Курс Python → Бесконечные списки в Python
Бесконечные списки — это особый тип списков, который можно создать путем ссылки на самого себя. Такой список не имеет конечного размера и может расти бесконечно, при этом занимая минимальное количество памяти. Создание бесконечного списка позволяет лучше понять принцип работы с данными в Python и особенности работы с ссылками.
Для создания бесконечного списка в Python можно использовать простой код, который ссылается на самого себя. Например, можно создать список, в котором первый элемент ссылается на весь список, создавая таким образом бесконечный цикл. Это может быть полезно для понимания работы с ссылками и копированием списков.
inf_list = []
inf_list.append(inf_list)
При попытке скопировать бесконечный список с помощью модуля copy можно столкнуться с проблемой глубокого копирования. Модуль copy в Python предназначен для создания поверхностных копий объектов, однако при работе с бесконечными списками возникают сложности из-за их специфической структуры.
Использование бесконечных списков в Python может быть полезным для понимания работы со ссылками и копированием объектов. Это также может быть интересным заданием на собеседовании, чтобы проверить знание особенностей работы списков и ссылок в Python. Создание и работа с бесконечными списками позволяют лучше понять принципы работы с данными и структурами в Python.
Другие уроки курса "Python"
- Работа с defaultdictами в Python
- Скачать видео с YouTube
- Замена элементов в списке с помощью генераторов списков
- Получение комбинаций в Python
- Ускоренный импорт библиотек
- Многострочные строки в Python
- Работа с путями в Python
- Работа с комплексными числами
- Реализация операции -= для пользовательского класса
- Профилирование с Pandas
- Конструктор в Python
- Генерация фальшивых данных с Faker
- Защита данных в Python
- JSON в Python: модуль, dump, dumps, load
- Функция zip() в Python
- Создание и использование модулей в Python
- Разделение строки на подстроки в Python
- Изменение регистра данных
- Применение команды break
- Вычисление натуральных логарифмов в NumPy
- Справка по импортированным модулям
- Оператор «and» в Python
- Импортирование в Python
- Установка и загрузка Instaloader
- F-строки в Python
- Избегание циклических зависимостей классов в Python
- Конвертация коллекций в Python.
- Исправление ошибки NameError
- Генераторы списков в Python
- Замена символов в Python
- Работа с изображениями Pillow
- Безопасные SQL-запросы в Python 3.11
- Проверка дублей в списке.
- Работа с процессами в Python
- Метод __ixor__ для побитового исключающего ИЛИ
- Оператор += в Python
- Numpy: разбиение массивов
- Метод get() в Python
- Измерение времени выполнения кода
- Тестирование с unittest
- UserList в Python: Описание и примеры использования
- Преобразование чисел в слова
- Список импортированных модулей в Python
- Именованные срезы в Python
- Оператор del в Python
- Безопасный доступ к значениям словаря
- Каналы Senior: Python, Java, Frontend, SQL, C++
