# 8. Instructions composées

Les instructions composées contiennent d'autres (groupes d’) instructions ; elles affectent ou contrôlent l'exécution de ces autres instructions d'une manière ou d'une autre. En général, une instruction composée couvre plusieurs lignes bien que, dans sa forme la plus simple, une instruction composée peut tenir sur une seule ligne.

Les instructions `if`, `while` et `for` implémentent les constructions classiques de contrôle de flux. `try` définit des gestionnaires d'exception et du code de nettoyage pour un groupe d'instructions, tandis que l'instruction `with` permet l'exécution de code d'initialisation et de finalisation autour d'un bloc de code. Les définitions de fonctions et de classes sont également, au sens syntaxique, des instructions composées.

Une instruction composée comporte une ou plusieurs « clauses ». Une clause se compose d'un en-tête et d'une « suite ». Les en-têtes des clauses d'une instruction composée particulière sont toutes placées au même niveau d'indentation. Chaque en-tête de clause commence par un mot-clé spécifique et se termine par le caractère deux-points (`:`) ; une suite est un groupe d'instructions contrôlées par une clause ; une suite se compose, après les deux points de l'en-tête, soit d'une ou plusieurs instructions simples séparées par des points-virgules si elles sont sur la même ligne que l'en-tête, soit d'une ou plusieurs instructions en retrait sur les lignes suivantes. Seule cette dernière forme d'une suite peut contenir des instructions composées ; ce qui suit n'est pas licite, principalement parce qu'il ne serait pas clair de savoir à quelle clause `if` se rapporterait une clause `else` placée en fin de ligne :

    if test1: if test2: print(x)

Notez également que le point-virgule se lie plus étroitement que le deux-points dans ce contexte, de sorte que dans l'exemple suivant, soit tous les appels `print()` sont exécutés, soit aucun ne l'est :

    if x < y < z: print(x); print(y); print(z)

En résumé :

    compound_stmt: if_stmt
                   | while_stmt
                   | for_stmt
                   | try_stmt
                   | with_stmt
                   | match_stmt
                   | funcdef
                   | classdef
                   | async_with_stmt
                   | async_for_stmt
                   | async_funcdef
    suite:         stmt_list NEWLINE | NEWLINE INDENT statement+ DEDENT
    statement:     stmt_list NEWLINE | compound_stmt
    stmt_list:     simple_stmt (";" simple_stmt)* [";"]

Notez que ces instructions se terminent toujours par un lexème `NEWLINE` suivi éventuellement d'un `DEDENT`. Notez également que les clauses facultatives qui suivent commencent toujours par un mot-clé qui ne peut pas commencer une instruction. Ainsi, il n'y a pas d'ambiguïté (le problème du `else` dont on ne sait pas à quel `if` il est relié est résolu en Python en exigeant que des instructions `if` imbriquées soient indentées les unes par rapport aux autres).

L'agencement des règles de grammaire dans les sections qui suivent place chaque clause sur une ligne séparée pour plus de clarté.

## 8.1. L'instruction `if`

L'instruction `if` est utilisée pour exécuter des instructions en fonction d'une condition :

    if_stmt: "if" assignment_expression ":" suite
             ("elif" assignment_expression ":" suite)*
             ["else" ":" suite]

Elle sélectionne exactement une des suites en évaluant les expressions une par une jusqu'à ce qu'une soit vraie (voir la section Opérations booléennes pour la définition de vrai et faux) ; ensuite cette suite est exécutée (et aucune autre partie de l'instruction `if` n'est exécutée ou évaluée). Si toutes les expressions sont fausses, la suite de la clause `else`, si elle existe, est exécutée.

## 8.2. L'instruction `while`

L'instruction `while` est utilisée pour exécuter des instructions de manière répétée tant qu'une expression est vraie :

    while_stmt: "while" assignment_expression ":" suite
                ["else" ":" suite]

Python évalue l'expression de manière répétée et, tant qu'elle est vraie, exécute la première suite ; si l'expression est fausse (ce qui peut arriver même lors du premier test), la suite de la clause `else`, si elle existe, est exécutée et la boucle se termine.

Une instruction `break` exécutée dans la première suite termine la boucle sans exécuter la suite de la clause `else`. Une instruction `continue` exécutée dans la première suite saute le reste de la suite et retourne au test de l'expression.

## 8.3. L'instruction `for`

L'instruction `for` est utilisée pour itérer sur les éléments d'une séquence (par exemple une chaîne, un n-uplet ou une liste) ou un autre objet itérable :

    for_stmt: "for" target_list "in" starred_expression_list ":" suite
              ["else" ":" suite]

The `starred_expression_list` expression is evaluated once; it should yield an iterable object. An iterator is created for that iterable. The first item provided by the iterator is then assigned to the target list using the standard rules for assignments (see Les assignations), and the suite is executed. This repeats for each item provided by the iterator. When the iterator is exhausted, the suite in the `else` clause, if present, is executed, and the loop terminates.

Une instruction `break` exécutée dans la première suite termine la boucle sans exécuter la suite de la clause `else`. Une instruction `continue` exécutée dans la première suite saute le reste de la suite et continue avec l'élément suivant, ou avec la clause `else` s'il n'y a pas d'élément suivant.

La boucle `for` effectue des affectations aux variables de la liste cible, ce qui écrase toutes les affectations antérieures de ces variables, y compris celles effectuées dans la suite de la boucle `for` :

    for i in range(10):
        print(i)
        i = 5             # this will not affect the for-loop
                          # because i will be overwritten with the next
                          # index in the range

Les noms dans la liste cible ne sont pas supprimés lorsque la boucle est terminée mais, si la séquence est vide, ils n'auront pas du tout été assignés par la boucle. Petite astuce : le type natif `range()` représente des suites arithmétiques immuables de nombres entiers ; par exemple, itérer sur `range(3)` renvoie successivement les entiers 0, 1 et 2.

Modifié dans la version 3.11: les éléments étoilés sont maintenant autorisés dans l'expression liste.

## 8.4. L'instruction `try`

L'instruction `try` définit les gestionnaires d'exception ou le code de nettoyage pour un groupe d'instructions :

    try_stmt:  try1_stmt | try2_stmt | try3_stmt
    try1_stmt: "try" ":" suite
               ("except" [expression ["as" identifier]] ":" suite)+
               ["else" ":" suite]
               ["finally" ":" suite]
    try2_stmt: "try" ":" suite
               ("except" "*" expression ["as" identifier] ":" suite)+
               ["else" ":" suite]
               ["finally" ":" suite]
    try3_stmt: "try" ":" suite
               "finally" ":" suite

Vous trouvez des informations supplémentaires relatives aux exceptions dans la section Exceptions et, dans la section L'instruction raise, des informations relatives à l'utilisation de l'instruction `raise` pour produire des exceptions.

Modifié dans la version 3.14: Support for optionally dropping grouping parentheses when using multiple exception types. See PEP 758.

### 8.4.1. clause `except`

The `except` clause(s) specify one or more exception handlers. When no exception occurs in the `try` clause, no exception handler is executed. When an exception occurs in the `try` suite, a search for an exception handler is started. This search inspects the `except` clauses in turn until one is found that matches the exception. An expression-less `except` clause, if present, must be last; it matches any exception.

For an `except` clause with an expression, the expression must evaluate to an exception type or a tuple of exception types. Parentheses can be dropped if multiple exception types are provided and the `as` clause is not used. The raised exception matches an `except` clause whose expression evaluates to the class or a non-virtual base class of the exception object, or to a tuple that contains such a class.

Si aucune clause `except` ne correspond à l'exception, la recherche d'un gestionnaire d'exception se poursuit dans le code englobant et dans la pile d'appels. [1]

Si l'évaluation d'une expression dans l'en-tête d'une clause `except` lève une exception, la recherche initiale d'un gestionnaire est annulée et une recherche commence pour la nouvelle exception dans le code englobant et dans la pile d'appels (c'est traité comme si l'instruction `try` avait levé l'exception).

Lorsqu'une clause `except` correspond, l'exception est affectée à la cible précisée après le mot-clé `as` dans cette clause `except`, si cette cible existe, et la suite de clause `except` est exécutée. Toutes les clauses `except` doivent avoir un bloc exécutable. Lorsque la fin de ce bloc est atteinte, l'exécution continue normalement après l'ensemble de l'instruction `try` (cela signifie que si deux gestionnaires imbriqués existent pour la même exception, et que l'exception se produit dans la clause `try` du gestionnaire interne, le gestionnaire externe ne gère pas l'exception).

Lorsqu'une exception a été affectée en utilisant `as cible`, elle est effacée à la fin de la clause `except`. C'est comme si :

    except E as N:
        foo

avait été traduit en :

    except E as N:
        try:
            foo
        finally:
            del N

Cela veut dire que l'exception doit être assignée à un nom différent pour pouvoir s'y référer après la clause `except`. Les exceptions sont effacées parce qu'avec la trace de la pile d'appels qui leur est attachée, elles créent un cycle dans les pointeurs de références (avec le cadre de la pile), ce qui conduit à conserver tous les noms locaux de ce cadre en mémoire jusqu'au passage du ramasse-miettes.

Avant qu'une suite de clauses `except` ne soit exécutée, l'exception est stockée dans le module `sys`, où elle est accessible depuis le corps de la clause `except` en appelant `sys.exception()`. Lorsque vous quittez un gestionnaire d'exceptions, l'exception stockée dans le module `sys` est réinitialisée à sa valeur précédente :

    >>> print(sys.exception())
    None
    >>> try:
    ...     raise TypeError
    ... except:
    ...     print(repr(sys.exception()))
    ...     try:
    ...          raise ValueError
    ...     except:
    ...         print(repr(sys.exception()))
    ...     print(repr(sys.exception()))
    ...
    TypeError()
    ValueError()
    TypeError()
    >>> print(sys.exception())
    None

### 8.4.2. clause `except*`

The `except*` clause(s) specify one or more handlers for groups of exceptions (`BaseExceptionGroup` instances). A `try` statement can have either `except` or `except*` clauses, but not both. The exception type for matching is mandatory in the case of `except*`, so `except*:` is a syntax error. The type is interpreted as in the case of `except`, but matching is performed on the exceptions contained in the group that is being handled. An `TypeError` is raised if a matching type is a subclass of `BaseExceptionGroup`, because that would have ambiguous semantics.

When an exception group is raised in the try block, each `except*` clause splits (see `split()`) it into the subgroups of matching and non-matching exceptions. If the matching subgroup is not empty, it becomes the handled exception (the value returned from `sys.exception()`) and assigned to the target of the `except*` clause (if there is one). Then, the body of the `except*` clause executes. If the non-matching subgroup is not empty, it is processed by the next `except*` in the same manner. This continues until all exceptions in the group have been matched, or the last `except*` clause has run.

After all `except*` clauses execute, the group of unhandled exceptions is merged with any exceptions that were raised or re-raised from within `except*` clauses. This merged exception group propagates on.:

    >>> try:
    ...     raise ExceptionGroup("eg",
    ...         [ValueError(1), TypeError(2), OSError(3), OSError(4)])
    ... except* TypeError as e:
    ...     print(f'caught {type(e)} with nested {e.exceptions}')
    ... except* OSError as e:
    ...     print(f'caught {type(e)} with nested {e.exceptions}')
    ...
    caught <class 'ExceptionGroup'> with nested (TypeError(2),)
    caught <class 'ExceptionGroup'> with nested (OSError(3), OSError(4))
      + Exception Group Traceback (most recent call last):
      |   File "<doctest default[0]>", line 2, in <module>
      |     raise ExceptionGroup("eg",
      |         [ValueError(1), TypeError(2), OSError(3), OSError(4)])
      | ExceptionGroup: eg (1 sub-exception)
      +-+---------------- 1 ----------------
        | ValueError: 1
        +------------------------------------

If the exception raised from the `try` block is not an exception group and its type matches one of the `except*` clauses, it is caught and wrapped by an exception group with an empty message string. This ensures that the type of the target `e` is consistently `BaseExceptionGroup`:

    >>> try:
    ...     raise BlockingIOError
    ... except* BlockingIOError as e:
    ...     print(repr(e))
    ...
    ExceptionGroup('', (BlockingIOError(),))

`break`, `continue` and `return` cannot appear in an `except*` clause.

### 8.4.3. clause `else`

La clause optionnelle `else` n'est exécutée que si l'exécution atteint la fin de la clause `try`, aucune exception n'a été levée, et aucun `return`, `continue`, ou `break` ont étés exécutés. Les exceptions dans la clause `else` ne sont pas gérées par les clauses `except` précédentes.

### 8.4.4. clause `finally`

If `finally` is present, it specifies a 'cleanup' handler. The `try` clause is executed, including any `except` and `else` clauses. If an exception occurs in any of the clauses and is not handled, the exception is temporarily saved. The `finally` clause is executed. If there is a saved exception it is re-raised at the end of the `finally` clause. If the `finally` clause raises another exception, the saved exception is set as the context of the new exception. If the `finally` clause executes a `return`, `break` or `continue` statement, the saved exception is discarded. For example, this function returns 42.

    def f():
        try:
            1/0
        finally:
            return 42

L'information relative à l'exception n'est pas disponible pour le programme pendant l'exécution de la clause `finally`.

Lorsqu'une instruction `return`, `break` ou `continue` est exécutée dans la suite d'une instruction `try` d'une construction `try`…`finally`, la clause `finally` est aussi exécutée « à la sortie ».

The return value of a function is determined by the last `return` statement executed. Since the `finally` clause always executes, a `return` statement executed in the `finally` clause will always be the last one executed. The following function returns 'finally'.

    def foo():
        try:
            return 'try'
        finally:
            return 'finally'

Modifié dans la version 3.8: Avant Python 3.8, une instruction `continue` n'était pas licite dans une clause `finally` en raison d'un problème dans l'implémentation.

Modifié dans la version 3.14: The compiler emits a `SyntaxWarning` when a `return`, `break` or `continue` appears in a `finally` block (see PEP 765).

## 8.5. L'instruction `with`

L'instruction `with` est utilisée pour encapsuler l'exécution d'un bloc avec des méthodes définies par un gestionnaire de contexte (voir la section Gestionnaire de contexte With). Cela permet d'utiliser de manière simple le patron de conception classique `try`…`except`…`finally`.

    with_stmt:          "with" ( "(" with_stmt_contents ","? ")" | with_stmt_contents ) ":" suite
    with_stmt_contents: with_item ("," with_item)*
    with_item:          expression ["as" target]

L'exécution de l'instruction `with` avec un seul « élément » (item dans la grammaire) se déroule comme suit :

1. L'expression de contexte (l'expression donnée dans le `with_item`) est évaluée pour obtenir un gestionnaire de contexte.

2. The context manager's `__enter__()` is loaded for later use.

3. The context manager's `__exit__()` is loaded for later use.

4. The context manager's `__enter__()` method is invoked.

5. If a target was included in the `with` statement, the return value from `__enter__()` is assigned to it.

   Note

   The `with` statement guarantees that if the `__enter__()` method returns without an error, then `__exit__()` will always be called. Thus, if an error occurs during the assignment to the target list, it will be treated the same as an error occurring within the suite would be. See step 7 below.

6. La suite est exécutée.

7. The context manager's `__exit__()` method is invoked. If an exception caused the suite to be exited, its type, value, and traceback are passed as arguments to `__exit__()`. Otherwise, three `None` arguments are supplied.

   If the suite was exited due to an exception, and the return value from the `__exit__()` method was false, the exception is reraised. If the return value was true, the exception is suppressed, and execution continues with the statement following the `with` statement.

   If the suite was exited for any reason other than an exception, the return value from `__exit__()` is ignored, and execution proceeds at the normal location for the kind of exit that was taken.

Le code suivant :

    with EXPRESSION as TARGET:
        SUITE

est sémantiquement équivalent à :

    manager = (EXPRESSION)
    enter = type(manager).__enter__
    exit = type(manager).__exit__
    value = enter(manager)
    hit_except = False

    try:
        TARGET = value
        SUITE
    except:
        hit_except = True
        if not exit(manager, *sys.exc_info()):
            raise
    finally:
        if not hit_except:
            exit(manager, None, None, None)

Avec plus d'un élément, les gestionnaires de contexte sont traités comme si plusieurs instructions `with` étaient imbriquées :

    with A() as a, B() as b:
        SUITE

est sémantiquement équivalent à :

    with A() as a:
        with B() as b:
            SUITE

Vous pouvez aussi écrire des gestionnaires de contexte sur plusieurs lignes pour plus d'un élément si ceux-ci sont placés entre parenthèses. Par exemple :

    with (
        A() as a,
        B() as b,
    ):
        SUITE

Modifié dans la version 3.1: Prise en charge de multiples expressions de contexte.

Modifié dans la version 3.10: prise en charge des parenthèses pour pouvoir écrire l'instruction sur plusieurs lignes.

Voir aussi

PEP 343 — L'instruction `with`

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

## 8.6. L'instruction `match`

Ajouté dans la version 3.10.

L'instruction match est utilisée pour le filtrage par motif. Sa syntaxe est :

    match_stmt:   'match' subject_expr ":" NEWLINE INDENT case_block+ DEDENT
    subject_expr: `!star_named_expression` "," `!star_named_expressions`?
                  | `!named_expression`
    case_block:   'case' patterns [guard] ":" `!block`

Note

cette section utilise les guillemets simples pour désigner les mots-clés ad-hoc.

Le filtrage par motif prend un motif en entrée (`pattern` après `case`) et un champ de recherche (`subject_expr` après `match`). Le motif du filtre (qui peut contenir des sous-motifs de filtrage) est confronté au contenu du champ de recherche. La sortie est composée de :

- un indicateur de réussite ou d'échec pour le filtrage (on peut aussi dire que le motif a réussi ou échoué) ;

- la possibilité de lier les valeurs filtrées à un nom. Les pré-requis sont indiqués plus bas.

Les mots-clés `match` et `case` sont des mots-clés ad-hoc.

Voir aussi

- PEP 634 — Spécifications pour le filtrage par motif

- PEP 636 — Tutoriel pour le filtrage par motif

### 8.6.1. Aperçu

Voici un aperçu du déroulement logique d'un filtrage par motif :

1. L'expression confrontée aux filtres, `subject_expr`, est évaluée pour obtenir la valeur résultante. Si l'expression contient une virgule, un n-uplet est construit en utilisant les règles classiques.

2. Chaque filtre des blocs `case_block` est confronté à la valeur résultante du champ de recherche. Les règles particulières pour la réussite ou l'échec sont décrites plus bas. La confrontation du filtre peut aussi conduire à lier un ou plusieurs noms présents dans le motif. Les règles pour lier les noms des motifs dépendent du type de filtre et sont décrites plus bas. Le nommage effectué lors d'un filtrage par motif qui a réussi persiste à l'extérieur du bloc et le nom peut être utilisé après l'instruction `match`.

   Note

   en cas d'échec de la recherche, certains sous-filtres peuvent avoir réussi. Ne vous fiez pas aux nommages faits lors d'un filtrage qui a échoué. Inversement, ne vous fiez pas aux variables qui restent inchangées après un filtrage infructueux. Le comportement exact dépend de l'implémentation et peut varier. Il s'agit d'un choix intentionnel afin de permettre aux implémentations d'ajouter des optimisations.

3. Si la recherche réussit, la garde correspondante (si elle existe) est évaluée. Dans ce cas, on est sûr que les nommages ont bien eu lieu.

   - Si la garde s'évalue à vrai ou s'il n'y a pas de garde, le `block` à l'intérieur du `case_block` est exécuté.

   - Sinon, le `case_block` est testé comme décrit ci-dessus.

   - S'il n'y a plus de bloc `case_block`, l'instruction est terminée.

Note

l'utilisateur ne doit jamais faire confiance à un filtre en cours d'évaluation. En fonction de l'implémentation, l'interpréteur peut mettre des valeurs en cache ou utiliser des optimisations qui évitent des réévaluations.

Voici un exemple d'instruction de filtrage par motif :

    >>> flag = False
    >>> match (100, 200):
    ...    case (100, 300):  # Mismatch: 200 != 300
    ...        print('Case 1')
    ...    case (100, 200) if flag:  # Successful match, but guard fails
    ...        print('Case 2')
    ...    case (100, y):  # Matches and binds y to 200
    ...        print(f'Case 3, y: {y}')
    ...    case _:  # Pattern not attempted
    ...        print('Case 4, I match anything!')
    ...
    Case 3, y: 200

Dans cet exemple, `if flag` est une garde. Plus de détails sont fournis dans la prochaine section.

### 8.6.2. Gardes

    guard: "if" `!named_expression`

Une garde (`guard` qui fait partie du `case`) doit s'évaluer à vrai pour que le code à l'intérieur du bloc `case` soit exécuté. Elle s'écrit sous la forme du mot-clé `if` suivi d'une expression.

Le déroulement logique d'un bloc `case` qui comprend une garde est le suivant :

1. Vérification que le filtrage dans le bloc `case` est fructueux. Si le filtrage échoue, la garde n'est pas évaluée et on passe au bloc `case` suivant.

2. Si le filtrage est fructueux, évaluation de la garde.

   - Si la garde s'évalue à vrai, le bloc est sélectionné.

   - Si la garde s'évalue à faux, le bloc n'est pas sélectionné.

   - Si une exception est levée lors de l'évaluation de la garde, cette exception est propagée.

Les gardes étant des expressions, il est possible qu'elles aient des effets secondaires. L'ordre d'évaluation des gardes est du premier au dernier bloc `case`, un à la fois, en sautant les blocs `case` dont la recherche de motif échouent. L'évaluation des gardes s'arrête dès qu'un bloc `case` est sélectionné.

### 8.6.3. Bloc `case` attrape-tout

Un bloc `case` attrape-tout est un bloc qui réussit toujours. Une instruction `match` ne peut avoir qu'un seul bloc attrape-tout, et ce doit être le dernier.

Un bloc `case` est considéré attrape-tout s'il n'y a pas de garde et que le motif est attrape-tout. Un motif est attrape-tout si l'on peut déterminer, simplement à partir de sa syntaxe, qu'il correspond toujours. Seuls les motifs suivants sont attrape-tout :

- Les Filtres AS pour lesquels la partie gauche est attrape-tout

- Les Filtres OU contenant au moins un filtre attrape-tout

- Les Filtres de capture

- Les Filtres attrape-tout

- les filtres attrape-tout entre parenthèses

### 8.6.4. Filtres

Note

Cette section utilise des notations grammaticales qui ne font pas partie du standard EBNF :

- la notation `SEP.REGLE+` désigne `REGLE (SEP REGLE)*`

- la notation `!REGLE` désigne la négation logique de l'assertion `REGLE`

La syntaxe générale pour les filtres `patterns` est :

    patterns:       open_sequence_pattern | pattern
    pattern:        as_pattern | or_pattern
    closed_pattern: | literal_pattern
                    | capture_pattern
                    | wildcard_pattern
                    | value_pattern
                    | group_pattern
                    | sequence_pattern
                    | mapping_pattern
                    | class_pattern

Les explications ci-dessous décrivent « en termes simples » ce qu'un modèle fait (merci à Raymond Hettinger pour son document qui a inspiré la plupart des descriptions). Notez que ces descriptions sont purement à fin d'illustration et peuvent ne pas être strictement conformes à l'implémentation sous-jacente. De plus, nous ne couvrons pas toutes les formes valides.

#### 8.6.4.1. Filtres OU

Un filtre OU est composé de deux filtres ou plus séparés par des barres verticales `|`. La syntaxe est :

    or_pattern: "|".closed_pattern+

Seul le dernier sous-filtre peut être attrape-tout et chaque sous-filtre doit être lié au même ensemble de noms pour éviter toute ambigüité.

Un filtre OU confronte chacun des sous-filtres à tour de rôle à la valeur du champ de recherche, jusqu'à ce que l'un d'eux réussisse. Le filtre OU réussit si l'un des sous-filtres a réussi, sinon il échoue.

En termes plus simples, `M1 | M2 | ...` teste le filtre par motif `M1`, s'il échoue il teste le filtre par motif `M2`, réussit immédiatement si l'un d'eux réussit, échoue dans le cas contraire.

#### 8.6.4.2. Filtres AS

Un filtre AS confronte un filtre OU sur la gauche du mot-clé `as` au champ de recherche. La syntaxe est la suivante :

    as_pattern: or_pattern "as" capture_pattern

Si le filtre OU échoue, le filtre AS échoue. Sinon, le filtre AS lie le champ de recherche au nom sur la droite du mot-clé `as` et réussit. `capture_pattern` ne peut pas être un `_`.

En termes simples, `M as NOM` filtre avec le motif `M` et, s'il réussit, définit `NOM = <subject>`.

#### 8.6.4.3. Filtres littéraux

Un filtre littéral effectue une correspondance avec la plupart des littéraux en Python. La syntaxe est la suivante :

    literal_pattern: signed_number
                     | signed_number "+" NUMBER
                     | signed_number "-" NUMBER
                     | strings
                     | "None"
                     | "True"
                     | "False"
    signed_number:   ["-"] NUMBER

The rule `strings` and the token `NUMBER` are defined in the standard Python grammar. Triple-quoted strings are supported. Raw strings and byte strings are supported. f-strings and t-strings are not supported.

Les formes `signed_number '+' NUMBER` et `signed_number '-' NUMBER` permettent d'exprimer des nombres complexes ; vous devez indiquer un nombre réel sur la gauche et un nombre imaginaire sur la droite. Par exemple, `3 + 4j`.

En termes simples, `LITERAL` réussit seulement si `<subject> == LITERAL`. Pour les singletons `None`, `True` et `False`, l'opérateur `is` est utilisé.

#### 8.6.4.4. Filtres de capture

Un filtre de capture lie la valeur du champ de recherche à un nom. La syntaxe est la suivante :

    capture_pattern: !'_' NAME

Un simple caractère souligné `_` n'est pas un filtre de capture (c'est ce que `!'_'` veut dire). C'est le motif pour désigner un filtre attrape-tout (lexème `wilcard_pattern`, voir plus bas).

Dans un filtre donné, un nom ne peut être lié qu'une seule fois. Par exemple, `case x, x: ...` est invalide mais `case [x] | x: ...` est autorisé.

Les filtres de capture réussissent toujours. La portée du lien est conforme aux règles définies pour l'opérateur d'affectation indiquées dans la PEP 572 ; le nom devient une variable locale dans la fonction la plus intérieure à moins qu'il n'y ait une instruction `global` ou `nonlocal` qui s'applique.

En termes simples, `NAME` réussit toujours et définit `NAME = <subject>`.

#### 8.6.4.5. Filtres attrape-tout

Un filtre attrape-tout réussit toujours (quel que soit le champ de recherche) et ne lie aucun nom. La syntaxe est la suivante :

    wildcard_pattern: '_'

`_` est un mot-clé ad-hoc dans un filtre par motif, mais seulement dans un filtre. Ailleurs, c'est un identifiant, comme d'habitude, même à l'intérieur d'une expression champ de recherche de `match`, d'une garde ou d'un bloc `case`.

En termes simples, `_` réussit toujours.

#### 8.6.4.6. Filtres par valeurs

Un filtre par valeur représente une valeur nommée de Python. Sa syntaxe est la suivante :

    value_pattern: attr
    attr:          name_or_attr "." NAME
    name_or_attr:  attr | NAME

Le nom qualifié dans le filtre est recherché en utilisant la méthode de résolution des noms standard de Python. Le filtrage réussit si la valeur trouvée vérifie l'égalité avec la valeur du champ de recherche (en utilisant l'opérateur d'égalité `==`).

En termes plus simples, `NOM1.NOM2` réussit seulement si `<subject> == NOM1.NOM2`

Note

si la même valeur apparaît plusieurs fois dans la même instruction `match`, l'interpréteur peut mettre en cache la première valeur trouvée et la réutiliser plutôt que de refaire une recherche. Ce cache est strictement limité à l'exécution de l'instruction `match` donnée.

#### 8.6.4.7. Filtres de groupes

Un filtre de groupe permet au programmeur de souligner l’intention de regrouper des motifs en plaçant ceux-ci entre parenthèses. À part ça, il n’introduit aucune syntaxe supplémentaire. Sa syntaxe est la suivante :

    group_pattern: "(" pattern ")"

En termes plus simples, `(P)` équivaut à `P`.

#### 8.6.4.8. Filtres de séquences

Un filtre de séquence contient des sous-filtres par motif dont chacun doit correspondre à un élément d’une séquence. La syntaxe est similaire au déballage d’une liste ou d’un n-uplet.

    sequence_pattern:       "[" [maybe_sequence_pattern] "]"
                            | "(" [open_sequence_pattern] ")"
    open_sequence_pattern:  maybe_star_pattern "," [maybe_sequence_pattern]
    maybe_sequence_pattern: ",".maybe_star_pattern+ ","?
    maybe_star_pattern:     star_pattern | pattern
    star_pattern:           "*" (capture_pattern | wildcard_pattern)

Vous pouvez utiliser indifféremment des parenthèses `(...)` ou des crochets `[...]` pour encadrer les filtres à regrouper.

Note

un filtre seul entre parenthèses qui ne se termine pas par une virgule (par exemple `(3 | 4)`) est un filtre de groupe. En revanche, un filtre seul entre crochets (par exemple `[3 | 4]`) reste un filtre de séquence.

Il peut y avoir au plus un sous-filtre étoilé (lexème `star_pattern`) dans un filtre de séquence. Le filtre étoilé peut se trouver à n’importe quelle position. S’il n’y en a pas, le filtre de séquence est un filtre de séquence à longueur fixe, sinon c’est un filtre de séquence à longueur variable.

Voici le déroulement logique d’un filtrage par motif de séquence sur une valeur du champ de recherche :

1. Si la valeur du champ de recherche n’est pas une séquence [2], le filtre de séquence échoue.

2. Si la valeur du champ de recherche est une instance de `str`, `bytes` ou `bytearray`, le filtre de séquence échoue.

3. Les étapes suivantes dépendent de la longueur fixe ou non du filtre de séquence.

   Si le filtre de séquence est de longueur fixe :

   1. Si la longueur de la séquence champ de recherche n’est pas égale au nombre de sous-filtres, le filtre de séquence échoue.

   2. Les sous-filtres de la séquence sont confrontés aux éléments correspondants dans la séquence champ de recherche, de la gauche vers la droite. La recherche de correspondance s’arrête dès qu’un sous-filtre échoue. Si tous les sous-filtres réussissent la confrontation à l’élément du champ de recherche correspondant, le filtre de séquence réussit.

   Sinon, si le filtre de séquence est de longueur variable :

   1. Si la longueur de la séquence champ de recherche est plus petite que le nombre de sous-filtres sans étoile, le filtre de séquence échoue.

   2. Les sous-filtres sans étoile du début sont confrontés aux éléments correspondants comme pour un filtre de séquences de longueur fixe.

   3. Si les étapes précédentes ont réussi, le sous-filtre étoilé correspond à une liste formée des éléments restants du champ de recherche, en excluant les éléments restants qui correspondent à des sous-filtres sans étoile qui suivent le sous-filtre étoilé.

   4. Les sous-filtres sans étoile qui restent sont confrontés aux éléments restants du champ de recherche, comme pour un filtre de séquences de longueur fixe.

   Note

   The length of the subject sequence is obtained via `len()` (i.e. via the `__len__()` protocol). This length may be cached by the interpreter in a similar manner as value patterns.

En termes plus simples, `[M1, M2, M3,` … `, M<N>]` réussit seulement si tout ce qui suit a lieu :

- vérification que `<subject>` est une séquence,

- `len(subject) == <N>`,

- `M1` correspond à `<subject>[0]` (notez que cette correspondance peut lier des noms),

- `M2` correspond à `<subject>[1]` (notez que cette correspondance peut lier des noms),

- et ainsi de suite pour chaque filtre par motif / élément.

#### 8.6.4.9. Filtres associatifs

Un filtre associatif contient un ou plusieurs motifs clé-valeur. La syntaxe est similaire à la construction d’un dictionnaire :

    mapping_pattern:     "{" [items_pattern] "}"
    items_pattern:       ",".key_value_pattern+ ","?
    key_value_pattern:   (literal_pattern | value_pattern) ":" pattern
                         | double_star_pattern
    double_star_pattern: "**" capture_pattern

Un seul sous-filtre doublement étoilé peut être présent dans le filtre associatif. Le filtre doublement étoilé doit être le dernier sous-filtre du filtre associatif.

Il est interdit d’avoir des clés en double dans les filtres associatifs. Une clé en double sous forme littérale lève une `Syntax Error`. Deux clés qui ont la même valeur lèvent une `ValueError` à l’exécution.

Voici le déroulement d’un filtrage associatif sur la valeur du champ de recherche :

1. Si la valeur du champ de recherche n'est pas un tableau associatif [3], le filtre associatif échoue.

2. Si chaque clé donnée dans le filtre associatif est présente dans le tableau associatif du champ de recherche, et que le filtre pour chaque clé correspond aux éléments du tableau associatif champ de recherche, le filtre associatif réussit.

3. Si des clés identiques sont détectées dans le filtre par motif, le filtre est déclaré invalide. Une `SyntaxError` est levée pour les valeurs littérales dupliquées ou une `ValueError` pour des clés s'évaluant à la même valeur.

Note

Key-value pairs are matched using the two-argument form of the mapping subject's `get()` method. Matched key-value pairs must already be present in the mapping, and not created on-the-fly via `__missing__()` or `__getitem__()`.

En termes simples, `{CLÉ1: M1, CLÉ2: M2, ... }` réussit seulement si tout ce qui suit a lieu :

- vérification que `<subject>` est un tableau associatif,

- `CLÉ1 in <subject>`,

- `M1` correspond à `<subject>[CLÉ1]`,

- et ainsi de suite pour chaque paire CLÉ/Motif.

#### 8.6.4.10. Filtres de classes

Un filtre de classe représente une classe et ses arguments positionnels et par mots-clés (s'il y en a). La syntaxe est la suivante :

    class_pattern:       name_or_attr "(" [pattern_arguments ","?] ")"
    pattern_arguments:   positional_patterns ["," keyword_patterns]
                         | keyword_patterns
    positional_patterns: ",".pattern+
    keyword_patterns:    ",".keyword_pattern+
    keyword_pattern:     NAME "=" pattern

Le même mot-clé ne doit pas être répété dans les filtres de classes.

Voici le déroulement d’un filtrage de classe sur la valeur du champ de recherche :

1. Si `name_or_attr` n'est pas une instance de la classe native `type`, lève une `TypeError`.

2. Si la valeur du champ de recherche n'est pas une instance de `name_or_attr` (testé via `isinstance()`), le filtre de classe échoue.

3. S'il n'y a pas d'argument au filtre, le filtre réussit. Sinon, les étapes suivantes dépendent de la présence ou non de motifs pour les arguments positionnels ou par mot-clé.

   Pour un certain nombre de types natifs (indiqués ci-dessous), un motif positionnel seul est accepté, qui est confronté au champ de recherche en entier ; pour ces types, les motifs par mots-clés fonctionnent comme les autres types.

   S'il n'y a que des motifs par mot-clé (NdT : dans le sens « argument par mot-clé »), ils sont évalués comme ceci, un par un :

   1. The keyword is looked up as an attribute on the subject.

      - Si cela lève une exception autre que `AttributeError`, l'exception est propagée vers le haut.

      - Si cela lève l'exception `AttributeError`, le filtre échoue.

      - Sinon, le motif associé au mot-clé est confronté à la valeur de l'attribut du champ de recherche. Si cela échoue, le filtre de classe échoue ; si cela réussit, le filtre passe au mot-clé suivant.

   2. If all keyword patterns succeed, the class pattern succeeds.

   Si des motifs positionnels sont présents, ils sont convertis en motifs par mot-clé en utilisant l'attribut `__match_args__` de la classe `name_or_attr` avant le filtrage :

   1. The equivalent of `getattr(cls, "__match_args__", ())` is called.

      - Si cela lève une exception, elle est propagée vers le haut.

      - Si la valeur de retour n'est pas un n-uplet, la conversion échoue et une `TypeError` est levée.

      - S'il y a plus de motifs positionnels que `len(cls.__match_args__)`, une `TypeError` est levée.

      - Sinon, le motif positionnel `i` est converti en motif par mot-clé (le mot-clé sera `__match_args__[i]`). `__match_args__[i]` doit être une chaîne, sinon une `TypeError` est levée.

      - Si un mot-clé est dupliqué, une `TypeError` est levée.

      Voir aussi

      Arguments positionnels dans le filtrage par motif sur les classes

   2. Once all positional patterns have been converted to keyword patterns, the match proceeds as if there were only keyword patterns.

   Pour les types natifs suivants, le traitement des motifs positionnels est différent :

   - `bool`

   - `bytearray`

   - `bytes`

   - `dict`

   - `float`

   - `frozenset`

   - `int`

   - `list`

   - `set`

   - `str`

   - `tuple`

   Ces classes acceptent un argument positionnel seul et le filtre s'applique alors sur l'ensemble de l'objet plutôt que sur un simple attribut. Par exemple, `int(0|1)` réussit lorsqu'il est confronté à la valeur `0`, mais pas lorsque c'est la valeur `0.0`.

En termes simples, `CLS(P1, attr=P2)` réussit seulement si la séquence suivante est déroulée :

- `isinstance(<subject>, CLS)`

- convertit `P1` vers un motif par mot-clé en utilisant `CLS.__match_args__`

- Pour chaque argument par mot-clé `attr=P2` :

  - `hasattr(<subject>, "attr")`

  - `P2` correspond à `<subject>.attr`

- … et ainsi de suite pour les paires motif/argument par mot-clé.

Voir aussi

- PEP 634 — Spécifications pour le filtrage par motif

- PEP 636 — Tutoriel pour le filtrage par motif

## 8.7. Définition de fonctions

Une définition de fonction définit un objet fonction défini par l'utilisateur (voir la section Hiérarchie des types standards) :

    funcdef:                   [decorators] "def" funcname [type_params] "(" [parameter_list] ")"
                               ["->" expression] ":" suite
    decorators:                decorator+
    decorator:                 "@" assignment_expression NEWLINE
    parameter_list:            defparameter ("," defparameter)* "," "/" ["," [parameter_list_no_posonly]]
                                 | parameter_list_no_posonly
    parameter_list_no_posonly: defparameter ("," defparameter)* ["," [parameter_list_starargs]]
                               | parameter_list_starargs
    parameter_list_starargs:   "*" [star_parameter] ("," defparameter)* ["," [parameter_star_kwargs]]
                               | "*" ("," defparameter)+ ["," [parameter_star_kwargs]]
                               | parameter_star_kwargs
    parameter_star_kwargs:     "**" parameter [","]
    parameter:                 identifier [":" expression]
    star_parameter:            identifier [":" ["*"] expression]
    defparameter:              parameter ["=" expression]
    funcname:                  identifier

Une définition de fonction est une instruction qui est exécutée. Son exécution lie le nom de la fonction, dans l'espace de nommage local courant, à un objet fonction (un objet qui encapsule le code exécutable de la fonction). Cet objet fonction contient une référence à l'espace des noms globaux courant comme espace des noms globaux à utiliser lorsque la fonction est appelée.

La définition de la fonction n'exécute pas le corps de la fonction ; elle n'est exécutée que lorsque la fonction est appelée. [4]

Une définition de fonction peut être encapsulée dans une ou plusieurs expressions decorator ; les décorateurs sont évalués lorsque la fonction est définie, dans la portée qui contient la définition de fonction ; le résultat doit être un appelable, qui est invoqué avec l'objet fonction comme seul argument ; la valeur renvoyée est liée au nom de la fonction en lieu et place de l'objet fonction. Lorsqu'il y a plusieurs décorateurs, ils sont appliqués par imbrication ; par exemple, le code suivant :

    @f1(arg)
    @f2
    def func(): pass

est à peu près équivalent à :

    def func(): pass
    func = f1(arg)(f2(func))

sauf que la fonction originale n'est pas temporairement liée au nom `func`.

Modifié dans la version 3.9: les fonctions peuvent être décorées par toute `expression d'affectation` valide. Auparavant, la grammaire était beaucoup plus restrictive ; voir la PEP 614 pour obtenir les détails.

A list of type parameters may be given in square brackets between the function's name and the opening parenthesis for its parameter list. This indicates to static type checkers that the function is generic. At runtime, the type parameters can be retrieved from the function's `__type_params__` attribute. See Generic functions for more.

Modifié dans la version 3.12: Type parameter lists are new in Python 3.12.

Lorsqu'un ou plusieurs paramètres sont de la forme parameter `=` expression, on dit que la fonction a des « valeurs de paramètres par défaut ». Pour un paramètre avec une valeur par défaut, l’argument correspondant peut être omis lors de l'appel, la valeur par défaut du paramètre est alors utilisée. Si un paramètre a une valeur par défaut, tous les paramètres suivants jusqu'à "`*`" doivent aussi avoir une valeur par défaut — ceci est une restriction syntaxique qui n'est pas exprimée dans la grammaire.

Les valeurs par défaut des paramètres sont évaluées de la gauche vers la droite quand la définition de la fonction est exécutée. Cela signifie que l'expression est évaluée une fois, lorsque la fonction est définie, et que c'est la même valeur « pré-calculée » qui est utilisée à chaque appel. C'est particulièrement important à comprendre lorsque la valeur d'un paramètre par défaut est un objet mutable (cas d'une liste ou un dictionnaire par exemple) : si la fonction modifie l'objet (par exemple en ajoutant un élément à une liste), la valeur par défaut est modifiée. En général, ce n'est pas l'effet voulu. Une façon d'éviter cet écueil est d'utiliser `None` par défaut et de tester explicitement la valeur dans le corps de la fonction. Par exemple :

    def whats_on_the_telly(penguin=None):
        if penguin is None:
            penguin = []
        penguin.append("property of the zoo")
        return penguin

La sémantique de l'appel de fonction est décrite plus en détail dans la section Appels. Un appel de fonction assigne toujours des valeurs à tous les paramètres mentionnés dans la liste des paramètres, soit à partir d'arguments positionnels, d'arguments par mots-clés ou de valeurs par défaut. S'il y a un paramètre de la forme `*identifier`, il est initialisé à un n-uplet recevant les paramètres positionnels en surplus, la valeur par défaut étant le n-uplet vide. S'il y a un paramètre de la forme `**identifier`, il est initialisé à un nouveau tableau associatif ordonné qui récupère tous les arguments par mot-clé en surplus, la valeur par défaut étant un tableau associatif vide du même type. Les paramètres après `*` ou `*identifier` sont forcément des paramètres par mot-clé et ne peuvent être passés qu'en utilisant des arguments par mot-clé. Au contraire, ceux avant `/` ne peuvent être passés qu'avec des arguments positionnels.

Modifié dans la version 3.8: ajout de la syntaxe avec `/` pour indiquer les paramètre exclusivement positionnels (voir la PEP 570).

Parameters may have an annotation of the form "`: expression`" following the parameter name. Any parameter may have an annotation, even those of the form `*identifier` or `**identifier`. (As a special case, parameters of the form `*identifier` may have an annotation "`: *expression`".) Functions may have "return" annotation of the form "`-> expression`" after the parameter list. These annotations can be any valid Python expression. The presence of annotations does not change the semantics of a function. See Annotations for more information on annotations.

Modifié dans la version 3.11: Parameters of the form "`*identifier`" may have an annotation "`: *expression`". See PEP 646.

Il est aussi possible de créer des fonctions anonymes (fonctions non liées à un nom), pour une utilisation immédiate dans des expressions. Utilisez alors des expressions lambda, décrites dans la section Expressions lambda. Notez qu'une expression lambda est simplement un raccourci pour définir une fonction simple ; une fonction définie par une instruction "`def`" peut être passée (en argument) ou assignée à un autre nom, tout comme une fonction définie par une expression lambda. La forme "`def`" est en fait plus puissante puisqu'elle permet l'exécution de plusieurs instructions et les annotations.

Note pour les programmeurs : les fonctions sont des objets de première classe. Une instruction "`def`" exécutée à l'intérieur d'une définition de fonction définit une fonction locale qui peut être renvoyée ou passée en tant qu'argument. Les variables libres utilisées dans la fonction imbriquée ont accès aux variables locales de la fonction contenant le "`def`". Voir la section Noms et liaisons pour plus de détails.

Voir aussi

PEP 3107 — Annotations de fonctions

  La spécification originale pour les annotations de fonctions.

PEP 484 — Indications de types

  Définition de la signification standard pour les annotations : indications de types.

PEP 526 — Syntaxe pour les annotations de variables

  Ability to type hint variable declarations, including class variables and instance variables.

PEP 563 — Évaluation différée des annotations

  Gestion des références postérieures à l'intérieur des annotations en préservant les annotations sous forme de chaînes à l'exécution au lieu d'une évaluation directe.

PEP 318 - Decorators for Functions and Methods

  Function and method decorators were introduced. Class decorators were introduced in PEP 3129.

## 8.8. Définition de classes

Une définition de classe définit un objet classe (voir la section Hiérarchie des types standards) :

    classdef:    [decorators] "class" classname [type_params] [inheritance] ":" suite
    inheritance: "(" [argument_list] ")"
    classname:   identifier

Une définition de classe est une instruction qui est exécutée. La liste d'héritage (inheritance entre crochets dans la grammaire ci-dessus) donne habituellement une liste de classes mères (voir Métaclasses pour des utilisations plus avancées). Donc chaque élément de la liste doit pouvoir être évalué comme un objet classe qui autorise les sous-classes. Les classes sans liste d'héritage héritent, par défaut, de la classe mère `object` ; d'où :

    class Foo:
        pass

est équivalente à :

    class Foo(object):
        pass

There may be one or more base classes; see Multiple inheritance below for more information.

La suite de la classe est ensuite exécutée dans un nouveau cadre d'exécution (voir Noms et liaisons), en utilisant un espace de nommage local nouvellement créé et l'espace de nommage global d'origine (habituellement, la suite contient principalement des définitions de fonctions). Lorsque la suite de la classe termine son exécution, son cadre d'exécution est abandonné mais son espace des noms locaux est sauvegardé [5]. Un objet classe est alors créé en utilisant la liste d'héritage pour les classes mères et l'espace de nommage sauvegardé comme dictionnaire des attributs. Le nom de classe est lié à l'objet classe dans l'espace de nommage local original.

The order in which attributes are defined in the class body is preserved in the new class's `__dict__`. Note that this is reliable only right after the class is created and only for classes that were defined using the definition syntax.

La création de classes peut être fortement personnalisée en utilisant les métaclasses.

Les classes peuvent aussi être décorées. Comme pour les décorateurs de fonctions :

    @f1(arg)
    @f2
    class Foo: pass

est à peu près équivalent à :

    class Foo: pass
    Foo = f1(arg)(f2(Foo))

Les règles d'évaluation pour les expressions de décorateurs sont les mêmes que pour les décorateurs de fonctions. Le résultat est alors lié au nom de la classe.

Modifié dans la version 3.9: les classes peuvent être décorées par toute `expression d'affectation` valide. Auparavant, la grammaire était beaucoup plus restrictive ; voir la PEP 614 pour obtenir les détails.

A list of type parameters may be given in square brackets immediately after the class's name. This indicates to static type checkers that the class is generic. At runtime, the type parameters can be retrieved from the class's `__type_params__` attribute. See Generic classes for more.

Modifié dans la version 3.12: Type parameter lists are new in Python 3.12.

Note pour les programmeurs : les variables définies dans la définition de classe sont des attributs de classe ; elles sont partagées par les instances. Les attributs d'instance peuvent être définis dans une méthode en utilisant `self.name = value`. Les attributs de classe et d'instance sont accessibles par la notation "`self.name`", et un attribut d'instance masque un attribut de classe de même nom lorsqu'on y accède de cette façon. Les attributs de classe peuvent être utilisés comme valeurs par défaut pour les attributs d'instances, mais l'utilisation de valeurs mutables peut conduire à des résultats inattendus. Les descripteurs peuvent être utilisés pour créer des variables d'instances avec des détails d'implémentation différents.

Voir aussi

PEP 3115 — Métaclasses dans Python 3000

  La proposition qui a modifié la déclaration de métaclasses à la syntaxe actuelle, et la sémantique pour la façon dont les classes avec métaclasses sont construites.

PEP 3129 — Décorateurs de classes

  La proposition qui a ajouté des décorateurs de classe. Les décorateurs de fonction et de méthode ont été introduits dans PEP 318.

### 8.8.1. Multiple inheritance

Python classes may have multiple base classes, a technique known as multiple inheritance. The base classes are specified in the class definition by listing them in parentheses after the class name, separated by commas. For example, the following class definition:

    >>> class A: pass
    >>> class B: pass
    >>> class C(A, B): pass

defines a class `C` that inherits from classes `A` and `B`.

The method resolution order (MRO) is the order in which base classes are searched when looking up an attribute on a class. See The Python 2.3 Method Resolution Order for a description of how Python determines the MRO for a class.

Multiple inheritance is not always allowed. Attempting to define a class with multiple inheritance will raise an error if one of the bases does not allow subclassing, if a consistent MRO cannot be created, if no valid metaclass can be determined, or if there is an instance layout conflict. We'll discuss each of these in turn.

First, all base classes must allow subclassing. While most classes allow subclassing, some built-in classes do not, such as `bool`:

    >>> class SubBool(bool):  # TypeError
    ...    pass
    Traceback (most recent call last):
       ...
    TypeError: type 'bool' is not an acceptable base type

In the resolved MRO of a class, the class's bases appear in the order they were specified in the class's bases list. Additionally, the MRO always lists a child class before any of its bases. A class definition will fail if it is impossible to resolve a consistent MRO that satisfies these rules from the list of bases provided:

    >>> class Base: pass
    >>> class Child(Base): pass
    >>> class Grandchild(Base, Child): pass  # TypeError
    Traceback (most recent call last):
       ...
    TypeError: Cannot create a consistent method resolution order (MRO) for bases Base, Child

In the MRO of `Grandchild`, `Base` must appear before `Child` because it is first in the base class list, but it must also appear after `Child` because it is a parent of `Child`. This is a contradiction, so the class cannot be defined.

If some of the bases have a custom metaclass, the metaclass of the resulting class is chosen among the metaclasses of the bases and the explicitly specified metaclass of the child class. It must be a metaclass that is a subclass of all other candidate metaclasses. If no such metaclass exists among the candidates, the class cannot be created, as explained in Détermination de la métaclasse appropriée.

Finally, the instance layouts of the bases must be compatible. This means that it must be possible to compute a solid base for the class. Exactly which classes are solid bases depends on the Python implementation.

Particularité de l'implémentation CPython : In CPython, a class is a solid base if it has a nonempty `__slots__` definition. Many but not all classes defined in C are also solid bases, including most builtins (such as `int` or `BaseException`) but excluding most concrete `Exception` classes. Generally, a C class is a solid base if its underlying struct is different in size from its base class.

Every class has a solid base. `object`, the base class, has itself as its solid base. If there is a single base, the child class's solid base is that class if it is a solid base, or else the base class's solid base. If there are multiple bases, we first find the solid base for each base class to produce a list of candidate solid bases. If there is a unique solid base that is a subclass of all others, then that class is the solid base. Otherwise, class creation fails.

Example:

    >>> class Solid1:
    ...    __slots__ = ("solid1",)
    >>>
    >>> class Solid2:
    ...    __slots__ = ("solid2",)
    >>>
    >>> class SolidChild(Solid1):
    ...    __slots__ = ("solid_child",)
    >>>
    >>> class C1:  # solid base is `object`
    ...    pass
    >>>
    >>> # OK: solid bases are `Solid1` and `object`, and `Solid1` is a subclass of `object`.
    >>> class C2(Solid1, C1):  # solid base is `Solid1`
    ...    pass
    >>>
    >>> # OK: solid bases are `SolidChild` and `Solid1`, and `SolidChild` is a subclass of `Solid1`.
    >>> class C3(SolidChild, Solid1):  # solid base is `SolidChild`
    ...    pass
    >>>
    >>> # Error: solid bases are `Solid1` and `Solid2`, but neither is a subclass of the other.
    >>> class C4(Solid1, Solid2):  # error: no single solid base
    ...    pass
    Traceback (most recent call last):
      ...
    TypeError: multiple bases have instance lay-out conflict

## 8.9. Coroutines

Ajouté dans la version 3.5.

### 8.9.1. Définition de fonctions coroutines

    async_funcdef: [decorators] "async" "def" funcname "(" [parameter_list] ")"
                   ["->" expression] ":" suite

L'exécution de coroutines Python peut être suspendue et reprise à plusieurs endroits (voir coroutine). Les expressions `await`, `async for` et `async with` ne peuvent être utilisées que dans les corps de coroutines.

Les fonctions définies avec la syntaxe `async def` sont toujours des fonctions coroutines, même si elles ne contiennent aucun mot-clé `await` ou `async`.

C'est une `SyntaxError` d'utiliser une expression `yield from` dans une coroutine.

Un exemple de fonction coroutine :

    async def func(param1, param2):
        do_stuff()
        await some_coroutine()

Modifié dans la version 3.7: `await` et `async` sont dorénavant des mots-clés ; auparavant, ils n'étaient traités comme tels que dans le corps d'une fonction coroutine.

### 8.9.2. L'instruction `async for`

    async_for_stmt: "async" for_stmt

Un itérable asynchrone fournit une méthode `__aiter__` qui renvoie directement un itérateur asynchrone, celui-ci pouvant appeler du code asynchrone dans sa méthode `__anext__`.

L'instruction `async for` permet d'itérer facilement sur des itérables asynchrones.

Le code suivant :

    async for TARGET in ITER:
        SUITE
    else:
        SUITE2

est sémantiquement équivalent à :

    iter = (ITER)
    iter = type(iter).__aiter__(iter)
    running = True

    while running:
        try:
            TARGET = await type(iter).__anext__(iter)
        except StopAsyncIteration:
            running = False
        else:
            SUITE
    else:
        SUITE2

Voir aussi `__aiter__()` et `__anext__()` pour plus de détails.

C'est une `SyntaxError` d'utiliser une instruction `async for` en dehors d'une fonction coroutine.

### 8.9.3. L'instruction `async with`

    async_with_stmt: "async" with_stmt

Un gestionnaire de contexte asynchrone est un gestionnaire de contexte qui est capable de suspendre l'exécution dans ses méthodes enter et exit.

Le code suivant :

    async with EXPRESSION as TARGET:
        SUITE

est sémantiquement équivalent à :

    manager = (EXPRESSION)
    aenter = type(manager).__aenter__
    aexit = type(manager).__aexit__
    value = await aenter(manager)
    hit_except = False

    try:
        TARGET = value
        SUITE
    except:
        hit_except = True
        if not await aexit(manager, *sys.exc_info()):
            raise
    finally:
        if not hit_except:
            await aexit(manager, None, None, None)

Voir aussi `__aenter__()` et `__aexit__()` pour plus de détails.

C'est une `SyntaxError` d'utiliser l'instruction `async with` en dehors d'une fonction coroutine.

Voir aussi

PEP 492 — Coroutines avec les syntaxes async et await

  La proposition qui a fait que les coroutines soient un concept propre en Python, et a ajouté la syntaxe de prise en charge de celles-ci.

## 8.10. Type parameter lists

Ajouté dans la version 3.12.

Modifié dans la version 3.13: Support for default values was added (see PEP 696).

    type_params:  "[" type_param ("," type_param)* "]"
    type_param:   typevar | typevartuple | paramspec
    typevar:      identifier (":" expression)? ("=" expression)?
    typevartuple: "*" identifier ("=" expression)?
    paramspec:    "**" identifier ("=" expression)?

Functions (including coroutines), classes and type aliases may contain a type parameter list:

    def max[T](args: list[T]) -> T:
        ...

    async def amax[T](args: list[T]) -> T:
        ...

    class Bag[T]:
        def __iter__(self) -> Iterator[T]:
            ...

        def add(self, arg: T) -> None:
            ...

    type ListOrSet[T] = list[T] | set[T]

Semantically, this indicates that the function, class, or type alias is generic over a type variable. This information is primarily used by static type checkers, and at runtime, generic objects behave much like their non-generic counterparts.

Type parameters are declared in square brackets (`[]`) immediately after the name of the function, class, or type alias. The type parameters are accessible within the scope of the generic object, but not elsewhere. Thus, after a declaration `def func[T](): pass`, the name `T` is not available in the module scope. Below, the semantics of generic objects are described with more precision. The scope of type parameters is modeled with a special function (technically, an annotation scope) that wraps the creation of the generic object.

Generic functions, classes, and type aliases have a `__type_params__` attribute listing their type parameters.

Type parameters come in three kinds:

- `typing.TypeVar`, introduced by a plain name (e.g., `T`). Semantically, this represents a single type to a type checker.

- `typing.TypeVarTuple`, introduced by a name prefixed with a single asterisk (e.g., `*Ts`). Semantically, this stands for a tuple of any number of types.

- `typing.ParamSpec`, introduced by a name prefixed with two asterisks (e.g., `**P`). Semantically, this stands for the parameters of a callable.

`typing.TypeVar` declarations can define bounds and constraints with a colon (`:`) followed by an expression. A single expression after the colon indicates a bound (e.g. `T: int`). Semantically, this means that the `typing.TypeVar` can only represent types that are a subtype of this bound. A parenthesized tuple of expressions after the colon indicates a set of constraints (e.g. `T: (str, bytes)`). Each member of the tuple should be a type (again, this is not enforced at runtime). Constrained type variables can only take on one of the types in the list of constraints.

For `typing.TypeVar`s declared using the type parameter list syntax, the bound and constraints are not evaluated when the generic object is created, but only when the value is explicitly accessed through the attributes `__bound__` and `__constraints__`. To accomplish this, the bounds or constraints are evaluated in a separate annotation scope.

`typing.TypeVarTuple`s and `typing.ParamSpec`s cannot have bounds or constraints.

All three flavors of type parameters can also have a default value, which is used when the type parameter is not explicitly provided. This is added by appending a single equals sign (`=`) followed by an expression. Like the bounds and constraints of type variables, the default value is not evaluated when the object is created, but only when the type parameter's `__default__` attribute is accessed. To this end, the default value is evaluated in a separate annotation scope. If no default value is specified for a type parameter, the `__default__` attribute is set to the special sentinel object `typing.NoDefault`.

The following example indicates the full set of allowed type parameter declarations:

    def overly_generic[
       SimpleTypeVar,
       TypeVarWithDefault = int,
       TypeVarWithBound: int,
       TypeVarWithConstraints: (str, bytes),
       *SimpleTypeVarTuple = (int, float),
       **SimpleParamSpec = (str, bytearray),
    ](
       a: SimpleTypeVar,
       b: TypeVarWithDefault,
       c: TypeVarWithBound,
       d: Callable[SimpleParamSpec, TypeVarWithConstraints],
       *e: SimpleTypeVarTuple,
    ): ...

### 8.10.1. Generic functions

Generic functions are declared as follows:

    def func[T](arg: T): ...

This syntax is equivalent to:

    annotation-def TYPE_PARAMS_OF_func():
        T = typing.TypeVar("T")
        def func(arg: T): ...
        func.__type_params__ = (T,)
        return func
    func = TYPE_PARAMS_OF_func()

Here `annotation-def` indicates an annotation scope, which is not actually bound to any name at runtime. (One other liberty is taken in the translation: the syntax does not go through attribute access on the `typing` module, but creates an instance of `typing.TypeVar` directly.)

The annotations of generic functions are evaluated within the annotation scope used for declaring the type parameters, but the function's defaults and decorators are not.

The following example illustrates the scoping rules for these cases, as well as for additional flavors of type parameters:

    @decorator
    def func[T: int, *Ts, **P](*args: *Ts, arg: Callable[P, T] = some_default):
        ...

Except for the lazy evaluation of the `TypeVar` bound, this is equivalent to:

    DEFAULT_OF_arg = some_default

    annotation-def TYPE_PARAMS_OF_func():

        annotation-def BOUND_OF_T():
            return int
        # In reality, BOUND_OF_T() is evaluated only on demand.
        T = typing.TypeVar("T", bound=BOUND_OF_T())

        Ts = typing.TypeVarTuple("Ts")
        P = typing.ParamSpec("P")

        def func(*args: *Ts, arg: Callable[P, T] = DEFAULT_OF_arg):
            ...

        func.__type_params__ = (T, Ts, P)
        return func
    func = decorator(TYPE_PARAMS_OF_func())

The capitalized names like `DEFAULT_OF_arg` are not actually bound at runtime.

### 8.10.2. Generic classes

Generic classes are declared as follows:

    class Bag[T]: ...

This syntax is equivalent to:

    annotation-def TYPE_PARAMS_OF_Bag():
        T = typing.TypeVar("T")
        class Bag(typing.Generic[T]):
            __type_params__ = (T,)
            ...
        return Bag
    Bag = TYPE_PARAMS_OF_Bag()

Here again `annotation-def` (not a real keyword) indicates an annotation scope, and the name `TYPE_PARAMS_OF_Bag` is not actually bound at runtime.

Generic classes implicitly inherit from `typing.Generic`. The base classes and keyword arguments of generic classes are evaluated within the type scope for the type parameters, and decorators are evaluated outside that scope. This is illustrated by this example:

    @decorator
    class Bag(Base[T], arg=T): ...

This is equivalent to:

    annotation-def TYPE_PARAMS_OF_Bag():
        T = typing.TypeVar("T")
        class Bag(Base[T], typing.Generic[T], arg=T):
            __type_params__ = (T,)
            ...
        return Bag
    Bag = decorator(TYPE_PARAMS_OF_Bag())

### 8.10.3. Generic type aliases

The `type` statement can also be used to create a generic type alias:

    type ListOrSet[T] = list[T] | set[T]

Except for the lazy evaluation of the value, this is equivalent to:

    annotation-def TYPE_PARAMS_OF_ListOrSet():
        T = typing.TypeVar("T")

        annotation-def VALUE_OF_ListOrSet():
            return list[T] | set[T]
        # In reality, the value is lazily evaluated
        return typing.TypeAliasType("ListOrSet", VALUE_OF_ListOrSet(), type_params=(T,))
    ListOrSet = TYPE_PARAMS_OF_ListOrSet()

Here, `annotation-def` (not a real keyword) indicates an annotation scope. The capitalized names like `TYPE_PARAMS_OF_ListOrSet` are not actually bound at runtime.

## 8.11. Annotations

Modifié dans la version 3.14: Annotations are now lazily evaluated by default.

Variables and function parameters may carry annotations, created by adding a colon after the name, followed by an expression:

    x: annotation = 1
    def f(param: annotation): ...

Functions may also carry a return annotation following an arrow:

    def f() -> annotation: ...

Annotations are conventionally used for type hints, but this is not enforced by the language, and in general annotations may contain arbitrary expressions. The presence of annotations does not change the runtime semantics of the code, except if some mechanism is used that introspects and uses the annotations (such as `dataclasses` or `functools.singledispatch()`).

By default, annotations are lazily evaluated in an annotation scope. This means that they are not evaluated when the code containing the annotation is evaluated. Instead, the interpreter saves information that can be used to evaluate the annotation later if requested. The `annotationlib` module provides tools for evaluating annotations.

If the future statement `from __future__ import annotations` is present, all annotations are instead stored as strings:

    >>> from __future__ import annotations
    >>> def f(param: annotation): ...
    >>> f.__annotations__
    {'param': 'annotation'}

This future statement will be deprecated and removed in a future version of Python, but not before Python 3.13 reaches its end of life (see PEP 749). When it is used, introspection tools like `annotationlib.get_annotations()` and `typing.get_type_hints()` are less likely to be able to resolve annotations at runtime.

Notes

[1]

L'exception est propagée à la pile d'appels à moins qu'il n'y ait une clause `finally` qui lève une autre exception, ce qui entraîne la perte de l'ancienne exception. Cette nouvelle exception entraîne la perte pure et simple de l'ancienne.

[2]

Dans le filtrage par motif, une séquence est définie comme suit :

- une classe qui hérite de `collections.abc.Sequence`

- une classe Python qui a été enregistrée en tant que `collections.abc.Sequence`

- une classe native dont le bit (CPython) `Py_TPFLAGS_SEQUENCE` est à 1

- une classe qui hérite d'une classe citée ci-dessus

Les classes suivantes de la bibliothèque standard sont des séquences :

- `array.array`

- `collections.deque`

- `list`

- `memoryview`

- `range`

- `tuple`

Note

Les champs de recherche du type `str`, `bytes` et `bytearray` ne correspondent pas avec des filtres de séquence.

[3]

Dans le filtrage par motif, un tableau associatif est défini comme suit :

- une classe qui hérite de `collections.abc.Mapping`

- une classe Python qui a été enregistrée en tant que `collections.abc.Mapping`

- une classe native dont le bit (CPython) `Py_TPFLAGS_MAPPING` est à 1

- une classe qui hérite d'une classe citée ci-dessus

Les classes `dict` et `types.MappingProxyType` de la bibliothèque standard sont des tableaux associatifs.

[4]

A string literal appearing as the first statement in the function body is transformed into the function's `__doc__` attribute and therefore the function's docstring.

[5]

A string literal appearing as the first statement in the class body is transformed into the namespace's `__doc__` item and therefore the class's docstring.