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.

Las representaciones de cadena de caracteres de las clases numéricas,
calculadas por "__repr__()" y "__str__()", tienen las siguientes
propiedades:

* 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 distinguishes between integers, floating-point numbers, and
complex numbers:


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")
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

These represent machine-level double precision floating-point numbers.
You are at the mercy of the underlying machine architecture (and C or
Java implementation) for the accepted range and handling of overflow.
Python does not support single-precision floating-point numbers; the
savings in processor and memory usage that are usually the reason for
using these are dwarfed by the overhead of using objects in Python, so
there is no reason to complicate the language with two kinds of
floating-point numbers.


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

These represent complex numbers as a pair of machine-level double
precision floating-point numbers.  The same caveats apply as for
floating-point numbers. The real and imaginary parts of a complex
number "z" can be retrieved through the read-only attributes "z.real"
and "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
   Una cadena es una secuencia de valores que representan puntos de
   código Unicode. Todos los puntos de código en el rango "U+0000 -
   U+10FFFF" se pueden representar en una cadena. Python no tiene un
   tipo char; en su lugar, cada punto de código de la cadena se
   representa como un objeto de cadena con una longitud "1". La
   función integrada "ord()" convierte un punto de código de su forma
   de cadena a un entero en el rango "0 - 10FFFF"; "chr()" convierte
   un entero en el rango "0 - 10FFFF" al objeto de cadena "1" de
   longitud correspondiente. "str.encode()" se puede usar para
   convertir un "str" a "bytes" usando la codificación de texto dada,
   y "bytes.decode()" se puede usar para lograr lo contrario.

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:

  Los módulos "collections" y "array" proporcionan ejemplos
  adicionales de tipos de secuencias mutables.

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".  Added in version 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.__type_params__                           | A "tuple" containing the type parameters of a      |
|                                                    | generic function.  Added in version 3.12.          |
+----------------------------------------------------+----------------------------------------------------+

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.

It is 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
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

Una función o método que utiliza la instrucción "yield" (consulte la
sección La declaración yield) se denomina *función generadora*. Una
función de este tipo, cuando se llama, siempre retorna un objeto
*iterator* que se puede usar para ejecutar el cuerpo de la función:
llamar al método "iterator.__next__()" del iterador hará que la
función se ejecute hasta que proporcione un valor usando la
instrucción "yield". Cuando la función ejecuta una instrucción
"return" o se sale del final, se genera una excepción "StopIteration"
y el iterador habrá llegado al final del conjunto de valores que se
retornarán.


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
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

Una función o método que se define usando "async def" y que usa la
declaración "yield" se llama *función generadora asíncrona*. Una
función de este tipo, cuando se llama, retorna un objeto *asynchronous
iterator* que se puede utilizar en una instrucción "async for" para
ejecutar el cuerpo de la función.

Llamar al método "aiterator.__anext__" del iterador asíncrono
retornará un *awaitable* que, cuando se espere, se ejecutará hasta que
proporcione un valor utilizando la expresión "yield". Cuando la
función ejecuta una instrucción "return" vacía o se sale del final, se
genera una excepción "StopAsyncIteration" y el iterador asincrónico
habrá llegado al final del conjunto de valores que se generarán.


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
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

Las instancias de clases arbitrarias se pueden hacer invocables
definiendo un método "__call__()" en su clase.


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
-----------------------------

Custom class types are typically created by class definitions (see
section Definiciones de clase).  A class has a namespace implemented
by a dictionary object. Class attribute references are translated to
lookups in this dictionary, e.g., "C.x" is translated to
"C.__dict__["x"]" (although there are a number of hooks which allow
for other means of locating attributes). When the attribute name is
not found there, the attribute search continues in the base classes.
This search of the base classes uses the C3 method resolution order
which behaves correctly even in the presence of 'diamond' inheritance
structures where there are multiple inheritance paths leading back to
a common ancestor. Additional details on the C3 MRO used by Python can
be found at The Python 2.3 Method Resolution Order.

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.

   "__type_params__"
      Una tupla que contiene el type parameters de un generic class.


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.

Las asignaciones y eliminaciones de atributos actualizan el
diccionario de la instancia, nunca el diccionario de una clase. Si la
clase tiene un método "__setattr__()" o "__delattr__()", se llama a
este en lugar de actualizar el diccionario de instancia directamente.

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  Added in        |
|                                                    | version 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.  Obsoleto desde la |
|                                                    | versión 3.12: This attribute of code objects is    |
|                                                    | deprecated, and may be removed in Python 3.14.     |
+----------------------------------------------------+----------------------------------------------------+
| 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* code
   unit. Column information is 0-indexed utf-8 byte offsets on the
   given source line.

   Esta información posicional puede faltar. Una lista no exhaustiva
   de casos en los que esto puede suceder:

   * Ejecutando el intérprete con "-X" "no_debug_ranges".

   * Cargando un archivo pyc compilado usando "-X" "no_debug_ranges".

   * Tuplas de posición correspondientes a instrucciones artificiales.

   * Números de línea y columna que no se pueden representar debido a
     limitaciones específicas de la implementación.

   Cuando esto ocurre, algunos o todos los elementos de la tupla
   pueden ser "None".

   Added in version 3.11.

   Nota:

     Esta función requiere el almacenamiento de posiciones de columna
     en objetos de código, lo que puede resultar en un pequeño aumento
     del uso del disco de archivos de Python compilados o del uso de
     la memoria del intérprete. Para evitar almacenar la información
     extra y/o desactivar la impresión de la información extra de
     seguimiento, se puede usar el indicador de línea de comando "-X"
     "no_debug_ranges" o la variable de entorno "PYTHONNODEBUGRANGES".

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.

   Added in version 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.

   Added in version 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.

   Added in version 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)
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

Los objetos de sector se utilizan para representar sectores para
métodos "__getitem__()". También son creados por la función integrada
"slice()".

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
=================================

Una clase puede implementar ciertas operaciones que se invocan
mediante una sintaxis especial (como operaciones aritméticas o
subíndices y divisiones) definiendo métodos con nombres especiales.
Este es el enfoque de Python para *sobrecarga de operadores*,
permitiendo a las clases definir su propio comportamiento con respecto
a los operadores del lenguaje. Por ejemplo, si una clase define un
método denominado "__getitem__()" y "x" es una instancia de esta
clase, entonces "x[i]" es aproximadamente equivalente a
"type(x).__getitem__(x, i)". Excepto donde se mencione, los intentos
de ejecutar una operación generan una excepción cuando no se define
ningún método apropiado (normalmente "AttributeError" o "TypeError").

Establecer un método especial en "None" indica que la operación
correspondiente no está disponible. Por ejemplo, si una clase
establece "__iter__()" en "None", la clase no es iterable, por lo que
llamar a "iter()" en sus instancias generará un "TypeError" (sin
recurrir a "__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*).

   Las implementaciones típicas crean una nueva instancia de la clase
   invocando el método "__new__()" de la superclase usando
   "super().__new__(cls[, ...])" con los argumentos apropiados y luego
   modificando la instancia recién creada según sea necesario antes de
   retornarla.

   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.

   It is not guaranteed that "__del__()" methods are called for
   objects that still exist when the interpreter exits.
   "weakref.finalize" provides a straightforward way to register a
   cleanup function to be called when an object is garbage collected.

   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:** Es posible que un ciclo
   de referencia evite que el recuento de referencia de un objeto
   llegue a cero. En este caso, el ciclo será posteriormente detectado
   y eliminado por el *cyclic garbage collector*. Una causa común de
   los ciclos de referencia es cuando se detecta una excepción en una
   variable local. Luego, los locales del marco hacen referencia a la
   excepción, que hace referencia a su propio rastreo, que hace
   referencia a los locales de todos los marcos capturados en el
   rastreo.

   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)

   Lo llama la función integrada "hash()" y para operaciones en
   miembros de colecciones hash, incluidas "set", "frozenset" y
   "dict". El método "__hash__()" debería retornar un número entero.
   La única propiedad requerida es que los objetos que se comparan
   iguales tengan el mismo valor hash; Se recomienda mezclar los
   valores hash de los componentes del objeto que también desempeñan
   un papel en la comparación de objetos empaquetándolos en una tupla
   y aplicando hash a la tupla. Ejemplo:

      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)”".

   Si una clase no define un método "__eq__()" tampoco debería definir
   una operación "__hash__()"; si define "__eq__()" pero no
   "__hash__()", sus instancias no se podrán utilizar como elementos
   en colecciones hash. Si una clase define objetos mutables e
   implementa un método "__eq__()", no debería implementar
   "__hash__()", ya que la implementación de colecciones *hashable*
   requiere que el valor hash de una clave sea inmutable (si el valor
   hash del objeto cambia, estará en el depósito hash incorrecto).

   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)

   Llamado a implementar pruebas de valor de verdad y la operación
   incorporada "bool()"; debería retornar "False" o "True". Cuando
   este método no está definido, se llama a "__len__()", si está
   definido, y el objeto se considera verdadero si su resultado es
   distinto de cero. Si una clase no define ni "__len__()" ni
   "__bool__()", todas sus instancias se consideran verdaderas.


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.

   Para ciertos accesos a atributos sensibles, lanza un evento de
   auditoría "object.__getattr__" con los argumentos "obj" y "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)".

   Para ciertas asignaciones de atributos sensibles, 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.

   Para ciertas eliminaciones de atributos sensibles, lanza un evento
   de auditoría "object.__delattr__" con argumentos "obj" y "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.

Added in version 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
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

En general, un descriptor es un atributo de objeto con "comportamiento
vinculante", uno cuyo acceso al atributo ha sido anulado por métodos
en el protocolo del descriptor: "__get__()", "__set__()" y
"__delete__()". Si alguno de esos métodos está definido para un
objeto, se dice que es un 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
   Una búsqueda punteada como "super(A, a).x" busca en
   "a.__class__.__mro__" una clase base "B" después de "A" y luego
   retorna "B.__dict__['x'].__get__(a, A)". Si no es un descriptor,
   "x" se retorna sin cambios.

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.

Los métodos de Python (incluidos los decorados con "@staticmethod" y
"@classmethod") se implementan como descriptores sin datos. En
consecuencia, las instancias pueden redefinir y anular métodos. Esto
permite que las instancias individuales adquieran comportamientos que
difieren de otras instancias de la misma clase.

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__* nos permite declarar explícitamente miembros de datos
(como propiedades) y denegar la creación de "__dict__" y *__weakref__*
(a menos que se declare explícitamente en *__slots__* o esté
disponible en un padre).

El espacio ahorrado al usar "__dict__" puede ser significativo. La
velocidad de búsqueda de atributos también se puede mejorar
significativamente.

object.__slots__

   A esta variable de clase se le puede asignar una cadena, un
   iterable o una secuencia de cadenas con nombres de variables
   utilizados por las instancias. *__slots__* reserva espacio para las
   variables declaradas y evita la creación automática de "__dict__" y
   *__weakref__* para cada instancia.

Notas sobre el uso de  *__slots__*

* Al heredar de una clase sin *__slots__*, los atributos "__dict__" y
  *__weakref__* de las instancias siempre estarán accesibles.

* Sin una variable "__dict__", a las instancias no se les pueden
  asignar nuevas variables que no figuran en la definición
  *__slots__*. Los intentos de asignar un nombre de variable no
  listado generan "AttributeError". Si desea una asignación dinámica
  de nuevas variables, agregue "'__dict__'" a la secuencia de cadenas
  en la declaración *__slots__*.

* Sin una variable *__weakref__* para cada instancia, las clases que
  definen *__slots__* no admiten "weak references" en sus instancias.
  Si se necesita soporte de referencia débil, agregue "'__weakref__'"
  a la secuencia de cadenas en la declaración *__slots__*.

* *__slots__* se implementa a nivel de clase creando descriptors para
  cada nombre de variable. Como resultado, los atributos de clase no
  se pueden utilizar para establecer valores predeterminados, por
  ejemplo, variables definidas por *__slots__*; de lo contrario, el
  atributo de clase sobrescribiría la asignación del descriptor.

* La acción de una declaración *__slots__* no se limita a la clase
  donde se define. *__slots__* declarado en padres está disponible en
  clases secundarias. Sin embargo, las subclases secundarias obtendrán
  "__dict__" y *__weakref__* a menos que también definan *__slots__*
  (que solo debe contener nombres de cualquier ranura *additional*).

* 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" se generará si se definen *__slots__* no vacíos para una
  clase derivada de un ""variable-length" built-in type" como "int",
  "bytes" y "tuple".

* Cualquier *iterable* que no sea una cadena se puede asignar a
  *__slots__*.

* Si se utiliza un "dictionary" para asignar *__slots__*, las claves
  del diccionario se utilizarán como nombres de ranura. Los valores
  del diccionario se pueden usar para proporcionar cadenas de
  documentos por atributo que "inspect.getdoc()" reconocerá y mostrará
  en la salida de "help()".

* La asignación de "__class__" solo funciona si ambas clases tienen el
  mismo *__slots__*.

* Se puede usar Multiple inheritance con varias clases principales con
  ranuras, pero solo a una de las clases principales se le permite
  tener atributos creados por ranuras (las otras bases deben tener
  diseños de ranuras vacías); las infracciones generan "TypeError".

* Si se utiliza un *iterator* para *__slots__*, entonces se crea un
  *descriptor* para cada uno de los valores del iterador. Sin embargo,
  el atributo *__slots__* será un iterador vacío.


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

Siempre que una clase hereda de otra clase, se llama a
"__init_subclass__()" en la clase principal. De esta forma, es posible
escribir clases que cambien el comportamiento de las subclases. Esto
está estrechamente relacionado con los decoradores de clases, pero
mientras los decoradores de clases solo afectan la clase específica a
la que se aplican, "__init_subclass__" solo se aplica a futuras
subclases de la clase que define el método.

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)".

   Added in version 3.6.

Cuando se crea una clase, "type.__new__()" escanea las variables de
clase y realiza la retrollamada a aquellas con un enlace
"__set_name__()".

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.

   Added in version 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)

   Si una base que aparece en una definición de clase no es una
   instancia de "type", entonces se busca un método
   "__mro_entries__()" en la base. Si se encuentra un método
   "__mro_entries__()", la base se sustituye por el resultado de una
   llamada a "__mro_entries__()" al crear la clase. El método se llama
   con la tupla de bases original pasada al parámetro *bases* y debe
   retornar una tupla de clases que se utilizará en lugar de la base.
   La tupla retornada puede estar vacía: en estos casos, se ignora la
   base original.

Ver también:

  "types.resolve_bases()"
     Resuelva dinámicamente bases que no sean instancias de "type".

  "types.get_original_bases()"
     Recupera las "bases originales" de una clase antes de las
     modificaciones realizadas por "__mro_entries__()".

  **PEP 560**
     Soporte principal para módulos de escritura y tipos genéricos.


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
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

Una vez que se ha identificado la metaclase adecuada, se prepara el
espacio de nombres de la clase. Si la metaclase tiene un atributo
"__prepare__", se llama "namespace = metaclass.__prepare__(name,
bases, **kwds)" (donde los argumentos de palabras clave adicionales,
si los hay, provienen de la definición de clase). El método
"__prepare__" debe implementarse como "classmethod". El espacio de
nombres retornado por "__prepare__" se pasa a "__new__", pero cuando
se crea el objeto de clase final, el espacio de nombres se copia en un
nuevo "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
-------------------------------

Cuando se usa *type annotations*, a menudo es útil *parameterize* a
*generic type* usando la notación de corchetes de Python. Por ejemplo,
la anotación "list[int]" podría usarse para indicar un "list" en el
que todos los elementos son del tipo "int".

Ver también:

  **PEP 484** - Sugerencias de tipo
     Presentamos el marco de trabajo de Python para las anotaciones de
     tipo

  Generic Alias Types
     Documentación para objetos que representan clases genéricas
     parametrizadas

  Genéricos, user-defined generics y "typing.Generic"
     Documentación sobre cómo implementar clases genéricas que se
     pueden parametrizar en tiempo de ejecución y que los
     verificadores de tipos estáticos pueden entender.

Una clase *generally* solo se puede parametrizar si define el método
de clase especial "__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*.

   Cuando se define en una clase, "__class_getitem__()" es
   automáticamente un método de clase. Como tal, no es necesario
   decorarlo con "@classmethod" cuando se define.


3.3.5.1. El propósito de *__class_getitem__*
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

El propósito de "__class_getitem__()" es permitir la parametrización
en tiempo de ejecución de clases genéricas de biblioteca estándar para
aplicar *type hints* a estas clases con mayor facilidad.

Para implementar clases genéricas personalizadas que se puedan
parametrizar en tiempo de ejecución y que los verificadores de tipos
estáticos las entiendan, los usuarios deben heredar de una clase de
biblioteca estándar que ya implementa "__class_getitem__()", o heredar
de "typing.Generic", que tiene su propia implementación de
"__class_getitem__()".

Es posible que los verificadores de tipos de terceros, como mypy, no
entiendan las implementaciones personalizadas de "__class_getitem__()"
en clases definidas fuera de la biblioteca estándar. Se desaconseja el
uso de "__class_getitem__()" en cualquier clase para fines distintos a
la sugerencia de tipo.


3.3.5.2. *__class_getitem__* frente a *__getitem__*
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

Por lo general, el subscription de un objeto que usa corchetes llamará
al método de instancia "__getitem__()" definido en la clase del
objeto. Sin embargo, si el objeto que se suscribe es en sí mismo una
clase, se puede llamar al método de clase "__class_getitem__()" en su
lugar. "__class_getitem__()" debería retornar un objeto GenericAlias
si está definido correctamente.

Presentado con el *expression* "obj[x]", el intérprete de Python sigue
un proceso similar al siguiente para decidir si se debe llamar a
"__getitem__()" o "__class_getitem__()":

   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"
           )

En Python, todas las clases son en sí mismas instancias de otras
clases. La clase de una clase se conoce como *metaclass* de esa clase,
y la mayoría de las clases tienen la clase "type" como su metaclase.
"type" no define "__getitem__()", lo que significa que expresiones
como "list[int]", "dict[str, float]" y "tuple[str, bytes]" dan como
resultado que se llame a "__class_getitem__()":

   >>> # 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'>

Sin embargo, si una clase tiene una metaclase personalizada que define
"__getitem__()", la suscripción de la clase puede generar un
comportamiento diferente. Un ejemplo de esto se puede encontrar en el
módulo "enum":

   >>> 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**: soporte principal para módulo de escritura y tipos
  genéricos
     Presentamos "__class_getitem__()" y describimos cuándo un
     subscription da como resultado que se llame a
     "__class_getitem__()" en lugar de "__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)

   Llamado para implementar la función incorporada "len()". Debería
   retornar la longitud del objeto, un número entero ">=" 0. Además,
   un objeto que no define un método "__bool__()" y cuyo método
   "__len__()" retorna cero se considera falso en un contexto
   booleano.

   **Detalles de implementación de CPython:** En CPython, se requiere
   que la longitud sea como máximo "sys.maxsize". Si la longitud es
   mayor que "sys.maxsize", algunas funciones (como "len()") pueden
   generar "OverflowError". Para evitar que se genere "OverflowError"
   mediante pruebas de valor de verdad, un objeto debe definir un
   método "__bool__()".

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.

   Added in version 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:

     Cuando subscripting a *class*, se puede llamar al método de clase
     especial "__class_getitem__()" en lugar de "__getitem__()". Ver
     __class_getitem__ frente a __getitem__ para más detalles.

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)

   Se llama a este método cuando se requiere un *iterator* para un
   contenedor. Este método debería retornar un nuevo objeto iterador
   que pueda iterar sobre todos los objetos del contenedor. Para las
   asignaciones, debe iterar sobre las claves del contenedor.

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)

   Estos métodos se llaman para implementar las operaciones
   aritméticas binarias ("+", "-", "*", "@", "/", "//", "%",
   "divmod()", "pow()", "**", "<<", ">>", "&", "^", "|"). Por ejemplo,
   para evaluar la expresión "x + y", donde *x* es una instancia de
   una clase que tiene un método "__add__()", se llama a
   "type(x).__add__(x, y)". El método "__divmod__()" debería ser
   equivalente al uso de "__floordiv__()" y "__mod__()"; no debería
   estar relacionado con "__truediv__()". Tenga en cuenta que
   "__pow__()" debe definirse para aceptar un tercer argumento
   opcional si se va a admitir la versión ternaria de la función
   incorporada "pow()".

   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").

   La función integrada "int()" recurre a "__trunc__()" si no se
   definen ni "__int__()" ni "__index__()".

   Distinto en la versión 3.11: La delegación de "int()" a
   "__trunc__()" está obsoleta.


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
------------------------------------------------------------------------------------------

Cuando se utiliza un nombre de clase en un patrón, los argumentos
posicionales en el patrón no están permitidos de forma predeterminada,
es decir, "case MyClass(x, y)" normalmente no es válido sin un soporte
especial en "MyClass". Para poder utilizar ese tipo de patrón, la
clase necesita definir un atributo *__match_args__*.

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".

Added in version 3.10.

Ver también:

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


3.3.11. Emulando tipos de búfer
-------------------------------

buffer protocol proporciona una forma para que los objetos Python
expongan un acceso eficiente a una matriz de memoria de bajo nivel.
Este protocolo se implementa mediante tipos integrados como "bytes" y
"memoryview", y bibliotecas de terceros pueden definir tipos de búfer
adicionales.

Si bien los tipos de búfer generalmente se implementan en C, también
es posible implementar el protocolo en Python.

object.__buffer__(self, flags)

   Se llama cuando se solicita un búfer desde *self* (por ejemplo, por
   el constructor "memoryview"). El argumento *flags* es un número
   entero que representa el tipo de búfer solicitado y afecta, por
   ejemplo, si el búfer retornado es de solo lectura o de escritura.
   "inspect.BufferFlags" proporciona una manera conveniente de
   interpretar las banderas. El método debe retornar un objeto
   "memoryview".

object.__release_buffer__(self, buffer)

   Se llama cuando ya no se necesita un búfer. El argumento *buffer*
   es un objeto "memoryview" que "__buffer__()" retornó anteriormente.
   El método debe liberar todos los recursos asociados con el búfer.
   Este método debería retornar "None". Los objetos de búfer que no
   necesitan realizar ninguna limpieza no son necesarios para
   implementar este método.

Added in version 3.12.

Ver también:

  **PEP 688**: hacer accesible el protocolo de búfer en Python
     Presenta los métodos Python "__buffer__" y "__release_buffer__".

  "collections.abc.Buffer"
     ABC para tipos de buffer.


3.3.12. 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()

La razón detrás de este comportamiento radica en una serie de métodos
especiales, como "__hash__()" y "__repr__()", que implementan todos
los objetos, incluidos los objetos de tipo. Si la búsqueda implícita
de estos métodos utilizara el proceso de búsqueda convencional,
fallarían cuando se invocaran en el objeto de tipo mismo:

   >>> 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

Además de omitir cualquier atributo de instancia en aras de la
corrección, la búsqueda implícita de métodos especiales generalmente
también omite el método "__getattribute__()" incluso de la metaclase
del objeto:

   >>> 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

Omitir la maquinaria "__getattribute__()" de esta manera proporciona
un margen significativo para optimizar la velocidad dentro del
intérprete, a costa de cierta flexibilidad en el manejo de métodos
especiales (el método especial *must* debe configurarse en el propio
objeto de clase para que el intérprete lo invoque consistentemente).
).


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


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

Un objeto *awaitable* generalmente implementa un método "__await__()".
*Coroutine objects* retornado por las funciones "async def" están a la
espera.

Nota:

  Los objetos *generator iterator* retornados por generadores
  decorados con "types.coroutine()" también están a la espera, pero no
  implementan "__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:

     El lenguaje no impone ninguna restricción sobre el tipo o valor
     de los objetos generados por el iterador retornado por
     "__await__", ya que esto es específico de la implementación del
     marco de ejecución asincrónica (por ejemplo, "asyncio") que
     administrará el objeto *awaitable*.

Added in version 3.5.

Ver también:

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


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

*Coroutine objects* son objetos *awaitable*. La ejecución de una
corrutina se puede controlar llamando a "__await__()" e iterando sobre
el resultado. Cuando la rutina termina de ejecutarse y regresa, el
iterador genera "StopIteration" y el atributo "value" de la excepción
contiene el valor de retorno. Si la rutina genera una excepción, el
iterador la propaga. Las corrutinas no deberían generar directamente
excepciones "StopIteration" no controladas.

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]])

   Genera la excepción especificada en la corrutina. Este método
   delega al método "throw()" del iterador que provocó la suspensión
   de la rutina, si tiene dicho método. En caso contrario, la
   excepción se plantea en el punto de suspensión. El resultado (valor
   de retorno, "StopIteration" u otra excepción) es el mismo que
   cuando se itera sobre el valor de retorno "__await__()", descrito
   anteriormente. Si la excepción no queda atrapada en la rutina, se
   propaga de nuevo a la persona que llama.

   Distinto en la versión 3.12: La segunda firma (type[, value[,
   traceback]]) está obsoleta y puede eliminarse en una versión futura
   de Python.

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

Added in version 3.5.

Distinto en la versión 3.7: Antes de Python 3.7, "__aiter__()" podía
retornar un *awaitable* que se resolvería en un *asynchronous
iterator*.A partir de Python 3.7, "__aiter__()" debe retornar un
objeto iterador asincrónico. Retornar cualquier otra cosa resultará en
un error "TypeError".


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')

Added in version 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] Los métodos "__hash__()", "__iter__()", "__reversed__()" y
    "__contains__()" tienen un manejo especial para esto; otros
    seguirán generando un "TypeError", pero pueden hacerlo confiando
    en el comportamiento de que "None" no es invocable.

[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] Para operandos del mismo tipo, se supone que si el método no
    reflejado (como "__add__()") falla, entonces la operación general
    no es compatible, razón por la cual no se llama al método
    reflejado.
