4. Modèle d'exécution
*********************


4.1. Structure d'un programme
=============================

Un programme Python est construit à partir de blocs de code. Un *bloc*
est un morceau de texte de programme Python qui est exécuté en tant
qu'unité. Les éléments suivants sont des blocs : un module, un corps
de fonction et une définition de classe. Chaque commande écrite dans
l'interpréteur interactif de Python est un bloc. Un fichier de script
(un fichier donné en entrée standard à l'interpréteur ou spécifié en
tant qu'argument de ligne de commande à l'interpréteur) est un bloc de
code. Une commande de script (une commande spécifiée en ligne de
commande à l'interpréteur avec l'option "-c") est un bloc de code. Un
module exécuté en tant que script principal (module "__main__") depuis
la ligne de commande en utilisant l'option "-m" est aussi un bloc de
code. La chaîne passée en argument aux fonctions natives "eval()" et
"exec()" est un bloc de code.

Un bloc de code est exécuté dans un *cadre d'exécution*. Un cadre
contient des informations administratives (utilisées pour le débogage)
et détermine où et comment l'exécution se poursuit après la fin de
l'exécution du bloc de code.


4.2. Noms et liaisons
=====================


4.2.1. Liaisons des noms
------------------------

Les *noms* sont des références aux objets. Ils sont créés lors des
opérations de liaisons de noms (*name binding* en anglais).

Les noms sont liés *via* les constructions suivantes :

* paramètres formels de fonctions,

* définitions de classes,

* définitions de fonctions,

* expressions d'affectation,

* cibles qui sont des identifiants, lorsque c'est une affectation :

  * de l'entête d'une boucle "for",

  * after "as" in a "with" statement, "except" clause, "except*"
    clause, or in the as-pattern in structural pattern matching,

  * dans un champ de recherche d'un filtrage par motifs

* des instructions "import".

* "type" statements.

* type parameter lists.

L'instruction "import" sous la forme "from ... import *" lie tous les
noms définis dans le module importé, sauf ceux qui commencent par le
caractère souligné. Cette écriture ne peut être utilisée qu'au niveau
du module.

Une cible qui apparaît dans une instruction "del" est aussi considérée
comme une liaison à un nom dans ce cadre (bien que la sémantique
véritable soit de délier le nom).

Chaque affectation ou instruction *import* a lieu dans un bloc défini
par une définition de classe ou de fonction, ou au niveau du module
(le bloc de code de plus haut niveau).

If a name is bound in a block, it is a local variable of that block,
unless declared as "nonlocal" or "global".  If a name is bound at the
module level, it is a global variable.  (The variables of the module
code block are local and global.)  If a variable is used in a code
block but not defined there, it is a *free variable*.

Chaque occurrence d'un nom dans un programme fait référence à la
*liaison* de ce nom établie par les règles de résolution des noms
suivantes.


4.2.2. Résolution des noms
--------------------------

La *portée* définit la visibilité d'un nom dans un bloc. Si une
variable locale est définie dans un bloc, sa portée comprend ce bloc.
Si la définition intervient dans le bloc d'une fonction, la portée
s'étend à tous les blocs contenus dans celui qui comprend la
définition, à moins qu'un bloc intérieur ne définisse une autre
liaison pour ce nom.

Quand un nom est utilisé dans un bloc de code, la résolution utilise
la portée la plus petite. L'ensemble de toutes les portées visibles
dans un bloc de code s'appelle *l'environnement* du bloc.

Quand un nom n'est trouvé nulle part, une exception "NameError" est
levée. Si la portée courante est celle d'une fonction et que le nom
fait référence à une variable locale qui n'a pas encore été liée au
moment où le nom est utilisé, une exception "UnboundLocalError" est
levée. "UnboundLocalError" est une sous-classe de "NameError".

If a name binding operation occurs anywhere within a code block, all
uses of the name within the block are treated as references to the
current block.  This can lead to errors when a name is used within a
block before it is bound.  This rule is subtle.  Python lacks
declarations and allows name binding operations to occur anywhere
within a code block.  The local variables of a code block can be
determined by scanning the entire text of the block for name binding
operations. See the FAQ entry on UnboundLocalError for examples.

If the "global" statement occurs within a block, all uses of the names
specified in the statement refer to the bindings of those names in the
top-level namespace.  Names are resolved in the top-level namespace by
searching the global namespace, i.e. the namespace of the module
containing the code block, and the builtins namespace, the namespace
of the module "builtins".  The global namespace is searched first.  If
the names are not found there, the builtins namespace is searched
next. If the names are also not found in the builtins namespace, new
variables are created in the global namespace. The global statement
must precede all uses of the listed names.

L'instruction "global" a la même porte qu'une opération de liaison du
même bloc. Si la portée englobante la plus petite pour une variable
libre contient une instruction *global*, la variable libre est
considérée globale.

The "nonlocal" statement causes corresponding names to refer to
previously bound variables in the nearest enclosing function scope.
"SyntaxError" is raised at compile time if the given name does not
exist in any enclosing function scope. Type parameters cannot be
rebound with the "nonlocal" statement.

L'espace de nommage pour un module est créé automatiquement la
première fois que le module est importé. Le module principal d'un
script s'appelle toujours "__main__".

Class definition blocks and arguments to "exec()" and "eval()" are
special in the context of name resolution. A class definition is an
executable statement that may use and define names. These references
follow the normal rules for name resolution with an exception that
unbound local variables are looked up in the global namespace. The
namespace of the class definition becomes the attribute dictionary of
the class. The scope of names defined in a class block is limited to
the class block; it does not extend to the code blocks of methods.
This includes comprehensions and generator expressions, but it does
not include annotation scopes, which have access to their enclosing
class scopes. This means that the following will fail:

   class A:
       a = 42
       b = list(a + i for i in range(10))

However, the following will succeed:

   class A:
       type Alias = Nested
       class Nested: pass

   print(A.Alias.__value__)  # <type 'A.Nested'>


4.2.3. Annotation scopes
------------------------

*Annotations*, type parameter lists and "type" statements introduce
*annotation scopes*, which behave mostly like function scopes, but
with some exceptions discussed below.

Annotation scopes are used in the following contexts:

* *Function annotations*.

* *Variable annotations*.

* Type parameter lists for generic type aliases.

* Type parameter lists for generic functions. A generic function's
  annotations are executed within the annotation scope, but its
  defaults and decorators are not.

* Type parameter lists for generic classes. A generic class's base
  classes and keyword arguments are executed within the annotation
  scope, but its decorators are not.

* The bounds, constraints, and default values for type parameters
  (lazily evaluated).

* The value of type aliases (lazily evaluated).

Annotation scopes differ from function scopes in the following ways:

* Annotation scopes have access to their enclosing class namespace. If
  an annotation scope is immediately within a class scope, or within
  another annotation scope that is immediately within a class scope,
  the code in the annotation scope can use names defined in the class
  scope as if it were executed directly within the class body. This
  contrasts with regular functions defined within classes, which
  cannot access names defined in the class scope.

* Expressions in annotation scopes cannot contain "yield", "yield
  from", "await", or ":=" expressions. (These expressions are allowed
  in other scopes contained within the annotation scope.)

* Names defined in annotation scopes cannot be rebound with "nonlocal"
  statements in inner scopes. This includes only type parameters, as
  no other syntactic elements that can appear within annotation scopes
  can introduce new names.

* While annotation scopes have an internal name, that name is not
  reflected in the *qualified name* of objects defined within the
  scope. Instead, the "__qualname__" of such objects is as if the
  object were defined in the enclosing scope.

Ajouté dans la version 3.12: Annotation scopes were introduced in
Python 3.12 as part of **PEP 695**.

Modifié dans la version 3.13: Annotation scopes are also used for type
parameter defaults, as introduced by **PEP 696**.

Modifié dans la version 3.14: Annotation scopes are now also used for
annotations, as specified in **PEP 649** and **PEP 749**.


4.2.4. Lazy evaluation
----------------------

Most annotation scopes are *lazily evaluated*. This includes
annotations, the values of type aliases created through the "type"
statement, and the bounds, constraints, and default values of type
variables created through the type parameter syntax. This means that
they are not evaluated when the type alias or type variable is
created, or when the object carrying annotations is created. Instead,
they are only evaluated when necessary, for example when the
"__value__" attribute on a type alias is accessed.

Exemple :

   >>> type Alias = 1/0
   >>> Alias.__value__
   Traceback (most recent call last):
     ...
   ZeroDivisionError: division by zero
   >>> def func[T: 1/0](): pass
   >>> T = func.__type_params__[0]
   >>> T.__bound__
   Traceback (most recent call last):
     ...
   ZeroDivisionError: division by zero

Here the exception is raised only when the "__value__" attribute of
the type alias or the "__bound__" attribute of the type variable is
accessed.

This behavior is primarily useful for references to types that have
not yet been defined when the type alias or type variable is created.
For example, lazy evaluation enables creation of mutually recursive
type aliases:

   from typing import Literal

   type SimpleExpr = int | Parenthesized
   type Parenthesized = tuple[Literal["("], Expr, Literal[")"]]
   type Expr = SimpleExpr | tuple[SimpleExpr, Literal["+", "-"], Expr]

Lazily evaluated values are evaluated in annotation scope, which means
that names that appear inside the lazily evaluated value are looked up
as if they were used in the immediately enclosing scope.

Ajouté dans la version 3.12.


4.2.5. Noms natifs et restrictions d'exécution
----------------------------------------------

L'utilisateur ne doit pas toucher à "__builtins__" ; c'est et cela
doit rester réservé aux besoins de l'implémentation. Les utilisateurs
qui souhaitent surcharger des valeurs dans l'espace de nommage natif
doivent "importer" le module "builtins" et modifier ses attributs
judicieusement.

L'espace de nommage natif associé à l'exécution d'un bloc de code est
effectivement trouvé en cherchant le nom "__builtins__" dans l'espace
de nommage globaux ; ce doit être un dictionnaire ou un module (dans
ce dernier cas, le dictionnaire du module est utilisé). Par défaut,
lorsque l'on se trouve dans le module "__main__", "__builtins__" est
le module natif "builtins" ; lorsque l'on se trouve dans tout autre
module, "__builtins__" est un pseudonyme du dictionnaire du module
"builtins" lui-même.


4.2.6. Interaction avec les fonctionnalités dynamiques
------------------------------------------------------

La résolution des noms de variables libres intervient à l'exécution,
pas à la compilation. Cela signifie que le code suivant affiche 42 :

   i = 10
   def f():
       print(i)
   i = 42
   f()

Les fonctions "eval()" et "exec()" n'ont pas accès à l'environnement
complet pour résoudre les noms. Les noms doivent être résolus dans les
espaces de nommage locaux et globaux de l'appelant. Les variables
libres ne sont pas résolues dans l'espace de nommage englobant le plus
proche mais dans l'espace de nommage globaux [1]. Les fonctions
"eval()" et "exec()" possèdent des arguments optionnels pour
surcharger les espaces de nommage globaux et locaux. Si seulement un
espace de nommage est spécifié, il est utilisé pour les deux.


4.3. Exceptions
===============

Les exceptions sont un moyen de sortir du flot normal d'exécution d'un
bloc de code de manière à gérer des erreurs ou des conditions
exceptionnelles. Une exception est *levée* au moment où l'erreur est
détectée ; elle doit être *gérée* par le bloc de code qui l'entoure ou
par tout bloc de code qui a, directement ou indirectement, invoqué le
bloc de code où l'erreur s'est produite.

L'interpréteur Python lève une exception quand il détecte une erreur à
l'exécution (telle qu'une division par zéro). Un programme Python peut
aussi lever explicitement une exception avec l'instruction "raise".
Les gestionnaires d'exception sont spécifiés avec l'instruction "try"
… "except". La clause "finally" d'une telle instruction peut être
utilisée pour spécifier un code de nettoyage qui ne gère pas
l'exception mais qui est exécuté quoi qu'il arrive (exception ou pas).

Python utilise le modèle par *terminaison* de gestion des erreurs : un
gestionnaire d'exception peut trouver ce qui est arrivé et continuer
l'exécution à un niveau plus élevé, mais il ne peut pas réparer
l'origine de l'erreur et ré-essayer l'opération qui a échoué (sauf à
entrer à nouveau dans le code en question par le haut).

Quand une exception n'est pas du tout gérée, l'interpréteur termine
l'exécution du programme ou retourne à la boucle interactive. Dans ces
cas, il affiche une trace de la pile d'appels, sauf si l'exception est
"SystemExit".

Les exceptions sont identifiées par des instances de classe. La clause
"except" sélectionnée dépend de la classe de l'instance : elle doit
faire référence à la classe de l'instance ou à une de ses *classes
ancêtres non virtuelles*. L'instance peut être transmise au
gestionnaire et peut apporter des informations complémentaires sur les
conditions de l'exception.

Note:

  Les messages d'exception ne font pas partie de l'API Python. Leur
  contenu peut changer d'une version de Python à une autre sans
  avertissement et le code ne doit pas reposer sur ceux-ci s'il doit
  fonctionner sur plusieurs versions de l'interpréteur.

Reportez-vous aussi aux descriptions de l'instruction "try" dans la
section L'instruction try et de l'instruction "raise" dans la section
L'instruction raise.


4.4. Runtime Components
=======================


4.4.1. General Computing Model
------------------------------

Python's execution model does not operate in a vacuum.  It runs on a
host machine and through that host's runtime environment, including
its operating system (OS), if there is one.  When a program runs, the
conceptual layers of how it runs on the host look something like this:

      **host machine**
         **process** (global resources)
            **thread** (runs machine code)

Each process represents a program running on the host.  Think of each
process itself as the data part of its program.  Think of the process'
threads as the execution part of the program.  This distinction will
be important to understand the conceptual Python runtime.

The process, as the data part, is the execution context in which the
program runs.  It mostly consists of the set of resources assigned to
the program by the host, including memory, signals, file handles,
sockets, and environment variables.

Processes are isolated and independent from one another.  (The same is
true for hosts.)  The host manages the process' access to its assigned
resources, in addition to coordinating between processes.

Each thread represents the actual execution of the program's machine
code, running relative to the resources assigned to the program's
process.  It's strictly up to the host how and when that execution
takes place.

From the point of view of Python, a program always starts with exactly
one thread.  However, the program may grow to run in multiple
simultaneous threads.  Not all hosts support multiple threads per
process, but most do.  Unlike processes, threads in a process are not
isolated and independent from one another.  Specifically, all threads
in a process share all of the process' resources.

The fundamental point of threads is that each one does *run*
independently, at the same time as the others.  That may be only
conceptually at the same time ("concurrently") or physically ("in
parallel").  Either way, the threads effectively run at a non-
synchronized rate.

Note:

  That non-synchronized rate means none of the process' memory is
  guaranteed to stay consistent for the code running in any given
  thread.  Thus multi-threaded programs must take care to coordinate
  access to intentionally shared resources.  Likewise, they must take
  care to be absolutely diligent about not accessing any *other*
  resources in multiple threads; otherwise two threads running at the
  same time might accidentally interfere with each other's use of some
  shared data.  All this is true for both Python programs and the
  Python runtime.The cost of this broad, unstructured requirement is
  the tradeoff for the kind of raw concurrency that threads provide.
  The alternative to the required discipline generally means dealing
  with non-deterministic bugs and data corruption.


4.4.2. Python Runtime Model
---------------------------

The same conceptual layers apply to each Python program, with some
extra data layers specific to Python:

      **host machine**
         **process** (global resources)
            Python global runtime (*state*)
               Python interpreter (*state*)
                  **thread** (runs Python bytecode and "C-API")
                     Python thread *state*

At the conceptual level: when a Python program starts, it looks
exactly like that diagram, with one of each.  The runtime may grow to
include multiple interpreters, and each interpreter may grow to
include multiple thread states.

Note:

  A Python implementation won't necessarily implement the runtime
  layers distinctly or even concretely.  The only exception is places
  where distinct layers are directly specified or exposed to users,
  like through the "threading" module.

Note:

  The initial interpreter is typically called the "main" interpreter.
  Some Python implementations, like CPython, assign special roles to
  the main interpreter.Likewise, the host thread where the runtime was
  initialized is known as the "main" thread.  It may be different from
  the process' initial thread, though they are often the same.  In
  some cases "main thread" may be even more specific and refer to the
  initial thread state. A Python runtime might assign specific
  responsibilities to the main thread, such as handling signals.

As a whole, the Python runtime consists of the global runtime state,
interpreters, and thread states.  The runtime ensures all that state
stays consistent over its lifetime, particularly when used with
multiple host threads.

The global runtime, at the conceptual level, is just a set of
interpreters.  While those interpreters are otherwise isolated and
independent from one another, they may share some data or other
resources.  The runtime is responsible for managing these global
resources safely.  The actual nature and management of these resources
is implementation-specific.  Ultimately, the external utility of the
global runtime is limited to managing interpreters.

In contrast, an "interpreter" is conceptually what we would normally
think of as the (full-featured) "Python runtime".  When machine code
executing in a host thread interacts with the Python runtime, it calls
into Python in the context of a specific interpreter.

Note:

  The term "interpreter" here is not the same as the "bytecode
  interpreter", which is what regularly runs in threads, executing
  compiled Python code.In an ideal world, "Python runtime" would refer
  to what we currently call "interpreter".  However, it's been called
  "interpreter" at least since introduced in 1997 (CPython:a027efa5b).

Each interpreter completely encapsulates all of the non-process-
global, non-thread-specific state needed for the Python runtime to
work. Notably, the interpreter's state persists between uses.  It
includes fundamental data like "sys.modules".  The runtime ensures
multiple threads using the same interpreter will safely share it
between them.

A Python implementation may support using multiple interpreters at the
same time in the same process.  They are independent and isolated from
one another.  For example, each interpreter has its own "sys.modules".

For thread-specific runtime state, each interpreter has a set of
thread states, which it manages, in the same way the global runtime
contains a set of interpreters.  It can have thread states for as many
host threads as it needs.  It may even have multiple thread states for
the same host thread, though that isn't as common.

Each thread state, conceptually, has all the thread-specific runtime
data an interpreter needs to operate in one host thread.  The thread
state includes the current raised exception and the thread's Python
call stack.  It may include other thread-specific resources.

Note:

  The term "Python thread" can sometimes refer to a thread state, but
  normally it means a thread created using the "threading" module.

Each thread state, over its lifetime, is always tied to exactly one
interpreter and exactly one host thread.  It will only ever be used in
that thread and with that interpreter.

Multiple thread states may be tied to the same host thread, whether
for different interpreters or even the same interpreter.  However, for
any given host thread, only one of the thread states tied to it can be
used by the thread at a time.

Thread states are isolated and independent from one another and don't
share any data, except for possibly sharing an interpreter and objects
or other resources belonging to that interpreter.

Once a program is running, new Python threads can be created using the
"threading" module (on platforms and Python implementations that
support threads).  Additional processes can be created using the "os",
"subprocess", and "multiprocessing" modules. Interpreters can be
created and used with the "interpreters" module.  Coroutines (async)
can be run using "asyncio" in each interpreter, typically only in a
single thread (often the main thread).

-[ Notes ]-

[1] En effet, le code qui est exécuté par ces opérations n'est pas
    connu au moment où le module est compilé.
