update

Signed-off-by: Kirill Mokevnin <mokevnin@gmail.com>

Author: mokevnin

modules/38-objects/200-methods-immutability/ru/README.md

@@ -1,19 +1,47 @@
+В Python некоторые типы данных называются **неизменяемыми** (или **имутабельными**). Это значит, что после создания их содержимое нельзя изменить. Самые важные примитивные типы, которые являются неизменяемыми:
 
-Допустим, у нас есть такой вызов:
+- `int` (целые числа),
+- `float` (вещественные числа),
+- `str` (строки),
+- `bool` (булевы значения).
+
+Рассмотрим это на примере строк.
+
+### Методы строк не меняют оригинал
+
+Когда мы вызываем метод у строки, кажется, что мы «меняем» строку, например, переводим в верхний регистр:
 
 ```python
-name = 'Tirion'
-print(name.upper())  # => TIRION
-# Что напечатает на экран этот вызов?
-print(name)  # => ?
+text = 'hexlet'
+text.upper()
+print(text)  # => hexlet
 ```
 
-Вызов метода `.upper()` возвращает новое значение, в котором все буквы преобразованы в верхний регистр, но он не меняет исходную строку. Поэтому внутри переменной окажется старое значение: `'Tirion'`. Эта логика справедлива для методов всех примитивных типов.
+На самом деле метод `upper()` **возвращает новую строку** в верхнем регистре, а оригинальная строка `text` остаётся прежней. Вот так будет правильно:
+
+```python
+text = 'hexlet'
+new_text = text.upper()
+print(new_text)  # => HEXLET
+```
 
-Вместо того чтобы изменять значения, можно **заменить** значение. Для этого понадобятся переменные:
+Если вы не сохраните результат метода в новую переменную, вы его просто потеряете.
+
+Это касается и других методов:
 
 ```python
-name = 'Tirion'
-name = name.upper()
-print(name)  # => TIRION
+text = '   hi   '
+cleaned = text.strip()
+print(cleaned)  # => hi
+print(text)     # =>    hi   
 ```
+
+Метод `strip()` вернул новую строку без пробелов, но сам `text` не изменился.
+
+Методы не изменяют оригинальную строку, потому что строки **не могут быть изменены после создания**. Это решение в языке Python принято специально, и у него есть ряд плюсов:
+
+- Повышенная **надёжность**: никто случайно не изменит значение
+- Упрощение работы в **многопоточном** коде
+- **Оптимизация производительности**: Python может переиспользовать одинаковые строки в памяти, экономя ресурсы
+
+Позже вы увидите, что изменяемость и неизменяемость — важные свойства, особенно при передаче данных в функции и работе с коллекциями.