# 用語集

`>>>`

  対話型 シェルにおけるデフォルトの Python プロンプトです。インタープリターで対話的に実行されるコード例でよく見られます。

`...`

  次のものが考えられます:

  - 対話型 (interactive) シェルにおいて、インデントされたコードブロック、対応する左右の区切り文字の組 (丸括弧、角括弧、波括弧、三重引用符) の内側、デコレーターの後に、コードを入力する際に表示されるデフォルトの Python プロンプトです。

  - The three dots form of the Ellipsis object.

abstract base class

  (抽象基底クラス) 抽象基底クラスは duck-typing を補完するもので、 `hasattr()` などの別のテクニックでは不恰好であったり微妙に誤る (例えば magic methods の場合) 場合にインターフェースを定義する方法を提供します。ABC は仮想 (virtual) サブクラスを導入します。これは親クラスから継承しませんが、それでも `isinstance()` や `issubclass()` に認識されます; `abc` モジュールのドキュメントを参照してください。Python には、多くの組み込み ABC が同梱されています。その対象は、(`collections.abc` モジュールで) データ構造、(`numbers` モジュールで) 数、(`io` モジュールで) ストリーム、(`importlib.abc` モジュールで) インポートファインダ及びローダーです。 `abc` モジュールを利用して独自の ABC を作成できます。

annotation

  (アノテーション) 変数、クラス属性、関数のパラメータや返り値に関係するラベルです。 慣例により type hint として使われています。

  Annotations of local variables cannot be accessed at runtime, but annotations of global variables, class attributes, and functions are stored in the `__annotations__` special attribute of modules, classes, and functions, respectively.

  See variable annotation, function annotation, PEP 484 and PEP 526, which describe this functionality. Also see Annotations Best Practices for best practices on working with annotations.

引数 (argument)

  (実引数) 関数を呼び出す際に、 関数 (または メソッド) に渡す値です。実引数には２種類あります:

  - キーワード引数: 関数呼び出しの際に引数の前に識別子がついたもの (例: `name=`) や、 `**` に続けた辞書の中の値として渡された引数。例えば、次の `complex()` の呼び出しでは、 `3` と `5` がキーワード引数です:

        complex(real=3, imag=5)
        complex(**{'real': 3, 'imag': 5})

  - 位置引数: キーワード引数以外の引数。位置引数は引数リストの先頭に書くことができ、また `*` に続けた iterable の要素として渡すことができます。例えば、次の例では `3` と `5` は両方共位置引数です:

        complex(3, 5)
        complex(*(3, 5))

  実引数は関数の実体において名前付きのローカル変数に割り当てられます。割り当てを行う規則については 呼び出し (call) を参照してください。シンタックスにおいて実引数を表すためにあらゆる式を使うことが出来ます。評価された値はローカル変数に割り当てられます。

  仮引数 、FAQ の 実引数と仮引数の違いは何ですか? 、PEP 362 を参照してください。

asynchronous context manager

  (非同期コンテキストマネージャ) `__aenter__()` と `__aexit__()` メソッドを定義することで `async with` 文内の環境を管理するオブジェクトです。 PEP 492 で導入されました。

asynchronous generator

  (非同期ジェネレータ) asynchronous generator iterator を返す関数です。 `async def` で定義されたコルーチン関数に似ていますが、 `yield` 式を持つ点で異なります。 `yield` 式は `async for` ループで使用できる値の並びを生成するのに使用されます。

  通常は非同期ジェネレータ関数を指しますが、文脈によっては 非同期ジェネレータイテレータ を指す場合があります。 意図された意味が明らかでない場合、 明瞭化のために完全な単語を使用します。

  非同期ジェネレータ関数には、 `async for` 文や `async with` 文だけでなく `await` 式もあることがあります。

asynchronous generator iterator

  An object created by an asynchronous generator function.

  これは asynchronous iterator で、 `__anext__()` メソッドを使って呼ばれると awaitable オブジェクトを返します。 この awaitable オブジェクトは、次の `yield` 式まで非同期ジェネレータ関数の本体を実行します。

  Each `yield` temporarily suspends processing, remembering the execution state (including local variables and pending try-statements). When the asynchronous generator iterator effectively resumes with another awaitable returned by `__anext__()`, it picks up where it left off. See PEP 492 and PEP 525.

asynchronous iterable

  (非同期イテラブル) `async for` 文の中で使用できるオブジェクトです。 自身の `__aiter__()` メソッドから asynchronous iterator を返さなければなりません。 PEP 492 で導入されました。

asynchronous iterator

  (非同期イテレータ) `__aiter__()` と `__anext__()` メソッドを実装したオブジェクトです。 `__anext__()` は awaitable オブジェクトを返さなければなりません。 `async for` は `StopAsyncIteration` 例外を送出するまで、非同期イテレータの `__anext__()` メソッドが返す awaitable を解決します。 PEP 492 で導入されました。

atomic operation

  An operation that appears to execute as a single, indivisible step: no other thread can observe it half-done, and its effects become visible all at once. Python does not guarantee that high-level statements are atomic (for example, `x += 1` performs multiple bytecode operations and is not atomic). Atomicity is only guaranteed where explicitly documented. See also race condition and data race.

属性

  (属性) オブジェクトに関連付けられ、ドット表記式によって名前で通常参照される値です。例えば、オブジェクト o が属性 a を持っているとき、その属性は o.a で参照されます。

  オブジェクトには、 識別子 (identifier) およびキーワード (keyword) で定義される識別子ではない名前の属性を与えることができます。たとえば `setattr()` を使い、オブジェクトがそれを許可している場合に行えます。このような属性はドット表記式ではアクセスできず、代わりに `getattr()` を使って取る必要があります。

awaitable

  (待機可能) `await` 式で使用することが出来るオブジェクトです。 coroutine か、 `__await__()` メソッドがあるオブジェクトです。 PEP 492 を参照してください。

BDFL

  慈悲深き終身独裁者 (Benevolent Dictator For Life) の略です。Python の作者、Guido van Rossum のことです。

binary file

  (バイナリファイル) bytes-like オブジェクト の読み込みおよび書き込みができる ファイルオブジェクト です。 バイナリファイルの例は、バイナリモード (`'rb'`, `'wb'` or `'rb+'`) で開かれたファイル、`sys.stdin.buffer`、`sys.stdout.buffer`、 `io.BytesIO` や `gzip.GzipFile`. のインスタンスです。

  `str` オブジェクトの読み書きができるファイルオブジェクトについては、 text file も参照してください。

borrowed reference

  In Python's C API, a borrowed reference is a reference to an object, where the code using the object does not own the reference. It becomes a dangling pointer if the object is destroyed. For example, a garbage collection can remove the last strong reference to the object and so destroy it.

  Calling `Py_INCREF()` on the borrowed reference is recommended to convert it to a strong reference in-place, except when the object cannot be destroyed before the last usage of the borrowed reference. The `Py_NewRef()` function can be used to create a new strong reference.

bytes-like object

  バッファプロトコル (buffer Protocol) をサポートしていて、 C 言語の意味で 連続した バッファーを提供可能なオブジェクト。 `bytes`, `bytearray`, `array.array` や、多くの一般的な `memoryview` オブジェクトがこれに当たります。 bytes-like オブジェクトは、データ圧縮、バイナリファイルへの保存、ソケットを経由した送信など、バイナリデータを要求するいろいろな操作に利用することができます。

  幾つかの操作ではバイナリデータを変更する必要があります。 その操作のドキュメントではよく "読み書き可能な bytes-like オブジェクト" に言及しています。 変更可能なバッファーオブジェクトには、 `bytearray` と `bytearray` の `memoryview` などが含まれます。 また、他の幾つかの操作では不変なオブジェクト内のバイナリデータ ("読み出し専用の bytes-like オブジェクト") を必要します。それには `bytes` と `bytes` の `memoryview` オブジェクトが含まれます。

bytecode

  (バイトコード) Python のソースコードは、 Python プログラムの CPython インタプリタの内部表現であるバイトコードへとコンパイルされます。 バイトコードは `.pyc` ファイルにキャッシュされ、同じファイルが二度目に実行されるときはより高速になります (ソースコードからバイトコードへの再度のコンパイルは回避されます)。 この "中間言語 (intermediate language)" は、各々のバイトコードに対応する機械語を実行する 仮想マシン で動作するといえます。 重要な注意として、バイトコードは異なる Python 仮想マシン間で動作することや、Python リリース間で安定であることは期待されていません。

  バイトコードの命令一覧は dis モジュール にあります。

callable

  A callable is an object that can be called, possibly with a set of arguments (see argument), with the following syntax:

      callable(argument1, argument2, argumentN)

  A function, and by extension a method, is a callable. An instance of a class that implements the `__call__()` method is also a callable.

callback

  (コールバック) 将来のある時点で実行されるために引数として渡される関数

クラス

  (クラス) ユーザー定義オブジェクトを作成するためのテンプレートです。クラス定義は普通、そのクラスのインスタンス上の操作をするメソッドの定義を含みます。

class variable

  (クラス変数) クラス上に定義され、クラスレベルで (つまり、クラスのインスタンス上ではなしに) 変更されることを目的としている変数です。

closure variable

  A free variable referenced from a nested scope that is defined in an outer scope rather than being resolved at runtime from the globals or builtin namespaces. May be explicitly defined with the `nonlocal` keyword to allow write access, or implicitly defined if the variable is only being read.

  For example, in the `inner` function in the following code, both `x` and `print` are free variables, but only `x` is a closure variable:

      def outer():
          x = 0
          def inner():
              nonlocal x
              x += 1
              print(x)
          return inner

  Due to the `codeobject.co_freevars` attribute (which, despite its name, only includes the names of closure variables rather than listing all referenced free variables), the more general free variable term is sometimes used even when the intended meaning is to refer specifically to closure variables.

complex number

  (複素数) よく知られている実数系を拡張したもので、すべての数は実部と虚部の和として表されます。虚数は虚数単位 (`-1` の平方根) に実数を掛けたもので、一般に数学では `i` と書かれ、工学では `j` と書かれます。Python は複素数に組み込みで対応し、後者の表記を取っています。虚部は末尾に `j` をつけて書きます。例えば `3+1j` です。 `math` モジュールの複素数版を利用するには、 `cmath` を使います。複素数の使用はかなり高度な数学の機能です。必要性を感じなければ、ほぼ間違いなく無視してしまってよいでしょう。

concurrency

  The ability of a computer program to perform multiple tasks at the same time. Python provides libraries for writing programs that make use of different forms of concurrency. `asyncio` is a library for dealing with asynchronous tasks and coroutines. `threading` provides access to operating system threads and `multiprocessing` to operating system processes. Multi-core processors can execute threads and processes on different CPU cores at the same time (see parallelism).

concurrent modification

  When multiple threads modify shared data at the same time. Concurrent modification without proper synchronization can cause race conditions, and might also trigger a data race, data corruption, or both.

context

  This term has different meanings depending on where and how it is used. Some common meanings:

  - The temporary state or environment established by a context manager via a `with` statement.

  - The collection of keyvalue bindings associated with a particular `contextvars.Context` object and accessed via `ContextVar` objects. Also see context variable.

  - A `contextvars.Context` object. Also see current context.

コンテキスト管理プロトコル

  The `__enter__()` and `__exit__()` methods called by the `with` statement. See PEP 343.

context manager

  An object which implements the context management protocol and controls the environment seen in a `with` statement. See PEP 343.

context variable

  A variable whose value depends on which context is the current context. Values are accessed via `contextvars.ContextVar` objects. Context variables are primarily used to isolate state between concurrent asynchronous tasks.

contiguous

  (隣接、連続) バッファが厳密に C-連続 または Fortran 連続 である場合に、そのバッファは連続しているとみなせます。 ゼロ次元バッファは C 連続であり Fortran 連続です。 一次元の配列では、その要素は必ずメモリ上で隣接するように配置され、添字がゼロから始まり増えていく順序で並びます。 多次元の C-連続な配列では、メモリアドレス順に要素を巡る際には最後の添え字が最初に変わるのに対し、 Fortran 連続な配列では最初の添え字が最初に動きます。

コルーチン

  (コルーチン) コルーチンはサブルーチンのより一般的な形式です。 サブルーチンには決められた地点から入り、別の決められた地点から出ます。 コルーチンには多くの様々な地点から入る、出る、再開することができます。 コルーチンは `async def` 文で実装できます。 PEP 492 を参照してください。

coroutine function

  (コルーチン関数) coroutine オブジェクトを返す関数です。 コルーチン関数は `async def` 文で実装され、`await`、`async for`、 および `async with` キーワードを持つことが出来ます。 これらは PEP 492 で導入されました。

CPython

  python.org で配布されている、Python プログラミング言語の標準的な実装です。"CPython" という単語は、この実装を Jython や IronPython といった他の実装と区別する必要が有る場合に利用されます。

current context

  The context (`contextvars.Context` object) that is currently used by `ContextVar` objects to access (get or set) the values of context variables. Each thread has its own current context. Frameworks for executing asynchronous tasks (see `asyncio`) associate each task with a context which becomes the current context whenever the task starts or resumes execution.

data race

  A situation where multiple threads access the same memory location concurrently, at least one of the accesses is a write, and the threads do not use any synchronization to control their access. Data races lead to non-deterministic behavior and can cause data corruption. Proper use of locks and other synchronization primitives prevents data races. Note that data races can only happen in native code, but that native code might be exposed in a Python API. See also race condition and thread-safe.

deadlock

  A situation in which two or more tasks (threads, processes, or coroutines) wait indefinitely for each other to release resources or complete actions, preventing any from making progress. For example, if thread A holds lock 1 and waits for lock 2, while thread B holds lock 2 and waits for lock 1, both threads will wait indefinitely. In Python this often arises from acquiring multiple locks in conflicting orders or from circular join/await dependencies. Deadlocks can be avoided by always acquiring multiple locks in a consistent order. See also lock and reentrant.

decorator

  (デコレータ) 別の関数を返す関数で、通常、 `@wrapper` 構文で関数変換として適用されます。デコレータの一般的な利用例は、 `classmethod()` と `staticmethod()` です。

  デコレータの文法はシンタックスシュガーです。次の2つの関数定義は意味的に同じものです:

      def f(arg):
          ...
      f = staticmethod(f)

      @staticmethod
      def f(arg):
          ...

  同じ概念がクラスにも存在しますが、あまり使われません。デコレータについて詳しくは、 関数定義 および クラス定義 のドキュメントを参照してください。

descriptor

  Any object which defines the methods `__get__()`, `__set__()`, or `__delete__()`. When a class attribute is a descriptor, its special binding behavior is triggered upon attribute lookup. Normally, using a.b to get, set or delete an attribute looks up the object named b in the class dictionary for a, but if b is a descriptor, the respective descriptor method gets called. Understanding descriptors is a key to a deep understanding of Python because they are the basis for many features including functions, methods, properties, class methods, static methods, and reference to super classes.

  デスクリプタのメソッドに関しての詳細は、 デスクリプタ (descriptor) の実装 や Descriptor How To Guide を参照してください。

dictionary

  An associative array, where arbitrary keys are mapped to values. The keys can be any object with `__hash__()` and `__eq__()` methods. Called a hash in Perl.

dictionary comprehension

  (辞書内包表記) iterable 内の全てあるいは一部の要素を処理して、その結果からなる辞書を返すコンパクトな書き方です。 `results = {n: n ** 2 for n in range(10)}` とすると、キー `n` を値 `n ** 2` に対応付ける辞書を生成します。 リスト、集合、辞書の表示 を参照してください。

dictionary view

  (辞書ビュー) `dict.keys()`、`dict.values()`、`dict.items()` が返すオブジェクトです。 辞書の項目の動的なビューを提供します。 すなわち、辞書が変更されるとビューはそれを反映します。 辞書ビューを強制的に完全なリストにするには `list(dictview)` を使用してください。 辞書ビューオブジェクト を参照してください。

docstring

  A string literal which appears as the first expression in a class, function or module. While ignored when the suite is executed, it is recognized by the compiler and put into the `__doc__` attribute of the enclosing class, function or module. Since it is available via introspection, it is the canonical place for documentation of the object.

duck-typing

  あるオブジェクトが正しいインターフェースを持っているかを決定するのにオブジェクトの型を見ないプログラミングスタイルです。代わりに、単純にオブジェクトのメソッドや属性が呼ばれたり使われたりします。（「アヒルのように見えて、アヒルのように鳴けば、それはアヒルである。」）インターフェースを型より重視することで、上手くデザインされたコードは、ポリモーフィックな代替を許して柔軟性を向上させます。ダックタイピングは `type()` や `isinstance()` による判定を避けます。 (ただし、ダックタイピングを 抽象基底クラス で補完することもできます。) その代わり、典型的に `hasattr()` 判定や EAFP プログラミングを利用します。

dunder

  An informal short-hand for "double underscore", used when talking about a special method. For example, `__init__` is often pronounced "dunder init".

EAFP

  「認可をとるより許しを請う方が容易 (easier to ask for forgiveness than permission、マーフィーの法則)」の略です。この Python で広く使われているコーディングスタイルでは、通常は有効なキーや属性が存在するものと仮定し、その仮定が誤っていた場合に例外を捕捉します。この簡潔で手早く書けるコーディングスタイルには、 `try` 文および `except` 文がたくさんあるのが特徴です。このテクニックは、C のような言語でよく使われている LBYL スタイルと対照的なものです。

expression

  (式) 何かの値と評価される、一まとまりの構文 (a piece of syntax) です。言い換えると、式とはリテラル、名前、属性アクセス、演算子や関数呼び出しなど、値を返す式の要素の積み重ねです。他の多くの言語と違い、Python では言語の全ての構成要素が式というわけではありません。 `while` のように、式としては使えない 文 もあります。代入も式ではなく文です。

extension module

  (拡張モジュール) C や C++ で書かれたモジュールで、Python の C API を利用して Python コアやユーザーコードとやりとりします。

f-string

  `'f'` や `'F'` が先頭に付いた文字列リテラルは "f-string" と呼ばれ、これは フォーマット済み文字列リテラル の短縮形の名称です。 PEP 498 も参照してください。

file object

  An object exposing a file-oriented API (with methods such as `read()` or `write()`) to an underlying resource. Depending on the way it was created, a file object can mediate access to a real on-disk file or to another type of storage or communication device (for example standard input/output, in-memory buffers, sockets, pipes, etc.). File objects are also called file-like objects or streams.

  ファイルオブジェクトには実際には 3 種類あります: 生の バイナリーファイル、バッファされた バイナリーファイル、そして テキストファイル です。インターフェイスは `io` モジュールで定義されています。ファイルオブジェクトを作る標準的な方法は `open()` 関数を使うことです。

file-like object

  file object と同義です。

filesystem encoding and error handler

  Encoding and error handler used by Python to decode bytes from the operating system and encode Unicode to the operating system.

  ファイルシステムのエンコーディングでは、すべてが 128 バイト以下に正常にデコードされることが保証されなくてはなりません。ファイルシステムのエンコーディングでこれが保証されなかった場合は、API 関数が `UnicodeError` を送出することがあります。

  The `sys.getfilesystemencoding()` and `sys.getfilesystemencodeerrors()` functions can be used to get the filesystem encoding and error handler.

  The filesystem encoding and error handler are configured at Python startup by the `PyConfig_Read()` function: see `filesystem_encoding` and `filesystem_errors` members of `PyConfig`.

  See also the locale encoding.

finder

  (ファインダ) インポートされているモジュールの loader の発見を試行するオブジェクトです。

  There are two types of finder: meta path finders for use with `sys.meta_path`, and path entry finders for use with `sys.path_hooks`.

  See ファインダーとローダー and `importlib` for much more detail.

floor division

  (切り捨て除算) 一番近い整数に切り捨てる数学的除算。 切り捨て除算演算子は `//` です。 例えば、 `11 // 4` は `2` になり、それとは対称に浮動小数点数の真の除算では `2.75` が 返ってきます。 `(-11) // 4` は `-2.75` を 小さい方に 丸める (訳注: 負の無限大への丸めを行う) ので `-3` になることに注意してください。 PEP 238 を参照してください。

free threading

  A threading model where multiple threads can run Python bytecode simultaneously within the same interpreter. This is in contrast to the global interpreter lock which allows only one thread to execute Python bytecode at a time. See PEP 703.

free variable

  Formally, as defined in the language execution model, a free variable is any variable used in a namespace which is not a local variable in that namespace. See closure variable for an example. Pragmatically, due to the name of the `codeobject.co_freevars` attribute, the term is also sometimes used as a synonym for closure variable.

関数

  (関数) 呼び出し側に値を返す一連の文のことです。関数には0以上の 実引数 を渡すことが出来ます。実体の実行時に引数を使用することが出来ます。 仮引数、メソッド、関数定義 を参照してください。

function annotation

  (関数アノテーション) 関数のパラメータや返り値の annotation です。

  関数アノテーションは、通常は 型ヒント のために使われます: 例えば、この関数は 2 つの `int` 型の引数を取ると期待され、また `int` 型の返り値を持つと期待されています。

      def sum_two_numbers(a: int, b: int) -> int:
         return a + b

  関数アノテーションの文法は 関数定義 の節で解説されています。

  機能の説明がある variable annotation, PEP 484,を参照してください。また、アノテーションを利用するベストプラクティスとして Annotations Best Practices も参照してください。

__future__

  `from __future__ import <feature>` という future 文 は、コンパイラーに将来の Python リリースで標準となる構文や意味を使用して現在のモジュールをコンパイルするよう指示します。 `__future__` モジュールでは、 feature のとりうる値をドキュメント化しています。このモジュールをインポートし、その変数を評価することで、新機能が最初に言語に追加されたのはいつかや、いつデフォルトになるか (またはなったか) を見ることができます:

      >>> import __future__
      >>> __future__.division
      _Feature((2, 2, 0, 'alpha', 2), (3, 0, 0, 'alpha', 0), 8192)

garbage collection

  (ガベージコレクション) これ以降使われることのないメモリを解放する処理です。 Pythonは、参照カウントと、循環参照を検出し破壊する循環ガベージコレクタを使ってガベージコレクションを行います。 ガベージコレクタは `gc` モジュールを使って操作できます。

ジェネレータ

  (ジェネレータ) generator iterator を返す関数です。 通常の関数に似ていますが、 `yield` 式を持つ点で異なります。 `yield` 式は、 for ループで使用できたり、`next()` 関数で値を 1 つずつ取り出したりできる、値の並びを生成するのに使用されます。

  通常はジェネレータ関数を指しますが、文脈によっては ジェネレータイテレータ を指す場合があります。 意図された意味が明らかでない場合、 明瞭化のために完全な単語を使用します。

generator iterator

  (ジェネレータイテレータ) generator 関数で生成されるオブジェクトです。

  Each `yield` temporarily suspends processing, remembering the execution state (including local variables and pending try-statements). When the generator iterator resumes, it picks up where it left off (in contrast to functions which start fresh on every invocation).

generator expression

  An expression that returns an iterator. It looks like a normal expression followed by a `for` clause defining a loop variable, range, and an optional `if` clause. The combined expression generates values for an enclosing function:

      >>> sum(i*i for i in range(10))         # sum of squares 0, 1, 4, ... 81
      285

generic function

  (ジェネリック関数) 異なる型に対し同じ操作をする関数群から構成される関数です。呼び出し時にどの実装を用いるかはディスパッチアルゴリズムにより決定されます。

  single dispatch、`functools.singledispatch()` デコレータ、PEP 443 を参照してください。

generic type

  A type that can be parameterized; typically a container class such as `list` or `dict`. Used for type hints and annotations.

  For more details, see generic alias types, PEP 483, PEP 484, PEP 585, and the `typing` module.

GIL

  global interpreter lock を参照してください。

global interpreter lock

  (グローバルインタプリタロック) CPython インタプリタが利用している、一度に Python の バイトコード を実行するスレッドは一つだけであることを保証する仕組みです。これにより (`dict` などの重要な組み込み型を含む) オブジェクトモデルが同時アクセスに対して暗黙的に安全になるので、 CPython の実装がシンプルになります。インタプリタ全体をロックすることで、マルチプロセッサマシンが生じる並列化のコストと引き換えに、インタプリタを簡単にマルチスレッド化できるようになります。

  ただし、標準あるいは外部のいくつかの拡張モジュールは、圧縮やハッシュ計算などの計算の重い処理をするときに GIL を解除するように設計されています。また、I/O 処理をする場合 GIL は常に解除されます。

  As of Python 3.13, the GIL can be disabled using the `--disable-gil` build configuration. After building Python with this option, code must be run with `-X gil=0` or after setting the `PYTHON_GIL=0` environment variable. This feature enables improved performance for multi-threaded applications and makes it easier to use multi-core CPUs efficiently. For more details, see PEP 703.

global state

  Data that is accessible throughout a program, such as module-level variables, class variables, or C static variables in extension modules. In multi-threaded programs, global state shared between threads typically requires synchronization to avoid race conditions and data races.

hash-based pyc

  (ハッシュベース pyc ファイル) 正当性を判別するために、対応するソースファイルの最終更新時刻ではなくハッシュ値を使用するバイトコードのキャッシュファイルです。キャッシュされたバイトコードの無効化 を参照してください。

hashable

  An object is hashable if it has a hash value which never changes during its lifetime (it needs a `__hash__()` method), and can be compared to other objects (it needs an `__eq__()` method). Hashable objects which compare equal must have the same hash value.

  ハッシュ可能なオブジェクトは辞書のキーや集合のメンバーとして使えます。辞書や集合のデータ構造は内部でハッシュ値を使っているからです。

  Python のイミュータブルな組み込みオブジェクトは、ほとんどがハッシュ可能です。(リストや辞書のような) ミュータブルなコンテナはハッシュ不可能です。(タプルや frozenset のような) イミュータブルなコンテナは、要素がハッシュ可能であるときのみハッシュ可能です。 ユーザー定義のクラスのインスタンスであるようなオブジェクトはデフォルトでハッシュ可能です。 それらは全て (自身を除いて) 比較結果は非等価であり、ハッシュ値は `id()` より得られます。

IDLE

  Python の統合開発環境 (Integrated DeveLopment Environment)及び学習環境 (Learning Environment) です。IDLE --- Python のエディタとシェル は Python の標準的な配布に同梱されている基本的な機能のエディタとインタプリタ環境です。

永続オブジェクト (immortal)

  Immortal objects are a CPython implementation detail introduced in PEP 683.

  If an object is immortal, its reference count is never modified, and therefore it is never deallocated while the interpreter is running. For example, `True` and `None` are immortal in CPython.

immutable

  An object with a fixed value. Immutable objects include numbers, strings and tuples. Such an object cannot be altered. A new object has to be created if a different value has to be stored. They play an important role in places where a constant hash value is needed, for example as a key in a dictionary. Immutable objects are inherently thread-safe because their state cannot be modified after creation, eliminating concerns about improperly synchronized concurrent modification.

import path

  path based finder が import するモジュールを検索する場所 (または path entry) のリスト。 import 中、このリストは通常 `sys.path` から来ますが、サブパッケージの場合は親パッケージの `__path__` 属性からも来ます。

importing

  あるモジュールの Python コードが別のモジュールの Python コードで使えるようにする処理です。

importer

  モジュールを探してロードするオブジェクト。 finder と loader のどちらでもあるオブジェクト。

interactive

  Python has an interactive interpreter which means you can enter statements and expressions at the interpreter prompt, immediately execute them and see their results. Just launch `python` with no arguments (possibly by selecting it from your computer's main menu). It is a very powerful way to test out new ideas or inspect modules and packages (remember `help(x)`). For more on interactive mode, see 対話モード.

interpreted

  Python はインタプリタ形式の言語であり、コンパイラ言語の対極に位置します。 (バイトコードコンパイラがあるために、この区別は曖昧ですが。) ここでのインタプリタ言語とは、ソースコードのファイルを、まず実行可能形式にしてから実行させるといった操作なしに、直接実行できることを意味します。インタプリタ形式の言語は通常、コンパイラ形式の言語よりも開発／デバッグのサイクルは短いものの、プログラムの実行は一般に遅いです。 対話的 も参照してください。

interpreter shutdown

  Python インタープリターはシャットダウンを要請された時に、モジュールやすべてのクリティカルな内部構造をなどの、すべての確保したリソースを段階的に開放する、特別なフェーズに入ります。 このフェーズは ガベージコレクタ を複数回呼び出します。 これによりユーザー定義のデストラクターや weakref コールバックが呼び出されることがあります。 シャットダウンフェーズ中に実行されるコードは、それが依存するリソースがすでに機能しない(よくある例はライブラリーモジュールや warning 機構です) ために様々な例外に直面します。

  インタープリタがシャットダウンする主な理由は `__main__` モジュールや実行されていたスクリプトの実行が終了したことです。

iterable

  An object capable of returning its members one at a time. Examples of iterables include all sequence types (such as `list`, `str`, and `tuple`) and some non-sequence types like `dict`, file objects, and objects of any classes you define with an `__iter__()` method or with a `__getitem__()` method that implements sequence semantics.

  Iterables can be used in a `for` loop and in many other places where a sequence is needed (`zip()`, `map()`, ...). When an iterable object is passed as an argument to the built-in function `iter()`, it returns an iterator for the object. This iterator is good for one pass over the set of values. When using iterables, it is usually not necessary to call `iter()` or deal with iterator objects yourself. The `for` statement does that automatically for you, creating a temporary unnamed variable to hold the iterator for the duration of the loop. See also iterator, sequence, and generator.

iterator

  データの流れを表現するオブジェクトです。イテレータの `__next__()` メソッドを繰り返し呼び出す (または組み込み関数 `next()` に渡す) と、流れの中の要素を一つずつ返します。データがなくなると、代わりに `StopIteration` 例外を送出します。その時点で、イテレータオブジェクトは尽きており、それ以降は `__next__()` を何度呼んでも `StopIteration` を送出します。イテレータは、そのイテレータオブジェクト自体を返す `__iter__()` メソッドを実装しなければならないので、イテレータは他の iterable を受理するほとんどの場所で利用できます。はっきりとした例外は複数の反復を行うようなコードです。 (`list` のような) コンテナオブジェクトは、自身を `iter()` 関数にオブジェクトに渡したり `for` ループ内で使うたびに、新たな未使用のイテレータを生成します。これをイテレータで行おうとすると、前回のイテレーションで使用済みの同じイテレータオブジェクトを単純に返すため、空のコンテナのようになってしまします。

  詳細な情報は イテレータ型 にあります。

  CPython 実装の詳細: CPython does not consistently apply the requirement that an iterator define `__iter__()`. And also please note that free-threaded CPython does not guarantee thread-safe behavior of iterator operations.

key function

  (キー関数) キー関数、あるいは照合関数とは、ソートや順序比較のための値を返す呼び出し可能オブジェクト(callable)です。例えば、 `locale.strxfrm()` をキー関数に使えば、ロケール依存のソートの慣習にのっとったソートキーを返します。

  Python の多くのツールはキー関数を受け取り要素の並び順やグループ化を管理します。 `min()`, `max()`, `sorted()`, `list.sort()`, `heapq.merge()`, `heapq.nsmallest()`, `heapq.nlargest()`, `itertools.groupby()` 等があります。

  There are several ways to create a key function. For example. the `str.casefold()` method can serve as a key function for case insensitive sorts. Alternatively, a key function can be built from a `lambda` expression such as `lambda r: (r[0], r[2])`. Also, `operator.attrgetter()`, `operator.itemgetter()`, and `operator.methodcaller()` are three key function constructors. See the Sorting HOW TO for examples of how to create and use key functions.

keyword argument

  実引数 を参照してください。

lambda

  (ラムダ) 無名のインライン関数で、関数が呼び出されたときに評価される 1 つの 式 を含みます。ラムダ関数を作る構文は `lambda [parameters]: expression` です。

LBYL

  「ころばぬ先の杖 (look before you leap)」 の略です。このコーディングスタイルでは、呼び出しや検索を行う前に、明示的に前提条件 (pre-condition) 判定を行います。 EAFP アプローチと対照的で、 `if` 文がたくさん使われるのが特徴的です。

  In a multi-threaded environment, the LBYL approach can risk introducing a race condition between "the looking" and "the leaping". For example, the code, `if key in mapping: return mapping[key]` can fail if another thread removes key from mapping after the test, but before the lookup. This issue can be solved with locks or by using the EAFP approach. See also thread-safe.

lexical analyzer

  Formal name for the tokenizer; see token.

list

  A built-in Python sequence. Despite its name it is more akin to an array in other languages than to a linked list since access to elements is O(1).

list comprehension

  (リスト内包表記) シーケンス中の全てあるいは一部の要素を処理して、その結果からなるリストを返す、コンパクトな方法です。 `result = ['{:#04x}'.format(x) for x in range(256) if x % 2 == 0]` とすると、 0 から 255 までの偶数を 16進数表記 (0x..) した文字列からなるリストを生成します。 `if` 節はオプションです。 `if` 節がない場合、 `range(256)` の全ての要素が処理されます。

lock

  A synchronization primitive that allows only one thread at a time to access a shared resource. A thread must acquire a lock before accessing the protected resource and release it afterward. If a thread attempts to acquire a lock that is already held by another thread, it will block until the lock becomes available. Python's `threading` module provides `Lock` (a basic lock) and `RLock` (a reentrant lock). Locks are used to prevent race conditions and ensure thread-safe access to shared data. Alternative design patterns to locks exist such as queues, producer/consumer patterns, and thread-local state. See also deadlock, and reentrant.

loader

  An object that loads a module. It must define the `exec_module()` and `create_module()` methods to implement the `Loader` interface. A loader is typically returned by a finder. See also:

  - ファインダーとローダー

  - `importlib.abc.Loader`

  - PEP 302

ロケールエンコーディング

  On Unix, it is the encoding of the LC_CTYPE locale. It can be set with `locale.setlocale(locale.LC_CTYPE, new_locale)`.

  On Windows, it is the ANSI code page (ex: `"cp1252"`).

  On Android and VxWorks, Python uses `"utf-8"` as the locale encoding.

  `locale.getencoding()` can be used to get the locale encoding.

  See also the filesystem encoding and error handler.

magic method

  special method のくだけた同義語です。

mapping

  (マッピング) 任意のキー探索をサポートしていて、 `collections.abc.Mapping` か `collections.abc.MutableMapping` の 抽象基底クラス で指定されたメソッドを実装しているコンテナオブジェクトです。例えば、 `dict`, `collections.defaultdict`, `collections.OrderedDict`, `collections.Counter` などです。

meta path finder

  `sys.meta_path` を検索して得られた finder. meta path finder は path entry finder と関係はありますが、別物です。

  meta path finder が実装するメソッドについては `importlib.abc.MetaPathFinder` を参照してください。

metaclass

  (メタクラス) クラスのクラスです。クラス定義は、クラス名、クラスの辞書と、基底クラスのリストを作ります。メタクラスは、それら 3 つを引数として受け取り、クラスを作る責任を負います。ほとんどのオブジェクト指向言語は(訳注:メタクラスの)デフォルトの実装を提供しています。Python が特別なのはカスタムのメタクラスを作成できる点です。ほとんどのユーザーに取って、メタクラスは全く必要のないものです。しかし、一部の場面では、メタクラスは強力でエレガントな方法を提供します。たとえば属性アクセスのログを取ったり、スレッドセーフ性を追加したり、オブジェクトの生成を追跡したり、シングルトンを実装するなど、多くの場面で利用されます。

  詳細は メタクラス を参照してください。

メソッド

  (メソッド) クラス本体の中で定義された関数。そのクラスのインスタンスの属性として呼び出された場合、メソッドはインスタンスオブジェクトを第一 引数 として受け取ります (この第一引数は通常 `self` と呼ばれます)。 関数 と ネストされたスコープ も参照してください。

method resolution order

  Method Resolution Order is the order in which base classes are searched for a member during lookup. See The Python 2.3 Method Resolution Order for details of the algorithm used by the Python interpreter since the 2.3 release.

module

  (モジュール) Python コードの組織単位としてはたらくオブジェクトです。モジュールは任意の Python オブジェクトを含む名前空間を持ちます。モジュールは importing の処理によって Python に読み込まれます。

  パッケージ を参照してください。

module spec

  モジュールをロードするのに使われるインポート関連の情報を含む名前空間です。 `importlib.machinery.ModuleSpec` のインスタンスです。

  See also Module specs.

MRO

  method resolution order を参照してください。

mutable

  An object with state that is allowed to change during the course of the program. In multi-threaded programs, mutable objects that are shared between threads require careful synchronization to avoid race conditions. See also immutable, thread-safe, and concurrent modification.

named tuple

  "名前付きタプル" という用語は、タプルを継承していて、インデックスが付く要素に対し属性を使ってのアクセスもできる任意の型やクラスに応用されています。 その型やクラスは他の機能も持っていることもあります。

  `time.localtime()` や `os.stat()` の返り値を含むいくつかの組み込み型は名前付きタプルです。 他の例は `sys.float_info` です:

      >>> sys.float_info[1]                   # indexed access
      1024
      >>> sys.float_info.max_exp              # named field access
      1024
      >>> isinstance(sys.float_info, tuple)   # kind of tuple
      True

  Some named tuples are built-in types (such as the above examples). Alternatively, a named tuple can be created from a regular class definition that inherits from `tuple` and that defines named fields. Such a class can be written by hand, or it can be created by inheriting `typing.NamedTuple`, or with the factory function `collections.namedtuple()`. The latter techniques also add some extra methods that may not be found in hand-written or built-in named tuples.

namespace

  (名前空間) 変数が格納される場所です。名前空間は辞書として実装されます。名前空間にはオブジェクトの (メソッドの) 入れ子になったものだけでなく、局所的なもの、大域的なもの、そして組み込みのものがあります。名前空間は名前の衝突を防ぐことによってモジュール性をサポートする。例えば関数 `builtins.open` と `os.open()` は名前空間で区別されています。また、どのモジュールが関数を実装しているか明示することによって名前空間は可読性と保守性を支援します。例えば、`random.seed()` や `itertools.islice()` と書くと、それぞれモジュール `random` や `itertools` で実装されていることが明らかです。

namespace package

  A package which serves only as a container for subpackages. Namespace packages may have no physical representation, and specifically are not like a regular package because they have no `__init__.py` file.

  Namespace packages allow several individually installable packages to have a common parent package. Otherwise, it is recommended to use a regular package.

  For more information, see PEP 420 and 名前空間パッケージ.

  module を参照してください。

native code

  Code that is compiled to machine instructions and runs directly on the processor, as opposed to code that is interpreted or runs in a virtual machine. In the context of Python, native code typically refers to C, C++, Rust or Fortran code in extension modules that can be called from Python. See also extension module.

nested scope

  (ネストされたスコープ) 外側で定義されている変数を参照する機能です。例えば、ある関数が別の関数の中で定義されている場合、内側の関数は外側の関数中の変数を参照できます。ネストされたスコープはデフォルトでは変数の参照だけができ、変数の代入はできないので注意してください。ローカル変数は、最も内側のスコープで変数を読み書きします。同様に、グローバル変数を使うとグローバル名前空間の値を読み書きします。 `nonlocal` で外側の変数に書き込めます。

new-style class

  Old name for the flavor of classes now used for all class objects. In earlier Python versions, only new-style classes could use Python's newer, versatile features like `__slots__`, descriptors, properties, `__getattribute__()`, class methods, and static methods.

non-deterministic

  Behavior where the outcome of a program can vary between executions with the same inputs. In multi-threaded programs, non-deterministic behavior often results from race conditions where the relative timing or interleaving of threads affects the result. Proper synchronization using locks and other synchronization primitives helps ensure deterministic behavior.

object

  (オブジェクト) 状態 (属性や値) と定義された振る舞い (メソッド) をもつ全てのデータ。もしくは、全ての 新スタイルクラス の究極の基底クラスのこと。

optimized scope

  A scope where target local variable names are reliably known to the compiler when the code is compiled, allowing optimization of read and write access to these names. The local namespaces for functions, generators, coroutines, comprehensions, and generator expressions are optimized in this fashion. Note: most interpreter optimizations are applied to all scopes, only those relying on a known set of local and nonlocal variable names are restricted to optimized scopes.

package

  (パッケージ) サブモジュールや再帰的にサブパッケージを含むことの出来る module のことです。専門的には、パッケージは `__path__` 属性を持つ Python オブジェクトです。

  regular package と namespace package を参照してください。

parallelism

  Executing multiple operations at the same time (e.g. on multiple CPU cores). In Python builds with the global interpreter lock (GIL), only one thread runs Python bytecode at a time, so taking advantage of multiple CPU cores typically involves multiple processes (e.g. `multiprocessing`) or native extensions that release the GIL. In free-threaded Python, multiple Python threads can run Python code simultaneously on different cores.

parameter

  (仮引数) 名前付の実体で 関数 (や メソッド ) の定義において関数が受ける 実引数 を指定します。仮引数には5種類あります:

  - 位置またはキーワード: 位置 であるいは キーワード引数 として渡すことができる引数を指定します。 これはたとえば以下の foo や bar のように、デフォルトの仮引数の種類です:

        def func(foo, bar=None): ...

  - 位置専用: 位置によってのみ与えられる引数を指定します。位置専用の引数は 関数定義の引数のリストの中でそれらの後ろに `/` を含めることで定義できます。例えば下記の posonly1 と posonly2 は位置専用引数になります:

        def func(posonly1, posonly2, /, positional_or_keyword): ...

  - キーワード専用: キーワードによってのみ与えられる引数を指定します。キーワード専用の引数を定義できる場所は、例えば以下の kw_only1 や kw_only2 のように、関数定義の仮引数リストに含めた可変長位置引数または裸の `*` の後です:

        def func(arg, *, kw_only1, kw_only2): ...

  - 可変長位置: (他の仮引数で既に受けられた任意の位置引数に加えて) 任意の個数の位置引数が与えられることを指定します。このような仮引数は、以下の args のように仮引数名の前に `*` をつけることで定義できます:

        def func(*args, **kwargs): ...

  - 可変長キーワード: (他の仮引数で既に受けられた任意のキーワード引数に加えて) 任意の個数のキーワード引数が与えられることを指定します。このような仮引数は、上の例の kwargs のように仮引数名の前に `**` をつけることで定義できます。

  仮引数はオプションと必須の引数のどちらも指定でき、オプションの引数にはデフォルト値も指定できます。

  仮引数 、FAQ の 実引数と仮引数の違いは何ですか? 、`inspect.Parameter` クラス、 関数定義 セクション、PEP 362 を参照してください。

path entry

  path based finder が import するモジュールを探す import path 上の1つの場所です。

path entry finder

  `sys.path_hooks` にある callable (つまり path entry hook) が返した finder です。与えられた path entry にあるモジュールを見つける方法を知っています。

  パスエントリーファインダが実装するメソッドについては `importlib.abc.PathEntryFinder` を参照してください。

path entry hook

  A callable on the `sys.path_hooks` list which returns a path entry finder if it knows how to find modules on a specific path entry.

path based finder

  デフォルトの meta path finder の1つは、モジュールの import path を検索します。

path-like object

  (path-like オブジェクト) ファイルシステムパスを表します。 path-like オブジェクトは、パスを表す `str` オブジェクトや `bytes` オブジェクト、または `os.PathLike` プロトコルを実装したオブジェクトのどれかです。 `os.PathLike` プロトコルをサポートしているオブジェクトは `os.fspath()` を呼び出すことで `str` または `bytes` のファイルシステムパスに変換できます。 `os.fsdecode()` と `os.fsencode()` はそれぞれ `str` あるいは `bytes` になるのを保証するのに使えます。 PEP 519 で導入されました。

PEP

  Python Enhancement Proposal。PEP は、Python コミュニティに対して情報を提供する、あるいは Python の新機能やその過程や環境について記述する設計文書です。 PEP は、機能についての簡潔な技術的仕様と提案する機能の論拠 (理論) を伝えるべきです。

  PEP は、新機能の提案にかかる、コミュニティによる問題提起の集積と Python になされる設計決断の文書化のための最上位の機構となることを意図しています。PEP の著者にはコミュニティ内の合意形成を行うこと、反対意見を文書化することの責務があります。

  PEP 1 を参照してください。

portion

  PEP 420 で定義されている、namespace package に属する、複数のファイルが (zipファイルに格納されている場合もある) 1つのディレクトリに格納されたもの。

位置引数 (positional argument)

  実引数 を参照してください。

provisional API

  (暫定 API) 標準ライブラリの後方互換性保証から計画的に除外されたものです。そのようなインターフェースへの大きな変更は、暫定であるとされている間は期待されていませんが、コア開発者によって必要とみなされれば、後方非互換な変更 (インターフェースの削除まで含まれる) が行われえます。このような変更はむやみに行われるものではありません -- これは API を組み込む前には見落とされていた重大な欠陥が露呈したときにのみ行われます。

  暫定 API についても、後方互換性のない変更は「最終手段」とみなされています。問題点が判明した場合でも後方互換な解決策を探すべきです。

  このプロセスにより、標準ライブラリは問題となるデザインエラーに長い間閉じ込められることなく、時代を超えて進化を続けられます。詳細は PEP 411 を参照してください。

provisional package

  provisional API を参照してください。

Python 3000

  Python 3.x リリースラインのニックネームです。(Python 3 が遠い将来の話だった頃に作られた言葉です。) "Py3k" と略されることもあります。

Pythonic

  他の言語で一般的な考え方で書かれたコードではなく、Python の特に一般的なイディオムに従った考え方やコード片。例えば、Python の一般的なイディオムでは `for` 文を使ってイテラブルのすべての要素に渡ってループします。他の多くの言語にはこの仕組みはないので、Python に慣れていない人は代わりに数値のカウンターを使うかもしれません:

      for i in range(len(food)):
          print(food[i])

  これに対し、きれいな Pythonic な方法は:

      for piece in food:
          print(piece)

qualified name

  (修飾名) モジュールのグローバルスコープから、そのモジュールで定義されたクラス、関数、メソッドへの、 "パス" を表すドット名表記です。 PEP 3155 で定義されています。トップレベルの関数やクラスでは、修飾名はオブジェクトの名前と同じです:

      >>> class C:
      ...     class D:
      ...         def meth(self):
      ...             pass
      ...
      >>> C.__qualname__
      'C'
      >>> C.D.__qualname__
      'C.D'
      >>> C.D.meth.__qualname__
      'C.D.meth'

  モジュールへの参照で使われると、完全修飾名 (fully qualified name) はすべての親パッケージを含む全体のドット名表記、例えば `email.mime.text` を意味します:

      >>> import email.mime.text
      >>> email.mime.text.__name__
      'email.mime.text'

race condition

  A condition of a program where the its behavior depends on the relative timing or ordering of events, particularly in multi-threaded programs. Race conditions can lead to non-deterministic behavior and bugs that are difficult to reproduce. A data race is a specific type of race condition involving unsynchronized access to shared memory. The LBYL coding style is particularly susceptible to race conditions in multi-threaded code. Using locks and other synchronization primitives helps prevent race conditions.

reference count

  (参照カウント) あるオブジェクトに対する参照の数。参照カウントが0になったとき、そのオブジェクトは破棄されます。 永続 であり、参照カウントが決して変更されないために割り当てが解除されないオブジェクトもあります。参照カウントは通常は Python のコード上には現れませんが、 CPython 実装の重要な要素です。プログラマーは、 任意のオブジェクトの参照カウントを知るために `sys.getrefcount()` 関数を呼び出すことが出来ます。

  In CPython, reference counts are not considered to be stable or well-defined values; the number of references to an object, and how that number is affected by Python code, may be different between versions.

regular package

  伝統的な、 `__init__.py` ファイルを含むディレクトリとしての package。

  namespace package を参照してください。

reentrant

  A property of a function or lock that allows it to be called or acquired multiple times by the same thread without causing errors or a deadlock.

  For functions, reentrancy means the function can be safely called again before a previous invocation has completed, which is important when functions may be called recursively or from signal handlers. Thread-unsafe functions may be non-deterministic if they're called reentrantly in a multithreaded program.

  For locks, Python's `threading.RLock` (reentrant lock) is reentrant, meaning a thread that already holds the lock can acquire it again without blocking. In contrast, `threading.Lock` is not reentrant - attempting to acquire it twice from the same thread will cause a deadlock.

  See also lock and deadlock.

REPL

  "read–eval–print loop" の頭字語で、 対話型 インタープリターシェルの別名。

__slots__

  クラス内での宣言で、インスタンス属性の領域をあらかじめ定義しておき、インスタンス辞書を排除することで、メモリを節約します。これはよく使われるテクニックですが、正しく扱うには少しトリッキーなので、稀なケース、例えばメモリが死活問題となるアプリケーションでインスタンスが大量に存在する、といったときを除き、使わないのがベストです。

sequence

  An iterable which supports efficient element access using integer indices via the `__getitem__()` special method and defines a `__len__()` method that returns the length of the sequence. Some built-in sequence types are `list`, `str`, `tuple`, and `bytes`. Note that `dict` also supports `__getitem__()` and `__len__()`, but is considered a mapping rather than a sequence because the lookups use arbitrary hashable keys rather than integers.

  The `collections.abc.Sequence` abstract base class defines a much richer interface that goes beyond just `__getitem__()` and `__len__()`, adding `count()`, `index()`, `__contains__()`, and `__reversed__()`. Types that implement this expanded interface can be registered explicitly using `register()`. For more documentation on sequence methods generally, see Common Sequence Operations.

set comprehension

  (集合内包表記) iterable 内の全てあるいは一部の要素を処理して、その結果からなる集合を返すコンパクトな書き方です。 `results = {c for c in 'abracadabra' if c not in 'abc'}` とすると、`{'r', 'd'}` という文字列の辞書を生成します。 リスト、集合、辞書の表示 を参照してください。

single dispatch

  generic function の一種で実装は一つの引数の型により選択されます。

slice

  (スライス) 一般に シーケンス の一部を含むオブジェクト。スライスは、添字表記 `[]` で与えられた複数の数の間にコロンを書くことで作られます。例えば、 `variable_name[1:3:5]` です。角括弧 (添字) 記号は `slice` オブジェクトを内部で利用しています。

soft deprecated

  A soft deprecated API should not be used in new code, but it is safe for already existing code to use it. The API remains documented and tested, but will not be enhanced further.

  Soft deprecation, unlike normal deprecation, does not plan on removing the API and will not emit warnings.

  See PEP 387: Soft Deprecation.

special method

  (特殊メソッド) ある型に特定の操作、例えば加算をするために Python から暗黙に呼び出されるメソッド。この種類のメソッドは、メソッド名の最初と最後にアンダースコア 2 つがついています。特殊メソッドについては 特殊メソッド名 で解説されています。

standard library

  The collection of packages, modules and extension modules distributed as a part of the official Python interpreter package. The exact membership of the collection may vary based on platform, available system libraries, or other criteria. Documentation can be found at Python 標準ライブラリ.

  See also `sys.stdlib_module_names` for a list of all possible standard library module names.

statement

  (文) 文はスイート (コードの"ブロック") に不可欠な要素です。文は 式 かキーワードから構成されるもののどちらかです。後者には `if`、`while`、`for` があります。

static type checker

  An external tool that reads Python code and analyzes it, looking for issues such as incorrect types. See also type hints and the `typing` module.

stdlib

  An abbreviation of standard library.

strong reference

  In Python's C API, a strong reference is a reference to an object which is owned by the code holding the reference. The strong reference is taken by calling `Py_INCREF()` when the reference is created and released with `Py_DECREF()` when the reference is deleted.

  The `Py_NewRef()` function can be used to create a strong reference to an object. Usually, the `Py_DECREF()` function must be called on the strong reference before exiting the scope of the strong reference, to avoid leaking one reference.

  See also borrowed reference.

synchronization primitive

  A basic building block for coordinating (synchronizing) the execution of multiple threads to ensure thread-safe access to shared resources. Python's `threading` module provides several synchronization primitives including `Lock`, `RLock`, `Semaphore`, `Condition`, `Event`, and `Barrier`. Additionally, the `queue` module provides multi-producer, multi-consumer queues that are especially useful in multithreaded programs. These primitives help prevent race conditions and coordinate thread execution. See also lock.

text encoding

  A string in Python is a sequence of Unicode code points (in range `U+0000`--`U+10FFFF`). To store or transfer a string, it needs to be serialized as a sequence of bytes.

  Serializing a string into a sequence of bytes is known as "encoding", and recreating the string from the sequence of bytes is known as "decoding".

  There are a variety of different text serialization codecs, which are collectively referred to as "text encodings".

text file

  (テキストファイル) `str` オブジェクトを読み書きできる file object です。 しばしば、テキストファイルは実際にバイト指向のデータストリームにアクセスし、 テキストエンコーディング を自動的に行います。 テキストファイルの例は、 `sys.stdin`, `sys.stdout`, `io.StringIO` インスタンスなどをテキストモード (`'r'` or `'w'`) で開いたファイルです。

  bytes-like オブジェクト を読み書きできるファイルオブジェクトについては、 バイナリファイル も参照してください。

thread-safe

  A module, function, or class that behaves correctly when used by multiple threads concurrently. Thread-safe code uses appropriate synchronization primitives like locks to protect shared mutable state, or is designed to avoid shared mutable state entirely. In the free-threaded build, built-in types like `dict`, `list`, and `set` use internal locking to make many operations thread-safe, although thread safety is not necessarily guaranteed. Code that is not thread-safe may experience race conditions and data races when used in multi-threaded programs.

トークン

  A small unit of source code, generated by the lexical analyzer (also called the tokenizer). Names, numbers, strings, operators, newlines and similar are represented by tokens.

  The `tokenize` module exposes Python's lexical analyzer. The `token` module contains information on the various types of tokens.

triple-quoted string

  (三重クォート文字列) 3つの連続したクォート記号(")かアポストロフィー(')で囲まれた文字列。通常の(一重)クォート文字列に比べて表現できる文字列に違いはありませんが、幾つかの理由で有用です。1つか2つの連続したクォート記号をエスケープ無しに書くことができますし、行継続文字(\)を使わなくても複数行にまたがることができるので、ドキュメンテーション文字列を書く時に特に便利です。

type

  The type of a Python object determines what kind of object it is; every object has a type. An object's type is accessible as its `__class__` attribute or can be retrieved with `type(obj)`.

type alias

  (型エイリアス) 型の別名で、型を識別子に代入して作成します。

  型エイリアスは 型ヒント を単純化するのに有用です。例えば:

      def remove_gray_shades(
              colors: list[tuple[int, int, int]]) -> list[tuple[int, int, int]]:
          pass

  これは次のようにより読みやすくできます:

      Color = tuple[int, int, int]

      def remove_gray_shades(colors: list[Color]) -> list[Color]:
          pass

  機能の説明がある `typing` と PEP 484 を参照してください。

type hint

  (型ヒント) 変数、クラス属性、関数のパラメータや返り値の期待される型を指定する annotation です。

  Type hints are optional and are not enforced by Python but they are useful to static type checkers. They can also aid IDEs with code completion and refactoring.

  グローバル変数、クラス属性、関数で、ローカル変数でないものの型ヒントは `typing.get_type_hints()` で取得できます。

  機能の説明がある `typing` と PEP 484 を参照してください。

universal newlines

  テキストストリームの解釈法の一つで、以下のすべてを行末と認識します: Unix の行末規定 `'\n'`、Windows の規定 `'\r\n'`、古い Macintosh の規定 `'\r'`。利用法について詳しくは、 PEP 278 と PEP 3116 、さらに `bytes.splitlines()` も参照してください。

variable annotation

  (変数アノテーション) 変数あるいはクラス属性の annotation 。

  変数あるいはクラス属性に注釈を付けたときは、代入部分は任意です:

      class C:
          field: 'annotation'

  変数アノテーションは通常は 型ヒント のために使われます: 例えば、この変数は `int` の値を取ることを期待されています:

      count: int = 0

  変数アノテーションの構文については 注釈付き代入文 (annotated assignment statements) 節で解説しています。

  機能の説明がある function annotation, PEP 484 , PEP 526 を参照してください。また、アノテーションを利用するベストプラクティスとして Annotations Best Practices も参照してください。

virtual environment

  (仮想環境) 協調的に切り離された実行環境です。これにより Python ユーザとアプリケーションは同じシステム上で動いている他の Python アプリケーションの挙動に干渉することなく Python パッケージのインストールと更新を行うことができます。

  `venv` を参照してください。

virtual machine

  (仮想マシン) 完全にソフトウェアにより定義されたコンピュータ。 Python の仮想マシンは、バイトコードコンパイラが出力した バイトコード を実行します。

walrus operator

  A light-hearted way to refer to the assignment expression operator `:=` because it looks a bit like a walrus if you turn your head.

Zen of Python

  (Pythonの悟り) Python を理解し利用する上での導きとなる、Python の設計原則と哲学をリストにしたものです。対話プロンプトで "`import this`" とするとこのリストを読めます。