3. Modelo de datos
******************


3.1. Objetos, valores y tipos
=============================

*Objects* son la abstracción de Python para los datos. Todos los datos
en un programa Python están representados por objetos o por relaciones
entre objetos. (En cierto sentido y de conformidad con el modelo de
Von Neumann de una "programa almacenado de computadora", el código
también está representado por objetos.)

Every object has an identity, a type and a value.  An object's
*identity* never changes once it has been created; you may think of it
as the object's address in memory.  The "is" operator compares the
identity of two objects; the "id()" function returns an integer
representing its identity.

**Detalles de implementación de CPython:** Para CPython, "id(x)" es la
dirección de memoria donde se almacena "x".

El tipo de un objeto determina las operaciones que admite el objeto
(por ejemplo, "¿tiene una longitud?") y también define los posibles
valores para los objetos de ese tipo. La función "type()" retorna el
tipo de un objeto (que es un objeto en sí mismo). Al igual que su
identidad, también el *type* de un objeto es inmutable. [1]

El *valor* de algunos objetos puede cambiar. Se dice que los objetos
cuyo valor puede cambiar son *mutables*; Los objetos cuyo valor no se
puede modificar una vez que se crean se denominan *inmutables*. (El
valor de un objeto contenedor inmutable que contiene una referencia a
un objeto mutable puede cambiar cuando se cambia el valor de este
último; sin embargo, el contenedor todavía se considera inmutable,
porque la colección de objetos que contiene no se puede cambiar. Por
lo tanto, la inmutabilidad no es estrictamente lo mismo que tener un
valor inmutable, es más sutil). La mutabilidad de un objeto está
determinada por su tipo; por ejemplo, los números, las cadenas de
caracteres y las tuplas son inmutables, mientras que los diccionarios
y las listas son mutables.

Los objetos nunca se destruyen explícitamente; sin embargo, cuando se
vuelven inalcanzables, se pueden recolectar basura. Se permite a una
implementación posponer la recolección de basura u omitirla por
completo; es una cuestión de calidad de la implementación cómo se
implementa la recolección de basura, siempre que no se recolecten
objetos que todavía sean accesibles.

**Detalles de implementación de CPython:** CPython actualmente utiliza
un esquema de conteo de referencias con detección retardada (opcional)
de basura enlazada cíclicamente, que recolecta la mayoría de los
objetos tan pronto como se vuelven inalcanzables, pero no se garantiza
que recolecte basura que contenga referencias circulares. Vea la
documentación del módulo "gc" para información sobre el control de la
recolección de basura cíclica. Otras implementaciones actúan de manera
diferente y CPython puede cambiar. No dependa de la finalización
inmediata de los objetos cuando se vuelvan inalcanzables (por lo que
siempre debe cerrar los archivos explícitamente).

Note that the use of the implementation's tracing or debugging
facilities may keep objects alive that would normally be collectable.
Also note that catching an exception with a "try"..."except" statement
may keep objects alive.

Some objects contain references to "external" resources such as open
files or windows.  It is understood that these resources are freed
when the object is garbage-collected, but since garbage collection is
not guaranteed to happen, such objects also provide an explicit way to
release the external resource, usually a "close()" method. Programs
are strongly recommended to explicitly close such objects.  The
"try"..."finally" statement and the "with" statement provide
convenient ways to do this.

Algunos objetos contienen referencias a otros objetos; estos se llaman
*contenedores*. Ejemplos de contenedores son tuplas, listas y
diccionarios. Las referencias son parte del valor de un contenedor. En
la mayoría de los casos, cuando hablamos del valor de un contenedor,
implicamos los valores, no las identidades de los objetos contenidos;
sin embargo, cuando hablamos de la mutabilidad de un contenedor, solo
se implican las identidades de los objetos contenidos inmediatamente.
Entonces, si un contenedor inmutable (como una tupla) contiene una
referencia a un objeto mutable, su valor cambia si se cambia ese
objeto mutable.

Los tipos afectan a casi todos los aspectos del comportamiento del
objeto. Incluso la importancia de la identidad del objeto se ve
afectada en cierto sentido: para los tipos inmutables, las operaciones
que calculan nuevos valores en realidad pueden retornar una referencia
a cualquier objeto existente con el mismo tipo y valor, mientras que
para los objetos mutables esto no está permitido. Por ejemplo, al
hacer "a = 1; b = 1", "a" y "b" puede o no referirse al mismo objeto
con el valor 1, dependiendo de la implementación, pero al hacer "c =
[]; d = []", "c" y "d" se garantiza que se refieren a dos listas
vacías diferentes, únicas y recién creadas. (Tenga en cuenta que "c =
d = []" asigna el mismo objeto a ambos "c" y "d".)


3.2. Jerarquía de tipos estándar
================================

A continuación se muestra una lista de los tipos integrados en Python.
Los módulos de extensión (escritos en C, Java u otros lenguajes,
dependiendo de la implementación) pueden definir tipos adicionales.
Las versiones futuras de Python pueden agregar tipos a la jerarquía de
tipos (por ejemplo, números racionales, matrices de enteros
almacenados de manera eficiente, etc.), aunque tales adiciones a
menudo se proporcionarán a través de la biblioteca estándar.

Algunas de las descripciones de tipos a continuación contienen un
párrafo que enumera 'atributos especiales'. Estos son atributos que
proporcionan acceso a la implementación y no están destinados para uso
general. Su definición puede cambiar en el futuro.


3.2.1. None
-----------

Este tipo tiene un solo valor. Hay un solo objeto con este valor. Se
accede a este objeto a través del nombre incorporado "None". Se
utiliza para indicar la ausencia de un valor en muchas situaciones,
por ejemplo, se retorna desde funciones que no retornan nada
explícitamente. Su valor de verdad es falso.


3.2.2. NotImplemented
---------------------

This type has a single value.  There is a single object with this
value. This object is accessed through the built-in name
"NotImplemented". Numeric methods and rich comparison methods should
return this value if they do not implement the operation for the
operands provided.  (The interpreter will then try the reflected
operation, or some other fallback, depending on the operator.)  It
should not be evaluated in a boolean context.

Vea Implementar operaciones aritméticas para más detalles.

Distinto en la versión 3.9: Evaluating "NotImplemented" in a boolean
context is deprecated. While it currently evaluates as true, it will
emit a "DeprecationWarning". It will raise a "TypeError" in a future
version of Python.


3.2.3. Elipsis
--------------

Este tipo tiene un solo valor. Hay un solo objeto con este valor. Se
accede a este objeto a través del literal "..." o el nombre
incorporado "Ellipsis". Su valor de verdad es verdadero.


3.2.4. "numbers.Number"
-----------------------

Estos son creados por literales numéricos y retornados como resultados
por operadores aritméticos y funciones aritméticas integradas. Los
objetos numéricos son inmutables; una vez creado su valor nunca
cambia. Los números de Python están, por supuesto, fuertemente
relacionados con los números matemáticos, pero están sujetos a las
limitaciones de la representación numérica en las computadoras.

The string representations of the numeric classes, computed by
"__repr__()" and "__str__()", have the following properties:

* Son literales numéricos válidos que, cuando se pasan a su
  constructor de clase, producen un objeto que tiene el valor del
  numérico original.

* La representación está en base 10, cuando sea posible.

* Los ceros iniciales, posiblemente excepto un solo cero antes de un
  punto decimal, no se muestran.

* Los ceros finales, posiblemente excepto un solo cero después de un
  punto decimal, no se muestran.

* Solo se muestra un signo cuando el número es negativo.

Python distingue entre números enteros, números de coma flotante y
números complejos:


3.2.4.1. "numbers.Integral"
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

Estos representan elementos del conjunto matemático de números enteros
(positivo y negativo).

Nota:

  Las reglas para la representación de enteros están destinadas a dar
  la interpretación más significativa de las operaciones de cambio y
  máscara que involucran enteros negativos.

Hay dos tipos de números enteros:

Enteros ("int")
   Estos representan números en un rango ilimitado, sujetos solo a la
   memoria (virtual) disponible. Para las operaciones de
   desplazamiento y máscara, se asume una representación binaria, y
   los números negativos se representan en una variante del
   complemento de 2 que da la ilusión de una cadena de caracteres
   infinita de bits con signo que se extiende hacia la izquierda.

Booleanos ("bool")
   Estos representan los valores de verdad Falso y Verdadero. Los dos
   objetos que representan los valores "False" y "True" son los únicos
   objetos booleanos. El tipo booleano es un subtipo del tipo entero y
   los valores booleanos se comportan como los valores 0 y 1
   respectivamente, en casi todos los contextos, con la excepción de
   que cuando se convierten en una cadena de caracteres, las cadenas
   de caracteres ""False"" o ""True"" son retornadas respectivamente.


3.2.4.2. "numbers.Real" ("float")
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

Estos representan números de punto flotante de precisión doble a nivel
de máquina. Está a merced de la arquitectura de la máquina subyacente
(y la implementación de C o Java) para el rango aceptado y el manejo
del desbordamiento. Python no admite números de coma flotante de
precisión simple; el ahorro en el uso del procesador y la memoria, que
generalmente son la razón para usarlos, se ven reducidos por la
sobrecarga del uso de objetos en Python, por lo que no hay razón para
complicar el lenguaje con dos tipos de números de coma flotante.


3.2.4.3. "numbers.Complex" ("complex")
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

Estos representan números complejos como un par de números de coma
flotante de precisión doble a nivel de máquina. Se aplican las mismas
advertencias que para los números de coma flotante. Las partes reales
e imaginarias de un número complejo "z" se pueden obtener a través de
los atributos de solo lectura "z.real" y "z.imag".


3.2.5. Secuencias
-----------------

These represent finite ordered sets indexed by non-negative numbers.
The built-in function "len()" returns the number of items of a
sequence. When the length of a sequence is *n*, the index set contains
the numbers 0, 1, ..., *n*-1.  Item *i* of sequence *a* is selected by
"a[i]". Some sequences, including built-in sequences, interpret
negative subscripts by adding the sequence length. For example,
"a[-2]" equals "a[n-2]", the second to last item of sequence a with
length "n".

Sequences also support slicing: "a[i:j]" selects all items with index
*k* such that *i* "<=" *k* "<" *j*.  When used as an expression, a
slice is a sequence of the same type. The comment above about negative
indexes also applies to negative slice positions.

Algunas secuencias también admiten "segmentación extendida" con un
tercer parámetro "paso" : "a[i:j:k]" selecciona todos los elementos de
*a* con índice *x* donde "x = i + n*k", *n* ">=" "0" y *i* "<=" *x*
"<" *j*.

Las secuencias se distinguen según su mutabilidad:


3.2.5.1. Secuencias inmutables
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

Un objeto de un tipo de secuencia inmutable no puede cambiar una vez
que se crea. (Si el objeto contiene referencias a otros objetos, estos
otros objetos pueden ser mutables y pueden cambiarse; sin embargo, la
colección de objetos a los que hace referencia directamente un objeto
inmutable no puede cambiar).

Los siguientes tipos son secuencias inmutables:

Cadenas de caracteres
   A string is a sequence of values that represent Unicode code
   points. All the code points in the range "U+0000 - U+10FFFF" can be
   represented in a string.  Python doesn't have a char type; instead,
   every code point in the string is represented as a string object
   with length "1".  The built-in function "ord()" converts a code
   point from its string form to an integer in the range "0 - 10FFFF";
   "chr()" converts an integer in the range "0 - 10FFFF" to the
   corresponding length "1" string object. "str.encode()" can be used
   to convert a "str" to "bytes" using the given text encoding, and
   "bytes.decode()" can be used to achieve the opposite.

Tuplas
   Los elementos de una tupla son objetos arbitrarios de Python. Las
   tuplas de dos o más elementos están formadas por listas de
   expresiones separadas por comas. Se puede formar una tupla de un
   elemento (un 'singleton') al colocar una coma en una expresión (una
   expresión en sí misma no crea una tupla, ya que los paréntesis
   deben ser utilizables para agrupar expresiones). Una tupla vacía
   puede estar formada por un par de paréntesis vacío.

Bytes
   Un objeto de bytes es una colección inmutable. Los elementos son
   bytes de 8 bits, representados por enteros en el rango 0 <= x <256.
   Literales de bytes (como "b'abc'") y el  constructor incorporado
   "bytes()" se puede utilizar para crear objetos de bytes. Además,
   los objetos de bytes se pueden decodificar en cadenas de caracteres
   a través del método "decode()".


3.2.5.2. Secuencias mutables
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

Las secuencias mutables se pueden cambiar después de su creación. Las
anotaciones de suscripción y segmentación se pueden utilizar como el
objetivo de asignaciones y declaraciones "del" (eliminar).

Nota:

  The "collections" and "array" module provide additional examples of
  mutable sequence types.

Actualmente hay dos tipos intrínsecos de secuencias mutable:

Listas
   Los elementos de una lista son objetos de Python arbitrarios.  Las
   listas se forman colocando una lista de expresiones separadas por
   comas entre corchetes. (Tome en cuenta que no hay casos especiales
   necesarios para formar listas de longitud 0 o 1.)

Colecciones de bytes
   Un objeto bytearray es una colección mutable. Son creados por el
   constructor incorporado "bytearray()".  Además de ser mutables (y,
   por lo tanto, inquebrantable), las colecciones de bytes
   proporcionan la misma interfaz y funcionalidad que los objetos
   inmutables "bytes".


3.2.6. Tipos de conjuntos
-------------------------

Estos representan conjuntos finitos no ordenados de objetos únicos e
inmutables. Como tal, no pueden ser indexados por ningún *subscript*.
Sin embargo, pueden repetirse y la función incorporada "len()" retorna
el número de elementos en un conjunto. Los usos comunes de los
conjuntos son pruebas rápidas de membresía, eliminación de duplicados
de una secuencia y cálculo de operaciones matemáticas como
intersección, unión, diferencia y diferencia simétrica.

Para elementos del conjunto, se aplican las mismas reglas de
inmutabilidad que para las claves de diccionario. Tenga en cuenta que
los tipos numéricos obedecen las reglas normales para la comparación
numérica: si dos números se comparan igual (por ejemplo, "1" y "1.0"),
solo uno de ellos puede estar contenido en un conjunto.

Actualmente hay dos tipos de conjuntos intrínsecos:

Conjuntos
   Estos representan un conjunto mutable. Son creados por el
   constructor incorporado "set()" y puede ser modificado
   posteriormente por varios métodos, como "add()".

Conjuntos congelados
   Estos representan un conjunto inmutable. Son creados por el
   constructor incorporado "frozenset()". Como un conjunto congelado
   es inmutable y *hashable*, se puede usar nuevamente como un
   elemento de otro conjunto o como una clave de un diccionario.


3.2.7. Mapeos
-------------

Estos representan conjuntos finitos de objetos indexados por conjuntos
de índices arbitrarios. La notación de subíndice "a[k]" selecciona el
elemento indexado por "k" del mapeo "a"; esto se puede usar en
expresiones y como el objetivo de asignaciones o declaraciones "del".
La función incorporada "len()" retorna el número de elementos en un
mapeo.

Actualmente hay un único tipo de mapeo intrínseco:


3.2.7.1. Diccionarios
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

Estos representan conjuntos finitos de objetos indexados por valores
casi arbitrarios. Los únicos tipos de valores no aceptables como
claves son valores que contienen listas o diccionarios u otros tipos
mutables que se comparan por valor en lugar de por identidad de
objeto, la razón es que la implementación eficiente de los
diccionarios requiere que el valor *hash* de una clave permanezca
constante. Los tipos numéricos utilizados para las claves obedecen las
reglas normales para la comparación numérica: si dos números se
comparan igual (por ejemplo, "1" y "1.0") entonces se pueden usar
indistintamente para indexar la misma entrada del diccionario.

Los diccionarios conservan el orden de inserción, lo que significa que
las claves se mantendrán en el mismo orden en que se agregaron
secuencialmente sobre el diccionario. Reemplazar una clave existente
no cambia el orden, sin embargo, eliminar una clave y volver a
insertarla la agregará al final en lugar de mantener su lugar
anterior.

Los diccionarios son mutables; pueden ser creados por la notación
"{...}" (vea la sección Despliegues de diccionario).

Los módulos de extensión "dbm.ndbm" y "dbm.gnu" proporcionan ejemplos
adicionales de tipos de mapeo, al igual que el módulo "collections".

Distinto en la versión 3.7: Los diccionarios no conservaban el orden
de inserción en las versiones de Python anteriores a 3.6. En CPython
3.6, el orden de inserción se conserva, pero se consideró un detalle
de implementación en ese momento en lugar de una garantía de idioma.


3.2.8. Tipos invocables
-----------------------

Estos son los tipos a los que la operación de llamada de función (vea
la sección Invocaciones) puede ser aplicado:


3.2.8.1. Funciones definidas por el usuario
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

Un objeto función definido por el usuario, es creado por un definición
de función (vea la sección Definiciones de funciones). Debe llamarse
con una lista de argumentos que contenga el mismo número de elementos
que la lista de parámetros formales de la función.


3.2.8.1.1. Special read-only attributes
"""""""""""""""""""""""""""""""""""""""

+----------------------------------------------------+----------------------------------------------------+
| Atributo                                           | Significado                                        |
|====================================================|====================================================|
| function.__globals__                               | A reference to the "dictionary" that holds the     |
|                                                    | function's global variables -- the global          |
|                                                    | namespace of the module in which the function was  |
|                                                    | defined.                                           |
+----------------------------------------------------+----------------------------------------------------+
| function.__closure__                               | "None" or a "tuple" of cells that contain bindings |
|                                                    | for the function's free variables.  Un objeto de   |
|                                                    | celda tiene el atributo "cell_contents". Esto se   |
|                                                    | puede usar para obtener el valor de la celda, así  |
|                                                    | como para establecer el valor.                     |
+----------------------------------------------------+----------------------------------------------------+


3.2.8.1.2. Special writable attributes
""""""""""""""""""""""""""""""""""""""

Most of these attributes check the type of the assigned value:

+----------------------------------------------------+----------------------------------------------------+
| Atributo                                           | Significado                                        |
|====================================================|====================================================|
| function.__doc__                                   | The function's documentation string, or "None" if  |
|                                                    | unavailable. Not inherited by subclasses.          |
+----------------------------------------------------+----------------------------------------------------+
| function.__name__                                  | The function's name. See also: "__name__           |
|                                                    | attributes".                                       |
+----------------------------------------------------+----------------------------------------------------+
| function.__qualname__                              | The function's *qualified name*. See also:         |
|                                                    | "__qualname__ attributes".  Nuevo en la versión    |
|                                                    | 3.3.                                               |
+----------------------------------------------------+----------------------------------------------------+
| function.__module__                                | El nombre del módulo en el que se definió la       |
|                                                    | función, o "None" si no está disponible.           |
+----------------------------------------------------+----------------------------------------------------+
| function.__defaults__                              | A "tuple" containing default *parameter* values    |
|                                                    | for those parameters that have defaults, or "None" |
|                                                    | if no parameters have a default value.             |
+----------------------------------------------------+----------------------------------------------------+
| function.__code__                                  | The code object representing the compiled function |
|                                                    | body.                                              |
+----------------------------------------------------+----------------------------------------------------+
| function.__dict__                                  | The namespace supporting arbitrary function        |
|                                                    | attributes. See also: "__dict__ attributes".       |
+----------------------------------------------------+----------------------------------------------------+
| function.__annotations__                           | A "dictionary" containing annotations of           |
|                                                    | *parameters*. The keys of the dictionary are the   |
|                                                    | parameter names, and "'return'" for the return     |
|                                                    | annotation, if provided. See also: Prácticas       |
|                                                    | recomendadas para las anotaciones.                 |
+----------------------------------------------------+----------------------------------------------------+
| function.__kwdefaults__                            | A "dictionary" containing defaults for keyword-    |
|                                                    | only *parameters*.                                 |
+----------------------------------------------------+----------------------------------------------------+

Function objects also support getting and setting arbitrary
attributes, which can be used, for example, to attach metadata to
functions.  Regular attribute dot-notation is used to get and set such
attributes.

**Detalles de implementación de CPython:** CPython's current
implementation only supports function attributes on user-defined
functions. Function attributes on built-in functions may be supported
in the future.

Additional information about a function's definition can be retrieved
from its code object (accessible via the "__code__" attribute).


3.2.8.2. Métodos de instancia
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

Un objeto de método de instancia combina una clase, una instancia de
clase y cualquier objeto invocable (normalmente una función definida
por el usuario).

Special read-only attributes:

+----------------------------------------------------+----------------------------------------------------+
| method.__self__                                    | Refers to the class instance object to which the   |
|                                                    | method is bound                                    |
+----------------------------------------------------+----------------------------------------------------+
| method.__func__                                    | Refers to the original function object             |
+----------------------------------------------------+----------------------------------------------------+
| method.__doc__                                     | The method's documentation (same as                |
|                                                    | "method.__func__.__doc__"). A "string" if the      |
|                                                    | original function had a docstring, else "None".    |
+----------------------------------------------------+----------------------------------------------------+
| method.__name__                                    | The name of the method (same as                    |
|                                                    | "method.__func__.__name__")                        |
+----------------------------------------------------+----------------------------------------------------+
| method.__module__                                  | The name of the module the method was defined in,  |
|                                                    | or "None" if unavailable.                          |
+----------------------------------------------------+----------------------------------------------------+

Methods also support accessing (but not setting) the arbitrary
function attributes on the underlying function object.

User-defined method objects may be created when getting an attribute
of a class (perhaps via an instance of that class), if that attribute
is a user-defined function object or a "classmethod" object.

When an instance method object is created by retrieving a user-defined
function object from a class via one of its instances, its "__self__"
attribute is the instance, and the method object is said to be
*bound*.  The new method's "__func__" attribute is the original
function object.

When an instance method object is created by retrieving a
"classmethod" object from a class or instance, its "__self__"
attribute is the class itself, and its "__func__" attribute is the
function object underlying the class method.

When an instance method object is called, the underlying function
("__func__") is called, inserting the class instance ("__self__") in
front of the argument list.  For instance, when "C" is a class which
contains a definition for a function "f()", and "x" is an instance of
"C", calling "x.f(1)" is equivalent to calling "C.f(x, 1)".

When an instance method object is derived from a "classmethod" object,
the "class instance" stored in "__self__" will actually be the class
itself, so that calling either "x.f(1)" or "C.f(1)" is equivalent to
calling "f(C,1)" where "f" is the underlying function.

Note that the transformation from function object to instance method
object happens each time the attribute is retrieved from the instance.
In some cases, a fruitful optimization is to assign the attribute to a
local variable and call that local variable. Also notice that this
transformation only happens for user-defined functions; other callable
objects (and all non-callable objects) are retrieved without
transformation.  It is also important to note that user-defined
functions which are attributes of a class instance are not converted
to bound methods; this *only* happens when the function is an
attribute of the class.


3.2.8.3. Funciones generadoras
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

A function or method which uses the "yield" statement (see section La
declaración yield) is called a *generator function*.  Such a function,
when called, always returns an *iterator* object which can be used to
execute the body of the function:  calling the iterator's
"iterator.__next__()" method will cause the function to execute until
it provides a value using the "yield" statement.  When the function
executes a "return" statement or falls off the end, a "StopIteration"
exception is raised and the iterator will have reached the end of the
set of values to be returned.


3.2.8.4. Funciones de corrutina
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

Una función o método que es definido utilizando "async def" se llama
*coroutine function*.  Dicha función, cuando es invocada, retorna un
objeto *coroutine*.  Éste puede contener expresiones "await", así como
declaraciones "async with" y "async for". Ver también la sección
Objetos de corrutina.


3.2.8.5. Funciones generadoras asincrónicas
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

A function or method which is defined using "async def" and which uses
the "yield" statement is called a *asynchronous generator function*.
Such a function, when called, returns an *asynchronous iterator*
object which can be used in an "async for" statement to execute the
body of the function.

Calling the asynchronous iterator's "aiterator.__anext__" method will
return an *awaitable* which when awaited will execute until it
provides a value using the "yield" expression.  When the function
executes an empty "return" statement or falls off the end, a
"StopAsyncIteration" exception is raised and the asynchronous iterator
will have reached the end of the set of values to be yielded.


3.2.8.6. Funciones incorporadas
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

A built-in function object is a wrapper around a C function.  Examples
of built-in functions are "len()" and "math.sin()" ("math" is a
standard built-in module). The number and type of the arguments are
determined by the C function. Special read-only attributes:

* "__doc__" is the function's documentation string, or "None" if
  unavailable. See "function.__doc__".

* "__name__" is the function's name. See "function.__name__".

* "__self__" is set to "None" (but see the next item).

* "__module__" is the name of the module the function was defined in
  or "None" if unavailable. See "function.__module__".


3.2.8.7. Métodos incorporados
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

This is really a different disguise of a built-in function, this time
containing an object passed to the C function as an implicit extra
argument.  An example of a built-in method is "alist.append()",
assuming *alist* is a list object. In this case, the special read-only
attribute "__self__" is set to the object denoted by *alist*. (The
attribute has the same semantics as it does with "other instance
methods".)


3.2.8.8. Clases
~~~~~~~~~~~~~~~

Classes are callable.  These objects normally act as factories for new
instances of themselves, but variations are possible for class types
that override "__new__()".  The arguments of the call are passed to
"__new__()" and, in the typical case, to "__init__()" to initialize
the new instance.


3.2.8.9. Instancias de clases
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

Instances of arbitrary classes can be made callable by defining a
"__call__()" method in their class.


3.2.9. Módulos
--------------

Modules are a basic organizational unit of Python code, and are
created by the import system as invoked either by the "import"
statement, or by calling functions such as "importlib.import_module()"
and built-in "__import__()".  A module object has a namespace
implemented by a "dictionary" object (this is the dictionary
referenced by the "__globals__" attribute of functions defined in the
module).  Attribute references are translated to lookups in this
dictionary, e.g., "m.x" is equivalent to "m.__dict__["x"]". A module
object does not contain the code object used to initialize the module
(since it isn't needed once the initialization is done).

La asignación de atributos actualiza el diccionario de espacio de
nombres del módulo, p. ej., "m.x = 1" es equivalente a
"m.__dict__[“x”] = 1".

Atributos predefinidos (escribibles):

   "__name__"
      El nombre del módulo.

   "__doc__"
      El texto de documentación del módulo, o "None" si no está
      disponible.

   "__file__"
      El nombre de ruta del archivo desde el que se cargó el módulo,
      si se cargó desde un archivo. El atributo "__file__" puede
      faltar para ciertos tipos de módulos, como los módulos C que
      están vinculados estáticamente al intérprete. Para los módulos
      de extensión cargados dinámicamente desde una biblioteca
      compartida, es el nombre de ruta del archivo de la biblioteca
      compartida.

   "__annotations__"
      Un diccionario que contiene el *variable annotations*
      recopilados durante la ejecución del cuerpo del módulo. Para
      buenas prácticas sobre trabajar con "__annotations__", por favor
      ve Prácticas recomendadas para las anotaciones.

El atributo especial de solo lectura "__dict__" es el espacio de
nombres del módulo como un objeto de diccionario.

**Detalles de implementación de CPython:** Debido a la manera en la
que CPython limpia los diccionarios de módulo, el diccionario de
módulo será limpiado cuando el módulo se encuentra fuera de alcance,
incluso si el diccionario aún tiene referencias existentes.  Para
evitar esto, copie el diccionario o mantenga el módulo cerca mientras
usa el diccionario directamente.


3.2.10. Clases personalizadas
-----------------------------

Los tipos de clases personalizadas son normalmente creadas por
definiciones de clases (ver sección Definiciones de clase).  Una clase
tiene implementado un espacio de nombres por un objeto de diccionario.
Las referencias de atributos de clase son traducidas a búsquedas en
este diccionario, p. ej., "C.x" es traducido a "C.__dict__[“x”]"
(aunque hay una serie de enlaces que permiten la ubicación de
atributos por otros medios). Cuando el nombre de atributo no es
encontrado ahí, la búsqueda de atributo continúa en las clases base.
Esta búsqueda de las clases base utiliza la orden de resolución de
métodos C3 que se comporta correctamente aún en la presencia de
estructuras de herencia ‘diamante’ donde existen múltiples rutas de
herencia que llevan a un ancestro común. Detalles adicionales en el
MRO C3 utilizados por Python pueden ser encontrados en la
documentación correspondiente a la versión 2.3 en
https://www.python.org/download/releases/2.3/mro/.

When a class attribute reference (for class "C", say) would yield a
class method object, it is transformed into an instance method object
whose "__self__" attribute is "C". When it would yield a
"staticmethod" object, it is transformed into the object wrapped by
the static method object. See section Implementando descriptores for
another way in which attributes retrieved from a class may differ from
those actually contained in its "__dict__".

Las asignaciones de atributos de clase actualizan el diccionario de la
clase, nunca el diccionario de la clase base.

Un objeto de clase puede ser invocado (ver arriba) para producir una
instancia de clase (ver a continuación).

Atributos especiales:

   "__name__"
      El nombre de la clase.

   "__module__"
      El nombre del módulo en el que se definió la clase.

   "__dict__"
      El diccionario conteniendo el espacio de nombres de la clase.

   "__bases__"
      Una tupla conteniendo las clases de base, en orden de ocurrencia
      en la lista de clase base.

   "__doc__"
      El texto de documentación de la clase, o "None" si no está
      disponible.

   "__annotations__"
      Un diccionario conteniendo el *variable annotations* recopilados
      durante la ejecución del cuerpo de la clase. Para buenas
      prácticas sobre trabajar con "__annotations__", por favor ve
      Prácticas recomendadas para las anotaciones.


3.2.11. Instancias de clase
---------------------------

A class instance is created by calling a class object (see above).  A
class instance has a namespace implemented as a dictionary which is
the first place in which attribute references are searched.  When an
attribute is not found there, and the instance's class has an
attribute by that name, the search continues with the class
attributes.  If a class attribute is found that is a user-defined
function object, it is transformed into an instance method object
whose "__self__" attribute is the instance.  Static method and class
method objects are also transformed; see above under "Classes".  See
section Implementando descriptores for another way in which attributes
of a class retrieved via its instances may differ from the objects
actually stored in the class's "__dict__".  If no class attribute is
found, and the object's class has a "__getattr__()" method, that is
called to satisfy the lookup.

Attribute assignments and deletions update the instance's dictionary,
never a class's dictionary.  If the class has a "__setattr__()" or
"__delattr__()" method, this is called instead of updating the
instance dictionary directly.

Instancias de clases pueden pretender ser números, secuencias o mapeos
si tienen métodos con ciertos nombres especiales.  Ver sección Nombres
especiales de método.

Atributos especiales: "__dict__" es el diccionario de atributos;
"__class__" es la clase de la instancia.


3.2.12. Objetos E/S (también conocidos como objetos de archivo)
---------------------------------------------------------------

Un *file object* representa un archivo abierto.  Diversos accesos
directos se encuentran disponibles para crear objetos de archivo: la
función incorporada "open()", así como "os.popen()", "os.fdopen()", y
el método de objetos socket "makefile()" (y quizás por otras funciones
y métodos proporcionados por módulos de extensión).

Los objetos "sys.stdin", "sys.stdout" y "sys.stderr" son iniciados a
objetos de archivos correspondientes a la entrada y salida estándar
del intérprete, así como flujos de error; todos ellos están abiertos
en el modo de texto y por lo tanto siguen la interface definida por la
clase abstracta "io.TextIOBase".


3.2.13. Tipos internos
----------------------

Algunos tipos utilizados internamente por el intérprete son expuestos
al usuario. Sus definiciones pueden cambiar en futuras versiones del
intérprete, pero son mencionadas aquí para complementar.


3.2.13.1. Objetos de código
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

Los objetos de código representan código de Python ejecutable
*compilado por bytes*, o *bytecode*. La diferencia entre un objeto de
código y un objeto de función es que el objeto de función contiene una
referencia explícita a los globales de la función (el módulo en el que
fue definido), mientras el objeto de código no contiene contexto; de
igual manera los valores por defecto de los argumentos son almacenados
en el objeto de función, no en el objeto de código (porque representan
valores calculados en tiempo de ejecución).  A diferencia de objetos
de función, los objetos de código son inmutables y no contienen
referencias (directas o indirectas) a objetos mutables.


3.2.13.1.1. Special read-only attributes
""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""

+----------------------------------------------------+----------------------------------------------------+
| codeobject.co_name                                 | The function name                                  |
+----------------------------------------------------+----------------------------------------------------+
| codeobject.co_qualname                             | The fully qualified function name  Nuevo en la     |
|                                                    | versión 3.11.                                      |
+----------------------------------------------------+----------------------------------------------------+
| codeobject.co_argcount                             | The total number of positional *parameters*        |
|                                                    | (including positional-only parameters and          |
|                                                    | parameters with default values) that the function  |
|                                                    | has                                                |
+----------------------------------------------------+----------------------------------------------------+
| codeobject.co_posonlyargcount                      | The number of positional-only *parameters*         |
|                                                    | (including arguments with default values) that the |
|                                                    | function has                                       |
+----------------------------------------------------+----------------------------------------------------+
| codeobject.co_kwonlyargcount                       | The number of keyword-only *parameters* (including |
|                                                    | arguments with default values) that the function   |
|                                                    | has                                                |
+----------------------------------------------------+----------------------------------------------------+
| codeobject.co_nlocals                              | The number of local variables used by the function |
|                                                    | (including parameters)                             |
+----------------------------------------------------+----------------------------------------------------+
| codeobject.co_varnames                             | A "tuple" containing the names of the local        |
|                                                    | variables in the function (starting with the       |
|                                                    | parameter names)                                   |
+----------------------------------------------------+----------------------------------------------------+
| codeobject.co_cellvars                             | A "tuple" containing the names of local variables  |
|                                                    | that are referenced by nested functions inside the |
|                                                    | function                                           |
+----------------------------------------------------+----------------------------------------------------+
| codeobject.co_freevars                             | A "tuple" containing the names of free variables   |
|                                                    | in the function                                    |
+----------------------------------------------------+----------------------------------------------------+
| codeobject.co_code                                 | A string representing the sequence of *bytecode*   |
|                                                    | instructions in the function                       |
+----------------------------------------------------+----------------------------------------------------+
| codeobject.co_consts                               | A "tuple" containing the literals used by the      |
|                                                    | *bytecode* in the function                         |
+----------------------------------------------------+----------------------------------------------------+
| codeobject.co_names                                | A "tuple" containing the names used by the         |
|                                                    | *bytecode* in the function                         |
+----------------------------------------------------+----------------------------------------------------+
| codeobject.co_filename                             | The name of the file from which the code was       |
|                                                    | compiled                                           |
+----------------------------------------------------+----------------------------------------------------+
| codeobject.co_firstlineno                          | The line number of the first line of the function  |
+----------------------------------------------------+----------------------------------------------------+
| codeobject.co_lnotab                               | A string encoding the mapping from *bytecode*      |
|                                                    | offsets to line numbers. For details, see the      |
|                                                    | source code of the interpreter.                    |
+----------------------------------------------------+----------------------------------------------------+
| codeobject.co_stacksize                            | The required stack size of the code object         |
+----------------------------------------------------+----------------------------------------------------+
| codeobject.co_flags                                | An "integer" encoding a number of flags for the    |
|                                                    | interpreter.                                       |
+----------------------------------------------------+----------------------------------------------------+

The following flag bits are defined for "co_flags": bit "0x04" is set
if the function uses the "*arguments" syntax to accept an arbitrary
number of positional arguments; bit "0x08" is set if the function uses
the "**keywords" syntax to accept arbitrary keyword arguments; bit
"0x20" is set if the function is a generator. See Objetos de código
Bit Flags for details on the semantics of each flags that might be
present.

Future feature declarations ("from __future__ import division") also
use bits in "co_flags" to indicate whether a code object was compiled
with a particular feature enabled: bit "0x2000" is set if the function
was compiled with future division enabled; bits "0x10" and "0x1000"
were used in earlier versions of Python.

Other bits in "co_flags" are reserved for internal use.

If a code object represents a function, the first item in "co_consts"
is the documentation string of the function, or "None" if undefined.


3.2.13.1.2. Methods on code objects
"""""""""""""""""""""""""""""""""""

codeobject.co_positions()

   Returns an iterable over the source code positions of each
   *bytecode* instruction in the code object.

   The iterator returns "tuple"s containing the "(start_line,
   end_line, start_column, end_column)". The *i-th* tuple corresponds
   to the position of the source code that compiled to the *i-th*
   instruction. Column information is 0-indexed utf-8 byte offsets on
   the given source line.

   This positional information can be missing. A non-exhaustive lists
   of cases where this may happen:

   * Running the interpreter with "-X" "no_debug_ranges".

   * Loading a pyc file compiled while using "-X" "no_debug_ranges".

   * Position tuples corresponding to artificial instructions.

   * Line and column numbers that can't be represented due to
     implementation specific limitations.

   When this occurs, some or all of the tuple elements can be "None".

   Nuevo en la versión 3.11.

   Nota:

     This feature requires storing column positions in code objects
     which may result in a small increase of disk usage of compiled
     Python files or interpreter memory usage. To avoid storing the
     extra information and/or deactivate printing the extra traceback
     information, the "-X" "no_debug_ranges" command line flag or the
     "PYTHONNODEBUGRANGES" environment variable can be used.

codeobject.co_lines()

   Returns an iterator that yields information about successive ranges
   of *bytecode*s. Each item yielded is a "(start, end, lineno)"
   "tuple":

   * "start" (an "int") represents the offset (inclusive) of the start
     of the *bytecode* range

   * "end" (an "int") represents the offset (exclusive) of the end of
     the *bytecode* range

   * "lineno" is an "int" representing the line number of the
     *bytecode* range, or "None" if the bytecodes in the given range
     have no line number

   The items yielded will have the following properties:

   * The first range yielded will have a "start" of 0.

   * The "(start, end)" ranges will be non-decreasing and consecutive.
     That is, for any pair of "tuple"s, the "start" of the second will
     be equal to the "end" of the first.

   * No range will be backwards: "end >= start" for all triples.

   * The last "tuple" yielded will have "end" equal to the size of the
     *bytecode*.

   Zero-width ranges, where "start == end", are allowed. Zero-width
   ranges are used for lines that are present in the source code, but
   have been eliminated by the *bytecode* compiler.

   Nuevo en la versión 3.10.

   Ver también:

     **PEP 626** - Precise line numbers for debugging and other tools.
        The PEP that introduced the "co_lines()" method.

codeobject.replace(**kwargs)

   Return a copy of the code object with new values for the specified
   fields.

   Nuevo en la versión 3.8.


3.2.13.2. Objetos de marco
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

Frame objects represent execution frames.  They may occur in traceback
objects, and are also passed to registered trace functions.


3.2.13.2.1. Special read-only attributes
""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""

+----------------------------------------------------+----------------------------------------------------+
| frame.f_back                                       | Points to the previous stack frame (towards the    |
|                                                    | caller), or "None" if this is the bottom stack     |
|                                                    | frame                                              |
+----------------------------------------------------+----------------------------------------------------+
| frame.f_code                                       | The code object being executed in this frame.      |
|                                                    | Accessing this attribute raises an auditing event  |
|                                                    | "object.__getattr__" with arguments "obj" and      |
|                                                    | ""f_code"".                                        |
+----------------------------------------------------+----------------------------------------------------+
| frame.f_locals                                     | The dictionary used by the frame to look up local  |
|                                                    | variables                                          |
+----------------------------------------------------+----------------------------------------------------+
| frame.f_globals                                    | The dictionary used by the frame to look up global |
|                                                    | variables                                          |
+----------------------------------------------------+----------------------------------------------------+
| frame.f_builtins                                   | The dictionary used by the frame to look up built- |
|                                                    | in (intrinsic) names                               |
+----------------------------------------------------+----------------------------------------------------+
| frame.f_lasti                                      | The "precise instruction" of the frame object      |
|                                                    | (this is an index into the *bytecode* string of    |
|                                                    | the code object)                                   |
+----------------------------------------------------+----------------------------------------------------+


3.2.13.2.2. Special writable attributes
"""""""""""""""""""""""""""""""""""""""

+----------------------------------------------------+----------------------------------------------------+
| frame.f_trace                                      | If not "None", this is a function called for       |
|                                                    | various events during code execution (this is used |
|                                                    | by debuggers). Normally an event is triggered for  |
|                                                    | each new source line (see "f_trace_lines").        |
+----------------------------------------------------+----------------------------------------------------+
| frame.f_trace_lines                                | Set this attribute to "False" to disable           |
|                                                    | triggering a tracing event for each source line.   |
+----------------------------------------------------+----------------------------------------------------+
| frame.f_trace_opcodes                              | Set this attribute to "True" to allow per-opcode   |
|                                                    | events to be requested. Note that this may lead to |
|                                                    | undefined interpreter behaviour if exceptions      |
|                                                    | raised by the trace function escape to the         |
|                                                    | function being traced.                             |
+----------------------------------------------------+----------------------------------------------------+
| frame.f_lineno                                     | The current line number of the frame -- writing to |
|                                                    | this from within a trace function jumps to the     |
|                                                    | given line (only for the bottom-most frame).  A    |
|                                                    | debugger can implement a Jump command (aka Set     |
|                                                    | Next Statement) by writing to this attribute.      |
+----------------------------------------------------+----------------------------------------------------+


3.2.13.2.3. Frame object methods
""""""""""""""""""""""""""""""""

Objetos de marco soportan un método:

frame.clear()

   This method clears all references to local variables held by the
   frame.  Also, if the frame belonged to a *generator*, the generator
   is finalized.  This helps break reference cycles involving frame
   objects (for example when catching an exception and storing its
   traceback for later use).

   "RuntimeError" es lanzado si el marco se encuentra en ejecución.

   Nuevo en la versión 3.4.


3.2.13.3. Objetos de seguimiento de pila (traceback)
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

Traceback objects represent the stack trace of an exception. A
traceback object is implicitly created when an exception occurs, and
may also be explicitly created by calling "types.TracebackType".

Distinto en la versión 3.7: Traceback objects can now be explicitly
instantiated from Python code.

For implicitly created tracebacks, when the search for an exception
handler unwinds the execution stack, at each unwound level a traceback
object is inserted in front of the current traceback.  When an
exception handler is entered, the stack trace is made available to the
program. (See section La sentencia try.) It is accessible as the third
item of the tuple returned by "sys.exc_info()", and as the
"__traceback__" attribute of the caught exception.

When the program contains no suitable handler, the stack trace is
written (nicely formatted) to the standard error stream; if the
interpreter is interactive, it is also made available to the user as
"sys.last_traceback".

For explicitly created tracebacks, it is up to the creator of the
traceback to determine how the "tb_next" attributes should be linked
to form a full stack trace.

Special read-only attributes:

+----------------------------------------------------+----------------------------------------------------+
| traceback.tb_frame                                 | Points to the execution frame of the current       |
|                                                    | level.  Accessing this attribute raises an         |
|                                                    | auditing event "object.__getattr__" with arguments |
|                                                    | "obj" and ""tb_frame"".                            |
+----------------------------------------------------+----------------------------------------------------+
| traceback.tb_lineno                                | Gives the line number where the exception occurred |
+----------------------------------------------------+----------------------------------------------------+
| traceback.tb_lasti                                 | Indicates the "precise instruction".               |
+----------------------------------------------------+----------------------------------------------------+

The line number and last instruction in the traceback may differ from
the line number of its frame object if the exception occurred in a
"try" statement with no matching except clause or with a "finally"
clause.

traceback.tb_next

   The special writable attribute "tb_next" is the next level in the
   stack trace (towards the frame where the exception occurred), or
   "None" if there is no next level.

   Distinto en la versión 3.7: This attribute is now writable


3.2.13.4. Objetos de segmento (Slice objects)
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

Slice objects are used to represent slices for "__getitem__()"
methods.  They are also created by the built-in "slice()" function.

Atributos especiales de solo lectura: "start" es el límite inferior;
"stop" es el límite superior; "step" es el valor de paso; cada uno es
"None" si es omitido. Estos atributos pueden ser de cualquier tipo.

Los objetos de segmento soportan un método:

slice.indices(self, length)

   Este método toma un argumento *length* de entero simple y calcula
   información relacionada con el segmento que el mismo describiría si
   fuera aplicado a una secuencia de elementos *length*. Retorna una
   tupla de tres enteros; respectivamente estos son los índices
   *start* y *stop* y el *step* o longitud del paso del segmento.
   Índices faltantes o fuera de los límites son manipulados de manera
   consistente con segmentos regulares.


3.2.13.5. Objetos de método estático
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

Los objetos de método estático proveen una forma de anular la
transformación de objetos de función a objetos de método descritos
anteriormente. Un objeto de método estático es una envoltura
(*wrapper*) alrededor de cualquier otro objeto, usualmente un objeto
de método definido por usuario. Cuando un objeto de método estático es
obtenido desde una clase o una instancia de clase, usualmente el
objeto retornado es el objeto envuelto, el cual no está objeto a
ninguna transformación adicional. Los objetos de método estático
también pueden ser llamados. Los objetos de método estático son
creados por el constructor incorporado "staticmethod()".


3.2.13.6. Objetos de método de clase
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

A class method object, like a static method object, is a wrapper
around another object that alters the way in which that object is
retrieved from classes and class instances. The behaviour of class
method objects upon such retrieval is described above, under "instance
methods". Class method objects are created by the built-in
"classmethod()" constructor.


3.3. Nombres especiales de método
=================================

A class can implement certain operations that are invoked by special
syntax (such as arithmetic operations or subscripting and slicing) by
defining methods with special names. This is Python's approach to
*operator overloading*, allowing classes to define their own behavior
with respect to language operators.  For instance, if a class defines
a method named "__getitem__()", and "x" is an instance of this class,
then "x[i]" is roughly equivalent to "type(x).__getitem__(x, i)".
Except where mentioned, attempts to execute an operation raise an
exception when no appropriate method is defined (typically
"AttributeError" or "TypeError").

Setting a special method to "None" indicates that the corresponding
operation is not available.  For example, if a class sets "__iter__()"
to "None", the class is not iterable, so calling "iter()" on its
instances will raise a "TypeError" (without falling back to
"__getitem__()"). [2]

Cuando se implementa una clase que emula cualquier tipo incorporado,
es importante que la emulación solo sea implementado al grado que hace
sentido para el objeto que está siendo modelado. Por ejemplo, algunas
secuencias pueden trabajar bien con la obtención de elementos
individuales, pero extraer un segmento puede no tener mucho sentido.
(Un ejemplo de esto es la interfaz "NodeList", en el Modelo de Objetos
del Documento del W3C.)


3.3.1. Personalización básica
-----------------------------

object.__new__(cls[, ...])

   Es llamado para crear una nueva instancia de clase *cls*.
   "__new__()" es un método estático (como un caso especial, así que
   no se necesita declarar como tal) que toma la clase de donde fue
   solicitada una instancia como su primer argumento. Los argumentos
   restantes son aquellos que se pasan a la expresión del constructor
   de objetos (para llamar a la clase). El valor retornado de
   "__new__()" deberá ser la nueva instancia de objeto (normalmente
   una instancia de *cls*).

   Typical implementations create a new instance of the class by
   invoking the superclass's "__new__()" method using
   "super().__new__(cls[, ...])" with appropriate arguments and then
   modifying the newly created instance as necessary before returning
   it.

   Si "__new__()" es invocado durante la construcción del objeto y
   éste retorna una instancia de *cls*, entonces el nuevo método
   "__init__()" de la instancia será invocado como "__init__(self[,
   …])", donde *self* es la nueva instancia y los argumentos restantes
   son iguales a como fueron pasados hacia el constructor de objetos.

   Si "__new__()" no retorna una instancia de *cls*, entonces el nuevo
   método "__init__()" de la instancia no será invocado.

   "__new__()" es destinado principalmente para permitir a subclases
   de tipos inmutables (como int, str, o tuple) personalizar la
   creación de instancias. También es comúnmente anulado en metaclases
   personalizadas con el fin de personalizar la creación de clase.

object.__init__(self[, ...])

   Llamado después de que la instancia ha sido creada (por
   "__new__()"), pero antes es retornada a quien produce la llamada.
   Los argumentos son aquellos pasados a la expresión del constructor
   de la clase. Si una clase base tiene un método "__init__()", el
   método "__init__()" de clase derivada, de existir, debe llamarlo
   explícitamente para asegurar la inicialización apropiada de la
   clase base que es parte de la instancia; por ejemplo:
   "super().__init__([args…])".

   Debido a que "__new__()" y "__init__()" trabajan juntos
   construyendo objetos ("__new__()" para crearlo y "__init__()" para
   personalizarlo), ningún valor distinto a "None" puede ser retornado
   por "__init__()"; hacer esto puede causar que se lance una
   excepción "TypeError" en tiempo de ejecución.

object.__del__(self)

   Llamado cuando la instancia es a punto de ser destruida. Esto
   también es llamado finalizador o (indebidamente) destructor. Si una
   clase base tiene un método "__del__()" el método "__del__()" de la
   clase derivada, de existir, debe llamarlo explícitamente para
   asegurar la eliminación adecuada de la parte de la clase base de la
   instancia.

   Es posible (¡aunque no recomendable!) para el método "__del__()"
   posponer la destrucción de la instancia al crear una nueva
   referencia hacia ésta. Esto es llamado *resurrección* de objeto. Es
   dependiente de la implementación si "__del__()" es llamado una
   segunda vez cuando un objeto resucitado está por ser destruido; la
   implementación *CPython* actual únicamente lo llama una vez.

   No está garantizado que los métodos "__del__()" sean llamados para
   objetos que aún existen cuando el intérprete se cierra.

   Nota:

     "del x" no llama directamente "x.__del__()" --- el primero
     disminuye el conteo de referencia para "x" uno por uno, y el
     segundo es llamado únicamente cuando el conteo de referencias de
     "x" llega a cero.

   **Detalles de implementación de CPython:** It is possible for a
   reference cycle to prevent the reference count of an object from
   going to zero.  In this case, the cycle will be later detected and
   deleted by the *cyclic garbage collector*.  A common cause of
   reference cycles is when an exception has been caught in a local
   variable.  The frame's locals then reference the exception, which
   references its own traceback, which references the locals of all
   frames caught in the traceback.

   Ver también: Documentación para el módulo "gc".

   Advertencia:

     Debido a las circunstancias inciertas bajo las que los métodos
     "__del__()" son invocados, las excepciones que ocurren durante su
     ejecución son ignoradas, y una advertencia es mostrada hacia
     "sys.stderr". En particular:

     * "__del__()" puede ser invocado cuando código arbitrario es
       ejecutado, incluyendo el de cualquier hilo arbitrario. Si
       "__del__()" necesita realizar un cierre de exclusión mutua
       (*lock*) o invocar cualquier otro recurso que lo esté
       bloqueando, podría provocar un bloqueo muto (*deadlock*) ya que
       el recurso podría estar siendo utilizado por el código que se
       interrumpe al ejecutar "__del__()".

     * "__del__()" puede ser ejecutado durante el cierre del
       intérprete. Como consecuencia, las variables globales que
       necesita para acceder (incluyendo otros módulos) podrían haber
       sido borradas o establecidas a "None". Python garantiza que los
       globales cuyo nombre comienza con un guión bajo simple sean
       borrados de su módulo antes que los globales sean borrados; si
       no existen otras referencias a dichas globales, esto puede
       ayudar asegurando que los módulos importados aún se encuentren
       disponibles al momento de llamar al método "__del__()".

object.__repr__(self)

   Llamado por la función incorporada "repr()" para calcular la cadena
   “oficial” de representación de un objeto. Si es posible, esto
   debería verse como una expresión de Python válida que puede ser
   utilizada para recrear un objeto con el mismo valor (bajo el
   ambiente adecuado). Si no es posible, una cadena con la forma
   "<…some useful description…>" debe ser retornada. El valor de
   retorno debe ser un objeto de cadena (*string*). Si una clase
   define "__repr__()" pero no "__str__()", entonces "__repr__()"
   también es utilizado cuando una cadena “informal” de representación
   de instancias de esas clases son requeridas.

   Esto es típicamente utilizado para depurar, así que es importante
   que la representación sea rica en información e inequívoca.

object.__str__(self)

   Llamado por "str(object)" y las funciones incorporadas "format()" y
   "print()" para calcular la “informal” o bien mostrada cadena de
   representación de un objeto. El valor de retorno debe ser un objeto
   string.

   Este método difiere de "object.__repr__()" en que no hay
   expectativas de que "__str__()" retorne una expresión de Python
   válida: una representación más conveniente o concisa pueda ser
   utilizada.

   La implementación por defecto definida por el tipo incorporado
   "object" llama a "object.__repr__()".

object.__bytes__(self)

   Llamado por bytes para calcular la representación de la cadena de
   byte de un objeto. Este deberá retornar un objeto "bytes".

object.__format__(self, format_spec)

   Llamado por la función incorporada "format()", y por extensión, la
   evaluación de formatted string literals y el método "str.format()",
   para producir la representación “formateada” de un objeto. El
   argumento *format_spec* es una cadena que contiene una descripción
   de las opciones de formato deseadas. La interpretación del
   argumento *format_spec* depende del tipo que implementa
   "__format__()", sin embargo, ya sea que la mayoría de las clases
   deleguen el formato a uno de los tipos incorporados, o utilicen una
   sintaxis de opción de formato similar.

   Ver Especificación de formato Mini-Lenguaje para una descripción de
   la sintaxis de formato estándar.

   El valor de retorno debe ser un objeto de cadena.

   Distinto en la versión 3.4: El método __format__ del mismo "object"
   lanza un "TypeError" si se la pasa una cadena no vacía.

   Distinto en la versión 3.7: "object.__format__(x, ‘’)" es ahora
   equivalente a "str(x)" en lugar de "format(str(self), ‘’)".

object.__lt__(self, other)
object.__le__(self, other)
object.__eq__(self, other)
object.__ne__(self, other)
object.__gt__(self, other)
object.__ge__(self, other)

   Estos son los llamados métodos de comparación *rich*. La
   correspondencia entre símbolos de operador y los nombres de método
   es de la siguiente manera: "x<y" llama "x.__lt__(y)", "x<=y" llama
   "x.__le__(y)", "x==y" llama "x.__eq__(y)", "x!=y" llama
   "x.__ne__(y)", "x>y" llama "x.__gt__(y)", y "x>=y" llama
   "x.__ge__(y)".

   A rich comparison method may return the singleton "NotImplemented"
   if it does not implement the operation for a given pair of
   arguments. By convention, "False" and "True" are returned for a
   successful comparison. However, these methods can return any value,
   so if the comparison operator is used in a Boolean context (e.g.,
   in the condition of an "if" statement), Python will call "bool()"
   on the value to determine if the result is true or false.

   By default, "object" implements "__eq__()" by using "is", returning
   "NotImplemented" in the case of a false comparison: "True if x is y
   else NotImplemented". For "__ne__()", by default it delegates to
   "__eq__()" and inverts the result unless it is "NotImplemented".
   There are no other implied relationships among the comparison
   operators or default implementations; for example, the truth of
   "(x<y or x==y)" does not imply "x<=y". To automatically generate
   ordering operations from a single root operation, see
   "functools.total_ordering()".

   Ver el párrafo sobre "__hash__()" para más notas importantes sobre
   la creación de objetos *hashable* que soportan operaciones de
   comparación personalizadas y son utilizables como llaves de
   diccionario.

   There are no swapped-argument versions of these methods (to be used
   when the left argument does not support the operation but the right
   argument does); rather, "__lt__()" and "__gt__()" are each other's
   reflection, "__le__()" and "__ge__()" are each other's reflection,
   and "__eq__()" and "__ne__()" are their own reflection. If the
   operands are of different types, and the right operand's type is a
   direct or indirect subclass of the left operand's type, the
   reflected method of the right operand has priority, otherwise the
   left operand's method has priority.  Virtual subclassing is not
   considered.

   When no appropriate method returns any value other than
   "NotImplemented", the "==" and "!=" operators will fall back to
   "is" and "is not", respectively.

object.__hash__(self)

   Called by built-in function "hash()" and for operations on members
   of hashed collections including "set", "frozenset", and "dict".
   The "__hash__()" method should return an integer. The only required
   property is that objects which compare equal have the same hash
   value; it is advised to mix together the hash values of the
   components of the object that also play a part in comparison of
   objects by packing them into a tuple and hashing the tuple.
   Example:

      def __hash__(self):
          return hash((self.name, self.nick, self.color))

   Nota:

     "hash()" trunca el valor retornado del método personalizado
     "__hash__()" del objeto al tamaño de "Py_ssize_t". Esto
     normalmente son 8 bytes en estructuras de 64-bits y 4 bytes en
     estructuras de 32 bits. Si el "__hash__()" de un objeto debe
     interoperar en estructuras de tamaños de bits diferentes,
     asegúrese de revisar la amplitud en todas las estructuras
     soportadas. Una forma fácil de hacer esto es con "python -c
     “import sys; print(sys.hash_info.width)”".

   If a class does not define an "__eq__()" method it should not
   define a "__hash__()" operation either; if it defines "__eq__()"
   but not "__hash__()", its instances will not be usable as items in
   hashable collections.  If a class defines mutable objects and
   implements an "__eq__()" method, it should not implement
   "__hash__()", since the implementation of *hashable* collections
   requires that a key's hash value is immutable (if the object's hash
   value changes, it will be in the wrong hash bucket).

   Clases definidas por usuario tienen los métodos "__eq__()" y
   "__hash__()" por defecto; con ellos, todos los objetos se comparan
   de manera desigual (excepto con ellos mismos) y "x.__hash__()"
   retorna un valor apropiado tal que "x == y" implique que "x es y" y
   "hash(x) == hash(y)".

   Una clase que anula "__eq__()" y no define "__hash__()" tendrá
   implícito su "__hash__()" establecido a "None". Cuando el método
   "__hash__()" de una clase es "None", instancias de la clase
   lanzarán un "TypeError" cuando el programa intente obtener el valor
   del hash, y también será correctamente identificado como de hash no
   calculable cuando se verifique "isinstance(obj,
   collections.abc.Hashable)".

   Si una clase que anula "__eq__()" necesita conservar la
   implementación de "__hash__()" de una clase padre, al intérprete se
   le debe informar explícitamente estableciendo "__hash__ =
   <ParentClass>.__hash__".

   Si una clase que no anula "__eq__()" desea eliminar el soporte de
   *hash*, debe incluir "__hash__ = None" en la definición de clase.
   Una clase que define su propio "__hash__()" y que explícitamente
   lanza un "TypeError" será identificado de manera incorrecta como de
   hash calculable por una llamada "isinstance(obj,
   collections.abc.Hashable)".

   Nota:

     Por defecto los valores de objetos str y bytes de "__hash__()"
     son “salados” con un valor aleatorio impredecible. Aunque se
     mantienen constantes dentro de un proceso Python particular, no
     son predecibles entre invocaciones repetidas de Python.This is
     intended to provide protection against a denial-of-service caused
     by carefully chosen inputs that exploit the worst case
     performance of a dict insertion, *O*(*n*^2) complexity.  See
     http://ocert.org/advisories/ocert-2011-003.html for
     details.Cambiar los valores hash afectan el orden de la iteración
     de los sets. Python nunca ha dado garantías en relación a este
     orden (y típicamente varía entre estructuras de 32-bits y
     64-bits).Ver también "PYTHONHASHSEED".

   Distinto en la versión 3.3: La aleatorización de hash es habilitada
   por defecto.

object.__bool__(self)

   Called to implement truth value testing and the built-in operation
   "bool()"; should return "False" or "True".  When this method is not
   defined, "__len__()" is called, if it is defined, and the object is
   considered true if its result is nonzero.  If a class defines
   neither "__len__()" nor "__bool__()", all its instances are
   considered true.


3.3.2. Personalizando acceso a atributos
----------------------------------------

Los siguientes métodos pueden ser definidos para personalizar el
significado de acceso a atributos (uso de, asignación a, o borrado de
"x.name") para instancias de clase.

object.__getattr__(self, name)

   Es llamado cuando el acceso a atributos por defecto falla con un
   "AttributeError" (ya sea que "__getattribute__()" lanza una
   excepción "AttributeError" porque *name* no es un atributo de
   instancia o un atributo en el árbol de clase para "self"; o el
   "__get__()" de la propiedad de *name* lanza una excepción
   "AttributeError"). Este método debe retornar el valor de atributo
   (calculado) o lanzar una excepción "AttributeError".

   Tome en cuenta que si el atributo es encontrado a través del
   mecanismo normal, "__getattr__()" no es llamado. (Esto es una
   desigualdad intencional entre "__getattr__()" y "__setattr__()".)
   Esto es realizado tanto por motivos de eficiencia y porque de otra
   manera "__getattr__()" no tendría manera de acceder a otros
   atributos de la instancia. Tome en cuenta que al menos para
   variables de instancia, se puede fingir control total al no
   insertar ningún valor en el diccionario de atributo de instancia
   (sino insertándolos en otro objeto). Ver el método
   "__getattribute__()" a continuación para una forma de tener control
   total sobre el acceso de atributo.

object.__getattribute__(self, name)

   Es llamado incondicionalmente para implementar acceso de atributo
   por instancias de clase. Si la clase también define
   "__getattr__()", éste no será llamado a menos que
   "__getattribute__()" lo llame de manera explícita o lance una
   excepción "AttributeError". Este método deberá retornar el valor de
   atributo (calculado) o lanzar una excepción "AttributeError". Para
   evitar la recursividad infinita en este método, su implementación
   deberá siempre llamar al método de la clase base con el mismo
   nombre para acceder cualquier atributo que necesite, por ejemplo,
   "object.__getattribute__(self, name)".

   Nota:

     This method may still be bypassed when looking up special methods
     as the result of implicit invocation via language syntax or
     built-in functions. See Búsqueda de método especial.

   Lanza un evento de auditoría "object.__getattr__" con argumentos
   "obj", "name".

object.__setattr__(self, name, value)

   Es llamado cuando se intenta la asignación de atributos. Éste es
   llamado en lugar del mecanismo normal (p. ej. guardar el valor en
   el diccionario de instancias). *name* es el nombre de atributo,
   *value* es el valor que se le asigna.

   Si "__setattr__()" quiere asignar a un atributo de instancia, debe
   llamar al método de la clase base con el mismo nombre, por ejemplo,
   "object.__setattr__(self, name, value)".

   Lanza un evento de auditoría "object.__setattr__" con argumentos
   "obj", "name", "value".

object.__delattr__(self, name)

   Al igual que "__setattr__()" pero para borrado de atributos en
   lugar de establecerlos. Esto solo de ser implementado si "del
   obj.name" es significativo para el objeto.

   Lanza un evento de auditoría "object.__delattr__" con argumentos
   "obj", "name".

object.__dir__(self)

   Called when "dir()" is called on the object. An iterable must be
   returned. "dir()" converts the returned iterable to a list and
   sorts it.


3.3.2.1. Personalizando acceso a atributos de módulo
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

Nombres especiales "__getattr__" y "__dir__" también pueden ser
utilizados para personalizar acceso a atributos de módulo. La función
"__getattr__" a nivel del módulo debe aceptar un argumento que es el
nombre del atributo y retornar el valor calculado o lanzar una
excepción "AttributeError". Si un atributo no es encontrado en el
objeto de módulo a través de una búsqueda normal, p. ej.
"object.__getattribute__()", entonces "__getattr__" es buscado en el
módulo "__dict__" antes de lanzar una excepción "AttributeError". Si
es encontrado, es llamado con el nombre de atributo y el resultado es
retornado.

The "__dir__" function should accept no arguments, and return an
iterable of strings that represents the names accessible on module. If
present, this function overrides the standard "dir()" search on a
module.

Para una personalización más precisa sobre el comportamiento del
módulo (estableciendo atributos, propiedades, etc.), se puede
establecer el atributo "__class__" de un objeto de módulo a una
subclase de "types.ModuleType". Por ejemplo:

   import sys
   from types import ModuleType

   class VerboseModule(ModuleType):
       def __repr__(self):
           return f'Verbose {self.__name__}'

       def __setattr__(self, attr, value):
           print(f'Setting {attr}...')
           super().__setattr__(attr, value)

   sys.modules[__name__].__class__ = VerboseModule

Nota:

  Definiendo un módulo "__getattr__" y estableciendo un módulo
  "__class__" solo afecta búsquedas que utilizan la sintaxis de acceso
  a atributo -- acceder directamente a las globales del módulo (ya sea
  por código dentro del módulo, o a través de una referencia al
  diccionario de globales del módulo) no se ve afectado.

Distinto en la versión 3.5: El atributo de módulo "__class__" es ahora
escribible.

Nuevo en la versión 3.7: Atributos de módulo "__getattr__" y
"__dir__".

Ver también:

  **PEP 562** - Módulos __getattr__ y __dir__
     Describe las funciones "__getattr__" y "__dir__" en módulos.


3.3.2.2. Implementando descriptores
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

Los siguientes métodos solo aplican cuando una instancia de clase que
contiene el método (llamado clase *descriptora*) aparece en una clase
*propietaria* (el descriptor debe estar en el diccionario de clase del
propietario o en el diccionario de clase de alguno de sus padres). En
los ejemplos a continuación, “el atributo” se refiere al atributo cuyo
nombre es la llave de la propiedad en la clase propietaria "__dict__".

object.__get__(self, instance, owner=None)

   Es llamado para obtener el atributo de la clase propietaria (acceso
   a atributos de clase) o de una instancia de dicha clase (acceso a
   atributos de instancia). El argumento opcional *owner* es la clase
   propietaria, mientras que *instance* es la instancia a través de la
   cual el atributo fue accedido, o "None" cuando el atributo es
   accedido a través de *owner*.

   Este método debe retornar el valor de atributo calculado o lanzar
   una excepción "AttributeError".

   **PEP 252** especifica que "__get__()" puede ser llamado con uno o
   dos argumentos. Los propios descriptores incorporados de Python
   soportan esta especificación; sin embargo, es probable que algunas
   herramientas de terceros tengan descriptores que requieran ambos
   argumentos. La propia implementación de "__getattribute__()" en
   Python siempre pasa ambos argumentos si son requeridos o no.

object.__set__(self, instance, value)

   Es llamado para establecer el atributo en una instancia *instance*
   de la clase propietaria a un nuevo valor *value*.

   Nota, agregar "__set__()" o "__delete__()" cambia el tipo de
   descriptor a un “descriptor de datos”. Ver Invocando descriptores
   para más detalles.

object.__delete__(self, instance)

   Es llamado para borrar el atributo en una instancia *instance* de
   la clase propietaria.

Instances of descriptors may also have the "__objclass__" attribute
present:

object.__objclass__

   The attribute "__objclass__" is interpreted by the "inspect" module
   as specifying the class where this object was defined (setting this
   appropriately can assist in runtime introspection of dynamic class
   attributes). For callables, it may indicate that an instance of the
   given type (or a subclass) is expected or required as the first
   positional argument (for example, CPython sets this attribute for
   unbound methods that are implemented in C).


3.3.2.3. Invocando descriptores
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

In general, a descriptor is an object attribute with "binding
behavior", one whose attribute access has been overridden by methods
in the descriptor protocol:  "__get__()", "__set__()", and
"__delete__()". If any of those methods are defined for an object, it
is said to be a descriptor.

El comportamiento por defecto para atributos de acceso es obtener
(*get*), establecer (*set*) o borrar (*delete*) el atributo del
diccionario del objeto. Por ejemplo, "a.x" tiene una cadena de
búsqueda que comienza con "a.__dict__[‘x’]", luego
"type(a).__dict__[‘x’]", y continúa por las clases base de "type(a)"
excluyendo metaclases.

Sin embargo, si el valor buscado es un objeto definiendo uno de los
métodos del descriptor, entonces Python puede anular el comportamiento
por defecto e invocar al método del descriptor en su lugar. Dónde
ocurre esto en la cadena de precedencia depende de qué métodos de
descriptor fueron definidos y cómo son llamados.

El punto de inicio por invocación de descriptor es un enlace "a.x".
Cómo los argumentos son ensamblados dependen de "a":

Llamado directo
   El llamado más simple y menos común es cuando el código de usuario
   invoca directamente un método descriptor: "x.__get__(a)".

Enlace de instancia
   Al enlazar a una instancia de objeto, "a" es transformado en un
   llamado: "type(a).__dict__[‘x’].__get__(a, type(a))".

Enlace de clase
   Al enlazar a una clase, "A.x" es transformado en un llamado:
   "A.__dict__[‘x’].__get__(None, A)".

Súper enlace
   A dotted lookup such as "super(A, a).x" searches
   "a.__class__.__mro__" for a base class "B" following "A" and then
   returns "B.__dict__['x'].__get__(a, A)".  If not a descriptor, "x"
   is returned unchanged.

For instance bindings, the precedence of descriptor invocation depends
on which descriptor methods are defined.  A descriptor can define any
combination of "__get__()", "__set__()" and "__delete__()".  If it
does not define "__get__()", then accessing the attribute will return
the descriptor object itself unless there is a value in the object's
instance dictionary.  If the descriptor defines "__set__()" and/or
"__delete__()", it is a data descriptor; if it defines neither, it is
a non-data descriptor.  Normally, data descriptors define both
"__get__()" and "__set__()", while non-data descriptors have just the
"__get__()" method.  Data descriptors with "__get__()" and "__set__()"
(and/or "__delete__()") defined always override a redefinition in an
instance dictionary.  In contrast, non-data descriptors can be
overridden by instances.

Python methods (including those decorated with "@staticmethod" and
"@classmethod") are implemented as non-data descriptors.  Accordingly,
instances can redefine and override methods.  This allows individual
instances to acquire behaviors that differ from other instances of the
same class.

La función "property()" es implementada como un descriptor de datos.
Por lo tanto, las instancias no pueden anular el comportamiento de una
propiedad.


3.3.2.4. __slots__
~~~~~~~~~~~~~~~~~~

*__slots__* allow us to explicitly declare data members (like
properties) and deny the creation of "__dict__" and *__weakref__*
(unless explicitly declared in *__slots__* or available in a parent.)

The space saved over using "__dict__" can be significant. Attribute
lookup speed can be significantly improved as well.

object.__slots__

   This class variable can be assigned a string, iterable, or sequence
   of strings with variable names used by instances.  *__slots__*
   reserves space for the declared variables and prevents the
   automatic creation of "__dict__" and *__weakref__* for each
   instance.

Notes on using *__slots__*:

* When inheriting from a class without *__slots__*, the "__dict__" and
  *__weakref__* attribute of the instances will always be accessible.

* Without a "__dict__" variable, instances cannot be assigned new
  variables not listed in the *__slots__* definition.  Attempts to
  assign to an unlisted variable name raises "AttributeError". If
  dynamic assignment of new variables is desired, then add
  "'__dict__'" to the sequence of strings in the *__slots__*
  declaration.

* Without a *__weakref__* variable for each instance, classes defining
  *__slots__* do not support "weak references" to its instances. If
  weak reference support is needed, then add "'__weakref__'" to the
  sequence of strings in the *__slots__* declaration.

* *__slots__* are implemented at the class level by creating
  descriptors for each variable name.  As a result, class attributes
  cannot be used to set default values for instance variables defined
  by *__slots__*; otherwise, the class attribute would overwrite the
  descriptor assignment.

* The action of a *__slots__* declaration is not limited to the class
  where it is defined.  *__slots__* declared in parents are available
  in child classes. However, child subclasses will get a "__dict__"
  and *__weakref__* unless they also define *__slots__* (which should
  only contain names of any *additional* slots).

* Si una clase define un espacio (*slot*) también definido en una
  clase base, la variable de instancia definida por el espacio de la
  clase base es inaccesible (excepto al obtener su descriptor
  directamente de la clase base). Esto hace que el significado del
  programa sea indefinido. En el futuro se podría agregar una
  verificación para prevenir esto.

* "TypeError" will be raised if nonempty *__slots__* are defined for a
  class derived from a ""variable-length" built-in type" such as
  "int", "bytes", and "tuple".

* Any non-string *iterable* may be assigned to *__slots__*.

* If a "dictionary" is used to assign *__slots__*, the dictionary keys
  will be used as the slot names. The values of the dictionary can be
  used to provide per-attribute docstrings that will be recognised by
  "inspect.getdoc()" and displayed in the output of "help()".

* "__class__" assignment works only if both classes have the same
  *__slots__*.

* Multiple inheritance with multiple slotted parent classes can be
  used, but only one parent is allowed to have attributes created by
  slots (the other bases must have empty slot layouts) - violations
  raise "TypeError".

* If an *iterator* is used for *__slots__* then a *descriptor* is
  created for each of the iterator's values. However, the *__slots__*
  attribute will be an empty iterator.


3.3.3. Personalización de creación de clases
--------------------------------------------

Whenever a class inherits from another class, "__init_subclass__()" is
called on the parent class. This way, it is possible to write classes
which change the behavior of subclasses. This is closely related to
class decorators, but where class decorators only affect the specific
class they're applied to, "__init_subclass__" solely applies to future
subclasses of the class defining the method.

classmethod object.__init_subclass__(cls)

   Este método es llamado siempre que la clase que lo contiene sea
   heredada. *cls* es entonces, la nueva subclase. Si se define como
   un método de instancia normal, éste es convertido de manera
   implícita a un método de clase.

   Keyword arguments which are given to a new class are passed to the
   parent class's "__init_subclass__". For compatibility with other
   classes using "__init_subclass__", one should take out the needed
   keyword arguments and pass the others over to the base class, as
   in:

      class Philosopher:
          def __init_subclass__(cls, /, default_name, **kwargs):
              super().__init_subclass__(**kwargs)
              cls.default_name = default_name

      class AustralianPhilosopher(Philosopher, default_name="Bruce"):
          pass

   La implementación por defecto "object.__init_subclass__" no hace
   nada, pero lanza un error si es llamado con cualquier argumento.

   Nota:

     La sugerencia de metaclase "metaclass" es consumido por el resto
     de la maquinaria de tipos, y nunca se pasa a las implementaciones
     "__init_subclass__". La clase meta actual (más que la sugerencia
     explícita) puede ser accedida como "type(cls)".

   Nuevo en la versión 3.6.

When a class is created, "type.__new__()" scans the class variables
and makes callbacks to those with a "__set_name__()" hook.

object.__set_name__(self, owner, name)

   Llamado automáticamente al momento en el que se crea la clase
   propietaria *owner*. El objeto es asignado a *name* en esa clase:

      class A:
          x = C()  # Automatically calls: x.__set_name__(A, 'x')

   Si la variable de clase se asigna después de crear la clase,
   "__set_name__()" no se llamará automáticamente. Si es necesario,
   "__set_name__()" se puede llamar directamente:

      class A:
         pass

      c = C()
      A.x = c                  # The hook is not called
      c.__set_name__(A, 'x')   # Manually invoke the hook

   Ver Creando el objeto de clase para más detalles.

   Nuevo en la versión 3.6.


3.3.3.1. Metaclases
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

Por defecto, las clases son construidas usando "type()". El cuerpo de
la clase es ejecutado en un nuevo espacio de nombres y el nombre de la
clase es ligado de forma local al resultado de "type(name, bases,
namespace)".

El proceso de creación de clase puede ser personalizado pasando el
argumento de palabra clave "metaclass" en la línea de definición de la
clase, o al heredar de una clase existente que incluya dicho
argumento. En el siguiente ejemplo, ambos "MyClass" y "MySubclass" son
instancias de "Meta":

   class Meta(type):
       pass

   class MyClass(metaclass=Meta):
       pass

   class MySubclass(MyClass):
       pass

Cualquier otro argumento de palabra clave que sea especificado en la
definición de clase es pasado mediante todas las operaciones de
metaclase descritas a continuación.

Cuando una definición de clase es ejecutada, los siguientes pasos
ocurren:

* Entradas de la orden de resolución de método (MRU) son resueltas;

* se determina la metaclase adecuada;

* se prepara el espacio de nombres de clase;

* se ejecuta el cuerpo de la clase;

* se crea el objeto de clase.


3.3.3.2. Resolviendo entradas de la Orden de Resolución de Métodos (MRU)
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

object.__mro_entries__(self, bases)

   If a base that appears in a class definition is not an instance of
   "type", then an "__mro_entries__()" method is searched on the base.
   If an "__mro_entries__()" method is found, the base is substituted
   with the result of a call to "__mro_entries__()" when creating the
   class. The method is called with the original bases tuple passed to
   the *bases* parameter, and must return a tuple of classes that will
   be used instead of the base. The returned tuple may be empty: in
   these cases, the original base is ignored.

Ver también:

  "types.resolve_bases()"
     Dynamically resolve bases that are not instances of "type".

  **PEP 560**
     Core support for typing module and generic types.


3.3.3.3. Determinando la metaclase adecuada
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

La metaclase adecuada para la definición de una clase es determinada
de la siguiente manera:

* si no se dan bases ni metaclases explícitas, entonces se utiliza
  "type()";

* si se da una metaclase explícita y *no* es una instancia de
  "type()", entonces se utiliza directamente como la metaclase;

* si se da una instancia de "type()" como la metaclase explícita, o se
  definen bases, entonces se utiliza la metaclase más derivada.

La metaclase más derivada es elegida de la metaclase especificada
explícitamente (si existe) y de la metaclase (p. ej. "type(cls)") de
todas las clases base especificadas.


3.3.3.4. Preparando el espacio de nombres de la clase
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

Once the appropriate metaclass has been identified, then the class
namespace is prepared. If the metaclass has a "__prepare__" attribute,
it is called as "namespace = metaclass.__prepare__(name, bases,
**kwds)" (where the additional keyword arguments, if any, come from
the class definition). The "__prepare__" method should be implemented
as a "classmethod". The namespace returned by "__prepare__" is passed
in to "__new__", but when the final class object is created the
namespace is copied into a new "dict".

Si la metaclase no tiene atributo "__prepare__", entonces el espacio
de nombres de clase es iniciado como un mapeo vacío ordenado.

Ver también:

  **PEP 3115** - Metaclases en Python 3000
     Introduce el enlace de espacio de nombres "__prepare__"


3.3.3.5. Ejecutando el cuerpo de la clase
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

El cuerpo de la clase es ejecutado como "exec(body, globals(),
namespace)" (aproximadamente). La diferencia clave con un llamado
normal a "exec()" es que el alcance léxico permite que el cuerpo de la
clase (incluyendo cualquier método) haga referencia a nombres de los
alcances actuales y externos cuando la definición de clase sucede
dentro de la función.

Sin embargo, aún cuando la definición de clase sucede dentro de la
función, los métodos definidos dentro de la clase aún no pueden ver
nombres definidos dentro del alcance de la clase. Variables de clase
deben ser accedidas a través del primer parámetro de instancia o
métodos de clase, o a través de la referencia al léxico implícito
"__class__" descrita en la siguiente sección.


3.3.3.6. Creando el objeto de clase
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

Una vez que el espacio de nombres de la clase ha sido poblado al
ejecutar el cuerpo de la clase, el objeto de clase es creado al llamar
"metaclass(name, bases, namespace, **kwds)" (las palabras clave
adicionales que se pasan aquí, son las mismas que aquellas pasadas en
"__prepare__").

Este objeto de clase es el que será referenciado por la forma sin
argumentos de "super()". "__class__" es una referencia de cierre
implícita creada por el compilador si cualquier método en el cuerpo de
una clase se refiere tanto a "__class__" o "super". Esto permite que
la forma sin argumentos de "super()" identifique correctamente la
clase definida en base al alcance léxico, mientras la clase o
instancia que fue utilizada para hacer el llamado actual es
identificado en base al primer argumento que se pasa al método.

**Detalles de implementación de CPython:** En CPython 3.6 y posterior,
la celda "__class__" se pasa a la metaclase como una entrada
"__classcell__" en el espacio de nombres de la clase. En caso de
existir, esto debe ser propagado hacia el llamado "type.__new__" para
que la clase se inicie correctamente. No hacerlo resultará en un error
"RuntimeError" en Python 3.8.

Cuando se utiliza la metaclase por defecto "type", o cualquier
metaclase que finalmente llama a "type.__new__", los siguientes pasos
de personalización adicional son invocados después de crear el objeto
de clase:

1. El método "type.__new__" recolecta todos los atributos en el
   espacio de nombres de la clase que definen un método
   "__set_name__()";

2. Esos métodos "__set_name__" son llamados con la clase siendo
   definida y el nombre de ese atributo particular asignado;

3. El gancho "__init_subclass__()" llama al padre inmediato de la
   nueva clase en su orden de resolución del método.

Después de que el objeto de clase es creado, se pasa al decorador de
clase incluido en su definición (si existe) y el objeto resultante es
enlazado en el espacio de nombres local como la clase definida.

Cuando una nueva clase es creada por "type.__new__", el objeto
proporcionado como el parámetro de espacio de nombres es copiado a un
trazado ordenado y el objeto original es descartado. La nueva copia es
*envuelta* en un proxy de solo lectura, que se convierte en el
atributo "__dict__" del objeto de clase.

Ver también:

  **PEP 3135** - Nuevo súper
     Describe la referencia de cierre implícita "__class__"


3.3.3.7. Usos para metaclases
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

Los usos potenciales para metaclases son ilimitados. Algunas ideas que
ya han sido exploradas incluyen enumeración, registros, revisión de
interface, delegación automática, creación de propiedades automática,
proxy, infraestructuras, y bloqueo/sincronización automática de
recursos.


3.3.4. Personalizando revisiones de instancia y subclase
--------------------------------------------------------

Los siguientes métodos son utilizados para anular el comportamiento
por defecto de las funciones incorporadas "isinstance()" y
"issubclass()".

En particular, la metaclase "abc.ABCMeta" implementa estos métodos
para permitir la adición de Clases Base Abstractas (ABCs, por su
nombre en inglés *Abstract Base Clases*) como “clases base virtuales”
a cualquier clase o tipo (incluyendo tipos incorporados), incluyendo
otros ABCs.

class.__instancecheck__(self, instance)

   Retorna *true* si la instancia *instance* debe ser considerada una
   instancia (directa o indirecta) de clase *class*. De ser definida,
   es llamado para implementar "isinstance(instance, class)".

class.__subclasscheck__(self, subclass)

   Retorna *true* si la subclase *subclass* debe ser considerada una
   subclase (directa o indirecta) de clase *class*. De ser definida,
   es llamado para implementar "issubclass(subclass, class)".

Tome en cuenta que estos métodos son buscados en el tipo (metaclase)
de una clase. No pueden ser definidos como métodos de clase en la
clase actual. Esto es consistente con la búsqueda de métodos
especiales que son llamados en instancias, solo en este caso la
instancia es por sí misma una clase.

Ver también:

  **PEP 3119** - Introducción a Clases Base Abstractas (*Abstract Base
  Classes*)
     Incluye la especificación para personalizar el comportamiento de
     "isinstance()" y "issubclass()" a través de "__instancecheck__()"
     y "__subclasscheck__()", con motivación para esta funcionalidad
     en el contexto de agregar Clases Base Abstractas (ver el módulo
     "abc") al lenguaje.


3.3.5. Emulando tipos genéricos
-------------------------------

When using *type annotations*, it is often useful to *parameterize* a
*generic type* using Python's square-brackets notation. For example,
the annotation "list[int]" might be used to signify a "list" in which
all the elements are of type "int".

Ver también:

  **PEP 484** - Type Hints
     Introducing Python's framework for type annotations

  Generic Alias Types
     Documentation for objects representing parameterized generic
     classes

  Genéricos, user-defined generics and "typing.Generic"
     Documentation on how to implement generic classes that can be
     parameterized at runtime and understood by static type-checkers.

A class can *generally* only be parameterized if it defines the
special class method "__class_getitem__()".

classmethod object.__class_getitem__(cls, key)

   Retornar un objeto representando la especialización de una clase
   genérica por argumentos de tipo encontrados en *key*.

   When defined on a class, "__class_getitem__()" is automatically a
   class method. As such, there is no need for it to be decorated with
   "@classmethod" when it is defined.


3.3.5.1. The purpose of *__class_getitem__*
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

The purpose of "__class_getitem__()" is to allow runtime
parameterization of standard-library generic classes in order to more
easily apply *type hints* to these classes.

To implement custom generic classes that can be parameterized at
runtime and understood by static type-checkers, users should either
inherit from a standard library class that already implements
"__class_getitem__()", or inherit from "typing.Generic", which has its
own implementation of "__class_getitem__()".

Custom implementations of "__class_getitem__()" on classes defined
outside of the standard library may not be understood by third-party
type-checkers such as mypy. Using "__class_getitem__()" on any class
for purposes other than type hinting is discouraged.


3.3.5.2. *__class_getitem__* versus *__getitem__*
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

Usually, the subscription of an object using square brackets will call
the "__getitem__()" instance method defined on the object's class.
However, if the object being subscribed is itself a class, the class
method "__class_getitem__()" may be called instead.
"__class_getitem__()" should return a GenericAlias object if it is
properly defined.

Presented with the *expression* "obj[x]", the Python interpreter
follows something like the following process to decide whether
"__getitem__()" or "__class_getitem__()" should be called:

   from inspect import isclass

   def subscribe(obj, x):
       """Return the result of the expression 'obj[x]'"""

       class_of_obj = type(obj)

       # If the class of obj defines __getitem__,
       # call class_of_obj.__getitem__(obj, x)
       if hasattr(class_of_obj, '__getitem__'):
           return class_of_obj.__getitem__(obj, x)

       # Else, if obj is a class and defines __class_getitem__,
       # call obj.__class_getitem__(x)
       elif isclass(obj) and hasattr(obj, '__class_getitem__'):
           return obj.__class_getitem__(x)

       # Else, raise an exception
       else:
           raise TypeError(
               f"'{class_of_obj.__name__}' object is not subscriptable"
           )

In Python, all classes are themselves instances of other classes. The
class of a class is known as that class's *metaclass*, and most
classes have the "type" class as their metaclass. "type" does not
define "__getitem__()", meaning that expressions such as "list[int]",
"dict[str, float]" and "tuple[str, bytes]" all result in
"__class_getitem__()" being called:

   >>> # list has class "type" as its metaclass, like most classes:
   >>> type(list)
   <class 'type'>
   >>> type(dict) == type(list) == type(tuple) == type(str) == type(bytes)
   True
   >>> # "list[int]" calls "list.__class_getitem__(int)"
   >>> list[int]
   list[int]
   >>> # list.__class_getitem__ returns a GenericAlias object:
   >>> type(list[int])
   <class 'types.GenericAlias'>

However, if a class has a custom metaclass that defines
"__getitem__()", subscribing the class may result in different
behaviour. An example of this can be found in the "enum" module:

   >>> from enum import Enum
   >>> class Menu(Enum):
   ...     """A breakfast menu"""
   ...     SPAM = 'spam'
   ...     BACON = 'bacon'
   ...
   >>> # Enum classes have a custom metaclass:
   >>> type(Menu)
   <class 'enum.EnumMeta'>
   >>> # EnumMeta defines __getitem__,
   >>> # so __class_getitem__ is not called,
   >>> # and the result is not a GenericAlias object:
   >>> Menu['SPAM']
   <Menu.SPAM: 'spam'>
   >>> type(Menu['SPAM'])
   <enum 'Menu'>

Ver también:

  **PEP 560** - Core Support for typing module and generic types
     Introducing "__class_getitem__()", and outlining when a
     subscription results in "__class_getitem__()" being called
     instead of "__getitem__()"


3.3.6. Emulando objetos que se pueden llamar
--------------------------------------------

object.__call__(self[, args...])

   Es llamado cuando la instancia es “llamada” como una función; si
   este método es definido, "x(arg1, arg2, …)" es una clave corta para
   "x.__call__(arg1, arg2, …)".


3.3.7. Emulando tipos de contenedores
-------------------------------------

The following methods can be defined to implement container objects.
Containers usually are *sequences* (such as "lists" or "tuples") or
*mappings* (like "dictionaries"), but can represent other containers
as well.  The first set of methods is used either to emulate a
sequence or to emulate a mapping; the difference is that for a
sequence, the allowable keys should be the integers *k* for which "0
<= k < N" where *N* is the length of the sequence, or "slice" objects,
which define a range of items.  It is also recommended that mappings
provide the methods "keys()", "values()", "items()", "get()",
"clear()", "setdefault()", "pop()", "popitem()", "copy()", and
"update()" behaving similar to those for Python's standard
"dictionary" objects.  The "collections.abc" module provides a
"MutableMapping" *abstract base class* to help create those methods
from a base set of "__getitem__()", "__setitem__()", "__delitem__()",
and "keys()". Mutable sequences should provide methods "append()",
"count()", "index()", "extend()", "insert()", "pop()", "remove()",
"reverse()" and "sort()", like Python standard "list" objects.
Finally, sequence types should implement addition (meaning
concatenation) and multiplication (meaning repetition) by defining the
methods "__add__()", "__radd__()", "__iadd__()", "__mul__()",
"__rmul__()" and "__imul__()" described below; they should not define
other numerical operators.  It is recommended that both mappings and
sequences implement the "__contains__()" method to allow efficient use
of the "in" operator; for mappings, "in" should search the mapping's
keys; for sequences, it should search through the values.  It is
further recommended that both mappings and sequences implement the
"__iter__()" method to allow efficient iteration through the
container; for mappings, "__iter__()" should iterate through the
object's keys; for sequences, it should iterate through the values.

object.__len__(self)

   Called to implement the built-in function "len()".  Should return
   the length of the object, an integer ">=" 0.  Also, an object that
   doesn't define a "__bool__()" method and whose "__len__()" method
   returns zero is considered to be false in a Boolean context.

   **Detalles de implementación de CPython:** In CPython, the length
   is required to be at most "sys.maxsize". If the length is larger
   than "sys.maxsize" some features (such as "len()") may raise
   "OverflowError".  To prevent raising "OverflowError" by truth value
   testing, an object must define a "__bool__()" method.

object.__length_hint__(self)

   Called to implement "operator.length_hint()". Should return an
   estimated length for the object (which may be greater or less than
   the actual length). The length must be an integer ">=" 0. The
   return value may also be "NotImplemented", which is treated the
   same as if the "__length_hint__" method didn't exist at all. This
   method is purely an optimization and is never required for
   correctness.

   Nuevo en la versión 3.4.

Nota:

  La segmentación se hace exclusivamente con los siguientes tres
  métodos. Un llamado como

     a[1:2] = b

  es traducido a

     a[slice(1, 2, None)] = b

  etcétera. Elementos faltantes de segmentos siempre son llenados con
  "None".

object.__getitem__(self, key)

   Called to implement evaluation of "self[key]". For *sequence*
   types, the accepted keys should be integers. Optionally, they may
   support "slice" objects as well.  Negative index support is also
   optional. If *key* is of an inappropriate type, "TypeError" may be
   raised; if *key* is a value outside the set of indexes for the
   sequence (after any special interpretation of negative values),
   "IndexError" should be raised. For *mapping* types, if *key* is
   missing (not in the container), "KeyError" should be raised.

   Nota:

     ciclos "for" esperan que una excepción "IndexError" sea lanzada
     para que índices ilegales permitan la detección adecuada del fin
     de una secuencia.

   Nota:

     When subscripting a *class*, the special class method
     "__class_getitem__()" may be called instead of "__getitem__()".
     See __class_getitem__ versus __getitem__ for more details.

object.__setitem__(self, key, value)

   Es llamado para implementar la asignación a "self[key]". Lo mismo
   con respecto a "__getitem__()". Esto solo debe ser implementado
   para mapeos si los objetos permiten cambios a los valores de las
   llaves, o si nuevas llaves pueden ser añadidas, o para secuencias
   si los elementos pueden ser reemplazados. Las mismas excepciones
   deben ser lanzadas para valores de *key* inadecuados con respecto
   al método "__getitem__()".

object.__delitem__(self, key)

   Es llamado para implementar el borrado de "self[key]". Lo mismo con
   respecto a "__getitem__()". Esto solo debe ser implementado para
   mapeos si los objetos permiten el borrado de llaves, o para
   secuencias si los elementos pueden ser eliminados de la secuencia.
   Las mismas excepciones deben ser lanzadas por valores de *key*
   inapropiados con respecto al método "__getitem__()".

object.__missing__(self, key)

   Es llamado por "dict"."__getitem__()" para implementar "self[key]"
   para subclases de diccionarios cuando la llave no se encuentra en
   el diccionario.

object.__iter__(self)

   This method is called when an *iterator* is required for a
   container. This method should return a new iterator object that can
   iterate over all the objects in the container.  For mappings, it
   should iterate over the keys of the container.

object.__reversed__(self)

   Es llamado (si existe) por la función incorporada "reversed()" para
   implementar una interacción invertida. Debe retornar un nuevo
   objeto iterador que itere sobre todos los objetos en el contenedor
   en orden inverso.

   Si el método "__reversed__()" no es proporcionado, la función
   incorporada "reversed()" recurrirá a utilizar el protocolo de
   secuencia ("__len__()" y "__getitem__()"). Objetos que permiten el
   protocolo de secuencia deben únicamente proporcionar
   "__reversed__()" si no pueden proporcionar una implementación que
   sea más eficiente que la proporcionada por "reversed()".

Los operadores de prueba de pertenencia ("in" and "not in") son
normalmente implementados como una iteración sobre un contenedor. Sin
embargo, los objetos de contenedor pueden proveer el siguiente método
especial con una implementación más eficiente, que tampoco requiere
que el objeto sea iterable.

object.__contains__(self, item)

   Es llamado para implementar operadores de prueba de pertenencia.
   Deben retornar *true* si *item* se encuentra en *self*, de lo
   contrario *false*. Para objetos de mapeo, estos debe considerar las
   llaves del mapeo en lugar de los valores o los pares de llave-
   valor.

   Para objetos que no definen "__contains__()", la prueba de
   pertenencia primero intenta la iteración a través de "__iter__()",
   y luego el antiguo protocolo de iteración de secuencia a través de
   "__getitem__()", ver esta sección en la referencia del lenguaje.


3.3.8. Emulando tipos numéricos
-------------------------------

Los siguientes métodos pueden ser definidos para emular objetos
numéricos. Métodos que corresponden a operaciones que no son
permitidas por el número particular implementado (por ejemplo,
operaciones bit a bit para números no enteros) se deben dejar sin
definir.

object.__add__(self, other)
object.__sub__(self, other)
object.__mul__(self, other)
object.__matmul__(self, other)
object.__truediv__(self, other)
object.__floordiv__(self, other)
object.__mod__(self, other)
object.__divmod__(self, other)
object.__pow__(self, other[, modulo])
object.__lshift__(self, other)
object.__rshift__(self, other)
object.__and__(self, other)
object.__xor__(self, other)
object.__or__(self, other)

   These methods are called to implement the binary arithmetic
   operations ("+", "-", "*", "@", "/", "//", "%", "divmod()",
   "pow()", "**", "<<", ">>", "&", "^", "|").  For instance, to
   evaluate the expression "x + y", where *x* is an instance of a
   class that has an "__add__()" method, "type(x).__add__(x, y)" is
   called.  The "__divmod__()" method should be the equivalent to
   using "__floordiv__()" and "__mod__()"; it should not be related to
   "__truediv__()".  Note that "__pow__()" should be defined to accept
   an optional third argument if the ternary version of the built-in
   "pow()" function is to be supported.

   If one of those methods does not support the operation with the
   supplied arguments, it should return "NotImplemented".

object.__radd__(self, other)
object.__rsub__(self, other)
object.__rmul__(self, other)
object.__rmatmul__(self, other)
object.__rtruediv__(self, other)
object.__rfloordiv__(self, other)
object.__rmod__(self, other)
object.__rdivmod__(self, other)
object.__rpow__(self, other[, modulo])
object.__rlshift__(self, other)
object.__rrshift__(self, other)
object.__rand__(self, other)
object.__rxor__(self, other)
object.__ror__(self, other)

   These methods are called to implement the binary arithmetic
   operations ("+", "-", "*", "@", "/", "//", "%", "divmod()",
   "pow()", "**", "<<", ">>", "&", "^", "|") with reflected (swapped)
   operands.  These functions are only called if the left operand does
   not support the corresponding operation [3] and the operands are of
   different types. [4] For instance, to evaluate the expression "x -
   y", where *y* is an instance of a class that has an "__rsub__()"
   method, "type(y).__rsub__(y, x)" is called if "type(x).__sub__(x,
   y)" returns "NotImplemented".

   Se debe tomar en cuenta que la función ternaria "pow()" no
   intentará llamar a "__rpow__()" (las reglas de coerción se
   volverían demasiado complicadas).

   Nota:

     Si el tipo del operando de la derecha es una subclase del tipo
     del operando de la izquierda y esa subclase proporciona el método
     reflejado para la operación, este método será llamado antes del
     método no reflejado del operando izquierdo. Este comportamiento
     permite que las subclases anulen las operaciones de sus
     predecesores.

object.__iadd__(self, other)
object.__isub__(self, other)
object.__imul__(self, other)
object.__imatmul__(self, other)
object.__itruediv__(self, other)
object.__ifloordiv__(self, other)
object.__imod__(self, other)
object.__ipow__(self, other[, modulo])
object.__ilshift__(self, other)
object.__irshift__(self, other)
object.__iand__(self, other)
object.__ixor__(self, other)
object.__ior__(self, other)

   These methods are called to implement the augmented arithmetic
   assignments ("+=", "-=", "*=", "@=", "/=", "//=", "%=", "**=",
   "<<=", ">>=", "&=", "^=", "|=").  These methods should attempt to
   do the operation in-place (modifying *self*) and return the result
   (which could be, but does not have to be, *self*).  If a specific
   method is not defined, or if that method returns "NotImplemented",
   the augmented assignment falls back to the normal methods.  For
   instance, if *x* is an instance of a class with an "__iadd__()"
   method, "x += y" is equivalent to "x = x.__iadd__(y)" . If
   "__iadd__()" does not exist, or if "x.__iadd__(y)" returns
   "NotImplemented", "x.__add__(y)" and "y.__radd__(x)" are
   considered, as with the evaluation of "x + y". In certain
   situations, augmented assignment can result in unexpected errors
   (see ¿Por qué hacer lo siguiente, a_tuple[i] += ['item'], lanza una
   excepción cuando la suma funciona?), but this behavior is in fact
   part of the data model.

object.__neg__(self)
object.__pos__(self)
object.__abs__(self)
object.__invert__(self)

   Es llamado para implementar las operaciones aritméticas unarias
   ("-", "+", "abs()" and "~").

object.__complex__(self)
object.__int__(self)
object.__float__(self)

   Es llamado para implementar las funciones incorporadas "complex()",
   "int()" y "float()". Debe retornar un valor del tipo apropiado.

object.__index__(self)

   Es llamado para implementar "operator.index()", y cuando sea que
   Python necesite convertir sin pérdidas el objeto numérico a un
   objeto entero (tal como en la segmentación o *slicing*, o las
   funciones incorporadas "bin()", "hex()" y "oct()"). La presencia de
   este método indica que el objeto numérico es un tipo entero. Debe
   retornar un entero.

   Si "__int__()", "__float__()" y "__complex__()" no son definidos,
   entonces todas las funciones incorporadas correspondientes "int()",
   "float()" y "complex()" vuelven a "__index__()".

object.__round__(self[, ndigits])
object.__trunc__(self)
object.__floor__(self)
object.__ceil__(self)

   Es llamado para implementar la función incorporada "round()" y las
   funciones "math" "trunc()", "floor()" y "ceil()". A menos que
   *ndigits* sea pasado a "__round__()" todos estos métodos deben
   retornar el valor del objeto truncado a "Integral" (normalmente
   "int").

   The built-in function "int()" falls back to "__trunc__()" if
   neither "__int__()" nor "__index__()" is defined.

   Distinto en la versión 3.11: The delegation of "int()" to
   "__trunc__()" is deprecated.


3.3.9. Gestores de Contexto en la Declaración *with*
----------------------------------------------------

Un *context manager* es un objeto que define el contexto en tiempo de
ejecución a ser establecido cuando se ejecuta una declaración "with".
El gestor de contexto maneja la entrada y la salida del contexto en
tiempo de ejecución deseado para la ejecución del bloque de código.
Los gestores de contexto son normalmente invocados utilizando la
declaración "with" (descritos en la sección La sentencia with), pero
también pueden ser utilizados al invocar directamente sus métodos.

Usos típicos de los gestores de contexto incluyen guardar y
restablecer diversos tipos de declaraciones globales, bloquear y
desbloquear recursos, cerrar archivos abiertos, etc.

Para más información sobre gestores de contexto, ver Tipos gestores de
contexto.

object.__enter__(self)

   Ingresa al contexto en tiempo de ejecución relacionado con este
   objeto. La declaración "with" ligará el valor de retorno de este
   método al objetivo especificado en cláusula "as" de la declaración,
   en caso de existir.

object.__exit__(self, exc_type, exc_value, traceback)

   Sale del contexto en tiempo de ejecución relacionado a este objeto.
   Los parámetros describen la excepción que causa la salida del
   contexto. Si éste se termina sin excepción, los tres argumentos
   serán "None".

   Si se proporciona una excepción, y el método desea eliminarla (por
   ejemplo, prevenir que sea propagada), debe retornar un valor
   verdadero. De lo contrario, la excepción será procesada de forma
   normal al salir de este método.

   Note that "__exit__()" methods should not reraise the passed-in
   exception; this is the caller's responsibility.

Ver también:

  **PEP 343** - La declaración “with”
     La especificación, el antecedente, y los ejemplos para la
     declaración de Python "with".


3.3.10. Personalización de argumentos posicionales en la coincidencia de patrones de clase
------------------------------------------------------------------------------------------

When using a class name in a pattern, positional arguments in the
pattern are not allowed by default, i.e. "case MyClass(x, y)" is
typically invalid without special support in "MyClass". To be able to
use that kind of pattern, the class needs to define a *__match_args__*
attribute.

object.__match_args__

   A esta variable de clase se le puede asignar una tupla de cadenas.
   Cuando esta clase se utiliza en un patrón de clase con argumentos
   posicionales, cada argumento posicional se convertirá en un
   argumento de palabra clave, utilizando el valor correspondiente en
   *__match_args__* como palabra clave. La ausencia de este atributo
   es equivalente a establecerlo en "()".

Por ejemplo, si "MyClass.__match_args__" es "("left", "center",
"right")" eso significa que "case MyClass(x, y)" es equivalente a
"case MyClass(left=x, center=y)". Ten en cuenta que el número de
argumentos en el patrón debe ser menor o igual que el número de
elementos en *__match_args__*; si es más grande, el intento de
coincidencia de patrón producirá un "TypeError".

Nuevo en la versión 3.10.

Ver también:

  **PEP 634** - Coincidencia de patrones estructurales
     La especificación para la declaración "match" de Python.


3.3.11. Búsqueda de método especial
-----------------------------------

Para clases personalizadas, invocaciones implícitas de métodos
especiales solo están garantizados para trabajar correctamente si son
definidos en un tipo de objeto, no en el diccionario de instancia del
objeto. Ese comportamiento es la razón por la que el siguiente código
lanza una excepción:

   >>> class C:
   ...     pass
   ...
   >>> c = C()
   >>> c.__len__ = lambda: 5
   >>> len(c)
   Traceback (most recent call last):
     File "<stdin>", line 1, in <module>
   TypeError: object of type 'C' has no len()

The rationale behind this behaviour lies with a number of special
methods such as "__hash__()" and "__repr__()" that are implemented by
all objects, including type objects. If the implicit lookup of these
methods used the conventional lookup process, they would fail when
invoked on the type object itself:

   >>> 1 .__hash__() == hash(1)
   True
   >>> int.__hash__() == hash(int)
   Traceback (most recent call last):
     File "<stdin>", line 1, in <module>
   TypeError: descriptor '__hash__' of 'int' object needs an argument

Intentar invocar de manera incorrecta el método no ligado de una clase
de esta forma a veces es denominado como ‘confusión de metaclase’, y
se evita sobrepasando la instancia al buscar métodos especiales:

   >>> type(1).__hash__(1) == hash(1)
   True
   >>> type(int).__hash__(int) == hash(int)
   True

In addition to bypassing any instance attributes in the interest of
correctness, implicit special method lookup generally also bypasses
the "__getattribute__()" method even of the object's metaclass:

   >>> class Meta(type):
   ...     def __getattribute__(*args):
   ...         print("Metaclass getattribute invoked")
   ...         return type.__getattribute__(*args)
   ...
   >>> class C(object, metaclass=Meta):
   ...     def __len__(self):
   ...         return 10
   ...     def __getattribute__(*args):
   ...         print("Class getattribute invoked")
   ...         return object.__getattribute__(*args)
   ...
   >>> c = C()
   >>> c.__len__()                 # Explicit lookup via instance
   Class getattribute invoked
   10
   >>> type(c).__len__(c)          # Explicit lookup via type
   Metaclass getattribute invoked
   10
   >>> len(c)                      # Implicit lookup
   10

Bypassing the "__getattribute__()" machinery in this fashion provides
significant scope for speed optimisations within the interpreter, at
the cost of some flexibility in the handling of special methods (the
special method *must* be set on the class object itself in order to be
consistently invoked by the interpreter).


3.4. Corrutinas
===============


3.4.1. Objetos esperables
-------------------------

An *awaitable* object generally implements an "__await__()" method.
*Coroutine objects* returned from "async def" functions are awaitable.

Nota:

  The *generator iterator* objects returned from generators decorated
  with "types.coroutine()" are also awaitable, but they do not
  implement "__await__()".

object.__await__(self)

   Debe retornar un *iterator*. Debe ser utilizado para implementar
   objetos *awaitable*. Por ejemplo, "asyncio.Future" implementa este
   método para ser compatible con la expresión "await".

   Nota:

     The language doesn't place any restriction on the type or value
     of the objects yielded by the iterator returned by "__await__",
     as this is specific to the implementation of the asynchronous
     execution framework (e.g. "asyncio") that will be managing the
     *awaitable* object.

Nuevo en la versión 3.5.

Ver también:

  **PEP 492** para información adicional sobre objetos esperables.


3.4.2. Objetos de corrutina
---------------------------

*Coroutine objects* are *awaitable* objects. A coroutine's execution
can be controlled by calling "__await__()" and iterating over the
result.  When the coroutine has finished executing and returns, the
iterator raises "StopIteration", and the exception's "value" attribute
holds the return value.  If the coroutine raises an exception, it is
propagated by the iterator.  Coroutines should not directly raise
unhandled "StopIteration" exceptions.

Las corrutinas también tienen los métodos mencionados a continuación,
los cuales son análogos a los de los generadores. (ver Métodos
generador-iterador). Sin embargo, a diferencia de los generadores, las
corrutinas no soportan directamente iteración.

Distinto en la versión 3.5.2: Es un error "RuntimeError" esperar a una
corrutina más de una vez.

coroutine.send(value)

   Starts or resumes execution of the coroutine.  If *value* is
   "None", this is equivalent to advancing the iterator returned by
   "__await__()".  If *value* is not "None", this method delegates to
   the "send()" method of the iterator that caused the coroutine to
   suspend.  The result (return value, "StopIteration", or other
   exception) is the same as when iterating over the "__await__()"
   return value, described above.

coroutine.throw(value)
coroutine.throw(type[, value[, traceback]])

   Raises the specified exception in the coroutine.  This method
   delegates to the "throw()" method of the iterator that caused the
   coroutine to suspend, if it has such a method.  Otherwise, the
   exception is raised at the suspension point.  The result (return
   value, "StopIteration", or other exception) is the same as when
   iterating over the "__await__()" return value, described above.  If
   the exception is not caught in the coroutine, it propagates back to
   the caller.

coroutine.close()

   Causa que la corrutina misma se borre a sí misma y termine su
   ejecución. Si la corrutina es suspendida, este método primero
   delega a "close()", si existe, del iterador que causó la suspensión
   de la corrutina. Luego lanza una excepción "GeneratorExit" en el
   punto de suspensión, causando que la corrutina se borre a sí misma.
   Finalmente, la corrutina es marcada como completada, aún si nunca
   inició.

   Objetos de corrutina son cerrados automáticamente utilizando el
   proceso anterior cuando están a punto de ser destruidos.


3.4.3. Iteradores asíncronos
----------------------------

Un *iterador asíncrono* puede llamar código asíncrono en su método
"__anext__".

Iteradores asíncronos pueden ser utilizados en la declaración "async
for".

object.__aiter__(self)

   Debe retornar un objeto de *iterador asíncrono*.

object.__anext__(self)

   Debe retornar un *esperable* (awaitable) resultante en el siguiente
   valor del iterador. Debe levantar una excepción
   "StopAsyncIteration" cuando la iteración termina.

Un ejemplo de objeto iterable asíncrono:

   class Reader:
       async def readline(self):
           ...

       def __aiter__(self):
           return self

       async def __anext__(self):
           val = await self.readline()
           if val == b'':
               raise StopAsyncIteration
           return val

Nuevo en la versión 3.5.

Distinto en la versión 3.7: Prior to Python 3.7, "__aiter__()" could
return an *awaitable* that would resolve to an *asynchronous
iterator*.Starting with Python 3.7, "__aiter__()" must return an
asynchronous iterator object.  Returning anything else will result in
a "TypeError" error.


3.4.4. Gestores de contexto asíncronos
--------------------------------------

Un *gestor de contexto asíncrono* es un *gestor de contexto* que puede
suspender la ejecución en sus métodos "__aenter__" y "__aexit__".

Los gestores de contexto asíncronos pueden ser utilizados en una
declaración "async with".

object.__aenter__(self)

   Semantically similar to "__enter__()", the only difference being
   that it must return an *awaitable*.

object.__aexit__(self, exc_type, exc_value, traceback)

   Semantically similar to "__exit__()", the only difference being
   that it must return an *awaitable*.

Un ejemplo de una clase de gestor de contexto asíncrono:

   class AsyncContextManager:
       async def __aenter__(self):
           await log('entering context')

       async def __aexit__(self, exc_type, exc, tb):
           await log('exiting context')

Nuevo en la versión 3.5.

-[ Notas a pie de página ]-

[1] Es posible cambiar en algunos casos un tipo de objeto bajo ciertas
    circunstancias controladas. Generalmente no es buena idea, ya que
    esto puede llevar a un comportamiento bastante extraño de no ser
    tratado correctamente.

[2] The "__hash__()", "__iter__()", "__reversed__()", and
    "__contains__()" methods have special handling for this; others
    will still raise a "TypeError", but may do so by relying on the
    behavior that "None" is not callable.

[3] "Does not support" here means that the class has no such method,
    or the method returns "NotImplemented".  Do not set the method to
    "None" if you want to force fallback to the right operand's
    reflected method—that will instead have the opposite effect of
    explicitly *blocking* such fallback.

[4] For operands of the same type, it is assumed that if the non-
    reflected method -- such as "__add__()" -- fails then the overall
    operation is not supported, which is why the reflected method is
    not called.
