# 6. 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`.

## 6.1. Conversions arithmétiques

When a description of an arithmetic operator below uses the phrase "the numeric arguments are converted to a common real type", this means that the operator implementation for built-in types works as follows:

- If both arguments are complex numbers, no conversion is performed;

- if either argument is a complex or a floating-point number, the other is converted to a floating-point number;

- sinon, les deux doivent être des entiers et aucune conversion n'est nécessaire.

Des règles supplémentaires s'appliquent pour certains opérateurs (par exemple, une chaîne comme opérande de gauche pour l'opérateur `%`). Les extensions doivent définir leurs propres règles de conversion.

## 6.2. Atomes

Les atomes sont les éléments de base des expressions. Les atomes les plus simples sont les identifiants et les littéraux. Les expressions entre parenthèses, crochets ou accolades sont aussi classées syntaxiquement comme des atomes. La syntaxe pour les atomes est :

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

### 6.2.1. Identifiants (noms)

Un identifiant qui apparaît en tant qu'atome est un nom. Lisez la section Names (identifiers and keywords) 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`.

#### 6.2.1.1. Private name mangling

When an identifier that textually occurs in a class definition begins with two or more underscore characters and does not end in two or more underscores, it is considered a private name of that class.

Voir aussi

The class specifications.

More precisely, private names are transformed to a longer form before code is generated for them. If the transformed name is longer than 255 characters, implementation-defined truncation may happen.

The transformation is independent of the syntactical context in which the identifier is used but only the following private identifiers are mangled:

- Any name used as the name of a variable that is assigned or read or any name of an attribute being accessed.

  The `__name__` attribute of nested functions, classes, and type aliases is however not mangled.

- The name of imported modules, e.g., `__spam` in `import __spam`. If the module is part of a package (i.e., its name contains a dot), the name is not mangled, e.g., the `__foo` in `import __foo.bar` is not mangled.

- The name of an imported member, e.g., `__f` in `from spam import __f`.

The transformation rule is defined as follows:

- The class name, with leading underscores removed and a single leading underscore inserted, is inserted in front of the identifier, e.g., the identifier `__spam` occurring in a class named `Foo`, `_Foo` or `__Foo` is transformed to `_Foo__spam`.

- If the class name consists only of underscores, the transformation is the identity, e.g., the identifier `__spam` occurring in a class named `_` or `__` is left as is.

### 6.2.2. Littéraux

Python gère les littéraux de chaînes de caractères, de chaînes d'octets et de plusieurs autres types numériques :

    literal: strings | NUMBER

Evaluation of a literal yields an object of the given type (string, bytes, 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. See section Concaténation de chaînes de caractères for details on `strings`.

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.

#### 6.2.2.1. Concaténation de chaînes de caractères

Multiple adjacent string or bytes literals (delimited by whitespace), possibly using different quoting conventions, are allowed, and their meaning is the same as their concatenation:

    >>> "hello" 'world'
    "helloworld"

Formally:

    strings: ( STRING | fstring)+ | tstring+

This feature is defined at the syntactical level, so it only works with literals. To concatenate string expressions at run time, the '+' operator may be used:

    >>> greeting = "Hello"
    >>> space = " "
    >>> name = "Blaise"
    >>> print(greeting + space + name)   # not: print(greeting space name)
    Hello Blaise

Literal concatenation can freely mix raw strings, triple-quoted strings, and formatted string literals. For example:

    >>> "Hello" r', ' f"{name}!"
    "Hello, Blaise!"

This feature can be used to reduce the number of backslashes needed, to split long strings conveniently across long lines, or even to add comments to parts of strings. For example:

    re.compile("[A-Za-z_]"       # letter or underscore
               "[A-Za-z0-9_]*"   # letter, digit or underscore
              )

However, bytes literals may only be combined with other byte literals; not with string literals of any kind. Also, template string literals may only be combined with other template string literals:

    >>> t"Hello" t"{name}!"
    Template(strings=('Hello', '!'), interpolations=(...))

### 6.2.3. Formes parenthésées

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

    parenth_form: "(" [starred_expression] ")"

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 n-uplet) ; sinon, elle produit l'expression elle-même (qui constitue donc elle-même la liste d'expressions).

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

Notez que les n-uplets ne sont pas créés par les parenthèses mais par l'utilisation de la virgule. L'exception est le n-uplet 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).

### 6.2.4. Agencements des listes, ensembles et dictionnaires

Pour construire une liste, un ensemble ou un dictionnaire, Python fournit des syntaxes spéciales dites « agencements » (displays en anglais), chaque agencement comportant deux variantes :

- 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: assignment_expression comp_for
    comp_for:      ["async"] "for" target_list "in" or_test [comp_iter]
    comp_iter:     comp_for | comp_if
    comp_if:       "if" or_test [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.

Cependant, à part l'expression de l'itérable dans la clause `for` la plus à gauche, la compréhension est exécutée dans une portée séparée, implicitement imbriquée. Ceci assure que les noms assignés dans la liste cible ne « fuient » pas en dehors de cette portée.

L'expression de l'itérable dans la clause `for` la plus à gauche est évaluée directement dans la portée englobante puis passée en tant qu'argument à la portée implicite imbriquée. Les clauses `for` suivantes et les filtres conditionnels de la clause `for` la plus à gauche ne peuvent pas être évalués dans la portée englobante, car ils peuvent dépendre de valeurs obtenues à partir de l'itérable le plus à gauche. Par exemple : `[x*y for x in range(10) for y in range(x, x+10)]`.

Pour assurer que le résultat de la compréhension soit un conteneur du type approprié, les expressions `yield` et `yield from` sont interdites dans la portée implicite imbriquée.

Since Python 3.6, in an `async def` function, an `async for` clause may be used to iterate over a asynchronous iterator. A comprehension in an `async def` function may consist of either a `for` or `async for` clause following the leading expression, may contain additional `for` or `async for` clauses, and may also use `await` expressions.

If a comprehension contains `async for` clauses, or if it contains `await` expressions or other asynchronous comprehensions anywhere except the iterable expression in the leftmost `for` clause, it is called an asynchronous comprehension. An asynchronous comprehension may suspend the execution of the coroutine function in which it appears. See also PEP 530.

Ajouté dans la version 3.6: Les compréhensions asynchrones ont été introduites.

Modifié dans la version 3.8: `yield` et `yield from` sont interdites dans la portée implicite imbriquée.

Modifié dans la version 3.11: les compréhensions asynchrones sont maintenant autorisées dans les compréhensions des fonctions asynchrones. Les compréhensions englobantes deviennent implicitement asynchrones.

### 6.2.5. Agencements de listes

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

    list_display: "[" [flexible_expression_list | comprehension] "]"

Un agencement de liste produit un nouvel objet liste, dont le contenu est spécifié soit par une liste d'expression soit par une compréhension. Quand une liste d'expressions (dont les éléments sont séparés par des virgules) est fournie, ces éléments sont évalués de la gauche vers la droite et placés dans l'objet liste, dans cet ordre. Quand c'est une compréhension qui est fournie, la liste est construite à partir des éléments produits par la compréhension.

### 6.2.6. 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: "{" (flexible_expression_list | comprehension) "}"

Un agencement d'ensemble produit un nouvel objet ensemble mutable, 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.

### 6.2.7. Agencements de dictionnaires

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

    dict_display:       "{" [dict_item_list | dict_comprehension] "}"
    dict_item_list:     dict_item ("," dict_item)* [","]
    dict_item:          expression ":" expression | "**" or_expr
    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 valeur 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 double astérisque `**` demande de dépaqueter le dictionnaire. L'opérande doit être un tableau de correspondances. Chaque élément du tableau de correspondances est ajouté au nouveau dictionnaire. Les valeurs les plus récentes remplacent les valeurs déjà définies par des couples clés-valeurs antérieurs ou par d'autres dépaquetages de dictionnaires antérieurs.

Ajouté dans la version 3.5: le dépaquetage peut se faire vers un agencement de dictionnaire, proposé à l'origine par la PEP 448.

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 mutables). 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.

Modifié dans la version 3.8: Avant Python 3.8, dans les compréhensions de dictionnaires, l'ordre d'évaluation entre les clés et les valeurs n'était pas bien défini. Dans CPython, la valeur était évaluée avant la clé. À partir de la version 3.8, la clé est évaluée avant la valeur, comme proposé par la PEP 572.

### 6.2.8. Expressions génératrices

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

    generator_expression: "(" expression comp_for ")"

Une expression génératrice 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 the generator object (in the same fashion as normal generators). However, the iterable expression in the leftmost `for` clause is immediately evaluated, and the iterator is immediately created for that iterable, so that an error produced while creating the iterator will be emitted at the point where the generator expression is defined, rather than at the point where the first value is retrieved. Subsequent `for` clauses and any filter condition in the leftmost `for` clause cannot be evaluated in the enclosing scope as they may depend on the values obtained from the leftmost iterable. For example: `(x*y for x in range(10) for y in range(x, x+10))`.

Les parenthèses peuvent être omises pour les appels qui ne possèdent qu'un seul argument. Voir la section Appels pour les détails.

Pour éviter d'interférer avec l'opération attendue de l'expression génératrice elle-même, les expressions `yield` et `yield from` sont interdites dans les générateurs définis de manière implicite.

Si une expression génératrice contient une ou des expressions `async for` ou `await`, elle est appelée expression génératrice asynchrone. Une expression génératrice asynchrone produit un nouvel objet générateur asynchrone qui est un itérateur asynchrone (voir Itérateurs asynchrones).

Ajouté dans la version 3.6: les expressions génératrices asynchrones ont été introduites.

Modifié dans la version 3.7: Avant Python 3.7, les expressions génératrices asynchrones ne pouvaient apparaître que dans les coroutines `async def`. À partir de la version 3.7, toute fonction peut utiliser des expressions génératrices asynchrones.

Modifié dans la version 3.8: `yield` et `yield from` sont interdites dans la portée implicite imbriquée.

### 6.2.9. Expressions `yield`

    yield_atom:       "(" yield_expression ")"
    yield_from:       "yield" "from" expression
    yield_expression: "yield" yield_list | yield_from

Une expression `yield` est utilisée pour définir une fonction génératrice ou une fonction génératrice asynchrone et ne peut donc être utilisée que dans le corps de la définition d'une fonction. L'utilisation d'une expression `yield` dans le corps d'une fonction entraîne que cette fonction devient une fonction génératrice et son utilisation dans le corps d'une fonction `async def` entraine que cette fonction coroutine devient une fonction génératrice asynchrone. Par exemple :

    def gen():  # defines a generator function
        yield 123

    async def agen(): # defines an asynchronous generator function
        yield 123

En raison des effets de bords sur la portée contenant, les expressions `yield` ne sont pas autorisées dans la portée implicite utilisée dans l'implémentation des compréhensions et des expressions génératrices.

Modifié dans la version 3.8: Les expressions `yield` sont interdites dans la portée implicite imbriquée utilisée dans l'implémentation des compréhensions et des expressions génératrices.

Les fonctions génératrices sont décrites plus loin alors que les fonctions générateurs asynchrones sont décrites séparément dans la section Fonctions génératrices asynchrones.

When a generator function is called, it returns an iterator known as a generator. That generator then controls the execution of the 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 `yield_list` to the generator's caller, or `None` if `yield_list` is omitted. By suspended, we mean that all local state is retained, including the current bindings of local variables, the instruction pointer, the internal evaluation stack, and the state of any exception handling. When the execution is resumed by calling one of the generator's methods, the function can proceed exactly as if the yield expression were just another external call. The value of the yield expression after resuming depends on the method which resumed the execution. If `__next__()` is used (typically via either a `for` or the `next()` builtin) then the result is `None`. Otherwise, if `send()` is used, then the result will be the value passed in to that method.

Tout ceci rend les fonctions génératrices très similaires aux coroutines : elles produisent plusieurs objets via des expressions `yield`, elles possèdent plus qu'un seul point d'entrée et leur exécution peut être suspendue. La seule différence est qu'une fonction génératrice ne peut pas contrôler où l'exécution doit se poursuivre après une instruction `yield` ; ce contrôle est toujours du ressort de l'appelant au générateur.

Les expressions `yield` sont autorisées partout dans un bloc `try`. Si l'exécution du générateur ne reprend pas avant qu'il ne soit finalisé (parce que son compteur de référence est tombé à zéro ou parce qu'il est nettoyé par le ramasse-miettes), la méthode `close()` du générateur-itérateur est appelée, ce qui permet l'exécution de toutes les clauses `finally` en attente.

L'expression passée à `yield from <expr>` doit être un itérateur. Toutes les valeurs produites par cet itérateur sont directement passées à l'appelant des méthodes du générateur courant. Toute valeur passée par `send()` ou toute exception passée par `throw()` est transmise à l'itérateur sous-jacent s'il possède les méthodes appropriées. Si ce n'est pas le cas, alors `send()` lève une `AttributeError` ou une `TypeError`, alors que `throw()` ne fait que propager l'exception immédiatement.

Quand l'itérateur sous-jacent a terminé, l'attribut `value` de l'instance `StopIteration` qui a été levée devient la valeur produite par l'expression `yield`. Elle peut être définie explicitement quand vous levez `StopIteration` ou automatiquement que le sous-itérateur est un générateur (en renvoyant une valeur par le sous-générateur).

Modifié dans la version 3.3: `yield from <expr>` a été ajoutée pour déléguer le contrôle du flot d'exécution à un sous-itérateur.

Les parenthèses peuvent être omises quand l'expression `yield` est la seule expression à droite de l'instruction de l'instruction d'affectation.

Voir aussi

PEP 255 : générateurs simples

  La proposition d'ajouter à Python des générateurs et l'instruction `yield`.

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.

PEP 380 -- Syntaxe pour déléguer à un sous-générateur

  Proposition d'introduire la syntaxe `yield_from`, de manière à déléguer facilement l'exécution à un sous-générateur.

PEP 525 : Générateurs asynchrones

  La proposition qui a amélioré la PEP 492 en ajoutant des capacités de générateur pour les coroutines.

#### 6.2.9.1. Méthodes des générateurs-itérateurs

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

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 `yield_list` is returned to `__next__()`'s caller. If the generator exits without yielding another value, a `StopIteration` exception is raised.

  Cette méthode est normalement appelée implicitement, par exemple par une boucle `for` ou par la fonction native `next()`.

generator.send(value)

  Reprend l'exécution et « envoie » une valeur à la fonction génératrice. L'argument value devient le résultat de l'expression `yield` courante. La méthode `send()` renvoie la valeur suivante produite par le générateur ou lève `StopIteration` si le générateur termine sans produire de nouvelle valeur. Quand `send()` est utilisée pour démarrer le générateur, elle doit avoir `None` comme argument, car il n'y a aucune expression `yield` qui peut recevoir la valeur.

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

  Lève une exception à l'endroit où le générateur est en pause et renvoie la valeur suivante produite par la fonction génératrice. Si le générateur termine sans produire de nouvelle valeur, une exception `StopIteration` est levée. Si la fonction génératrice ne gère pas l'exception passée ou lève une autre exception, alors cette exception est propagée vers l'appelant.

  Dans son utilisation typique, elle est appelée avec une seule instance d'exception, de façon similaire à l'utilisation du mot-clé `raise`.

  Cependant, pour assurer la rétrocompatibilité, la deuxième signature est prise en charge, suivant une convention des anciennes versions de Python. L'argument type doit être une classe d'exception et value doit être une instance d'exception. Si value n'est pas fournie, le constructeur de type est appelé pour obtenir une instance. Si traceback est fournie, elle est liée sur l'exception, sinon tout attribut `__traceback__` existant stocké dans value est possiblement effacé.

  Modifié dans la version 3.12: The second signature (type[, value[, traceback]]) is deprecated and may be removed in a future version of Python.

generator.close()

  Raises a `GeneratorExit` exception at the point where the generator function was paused (equivalent to calling `throw(GeneratorExit)`). The exception is raised by the yield expression where the generator was paused. If the generator function catches the exception and returns a value, this value is returned from `close()`. If the generator function is already closed, or raises `GeneratorExit` (by not catching the exception), `close()` returns `None`. If the generator yields a value, a `RuntimeError` is raised. If the generator raises any other exception, it is propagated to the caller. If the generator has already exited due to an exception or normal exit, `close()` returns `None` and has no other effect.

  Modifié dans la version 3.13: If a generator returns a value upon being closed, the value is returned by `close()`.

#### 6.2.9.2. Exemples

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

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

Pour des exemples d'utilisation de `yield from`, lisez la PEP 380: Syntax for Delegating to a Subgenerator dans « Les nouveautés de Python ».

#### 6.2.9.3. Fonctions génératrices asynchrones

La présence d'une expression yield dans une fonction ou une méthode définie en utilisant `async def` transforme cette fonction en fonction générateur asynchrone.

Quand une fonction génératrice asynchrone est appelée, elle renvoie un itérateur asynchrone, autrement appelé objet générateur asynchrone. Cet objet contrôle l'exécution de la fonction génératrice. Un objet générateur asynchrone est typiquement utilisé dans une instruction `async for` à l'intérieur d'une fonction coroutine de la même manière qu'un objet générateur serait utilisé dans une instruction `for`.

Calling one of the asynchronous generator's methods returns an awaitable object, and the execution starts when this object is awaited on. At that time, the execution proceeds to the first yield expression, where it is suspended again, returning the value of `yield_list` to the awaiting coroutine. As with a generator, suspension means that all local state is retained, including the current bindings of local variables, the instruction pointer, the internal evaluation stack, and the state of any exception handling. When the execution is resumed by awaiting on the next object returned by the asynchronous generator's methods, the function can proceed exactly as if the yield expression were just another external call. The value of the yield expression after resuming depends on the method which resumed the execution. If `__anext__()` is used then the result is `None`. Otherwise, if `asend()` is used, then the result will be the value passed in to that method.

Si un générateur asynchrone se termine précipitamment en raison d'un `break`, de l'annulation de la tâche de l'appelant ou d'une exception, le code de nettoyage du générateur asynchrone est exécuté et lève possiblement des exceptions, accède à des variables de contexte dans un contexte inattendu — peut-être parce que la tâche de laquelle il dépend est finie, ou pendant la fermeture de la boucle d'événements quand le point d'entrée du ramasse-miettes a déjà été appelé. Afin d'éviter cette situation, l'appelant doit explicitement fermer le générateur asynchrone en appelant la méthode `aclose()` pour « finaliser » le générateur et le détacher de la boucle d'événements.

Dans une fonction génératrice asynchrone, les expressions `yield` sont autorisées n'importe où dans une construction `try`. Cependant, si l'exécution d'un générateur asynchrone n'a pas repris avant que le générateur ne soit finalisé (parce que son compteur de référence a atteint zéro ou parce qu'il est nettoyé par le ramasse-miettes), alors une expression `yield` dans une construction `try` pourrait ne pas atteindre la clause `finally` en attente. Dans ce cas, c'est la responsabilité de la boucle d'événements ou du programmateur exécutant le générateur asynchrone d'appeler la méthode `aclose()` du générateur asynchrone et d'exécuter l'objet coroutine résultant, permettant ainsi à toute clause `finally` en attente d'être exécutée.

Pour effectuer correctement la finalisation, une boucle d'événements doit définir une fonction finalizer qui prend un générateur-itérateur asynchrone, appelle sans doute `aclose()` et exécute la coroutine. Ce finalizer peut s'enregistrer en appelant `sys.set_asyncgen_hooks()`. Lors de la première itération, un générateur-itérateur asynchrone stocke le finalizer enregistré à appeler lors de la finalisation. Pour un exemple de référence relatif à une méthode de finalizer, regardez l'implémentation de `asyncio.Loop.shutdown_asyncgens` dans Lib/asyncio/base_events.py.

L'expression `yield from <expr>` produit une erreur de syntaxe quand elle est utilisée dans une fonction génératrice asynchrone.

#### 6.2.9.4. Méthodes des générateurs-itérateurs asynchrones

Cette sous-section décrit les méthodes des générateurs-itérateurs asynchrones. Elles sont utilisées pour contrôler l’exécution des fonctions génératrices.

async agen.__anext__()

  Returns an awaitable which when run starts to execute the asynchronous generator or resumes it at the last executed yield expression. When an asynchronous generator function is resumed with an `__anext__()` method, the current yield expression always evaluates to `None` in the returned awaitable, which when run will continue to the next yield expression. The value of the `yield_list` of the yield expression is the value of the `StopIteration` exception raised by the completing coroutine. If the asynchronous generator exits without yielding another value, the awaitable instead raises a `StopAsyncIteration` exception, signalling that the asynchronous iteration has completed.

  Cette méthode est normalement appelée implicitement par une boucle `async for`.

async agen.asend(value)

  Returns an awaitable which when run resumes the execution of the asynchronous generator. As with the `send()` method for a generator, this "sends" a value into the asynchronous generator function, and the value argument becomes the result of the current yield expression. The awaitable returned by the `asend()` method will return the next value yielded by the generator as the value of the raised `StopIteration`, or raises `StopAsyncIteration` if the asynchronous generator exits without yielding another value. When `asend()` is called to start the asynchronous generator, it must be called with `None` as the argument, because there is no yield expression that could receive the value.

async agen.athrow(value)
async agen.athrow(type[, value[, traceback]])

  Renvoie un awaitable qui lève une exception du type `type` à l'endroit où le générateur asynchrone a été mis en pause et renvoie la valeur suivante produite par la fonction génératrice comme valeur de l'exception `StopIteration` qui a été levée. Si le générateur asynchrone termine sans produire de nouvelle valeur, une exception `StopAsyncIteration` est levée par le awaitable. Si la fonction génératrice ne traite pas l'exception reçue ou lève une autre exception alors, quand le awaitable est lancé, cette exception est propagée vers l'appelant du awaitable.

  Modifié dans la version 3.12: The second signature (type[, value[, traceback]]) is deprecated and may be removed in a future version of Python.

async agen.aclose()

  Renvoie un awaitable qui, quand il s'exécute, lève une exception `GeneratorExit` dans la fonction génératrice asynchrone à l'endroit où le générateur était en pause. Si la fonction génératrice asynchrone termine normalement, est déjà fermée ou lève `GeneratorExit` (parce qu'elle ne gère pas l'exception), alors le awaitable renvoyé lève une exception `StopIteration`. Tout nouveau awaitable produit par un appel postérieur au générateur asynchrone lève une exception `StopAsyncIteration`. Si le générateur asynchrone produit une valeur, une `RuntimeError` est levée par le awaitable. Si le générateur asynchrone lève une autre exception, elle est propagée à l'appelant du awaitable. Si le générateur asynchrone a déjà terminé (soit par une exception, soit normalement), alors tout nouvel appel à `aclose()` renvoie un awaitable qui ne fait rien.

## 6.3. 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 | call

### 6.3.1. 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, which most objects do. This object is then asked to produce the attribute whose name is the identifier. The type and value produced is determined by the object. Multiple evaluations of the same attribute reference may yield different objects.

This production can be customized by overriding the `__getattribute__()` method or the `__getattr__()` method. The `__getattribute__()` method is called first and either returns a value or raises `AttributeError` if the attribute is not available.

If an `AttributeError` is raised and the object has a `__getattr__()` method, that method is called as a fallback.

### 6.3.2. Subscriptions and slicings

The subscription syntax is usually used for selecting an element from a container -- for example, to get a value from a `dict`:

    >>> digits_by_name = {'one': 1, 'two': 2}
    >>> digits_by_name['two']  # Subscripting a dictionary using the key 'two'
    2

In the subscription syntax, the object being subscribed -- a primary -- is followed by a subscript in square brackets. In the simplest case, the subscript is a single expression.

Depending on the type of the object being subscribed, the subscript is sometimes called a key (for mappings), index (for sequences), or type argument (for generic types). Syntactically, these are all equivalent:

    >>> colors = ['red', 'blue', 'green', 'black']
    >>> colors[3]  # Subscripting a list using the index 3
    'black'

    >>> list[str]  # Parameterizing the list type using the type argument str
    list[str]

At runtime, the interpreter will evaluate the primary and the subscript, and call the primary's `__getitem__()` or `__class_getitem__()` special method with the subscript as argument. For more details on which of these methods is called, see __class_getitem__ contre __getitem__.

To show how subscription works, we can define a custom object that implements `__getitem__()` and prints out the value of the subscript:

    >>> class SubscriptionDemo:
    ...     def __getitem__(self, key):
    ...         print(f'subscripted with: {key!r}')
    ...
    >>> demo = SubscriptionDemo()
    >>> demo[1]
    subscripted with: 1
    >>> demo['a' * 3]
    subscripted with: 'aaa'

See `__getitem__()` documentation for how built-in types handle subscription.

Subscriptions may also be used as targets in assignment or deletion statements. In these cases, the interpreter will call the subscripted object's `__setitem__()` or `__delitem__()` special method, respectively, instead of `__getitem__()`.

    >>> colors = ['red', 'blue', 'green', 'black']
    >>> colors[3] = 'white'  # Setting item at index
    >>> colors
    ['red', 'blue', 'green', 'white']
    >>> del colors[3]  # Deleting item at index 3
    >>> colors
    ['red', 'blue', 'green']

All advanced forms of subscript documented in the following sections are also usable for assignment and deletion.

#### 6.3.2.1. Tranches

A more advanced form of subscription, slicing, is commonly used to extract a portion of a sequence. In this form, the subscript is a slice: up to three expressions separated by colons. Any of the expressions may be omitted, but a slice must contain at least one colon:

    >>> number_names = ['zero', 'one', 'two', 'three', 'four', 'five']
    >>> number_names[1:3]
    ['one', 'two']
    >>> number_names[1:]
    ['one', 'two', 'three', 'four', 'five']
    >>> number_names[:3]
    ['zero', 'one', 'two']
    >>> number_names[:]
    ['zero', 'one', 'two', 'three', 'four', 'five']
    >>> number_names[::2]
    ['zero', 'two', 'four']
    >>> number_names[:-3]
    ['zero', 'one', 'two']
    >>> del number_names[4:]
    >>> number_names
    ['zero', 'one', 'two', 'three']

When a slice is evaluated, the interpreter constructs a `slice` object whose `start`, `stop` and `step` attributes, respectively, are the results of the expressions between the colons. Any missing expression evaluates to `None`. This `slice` object is then passed to the `__getitem__()` or `__class_getitem__()` special method, as above.

    # continuing with the SubscriptionDemo instance defined above:
    >>> demo[2:3]
    subscripted with: slice(2, 3, None)
    >>> demo[::'spam']
    subscripted with: slice(None, None, 'spam')

#### 6.3.2.2. Comma-separated subscripts

The subscript can also be given as two or more comma-separated expressions or slices:

    # continuing with the SubscriptionDemo instance defined above:
    >>> demo[1, 2, 3]
    subscripted with: (1, 2, 3)
    >>> demo[1:2, 3]
    subscripted with: (slice(1, 2, None), 3)

This form is commonly used with numerical libraries for slicing multi-dimensional data. In this case, the interpreter constructs a `tuple` of the results of the expressions or slices, and passes this tuple to the `__getitem__()` or `__class_getitem__()` special method, as above.

The subscript may also be given as a single expression or slice followed by a comma, to specify a one-element tuple:

    >>> demo['spam',]
    subscripted with: ('spam',)

#### 6.3.2.3. "Starred" subscriptions

Ajouté dans la version 3.11: Expressions in tuple_slices may be starred. See PEP 646.

The subscript can also contain a starred expression. In this case, the interpreter unpacks the result into a tuple, and passes this tuple to `__getitem__()` or `__class_getitem__()`:

    # continuing with the SubscriptionDemo instance defined above:
    >>> demo[*range(10)]
    subscripted with: (0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9)

Starred expressions may be combined with comma-separated expressions and slices:

    >>> demo['a', 'b', *range(3), 'c']
    subscripted with: ('a', 'b', 0, 1, 2, 'c')

#### 6.3.2.4. Formal subscription grammar

    subscription:     primary '[' subscript ']'
    subscript:        single_subscript | tuple_subscript
    single_subscript: proper_slice | assignment_expression
    proper_slice:     [expression] ":" [expression] [ ":" [expression] ]
    tuple_subscript:  ','.(single_subscript | starred_expression)+ [',']

Recall that the `|` operator denotes ordered choice. Specifically, in `subscript`, if both alternatives would match, the first (`single_subscript`) has priority.

### 6.3.3. 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 [","] | comprehension] ")"
    argument_list:        positional_arguments ["," starred_and_keywords]
                            ["," keywords_arguments]
                          | starred_and_keywords ["," keywords_arguments]
                          | keywords_arguments
    positional_arguments: positional_item ("," positional_item)*
    positional_item:      assignment_expression | "*" expression
    starred_and_keywords: ("*" expression | keyword_item)
                          ("," "*" expression | "," keyword_item)*
    keywords_arguments:   (keyword_item | "**" expression)
                          ("," keyword_item | "," "**" expression)*
    keyword_item:         identifier "=" expression

Une virgule finale (optionnelle) peut être présente, après les arguments positionnels et nommés, mais elle n'affecte pas la sémantique.

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 all objects having a `__call__()` method are callable). 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 nommé, 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, l'argument est placé 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 fournis comme arguments nommés. 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'argument positionnel en trop).

Si un argument nommé 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 nommés 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 nommé en trop.

Si la syntaxe `*expression` apparaît dans l'appel de la fonction, `expression` doit pouvoir s'évaluer à un itérable. Les éléments de ces itérables sont traités comme s'ils étaient des arguments positionnels supplémentaires. Pour l'appel `f(x1, x2, *y, x3, x4)`, si y s'évalue comme une séquence y1 … yM, c'est équivalent à un appel avec M+4 arguments positionnels x1, x2, y1 … yM, x3, x4.

Une conséquence est que bien que la syntaxe `*expression` puisse apparaître après les arguments par nommés explicites, ils sont traités avant les arguments nommés (et avant tout argument `**expression` -- voir ci-dessous). Ainsi :

    >>> 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 rare.

Si la syntaxe `**expression` apparaît dans un appel de fonction, `expression` doit pouvoir s'évaluer comme un tableau de correspondances, dont le contenu est traité comme des arguments par mots-clés supplémentaires. Si un paramètre correspondant à une clé a déjà été fourni (en tant qu'argument nommé explicite, en provenance d'un autre dépaquetage), une exception `TypeError` est levée.

Lorsque `**expression` est utilisée, chaque clé de ce tableau de correspondances doit être une chaîne. Chaque valeur du tableau est affectée au premier paramètre formel éligible à l'affectation par mot-clé dont le nom est égal à la clé. Une clé n'a pas besoin d'être un identifiant Python (par exemple, `"max-temp °F"` est acceptable, bien qu'elle ne corresponde à aucun paramètre formel qui pourrait être déclaré). S'il n'y a pas de correspondance avec un paramètre formel, la paire clé-valeur est collectée par le paramètre `**`, s'il y en a un. S'il n'y a pas de paramètre `**`, une exception `TypeError` est levée.

Les paramètres formels qui utilisent la syntaxe `*identifier` ou `**identifier` ne peuvent pas être utilisés comme arguments positionnels ou comme noms d'arguments par mots-clés.

Modifié dans la version 3.5: Les appels de fonction acceptent n'importe quel nombre de dépaquetages par `*` ou `**`. Des arguments positionnels peuvent suivre les dépaquetages d'itérables (`*`) et les arguments par mots-clés peuvent suivre les dépaquetages de dictionnaires (`**`). Proposé pour la première fois par la PEP 448.

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 :

  The code block for the function is executed, passing it the argument list. The first thing the code block will do is bind the formal parameters to the arguments; this is described in section Définition de fonctions. When the code block executes a `return` statement, this specifies the return value of the function call. If execution reaches the end of the code block without executing a `return` statement, the return value is `None`.

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 :

  The class must define a `__call__()` method; the effect is then the same as if that method was called.

## 6.4. Expression `await`

Suspend l'exécution de la coroutine sur un objet awaitable. Ne peut être utilisée qu'à l'intérieur d'une coroutine function.

    await_expr: "await" primary

Ajouté dans la version 3.5.

## 6.5. 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: (await_expr | 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`.

L'opérateur puissance possède la même sémantique que la fonction native `pow()` lorsqu'elle est appelée avec deux arguments : il produit son argument de gauche élevé à la puissance de son argument de droite. Les arguments numériques sont d'abord convertis vers un type commun et le résultat est de ce type.

Pour les opérandes entiers, le résultat est du même type à moins que le deuxième argument ne soit négatif ; dans ce cas, tous les arguments sont convertis en nombres à virgule flottante et le résultat est un nombre à virgule flottante. Par exemple, `10**2` renvoie `100` mais `10**-2` renvoie `0.01`.

Élever `0.0` à une puissance négative entraîne une `ZeroDivisionError`. Élever un nombre négatif à une puissance fractionnaire renvoie un nombre `complexe` (dans les versions antérieures, cela levait une `ValueError`).

This operation can be customized using the special `__pow__()` and `__rpow__()` methods.

## 6.6. 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

The unary `-` (minus) operator yields the negation of its numeric argument; the operation can be overridden with the `__neg__()` special method.

The unary `+` (plus) operator yields its numeric argument unchanged; the operation can be overridden with the `__pos__()` special method.

The unary `~` (invert) operator yields the bitwise inversion of its integer argument. The bitwise inversion of `x` is defined as `-(x+1)`. It only applies to integral numbers or to custom objects that override the `__invert__()` special method.

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

## 6.7. 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 "@" m_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 and the other must be a sequence. In the former case, the numbers are converted to a common real type and then multiplied together. In the latter case, sequence repetition is performed; a negative repetition factor yields an empty sequence.

This operation can be customized using the special `__mul__()` and `__rmul__()` methods.

Modifié dans la version 3.14: If only one operand is a complex number, the other operand is converted to a floating-point number.

L'opérateur `@` (prononcé at en anglais) a vocation à multiplier des matrices. Aucun type Python natif n'implémente cet opérateur.

This operation can be customized using the special `__matmul__()` and `__rmatmul__()` methods.

Ajouté dans la version 3.5.

Les opérateurs `/` (division) et `//` (division entière ou floor division en anglais) produisent le quotient de leurs arguments. Les arguments numériques sont d'abord convertis vers un type commun. La division d'entiers produit un nombre à virgule flottante alors que la division entière d'entiers produit un entier ; le résultat est celui de la division mathématique suivie de la fonction `floor` appliquée au résultat. Une division par zéro lève une exception `ZeroDivisionError`.

The division operation can be customized using the special `__truediv__()` and `__rtruediv__()` methods. The floor division operation can be customized using the special `__floordiv__()` and `__rfloordiv__()` methods.

The `%` (modulo) operator yields the remainder from the division of the first argument by the second. The numeric arguments are first converted to a common type. A zero right argument raises the `ZeroDivisionError` exception. The arguments may be floating-point numbers, e.g., `3.14%0.7` equals `0.34` (since `3.14` equals `4*0.7 + 0.34`.) The modulo operator always yields a result with the same sign as its second operand (or zero); the absolute value of the result is strictly smaller than the absolute value of the second operand [1].

Les opérateurs division entière et modulo sont liés par la relation suivante : `x == (x//y)*y + (x%y)`. La division entière et le module sont aussi liés à la fonction native `divmod()` : `divmod(x, y) == (x//y, x%y)` [2].

En plus de calculer le modulo sur les nombres, l'opérateur `%` est aussi surchargé par les objets chaînes de caractères pour effectuer le formatage de chaîne « à l'ancienne ». La syntaxe pour le formatage de chaînes est décrit dans la référence de la bibliothèque Python, dans la section Formatage de chaines à la printf.

The modulo operation can be customized using the special `__mod__()` and `__rmod__()` methods.

The floor division operator, the modulo operator, and the `divmod()` function are not 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 be sequences of the same type. In the former case, the numbers are converted to a common real type and then added together. In the latter case, the sequences are concatenated.

This operation can be customized using the special `__add__()` and `__radd__()` methods.

Modifié dans la version 3.14: If only one operand is a complex number, the other operand is converted to a floating-point number.

The `-` (subtraction) operator yields the difference of its arguments. The numeric arguments are first converted to a common real type.

This operation can be customized using the special `__sub__()` and `__rsub__()` methods.

Modifié dans la version 3.14: If only one operand is a complex number, the other operand is converted to a floating-point number.

## 6.8. Opérations de décalage

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

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

Ces opérateurs prennent des entiers comme arguments. Ils décalent le premier argument vers la gauche ou vers la droite du nombre de bits donné par le deuxième argument.

The left shift operation can be customized using the special `__lshift__()` and `__rlshift__()` methods. The right shift operation can be customized using the special `__rshift__()` and `__rrshift__()` methods.

Un décalage à droite de n bits est défini comme la division entière par `pow(2,n)`. Un décalage à gauche de n bits est défini comme la multiplication par `pow(2,n)`.

## 6.9. 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 integers or one of them must be a custom object overriding `__and__()` or `__rand__()` special methods.

The `^` operator yields the bitwise XOR (exclusive OR) of its arguments, which must be integers or one of them must be a custom object overriding `__xor__()` or `__rxor__()` special methods.

The `|` operator yields the bitwise (inclusive) OR of its arguments, which must be integers or one of them must be a custom object overriding `__or__()` or `__ror__()` special methods.

## 6.10. 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 donnent des valeurs booléennes (`True` ou `False`). Cependant, les méthodes de comparaison riche définies par l'utilisateur peuvent renvoyer des non-booléens. Dans ce cas, le résultat de la comparaison est converti en booléen avec `bool()` dans les contextes qui attendent un booléen.

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).

### 6.10.1. Comparaisons de valeurs

Les opérateurs `<`, `>`, `==`, `>=`, `<=` et `!=` comparent les valeurs de deux objets. Les objets n'ont pas besoin d'être du même type.

Le chapitre Objets, valeurs et types indique que les objets ont une valeur (en plus d'un type et d'un identifiant). La valeur d'un objet est une notion plutôt abstraite en Python : par exemple, il n'existe pas de méthode canonique pour accéder à la valeur d'un objet. De la même manière, il n'y a aucune obligation concernant la construction de la valeur d'un objet, par exemple qu'elle prenne en compte toutes les données de ses attributs. Les opérateurs de comparaison implémentent une notion particulière de ce qu'est la valeur d'un objet. Vous pouvez vous le représenter comme une définition indirecte de la valeur d'un objet, via l'implémentation de leur comparaison.

Because all types are (direct or indirect) subtypes of `object`, they inherit the default comparison behavior from `object`. Types can customize their comparison behavior by implementing rich comparison methods like `__lt__()`, described in Personnalisation de base.

Le comportement par défaut pour le test d'égalité (`==` et `!=`) se base sur les identifiants des objets. Ainsi, un test d'égalité entre deux instances qui ont le même identifiant est vrai, un test d'égalité entre deux instances qui ont des identifiants différents est faux. La raison de ce choix est que Python souhaite que tous les objets soient réflexifs, c'est-à-dire que `x is y` implique `x == y`.

La relation d'ordre (`<`, `>`, `<=` et `>=`) n'est pas fournie par défaut ; une tentative se solde par une `TypeError`. La raison de ce choix est qu'il n'existe pas d'invariant similaire à celui de l'égalité.

Le comportement du test d'égalité par défaut, à savoir que les instances avec des identités différentes ne sont jamais égales, peut être en contradiction avec les types qui définissent la « valeur » d'un objet et se basent sur cette « valeur » pour l'égalité. De tels types doivent personnaliser leurs tests de comparaison et, en fait, c'est ce qu'ont fait un certain nombre de types natifs.

La liste suivante décrit le comportement des tests d'égalité pour les types natifs les plus importants.

- Beaucoup de types numériques natifs (Types numériques — int, float, complex) et de types de la bibliothèque standard `fractions.Fraction` ainsi que `decimal.decimal` peuvent être comparés, au sein de leur propre classe ou avec d'autres objets de classes différentes. Une exception notable concerne les nombres complexes qui ne gèrent pas la relation d'ordre. Dans les limites des types concernés, la comparaison mathématique équivaut à la comparaison algorithmique, sans perte de précision.

  Les valeurs non numériques `float('NaN')` et `decimal.Decimal('NaN')` sont spéciales : toute comparaison entre un nombre et une valeur non numérique est fausse. Une implication contre-intuitive à cela est que les valeurs non numériques ne sont pas égales à elles-mêmes. Par exemple, avec `x = float('NaN')`, les expressions `3 < x`, `x < 3` et `x == x` sont toutes fausses, mais l’expression `x != x` est vraie. Ce comportement est en accord avec IEEE 754.

- `None` and `NotImplemented` are singletons. PEP 8 advises that comparisons for singletons should always be done with `is` or `is not`, never the equality operators.

- Les séquences binaires (instances du type `bytes` ou `bytearray`) peuvent être comparées au sein de la classe et entre classes. La comparaison est lexicographique, en utilisant la valeur numérique des éléments.

- Les chaînes de caractères (instances de `str`) respectent l'ordre lexicographique en utilisant la valeur Unicode (le résultat de la fonction native `ord()`) des caractères [3].

  Les chaînes de caractères et les séquences binaires ne peuvent pas être comparées directement.

- Les séquences (instances de `tuple`, `list` ou `range`) peuvent être comparées uniquement entre instances de même type, en sachant que les intervalles (range) ne gèrent pas la relation d'ordre. Le test d'égalité entre ces types renvoie faux et une comparaison entre instances de types différents lève une `TypeError`.

  Les séquences se comparent lexicographiquement en comparant les éléments correspondants. Les conteneurs natifs supposent généralement que les objets identiques sont égaux à eux-mêmes. Cela leur permet d'économiser les tests d’égalité pour des objets identiques afin d’améliorer les performances et de conserver leurs invariants internes.

  L'ordre lexicographique pour les collections natives fonctionne comme suit :

  - Deux collections sont égales si elles sont du même type, ont la même longueur et si les éléments correspondants de chaque paire sont égaux. Par exemple, `[1,2] == (1,2)` est faux car les types sont différents.

  - Les collections qui gèrent la relation d'ordre sont ordonnées comme leur premier élément différent (par exemple, `[1,2,x] <= [1,2,y]` a la même valeur que `x <= y`). Si un élément n'a pas de correspondant, la collection la plus courte est la plus petite (par exemple, `[1,2] < [1,2,3]` est vrai).

- Les tableaux de correspondances (instances de `dict`) sont égales si et seulement si toutes leurs paires `(clé, valeur)` sont égales. L'égalité des clés et des valeurs met en œuvre la réflexivité.

  Les comparaisons (`<`, `>`, `<=` et `>=`) lèvent `TypeError`.

- Les ensembles (instances de `set` ou `frozenset`) peuvent être comparés au sein de leur propre type et entre types différents.

  Les opérateurs d'inclusion et de sur-ensemble sont définis. Ces relations ne sont pas des relations d'ordre total (par exemple, les deux ensembles `{1,2}` et `{2,3}` ne sont pas égaux, l'un n'est pas inclus dans l'autre, l'un n'est pas un sur-ensemble de l'autre). Ainsi, les ensembles ne sont pas des arguments appropriés pour les fonctions qui dépendent d'un ordre total (par exemple, les fonctions `min()`, `max()` et `sorted()` produisent des résultats indéfinis si on leur donne des listes d'ensembles en entrée).

  La comparaison des ensembles met en œuvre la réflexivité des éléments.

- La plupart des autres types natifs n'implémentent pas de méthodes de comparaisons, ils héritent donc du comportement par défaut.

Les classes définies par l'utilisateur qui particularisent les opérations de comparaison doivent, si possible, respecter quelques règles pour la cohérence :

- Le test d'égalité doit être réflexif. En d'autres termes, des objets identiques doivent être égaux :

  > `x is y` implique `x == y`

- La comparaison doit être symétrique. En d'autres termes, les expressions suivantes doivent donner le même résultat :

  > `x == y` et `y == x`

  > `x != y` et `y != x`

  > `x < y` et `y > x`

  > `x <= y` et `y >= x`

- La comparaison doit être transitive. Les exemples suivants (liste non exhaustive) illustrent ce concept :

  > `x > y and y > z` implique `x > z`

  > `x < y and y <= z` implique `x < z`

- Si vous inversez la comparaison, cela doit en produire la négation booléenne. En d'autres termes, les expressions suivantes doivent produire le même résultat :

  > `x == y` et `not x != y`

  > `x < y` et `not x >= y` (pour une relation d'ordre total)

  > `x > y` et `not x <= y` (pour une relation d'ordre total)

  Ces deux dernières expressions s'appliquent pour les collections totalement ordonnées (par exemple, les séquences mais pas les ensembles ou les tableaux de correspondances). Regardez aussi le décorateur `total_ordering()`.

- Le résultat de `hash()` doit être cohérent avec l'égalité. Les objets qui sont égaux doivent avoir la même empreinte ou être marqués comme non-hachables.

Python ne vérifie pas ces règles de cohérence. En fait, l'utilisation de valeurs non numériques est un exemple de non-respect de ces règles.

### 6.10.2. Opérations de tests d’appartenance à un ensemble

Les opérateurs `in` et `not in` testent l’appartenance. `x in s` s’évalue à `True` si x appartient à s et à `False` sinon. `x not in s` renvoie la négation de `x in s`. Tous les types séquences et ensembles natifs gèrent ces opérateurs, ainsi que les dictionnaires pour lesquels `in` teste si dictionnaire possède une clé donnée. Pour les types conteneurs tels que les listes, n-uplets (tuple), ensembles (set), ensembles figés (frozen set), dictionnaires (dict) ou collections.deque, l’expression `x in y` est équivalente à `any(x is e or x == e for e in y)`.

Pour les chaînes de caractères et chaînes d'octets, `x in y` vaut `True` si et seulement si x est une sous-chaîne de y. Un test équivalent est `y.find(x) != -1`. Une chaîne vide est considérée comme une sous-chaîne de toute autre chaîne, ainsi `"" in "abc"` renvoie `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`, for which the expression `x is z or x == z` is true, 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 is y[i] or x == y[i]`, and no lower integer index raises the `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`.

### 6.10.3. Comparaisons d'identifiants

Les opérateurs `is` et `is not` testent l'égalité des identifiants des objets : `x is y` est vrai si et seulement si x et y sont le même objet. L'identifiant d'un objet est déterminé en utilisant la fonction `id()`. `x is not y` renvoie le résultat contraire de l'égalité des identifiants [4].

## 6.11. 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. User-defined objects can customize their truth value by providing a `__bool__()` method.

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.

Notez que ni `and` ni `or` ne restreignent la valeur et le type qu'ils renvoient à `False` et `True` : ils renvoient le dernier argument évalué. Ceci peut être utile, par exemple : si une chaîne `s` doit être remplacée par une valeur par défaut si elle est vide, l'expression `s or 'truc'` produit la valeur voulue. Comme `not` doit créer une nouvelle valeur, il renvoie une valeur booléenne quel que soit le type de son argument (par exemple, `not 'truc'` produit `False` plutôt que `''`.

## 6.12. Expressions d'affectation

    assignment_expression: [identifier ":="] expression

Une expression d'affectation (parfois aussi appelée « expression nommée » ou « expression morse ») affecte l'`expression` à un `identifiant` et renvoie la valeur de l'`expression`.

Une utilisation classique concerne les correspondances d'expressions rationnelles :

    if matching := pattern.search(data):
        do_something(matching)

Ou lorsqu'on traite le contenu d'un fichier par morceaux :

    while chunk := file.read(9000):
        process(chunk)

Assignment expressions must be surrounded by parentheses when used as expression statements and when used as sub-expressions in slicing, conditional, lambda, keyword-argument, and comprehension-if expressions and in `assert`, `with`, and `assignment` statements. In all other places where they can be used, parentheses are not required, including in `if` and `while` statements.

Ajouté dans la version 3.8: Voir la PEP 572 pour plus de détails sur les expressions d’affectation.

## 6.13. Expressions conditionnelles

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

A conditional expression (sometimes called a "ternary operator") is an alternative to the if-else statement. As it is an expression, it returns a value and can appear as a sub-expression.

L'expression `x if C else y` commence par évaluer la condition C. Si C est vrai, alors x est évalué et sa valeur est renvoyée ; sinon, y est évalué et sa valeur est renvoyée.

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

## 6.14. Expressions lambda

    lambda_expr: "lambda" [parameter_list] ":" expression

Les expressions lambda sont utilisées pour créer des fonctions anonymes. L'expression `lambda parameters: expression` produit un objet fonction. Cet objet anonyme se comporte comme un objet fonction défini par :

    def <lambda>(parameters):
        return expression

Voir la section Définition de fonctions pour la syntaxe des listes de paramètres. Notez que les fonctions créées par des expressions lambda ne peuvent pas contenir d'instructions ou d'annotations.

## 6.15. Listes d'expressions

    starred_expression:       "*" or_expr | expression
    flexible_expression:      assignment_expression | starred_expression
    flexible_expression_list: flexible_expression ("," flexible_expression)* [","]
    starred_expression_list:  starred_expression ("," starred_expression)* [","]
    expression_list:          expression ("," expression)* [","]
    yield_list:               expression_list | starred_expression "," [starred_expression_list]

Sauf lorsqu'elle fait partie d'un agencement de liste ou d'ensemble, une liste d'expressions qui contient au moins une virgule produit un n-uplet. La longueur du n-uplet est le nombre d'expressions dans la liste. Les expressions sont évaluées de la gauche vers la droite.

Un astérisque `*` indique dépaquetage d'itérable (iterable unpacking en anglais). Son opérande doit être un iterable. L'itérable est développé en une séquence d'éléments qui sont inclus dans un nouvel objet n-uplet, liste ou ensemble à l'emplacement du dépaquetage.

Ajouté dans la version 3.5: dépaquetage d'itérables dans les listes d'expressions, proposé à l'origine par la PEP 448.

Ajouté dans la version 3.11: Any item in an expression list may be starred. See PEP 646.

A trailing comma is required only to create a one-item tuple, such as `1,`; it is optional in all other cases. A single expression without a trailing comma doesn't create a tuple, but rather yields the value of that expression. (To create an empty tuple, use an empty pair of parentheses: `()`.)

## 6.16. Ordre d'évaluation

Python évalue les expressions de la gauche vers la droite. Remarquez que lors de l'évaluation d'une affectation, la partie droite de l'affectation est évaluée avant la partie gauche.

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

## 6.17. Priorités des opérateurs

Le tableau suivant résume les priorités des opérateurs en Python, du plus prioritaire (portée la plus courte) au moins prioritaire (portée la plus grande). Les opérateurs qui sont dans la même case ont la même priorité. À moins que la syntaxe ne soit explicitement indiquée, les opérateurs sont binaires. Les opérateurs dans la même case regroupent de la gauche vers la droite (sauf pour la puissance et les expressions conditionnelles qui regroupent de la droite vers la gauche).

Notez que les comparaisons, les tests d'appartenance et les tests d'identifiants possèdent tous la même priorité et s'enchaînent de la gauche vers la droite comme décrit dans la section Comparaisons.

Opérateur | Description
--- | ---
`(expressions…)`, `[expressions…]`, `{key: value…}`, `{expressions…}` | Expression de liaison ou parenthèse, affichage de liste, affichage de dictionnaire, affichage de set
`x[index]`, `x[index:index]` `x(arguments...)`, `x.attribute` | Subscription (including slicing), call, attribute reference
`await x` | Expression `await`
`**` | Puissance [5]
`+x`, `-x`, `~x` | NOT (positif, négatif, bit à bit)
`*`, `@`, `/`, `//`, `%` | Multiplication, multiplication de matrices, division, division entière, reste [6]
`+`, `-` | Addition et soustraction
`<<`, `>>` | décalages
`&` | AND (bit à bit)
`^` | XOR (bit à bit)
`|` | OR (bit à bit)
`in`, `not in`, `is`, `is not`, `<`, `<=`, `>`, `>=`, `!=`, `==` | Comparaisons, y compris les tests d'appartenance et les tests d'identifiants
`not x` | NOT (booléen)
`and` | AND (booléen)
`or` | OR (booléen)
`if` -- `else` | Expressions conditionnelles
`lambda` | Expression lambda
`:=` | Expression d'affectation

Notes

[1]

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.

[2]

Si x est très proche d'un multiple entier de y, il est possible que `x/y` soit supérieur de un par rapport à `(x-x%y)//y` en raison des arrondis. Dans de tels cas, Python renvoie le second résultat afin d'avoir `divmod(x,y)[0] * y + x % y` le plus proche de `x`.

[3]

Le standard Unicode distingue les points codes (code points en anglais, par exemple U+0041) et les caractères abstraits (abstract characters en anglais, par exemple « LATIN CAPITAL LETTER A »). Bien que la plupart des caractères abstraits de l'Unicode ne sont représentés que par un seul point code, il y a un certain nombre de caractères abstraits qui peuvent être représentés par une séquence de plus qu'un point code. Par exemple, le caractère abstrait « LATIN CAPITAL LETTER C WITH CEDILLA » peut être représenté comme un unique caractère précomposé au point code U+00C7, ou en tant que séquence d'un caractère de base à la position U+0043 (LATIN CAPITAL LETTER C) du code, suivi par un caractère combiné à la position U+0327 (COMBINING CEDILLA) du code.

Les opérateurs de comparaison des chaînes opèrent au niveau des points codes Unicode. Cela peut être déroutant pour des humains. Par exemple, `"\u00C7" == "\u0043\u0327"` renvoie `False`, bien que les deux chaînes représentent le même caractère abstrait "LATIN CAPITAL LETTER C WITH CEDILLA".

Pour comparer des chaînes au niveau des caractères abstraits (afin d'avoir quelque chose d'intuitif pour les humains), utilisez `unicodedata.normalize()`.

[4]

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.

[5]

L'opérateur puissance `**` est moins prioritaire qu'un opérateur unaire arithmétique ou bit à bit sur sa droite. Ainsi, `2**-1` vaut `0.5`.

[6]

L'opérateur `%` est aussi utilisé pour formater les chaînes de caractères ; il y possède la même priorité.