5. Expressions
**************

Ce chapitre explique la signification des éléments des expressions en
Python.

**Notes sur la syntaxe :** dans ce chapitre et le suivant, nous
utilisons la notation BNF étendue pour décrire la syntaxe, pas
l’analyse lexicale. Quand une règle de syntaxe est de la forme

   name ::= othername

et qu’aucune sémantique n’est donnée, la sémantique de "name" est la
même que celle de "othername".


5.1. Conversions arithmétiques
==============================

When a description of an arithmetic operator below uses the phrase «
the numeric arguments are converted to a common type, » the arguments
are coerced using the coercion rules listed at  Coercion rules.  If
both arguments are standard numeric types, the following coercions are
applied:

* Si l’un des deux arguments est du type nombre complexe, l’autre
  est converti en nombre complexe ;

* sinon, si l’un des arguments est un nombre à virgule flottante,
  l’autre est converti en nombre à virgule flottante ;

* otherwise, if either argument is a long integer, the other is
  converted to long integer;

* otherwise, both must be plain integers and no conversion is
  necessary.

Some additional rules apply for certain operators (e.g., a string left
argument to the “%” operator). Extensions can define their own
coercions.


5.2. Atomes
===========

Atoms are the most basic elements of expressions.  The simplest atoms
are identifiers or literals.  Forms enclosed in reverse quotes or in
parentheses, brackets or braces are also categorized syntactically as
atoms.  The syntax for atoms is:

   atom      ::= identifier | literal | enclosure
   enclosure ::= parenth_form | list_display
                 | generator_expression | dict_display | set_display
                 | string_conversion | yield_atom


5.2.1. Identifiants (noms)
--------------------------

Un identifiant qui apparaît en tant qu’atome est un nom. Lisez la
section Identifiants et mots-clés pour la définition lexicale et la
section Noms et liaisons pour la documentation sur les noms et les
liaisons afférentes.

Quand un nom est lié à un objet, l’évaluation de l’atome produit cet
objet. Quand le nom n’est pas lié, toute tentative de l’évaluer lève
une exception "NameError".

**Transformation des noms privés :** lorsqu’un identificateur qui
apparaît textuellement dans la définition d’une classe commence par
deux (ou plus) caractères de soulignement et ne se termine pas par
deux (ou plus) caractères de soulignement, il est considéré comme un
*nom privé <private name>* de cette classe. Les noms privés sont
transformés en une forme plus longue avant que le code ne soit généré
pour eux. La transformation insère le nom de la classe, avec les
soulignés enlevés et un seul souligné inséré devant le nom.  Par
exemple, l’identificateur "__spam" apparaissant dans une classe nommée
"Ham" est transformé en "_Ham__spam". Cette transformation est
indépendante du contexte syntaxique dans lequel l’identificateur est
utilisé. Si le nom transformé est extrêmement long (plus de 255
caractères), l’implémentation peut le tronquer. Si le nom de la classe
est constitué uniquement de traits de soulignement, aucune
transformation n’est effectuée.


5.2.2. Littéraux
----------------

Python supports string literals and various numeric literals:

   literal ::= stringliteral | integer | longinteger
               | floatnumber | imagnumber

Evaluation of a literal yields an object of the given type (string,
integer, long integer, floating point number, complex number) with the
given value.  The value may be approximated in the case of floating
point and imaginary (complex) literals.  See section Littéraux for
details.

Tous les littéraux sont de types immuables et donc l’identifiant de
l’objet est moins important que sa valeur. Des évaluations multiples
de littéraux avec la même valeur (soit la même occurrence dans le
texte du programme, soit une autre occurrence) résultent dans le même
objet ou un objet différent avec la même valeur.


5.2.3. Formes parenthésées
--------------------------

Une forme parenthésée est une liste d’expressions (cette liste est en
fait optionnelle) placée à l’intérieur de parenthèses :

   parenth_form ::= "(" [expression_list] ")"

Une liste d’expressions entre parenthèses produit ce que la liste de
ces expressions produirait : si la liste contient au moins une
virgule, elle produit un n-uplet (type *tuple*) ; sinon, elle produit
l’expression elle-même (qui constitue donc elle-même la liste
d’expressions).

Une paire de parenthèses vide produit un objet *tuple* vide. Comme les
*tuples* sont immuables, la règle pour les littéraux s’applique
(c’est-à-dire que deux occurrences du *tuple* vide peuvent, ou pas,
produire le même objet).

Notez que les *tuples* ne sont pas créés par les parenthèses mais par
l’utilisation de la virgule. L’exception est le tuple vide, pour
lequel les parenthèses *sont requises* (autoriser que « rien » ne soit
pas parenthésé dans les expressions aurait généré des ambigüités et
aurait permis à certaines coquilles de passer inaperçu).


5.2.4. Agencements de listes
----------------------------

Un agencement de liste est une suite (possiblement vide) d’expressions
à l’intérieur de crochets :

   list_display        ::= "[" [expression_list | list_comprehension] "]"
   list_comprehension  ::= expression list_for
   list_for            ::= "for" target_list "in" old_expression_list [list_iter]
   old_expression_list ::= old_expression [("," old_expression)+ [","]]
   old_expression      ::= or_test | old_lambda_expr
   list_iter           ::= list_for | list_if
   list_if             ::= "if" old_expression [list_iter]

A list display yields a new list object.  Its contents are specified
by providing either a list of expressions or a list comprehension.
When a comma-separated list of expressions is supplied, its elements
are evaluated from left to right and placed into the list object in
that order.  When a list comprehension is supplied, it consists of a
single expression followed by at least one "for" clause and zero or
more "for" or "if" clauses.  In this case, the elements of the new
list are those that would be produced by considering each of the "for"
or "if" clauses a block, nesting from left to right, and evaluating
the expression to produce a list element each time the innermost block
is reached [1].


5.2.5. Displays for sets and dictionaries
-----------------------------------------

For constructing a set or a dictionary Python provides special syntax
called « displays », each of them in two flavors:

* soit le contenu du conteneur est listé explicitement,

* soit il est calculé à l’aide de la combinaison d’une boucle et
  d’instructions de filtrage, appelée une *compréhension* (dans le
  sens de ce qui sert à définir un concept, par opposition à
  *extension*).

Les compréhensions sont constituées des éléments de syntaxe communs
suivants :

   comprehension ::= expression comp_for
   comp_for      ::= "for" target_list "in" or_test [comp_iter]
   comp_iter     ::= comp_for | comp_if
   comp_if       ::= "if" expression_nocond [comp_iter]

Une compréhension est constituée par une seule expression suivie par
au moins une clause "for" et zéro ou plus clauses "for" ou "if". Dans
ce cas, les éléments du nouveau conteneur sont ceux qui auraient été
produits si l’on avait considéré toutes les clauses "for" ou "if"
comme des blocs, imbriqués de la gauche vers la droite, et évalué
l’expression pour produire un élément à chaque fois que le bloc le
plus imbriqué était atteint.

Note that the comprehension is executed in a separate scope, so names
assigned to in the target list don’t « leak » in the enclosing scope.


5.2.6. Générateurs (expressions)
--------------------------------

Une expression générateur est une notation concise pour un générateur,
entourée de parenthèses :

   generator_expression ::= "(" expression comp_for ")"

Une expression générateur produit un nouvel objet générateur. Sa
syntaxe est la même que celle des compréhensions, sauf qu’elle est
entourée de parenthèses au lieu de crochets ou d’accolades.

Variables used in the generator expression are evaluated lazily when
the "__next__()" method is called for generator object (in the same
fashion as normal generators).  However, the leftmost "for" clause is
immediately evaluated, so that an error produced by it can be seen
before any other possible error in the code that handles the generator
expression.  Subsequent "for" clauses cannot be evaluated immediately
since they may depend on the previous "for" loop. For example: "(x*y
for x in range(10) for y in bar(x))".

The parentheses can be omitted on calls with only one argument.  See
section Appels for the detail.


5.2.7. Agencements de dictionnaires
-----------------------------------

Un agencement de dictionnaire est une série (possiblement vide) de
couples clés-valeurs entourée par des accolades :

   dict_display       ::= "{" [key_datum_list | dict_comprehension] "}"
   key_datum_list     ::= key_datum ("," key_datum)* [","]
   key_datum          ::= expression ":" expression
   dict_comprehension ::= expression ":" expression comp_for

Un agencement de dictionnaire produit un nouvel objet dictionnaire.

Si une séquence (dont les éléments sont séparés par des virgules) de
couples clés-valeurs est fournie, les couples sont évalués de la
gauche vers la droite pour définir les entrées du dictionnaire :
chaque objet clé est utilisé comme clé dans le dictionnaire pour
stocker la donnée correspondante. Cela signifie que vous pouvez
spécifier la même clé plusieurs fois dans la liste des couples clés-
valeurs et, dans ce cas, la valeur finalement stockée dans le
dictionnaire est la dernière donnée.

Une compréhension de dictionnaire, au contraire des compréhensions de
listes ou d’ensembles, requiert deux expressions séparées par une
virgule et suivies par les clauses usuelles « for » et « if ». Quand
la compréhension est exécutée, les éléments clés-valeurs sont insérés
dans le nouveau dictionnaire dans l’ordre dans lequel ils sont
produits.

Les restrictions relatives aux types des clés sont données dans la
section Hiérarchie des types standards (pour résumer, le type de la
clé doit être *hachable*, ce qui exclut tous les objets muables). Les
collisions entre les clés dupliquées ne sont pas détectées ; la
dernière valeur (celle qui apparaît le plus à droite dans
l’agencement) stockée prévaut pour une clé donnée.


5.2.8. Agencements d’ensembles
------------------------------

Un agencement d’ensemble (type *set*) est délimité par des accolades
et se distingue de l’agencement d’un dictionnaire par le fait qu’il
n’y a pas de « deux points » ":" pour séparer les clés et les valeurs
:

   set_display ::= "{" (expression_list | comprehension) "}"

Un agencement d’ensemble produit un nouvel objet ensemble muable, le
contenu étant spécifié soit par une séquence d’expression, soit par
une compréhension. Quand une liste (dont les éléments sont séparés par
des virgules) est fournie, ses éléments sont évalués de la gauche vers
la droite et ajoutés à l’objet ensemble. Quand une compréhension est
fournie, l’ensemble est construit à partir des éléments produits par
la compréhension.

Un ensemble vide ne peut pas être construit par "{}" ; cette écriture
construit un dictionnaire vide.


5.2.9. String conversions
-------------------------

A string conversion is an expression list enclosed in reverse (a.k.a.
backward) quotes:

   string_conversion ::= "`" expression_list "`"

A string conversion evaluates the contained expression list and
converts the resulting object into a string according to rules
specific to its type.

If the object is a string, a number, "None", or a tuple, list or
dictionary containing only objects whose type is one of these, the
resulting string is a valid Python expression which can be passed to
the built-in function "eval()" to yield an expression with the same
value (or an approximation, if floating point numbers are involved).

(In particular, converting a string adds quotes around it and converts
« funny » characters to escape sequences that are safe to print.)

Recursive objects (for example, lists or dictionaries that contain a
reference to themselves, directly or indirectly) use "..." to indicate
a recursive reference, and the result cannot be passed to "eval()" to
get an equal value ("SyntaxError" will be raised instead).

The built-in function "repr()" performs exactly the same conversion in
its argument as enclosing it in parentheses and reverse quotes does.
The built-in function "str()" performs a similar but more user-
friendly conversion.


5.2.10. Expressions "yield"
---------------------------

   yield_atom       ::= "(" yield_expression ")"
   yield_expression ::= "yield" [expression_list]

Nouveau dans la version 2.5.

The "yield" expression is only used when defining a generator
function, and can only be used in the body of a function definition.
Using a "yield" expression in a function definition is sufficient to
cause that definition to create a generator function instead of a
normal function.

When a generator function is called, it returns an iterator known as a
generator.  That generator then controls the execution of a generator
function. The execution starts when one of the generator’s methods is
called.  At that time, the execution proceeds to the first "yield"
expression, where it is suspended again, returning the value of
"expression_list" to generator’s caller.  By suspended we mean that
all local state is retained, including the current bindings of local
variables, the instruction pointer, and the internal evaluation stack.
When the execution is resumed by calling one of the generator’s
methods, the function can proceed exactly as if the "yield" expression
was just another external call. The value of the "yield" expression
after resuming depends on the method which resumed the execution.

All of this makes generator functions quite similar to coroutines;
they yield multiple times, they have more than one entry point and
their execution can be suspended.  The only difference is that a
generator function cannot control where should the execution continue
after it yields; the control is always transferred to the generator’s
caller.


5.2.10.1. Méthodes des générateurs-itérateurs
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

Cette sous-section décrit les méthodes des générateurs-itérateurs.
Elles peuvent être utilisées pour contrôler l’exécution des fonctions
générateurs.

Notez que l’appel à une méthode ci-dessous d’un générateur alors que
le générateur est déjà en cours d’exécution lève une exception
"ValueError".

generator.next()

   Starts the execution of a generator function or resumes it at the
   last executed "yield" expression.  When a generator function is
   resumed with a "next()" method, the current "yield" expression
   always evaluates to "None".  The execution then continues to the
   next "yield" expression, where the generator is suspended again,
   and the value of the "expression_list" is returned to "next()"”s
   caller. If the generator exits without yielding another value, a
   "StopIteration" exception is raised.

generator.send(value)

   Resumes the execution and « sends » a value into the generator
   function.  The "value" argument becomes the result of the current
   "yield" expression.  The "send()" method returns the next value
   yielded by the generator, or raises "StopIteration" if the
   generator exits without yielding another value. When "send()" is
   called to start the generator, it must be called with "None" as the
   argument, because there is no "yield" expression that could receive
   the value.

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

   Raises an exception of type "type" at the point where generator was
   paused, and returns the next value yielded by the generator
   function.  If the generator exits without yielding another value, a
   "StopIteration" exception is raised.  If the generator function
   does not catch the passed-in exception, or raises a different
   exception, then that exception propagates to the caller.

generator.close()

   Raises a "GeneratorExit" at the point where the generator function
   was paused.  If the generator function then raises "StopIteration"
   (by exiting normally, or due to already being closed) or
   "GeneratorExit" (by not catching the exception), close returns to
   its caller.  If the generator yields a value, a "RuntimeError" is
   raised.  If the generator raises any other exception, it is
   propagated to the caller.  "close()" does nothing if the generator
   has already exited due to an exception or normal exit.

Voici un exemple simple qui montre le comportement des générateurs et
des fonctions générateurs :

   >>> def echo(value=None):
   ...     print "Execution starts when 'next()' is called for the first time."
   ...     try:
   ...         while True:
   ...             try:
   ...                 value = (yield value)
   ...             except Exception, e:
   ...                 value = e
   ...     finally:
   ...         print "Don't forget to clean up when 'close()' is called."
   ...
   >>> generator = echo(1)
   >>> print generator.next()
   Execution starts when 'next()' is called for the first time.
   1
   >>> print generator.next()
   None
   >>> print generator.send(2)
   2
   >>> generator.throw(TypeError, "spam")
   TypeError('spam',)
   >>> generator.close()
   Don't forget to clean up when 'close()' is called.

Voir aussi:

  **PEP 342** – Coroutines *via* des générateurs améliorés
     Proposition d’améliorer l’API et la syntaxe des générateurs, de
     manière à pouvoir les utiliser comme de simples coroutines.


5.3. Primaires
==============

Les primaires (*primary* dans la grammaire formelle ci-dessous)
représentent les opérations qui se lient au plus proche dans le
langage. Leur syntaxe est :

   primary ::= atom | attributeref | subscription | slicing | call


5.3.1. Références à des attributs
---------------------------------

Une référence à un attribut (*attributeref* dans la grammaire formelle
ci-dessous) est une primaire suivie par un point et un nom :

   attributeref ::= primary "." identifier

The primary must evaluate to an object of a type that supports
attribute references, e.g., a module, list, or an instance.  This
object is then asked to produce the attribute whose name is the
identifier.  If this attribute is not available, the exception
"AttributeError" is raised. Otherwise, the type and value of the
object produced is determined by the object.  Multiple evaluations of
the same attribute reference may yield different objects.


5.3.2. Sélections
-----------------

Une sélection (*subscription* dans la grammaire formelle ci-dessous)
désigne un élément dans un objet séquence (chaîne, n-uplet ou liste)
ou tableau de correspondances (dictionnaire) :

   subscription ::= primary "[" expression_list "]"

The primary must evaluate to an object of a sequence or mapping type.

Si la primaire est un tableau de correspondances, la liste
d’expressions (*expression_list* dans la grammaire formelle ci-
dessous) doit pouvoir être évaluée comme un objet dont la valeur est
une des clés du tableau de correspondances et la sélection désigne la
valeur qui correspond à cette clé (la liste d’expressions est un
n-uplet sauf si elle comporte exactement un élément).

If the primary is a sequence, the expression list must evaluate to a
plain integer.  If this value is negative, the length of the sequence
is added to it (so that, e.g., "x[-1]" selects the last item of "x".)
The resulting value must be a nonnegative integer less than the number
of items in the sequence, and the subscription selects the item whose
index is that value (counting from zero).

Les éléments des chaînes sont des caractères. Un caractère n’est pas
un type en tant que tel, c’est une chaîne de longueur un.


5.3.3. Tranches
---------------

Une tranche (*slicing* dans la grammaire formelle ci-dessous)
sélectionne un intervalle d’éléments d’un objet séquence (par exemple
une chaîne, un n-uplet ou une liste, respectivement les types
*string*, *tuple* et *list*). Les tranches peuvent être utilisées
comme des expressions ou des cibles dans les assignations ou les
instructions "del". La syntaxe est la suivante :

   slicing          ::= simple_slicing | extended_slicing
   simple_slicing   ::= primary "[" short_slice "]"
   extended_slicing ::= primary "[" slice_list "]"
   slice_list       ::= slice_item ("," slice_item)* [","]
   slice_item       ::= expression | proper_slice | ellipsis
   proper_slice     ::= short_slice | long_slice
   short_slice      ::= [lower_bound] ":" [upper_bound]
   long_slice       ::= short_slice ":" [stride]
   lower_bound      ::= expression
   upper_bound      ::= expression
   stride           ::= expression
   ellipsis         ::= "..."

There is ambiguity in the formal syntax here: anything that looks like
an expression list also looks like a slice list, so any subscription
can be interpreted as a slicing.  Rather than further complicating the
syntax, this is disambiguated by defining that in this case the
interpretation as a subscription takes priority over the
interpretation as a slicing (this is the case if the slice list
contains no proper slice nor ellipses).  Similarly, when the slice
list has exactly one short slice and no trailing comma, the
interpretation as a simple slicing takes priority over that as an
extended slicing.

The semantics for a simple slicing are as follows.  The primary must
evaluate to a sequence object.  The lower and upper bound expressions,
if present, must evaluate to plain integers; defaults are zero and the
"sys.maxint", respectively.  If either bound is negative, the
sequence’s length is added to it.  The slicing now selects all items
with index *k* such that "i <= k < j" where *i* and *j* are the
specified lower and upper bounds.  This may be an empty sequence.  It
is not an error if *i* or *j* lie outside the range of valid indexes
(such items don’t exist so they aren’t selected).

The semantics for an extended slicing are as follows.  The primary
must evaluate to a mapping object, and it is indexed with a key that
is constructed from the slice list, as follows.  If the slice list
contains at least one comma, the key is a tuple containing the
conversion of the slice items; otherwise, the conversion of the lone
slice item is the key.  The conversion of a slice item that is an
expression is that expression.  The conversion of an ellipsis slice
item is the built-in "Ellipsis" object.  The conversion of a proper
slice is a slice object (see section Hiérarchie des types standards)
whose "start", "stop" and "step" attributes are the values of the
expressions given as lower bound, upper bound and stride,
respectively, substituting "None" for missing expressions.


5.3.4. Appels
-------------

Un appel (*call* dans la grammaire ci-dessous) appelle un objet
appelable (par exemple, une *fonction*) avec, possiblement, une liste
d”*arguments* :

   call                 ::= primary "(" [argument_list [","]
            | expression genexpr_for] ")"
   argument_list        ::= positional_arguments ["," keyword_arguments]
                       ["," "*" expression] ["," keyword_arguments]
                       ["," "**" expression]
                     | keyword_arguments ["," "*" expression]
                       ["," "**" expression]
                     | "*" expression ["," keyword_arguments] ["," "**" expression]
                     | "**" expression
   positional_arguments ::= expression ("," expression)*
   keyword_arguments    ::= keyword_item ("," keyword_item)*
   keyword_item         ::= identifier "=" expression

A trailing comma may be present after the positional and keyword
arguments but does not affect the semantics.

The primary must evaluate to a callable object (user-defined
functions, built-in functions, methods of built-in objects, class
objects, methods of class instances, and certain class instances
themselves are callable; extensions may define additional callable
object types).  All argument expressions are evaluated before the call
is attempted.  Please refer to section Définition de fonctions for the
syntax of formal *parameter* lists.

Si des arguments par mots-clés sont présents, ils sont d’abord
convertis en arguments positionnels, comme suit. Pour commencer, une
liste de *slots* vides est créée pour les paramètres formels. S’il y a
N arguments positionnels, ils sont placés dans les N premiers *slots*.
Ensuite, pour chaque argument par mot-clé, l’identifiant est utilisé
pour déterminer le *slot* correspondant (si l’identifiant est le même
que le nom du premier paramètre formel, le premier *slot* est utilisé,
et ainsi de suite). Si le *slot* est déjà rempli, une exception
"TypeError" est levée. Sinon, la valeur de l’argument est placée dans
le *slot*, ce qui le remplit (même si l’expression est "None", cela
remplit le *slot*). Quand tous les arguments ont été traités, les
*slots* qui sont toujours vides sont remplis avec la valeur par défaut
correspondante dans la définition de la fonction (les valeurs par
défaut sont calculées, une seule fois, lorsque la fonction est définie
; ainsi, un objet mutable tel qu’une liste ou un dictionnaire utilisé
en tant valeur par défaut sera partagé entre tous les appels qui ne
spécifient pas de valeur d argument pour ce *slot* ; on évite
généralement de faire ça). S’il reste des *slots* pour lesquels aucune
valeur par défaut n’est définie, une exception "TypeError" est levée.
Sinon, la liste des *slots* remplie est utilisée en tant que liste des
arguments pour l’appel.

Une implémentation peut fournir des fonctions natives dont les
paramètres positionnels n’ont pas de nom, même s’ils sont « nommés »
pour les besoins de la documentation. Ils ne peuvent donc pas être
spécifiés par mot-clé. En CPython, les fonctions implémentées en C qui
utilisent "PyArg_ParseTuple()" pour analyser leurs arguments en font
partie.

S’il y a plus d’arguments positionnels que de *slots* de paramètres
formels, une exception "TypeError" est levée, à moins qu’un paramètre
formel n’utilise la syntaxe "*identifier" ; dans ce cas, le paramètre
formel reçoit un n-uplet contenant les arguments positionnels en
supplément (ou un n-uplet vide s’il n’y avait pas d’arguments
positionnel en trop).

Si un argument par mot-clé ne correspond à aucun nom de paramètre
formel, une exception "TypeError" est levée, à moins qu’un paramètre
formel n’utilise la syntaxe "**identifier" ; dans ce cas, le paramètre
formel reçoit un dictionnaire contenant les arguments par mot-clé en
trop (en utilisant les mots-clés comme clés et les arguments comme
valeurs pour ce dictionnaire), ou un (nouveau) dictionnaire vide s’il
n’y a pas d’argument par mot-clé en trop.

If the syntax "*expression" appears in the function call, "expression"
must evaluate to an iterable.  Elements from this iterable are treated
as if they were additional positional arguments; if there are
positional arguments *x1*, …, *xN*, and "expression" evaluates to a
sequence *y1*, …, *yM*, this is equivalent to a call with M+N
positional arguments *x1*, …, *xN*, *y1*, …, *yM*.

A consequence of this is that although the "*expression" syntax may
appear *after* some keyword arguments, it is processed *before* the
keyword arguments (and the "**expression" argument, if any – see
below).  So:

   >>> def f(a, b):
   ...     print a, b
   ...
   >>> f(b=1, *(2,))
   2 1
   >>> f(a=1, *(2,))
   Traceback (most recent call last):
     File "<stdin>", line 1, in <module>
   TypeError: f() got multiple values for keyword argument 'a'
   >>> f(1, *(2,))
   1 2

Il est inhabituel que les syntaxes d’arguments par mots-clés et
"*expression" soient utilisés simultanément dans un même appel, ce qui
fait que la confusion reste hypothétique.

If the syntax "**expression" appears in the function call,
"expression" must evaluate to a mapping, the contents of which are
treated as additional keyword arguments.  In the case of a keyword
appearing in both "expression" and as an explicit keyword argument, a
"TypeError" exception is raised.

Formal parameters using the syntax "*identifier" or "**identifier"
cannot be used as positional argument slots or as keyword argument
names.  Formal parameters using the syntax "(sublist)" cannot be used
as keyword argument names; the outermost sublist corresponds to a
single unnamed argument slot, and the argument value is assigned to
the sublist using the usual tuple assignment rules after all other
parameter processing is done.

Un appel renvoie toujours une valeur, possiblement "None", à moins
qu’il ne lève une exception. La façon dont celle valeur est calculée
dépend du type de l’objet appelable.

Si c’est —

une fonction définie par l’utilisateur :
   le bloc de code de la fonction est exécuté, il reçoit la liste des
   arguments. La première chose que le bloc de code fait est de lier
   les paramètres formels aux arguments ; ceci est décrit dans la
   section Définition de fonctions. Quand le bloc de code exécute
   l’instruction "return", cela spécifie la valeur de retour de
   l’appel de la fonction.

une fonction ou une méthode native :
   le résultat dépend de l’interpréteur ; lisez Fonctions natives pour
   une description des fonctions et méthodes natives.

un objet classe :
   une nouvelle instance de cette classe est renvoyée.

une méthode d’instance de classe :
   la fonction correspondante définie par l’utilisateur est appelée,
   avec la liste d’arguments qui est plus grande d’un élément que la
   liste des arguments de l’appel : l’instance est placée en tête des
   arguments.

une instance de classe :
   la classe doit définir une méthode "__call__()" ; l’effet est le
   même que si cette méthode était appelée.


5.4. L’opérateur puissance
==========================

L’opérateur puissance est plus prioritaire que les opérateurs unaires
sur sa gauche ; il est moins prioritaire que les opérateurs unaires
sur sa droite. La syntaxe est :

   power ::= primary ["**" u_expr]

Ainsi, dans une séquence sans parenthèse de puissance et d’opérateurs
unaires, les opérateurs sont évalués de droite à gauche (ceci ne
contraint pas l’ordre d’évaluation des opérandes) : "-1**2" donne
"-1".

The power operator has the same semantics as the built-in "pow()"
function, when called with two arguments: it yields its left argument
raised to the power of its right argument.  The numeric arguments are
first converted to a common type.  The result type is that of the
arguments after coercion.

With mixed operand types, the coercion rules for binary arithmetic
operators apply. For int and long int operands, the result has the
same type as the operands (after coercion) unless the second argument
is negative; in that case, all arguments are converted to float and a
float result is delivered. For example, "10**2" returns "100", but
"10**-2" returns "0.01". (This last feature was added in Python 2.2.
In Python 2.1 and before, if both arguments were of integer types and
the second argument was negative, an exception was raised).

Raising "0.0" to a negative power results in a "ZeroDivisionError".
Raising a negative number to a fractional power results in a
"ValueError".


5.5. Arithmétique unaire et opérations sur les bits
===================================================

Toute l’arithmétique unaire et les opérations sur les bits ont la même
priorité :

   u_expr ::= power | "-" u_expr | "+" u_expr | "~" u_expr

L’opérateur unaire "-" (moins) produit l’opposé de son argument
numérique.

L’opérateur unaire "+" (plus) produit son argument numérique inchangé.

The unary "~" (invert) operator yields the bitwise inversion of its
plain or long integer argument.  The bitwise inversion of "x" is
defined as "-(x+1)".  It only applies to integral numbers.

Dans ces trois cas, si l’argument n’est pas du bon type, une exception
"TypeError" est levée.


5.6. Opérations arithmétiques binaires
======================================

Les opérations arithmétiques binaires suivent les conventions pour les
priorités. Notez que certaines de ces opérations s’appliquent aussi à
des types non numériques. À part l’opérateur puissance, il n’y a que
deux niveaux, le premier pour les opérateurs multiplicatifs et le
second pour les opérateurs additifs :

   m_expr ::= u_expr | m_expr "*" u_expr | m_expr "//" u_expr | m_expr "/" u_expr
              | m_expr "%" u_expr
   a_expr ::= m_expr | a_expr "+" m_expr | a_expr "-" m_expr

The "*" (multiplication) operator yields the product of its arguments.
The arguments must either both be numbers, or one argument must be an
integer (plain or long) and the other must be a sequence. In the
former case, the numbers are converted to a common type and then
multiplied together.  In the latter case, sequence repetition is
performed; a negative repetition factor yields an empty sequence.

The "/" (division) and "//" (floor division) operators yield the
quotient of their arguments.  The numeric arguments are first
converted to a common type. Plain or long integer division yields an
integer of the same type; the result is that of mathematical division
with the “floor” function applied to the result. Division by zero
raises the "ZeroDivisionError" exception.

L’opérateur "%" (modulo) produit le reste de la division entière du
premier argument par le second. Les arguments numériques sont d’abord
convertis vers un type commun. Un zéro en second argument lève une
exception "ZeroDivisionError". Les arguments peuvent être des nombres
à virgule flottante, par exemple "3.14%0.7" vaut "0.34" (puisque
"3.14" égale "4*0.7+0.34"). L’opérateur modulo produit toujours un
résultat du même signe que le second opérande (ou zéro) ; la valeur
absolue du résultat est strictement inférieure à la valeur absolue du
second opérande [2].

The integer division and modulo operators are connected by the
following identity: "x == (x/y)*y + (x%y)".  Integer division and
modulo are also connected with the built-in function "divmod()":
"divmod(x, y) == (x/y, x%y)".  These identities don’t hold for
floating point numbers; there similar identities hold approximately
where "x/y" is replaced by "floor(x/y)" or "floor(x/y) - 1" [3].

In addition to performing the modulo operation on numbers, the "%"
operator is also overloaded by string and unicode objects to perform
string formatting (also known as interpolation). The syntax for string
formatting is described in the Python Library Reference, section
String Formatting Operations.

Obsolète depuis la version 2.3: The floor division operator, the
modulo operator, and the "divmod()" function are no longer defined for
complex numbers.  Instead, convert to a floating point number using
the "abs()" function if appropriate.

The "+" (addition) operator yields the sum of its arguments. The
arguments must either both be numbers or both sequences of the same
type.  In the former case, the numbers are converted to a common type
and then added together.  In the latter case, the sequences are
concatenated.

L’opérateur "-" (soustraction) produit la différence entre ses
arguments. Les arguments numériques sont d’abord convertis vers un
type commun.


5.7. Opérations de décalage
===========================

Les opérations de décalage sont moins prioritaires que les opérations
arithmétiques :

   shift_expr ::= a_expr | shift_expr ( "<<" | ">>" ) a_expr

These operators accept plain or long integers as arguments.  The
arguments are converted to a common type.  They shift the first
argument to the left or right by the number of bits given by the
second argument.

A right shift by *n* bits is defined as division by "pow(2, n)".  A
left shift by *n* bits is defined as multiplication with "pow(2, n)".
Negative shift counts raise a "ValueError" exception.

Note: Dans l’implémentation actuelle, l’opérande de droite doit être
  au maximum "sys.maxsize". Si l’opérande de droite est plus grand que
  "sys.maxsize", une exception  "OverflowError" est levée.


5.8. Opérations binaires bit à bit
==================================

Chacune des trois opérations binaires bit à bit possède une priorité
différente :

   and_expr ::= shift_expr | and_expr "&" shift_expr
   xor_expr ::= and_expr | xor_expr "^" and_expr
   or_expr  ::= xor_expr | or_expr "|" xor_expr

The "&" operator yields the bitwise AND of its arguments, which must
be plain or long integers.  The arguments are converted to a common
type.

The "^" operator yields the bitwise XOR (exclusive OR) of its
arguments, which must be plain or long integers.  The arguments are
converted to a common type.

The "|" operator yields the bitwise (inclusive) OR of its arguments,
which must be plain or long integers.  The arguments are converted to
a common type.


5.9. Comparaisons
=================

Au contraire du C, toutes les opérations de comparaison en Python
possèdent la même priorité, qui est plus faible que celle des
opérations arithmétiques, décalages ou binaires bit à bit. Toujours
contrairement au C, les expressions telles que "a < b < c" sont
interprétées comme elles le seraient conventionnellement en
mathématiques :

   comparison    ::= or_expr ( comp_operator or_expr )*
   comp_operator ::= "<" | ">" | "==" | ">=" | "<=" | "<>" | "!="
                     | "is" ["not"] | ["not"] "in"

Les comparaisons produisent des valeurs booléennes : "True" ou
"False".

Les comparaisons peuvent être enchaînées arbitrairement, par exemple
"x < y <= z" est équivalent à "x < y and y <= z", sauf que "y" est
évalué seulement une fois (mais dans les deux cas, "z" n’est pas
évalué du tout si "x < y" s’avère être faux).

Formellement, si *a*, *b*, *c*, …, *y*, *z* sont des expressions et
*op1*, *op2*, …, *opN* sont des opérateurs de comparaison, alors "a
op1 b op2 c ... y opN z" est équivalent à "a op1 b and b op2 c and ...
y opN z", sauf que chaque expression est évaluée au maximum une fois.

Notez que "a op1 b op2 c" n’implique aucune comparaison entre *a* et
*c*. Ainsi, par exemple, "x < y > z" est parfaitement légal (mais
peut-être pas très élégant).

The forms "<>" and "!=" are equivalent; for consistency with C, "!="
is preferred; where "!=" is mentioned below "<>" is also accepted.
The "<>" spelling is considered obsolescent.


5.9.1. Value comparisons
------------------------

The operators "<", ">", "==", ">=", "<=", and "!=" compare the values
of two objects.  The objects do not need to have the same type.

Chapter Objets, valeurs et types states that objects have a value (in
addition to type and identity).  The value of an object is a rather
abstract notion in Python: For example, there is no canonical access
method for an object’s value.  Also, there is no requirement that the
value of an object should be constructed in a particular way, e.g.
comprised of all its data attributes. Comparison operators implement a
particular notion of what the value of an object is.  One can think of
them as defining the value of an object indirectly, by means of their
comparison implementation.

Types can customize their comparison behavior by implementing a
"__cmp__()" method or *rich comparison methods* like "__lt__()",
described in Personnalisation de base.

The default behavior for equality comparison ("==" and "!=") is based
on the identity of the objects.  Hence, equality comparison of
instances with the same identity results in equality, and equality
comparison of instances with different identities results in
inequality.  A motivation for this default behavior is the desire that
all objects should be reflexive (i.e. "x is y" implies "x == y").

The default order comparison ("<", ">", "<=", and ">=") gives a
consistent but arbitrary order.

(This unusual definition of comparison was used to simplify the
definition of operations like sorting and the "in" and "not in"
operators. In the future, the comparison rules for objects of
different types are likely to change.)

The behavior of the default equality comparison, that instances with
different identities are always unequal, may be in contrast to what
types will need that have a sensible definition of object value and
value-based equality.  Such types will need to customize their
comparison behavior, and in fact, a number of built-in types have done
that.

The following list describes the comparison behavior of the most
important built-in types.

* Numbers of built-in numeric types (Numeric Types — int, float,
  long, complex) and of the standard library types
  "fractions.Fraction" and "decimal.Decimal" can be compared within
  and across their types, with the restriction that complex numbers do
  not support order comparison.  Within the limits of the types
  involved, they compare mathematically (algorithmically) correct
  without loss of precision.

* Strings (instances of "str" or "unicode") compare
  lexicographically using the numeric equivalents (the result of the
  built-in function "ord()") of their characters. [4] When comparing
  an 8-bit string and a Unicode string, the 8-bit string is converted
  to Unicode.  If the conversion fails, the strings are considered
  unequal.

* Instances of "tuple" or "list" can be compared only within each of
  their types.  Equality comparison across these types results in
  unequality, and ordering comparison across these types gives an
  arbitrary order.

  These sequences compare lexicographically using comparison of
  corresponding elements, whereby reflexivity of the elements is
  enforced.

  In enforcing reflexivity of elements, the comparison of collections
  assumes that for a collection element "x", "x == x" is always true.
  Based on that assumption, element identity is compared first, and
  element comparison is performed only for distinct elements.  This
  approach yields the same result as a strict element comparison
  would, if the compared elements are reflexive.  For non-reflexive
  elements, the result is different than for strict element
  comparison.

  Lexicographical comparison between built-in collections works as
  follows:

  * For two collections to compare equal, they must be of the same
    type, have the same length, and each pair of corresponding
    elements must compare equal (for example, "[1,2] == (1,2)" is
    false because the type is not the same).

  * Collections are ordered the same as their first unequal elements
    (for example, "cmp([1,2,x], [1,2,y])" returns the same as
    "cmp(x,y)").  If a corresponding element does not exist, the
    shorter collection is ordered first (for example, "[1,2] <
    [1,2,3]" is true).

* Mappings (instances of "dict") compare equal if and only if they
  have equal *(key, value)* pairs. Equality comparison of the keys and
  values enforces reflexivity.

  Outcomes other than equality are resolved consistently, but are not
  otherwise defined. [5]

* Most other objects of built-in types compare unequal unless they
  are the same object; the choice whether one object is considered
  smaller or larger than another one is made arbitrarily but
  consistently within one execution of a program.

User-defined classes that customize their comparison behavior should
follow some consistency rules, if possible:

* Equality comparison should be reflexive. In other words, identical
  objects should compare equal:

     "x is y" implies "x == y"

* Comparison should be symmetric. In other words, the following
  expressions should have the same result:

     "x == y" and "y == x"

     "x != y" and "y != x"

     "x < y" and "y > x"

     "x <= y" and "y >= x"

* Comparison should be transitive. The following (non-exhaustive)
  examples illustrate that:

     "x > y and y > z" implies "x > z"

     "x < y and y <= z" implies "x < z"

* Inverse comparison should result in the boolean negation. In other
  words, the following expressions should have the same result:

     "x == y" and "not x != y"

     "x < y" and "not x >= y" (for total ordering)

     "x > y" and "not x <= y" (for total ordering)

  The last two expressions apply to totally ordered collections (e.g.
  to sequences, but not to sets or mappings). See also the
  "total_ordering()" decorator.

* The "hash()" result should be consistent with equality. Objects
  that are equal should either have the same hash value, or be marked
  as unhashable.

Python does not enforce these consistency rules.


5.9.2. Membership test operations
---------------------------------

The operators "in" and "not in" test for membership.  "x in s"
evaluates to "True" if *x* is a member of *s*, and "False" otherwise.
"x not in s" returns the negation of "x in s".  All built-in sequences
and set types support this as well as dictionary, for which "in" tests
whether the dictionary has a given key. For container types such as
list, tuple, set, frozenset, dict, or collections.deque, the
expression "x in y" is equivalent to "any(x is e or x == e for e in
y)".

For the string and bytes types, "x in y" is "True" if and only if *x*
is a substring of *y*.  An equivalent test is "y.find(x) != -1".
Empty strings are always considered to be a substring of any other
string, so """ in "abc"" will return "True".

For user-defined classes which define the "__contains__()" method, "x
in y" returns "True" if "y.__contains__(x)" returns a true value, and
"False" otherwise.

For user-defined classes which do not define "__contains__()" but do
define "__iter__()", "x in y" is "True" if some value "z" with "x ==
z" is produced while iterating over "y".  If an exception is raised
during the iteration, it is as if "in" raised that exception.

Lastly, the old-style iteration protocol is tried: if a class defines
"__getitem__()", "x in y" is "True" if and only if there is a non-
negative integer index *i* such that "x == y[i]", and all lower
integer indices do not raise "IndexError" exception. (If any other
exception is raised, it is as if "in" raised that exception).

L’opérateur  "not in" est défini comme produisant le contraire de
"in".


5.9.3. Identity comparisons
---------------------------

The operators "is" and "is not" test for object identity: "x is y" is
true if and only if *x* and *y* are the same object.  "x is not y"
yields the inverse truth value. [6]


5.10. Opérations booléennes
===========================

   or_test  ::= and_test | or_test "or" and_test
   and_test ::= not_test | and_test "and" not_test
   not_test ::= comparison | "not" not_test

In the context of Boolean operations, and also when expressions are
used by control flow statements, the following values are interpreted
as false: "False", "None", numeric zero of all types, and empty
strings and containers (including strings, tuples, lists,
dictionaries, sets and frozensets).  All other values are interpreted
as true.  (See the "__nonzero__()" special method for a way to change
this.)

L’opérateur "not" produit "True" si son argument est faux, "False"
sinon.

L’expression "x and y" commence par évaluer *x* ; si *x* est faux, sa
valeur est renvoyée ; sinon, *y* est évalué et la valeur résultante
est renvoyée.

L’expression "x or y" commence par évaluer *x* ; si *x* est vrai, sa
valeur est renvoyée ; sinon, *y* est évalué et la valeur résultante
est renvoyée.

(Note that neither "and" nor "or" restrict the value and type they
return to "False" and "True", but rather return the last evaluated
argument. This is sometimes useful, e.g., if "s" is a string that
should be replaced by a default value if it is empty, the expression
"s or 'foo'" yields the desired value.  Because "not" has to invent a
value anyway, it does not bother to return a value of the same type as
its argument, so e.g., "not 'foo'" yields "False", not "''".)


5.11. Conditional Expressions
=============================

Nouveau dans la version 2.5.

   conditional_expression ::= or_test ["if" or_test "else" expression]
   expression             ::= conditional_expression | lambda_expr

Les expressions conditionnelles (parfois appelées « opérateur ternaire
») sont les moins prioritaires de toutes les opérations Python.

The expression "x if C else y" first evaluates the condition, *C*
(*not* *x*); if *C* is true, *x* is evaluated and its value is
returned; otherwise, *y* is evaluated and its value is returned.

Voir la **PEP 308** pour plus de détails sur les expressions
conditionnelles.


5.12. Expressions lambda
========================

   lambda_expr     ::= "lambda" [parameter_list]: expression
   old_lambda_expr ::= "lambda" [parameter_list]: old_expression

Lambda expressions (sometimes called lambda forms) have the same
syntactic position as expressions.  They are a shorthand to create
anonymous functions; the expression "lambda parameters: expression"
yields a function object.  The unnamed object behaves like a function
object defined with

   def <lambda>(parameters):
       return expression

See section Définition de fonctions for the syntax of parameter lists.
Note that functions created with lambda expressions cannot contain
statements.


5.13. Listes d’expressions
==========================

   expression_list ::= expression ( "," expression )* [","]

An expression list containing at least one comma yields a tuple.  The
length of the tuple is the number of expressions in the list.  The
expressions are evaluated from left to right.

La virgule finale est nécessaire pour créer un singleton (c’est-à-dire
un n-uplet composé d’un seul élément) : elle est optionnelle dans tous
les autres cas. Une expression seule sans virgule finale ne crée pas
un n-uplet mais produit la valeur de cette expression (pour créer un
*tuple* vide, utilisez une paire de parenthèses vide : "()").


5.14. Ordre d’évaluation
========================

Python evaluates expressions from left to right. Notice that while
evaluating an assignment, the right-hand side is evaluated before the
left-hand side.

Dans les lignes qui suivent, les expressions sont évaluées suivant
l’ordre arithmétique de leurs suffixes :

   expr1, expr2, expr3, expr4
   (expr1, expr2, expr3, expr4)
   {expr1: expr2, expr3: expr4}
   expr1 + expr2 * (expr3 - expr4)
   expr1(expr2, expr3, *expr4, **expr5)
   expr3, expr4 = expr1, expr2


5.15. Priorités des opérateurs
==============================

The following table summarizes the operator precedences in Python,
from lowest precedence (least binding) to highest precedence (most
binding). Operators in the same box have the same precedence.  Unless
the syntax is explicitly given, operators are binary.  Operators in
the same box group left to right (except for comparisons, including
tests, which all have the same precedence and chain from left to right
— see section Comparaisons — and exponentiation, which groups from
right to left).

+-------------------------------------------------+---------------------------------------+
| Opérateur                                       | Description                           |
+=================================================+=======================================+
| "lambda"                                        | Expression lambda                     |
+-------------------------------------------------+---------------------------------------+
| "if" – "else"                                   | Expressions conditionnelle            |
+-------------------------------------------------+---------------------------------------+
| "or"                                            | OR (booléen)                          |
+-------------------------------------------------+---------------------------------------+
| "and"                                           | AND (booléen)                         |
+-------------------------------------------------+---------------------------------------+
| "not" "x"                                       | NOT (booléen)                         |
+-------------------------------------------------+---------------------------------------+
| "in", "not in", "is", "is not", "<", "<=", ">", | Comparaisons, y compris les tests     |
| ">=", "<>", "!=", "=="                          | d’appartenance et les tests           |
|                                                 | d’identifiants                        |
+-------------------------------------------------+---------------------------------------+
| "|"                                             | OR (bit à bit)                        |
+-------------------------------------------------+---------------------------------------+
| "^"                                             | XOR (bit à bit)                       |
+-------------------------------------------------+---------------------------------------+
| "&"                                             | AND (bit à bit)                       |
+-------------------------------------------------+---------------------------------------+
| "<<", ">>"                                      | décalages                             |
+-------------------------------------------------+---------------------------------------+
| "+", "-"                                        | Addition et soustraction              |
+-------------------------------------------------+---------------------------------------+
| "*", "/", "//", "%"                             | Multiplication, division, remainder   |
|                                                 | [7]                                   |
+-------------------------------------------------+---------------------------------------+
| "+x", "-x", "~x"                                | NOT (positif, négatif, bit à bit)     |
+-------------------------------------------------+---------------------------------------+
| "**"                                            | Puissance [8]                         |
+-------------------------------------------------+---------------------------------------+
| "x[indice]", "x[indice:indice]",                | indiçage, tranches, appel, référence  |
| "x(arguments...)", "x.attribut"                 | à un attribut                         |
+-------------------------------------------------+---------------------------------------+
| "(expressions...)", "[expressions...]", "{key:  | Binding or tuple display, list        |
| value...}", "`expressions...`"                  | display, dictionary display, string   |
|                                                 | conversion                            |
+-------------------------------------------------+---------------------------------------+

-[ Notes ]-

[1] In Python 2.3 and later releases, a list comprehension « leaks
    » the control variables of each "for" it contains into the
    containing scope.  However, this behavior is deprecated, and
    relying on it will not work in Python 3.

[2] Bien que "abs(x%y) < abs(y)" soit vrai mathématiquement, ce
    n’est pas toujours vrai pour les nombres à virgule flottante en
    raison des arrondis. Par exemple, en supposant que Python tourne
    sur une plateforme où les *float* sont des nombres à double
    précision IEEE 754, afin que "-1e-100 % 1e100" soit du même signe
    que "1e100", le résultat calculé est "-1e-100 + 1e100", qui vaut
    exactement "1e100" dans ce standard. Or, la fonction "math.fmod()"
    renvoie un résultat dont le signe est le signe du premier
    argument, c’est-à-dire "-1e-100" dans ce cas. La meilleure
    approche dépend de l’application.

[3] If x is very close to an exact integer multiple of y, it’s
    possible for "floor(x/y)" to be one larger than "(x-x%y)/y" due to
    rounding.  In such cases, Python returns the latter result, in
    order to preserve that "divmod(x,y)[0] * y + x % y" be very close
    to "x".

[4] The Unicode standard distinguishes between *code points* (e.g.
    U+0041) and *abstract characters* (e.g. « LATIN CAPITAL LETTER A
    »). While most abstract characters in Unicode are only represented
    using one code point, there is a number of abstract characters
    that can in addition be represented using a sequence of more than
    one code point.  For example, the abstract character « LATIN
    CAPITAL LETTER C WITH CEDILLA » can be represented as a single
    *precomposed character* at code position U+00C7, or as a sequence
    of a *base character* at code position U+0043 (LATIN CAPITAL
    LETTER C), followed by a *combining character* at code position
    U+0327 (COMBINING CEDILLA).

    The comparison operators on unicode strings compare at the level
    of Unicode code points. This may be counter-intuitive to humans.
    For example, "u"\u00C7" == u"\u0043\u0327"" is "False", even
    though both strings represent the same abstract character « LATIN
    CAPITAL LETTER C WITH CEDILLA ».

    To compare strings at the level of abstract characters (that is,
    in a way intuitive to humans), use "unicodedata.normalize()".

[5] Earlier versions of Python used lexicographic comparison of
    the sorted (key, value) lists, but this was very expensive for the
    common case of comparing for equality.  An even earlier version of
    Python compared dictionaries by identity only, but this caused
    surprises because people expected to be able to test a dictionary
    for emptiness by comparing it to "{}".

[6] En raison du ramasse-miettes automatique et de la nature
    dynamique des descripteurs, vous pouvez être confronté à un
    comportement semblant bizarre lors de certaines utilisations de
    l’opérateur "is", par exemple si cela implique des comparaisons
    entre des méthodes d’instances ou des constantes. Allez vérifier
    dans la documentation pour plus d’informations.

[7] L’opérateur "%" est aussi utilisé pour formater les chaînes de
    caractères ; il y possède la même priorité.

[8] L’opérateur puissance "**" est moins prioritaire qu’un
    opérateur unaire arithmétique ou bit à bit sur sa droite. Ainsi,
    "2**-1" vaut "0.5".
