# 3. Modèle de données

## 3.1. Objets, valeurs et types

En Python, les données sont représentées sous forme d’objets. Toutes les données d’un programme Python sont représentées par des objets ou par des relations entre les objets (dans un certain sens, et en conformité avec le modèle de Von Neumann « d’ordinateur à programme enregistré », le code est aussi représenté par des objets).

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 (currently implemented as its address). An object’s type is also unchangeable. 1 An object’s type determines the operations that the object supports (e.g., « does it have a length? ») and also defines the possible values for objects of that type. The `type()` function returns an object’s type (which is an object itself). The value of some objects can change. Objects whose value can change are said to be mutable; objects whose value is unchangeable once they are created are called immutable. (The value of an immutable container object that contains a reference to a mutable object can change when the latter’s value is changed; however the container is still considered immutable, because the collection of objects it contains cannot be changed. So, immutability is not strictly the same as having an unchangeable value, it is more subtle.) An object’s mutability is determined by its type; for instance, numbers, strings and tuples are immutable, while dictionaries and lists are mutable.

Un objet n’est jamais explicitement détruit ; cependant, lorsqu’il ne peut plus être atteint, il a vocation à être supprimé par le ramasse-miettes (garbage-collector en anglais). L’implémentation peut retarder cette opération ou même ne pas la faire du tout — la façon dont fonctionne le ramasse-miette est particulière à chaque implémentation, l’important étant qu’il ne supprime pas d’objet qui peut encore être atteint.

CPython implementation detail: CPython currently uses a reference-counting scheme with (optional) delayed detection of cyclically linked garbage, which collects most objects as soon as they become unreachable, but is not guaranteed to collect garbage containing circular references. See the documentation of the `gc` module for information on controlling the collection of cyclic garbage. Other implementations act differently and CPython may change. Do not depend on immediate finalization of objects when they become unreachable (ex: always close files).

Notez que si vous utilisez les fonctionnalités de débogage ou de trace de l’implémentation, il est possible que des références qui seraient normalement supprimées soient toujours présentes. Notez aussi que capturer une exception avec l’instruction `try`…`except` peut conserver des objets en vie.

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 provides a convenient way to do this.

Certains objets contiennent des références à d’autres objets ; on les appelle conteneurs. Comme exemples de conteneurs, nous pouvons citer les tuples, les listes et les dictionnaires. Les références sont parties intégrantes de la valeur d’un conteneur. Dans la plupart des cas, lorsque nous parlons de la valeur d’un conteneur, nous parlons des valeurs, pas des identifiants des objets contenus ; cependant, lorsque nous parlons de la muabilité d’un conteneur, seuls les identifiants des objets immédiatement contenus sont concernés. Ainsi, si un conteneur immuable (comme un tuple) contient une référence à un objet muable, sa valeur change si cet objet muable est modifié.

Presque tous les comportements d’un objet dépendent du type de l’objet. Même son identifiant est concerné dans un certain sens : pour les types immuables, les opérations qui calculent de nouvelles valeurs peuvent en fait renvoyer une référence à n’importe quel objet existant avec le même type et la même valeur, alors que pour les objets muables cela n’est pas autorisé. Par exemple, après `a = 1 ; b = 1`, `a` et `b` peuvent ou non se référer au même objet avec la valeur un, en fonction de l’implémentation. Mais après `c = [] ; d = []`, il est garanti que `c` et `d` font référence à deux listes vides distinctes nouvellement créées. Notez que `c = d = []` attribue le même objet à `c` et `d`.

## 3.2. Hiérarchie des types standards

Below is a list of the types that are built into Python. Extension modules (written in C, Java, or other languages, depending on the implementation) can define additional types. Future versions of Python may add types to the type hierarchy (e.g., rational numbers, efficiently stored arrays of integers, etc.).

Quelques descriptions des types ci-dessous contiennent un paragraphe listant des « attributs spéciaux ». Ces attributs donnent accès à l’implémentation et n’ont, en général, pas vocation à être utilisés. Leur définition peut changer dans le futur.

None

  Ce type ne possède qu’une seule valeur. Il n’existe qu’un seul objet avec cette valeur. Vous accédez à cet objet avec le nom natif `None`. Il est utilisé pour signifier l’absence de valeur dans de nombreux cas, par exemple pour des fonctions qui ne retournent rien explicitement. Sa valeur booléenne est fausse.

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 may 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.) Its truth value is true.

Ellipse

  This type has a single value. There is a single object with this value. This object is accessed through the built-in name `Ellipsis`. It is used to indicate the presence of the `...` syntax in a slice. Its truth value is true.

`numbers.Number`

  Ces objets sont créés par les littéraux numériques et renvoyés en tant que résultats par les opérateurs et les fonctions arithmétiques natives. Les objets numériques sont immuables ; une fois créés, leur valeur ne change pas. Les nombres Python sont bien sûr très fortement corrélés aux nombres mathématiques mais ils sont soumis aux limitations des représentations numériques par les ordinateurs.

  Python distingue les entiers, les nombres à virgule flottante et les nombres complexes :

  `numbers.Integral`

    Ils représentent des éléments de l’ensemble mathématique des entiers (positifs ou négatifs).

    There are three types of integers:

    Plain integers

      These represent numbers in the range -2147483648 through 2147483647. (The range may be larger on machines with a larger natural word size, but not smaller.) When the result of an operation would fall outside this range, the result is normally returned as a long integer (in some cases, the exception `OverflowError` is raised instead). For the purpose of shift and mask operations, integers are assumed to have a binary, 2’s complement notation using 32 or more bits, and hiding no bits from the user (i.e., all 4294967296 different bit patterns correspond to different values).

    Long integers

      Ils représentent les nombres, sans limite de taille, sous réserve de pouvoir être stockés en mémoire (virtuelle). Afin de pouvoir effectuer des décalages et appliquer des masques, on considère qu’ils ont une représentation binaire. Les nombres négatifs sont représentés comme une variante du complément à 2, qui donne l’illusion d’une chaîne infinie de bits de signe s’étendant vers la gauche.

    Booleans

      These represent the truth values False and True. The two objects representing the values `False` and `True` are the only Boolean objects. The Boolean type is a subtype of plain integers, and Boolean values behave like the values 0 and 1, respectively, in almost all contexts, the exception being that when converted to a string, the strings `"False"` or `"True"` are returned, respectively.

    The rules for integer representation are intended to give the most meaningful interpretation of shift and mask operations involving negative integers and the least surprises when switching between the plain and long integer domains. Any operation, if it yields a result in the plain integer domain, will yield the same result in the long integer domain or when using mixed operands. The switch between domains is transparent to the programmer.

  `numbers.Real` (`float`)

    Ils représentent les nombres à virgule flottante en double précision, tels que manipulés directement par la machine. Vous dépendez donc de l’architecture machine sous-jacente (et de l’implémentation C ou Java) pour les intervalles gérés et le traitement des débordements. Python ne gère pas les nombres à virgule flottante en précision simple ; les gains en puissance de calcul et mémoire, qui sont généralement la raison de l’utilisation des nombres en simple précision, sont annihilés par le fait que Python encapsule de toute façon ces nombres dans des objets. Il n’y a donc aucune raison de compliquer le langage avec deux types de nombres à virgule flottante.

  `numbers.Complex`

    Ils représentent les nombres complexes, sous la forme d’un couple de nombres à virgule flottante en double précision, tels que manipulés directement par la machine. Les mêmes restrictions s’appliquent que pour les nombres à virgule flottante. La partie réelle et la partie imaginaire d’un nombre complexe `z` peuvent être demandées par les attributs en lecture seule `z.real` et `z.imag`.

Séquences

  Ils représentent des ensembles de taille finie indicés par des entiers positifs ou nuls. La fonction native `len()` renvoie le nombre d’éléments de la séquence. Quand la longueur d’une séquence est n, l’ensemble des indices contient les entiers 0, 1 …, n-1. On accède à l’élément d’indice i de la séquence a par `a[i]`.

  Les séquences peuvent aussi être découpées en tranches (slicing en anglais) : `a[i:j]` sélectionne tous les éléments d’indice k tel que i `<=` k `<` j. Quand on l’utilise dans une expression, la tranche est du même type que la séquence. Ceci veut dire que l’ensemble des indices de la tranche est renuméroté de manière à partir de 0.

  Quelques séquences gèrent le « découpage étendu » (extended slicing en anglais) avec un troisième paramètre : `a[i:j:k]` sélectionne tous les éléments de a d’indice x où `x = i + n*k`, avec n `>=` `0` et i `<=` x `<` j.

  Les séquences se différencient en fonction de leur muabilité :

  Séquences immuables

    Un objet de type de séquence immuable ne peut pas être modifié une fois qu’il a été créé. Si l’objet contient des références à d’autres objets, ces autres objets peuvent être muables et peuvent être modifiés ; cependant, les objets directement référencés par un objet immuable ne peuvent pas être modifiés.

    Les types suivants sont des séquences immuables :

    Chaînes de caractères

      The items of a string are characters. There is no separate character type; a character is represented by a string of one item. Characters represent (at least) 8-bit bytes. The built-in functions `chr()` and `ord()` convert between characters and nonnegative integers representing the byte values. Bytes with the values 0–127 usually represent the corresponding ASCII values, but the interpretation of values is up to the program. The string data type is also used to represent arrays of bytes, e.g., to hold data read from a file.

      (On systems whose native character set is not ASCII, strings may use EBCDIC in their internal representation, provided the functions `chr()` and `ord()` implement a mapping between ASCII and EBCDIC, and string comparison preserves the ASCII order. Or perhaps someone can propose a better rule?)

    Unicode

      The items of a Unicode object are Unicode code units. A Unicode code unit is represented by a Unicode object of one item and can hold either a 16-bit or 32-bit value representing a Unicode ordinal (the maximum value for the ordinal is given in `sys.maxunicode`, and depends on how Python is configured at compile time). Surrogate pairs may be present in the Unicode object, and will be reported as two separate items. The built-in functions `unichr()` and `ord()` convert between code units and nonnegative integers representing the Unicode ordinals as defined in the Unicode Standard 3.0. Conversion from and to other encodings are possible through the Unicode method `encode()` and the built-in function `unicode()`.

    Tuples

      Les éléments d’un tuple sont n’importe quels objets Python. Les tuples de deux ou plus éléments sont formés par une liste d’expressions dont les éléments sont séparés par des virgules. Un tuple composé d’un seul élément (un « singleton ») est formé en suffixant une expression avec une virgule (une expression en tant que telle ne crée pas un tuple car les parenthèses doivent rester disponibles pour grouper les expressions). Un tuple vide peut être formé à l’aide d’une paire de parenthèses vide.

  Séquences muables

    Les séquences muables peuvent être modifiées après leur création. Les notations de tranches et de sous-ensembles peuvent être utilisées en tant que cibles d’une assignation ou de l’instruction `del` (suppression).

    Il existe aujourd’hui deux types intrinsèques de séquences muables :

    Listes

      N’importe quel objet Python peut être élément d’une liste. Les listes sont créées en plaçant entre crochets une liste d’expressions dont les éléments sont séparés par des virgules (notez que les listes de longueur 0 ou 1 ne sont pas des cas particuliers).

    Tableaux d’octets

      A bytearray object is a mutable array. They are created by the built-in `bytearray()` constructor. Aside from being mutable (and hence unhashable), byte arrays otherwise provide the same interface and functionality as immutable bytes objects.

    The extension module `array` provides an additional example of a mutable sequence type.

Ensembles

  Ils représentent les ensembles d’objets, non ordonnés, finis et dont les éléments sont uniques. Tels quels, ils ne peuvent pas être indicés. Cependant, il est possible d’itérer dessus et la fonction native `len()` renvoie le nombre d’éléments de l’ensemble. Les utilisations classiques des ensembles sont les tests d’appartenance rapides, la suppression de doublons dans une séquence et le calcul d’opérations mathématiques telles que l’intersection, l’union, la différence et le complémentaire.

  Pour les éléments des ensembles, les mêmes règles concernant l’immuabilité s’appliquent que pour les clés de dictionnaires. Notez que les types numériques obéissent aux règles normales pour les comparaisons numériques : si deux nombres sont égaux (pour l’opération de comparaison, par exemple `1` et `1.0`), un seul élément est conservé dans l’ensemble.

  Actuellement, il existe deux types d’ensembles natifs :

  Ensembles

    Ils représentent les ensembles muables. Un ensemble est créé par la fonction native constructeur `set()` et peut être modifié par la suite à l’aide de différentes méthodes, par exemple `add()`.

  Ensembles gelés

    Ils représentent les ensembles immuables. Ils sont créés par la fonction native constructeur `frozenset()`. Comme un ensemble gelé est immuable et hachable, il peut être utilisé comme élément d’un autre ensemble ou comme clé de dictionnaire.

Tableaux de correspondances

  Ils représentent les ensembles finis d’objets indicés par des ensembles index arbitraires. La notation `a[k]` sélectionne l’élément indicé par `k` dans le tableau de correspondance `a` ; elle peut être utilisée dans des expressions, comme cible d’une assignation ou avec l’instruction `del`. La fonction native `len()` renvoie le nombre d’éléments du tableau de correspondances.

  Il n’existe actuellement qu’un seul type natif pour les tableaux de correspondances :

  Dictionnaires

    Ils représentent les ensembles finis d’objets indicés par des valeurs presque arbitraires. Les seuls types de valeurs non reconnus comme clés sont les valeurs contenant des listes, des dictionnaires ou les autres types muables qui sont comparés par valeur plutôt que par l’identifiant de l’objet. La raison de cette limitation est qu’une implémentation efficace de dictionnaire requiert que l’empreinte par hachage des clés reste constante dans le temps. Les types numériques obéissent aux règles normales pour les comparaisons numériques : si deux nombres sont égaux pour l’opération de comparaison, par exemple `1` et `1.0`, alors ces deux nombres peuvent être utilisés indifféremment pour désigner la même entrée du dictionnaire.

    Les dictionnaires sont muables : ils peuvent être créés par la notation `{...}` (reportez-vous à la section Agencements de dictionnaires).

    The extension modules `dbm`, `gdbm`, and `bsddb` provide additional examples of mapping types.

Types appelables

  Ce sont les types sur lesquels on peut faire un appel de fonction (lisez la section Appels) :

  Fonctions allogènes

    Un objet fonction allogène (ou fonction définie par l’utilisateur, mais ce n’est pas forcément l’utilisateur courant qui a défini cette fonction) est créé par la définition d’une fonction (voir la section Définition de fonctions). Il doit être appelé avec une liste d’arguments contenant le même nombre d’éléments que la liste des paramètres formels de la fonction.

    Attributs spéciaux :

    Attribut | Signification |
    --- | --- | ---
    `__doc__` `func_doc` | The function’s documentation string, or `None` if unavailable. | Accessible en écriture
    `__name__` `func_name` | Nom de la fonction | Accessible en écriture
    `__module__` | Nom du module où la fonction est définie ou `None` si ce nom n’est pas disponible. | Accessible en écriture
    `__defaults__` `func_defaults` | Tuple contenant les valeurs des arguments par défaut pour ceux qui en sont dotés ou `None` si aucun argument n’a de valeur par défaut. | Accessible en écriture
    `__code__` `func_code` | Objet code représentant le corps de la fonction compilée. | Accessible en écriture
    `__globals__` `func_globals` | Référence pointant vers le dictionnaire contenant les variables globales de la fonction – l’espace de noms global du module dans lequel la fonction est définie. | Accessible en lecture seule
    `__dict__` `func_dict` | Espace de noms accueillant les attributs de la fonction. | Accessible en écriture
    `__closure__` `func_closure` | `None` ou tuple de cellules qui contient un lien pour chaque variable libre de la fonction. | Accessible en lecture seule

    La plupart des attributs étiquetés « Accessible en écriture » vérifient le type de la valeur qu’on leur assigne.

    Modifié dans la version 2.4: `func_name` is now writable.

    Modifié dans la version 2.6: The double-underscore attributes `__closure__`, `__code__`, `__defaults__`, and `__globals__` were introduced as aliases for the corresponding `func_*` attributes for forwards compatibility with Python 3.

    Les objets fonctions acceptent également l’assignation et la lecture d’attributs arbitraires. Vous pouvez utiliser cette fonctionnalité pour, par exemple, associer des métadonnées aux fonctions. La notation classique par point est utilisée pour définir et lire de tels attributs. Notez que l’implémentation actuelle accepte seulement les attributs de fonction sur les fonctions définies par l’utilisateur. Les attributs de fonction pour les fonctions natives seront peut-être acceptés dans le futur.

    Vous trouvez davantage d’informations sur la définition de fonctions dans le code de cet objet ; la description des types internes est donnée plus bas.

  User-defined methods

    A user-defined method object combines a class, a class instance (or `None`) and any callable object (normally a user-defined function).

    Special read-only attributes: `im_self` is the class instance object, `im_func` is the function object; `im_class` is the class of `im_self` for bound methods or the class that asked for the method for unbound methods; `__doc__` is the method’s documentation (same as `im_func.__doc__`); `__name__` is the method name (same as `im_func.__name__`); `__module__` is the name of the module the method was defined in, or `None` if unavailable.

    Modifié dans la version 2.2: `im_self` used to refer to the class that defined the method.

    Modifié dans la version 2.6: For Python 3 forward-compatibility, `im_func` is also available as `__func__`, and `im_self` as `__self__`.

    Les méthodes savent aussi accéder (mais pas modifier) les attributs de la fonction de l’objet fonction sous-jacent.

    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, an unbound user-defined method object, or a class method object. When the attribute is a user-defined method object, a new method object is only created if the class from which it is being retrieved is the same as, or a derived class of, the class stored in the original method object; otherwise, the original method object is used as it is.

    When a user-defined method object is created by retrieving a user-defined function object from a class, its `im_self` attribute is `None` and the method object is said to be unbound. When one is created by retrieving a user-defined function object from a class via one of its instances, its `im_self` attribute is the instance, and the method object is said to be bound. In either case, the new method’s `im_class` attribute is the class from which the retrieval takes place, and its `im_func` attribute is the original function object.

    When a user-defined method object is created by retrieving another method object from a class or instance, the behaviour is the same as for a function object, except that the `im_func` attribute of the new instance is not the original method object but its `im_func` attribute.

    When a user-defined method object is created by retrieving a class method object from a class or instance, its `im_self` attribute is the class itself, and its `im_func` attribute is the function object underlying the class method.

    When an unbound user-defined method object is called, the underlying function (`im_func`) is called, with the restriction that the first argument must be an instance of the proper class (`im_class`) or of a derived class thereof.

    When a bound user-defined method object is called, the underlying function (`im_func`) is called, inserting the class instance (`im_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 a user-defined method object is derived from a class method object, the « class instance » stored in `im_self` will actually be the class itself, so that calling either `x.f(1)` or `C.f(1)` is equivalent to calling `f(C,1)` where `f` is the underlying function.

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

  Fonctions générateurs

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

  Fonctions natives

    Un objet fonction native est une enveloppe autour d’une fonction C. Nous pouvons citer `len()` et `math.sin()` (`math` est un module standard natif) comme fonctions natives. Le nombre et le type des arguments sont déterminés par la fonction C. Des attributs spéciaux en lecture seule existent : `__doc__` contient la chaîne de documentation de la fonction (ou `None` s’il n’y en a pas) ; `__name__` est le nom de la fonction ; `__self__` est défini à `None` ; `__module__` est le nom du module où la fonction est définie ou `None` s’il n’est pas disponible.

  Méthodes natives

    Ce sont des fonctions natives déguisées, contenant un objet passé à une fonction C en tant qu’argument supplémentaire implicite. Un exemple de méthode native est `une_liste.append()` (une_liste étant un objet liste). Dans ce cas, l’attribut spécial en lecture seule `__self__` est défini à l’objet une_liste.

  Class Types

    Class types, or « new-style 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.

  Classic Classes

    Class objects are described below. When a class object is called, a new class instance (also described below) is created and returned. This implies a call to the class’s `__init__()` method if it has one. Any arguments are passed on to the `__init__()` method. If there is no `__init__()` method, the class must be called without arguments.

  Instances de classes

    Class instances are described below. Class instances are callable only when the class has a `__call__()` method; `x(arguments)` is a shorthand for `x.__call__(arguments)`.

Modules

  Modules are imported by the `import` statement (see section L’instruction import). A module object has a namespace implemented by a dictionary object (this is the dictionary referenced by the func_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).

  L’assignation d’un attribut met à jour le dictionnaire d’espace de noms du module, par exemple `m.x = 1` est équivalent à `m.__dict__["x"] = 1`.

  Attribut spécial en lecture seule : `__dict__` est l’objet dictionnaire répertoriant l’espace de noms du module.

  en raison de la manière dont CPython nettoie les dictionnaires de modules, le dictionnaire du module est effacé quand le module n’est plus visible, même si le dictionnaire possède encore des références actives. Pour éviter ceci, copiez le dictionnaire ou gardez le module dans votre champ de visibilité tant que vous souhaitez utiliser le dictionnaire directement.

  Predefined (writable) attributes: `__name__` is the module’s name; `__doc__` is the module’s documentation string, or `None` if unavailable; `__file__` is the pathname of the file from which the module was loaded, if it was loaded from a file. The `__file__` attribute is not present for C modules that are statically linked into the interpreter; for extension modules loaded dynamically from a shared library, it is the pathname of the shared library file.

Classes

  Both class types (new-style classes) and class objects (old-style/classic classes) are typically created by class definitions (see section Définition de classes). 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 for new-style classes in particular 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. For old-style classes, the search is depth-first, left-to-right in the order of occurrence in the base class list. New-style classes use the more complex 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 new-style classes can be found in the documentation accompanying the 2.3 release at https://www.python.org/download/releases/2.3/mro/.

  When a class attribute reference (for class `C`, say) would yield a user-defined function object or an unbound user-defined method object whose associated class is either `C` or one of its base classes, it is transformed into an unbound user-defined method object whose `im_class` attribute is `C`. When it would yield a class method object, it is transformed into a bound user-defined method object whose `im_self` attribute is `C`. When it would yield a static method object, it is transformed into the object wrapped by the static method object. See section Implémentation de descripteurs for another way in which attributes retrieved from a class may differ from those actually contained in its `__dict__` (note that only new-style classes support descriptors).

  Les assignations d’un attribut de classe mettent à jour le dictionnaire de la classe, jamais le dictionnaire d’une classe de base.

  Un objet classe peut être appelé (voir ci-dessus) pour produire une instance de classe (voir ci-dessous).

  Special attributes: `__name__` is the class name; `__module__` is the module name in which the class was defined; `__dict__` is the dictionary containing the class’s namespace; `__bases__` is a tuple (possibly empty or a singleton) containing the base classes, in the order of their occurrence in the base class list; `__doc__` is the class’s documentation string, or `None` if undefined.

Instances de classes

  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 or an unbound user-defined method object whose associated class is the class (call it `C`) of the instance for which the attribute reference was initiated or one of its bases, it is transformed into a bound user-defined method object whose `im_class` attribute is `C` and whose `im_self` attribute is the instance. Static method and class method objects are also transformed, as if they had been retrieved from class `C`; see above under « Classes ». See section Implémentation de descripteurs 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.

  Les assignations et suppressions d’attributs mettent à jour le dictionnaire de l’instance, jamais le dictionnaire de la classe. Si la classe possède une méthode `__setattr__()` ou `__delattr__()`, elle est appelée au lieu de mettre à jour le dictionnaire de l’instance directement.

  Les instances de classes peuvent prétendre être des nombres, des séquences ou des tableaux de correspondance si elles ont des méthodes avec des noms spéciaux. Voir la section Méthodes spéciales.

  Attributs spéciaux : `__dict__` est le dictionnaire des attributs ; `__class__` est la classe de l’instance.

Files

  A file object represents an open file. File objects are created by the `open()` built-in function, and also by `os.popen()`, `os.fdopen()`, and the `makefile()` method of socket objects (and perhaps by other functions or methods provided by extension modules). The objects `sys.stdin`, `sys.stdout` and `sys.stderr` are initialized to file objects corresponding to the interpreter’s standard input, output and error streams. See Objets fichiers for complete documentation of file objects.

Types internes

  Quelques types utilisés en interne par l’interpréteur sont accessibles à l’utilisateur. Leur définition peut changer dans les futures versions de l’interpréteur mais ils sont donnés ci-dessous à fin d’exhaustivité.

  Objets Code

    Un objet code représente le code Python sous sa forme compilée en bytecode. La différence entre un objet code et un objet fonction est que l’objet fonction contient une référence explicite vers les globales de la fonction (le module dans lequel elle est définie) alors qu’un objet code ne contient aucun contexte ; par ailleurs, les valeurs par défaut des arguments sont stockées dans l’objet fonction, pas dans l’objet code (parce que ce sont des valeurs calculées au moment de l’exécution). Contrairement aux objets fonctions, les objets codes sont immuables et ne contiennent aucune référence (directe ou indirecte) à des objets muables.

    Attributs spéciaux en lecture seule : `co_name` donne le nom de la fonction ; `co_argcount` est le nombre d’arguments positionnels (y compris les arguments avec des valeurs par défaut) ; `co_nlocals` est le nombre de variables locales utilisées par la fonction (y compris les arguments) ; `co_varnames` est un tuple contenant le nom des variables locales (en commençant par les noms des arguments) ; `co_cellvars` est un tuple contenant les noms des variables locales qui sont référencées par des fonctions imbriquées ; `co_freevars` est un tuple contenant les noms des variables libres ; `co_code` est une chaîne représentant la séquence des instructions de bytecode ; `co_consts` est un tuple contenant les littéraux utilisés par le bytecode ; `co_names` est un tuple contenant les noms utilisés par le bytecode ; `co_filename` est le nom de fichier à partir duquel le code a été compilé ; `co_firstlineno` est numéro de la première ligne de la fonction ; `co_lnotab` est une chaîne qui code la correspondance entre les différents endroits du bytecode et les numéros de lignes (pour les détails, regardez le code source de l’interpréteur) ; `co_stacksize` est la taille de pile nécessaire (y compris pour les variables locales) ; `co_flags` est un entier qui code différents drapeaux pour l’interpréteur.

    Les drapeaux suivants sont codés par des bits dans `co_flags` : le bit `0x04` est positionné à 1 si la fonction utilise la syntaxe `*arguments` pour accepter un nombre arbitraire d’arguments positionnels ; le bit `0x08` est positionné à 1 si la fonction utilise la syntaxe `**keywords` pour accepter un nombre arbitraire d’arguments nommés ; le bit `0x20` est positionné à 1 si la fonction est un générateur.

    Les déclarations de fonctionnalité future `from __future__ import division` utilisent aussi des bits dans `co_flags` pour indiquer si l’objet code a été compilé avec une fonctionnalité future : le bit `0x2000` est positionné à 1 si la fonction a été compilée avec la division future activée ; les bits `0x10` et `0x1000` étaient utilisés dans les versions antérieures de Python.

    Les autres bits de `co_flags` sont réservés à un usage interne.

    Si l’objet code représente une fonction, le premier élément dans `co_consts` est la chaîne de documentation de la fonction (ou `None` s’il n’y en a pas).

  Objets cadres

    Un objet cadre représente le cadre d’exécution. Ils apparaissent dans des objets traces (voir plus loin).

    Special read-only attributes: `f_back` is to the previous stack frame (towards the caller), or `None` if this is the bottom stack frame; `f_code` is the code object being executed in this frame; `f_locals` is the dictionary used to look up local variables; `f_globals` is used for global variables; `f_builtins` is used for built-in (intrinsic) names; `f_restricted` is a flag indicating whether the function is executing in restricted execution mode; `f_lasti` gives the precise instruction (this is an index into the bytecode string of the code object).

    Special writable attributes: `f_trace`, if not `None`, is a function called at the start of each source code line (this is used by the debugger); `f_exc_type`, `f_exc_value`, `f_exc_traceback` represent the last exception raised in the parent frame provided another exception was ever raised in the current frame (in all other cases they are `None`); `f_lineno` is 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 f_lineno.

  Objets traces

    Traceback objects represent a stack trace of an exception. A traceback object is created when an exception occurs. 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 L’instruction try.) It is accessible as `sys.exc_traceback`, and also as the third item of the tuple returned by `sys.exc_info()`. The latter is the preferred interface, since it works correctly when the program is using multiple threads. 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`.

    Attributs spéciaux en lecture seule : `tb_next` est le prochain niveau dans la pile d’appels (vers le cadre où l’exception a été levée) ou `None` s’il n’y a pas de prochain niveau ; `tb_frame` pointe vers le cadre d’exécution du niveau courant ; `tb_lineno` donne le numéro de ligne où l’exception a été levée ; `tb_lasti` indique l’instruction précise. Le numéro de ligne et la dernière instruction dans la trace peuvent différer du numéro de ligne de l’objet cadre si l’exception a eu lieu dans une instruction `try` sans qu’il n’y ait de clause `except` adéquate ou sans clause `finally`.

  Objets tranches

    Slice objects are used to represent slices when extended slice syntax is used. This is a slice using two colons, or multiple slices or ellipses separated by commas, e.g., `a[i:j:step]`, `a[i:j, k:l]`, or `a[..., i:j]`. They are also created by the built-in `slice()` function.

    Attributs spéciaux en lecture seule : `start` est la borne inférieure ; `stop` est la borne supérieure ; `step` est la valeur du pas ; chaque attribut vaut `None` s’il est omis. Ces attributs peuvent être de n’importe quel type.

    Les objets tranches comprennent une méthode :

    `slice.``indices`(self, length)

      This method takes a single integer argument length and computes information about the extended slice that the slice object would describe if applied to a sequence of length items. It returns a tuple of three integers; respectively these are the start and stop indices and the step or stride length of the slice. Missing or out-of-bounds indices are handled in a manner consistent with regular slices.

      Nouveau dans la version 2.3.

  Objets méthodes statiques

    Les objets méthodes statiques permettent la transformation des objets fonctions en objets méthodes décrits au-dessus. Un objet méthode statique encapsule tout autre objet, souvent un objet méthode définie par l’utilisateur. Quand un objet méthode statique est récupéré depuis une classe ou une instance de classe, l’objet réellement renvoyé est un objet encapsulé, qui n’a pas vocation à être transformé encore une fois. Les objets méthodes statiques ne sont pas appelables en tant que tels, bien que les objets qu’ils encapsulent le soient souvent. Les objets méthodes statiques sont créés par le constructeur natif `staticmethod()`.

  Objets méthodes de classes

    Un objet méthode de classe, comme un objet méthode statique, encapsule un autre objet afin de modifier la façon dont cet objet est récupéré depuis les classes et instances de classes. Le comportement des objets méthodes de classes dans le cas d’une telle récupération est décrit plus haut, dans « méthodes définies par l’utilisateur ». Les objets méthodes de classes sont créés par le constructeur natif `classmethod()`.

## 3.3. New-style and classic classes

Classes and instances come in two flavors: old-style (or classic) and new-style.

Up to Python 2.1 the concept of `class` was unrelated to the concept of `type`, and old-style classes were the only flavor available. For an old-style class, the statement `x.__class__` provides the class of x, but `type(x)` is always `<type 'instance'>`. This reflects the fact that all old-style instances, independent of their class, are implemented with a single built-in type, called `instance`.

New-style classes were introduced in Python 2.2 to unify the concepts of `class` and `type`. A new-style class is simply a user-defined type, no more, no less. If x is an instance of a new-style class, then `type(x)` is typically the same as `x.__class__` (although this is not guaranteed – a new-style class instance is permitted to override the value returned for `x.__class__`).

The major motivation for introducing new-style classes is to provide a unified object model with a full meta-model. It also has a number of practical benefits, like the ability to subclass most built-in types, or the introduction of « descriptors », which enable computed properties.

For compatibility reasons, classes are still old-style by default. New-style classes are created by specifying another new-style class (i.e. a type) as a parent class, or the « top-level type » `object` if no other parent is needed. The behaviour of new-style classes differs from that of old-style classes in a number of important details in addition to what `type()` returns. Some of these changes are fundamental to the new object model, like the way special methods are invoked. Others are « fixes » that could not be implemented before for compatibility concerns, like the method resolution order in case of multiple inheritance.

While this manual aims to provide comprehensive coverage of Python’s class mechanics, it may still be lacking in some areas when it comes to its coverage of new-style classes. Please see https://www.python.org/doc/newstyle/ for sources of additional information.

Old-style classes are removed in Python 3, leaving only new-style classes.

## 3.4. Méthodes spéciales

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

Lorsque vous implémentez une classe qui émule un type natif, il est important que cette émulation n’implémente que ce qui fait sens pour l’objet qui est modélisé. Par exemple, la recherche d’éléments individuels d’une séquence peut faire sens, mais pas l’extraction d’une tranche (un exemple est l’interface de `NodeList` dans le modèle objet des documents W3C).

### 3.4.1. Personnalisation de base

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

  Appelée pour créer une nouvelle instance de la classe cls. La méthode `__new__()` est statique (c’est un cas particulier, vous n’avez pas besoin de la déclarer comme telle) qui prend comme premier argument la classe pour laquelle on veut créer une instance. Les autres arguments sont ceux passés à l’expression de l’objet constructeur (l’appel à la classe). La valeur de retour de `__new__()` doit être l’instance du nouvel objet (classiquement une instance de cls).

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

  Si `__new__()` renvoie une instance de cls, alors la méthode `__init__()` de la nouvelle instance est invoquée avec `__init__(self[, ...])` où self est la nouvelle instance et les autres arguments sont les mêmes que ceux passés à `__new__()`.

  Si `__new__()` ne renvoie pas une instance de cls, alors la méthode `__init__()` de la nouvelle instance n’est pas invoquée.

  L’objectif de `__new__()` est principalement, pour les sous-classes de types immuables (comme `int`, `str` ou `tuple`), d’autoriser la création sur mesure des instances. Elle est aussi souvent surchargée dans les méta-classes pour particulariser la création des classes.

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

  Called after the instance has been created (by `__new__()`), but before it is returned to the caller. The arguments are those passed to the class constructor expression. If a base class has an `__init__()` method, the derived class’s `__init__()` method, if any, must explicitly call it to ensure proper initialization of the base class part of the instance; for example: `BaseClass.__init__(self, [args...])`.

  Because `__new__()` and `__init__()` work together in constructing objects (`__new__()` to create it, and `__init__()` to customise it), no non-`None` value may be returned by `__init__()`; doing so will cause a `TypeError` to be raised at runtime.

`object.``__del__`(self)

  Called when the instance is about to be destroyed. This is also called a destructor. If a base class has a `__del__()` method, the derived class’s `__del__()` method, if any, must explicitly call it to ensure proper deletion of the base class part of the instance. Note that it is possible (though not recommended!) for the `__del__()` method to postpone destruction of the instance by creating a new reference to it. It may then be called at a later time when this new reference is deleted. It is not guaranteed that `__del__()` methods are called for objects that still exist when the interpreter exits.

  Note

  `del x` doesn’t directly call `x.__del__()` — the former decrements the reference count for `x` by one, and the latter is only called when `x`’s reference count reaches zero. Some common situations that may prevent the reference count of an object from going to zero include: circular references between objects (e.g., a doubly-linked list or a tree data structure with parent and child pointers); a reference to the object on the stack frame of a function that caught an exception (the traceback stored in `sys.exc_traceback` keeps the stack frame alive); or a reference to the object on the stack frame that raised an unhandled exception in interactive mode (the traceback stored in `sys.last_traceback` keeps the stack frame alive). The first situation can only be remedied by explicitly breaking the cycles; the latter two situations can be resolved by storing `None` in `sys.exc_traceback` or `sys.last_traceback`. Circular references which are garbage are detected when the option cycle detector is enabled (it’s on by default), but can only be cleaned up if there are no Python-level `__del__()` methods involved. Refer to the documentation for the `gc` module for more information about how `__del__()` methods are handled by the cycle detector, particularly the description of the `garbage` value.

  Avertissement

  Due to the precarious circumstances under which `__del__()` methods are invoked, exceptions that occur during their execution are ignored, and a warning is printed to `sys.stderr` instead. Also, when `__del__()` is invoked in response to a module being deleted (e.g., when execution of the program is done), other globals referenced by the `__del__()` method may already have been deleted or in the process of being torn down (e.g. the import machinery shutting down). For this reason, `__del__()` methods should do the absolute minimum needed to maintain external invariants. Starting with version 1.5, Python guarantees that globals whose name begins with a single underscore are deleted from their module before other globals are deleted; if no other references to such globals exist, this may help in assuring that imported modules are still available at the time when the `__del__()` method is called.

  See also the `-R` command-line option.

`object.``__repr__`(self)

  Called by the `repr()` built-in function and by string conversions (reverse quotes) to compute the « official » string representation of an object. If at all possible, this should look like a valid Python expression that could be used to recreate an object with the same value (given an appropriate environment). If this is not possible, a string of the form `<...some useful description...>` should be returned. The return value must be a string object. If a class defines `__repr__()` but not `__str__()`, then `__repr__()` is also used when an « informal » string representation of instances of that class is required.

  Cette fonction est principalement utilisée à fins de débogage, il est donc important que la représentation donne beaucoup d’informations et ne soit pas ambigüe.

`object.``__str__`(self)

  Called by the `str()` built-in function and by the `print` statement to compute the « informal » string representation of an object. This differs from `__repr__()` in that it does not have to be a valid Python expression: a more convenient or concise representation may be used instead. The return value must be a string object.

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

  Nouveau dans la version 2.1.

  These are the so-called « rich comparison » methods, and are called for comparison operators in preference to `__cmp__()` below. The correspondence between operator symbols and method names is as follows: `x<y` calls `x.__lt__(y)`, `x<=y` calls `x.__le__(y)`, `x==y` calls `x.__eq__(y)`, `x!=y` and `x<>y` call `x.__ne__(y)`, `x>y` calls `x.__gt__(y)`, and `x>=y` calls `x.__ge__(y)`.

  Une méthode de comparaison riche peut renvoyer le singleton `NotImplemented` si elle n’implémente pas l’opération pour une paire donnée d’arguments. Par convention, `False` et `True` sont renvoyées pour une comparaison qui a réussi. Cependant, ces méthodes peuvent renvoyer n’importe quelle valeur donc, si l’opérateur de comparaison est utilisé dans un contexte booléen (par exemple dans une condition d’une instruction `if`), Python appelle `bool()` sur la valeur pour déterminer si le résultat est faux ou vrai.

  There are no implied relationships among the comparison operators. The truth of `x==y` does not imply that `x!=y` is false. Accordingly, when defining `__eq__()`, one should also define `__ne__()` so that the operators will behave as expected. See the paragraph on `__hash__()` for some important notes on creating hashable objects which support custom comparison operations and are usable as dictionary keys.

  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.

  Arguments to rich comparison methods are never coerced.

  To automatically generate ordering operations from a single root operation, see `functools.total_ordering()`.

`object.``__cmp__`(self, other)

  Called by comparison operations if rich comparison (see above) is not defined. Should return a negative integer if `self < other`, zero if `self == other`, a positive integer if `self > other`. If no `__cmp__()`, `__eq__()` or `__ne__()` operation is defined, class instances are compared by object identity (« address »). See also the description of `__hash__()` for some important notes on creating hashable objects which support custom comparison operations and are usable as dictionary keys. (Note: the restriction that exceptions are not propagated by `__cmp__()` has been removed since Python 1.5.)

`object.``__rcmp__`(self, other)

  Modifié dans la version 2.1: No longer supported.

`object.``__hash__`(self)

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

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

  If a class does not define a `__cmp__()` or `__eq__()` method it should not define a `__hash__()` operation either; if it defines `__cmp__()` or `__eq__()` but not `__hash__()`, its instances will not be usable in hashed collections. If a class defines mutable objects and implements a `__cmp__()` or `__eq__()` method, it should not implement `__hash__()`, since hashable collection implementations require that an object’s hash value is immutable (if the object’s hash value changes, it will be in the wrong hash bucket).

  User-defined classes have `__cmp__()` and `__hash__()` methods by default; with them, all objects compare unequal (except with themselves) and `x.__hash__()` returns a result derived from `id(x)`.

  Classes which inherit a `__hash__()` method from a parent class but change the meaning of `__cmp__()` or `__eq__()` such that the hash value returned is no longer appropriate (e.g. by switching to a value-based concept of equality instead of the default identity based equality) can explicitly flag themselves as being unhashable by setting `__hash__ = None` in the class definition. Doing so means that not only will instances of the class raise an appropriate `TypeError` when a program attempts to retrieve their hash value, but they will also be correctly identified as unhashable when checking `isinstance(obj, collections.Hashable)` (unlike classes which define their own `__hash__()` to explicitly raise `TypeError`).

  Modifié dans la version 2.5: `__hash__()` may now also return a long integer object; the 32-bit integer is then derived from the hash of that object.

  Modifié dans la version 2.6: `__hash__` may now be set to `None` to explicitly flag instances of a class as unhashable.

`object.``__nonzero__`(self)

  Called to implement truth value testing and the built-in operation `bool()`; should return `False` or `True`, or their integer equivalents `0` or `1`. When this method is not defined, `__len__()` is called, if it is defined, and the object is considered true if its result is nonzero. If a class defines neither `__len__()` nor `__nonzero__()`, all its instances are considered true.

`object.``__unicode__`(self)

  Called to implement `unicode()` built-in; should return a Unicode object. When this method is not defined, string conversion is attempted, and the result of string conversion is converted to Unicode using the system default encoding.

### 3.4.2. Personnalisation de l’accès aux attributs

Les méthodes suivantes peuvent être définies pour personnaliser l’accès aux attributs (utilisation, assignation, suppression de `x.name`) pour les instances de classes.

`object.``__getattr__`(self, name)

  Called when an attribute lookup has not found the attribute in the usual places (i.e. it is not an instance attribute nor is it found in the class tree for `self`). `name` is the attribute name. This method should return the (computed) attribute value or raise an `AttributeError` exception.

  Note that if the attribute is found through the normal mechanism, `__getattr__()` is not called. (This is an intentional asymmetry between `__getattr__()` and `__setattr__()`.) This is done both for efficiency reasons and because otherwise `__getattr__()` would have no way to access other attributes of the instance. Note that at least for instance variables, you can fake total control by not inserting any values in the instance attribute dictionary (but instead inserting them in another object). See the `__getattribute__()` method below for a way to actually get total control in new-style classes.

`object.``__setattr__`(self, name, value)

  Called when an attribute assignment is attempted. This is called instead of the normal mechanism (i.e. store the value in the instance dictionary). name is the attribute name, value is the value to be assigned to it.

  If `__setattr__()` wants to assign to an instance attribute, it should not simply execute `self.name = value` — this would cause a recursive call to itself. Instead, it should insert the value in the dictionary of instance attributes, e.g., `self.__dict__[name] = value`. For new-style classes, rather than accessing the instance dictionary, it should call the base class method with the same name, for example, `object.__setattr__(self, name, value)`.

`object.``__delattr__`(self, name)

  Comme `__setattr__()` mais pour supprimer un attribut au lieu de l’assigner. Elle ne doit être implémentée que si `del obj.name` a du sens pour cet objet.

#### 3.4.2.1. More attribute access for new-style classes

The following methods only apply to new-style classes.

`object.``__getattribute__`(self, name)

  Appelée de manière inconditionnelle pour implémenter l’accès aux attributs des instances de la classe. Si la classe définit également `__getattr__()`, cette dernière n’est pas appelée à moins que `__getattribute__()` ne l’appelle explicitement ou ne lève une exception `AttributeError`. Cette méthode doit renvoyer la valeur (calculée) de l’attribut ou lever une exception `AttributeError`. Afin d’éviter une récursion infinie sur cette méthode, son implémentation doit toujours appeler la méthode de la classe de base avec le même paramètre name pour accéder à n’importe quel attribut dont elle a besoin. Par exemple, `object.__getattribute__(self, name)`.

  Note

  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 Special method lookup for new-style classes.

#### 3.4.2.2. Implémentation de descripteurs

Les méthodes qui suivent s’appliquent seulement quand une instance de la classe (dite classe descripteur) contenant la méthode apparaît dans une classe propriétaire (owner en anglais) ; la classe descripteur doit figurer dans le dictionnaire de la classe propriétaire ou dans le dictionnaire de la classe d’un des parents. Dans les exemples ci-dessous, « l’attribut » fait référence à l’attribut dont le nom est une clé du `__dict__` de la classe propriétaire.

`object.``__get__`(self, instance, owner)

  Appelée pour obtenir l’attribut de la classe propriétaire (accès à un attribut de classe) ou d’une instance de cette classe (accès à un attribut d’instance). owner est toujours la classe propriétaire alors que instance est l’instance par laquelle on accède à l’attribut ou `None` lorsque l’on accède par la classe owner. Cette méthode doit renvoyer la valeur (calculée) de l’attribut ou lever une exception `AttributeError`.

`object.``__set__`(self, instance, value)

  Appelée pour définir l’attribut d’une instance instance de la classe propriétaire à la nouvelle valeur value.

`object.``__delete__`(self, instance)

  Appelée pour supprimer l’attribut de l’instance instance de la classe propriétaire.

#### 3.4.2.3. Invocation des descripteurs

En général, un descripteur est un attribut d’objet dont le comportement est « lié » (binding dehavior en anglais), c’est-à-dire que les accès aux attributs ont été surchargés par des méthodes conformes au protocole des descripteurs : `__get__()`, `__set__()` et `__delete__()`. Si l’une de ces méthodes est définie pour un objet, il est réputé être un descripteur.

Le comportement par défaut pour la gestion d’un attribut est de définir, obtenir et supprimer cet attribut du dictionnaire de l’objet. Par exemple, pour `a.x` Python commence d’abord par rechercher `a.__dict__['x']`, puis `type(a).__dict__['x']` ; ensuite Python continue en remontant les classes de base de `type(a)`, en excluant les méta-classes.

However, if the looked-up value is an object defining one of the descriptor methods, then Python may override the default behavior and invoke the descriptor method instead. Where this occurs in the precedence chain depends on which descriptor methods were defined and how they were called. Note that descriptors are only invoked for new style objects or classes (ones that subclass `object()` or `type()`).

Le point de départ pour une invocation de descripteur est la liaison `a.x`. La façon dont les arguments sont assemblés dépend de `a` :

Appel direct

  Le plus simple et le plus rare des appels est quand l’utilisateur code directement l’appel à la méthode du descripteur : `x.__get__(a)`.

Liaison avec une instance

  If binding to a new-style object instance, `a.x` is transformed into the call: `type(a).__dict__['x'].__get__(a, type(a))`.

Liaison avec une classe

  If binding to a new-style class, `A.x` is transformed into the call: `A.__dict__['x'].__get__(None, A)`.

Liaison super

  Si `a` est une instance de `super`, alors `super(B, obj).m()` recherche `obj.__class__.__mro__` pour la classe de base `A` immédiatement avant `B` puis invoque le descripteur avec l’appel suivant : `A.__dict__['m'].__get__(obj, obj.__class__)`.

Pour des liaisons avec des instances, la priorité à l’invocation du descripteur dépend des méthodes que le descripteur a définies. Un descripteur peut définir n’importe quelle combinaison de `__get__()`, `__set__()` et `__delete__()`. S’il ne définit pas `__get__()`, alors accéder à l’attribut retourne l’objet descripteur lui-même sauf s’il existe une valeur dans le dictionnaire de l’objet instance. Si le descripteur définit `__set__()` ou `__delete__()`, c’est un descripteur de données ; s’il ne définit aucune méthode, c’est un descripteur hors-donnée. Normalement, les descripteurs de données définissent à la fois `__get__()` et `__set__()`, alors que les descripteurs hors-données définissent seulement la méthode `__get__()`. Les descripteurs de données qui définissent `__set__()` et `__get__()` sont toujours prioritaires face à une redéfinition du dictionnaire de l’instance. En revanche, les descripteurs hors-données peuvent être shuntés par les instances.

Les méthodes Python (y compris `staticmethod()` et `classmethod()`) sont implémentées comme des descripteurs hors-donnée. De la même manière, les instances peuvent redéfinir et surcharger les méthodes. Ceci permet à chaque instance d’avoir un comportement qui diffère des autres instances de la même classe.

La fonction `property()` est implémentée en tant que descripteur de données. Ainsi, les instances ne peuvent pas surcharger le comportement d’une propriété.

#### 3.4.2.4. `__slots__`

By default, instances of both old and new-style classes have a dictionary for attribute storage. This wastes space for objects having very few instance variables. The space consumption can become acute when creating large numbers of instances.

The default can be overridden by defining __slots__ in a new-style class definition. The __slots__ declaration takes a sequence of instance variables and reserves just enough space in each instance to hold a value for each variable. Space is saved because __dict__ is not created for each instance.

`__slots__`

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

  Nouveau dans la version 2.2.

Note sur l’utilisation de __slots__

- When inheriting from a class without __slots__, the __dict__ attribute of that class will always be accessible, so a __slots__ definition in the subclass is meaningless.

- Sans variable __dict__, les instances ne peuvent pas assigner de nouvelles variables (non listées dans la définition de __slots__). Les tentatives d’assignation sur un nom de variable non listé lève `AttributeError`. Si l’assignation dynamique de nouvelles variables est nécessaire, ajoutez `'__dict__'` à la séquence de chaînes dans la déclaration __slots__.

  Modifié dans la version 2.3: Previously, adding `'__dict__'` to the __slots__ declaration would not enable the assignment of new attributes not specifically listed in the sequence of instance variable names.

- Sans variable __weakref__ pour chaque instance, les classes qui définissent __slots__ ne gèrent pas les références faibles vers leurs instances. Si vous avez besoin de gérer des références faibles, ajoutez `'__weakref__'` à la séquence de chaînes dans la déclaration de __slots__.

  Modifié dans la version 2.3: Previously, adding `'__weakref__'` to the __slots__ declaration would not enable support for weak references.

- Les __slots__ sont implémentés au niveau de la classe en créant des descripteurs (Implémentation de descripteurs) pour chaque nom de variable. Ainsi, les attributs de classe ne peuvent pas être utilisés pour des valeurs par défaut aux variables d’instances définies par __slots__ ; sinon, l’attribut de classe surchargerait l’assignation par descripteur.

- The action of a __slots__ declaration is limited to the class where it is defined. As a result, subclasses will have a __dict__ unless they also define __slots__ (which must only contain names of any additional slots).

- Si une classe définit un slot déjà défini dans une classe de base, la variable d’instance définie par la classe de base est inaccessible (sauf à utiliser le descripteur de la classe de base directement). Cela rend la signification du programme indéfinie. Dans le futur, une vérification sera ajoutée pour empêcher cela.

- Nonempty __slots__ does not work for classes derived from « variable-length » built-in types such as `long`, `str` and `tuple`.

- Tout itérable qui n’est pas une chaîne peut être assigné à un __slots__. Les tableaux de correspondance peuvent aussi être utilisés ; cependant, dans le futur, des significations spéciales pourraient être associées à chacune des clés.

- Les assignations de __class__ ne fonctionnent que si les deux classes ont le même __slots__.

  Modifié dans la version 2.6: Previously, __class__ assignment raised an error if either new or old class had __slots__.

### 3.4.3. Personnalisation de la création de classes

By default, new-style classes are constructed using `type()`. A class definition is read into a separate namespace and the value of class name is bound to the result of `type(name, bases, dict)`.

When the class definition is read, if __metaclass__ is defined then the callable assigned to it will be called instead of `type()`. This allows classes or functions to be written which monitor or alter the class creation process:

- Modifying the class dictionary prior to the class being created.

- Returning an instance of another class – essentially performing the role of a factory function.

These steps will have to be performed in the metaclass’s `__new__()` method – `type.__new__()` can then be called from this method to create a class with different properties. This example adds a new element to the class dictionary before creating the class:

    class metacls(type):
        def __new__(mcs, name, bases, dict):
            dict['foo'] = 'metacls was here'
            return type.__new__(mcs, name, bases, dict)

You can of course also override other class methods (or add new methods); for example defining a custom `__call__()` method in the metaclass allows custom behavior when the class is called, e.g. not always creating a new instance.

`__metaclass__`

  This variable can be any callable accepting arguments for `name`, `bases`, and `dict`. Upon class creation, the callable is used instead of the built-in `type()`.

  Nouveau dans la version 2.2.

The appropriate metaclass is determined by the following precedence rules:

- If `dict['__metaclass__']` exists, it is used.

- Otherwise, if there is at least one base class, its metaclass is used (this looks for a __class__ attribute first and if not found, uses its type).

- Otherwise, if a global variable named __metaclass__ exists, it is used.

- Otherwise, the old-style, classic metaclass (types.ClassType) is used.

The potential uses for metaclasses are boundless. Some ideas that have been explored including logging, interface checking, automatic delegation, automatic property creation, proxies, frameworks, and automatic resource locking/synchronization.

### 3.4.4. Personnalisation des instances et vérification des sous-classes

Nouveau dans la version 2.6.

Les méthodes suivantes sont utilisées pour surcharger le comportement par défaut des fonctions natives `isinstance()` et `issubclass()`.

En particulier, la méta-classe `abc.ABCMeta` implémente ces méthodes pour autoriser l’ajout de classes de base abstraites (ABC pour Abstract Base Classes en anglais) en tant que « classes de base virtuelles » pour toute classe ou type (y compris les types natifs).

`class.``__instancecheck__`(self, instance)

  Renvoie `True` si instance doit être considérée comme une instance (directe ou indirecte) de class. Si elle est définie, est elle appelée pour implémenter `isinstance(instance, class)`.

`class.``__subclasscheck__`(self, subclass)

  Renvoie `True` si subclass doit être considérée comme une sous-classe (directe ou indirecte) de class. Si elle est définie, appelée pour implémenter `issubclass(subclass, class)`.

Notez que ces méthodes sont recherchées dans le type (la méta-classe) d’une classe. Elles ne peuvent pas être définies en tant que méthodes de classe dans la classe réelle. C’est cohérent avec la recherche des méthodes spéciales qui sont appelées pour les instances, sauf qu’ici l’instance est elle-même une classe.

Voir aussi

PEP 3119 – Introduction aux classes de bases abstraites

  Inclut la spécification pour la personnalisation du comportement de `isinstance()` et `issubclass()` à travers `__instancecheck__()` et `__subclasscheck__()`, avec comme motivation pour cette fonctionnalité l’ajout les classes de base abstraites (voir le module `abc`) au langage.

### 3.4.5. Émulation d’objets appelables

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

  Appelée quand l’instance est « appelée » en tant que fonction ; si la méthode est définie, `x(arg1, arg2, ...)` est un raccourci pour `x.__call__(arg1, arg2, ...)`.

### 3.4.6. Émulation de types conteneurs

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. (For backwards compatibility, the method `__getslice__()` (see below) can also be defined to handle simple, but not extended slices.) It is also recommended that mappings provide the methods `keys()`, `values()`, `items()`, `has_key()`, `get()`, `clear()`, `setdefault()`, `iterkeys()`, `itervalues()`, `iteritems()`, `pop()`, `popitem()`, `copy()`, and `update()` behaving similar to those for Python’s standard dictionary objects. The `UserDict` module provides a `DictMixin` 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 `__coerce__()` or 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 be equivalent of `has_key()`; 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 be the same as `iterkeys()`; for sequences, it should iterate through the values.

`object.``__len__`(self)

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

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

`object.``__getitem__`(self, key)

  Appelée pour implémenter l’évaluation de `self[key]`. Pour les types séquences, les clés autorisées sont les entiers et les objets tranches (slice). Notez que l’interprétation spéciale des indices négatifs (si la classe souhaite émuler un type séquence) est du ressort de la méthode `__getitem__()`. Si key n’est pas du bon type, une `TypeError` peut être levée ; si la valeur est en dehors de l’ensemble des indices de la séquence (après interprétation éventuelle des valeurs négatives), une `IndexError` doit être levée. Pour les tableaux de correspondances, si key n’existe pas dans le conteneur, une `KeyError` doit être levée.

  Note

  `for` s’attend à ce qu’une `IndexError` soit levée en cas d’indice illégal afin de détecter correctement la fin de la séquence.

`object.``__setitem__`(self, key, value)

  Appelée pour implémenter l’assignation à `self[key]`. La même note que pour `__getitem__()` s’applique. Elle ne doit être implémentée que pour les tableaux de correspondances qui autorisent les modifications de valeurs des clés, ceux pour lesquels on peut ajouter de nouvelles clés ou, pour les séquences, celles dont les éléments peuvent être remplacés. Les mêmes exceptions que pour la méthode `__getitem__()` doivent être levées en cas de mauvaises valeurs de clés.

`object.``__delitem__`(self, key)

  Appelée pour implémenter la suppression de `self[key]`. La même note que pour `__getitem__()` s’applique. Elle ne doit être implémentée que pour les tableaux de correspondances qui autorisent les suppressions de clés ou pour les séquences dont les éléments peuvent être supprimés de la séquence. Les mêmes exceptions que pour la méthode `__getitem__()` doivent être levées en cas de mauvaises valeurs de clés.

`object.``__missing__`(self, key)

  Appelée par `dict`.`__getitem__()` pour implémenter `self[key]` dans les sous-classes de dictionnaires lorsque la clé n’est pas dans le dictionnaire.

`object.``__iter__`(self)

  This method is called when an iterator is required for a container. This method should return a new iterator object that can iterate over all the objects in the container. For mappings, it should iterate over the keys of the container, and should also be made available as the method `iterkeys()`.

  Les objets itérateurs doivent aussi implémenter cette méthode ; ils doivent alors se renvoyer eux-mêmes. Pour plus d’information sur les objets itérateurs, lisez Les types itérateurs.

`object.``__reversed__`(self)

  Appelée (si elle existe) par la fonction native `reversed()` pour implémenter l’itération en sens inverse. Elle doit renvoyer un nouvel objet itérateur qui itère sur tous les objets du conteneur en sens inverse.

  Si la méthode `__reversed__()` n’est pas fournie, la fonction native `reversed()` se replie sur le protocole de séquence (`__len__()` et `__getitem__()`). Les objets qui connaissent le protocole de séquence ne doivent fournir `__reversed__()` que si l’implémentation qu’ils proposent est plus efficace que celle de `reversed()`.

  Nouveau dans la version 2.6.

Les opérateurs de tests d’appartenance (`in` et `not in`) sont normalement implémentés comme des itérations sur la séquence. Cependant, les objets conteneurs peuvent fournir les méthodes spéciales suivantes avec une implémentation plus efficace, qui ne requièrent d’ailleurs pas que l’objet soit une séquence.

`object.``__contains__`(self, item)

  Appelée pour implémenter les opérateurs de test d’appartenance. Elle doit renvoyer `True` si item est dans self et `False` sinon. Pour les tableaux de correspondances, seules les clés sont considérées (pas les valeurs des paires clés-valeurs).

  Pour les objets qui ne définissent pas `__contains__()`, les tests d’appartenance essaient d’abord d’itérer avec `__iter__()` puis avec le vieux protocole d’itération sur les séquences via `__getitem__()`, reportez-vous à cette section dans la référence du langage.

### 3.4.7. Additional methods for emulation of sequence types

The following optional methods can be defined to further emulate sequence objects. Immutable sequences methods should at most only define `__getslice__()`; mutable sequences might define all three methods.

`object.``__getslice__`(self, i, j)

  Obsolète depuis la version 2.0: Support slice objects as parameters to the `__getitem__()` method. (However, built-in types in CPython currently still implement `__getslice__()`. Therefore, you have to override it in derived classes when implementing slicing.)

  Called to implement evaluation of `self[i:j]`. The returned object should be of the same type as self. Note that missing i or j in the slice expression are replaced by zero or `sys.maxsize`, respectively. If negative indexes are used in the slice, the length of the sequence is added to that index. If the instance does not implement the `__len__()` method, an `AttributeError` is raised. No guarantee is made that indexes adjusted this way are not still negative. Indexes which are greater than the length of the sequence are not modified. If no `__getslice__()` is found, a slice object is created instead, and passed to `__getitem__()` instead.

`object.``__setslice__`(self, i, j, sequence)

  Called to implement assignment to `self[i:j]`. Same notes for i and j as for `__getslice__()`.

  This method is deprecated. If no `__setslice__()` is found, or for extended slicing of the form `self[i:j:k]`, a slice object is created, and passed to `__setitem__()`, instead of `__setslice__()` being called.

`object.``__delslice__`(self, i, j)

  Called to implement deletion of `self[i:j]`. Same notes for i and j as for `__getslice__()`. This method is deprecated. If no `__delslice__()` is found, or for extended slicing of the form `self[i:j:k]`, a slice object is created, and passed to `__delitem__()`, instead of `__delslice__()` being called.

Notice that these methods are only invoked when a single slice with a single colon is used, and the slice method is available. For slice operations involving extended slice notation, or in absence of the slice methods, `__getitem__()`, `__setitem__()` or `__delitem__()` is called with a slice object as argument.

The following example demonstrate how to make your program or module compatible with earlier versions of Python (assuming that methods `__getitem__()`, `__setitem__()` and `__delitem__()` support slice objects as arguments):

    class MyClass:
        ...
        def __getitem__(self, index):
            ...
        def __setitem__(self, index, value):
            ...
        def __delitem__(self, index):
            ...

        if sys.version_info < (2, 0):
            # They won't be defined if version is at least 2.0 final

            def __getslice__(self, i, j):
                return self[max(0, i):max(0, j):]
            def __setslice__(self, i, j, seq):
                self[max(0, i):max(0, j):] = seq
            def __delslice__(self, i, j):
                del self[max(0, i):max(0, j):]
        ...

Note the calls to `max()`; these are necessary because of the handling of negative indices before the `__*slice__()` methods are called. When negative indexes are used, the `__*item__()` methods receive them as provided, but the `__*slice__()` methods get a « cooked » form of the index values. For each negative index value, the length of the sequence is added to the index before calling the method (which may still result in a negative index); this is the customary handling of negative indexes by the built-in sequence types, and the `__*item__()` methods are expected to do this as well. However, since they should already be doing that, negative indexes cannot be passed in; they must be constrained to the bounds of the sequence before being passed to the `__*item__()` methods. Calling `max(0, i)` conveniently returns the proper value.

### 3.4.8. Émulation de types numériques

Les méthodes suivantes peuvent être définies pour émuler des objets numériques. Les méthodes correspondant à des opérations qui ne sont pas autorisées pour la catégorie de nombres considérée (par exemple, les opérations bit à bit pour les nombres qui ne sont pas entiers) doivent être laissées indéfinies.

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

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

  Si l’une de ces méthodes n’autorise pas l’opération avec les arguments donnés, elle doit renvoyer `NotImplemented`.

`object.``__div__`(self, other)
`object.``__truediv__`(self, other)

  The division operator (`/`) is implemented by these methods. The `__truediv__()` method is used when `__future__.division` is in effect, otherwise `__div__()` is used. If only one of these two methods is defined, the object will not support division in the alternate context; `TypeError` will be raised instead.

`object.``__radd__`(self, other)
`object.``__rsub__`(self, other)
`object.``__rmul__`(self, other)
`object.``__rdiv__`(self, other)
`object.``__rtruediv__`(self, other)
`object.``__rfloordiv__`(self, other)
`object.``__rmod__`(self, other)
`object.``__rdivmod__`(self, other)
`object.``__rpow__`(self, other)
`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 and the operands are of different types. 2 For instance, to evaluate the expression `x - y`, where y is an instance of a class that has an `__rsub__()` method, `y.__rsub__(x)` is called if `x.__sub__(y)` returns NotImplemented.

  Notez que la fonction ternaire `pow()` n’essaie pas d’appeler `__rpow__()` (les règles de coercition seraient trop compliquées).

  Note

  Si le type de l’opérande de droite est une sous-classe du type de l’opérande de gauche et que cette sous-classe fournit la méthode symétrique pour l’opération, cette méthode sera appelée avant la méthode originelle de l’opérande gauche. Ce comportement permet à des sous-classes de surcharger les opérations de leurs ancêtres.

`object.``__iadd__`(self, other)
`object.``__isub__`(self, other)
`object.``__imul__`(self, other)
`object.``__idiv__`(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, the augmented assignment falls back to the normal methods. For instance, to execute the statement `x += y`, where x is an instance of a class that has an `__iadd__()` method, `x.__iadd__(y)` is called. If x is an instance of a class that does not define a `__iadd__()` method, `x.__add__(y)` and `y.__radd__(x)` are considered, as with the evaluation of `x + y`.

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

  Appelée pour implémenter les opérations arithmétiques unaires (`-`, `+`, `abs()` et `~`).

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

  Called to implement the built-in functions `complex()`, `int()`, `long()`, and `float()`. Should return a value of the appropriate type.

`object.``__oct__`(self)
`object.``__hex__`(self)

  Called to implement the built-in functions `oct()` and `hex()`. Should return a string value.

`object.``__index__`(self)

  Called to implement `operator.index()`. Also called whenever Python needs an integer object (such as in slicing). Must return an integer (int or long).

  Nouveau dans la version 2.5.

`object.``__coerce__`(self, other)

  Called to implement « mixed-mode » numeric arithmetic. Should either return a 2-tuple containing self and other converted to a common numeric type, or `None` if conversion is impossible. When the common type would be the type of `other`, it is sufficient to return `None`, since the interpreter will also ask the other object to attempt a coercion (but sometimes, if the implementation of the other type cannot be changed, it is useful to do the conversion to the other type here). A return value of `NotImplemented` is equivalent to returning `None`.

### 3.4.9. Coercion rules

This section used to document the rules for coercion. As the language has evolved, the coercion rules have become hard to document precisely; documenting what one version of one particular implementation does is undesirable. Instead, here are some informal guidelines regarding coercion. In Python 3, coercion will not be supported.

- If the left operand of a % operator is a string or Unicode object, no coercion takes place and the string formatting operation is invoked instead.

- It is no longer recommended to define a coercion operation. Mixed-mode operations on types that don’t define coercion pass the original arguments to the operation.

- New-style classes (those derived from `object`) never invoke the `__coerce__()` method in response to a binary operator; the only time `__coerce__()` is invoked is when the built-in function `coerce()` is called.

- For most intents and purposes, an operator that returns `NotImplemented` is treated the same as one that is not implemented at all.

- Below, `__op__()` and `__rop__()` are used to signify the generic method names corresponding to an operator; `__iop__()` is used for the corresponding in-place operator. For example, for the operator “`+`”, `__add__()` and `__radd__()` are used for the left and right variant of the binary operator, and `__iadd__()` for the in-place variant.

- For objects x and y, first `x.__op__(y)` is tried. If this is not implemented or returns `NotImplemented`, `y.__rop__(x)` is tried. If this is also not implemented or returns `NotImplemented`, a `TypeError` exception is raised. But see the following exception:

- Exception to the previous item: if the left operand is an instance of a built-in type or a new-style class, and the right operand is an instance of a proper subclass of that type or class and overrides the base’s `__rop__()` method, the right operand’s `__rop__()` method is tried before the left operand’s `__op__()` method.

  This is done so that a subclass can completely override binary operators. Otherwise, the left operand’s `__op__()` method would always accept the right operand: when an instance of a given class is expected, an instance of a subclass of that class is always acceptable.

- When either operand type defines a coercion, this coercion is called before that type’s `__op__()` or `__rop__()` method is called, but no sooner. If the coercion returns an object of a different type for the operand whose coercion is invoked, part of the process is redone using the new object.

- When an in-place operator (like “`+=`”) is used, if the left operand implements `__iop__()`, it is invoked without any coercion. When the operation falls back to `__op__()` and/or `__rop__()`, the normal coercion rules apply.

- In `x + y`, if x is a sequence that implements sequence concatenation, sequence concatenation is invoked.

- In `x * y`, if one operand is a sequence that implements sequence repetition, and the other is an integer (`int` or `long`), sequence repetition is invoked.

- Rich comparisons (implemented by methods `__eq__()` and so on) never use coercion. Three-way comparison (implemented by `__cmp__()`) does use coercion under the same conditions as other binary operations use it.

- In the current implementation, the built-in numeric types `int`, `long`, `float`, and `complex` do not use coercion. All these types implement a `__coerce__()` method, for use by the built-in `coerce()` function.

  Modifié dans la version 2.7: The complex type no longer makes implicit calls to the `__coerce__()` method for mixed-type binary arithmetic operations.

### 3.4.10. Gestionnaire de contexte With

Nouveau dans la version 2.5.

Un gestionnaire de contexte est un objet qui met en place un contexte prédéfini au moment de l’exécution de l’instruction `with`. Le gestionnaire de contexte gère l’entrée et la sortie de ce contexte d’exécution pour tout un bloc de code. Les gestionnaires de contextes sont normalement invoqués en utilisant une instruction `with` (décrite dans la section L’instruction with), mais ils peuvent aussi être directement invoqués par leurs méthodes.

Les utilisations classiques des gestionnaires de contexte sont la sauvegarde et la restauration d’états divers, le verrouillage et le déverrouillage de ressources, la fermeture de fichiers ouverts, etc.

Pour plus d’informations sur les gestionnaires de contexte, lisez Le type gestionnaire de contexte.

`object.``__enter__`(self)

  Entre dans le contexte d’exécution relatif à cet objet. L’instruction `with` lie la valeur de retour de cette méthode à une (ou plusieurs) cible spécifiée par la clause `as` de l’instruction, si elle est spécifiée.

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

  Sort du contexte d’exécution relatif à cet objet. Les paramètres décrivent l’exception qui a causé la sortie du contexte. Si l’on sort du contexte sans exception, les trois arguments sont à `None`.

  Si une exception est indiquée et que la méthode souhaite supprimer l’exception (c’est-à-dire qu’elle ne veut pas que l’exception soit propagée), elle doit renvoyer `True`. Sinon, l’exception est traitée normalement à la sortie de cette méthode.

  Notez qu’une méthode `__exit__()` ne doit pas lever à nouveau l’exception qu’elle reçoit ; c’est du ressort de l’appelant.

Voir aussi

PEP 343 - The « with » statement

  La spécification, les motivations et des exemples de l’instruction `with` en Python.

### 3.4.11. Special method lookup for old-style classes

For old-style classes, special methods are always looked up in exactly the same way as any other method or attribute. This is the case regardless of whether the method is being looked up explicitly as in `x.__getitem__(i)` or implicitly as in `x[i]`.

This behaviour means that special methods may exhibit different behaviour for different instances of a single old-style class if the appropriate special attributes are set differently:

    >>> class C:
    ...     pass
    ...
    >>> c1 = C()
    >>> c2 = C()
    >>> c1.__len__ = lambda: 5
    >>> c2.__len__ = lambda: 9
    >>> len(c1)
    5
    >>> len(c2)
    9

### 3.4.12. Special method lookup for new-style classes

For new-style classes, implicit invocations of special methods are only guaranteed to work correctly if defined on an object’s type, not in the object’s instance dictionary. That behaviour is the reason why the following code raises an exception (unlike the equivalent example with old-style classes):

    >>> class C(object):
    ...     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 raison de ce comportement vient de certaines méthodes spéciales telles que `__hash__()` et `__repr__()` qui sont implémentées par tous les objets, y compris les objets types. Si la recherche effectuée par ces méthodes utilisait le processus normal de recherche, elles ne fonctionneraient pas si on les appelait sur l’objet type lui-même :

    >>> 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

Essayer d’invoquer une méthode non liée d’une classe de cette manière est parfois appelé « confusion de méta-classe » et se contourne en shuntant l’instance lors de la recherche des méthodes spéciales :

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

En plus de shunter les attributs des instances pour fonctionner correctement, la recherche des méthodes spéciales implicites shunte aussi la méthode `__getattribute__()` même dans la méta-classe de l’objet :

    >>> 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

En shuntant le mécanisme de `__getattribute__()` de cette façon, cela permet d’optimiser la vitesse de l’interpréteur moyennant une certaine manœuvre dans la gestion des méthodes spéciales (la méthode spéciale doit être définie sur l’objet classe lui-même afin d’être invoquée de manière cohérente par l’interpréteur).

Notes

1

  Il est possible, dans certains cas, de changer le type d’un objet, sous certaines conditions. Cependant, ce n’est généralement pas une bonne idée car cela peut conduire à un comportement très étrange si ce n’est pas géré correctement.

2

  Pour des opérandes de même type, on considère que si la méthode originelle (telle que `__add__()`) échoue, l’opération n’est pas autorisée et donc la méthode symétrique n’est pas appelée.