<div id="readability-page-1" class="page"><article><header><p>Beautiful, Explicit, Simple, Complex than complicated.</p><small>Created: 2020, 05 06 &gt;<a href="https://github.com/shdkej/shdkej.github.io/blame/master/content/Python.md">Updated: 2021, 05 03</a></small></header><nav><strong>Table of Contents</strong><div><ul>
<li><a href="/python/#the-zen-of-python">The Zen of Python</a></li>
<li>
<p><a href="/python/#key-point">Key Point</a></p>
<ul>
<li>
<ul>
<li><a href="/python/#compiler">compiler</a></li>
<li><a href="/python/#%ED%8C%8C%EC%9D%B4%EC%8D%AC-self">파이썬 self</a></li>
<li><a href="/python/#shallow-copy-deep-copy">shallow copy, deep copy</a></li>
<li><a href="/python/#built-in-functions">Built-in functions</a></li>
</ul>
</li>
</ul>
</li>
<li>
<p><a href="/python/#miscellaneous">Miscellaneous</a></p>
<ul>
<li>
<ul>
<li><a href="/python/#%ED%95%9C%EA%B8%80-%EC%82%AC%EC%9A%A9">한글 사용</a></li>
<li><a href="/python/#requests">requests</a></li>
<li><a href="/python/#%ED%8C%8C%EC%9D%BC-%EC%9E%85%EC%B6%9C%EB%A0%A5">파일 입출력</a></li>
<li><a href="/python/#%EC%A0%95%EA%B7%9C%EC%8B%9D">정규식</a></li>
<li><a href="/python/#lambda-python-pandas-parsing-csv">lambda python pandas parsing csv</a></li>
<li><a href="/python/#reminder-recommend-python">reminder recommend python</a></li>
<li><a href="/python/#%EB%B9%84%EB%8F%99%EA%B8%B0-%ED%94%84%EB%A1%9C%EA%B7%B8%EB%9E%98%EB%B0%8D">비동기 프로그래밍</a></li>
<li><a href="/python/#python-classmethod-staticmethod">python @classmethod @staticmethod</a></li>
<li><a href="/python/#args-kwargs">*args, **kwargs</a></li>
<li><a href="/python/#%ED%91%9C%EC%A4%80-%EB%9D%BC%EC%9D%B4%EB%B8%8C%EB%9F%AC%EB%A6%AC">표준 라이브러리</a></li>
<li><a href="/python/#numpy">numpy</a></li>
<li><a href="/python/#singleton-in-python">singleton in python</a></li>
<li><a href="/python/#if-need-initial-python-dependency-using-this">if need initial python dependency using this</a></li>
<li><a href="/python/#pickling-and-unpickling">pickling and unpickling?</a></li>
<li><a href="/python/#json-dumps-loads">json dumps, loads</a></li>
</ul>
</li>
</ul>
</li>
<li><a href="/python/#defects">Defects</a></li>
<li><a href="/python/#wtf">WTF</a></li>
</ul></div></nav><p>---</p><section><h2 id="the-zen-of-python"><a href="#the-zen-of-python" aria-label="the zen of python permalink"></a>The Zen of Python</h2>
<ul>
<li><em>Beautiful</em> is better than ugly.</li>
<li><em>Explicit</em> is better than implicit.</li>
<li><em>Simple</em> is better than <em>complex</em>.</li>
<li><em>Complex</em> is better than complicated.</li>
<li>Special cases aren't special enough to break the rules.</li>
<li>Although <em>practicality</em> beats purity.</li>
</ul>
<h2 id="key-point"><a href="#key-point" aria-label="key point permalink"></a>Key Point</h2>
<ul>
<li>
<p>what is an object, class</p>
<ul>
<li>module is not class. module can't do inheritance</li>
<li>but module can contains class</li>
</ul>
</li>
<li>generators (how to use, when is useful), yield</li>
<li>interpreter, dynamic type</li>
<li>floor division?</li>
<li>GIL</li>
<li>debugging</li>
<li>wrapper</li>
</ul>
</section><section>
<ul>
<li>
<p>what is python? What are the benefits of using python?</p>
<ul>
<li>object</li>
<li>modules</li>
<li>threads</li>
</ul>
</li>
<li>How Python is interpreted</li>
<li>
<p>How memory is managed in python</p>
<ul>
<li>Python memory is managed by python private heap</li>
</ul>
</li>
<li>What are Python decorators?</li>
<li>What is the difference between list and tuple?</li>
<li>What is Dict and List comprehensions are?</li>
<li>Why lambda forms in python does not have statements?</li>
<li>Runtime return?</li>
<li>What is a pass in Python</li>
<li>What is docstring in Python?</li>
<li>How are arguments passed by value or by reference</li>
<li>How can you share global variables across modules</li>
</ul>
<h4 id="compiler"><a href="#compiler" aria-label="compiler permalink"></a>compiler</h4>
<p>CPython</p>
<ul>
<li>기본적으로 python 설치 후 실행하면 이 컴파일러로 실행된다</li>
<li>파이썬은 C로 구현되기 때문에 C로 구현된 컴파일러로 제작되었다</li>
<li>C언어로 작성된 컴파일러가 파이썬 코드를 읽어 바이트코드로 컴파일하여
인터프리터로 실행한다</li>
<li>파이썬에서 C를 이용하는 라이브러리(e.g. NumPy)들이 있는데 이것들을 실행하는데는
CPython을 써야 했었다.</li>
<li><a href="https://lgphone.tistory.com/m/128?category=913302">https://lgphone.tistory.com/m/128?category=913302</a></li>
</ul>
<p>Cython이라는 C로 변환 후 컴파일하는 컴파일러도 있다.</p>
<p>PyPy</p>
<ul>
<li>python으로 구현된 컴파일러</li>
<li>
<p>JIT (just in time)</p>
<ul>
<li>인터프리터의 단점을 보완하기 위해 나온 방식</li>
<li>인터프리터 방식으로 실행하다가 (적절한 시점에) 네이티브 코드로 변경하여
캐싱해 직접 실행</li>
<li>meta-tracing</li>
<li><a href="https://j.mearie.org/post/5125952364/why-is-pypy-faster-than-cpython">https://j.mearie.org/post/5125952364/why-is-pypy-faster-than-cpython</a></li>
</ul>
</li>
<li>
<p>RPython</p>
<ul>
<li>static python compiler</li>
<li>파이썬의 동적인 부분을 없애 정적인 결과물로 만들어 속도 향상을 한다</li>
<li>인터프리터를 만드는 컴파일러</li>
</ul>
</li>
<li>
<p>RPython이 만든 인터프리터를 이용해 실행함으로써 읽는 코드의 상태가 다르다.</p>
<ul>
<li>인터프리팅 자체의 속도가 빨라진다</li>
</ul>
</li>
<li>RPython + JIT로 속도 향상을 이루었다</li>
</ul>
<h4 id="파이썬-self"><a href="#%ED%8C%8C%EC%9D%B4%EC%8D%AC-self" aria-label="파이썬 self permalink"></a>파이썬 self</h4>
<p>super, self</p>
<ul>
<li>
<p>인스턴스</p>
<ul>
<li><code>a = Test()</code>
할 때 생기는 a</li>
</ul>
</li>
<li>
<p>네임스페이스</p>
<ul>
<li>클래스 생성 시 파이썬 기본 함수 목록에 저장된다
이것이 네임스페이스
클래스 내부의 인자는 네임스페이스 안에 딕셔너리 형태로 저장됨</li>
<li>
<p>인스턴스 생성시에도 네임스페이스에 저장된다</p>
<pre><code>dir()
#['Test', '__builtins__', '__doc__', '__loader__', …]
</code></pre>
</li>
</ul>
</li>
<li>self 는 해당 객체의 인스턴스를 가르킨다</li>
<li>
<p>주소값이 들어간다고 보면 될 것 같다</p>
<pre><code>class Test():
def test():
print("test1")
def test2(self):
print("test2")
print(id(self))
Test.test()
a = Test()
print(a.test())
#self인자가 없다고 에러 발생
print(a.test2())
#test2
#test2의 주소값 출력
print(Test.test())
#a.test()와 달리 에러 발생 안함
#test1
</code></pre>
</li>
</ul>
<h4 id="shallow-copy-deep-copy"><a href="#shallow-copy-deep-copy" aria-label="shallow copy deep copy permalink"></a>shallow copy, deep copy</h4>
<p>파이썬은 기본적으로 대입 연산 시 값이 아닌 레퍼런스를 참조한다.</p>
<ul>
<li>그냥 대입하면 레퍼런스를 참조해버리는데, 참조를 원하지 않을 때 copy를 쓴다</li>
<li>배열형 객체가 아니라면 새로운 값 입력 시 객체가 변경되므로 copy를 쓸 일이 없다</li>
</ul>
<p>deep copy와 shallow copy의 차이는 중첩된 배열처럼 중첩된 구조에서 차이를 보인다.</p>
<pre><code>import copy
a = </code></pre></section><section><code>
</code>
<p>copy.copy() 는 [:]와 동일하다</p>
<p>is 는 객체를 확인하고, ==은 값을 확인한다</p>
<h4 id="built-in-functions"><a href="#built-in-functions" aria-label="built in functions permalink"></a>Built-in functions</h4>
<ul>
<li><a href="https://docs.python.org/3/library/functions.html">https://docs.python.org/3/library/functions.html</a></li>
<li>abs max min pow sum round divmod</li>
<li>all any filter map sorted zip</li>
<li>enumerate range len</li>
<li>chr hex ord oct</li>
<li>id input isinstance open dir eval</li>
<li>str tuple type list int</li>
</ul>
<h2 id="miscellaneous"><a href="#miscellaneous" aria-label="miscellaneous permalink"></a>Miscellaneous</h2>
<h4 id="한글-사용"><a href="#%ED%95%9C%EA%B8%80-%EC%82%AC%EC%9A%A9" aria-label="한글 사용 permalink"></a>한글 사용</h4>
<p>맨 위에 <code>#-*- coding:utf-8 -*-</code> 입력</p>
<h4 id="requests"><a href="#requests" aria-label="requests permalink"></a>requests</h4>
<pre><code>import requests
data = {'id':'12','password':'12'}
URL = 'url'
res = requests.post(URL,data=data)
</code></pre>
<h4 id="파일-입출력"><a href="#%ED%8C%8C%EC%9D%BC-%EC%9E%85%EC%B6%9C%EB%A0%A5" aria-label="파일 입출력 permalink"></a>파일 입출력</h4>
<p>F = open('C:\test.txt')
F.read() - 전체 입력
F.readline() - 한 줄만 입력
F.readlines() - 반환값이 리스트
.split()</p>
<h4 id="정규식"><a href="#%EC%A0%95%EA%B7%9C%EC%8B%9D" aria-label="정규식 permalink"></a>정규식</h4>
<pre><code>import re
.compile
.sub(pattern,replace,string,count,flag) - 찾아바꾸기
.search
.match
.findall
.group
</code></pre>
<h4 id="lambda-python-pandas-parsing-csv"><a href="#lambda-python-pandas-parsing-csv" aria-label="lambda python pandas parsing csv permalink"></a>lambda python pandas parsing csv</h4>
<ul>
<li><a href="https://stackoverflow.com/questions/39303912/tfidfvectorizer-in-scikit-learn-valueerror-np-nan-is-an-invalid-document">https://stackoverflow.com/questions/39303912/tfidfvectorizer-in-scikit-learn-valueerror-np-nan-is-an-invalid-document</a></li>
</ul>
<h4 id="reminder-recommend-python"><a href="#reminder-recommend-python" aria-label="reminder recommend python permalink"></a>reminder recommend python</h4>
<ul>
<li>Filtering method</li>
<li>Demographic Filtering</li>
<li>Content Based Filtering</li>
<li>Collaborative Filtering- <a href="https://www.kaggle.com/ibtesama/getting-started-with-a-movie-recommendation-system">https://www.kaggle.com/ibtesama/getting-started-with-a-movie-recommendation-system</a></li>
<li>? find visualization system about csv file for weight manage</li>
<li>upload lambda with pandas, scikit-learn</li>
<li><a href="https://medium.com/@korniichuk/lambda-with-pandas-fd81aa2ff25e">https://medium.com/@korniichuk/lambda-with-pandas-fd81aa2ff25e</a></li>
</ul>
<h4 id="비동기-프로그래밍"><a href="#%EB%B9%84%EB%8F%99%EA%B8%B0-%ED%94%84%EB%A1%9C%EA%B7%B8%EB%9E%98%EB%B0%8D" aria-label="비동기 프로그래밍 permalink"></a>비동기 프로그래밍</h4>
<ul>
<li>asyncio</li>
<li>get<em>event</em>loop() - asyncio 시작</li>
<li>loop.run<em>until</em>complete() - 이벤트 루프 시작</li>
<li>그린 스레드</li>
<li>스케쥴링을 하드웨어가 아닌 애플리케이션 코드가 대신한다.</li>
<li>Gevent 는 그린스레드 + eventlet 이다</li>
<li>비동기 프로그래밍 = non-blocking i/o ?</li>
</ul>
<h4 id="python-classmethod-staticmethod"><a href="#python-classmethod-staticmethod" aria-label="python classmethod staticmethod permalink"></a>python @classmethod @staticmethod</h4>
<ul>
<li>classmethod has class argument</li>
<li>staticmethod hasn't self. but can use statically</li>
</ul>
<h4 id="args-kwargs"><a href="#args-kwargs" aria-label="args kwargs permalink"></a>*args, **kwargs</h4>
<ul>
<li>It is convention args is used to how many argument don’t you know</li>
<li>Kwargs is used to how many argument don’t you know key:value data type as dictionary</li>
<li>It is no need correct name it can use *man, **dkdke</li>
</ul>
<h4 id="표준-라이브러리"><a href="#%ED%91%9C%EC%A4%80-%EB%9D%BC%EC%9D%B4%EB%B8%8C%EB%9F%AC%EB%A6%AC" aria-label="표준 라이브러리 permalink"></a>표준 라이브러리</h4>
<p>파이썬 itertools Collection Counter Dequeue</p>
<h4 id="numpy"><a href="#numpy" aria-label="numpy permalink"></a>numpy</h4>
<ul>
<li>array</li>
</ul>
<h4 id="singleton-in-python"><a href="#singleton-in-python" aria-label="singleton in python permalink"></a>singleton in python</h4>
<p>여러 상황에서 하나의 객체를 부를 때 동일한 객체를 부르기 위해 싱글턴패턴을 사용하는데 자바에서는 스태틱으로 정적할당을 해주는데 파이썬에서는 어떻게 하지?</p>
<ul>
<li>@staticmethod</li>
</ul>
<p>싱글턴을 안쓰고 그냥 정적변수 또는 전역변수로 써도 같은 역할을 할 수 있지만 싱글턴은 더욱 확장 가능한 객체로 꾸밀 수 있다</p>
<h4 id="if-need-initial-python-dependency-using-this"><a href="#if-need-initial-python-dependency-using-this" aria-label="if need initial python dependency using this permalink"></a>if need initial python dependency using this</h4>
<p>RUN pip3 install --no-cache-dir pandas sklearn requests
RUN pip3 freeze &gt; requirments.txt</p>
<h4 id="pickling-and-unpickling"><a href="#pickling-and-unpickling" aria-label="pickling and unpickling permalink"></a>pickling and unpickling?</h4>
<p>python 객체를 직렬화해서 파일에 저장하고 이용하는 것</p>
<ul>
<li>serialize해서 TCP 등으로 전송하기 좋다</li>
<li>여러 파일 간 공유하기 좋다</li>
<li>프로그램 상태를 저장해서 쓸 수 있다</li>
<li><a href="https://www.geeksforgeeks.org/understanding-python-pickling-example/">https://www.geeksforgeeks.org/understanding-python-pickling-example/</a></li>
<li><a href="http://t.ly/xAQL">http://t.ly/xAQL</a></li>
</ul>
<h4 id="json-dumps-loads"><a href="#json-dumps-loads" aria-label="json dumps loads permalink"></a>json dumps, loads</h4>
<p>dumps - python object -&gt; json
loads - json -&gt; python object</p>
<h2 id="defects"><a href="#defects" aria-label="defects permalink"></a>Defects</h2>
<p>what is the 3 worst defects python</p>
<ul>
<li>interpreter(and dynamic assignment), I like interpreter, but It has limit</li>
<li>don't use python2 with 3 하위 호환성</li>
<li>in web browser, nodejs is better</li>
</ul>
<h2 id="wtf"><a href="#wtf" aria-label="wtf permalink"></a>WTF</h2>
<p><a href="https://github.com/satwikkansal/wtfpython">https://github.com/satwikkansal/wtfpython</a></p>
<pre><code>a = 1
b = 1
# a address = 0x94ce80
# b address = 0x94ce80
</code></pre>
<p>파이썬에서 -5 부터 256까지는 객체로서 미리 할당되어있다</p>
<pre><code>a = []
b = []
# a address = 0x7feaaaea6540
# b address = 0x7feaaaea65c0
b = [1,2,3]
# b address = 0x7feaaaea65e0
d = []
# d address = 0x7feaaaea65c0
b.append([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9])
# b address over d ???
</code></pre></section><hr></article></div>

shdkej

The Zen of Python
Beautiful is better than ugly.
Explicit is better than implicit.
Simple is better than complex.
Complex is better than complicated.
Special cases aren't special enough to break the rules.
Although practicality beats purity.
Key Point
what is an object, class
module is not class. module can't do inheritance
but module can contains class
generators (how to use, when is useful), yield
interpreter, dynamic type
floor division?
GIL
debugging
wrapper
[[Software#pointer vs reference]]
[[Data_Structure#Python]]
what is python? What are the benefits of using python?
object
modules
threads
How Python is interpreted
How memory is managed in python
Python memory is managed by python private heap
What are Python decorators?
What is the difference between list and tuple?
What is Dict and List comprehensions are?
Why lambda forms in python does not have statements?
Runtime return?
What is a pass in Python
What is docstring in Python?
How are arguments passed by value or by reference
How can you share global variables across modules
compiler
CPython
기본적으로 python 설치 후 실행하면 이 컴파일러로 실행된다
파이썬은 C로 구현되기 때문에 C로 구현된 컴파일러로 제작되었다
C언어로 작성된 컴파일러가 파이썬 코드를 읽어 바이트코드로 컴파일하여
인터프리터로 실행한다
파이썬에서 C를 이용하는 라이브러리(e.g. NumPy)들이 있는데 이것들을 실행하는데는
CPython을 써야 했었다.
https://lgphone.tistory.com/m/128?category=913302
Cython이라는 C로 변환 후 컴파일하는 컴파일러도 있다.
PyPy
python으로 구현된 컴파일러
JIT (just in time)
인터프리터의 단점을 보완하기 위해 나온 방식
인터프리터 방식으로 실행하다가 (적절한 시점에) 네이티브 코드로 변경하여
캐싱해 직접 실행
meta-tracing
https://j.mearie.org/post/5125952364/why-is-pypy-faster-than-cpython
RPython
static python compiler
파이썬의 동적인 부분을 없애 정적인 결과물로 만들어 속도 향상을 한다
인터프리터를 만드는 컴파일러
RPython이 만든 인터프리터를 이용해 실행함으로써 읽는 코드의 상태가 다르다.
인터프리팅 자체의 속도가 빨라진다
RPython + JIT로 속도 향상을 이루었다
파이썬 self
super, self
인스턴스
a = Test()
할 때 생기는 a
네임스페이스
클래스 생성 시 파이썬 기본 함수 목록에 저장된다
이것이 네임스페이스
클래스 내부의 인자는 네임스페이스 안에 딕셔너리 형태로 저장됨
인스턴스 생성시에도 네임스페이스에 저장된다
dir()
#['Test', '__builtins__', '__doc__', '__loader__', …]
self 는 해당 객체의 인스턴스를 가르킨다
주소값이 들어간다고 보면 될 것 같다
class Test():
def test():
print("test1")
def test2(self):
print("test2")
print(id(self))
Test.test()
a = Test()
print(a.test())
#self인자가 없다고 에러 발생
print(a.test2())
#test2
#test2의 주소값 출력
print(Test.test())
#a.test()와 달리 에러 발생 안함
#test1
shallow copy, deep copy
파이썬은 기본적으로 대입 연산 시 값이 아닌 레퍼런스를 참조한다.
그냥 대입하면 레퍼런스를 참조해버리는데, 참조를 원하지 않을 때 copy를 쓴다
배열형 객체가 아니라면 새로운 값 입력 시 객체가 변경되므로 copy를 쓸 일이 없다
deep copy와 shallow copy의 차이는 중첩된 배열처럼 중첩된 구조에서 차이를 보인다.
import copy
a = [[1,2,3],[4,5,6]]
b = a
c = copy.copy(a)
d = copy.deepcopy(a)
id(a) # 0x0000
id(b) # 0x0000
id(c) # 0x0600 임의의 값. a와 다르다는 의미
id(d) # 0x0800 임의의 값. a와 다르다는 의미
a[0][0] = 0
print(a) # [[0,2,3],[4,5,6]]
print(b) # [[0,2,3],[4,5,6]]
print(c) # [[0,2,3],[4,5,6]] 중첩 된 곳을 참조해버렸다
print(d) # [[1,2,3],[4,5,6]]
a[0] = [1]
print(a) # [[1],[4,5,6]]
print(b) # [[1],[4,5,6]]
print(c) # [[0,2,3],[4,5,6]]
print(d) # [[1,2,3],[4,5,6]]
copy.copy() 는 [:]와 동일하다
is 는 객체를 확인하고, ==은 값을 확인한다
Built-in functions
https://docs.python.org/3/library/functions.html
abs max min pow sum round divmod
all any filter map sorted zip
enumerate range len
chr hex ord oct
id input isinstance open dir eval
str tuple type list int
Miscellaneous
한글 사용
맨 위에 #-*- coding:utf-8 -*- 입력
requests
import requests
data = {'id':'12','password':'12'}
URL = 'url'
res = requests.post(URL,data=data)
파일 입출력
F = open('C:\test.txt')
F.read() - 전체 입력
F.readline() - 한 줄만 입력
F.readlines() - 반환값이 리스트
.split()
정규식
import re
.compile
.sub(pattern,replace,string,count,flag) - 찾아바꾸기
.search
.match
.findall
.group
lambda python pandas parsing csv
https://stackoverflow.com/questions/39303912/tfidfvectorizer-in-scikit-learn-valueerror-np-nan-is-an-invalid-document
reminder recommend python
Filtering method
Demographic Filtering
Content Based Filtering
Collaborative Filtering- https://www.kaggle.com/ibtesama/getting-started-with-a-movie-recommendation-system
? find visualization system about csv file for weight manage
upload lambda with pandas, scikit-learn
https://medium.com/@korniichuk/lambda-with-pandas-fd81aa2ff25e
비동기 프로그래밍
asyncio
geteventloop() - asyncio 시작
loop.rununtilcomplete() - 이벤트 루프 시작
그린 스레드
스케쥴링을 하드웨어가 아닌 애플리케이션 코드가 대신한다.
Gevent 는 그린스레드 + eventlet 이다
비동기 프로그래밍 = non-blocking i/o ?
python @classmethod @staticmethod
classmethod has class argument
staticmethod hasn't self. but can use statically
*args, **kwargs
It is convention args is used to how many argument don’t you know
Kwargs is used to how many argument don’t you know key:value data type as dictionary
It is no need correct name it can use *man, **dkdke
표준 라이브러리
파이썬 itertools Collection Counter Dequeue
numpy
array
singleton in python
여러 상황에서 하나의 객체를 부를 때 동일한 객체를 부르기 위해 싱글턴패턴을 사용하는데 자바에서는 스태틱으로 정적할당을 해주는데 파이썬에서는 어떻게 하지?
@staticmethod
싱글턴을 안쓰고 그냥 정적변수 또는 전역변수로 써도 같은 역할을 할 수 있지만 싱글턴은 더욱 확장 가능한 객체로 꾸밀 수 있다
if need initial python dependency using this
RUN pip3 install --no-cache-dir pandas sklearn requests
RUN pip3 freeze > requirments.txt
pickling and unpickling?
python 객체를 직렬화해서 파일에 저장하고 이용하는 것
serialize해서 TCP 등으로 전송하기 좋다
여러 파일 간 공유하기 좋다
프로그램 상태를 저장해서 쓸 수 있다
https://www.geeksforgeeks.org/understanding-python-pickling-example/
http://t.ly/xAQL
json dumps, loads
dumps - python object -> json
loads - json -> python object
Defects
what is the 3 worst defects python
interpreter(and dynamic assignment), I like interpreter, but It has limit
don't use python2 with 3 하위 호환성
in web browser, nodejs is better
WTF
https://github.com/satwikkansal/wtfpython
a = 1
b = 1
# a address = 0x94ce80
# b address = 0x94ce80
파이썬에서 -5 부터 256까지는 객체로서 미리 할당되어있다
a = []
b = []
# a address = 0x7feaaaea6540
# b address = 0x7feaaaea65c0
b = [1,2,3]
# b address = 0x7feaaaea65e0
d = []
# d address = 0x7feaaaea65c0
b.append([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9])
# b address over d ???

Python

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