# 8. 複合文 (compound statement)

複合文には、他の文 (のグループ) が入ります; 複合文は、中に入っている他の文の実行の制御に何らかのやり方で影響を及ぼします。一般的には、複合文は複数行にまたがって書かれますが、全部の文を一行に連ねた単純な書き方もあります。

`if` 、 `while` 、および `for` 文は、伝統的な制御フロー構成を実現します。 `try` は例外処理および/または一連の文に対するクリーンアップコードを指定します。それに対して、 `with` 文はコードのかたまりの前後でコードの初期化と終了処理を実行できるようにします。関数とクラス定義もまた、構文的には複合文です。

複合文は、一つ以上の '節 (clause)' からなります。節は、ヘッダと 'スイート (suite)' からなります。一つの複合文を成す各節のヘッダは、全て同じインデントレベルに置かれます。各節のヘッダは一意に識別するキーワードで始まり、コロンで終わります。スイートは、節によって制御される文の集まりです。スイートは、ヘッダがある行のコロンの後にセミコロンで区切って置かれた一つ以上の単純文、または、ヘッダに続く行で一つ多くインデントされた文の集まりです。後者の形式のスイートに限り、さらに複合文をネストできます; 以下の文は、 `else` 節がどちらの `if` 節に属するかがはっきりしないなどの理由から不正になります:

    if test1: if test2: print(x)

また、このコンテキスト中では、セミコロンによる結合はコロンより強いです。従って、以下の例では、 `print()` の呼び出しはは全て実行されるか、全く実行されないかのどちらかです:

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

まとめると、以下のようになります:

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

なお、文は常に `NEWLINE` か、その後に `DEDENT` が続いたもので終了します。また、オプションの継続節は必ず、文を開始できない予約語で始まるので、曖昧さは存在しません。 (Python では、 'ぶら下がり (dangling) `else`' 問題は、ネストされた `if` 文をインデントさせることで解決されます)。

以下の節における文法規則の記述方式は、明確さのために、各節を別々の行に書くようにしています。

## 8.1. `if` 文

`if` 文は、条件分岐を実行するために使われます:

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

`if` 文は、式を一つ一つ評価してゆき、真になるまで続けて、真になった節のスイートだけを選択します (真: true と偽: false の定義については、 ブール演算 (boolean operation) 節を参照してください); 次に、選択したスイートを実行します (そして、 `if` 文の他の部分は、実行や評価をされません)。全ての式が偽になった場合、 `else` 節があれば、そのスイートが実行されます。

## 8.2. `while` 文

`while` 文は、式の値が真である間、実行を繰り返すために使われます:

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

`while` 文は式を繰り返し真偽評価し、真であれば最初のスイートを実行します。式が偽であれば (最初から偽になっていることもありえます)、 `else` 節がある場合にはそれを実行し、ループを終了します。

最初のスイート内で `break` 文が実行されると、 `else` 節のスイートを実行することなくループを終了します。 `continue` 文が最初のスイート内で実行されると、スイート内にある残りの文の実行をスキップして、式の真偽評価に戻ります。

## 8.3. `for` 文

`for` 文は、シーケンス (文字列、タプルまたはリスト) や、その他の反復可能なオブジェクト (iterable object) 内の要素に渡って反復処理を行うために使われます:

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

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

最初のスイートの中で `break` 文が実行されると、 `else` 節のスイートを実行することなくループを終了します。 `continue` 文が最初のスイート内で実行されると、スイート内にある残りの文の実行をスキップして、次の要素の処理に移るか、これ以上次の要素が無い場合は `else` 節の処理に移ります。

for ループはターゲットリスト内の変数への代入を行います。 これにより、for ループ内も含めて、それ以前の全ての代入は上書きされます:

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

ループが終了してもターゲットリスト内の名前は削除されませんが、イテラブルが空の場合には、ループでの代入は全く行われません。ヒント: 組み込み型 `range()` は、 整数の不変算術列を表します。例えば、 `range(3)` を反復すると0、1そして2の順に結果を返します。

バージョン 3.11 で変更: 式のリストの中でアスタリスク付きの式 (starred elements) を指定できるようになりました。

## 8.4. `try` 文

`try` 文は、ひとまとめの文に対して、例外処理および/またはクリーンアップコードを指定します:

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

例外に関するその他の情報は 例外 節にあります。また、 `raise` 文の使用による例外の生成に関する情報は、 raise 文 節にあります。

バージョン 3.14 で変更: Support for optionally dropping grouping parentheses when using multiple exception types. See PEP 758.

### 8.4.1. `except` 節

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

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

例外がどの `except` 節にも合致しなかった場合、現在のコードを囲うさらに外側、そして呼び出しスタックへと検索を続けます。 [1]

`except` 節のヘッダにある式を値評価するときに例外が発生すると、元々のハンドラ検索はキャンセルされ、新たな例外に対する例外ハンドラの検索を現在の `except` 節の外側のコードや呼び出しスタックに対して行います (`try` 文全体が例外を発行したかのように扱われます)。

対応する `except` 節が見つかると、`except` 節のスイートが実行されます。その際、 `as` キーワードが `except` 節に存在すれば、その後で指定されているターゲットに例外が代入されます。全ての `except` 節は実行可能なブロックを持っていなければなりません。このブロックの末尾に到達すると、通常は `try` 文全体の直後から実行を継続します。(このことは、ネストされた二つの例外ハンドラが同じ例外に対して存在し、内側のハンドラ内の `try` 節で例外が発生した場合、外側のハンドラはその例外を処理しないことを意味します。)

例外が `as target` を使って代入されたとき、それは `except` 節の終わりに消去されます。これはちょうど、以下のコード:

    except E as N:
        foo

が、以下のコードに翻訳されたかのようなものです:

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

よって、例外を `except` 節以降で参照できるようにするためには、別の名前に代入されなければなりません。例外が削除されるのは、トレースバックが付与されると、そのスタックフレームと循環参照を形作り、次のガベージ収集までそのフレーム内のすべての局所変数を生存させてしまうからです。

`except` 節のスイートが実行される前に、例外が `sys` モジュールに格納されます。 `except` 節の中では、 `sys.exception()` を呼び出す事によってこの例外にアクセスすることができます。 例外ハンドラを抜けると、 `sys` モジュールに格納されている例外の値が、一つ前の値に戻ります:

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

### 8.4.2. `except*` 節

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

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

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

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

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

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

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

### 8.4.3. `else` 節

オプションの `else` 節は、コントロールフローが `try` スイートを抜け、例外が送出されず、 `return` 文、 `continue` 文、 `break` 文のいずれもが実行されなかった場合に実行されます。 `else` 節で起きた例外は、手前にある `except` 節では処理されません。

### 8.4.4. `finally` 節

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

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

`finally` 節を実行している間は、プログラムからは例外情報は利用できません。

`try`...`finally` 文の `try` スイート内で `return` 、 `break` 、または `continue` 文が実行された場合、 `finally` 節も、この文を '抜け出る途中に' 実行されます。

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

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

バージョン 3.8 で変更: Python3.8 以前では、実装上の問題により `finally` 節での `continue` 文は不正でした。

バージョン 3.14 で変更: The compiler emits a `SyntaxWarning` when a `return`, `break` or `continue` appears in a `finally` block (see PEP 765).

## 8.5. `with` 文

`with` 文は、ブロックの実行を、コンテキストマネージャによって定義されたメソッドでラップするために使われます (with文とコンテキストマネージャ セクションを参照してください)。これにより、よくある `try`...`except`...`finally` 利用パターンをカプセル化して便利に再利用することができます。

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

一つの "要素" を持つ `with` 文の実行は以下のように進行します:

1. コンテキスト式 (`with_item` で与えられた式) を評価することで、コンテキストマネージャを取得します。

2. コンテキストマネージャの `__enter__()` メソッドが、後で使うためにロードされます。

3. コンテキストマネージャの `__exit__()` メソッドが、後で使うためにロードされます。

4. コンテキストマネージャの `__enter__()` メソッドが呼ばれます。

5. `with` 文にターゲットが含まれていたら、それに `__enter__()` からの戻り値が代入されます。

   注釈

   `with` 文は、 `__enter__()` メソッドがエラーなく終了した場合には `__exit__()` が常に呼ばれることを保証します。ですので、もしターゲットリストへの代入中にエラーが発生した場合には、これはそのスイートの中で発生したエラーと同じように扱われます。以下のステップ 7 を参照してください。

6. スイートが実行されます。

7. コンテキストマネージャの `__exit__()` メソッドが呼ばれます。スイートが例外によって終了されたのなら、その例外の型、値、トレースバックが `__exit__()` に引数として渡されます。そうでなければ、 3 つの `None` 引数が与えられます。

   スイートが例外により終了され、 `__exit__()` メソッドからの戻り値が偽（false）ならば、例外が再送出されます。この戻り値が真（true）ならば例外は抑制され、実行は `with` 文の次の文から続きます。

   もしそのスイートが例外でない何らかの理由で終了した場合、その `__exit__()` からの戻り値は無視されて、実行は発生した終了の種類に応じた通常の位置から継続します。

以下のコード:

    with EXPRESSION as TARGET:
        SUITE

これは次と等価です:

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

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

複数の要素があるとき、コンテキストマネージャは複数の `with` 文がネストされたかのように進行します:

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

これは次と等価です:

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

括弧で囲むことにより、複数のコンテキストマネージャを複数行に渡って書くことができます。 例:

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

バージョン 3.1 で変更: 複数のコンテキスト式をサポートしました。

バージョン 3.10 で変更: 括弧で囲むことで、文を複数行に分割して書けるようになりました。

参考

PEP 343 - "with" ステートメント

  Python の `with` 文の仕様、背景、および例が記載されています。

## 8.6. `match` 文

Added in version 3.10.

match 文はパターンマッチングを行う目的で使われます。 構文:

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

注釈

このセクションでは、一重引用符で囲まれているものは ソフトキーワード を表します。

パターンマッチングは、パターン (`case` の後ろ) とマッチング対象の値 (`match` の後ろ)を入力とします。 パターン (サブパターンを含みうる) は、マッチング対象の値に対して、マッチするかどうかの判定が行われます。結果として次のことが起こります:

- マッチ成功、もしくはマッチ失敗 (パターン成功・失敗とも呼ばれます)。

- マッチした値の名前への束縛。必要な条件は後述します。

`match` と `case` キーワードは ソフトキーワード です。

参考

- PEP 634 -- 構造的パターンマッチ: 仕様

- PEP 636 -- 構造的パターンマッチ: チュートリアル

### 8.6.1. 概要

match 文の論理的な動作の流れの概要は次の通りです:

1. サブジェクト式 `subject_expr` が評価され、サブジェクト値が得られます。 サブジェクト式がコンマを含む場合、 通常のルール に従ってタプルが作成されます。

2. `case_block` 内の各パターンに対して、サブジェクト値がマッチするかどうかをチェックします。 マッチ成功・失敗の具体的なルールは後述します。 マッチングのチェックにより、パターン内の名前の一部あるいはすべてに値が束縛されます。 具体的な束縛ルールはパターンの種類によって異なるため、後述します。 マッチが成功したパターンの中で束縛された名前は、そのパターンのブロック内だけでなく、 match 文の後でも使用することができます。

   注釈

   パターンマッチが全体として失敗しても、その中に含まれるサブパターンが成功する可能性があります。 失敗したマッチで発生する名前束縛を前提としたコードを書かないように気をつけてください。 逆に、マッチが失敗したあとで変数の値が変わっていないというのも前提にしないでください。 実際どういう振る舞いになるかは Python の実装依存であり、実装間で異なる可能性があります。 色々な実装が最適化を行えるよう、意図的に実装依存としています。

3. パターンが成功した場合、該当のガードが (もしあれば) 評価されます。 この場合、パターン内の名前がすべて束縛されていることが保証されています。

   - ガードの評価値が真であるか、もしくはガードがなければ、 `case_block` 内の `block` が実行されます。

   - そうでなければ、次の `case_block` に対して再び上記の処理が実行されます。

   - これ以上 case block が存在しない場合は、 match 文が終了します。

注釈

基本的に、 match 文のパターンが評価されるという前提でコードを書くべきではありません。 インタープリタの実装によっては、結果をキャッシュするなどの最適化を行い、評価をスキップする可能性があります。

簡単な match 文の例:

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

この例では、 `if flag` がガードです。 ガードについては次のセクションを参照してください。

### 8.6.2. ガード

    guard: "if" `!named_expression`

`guard` (`case` 一部として現れる) が成功してはじめて、その `case` ブロックのコードが実行されます。 ガードは `if` の後に式を書く形で表記されます。

`guard` 付きの `case` ブロックの処理の流れは次のとおりです:

1. `case` ブロックのパターンが成功するかどうかをチェックする。 失敗した場合は、 `guard` は評価されず、次の `case` ブロックのチェックに進む。

2. パターンが成功した場合は、 `guard` の評価が行われます。

   - `guard` 条件の評価値が真である場合、該当の case ブロックが選択されます。

   - `guard` 条件の評価値が偽の場合、該当の case ブロックは選択されません。

   - `guard` の評価中に例外が送出された場合は、その例外がそのまま送出されます。

ガードは式であるため、副作用を起こすことができます。 ガードの評価は、最初の case ブロックから順に、パターンが失敗した case ブロックは飛ばしつつ、一つづつ評価されなければいけません (つまり、ガードの評価は書かれている順番で実行される必要があります)。 また、case ブロックが選択された時点で、ガードの評価をそれ以上行ってはいけません。

### 8.6.3. 論駁不可能なケースブロック

論駁不可能なケースブロックとは、何にでもマッチするケースブロックのことです。 match 文の中で、論駁不可能なケースブロックは最大一つまで、かつ最後に位置する必要があります。

ケースブロックが論駁不可能であるためには、ガードがなく、パターンが論駁不可能である必要があります。 パターンが論駁不可能であるためには、その文法上の構造のみから、それが常に成功することが証明できる必要があります。 論駁不可能なパターンは以下のようなもののみです:

- 左辺が論駁不可能である AS パターン

- 含まれるパターンのうち少なくとも一つが論駁不可能である OR パターン

- キャプチャパターン

- ワイルドカードパターン

- 括弧で囲われた、論駁不可能なパターン

### 8.6.4. パターン

注釈

このセクションでは、通常のEBNFを拡張した文法記法を使用します。

- `SEP.RULE+` という表記は `RULE (SEP RULE)*` の略です。

- `!RULE` は否定先読みの条件を表します。

`patterns` のトップレベルの構文は以下の通りです:

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

以下の説明では分かりやすさのため、パターンの振る舞いを簡単に言い表した場合の説明を「簡単に言うと」の後に書いています (そのほとんどは、Raymond Hettinger 氏のドキュメントに影響を受けてのものです)。 ただし、これはあくまで理解を助けるためのであり、内部的な実装を必ずしも反映したものでは ありません 。 また、使用可能なすべてのパターン構造を網羅しているわけではありません。

#### 8.6.4.1. OR パターン

OR パターンは、縦線 `|` で区切られた複数のパターンからなります。 構文:

    or_pattern: "|".closed_pattern+

最後のサブパターン以外、 論駁不可能 であってはいけません。 また、曖昧さ回避のため、各サブパターンが束縛する名前の組み合わせは、すべて同じである必要があります。

OR パターンでは、サブジェクト値に対して順に各サブパターンのマッチングが行われます。 マッチが成功するとそこで終了し、この OR パターンは成功したとみなされます。 一方、どのサブパターンも成功しなければ、この OR パターンは失敗したことになります。

簡単に言うと、 `P1 | P2 | ...` というパターンは `P1` をマッチしようとし、失敗すれば `P2` を試します。 いずれかのパターンがマッチが成功すれば直ちに成功となり、それ以外の場合は失敗となります。

#### 8.6.4.2. AS パターン

AS パターンはサブジェクト値に対して、 `as` キーワードの左側にある OR パターンをマッチさせます。 構文:

    as_pattern: or_pattern "as" capture_pattern

OR パターンが失敗すれば、この AS パターンは失敗となります。 成功すれば、サブジェクト値が as キーワードの右側の名前に束縛され、この AS パターンは成功となります。 `capture_pattern` として `_` を指定することはできません。

簡単に言うと、 `P as NAME` は `P` をマッチさせ、成功した場合に `NAME = <subject>` の代入を行います。

#### 8.6.4.3. リテラルパターン

リテラルパターンは、一部を除く Python の リテラル に対応します。 構文:

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

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

`signed_number '+' NUMBER` と `signed_number '-' NUMBER` という構文は 複素数 を表現するためのものです。 そのため、左側には実数、右側には虚数を書く必要があります。 例: `3 + 4j` 。

簡単に言うと、 `LITERAL` は `<subject> == LITERAL` であるときのみ成功するパターンです。 シングルトンである `None` と `True` 、 `False` は `is` 演算子を使って比較されます。

#### 8.6.4.4. キャプチャパターン

キャプチャパターンは、サブジェクト値を名前に束縛します。 構文:

    capture_pattern: !'_' NAME

アンダースコア一文字の `_` はキャプチャパターンではありません (`!'_'` が表しているのはこの条件です) 。 `wildcard_pattern` として扱われます。

パターン一つの中で、一つの名前は一度しか束縛することができません。 例えば、 `case x, x: ...` は間違いですが、 `case [x] | x: ...` は正しいです。

キャプチャパターンは常に成功します。 束縛された名前のスコープは、 PEP 572 で確立された代入式演算子のスコープルールと同じです。 すなわち、当てはまる `global` 文 か `nonlocal` 文がない限り、その局所変数のスコープは、該当の match 文を包む最も内側の関数となります。

簡単に言うと、 `NAME` は常に成功し、 `NAME = <subject>` の代入が行われます。

#### 8.6.4.5. ワイルドカードパターン

ワイルドカードパターンは常に成功 (何に対してもマッチする) し、名前の束縛はしません。 構文:

    wildcard_pattern: '_'

`_` は、パターンの中で使用された場合は常に ソフトキーワード です。 しかし、パターンの中でない場合はソフトキーワードではありません。 たとえサブジェクト式や `guard` 、 `case` ブロックの中でも、通常の変数となります。

簡単に言うと、 `_` は常に成功します。

#### 8.6.4.6. 値パターン

値パターンは Python で名前の付けられた値を表します。 構文:

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

ドットがついたこの名前は、Python 標準の 名前解決ルール によって解決されます。 このパターンは、解決された値がサブジェクト値と等しい (比較演算子 `==` に基づく) ときに成功となります。

簡単に言うと、 `NAME1.NAME2` は `<subject> == NAME1.NAME2` であるときのみ成功します。

注釈

一つの match 文で同じ値が複数回出現する場合は、インタープリタが最初に解決された値をキャッシュし、名前解決を何度も行うことなく値を再利用する可能性があります。 このキャッシュは、その match 文のその実行一回の間だけで再利用されます。

#### 8.6.4.7. グループパターン

A group pattern allows users to add parentheses around patterns to emphasize the intended grouping. Otherwise, it has no additional syntax. Syntax:

    group_pattern: "(" pattern ")"

In simple terms `(P)` has the same effect as `P`.

#### 8.6.4.8. シーケンスパターン

A sequence pattern contains several subpatterns to be matched against sequence elements. The syntax is similar to the unpacking of a list or tuple.

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

There is no difference if parentheses or square brackets are used for sequence patterns (i.e. `(...)` vs `[...]` ).

注釈

A single pattern enclosed in parentheses without a trailing comma (e.g. `(3 | 4)`) is a group pattern. While a single pattern enclosed in square brackets (e.g. `[3 | 4]`) is still a sequence pattern.

At most one star subpattern may be in a sequence pattern. The star subpattern may occur in any position. If no star subpattern is present, the sequence pattern is a fixed-length sequence pattern; otherwise it is a variable-length sequence pattern.

The following is the logical flow for matching a sequence pattern against a subject value:

1. If the subject value is not a sequence [2], the sequence pattern fails.

2. If the subject value is an instance of `str`, `bytes` or `bytearray` the sequence pattern fails.

3. The subsequent steps depend on whether the sequence pattern is fixed or variable-length.

   If the sequence pattern is fixed-length:

   1. If the length of the subject sequence is not equal to the number of subpatterns, the sequence pattern fails

   2. Subpatterns in the sequence pattern are matched to their corresponding items in the subject sequence from left to right. Matching stops as soon as a subpattern fails. If all subpatterns succeed in matching their corresponding item, the sequence pattern succeeds.

   Otherwise, if the sequence pattern is variable-length:

   1. If the length of the subject sequence is less than the number of non-star subpatterns, the sequence pattern fails.

   2. The leading non-star subpatterns are matched to their corresponding items as for fixed-length sequences.

   3. If the previous step succeeds, the star subpattern matches a list formed of the remaining subject items, excluding the remaining items corresponding to non-star subpatterns following the star subpattern.

   4. Remaining non-star subpatterns are matched to their corresponding subject items, as for a fixed-length sequence.

   注釈

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

In simple terms `[P1, P2, P3,` ... `, P<N>]` matches only if all the following happens:

- `<subject>` がシーケンスかをチェックする

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

- `P1` matches `<subject>[0]` (note that this match can also bind names)

- `P2` matches `<subject>[1]` (note that this match can also bind names)

- ... and so on for the corresponding pattern/element.

#### 8.6.4.9. マッピングパターン

A mapping pattern contains one or more key-value patterns. The syntax is similar to the construction of a dictionary. Syntax:

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

At most one double star pattern may be in a mapping pattern. The double star pattern must be the last subpattern in the mapping pattern.

Duplicate keys in mapping patterns are disallowed. Duplicate literal keys will raise a `SyntaxError`. Two keys that otherwise have the same value will raise a `ValueError` at runtime.

The following is the logical flow for matching a mapping pattern against a subject value:

1. If the subject value is not a mapping [3],the mapping pattern fails.

2. If every key given in the mapping pattern is present in the subject mapping, and the pattern for each key matches the corresponding item of the subject mapping, the mapping pattern succeeds.

3. If duplicate keys are detected in the mapping pattern, the pattern is considered invalid. A `SyntaxError` is raised for duplicate literal values; or a `ValueError` for named keys of the same value.

注釈

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

In simple terms `{KEY1: P1, KEY2: P2, ... }` matches only if all the following happens:

- `<subject>` がマッピングかをチェックする

- `KEY1 in <subject>`

- `P1` は `<subject>[KEY1]` にマッチする

- ... and so on for the corresponding KEY/pattern pair.

#### 8.6.4.10. クラスパターン

A class pattern represents a class and its positional and keyword arguments (if any). Syntax:

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

The same keyword should not be repeated in class patterns.

The following is the logical flow for matching a class pattern against a subject value:

1. If `name_or_attr` is not an instance of the builtin `type` , raise `TypeError`.

2. If the subject value is not an instance of `name_or_attr` (tested via `isinstance()`), the class pattern fails.

3. If no pattern arguments are present, the pattern succeeds. Otherwise, the subsequent steps depend on whether keyword or positional argument patterns are present.

   For a number of built-in types (specified below), a single positional subpattern is accepted which will match the entire subject; for these types keyword patterns also work as for other types.

   If only keyword patterns are present, they are processed as follows, one by one:

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

      - If this raises an exception other than `AttributeError`, the exception bubbles up.

      - If this raises `AttributeError`, the class pattern has failed.

      - Else, the subpattern associated with the keyword pattern is matched against the subject's attribute value. If this fails, the class pattern fails; if this succeeds, the match proceeds to the next keyword.

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

   If any positional patterns are present, they are converted to keyword patterns using the `__match_args__` attribute on the class `name_or_attr` before matching:

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

      - If this raises an exception, the exception bubbles up.

      - If the returned value is not a tuple, the conversion fails and `TypeError` is raised.

      - If there are more positional patterns than `len(cls.__match_args__)`, `TypeError` is raised.

      - Otherwise, positional pattern `i` is converted to a keyword pattern using `__match_args__[i]` as the keyword. `__match_args__[i]` must be a string; if not `TypeError` is raised.

      - If there are duplicate keywords, `TypeError` is raised.

      参考

      クラスパターンマッチの位置引数のカスタマイズ

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

   For the following built-in types the handling of positional subpatterns is different:

   - `bool`

   - `bytearray`

   - `bytes`

   - `dict`

   - `float`

   - `frozenset`

   - `int`

   - `list`

   - `set`

   - `str`

   - `tuple`

   These classes accept a single positional argument, and the pattern there is matched against the whole object rather than an attribute. For example `int(0|1)` matches the value `0`, but not the value `0.0`.

In simple terms `CLS(P1, attr=P2)` matches only if the following happens:

- `isinstance(<subject>, CLS)`

- convert `P1` to a keyword pattern using `CLS.__match_args__`

- For each keyword argument `attr=P2`:

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

  - `P2` は `<subject>.attr` にマッチする

- ... and so on for the corresponding keyword argument/pattern pair.

参考

- PEP 634 -- 構造的パターンマッチ: 仕様

- PEP 636 -- 構造的パターンマッチ: チュートリアル

## 8.7. 関数定義

関数定義は、ユーザ定義関数オブジェクトを定義します (標準型の階層 節参照):

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

関数定義は実行可能な文です。関数定義を実行すると、現在のローカルな名前空間内で関数名を関数オブジェクト (関数の実行可能コードをくるむラッパー) に束縛します。この関数オブジェクトには、関数が呼び出された際に使われるグローバルな名前空間として、現在のグローバルな名前空間への参照が入っています。

関数定義は関数本体を実行しません; 関数本体は関数が呼び出された時にのみ実行されます。 [4]

関数定義は一つ以上の デコレータ 式でラップできます。デコレータ式は関数を定義するとき、関数定義の入っているスコープで評価されます。その結果は、関数オブジェクトを唯一の引数にとる呼び出し可能オブジェクトでなければなりません。関数オブジェクトの代わりに、返された値が関数名に束縛されます。複数のデコレータはネストして適用されます。例えば、以下のようなコード:

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

は、だいたい次と等価です

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

ただし、前者のコードでは元々の関数を `func` という名前へ一時的に束縛することはない、というところを除きます。

バージョン 3.9 で変更: Functions may be decorated with any valid `assignment_expression`. Previously, the grammar was much more restrictive; see PEP 614 for details.

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

バージョン 3.12 で変更: Type parameter lists are new in Python 3.12.

1 つ以上の 仮引数 が parameter `=` expression の形を取っているとき、関数は "デフォルト引数値" を持つと言います。デフォルト値を持つ仮引数では、呼び出し時にそれに対応する 実引数 は省略でき、その場合は仮引数のデフォルト値が使われます。ある引数がデフォルト値を持っている場合、それ以降 "`*`" が出てくるまでの引数は全てデフォルト値を持っていなければなりません -- これは文法定義では表現されていない構文的制限です。

デフォルト引数値は関数定義が実行されるときに左から右へ評価されます。 これは、デフォルト引数の式は関数が定義されるときにただ一度だけ評価され、同じ "計算済みの" 値が呼び出しのたびに使用されることを意味します。この仕様を理解しておくことは特に、デフォルト引数値がリストや辞書のようなミュータブルなオブジェクトであるときに重要です: 関数がこのオブジェクトを変更 (例えばリストに要素を追加) すると、このデフォルト引数値が変更の影響を受けてしまします。一般には、これは意図しない動作です。このような動作を避けるには、デフォルト値として `None` を使い、この値を関数本体の中で明示的にテストします。例えば以下のようにします:

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

関数呼び出しの意味付けに関する詳細は、 呼び出し (call) 節で述べられています。 関数呼び出しを行うと、パラメタリストに記述された全てのパラメタに、位置引数、キーワード引数、デフォルト値のいずれかから値が代入されます。 "`*identifier`" 形式が存在すれば、余ったすべての位置引数を受け取ったタプルに初期化されます。 このデフォルト値は空のタプルです。 "`**identifier`" 形式が存在すれば、余ったすべてのキーワード引数を受け取った順序付きのマッピングオブジェクトに初期化されます。 このデフォルト値は同じ型の空のマッピングオブジェクトです。 "`*`" や "`*identifier`" の後のパラメタはキーワード専用パラメータで、キーワード引数によってのみ渡されます。 "`/`" の前のパラメタは位置専用パラメータで、位置引数によってのみ渡されます。

バージョン 3.8 で変更: The `/` function parameter syntax may be used to indicate positional-only parameters. See PEP 570 for details.

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

バージョン 3.11 で変更: Parameters of the form "`*identifier`" may have an annotation "`: *expression`". See PEP 646.

式を即時に使用するために、無名関数 (名前に束縛されていない関数) を作成することもできます。 これは ラムダ (lambda) の節で解説されているラムダ式を使います。 ラムダ式は簡略化された関数定義の簡略表現に過ぎないことに注意してください; "`def`" 文で定義された関数もラムダ式で作成された関数のように、引数として渡せたり、他の名前に割り当てることができます。 複数の式とアノテーションが実行できるので、 "`def`" 形式の方がより強力です。

プログラマへのメモ: 関数は第一級オブジェクトです。関数定義内で実行された "`def`" 文は、返り値や引数として渡せるローカル関数を定義します。ネストした関数内で使われる自由変数は、 def を含んでいる関数のローカル変数にアクセスできます。詳細は 名前づけと束縛 (naming and binding) 節を参照してください。

参考

PEP 3107 - Function Annotations

  関数アノテーションの元の仕様書。

PEP 484 - 型ヒント

  アノテーションの標準的な意味付けである型ヒントの定義。

PEP 526 - Syntax for Variable Annotations

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

PEP 563 - アノテーションの遅延評価

  実行時にアノテーションを貪欲評価するのではなく文字列形式で保持することによる、アノテーションにおける前方参照のサポート

PEP 318 - Decorators for Functions and Methods

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

## 8.8. クラス定義

クラス定義は、クラスオブジェクトを定義します (標準型の階層 節参照):

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

クラス定義は実行可能な文です。継承リストは通常、基底クラスリストを与えます (より高度な使い方は、 メタクラス を参照してください)。ですから、リストのそれぞれの要素の評価はサブクラス化しても良いクラスであるべきです。継承リストのないクラスは、デフォルトで、基底クラス `object` を継承するので:

    class Foo:
        pass

は、以下と同等です

    class Foo(object):
        pass

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

次にクラスのスイートが、新たな実行フレーム (名前づけと束縛 (naming and binding) を参照してください) 内で、新たに作られたローカル名前空間と元々のグローバル名前空間を使って実行されます (通常、このスイートには主に関数定義が含まれます)。クラスのスイートが実行し終えると、実行フレームは破棄されますが、ローカルな名前空間は保存されます。[5] 次に、継承リストを基底クラスに、保存されたローカル名前空間を属性値辞書に、それぞれ使ってクラスオブジェクトが生成されます。最後に、もとのローカル名前空間において、クラス名がこのクラスオブジェクトに束縛されます。

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

クラス作成は、 メタクラス を利用して大幅にカスタマイズできます。

関数をデコレートするのと同じように、クラスもデコレートすることが出来ます、

    @f1(arg)
    @f2
    class Foo: pass

は、だいたい次と等価です

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

デコレータ式の評価規則は関数デコレータと同じです。結果はクラス名に束縛されます。

バージョン 3.9 で変更: Classes may be decorated with any valid `assignment_expression`. Previously, the grammar was much more restrictive; see PEP 614 for details.

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

バージョン 3.12 で変更: Type parameter lists are new in Python 3.12.

プログラマのための注釈: クラス定義内で定義された変数はクラス属性であり、全てのインスタンス間で共有されます。インスタンス属性は、メソッドの中で `self.name = value` とすることで設定できます。クラス属性もインスタンス属性も "`self.name`" 表記でアクセスでき、この表記でアクセスしたとき、インスタンス属性は同名のクラス属性を隠蔽します。クラス属性は、インスタンス属性のデフォルト値として使えますが、そこにミュータブルな値を使うと予期せぬ結果につながります。 記述子 を使うと、詳細な実装が異なるインスタンス変数を作成できます。

参考

PEP 3115 - Metaclasses in Python 3000

  メタクラスの宣言を現在の文法と、メタクラス付きのクラスがどのように構築されるかの意味論を変更した提案

PEP 3129 - クラスデコレータ

  クラスデコレータを追加した提案。 関数デコレータとメソッドデコレータは PEP 318 で導入されました。

### 8.8.1. Multiple inheritance

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

If some of the bases have a custom metaclass, the metaclass of the resulting class is chosen among the metaclasses of the bases and the explicitly specified metaclass of the child class. It must be a metaclass that is a subclass of all other candidate metaclasses. If no such metaclass exists among the candidates, the class cannot be created, as explained in 適切なメタクラスの決定.

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

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

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

Example:

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

## 8.9. コルーチン

Added in version 3.5.

### 8.9.1. コルーチン関数定義

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

Python で実行しているコルーチンは多くの時点で一時停止と再開ができます (coroutine を参照)。`await` 式である `async for` と `async with` はコルーチン関数の本体でしか使えません。

Functions defined with `async def` syntax are always coroutine functions, even if they do not contain `await` or `async` keywords.

コルーチン関数の本体の中で `yield from` 式を使用すると `SyntaxError` になります。

コルーチン関数の例:

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

バージョン 3.7 で変更: `await` and `async` are now keywords; previously they were only treated as such inside the body of a coroutine function.

### 8.9.2. `async for` 文

    async_for_stmt: "async" for_stmt

asynchronous iterable は、その `__anext__` メソッドで非同期なコードを実行可能な、asynchronous iterator を直接返す `__aiter__` メソッドを提供しています。

`async for` 文によって非同期なイテラブルを簡単にイテレーションすることができます。

以下のコード:

    async for TARGET in ITER:
        SUITE
    else:
        SUITE2

は意味論的に以下と等価です:

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

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

詳細は `__aiter__()` や `__anext__()` を参照してください。

コルーチン関数の本体の外で `async for` 文を使用すると `SyntaxError` になります。

### 8.9.3. `async with` 文

    async_with_stmt: "async" with_stmt

asynchronous context manager は、 enter メソッドと exit メソッド内部で実行を一時停止できる context manager です。

以下のコード:

    async with EXPRESSION as TARGET:
        SUITE

これは次と等価です:

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

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

詳細は `__aenter__()` や `__aexit__()` を参照してください。

コルーチン関数の本体の外で `async with` 文を使用すると `SyntaxError` になります。

参考

PEP 492 - async 構文および await 構文付きのコルーチン

  コルーチンを Python のまともな独り立ちした概念にし、サポートする構文を追加した提案。

## 8.10. Type parameter lists

Added in version 3.12.

バージョン 3.13 で変更: Support for default values was added (see PEP 696).

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Type parameters come in three kinds:

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

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

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

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

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

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

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

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

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

### 8.10.1. Generic functions

Generic functions are declared as follows:

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

This syntax is equivalent to:

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

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

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

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

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

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

    DEFAULT_OF_arg = some_default

    annotation-def TYPE_PARAMS_OF_func():

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

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

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

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

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

### 8.10.2. Generic classes

Generic classes are declared as follows:

    class Bag[T]: ...

This syntax is equivalent to:

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

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

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

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

これは次と等価です:

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

### 8.10.3. Generic type aliases

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

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

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

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

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

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

## 8.11. Annotations

バージョン 3.14 で変更: Annotations are now lazily evaluated by default.

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

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

Functions may also carry a return annotation following an arrow:

    def f() -> annotation: ...

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

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

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

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

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

脚注

[1]

例外は、別の例外を送出するような `finally` 節が無い場合にのみ呼び出しスタックへ伝わります。新しい例外によって、古い例外は失われます。

[2]

In pattern matching, a sequence is defined as one of the following:

- `collections.abc.Sequence` を継承したクラス。

- `collections.abc.Sequence` として登録されたPythonクラス。

- a builtin class that has its (CPython) `Py_TPFLAGS_SEQUENCE` bit set

- a class that inherits from any of the above

The following standard library classes are sequences:

- `array.array`

- `collections.deque`

- `list`

- `memoryview`

- `range`

- `tuple`

注釈

Subject values of type `str`, `bytes`, and `bytearray` do not match sequence patterns.

[3]

In pattern matching, a mapping is defined as one of the following:

- a class that inherits from `collections.abc.Mapping`

- a Python class that has been registered as `collections.abc.Mapping`

- a builtin class that has its (CPython) `Py_TPFLAGS_MAPPING` bit set

- a class that inherits from any of the above

The standard library classes `dict` and `types.MappingProxyType` are mappings.

[4]

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

[5]

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