first out)
+Очередь FIFO (first in first out), стек LIFO (last in first out)
 
 ## Дерево
 
@@ -5288,7 +5332,7 @@ Pre-commit check можно использовать например так:
 
 Запрос к реляционной базе данных обычно возвращает несколько рядов (записей) данных, но приложение за один раз обрабатывает лишь одну запись. Даже если оно имеет дело одновременно с несколькими рядами (например, выводит данные в форме электронных таблиц), их количество по-прежнему ограничено. Кроме того, при модификации, удалении или добавлении данных рабочей единицей является ряд. В этой ситуации на первый план выступает концепция курсора, и в таком контексте курсор – указатель на ряд.
 
-Курсор в SQL – это область в памяти базы данных, которая предназначена для хранения последнего оператора SQL. Если текущий оператор – запрос к базе данных, в памяти сохраняется и строка данных запроса, называемая текущим значением, или текущей строкой курсора. Указанная область в памяти поименована и доступна для прикладных программ.
+Курсор в SQL – это область в памяти базы данных, которая предназначена для хранения последнего оператора SQL. Если текущий оператор – запрос к базе данных, в памяти сохраняется строка данных запроса, называемая текущим значением, или текущей строкой курсора. Указанная область в памяти поименована и доступна для прикладных программ.
 
 Обычно курсоры используются для выбора из базы данных некоторого подмножества хранимой в ней информации. В каждый момент времени прикладной программой может быть проверена одна строка курсора. Курсоры часто применяются в операторах SQL, встроенных в написанные на языках процедурного типа прикладные программы. Некоторые из них неявно создаются сервером базы данных, в то время как другие определяются программистами.
 
diff --git a/renovate.json b/renovate.json
new file mode 100644
index 0000000..5db72dd
--- /dev/null
+++ b/renovate.json
@@ -0,0 +1,6 @@
+{
+  "$schema": "https://docs.renovatebot.com/renovate-schema.json",
+  "extends": [
+    "config:recommended"
+  ]
+}