# 3. データモデル

## 3.1. オブジェクト、値、および型

Python における オブジェクト (object) とは、データを抽象的に表したものです。Python プログラムにおけるデータは全て、オブジェクトまたはオブジェクト間の関係として表されます。(ある意味では、プログラムコードもまたオブジェクトとして表されます。これはフォン・ノイマン: Von Neumann の "プログラム記憶方式コンピュータ: stored program computer" のモデルに適合します。)

すべてのオブジェクトは、同一性 (identity)、型、値をもっています。 同一性 は生成されたあとは変更されません。これはオブジェクトのアドレスのようなものだと考えられるかもしれません。 '`is`' 演算子は2つのオブジェクトの同一性を比較します。 `id()` 関数は同一性を表す整数を返します。

CPython implementation detail: CPython では、`id(x)` は `x` が格納されているメモリ上のアドレスを返します。

オブジェクトの型はオブジェクトがサポートする操作 (例: `len()` をサポートするか) と、オブジェクトが取りうる値を決定します。 `type()` 関数はオブジェクトの型 (型自体もオブジェクトです) を返します。同一性と同じく、オブジェクトの型(type) も変更不可能です。 1

オブジェクトによっては 値 を変更することが可能です。値を変更できるオブジェクトのことを mutable と呼びます。生成後に値を変更できないオブジェクトのことを immutable と呼びます。(mutable なオブジェクトへの参照を格納している immutableなコンテナオブジェクトの値は、その格納しているオブジェクトの値が変化した時に変化しますが、コンテナがどのオブジェクトを格納しているのかが変化しないのであれば immutable だと考えることができます。したがって、immutable かどうかは値が変更可能かどうかと完全に一致するわけではありません) オブジェクトが mutable かどうかはその型によって決まります。例えば、数値型、文字列型とタプル型のインスタンスは immutable で、dict や list は mutable です。

オブジェクトを明示的に破壊することはできません; しかし、オブジェクトに到達不能 (unreachable) になると、ガベージコレクション (garbage-collection) によって処理されるかもしれません。ガベージコレクションを遅らせたり、全く行わない実装も許されています --- 到達可能なオブジェクトを処理してしまわないかぎり、ガベージコレクションをどう実装するかは実装品質の問題です。

CPython implementation detail: 現在の CPython 実装では参照カウント(reference-counting) 方式を使っており、(オプションとして) 循環参照を行っているごみオブジェクトを遅延検出します。この実装ではほとんどのオブジェクトを到達不能になると同時に処理することができますが、循環参照を含むごみオブジェクトの収集が確実に行われるよう保証しているわけではありません。循環参照を持つごみオブジェクト収集の制御については、 `gc` モジュールを参照してください。 CPython以外の実装は別の方式を使っており、CPythonも将来は別の方式を使うかもしれません。オブジェクトが到達不能になったときに即座に終了処理されることに頼らないでください (ですからファイルは必ず明示的に閉じてください)。

実装のトレース機能やデバッグ機能を使えば、通常は収集されてしまうようなオブジェクトを生存させることがあるので注意してください。また、 '`try`...`except`' 文を使って例外を捕捉できるようにすると、オブジェクトを生存させることがあります。

オブジェクトには、開かれたファイルやウィンドウといった、 "外部の (external) " リソースへの参照を含むものがあります。これらのリソースは、オブジェクトがガベージコレクションされた際に解放されるものと理解されていますが、ガベージコレクションが行われる保証はないので、こうしたオブジェクトは外部リソースを明示的に解放する方法、大抵は `close()` メソッドも提供しています。こうしたオブジェクトは明示的に close するよう強く推奨されます。この操作をする際には、'`try`...`finally`' 文や、 '`with`' 文を使うと便利です。

他のオブジェクトに対する参照をもつオブジェクトもあります; これらは コンテナ (container) と呼ばれます。コンテナオブジェクトの例として、タプル、リスト、および辞書が挙げられます。オブジェクトへの参照自体がコンテナの値の一部です。ほとんどの場合、コンテナの値というと、コンテナに入っているオブジェクトの値のことを指し、それらオブジェクトのアイデンティティではありません; しかしながら、コンテナの変更可能性について述べる場合、今まさにコンテナに入っているオブジェクトのアイデンティティのことを指します。したがって、 (タプルのように) 変更不能なオブジェクトが変更可能なオブジェクトへの参照を含む場合、その値が変化するのは変更可能なオブジェクトが変更された時、ということになります。

型はオブジェクトの動作のほとんど全てに影響します。オブジェクトのアイデンティティが重要かどうかでさえ、ある意味では型に左右されます: 変更不能な型では、新たな値を計算するような操作を行うと、実際には同じ型と値を持った既存のオブジェクトへの参照を返すことがありますが、変更可能なオブジェクトではそのような動作は起こりえません。例えば、 `a = 1; b = 1` とすると、 `a` と `b` は値 1 を持つ同じオブジェクトを参照するときもあるし、そうでないときもあります。これは実装に依存します。しかし、 `c = []; d = []` とすると、 `c` と `d` はそれぞれ二つの異なった、互いに一意な、新たに作成された空のリストを参照することが保証されています。 (`c = d = []` とすると、 `c` と `d` の両方に同じオブジェクトを代入します)

## 3.2. 標準型の階層

以下は Python に組み込まれている型のリストです。(実装によって、C、Java、またはその他の言語で書かれた) 拡張モジュールで、その他の型が定義されていることがあります。新たな型 (有理数や、整数を効率的に記憶する配列、など) の追加は、たいてい標準ライブラリを通して提供されますが、将来のバージョンの Python では、型の階層構造にこのような追加がなされるかもしれません。

以下に説明する型のいくつかには、 '特殊属性 (special attribute)' を列挙した段落があります。これらの属性は実装へのアクセス手段を提供するもので、一般的な用途に利用するためのものではありません。特殊属性の定義は将来変更される可能性があります。

None

  この型には単一の値しかありません。この値を持つオブジェクトはただ一つしか存在しません。このオブジェクトは組み込み名 `None` でアクセスされます。このオブジェクトは、様々な状況で値が存在しないことをしめします。例えば、明示的に値を返さない関数は `None` を返します。 `None` の真値 (truth value) は偽 (false) です。

NotImplemented

  この型には単一の値しかありません。 この値を持つオブジェクトはただ一つしか存在しません。 このオブジェクトは、 `NotImplemented` というPythonで決められている名前でアクセスされます。 数値メソッドと拡張比較メソッドに渡された被演算子を処理する演算子が実装されていない場合、この値を返すべきです。 (この次にインタープリタは被演算子を反転させて演算をするか、その演算子に依存する他のフォールバックの処理を試します。) この処理では真偽値コンテキストでの評価はしてはいけません。

  詳細は 算術演算の実装 を参照してください。

  バージョン 3.9 で変更: `NotImplemented` の評価は非推奨です。 現時点で真と評価されていても `DeprecationWarning` が出ます。 この警告は将来のバージョンの Python で `TypeError` を送出します。

Ellipsis

  この型には単一の値しかありません。この値を持つオブジェクトはただ一つしか存在しません。このオブジェクトはリテラル `...` またはPythonで決められている名前 `Ellipsis` でアクセスされます。真理値は真 (true)です。

`numbers.Number`

  数値リテラルによって作成されたり、算術演算や組み込みの算術関数によって返されるオブジェクトです。数値オブジェクトは変更不能です; 一度値が生成されると、二度と変更されることはありません。Python の数値オブジェクトはいうまでもなく数学で言うところの数値と強く関係していますが、コンピュータ内で数値を表現する際に伴う制限を受けています。

  The string representations of the numeric classes, computed by `__repr__()` and `__str__()`, have the following properties:

  - その文字列は、クラスコンストラクタに渡したときに、元の数値の値を持つオブジェクトを生成する有効な数値リテラルです。

  - できるなら、10を底として表現されます。

  - 小数点の前にある 1 つのゼロを除いて、上に連なるゼロは表示されません。

  - 小数点の後にある 1 つのゼロを除いて、下に連なるゼロは表示されません。

  - 符号は数値が負数のときのみ表示されます。

  Python は整数、浮動小数点数、複素数の間で区別を行っています:

  `numbers.Integral` (整数)

    整数型は、整数(正の数および負の数)を表す数学的集合内における要素を表現する型です。

    整数には 2 種類あります:

    整数 (`int`)

      無制限の範囲の数を表現しますが、利用可能な (仮想) メモリサイズの制限のみを受けます。シフト演算やマスク演算のために2進数表現を持つと想定されます。負の数は符号ビットが左に無限に延びているような錯覚を与える 2 の補数表現の変型で表されます。

    ブール値 (`bool`)

      真偽値の False と True を表します。`False` と `True` を表す 2 つのオブジェクトのみがブール値オブジェクトです。ブール型は整数型の派生型であり、ほとんどの状況でそれぞれ 0 と 1 のように振る舞いますが、例外として文字列に変換されたときはそれぞれ `"False"` および `"True"` という文字列が返されます。

    整数表現に関する規則は、負の整数を含むシフト演算やマスク演算において、最も有意義な解釈ができるように意図されています。

  `numbers.Real` (`float`) (実数)

    この型は計算機レベルの倍精度浮動小数点数を表現します。表現可能な値の範囲やオーバーフローの扱いは計算機のアーキテクチャ（および、CやJavaによる実装）に従います。Pythonは単精度浮動小数点数をサポートしません。一般的に単精度浮動小数点数を使う理由はプロセッサーとメモリの使用を節約するためと説明されます。しかし、こうした節約はPythonでオブジェクトを扱う際のオーバーヘッドに比べれば微々たるものです。また、2種類の浮動小数点数型を持つことで複雑になる理由はありません。

  `numbers.Complex` (`complex`)

    この型は、計算機レベルで倍精度とされている浮動小数点を 2 つ一組にして複素数を表現します。浮動小数点について述べたのと同じ性質が当てはまります。複素数 `z` の実数部および虚数部は、それぞれ読み出し専用属性 `z.real` および `z.imag` で取り出すことができます。

シーケンス型 (sequence)

  この型は、有限の順序集合 (ordered set) を表現します。要素は非負の整数でインデクス化されています。組み込み関数 `len()` を使うと、シーケンスの要素数を返します。シーケンスの長さが n の場合、インデクスは 0, 1, ..., n -1 からなる集合です。シーケンス a の要素 i は `a[i]` で選択します。

  シーケンスはスライス操作 (slice) もサポートしています: `a[i:j]` とすると、 i `<=` k `<` j であるインデクス k をもつ全ての要素を選択します。式表現としてスライスを用いた場合、スライスは同じ型をもつ新たなシーケンスを表します。新たなシーケンス内では、インデクス集合が 0 から始まるようにインデクスの値を振りなおします。

  シーケンスによっては、第三の "ステップ (step)" パラメタを持つ "拡張スライス (extended slice)" もサポートしています: `a[i:j:k]` は、 `x = i + n*k`, n `>=` `0` かつ i `<=` x `<` j であるようなインデクス x を持つような a 全ての要素を選択します。

  シーケンスは、変更可能なものか、そうでないかで区別されています:

  変更不能なシーケンス (immutable sequence)

    変更不能なシーケンス型のオブジェクトは、一度生成されるとその値を変更することができません。 (オブジェクトに他のオブジェクトへの参照が入っている場合、参照されているオブジェクトは変更可能なオブジェクトでもよく、その値は変更される可能性があります; しかし、変更不能なオブジェクトが直接参照しているオブジェクトの集合自体は、変更することができません。)

    以下の型は変更不能なシーケンス型です:

    文字列型 (string)

      文字列はUnicodeコードポイントを表現する値の配列です。文字列中のどのコードポイントも `U+0000 - U+10FFFF` の範囲で表現されることができます。Pythonは `char` 型を持ちません。代わりに、文字列中のどのコードポイントも長さ ''1'' の文字列オブジェクトとして表現することができます。組み込み関数 `ord()` は文字列形式を `U+0000 - U+10FFFF` の範囲の整数に変換します。また、組み込み関数 `chr()` は `0 - 10FFFF` の範囲の整数を対応する長さ `1` の文字列に変換します。`str.encode()` はテキストエンコーディングを使うことで `str` を `bytes` に変換するために使うことができます。また、`bytes.decode()` によりその逆が実行することができます。

    タプル型 (tuple)

      タプルの要素は任意の Python オブジェクトです。二つ以上の要素からなるタプルは、個々の要素を表現する式をカンマで区切って構成します。単一の要素からなるタプル (単集合 'singleton') を作るには、要素を表現する式の直後にカンマをつけます (単一の式だけではタプルを形成しません。これは、式をグループ化するのに丸括弧を使えるようにしなければならないからです)。要素の全くない丸括弧の対を作ると空のタプルになります。

    bytes

      bytes オブジェクトは不変な配列です。要素は 8-bit バイトで、 0 <= x < 256 の範囲の整数で表現されます。 (`b'abc'` のような) bytes リテラルや組み込みの `bytes()` コンストラクタを使って bytes オブジェクトを作成できます。また、 bytes オブジェクトは `decode()` メソッドを通して文字列にデコードできます。

  変更可能なシーケンス型 (mutable sequence)

    変更可能なシーケンスは、作成した後で変更することができます。変更可能なシーケンスでは、添字表記やスライス表記を使って指定された要素に代入を行うことができ、 `del` (delete) 文を使って要素を削除することができます。

    Python に最初から組み込まれている変更可能なシーケンス型は、今のところ二つです:

    リスト型 (list)

      リストの要素は任意の Python オブジェクトにできます。リストは、角括弧の中にカンマで区切られた式を並べて作ります。 (長さが 0 や 1 のシーケンスを作るために特殊な場合分けは必要ないことに注意してください。)

    バイト配列

      bytearray オブジェクトは変更可能な配列です。組み込みの `bytearray()` コンストラクタによって作成されます。変更可能なことを除けば (つまりハッシュ化できない)、 byte array は変更不能な `bytes` オブジェクトと同じインターフェースと機能を提供します。

    拡張モジュール `array` や、 `collections` モジュールには、さらなるミュータブルなシーケンス型の例があります。

集合型

  集合型は、順序のない、ユニークで不変なオブジェクトの有限集合を表現します。そのため、(配列の)添字を使ったインデックスアクセスはできません。ただし、イテレートは可能で、組み込み関数 `len()` は集合の要素数を返します。集合型の一般的な使い方は、集合に属しているかの高速なテスト、シーケンスからの重複の排除、共通集合・和集合・差・対称差といった数学的な演算の計算です。

  集合の要素には、辞書のキーと同じ普遍性に関するルールが適用されます。数値型は通常の数値比較のルールに従うことに注意してください。もし2つの数値の比較結果が同値である(例えば、 `1` と `1.0`)なら、そのうちの1つのみを集合に含めることができます。

  現在、2つの組み込み集合型があります:

  集合型

    可変な集合型です。組み込みの `set()` コンストラクタで作成され、後から `add()` などのいくつかのメソッドで更新できます。

  Frozen set 型

    不変な集合型です。組み込みの `frozenset()` コンストラクタによって作成されます。 frozenset は不変で ハッシュ可能 なので、別の集合型の要素になったり、辞書のキーにすることができます。

マッピング型 (mapping)

  任意のインデクス集合でインデクス化された、オブジェクトからなる有限の集合を表現します。添字表記 `a[k]` は、 `k` でインデクス指定された要素を `a` から選択します; 選択された要素は式の中で使うことができ、代入や `del` 文の対象にすることができます。組み込み関数 `len()` は、マッピング内の要素数を返します。

  Python に最初から組み込まれているマッピング型は、今のところ一つだけです:

  辞書型 (dictionary)

    ほぼ任意の値でインデクスされたオブジェクトからなる有限の集合を表します。 キー (key) として使えない値の唯一の型は、リストや辞書、そしてオブジェクトの同一性でなく値で比較されるその他の変更可能な型です。 これは、辞書型を効率的に実装する上で、キーのハッシュ値が不変である必要があるためです。 数値型をキーに使う場合、キー値は通常の数値比較における規則に従います: 二つの値が等しくなる場合 (例えば `1` と `1.0`)、互いに同じ辞書のエントリを表すインデクスとして使うことができます。

    辞書は挿入の順序を保持します。つまり、キーは辞書に追加された順番に生成されていきます。既存のキーを置き換えても、キーの順序は変わりません。キーを削除したのちに再挿入すると、元の場所ではなく辞書の最後に追加されます。

    辞書は変更可能な型です; 辞書は `{...}` 表記で生成します (辞書表示 を参照してください)。

    拡張モジュール `dbm.ndbm` 、 `dbm.gnu` は、 `collections` モジュールのように、別のマッピング型の例を提供しています。

    バージョン 3.7 で変更: Pythonのバージョン3.6では、辞書は挿入順序を保持しませんでした。CPython 3.6では挿入順序は保持されましたが、それは策定された言語の仕様というより、その当時の実装の細部とみなされていました。

呼び出し可能型 (callable type)

  関数呼び出し操作 (呼び出し (call) 参照) を行うことができる型です:

  ユーザ定義関数 (user-defined function)

    ユーザ定義関数オブジェクトは、関数定義を行うことで生成されます (関数定義 参照)。関数は、仮引数 (formal parameter) リストと同じ数の要素が入った引数リストとともに呼び出されます。

    特殊属性:

    属性 | 意味 |
    --- | --- | ---
    `__doc__` | 関数のドキュメンテーション文字列で、ドキュメンテーションがない場合は `None` になります。サブクラスに継承されません。 | 書き込み可能
    `__name__` | 関数の名前です。 | 書き込み可能
    `__qualname__` | 関数の qualified name です。 バージョン 3.3 で追加. | 書き込み可能
    `__module__` | 関数が定義されているモジュールの名前です。モジュール名がない場合は `None` になります。 | 書き込み可能
    `__defaults__` | デフォルト値を持つ引数に対するデフォルト値が収められたタプルで、デフォルト値を持つ引数がない場合には `None` になります | 書き込み可能
    `__code__` | コンパイルされた関数本体を表現するコードオブジェクトです。 | 書き込み可能
    `__globals__` | 関数のグローバル変数の入った辞書 (への参照) です --- この辞書は、関数が定義されているモジュールのグローバルな名前空間を決定します。 | 読み出し専用
    `__dict__` | 任意の関数属性をサポートするための名前空間が収められています。 | 書き込み可能
    `__closure__` | `None` または関数の個々の自由変数 (引数以外の変数) に対して値を束縛しているセル (cell) 群からなるタプルになります。 `cell_contents` 属性についての情報は下を参照してください。 | 読み出し専用
    `__annotations__` | パラメータの注釈が入った辞書です。辞書のキーはパラメータ名で、返り値の注釈がある場合は、`'return'` がそのキーとなります。 | 書き込み可能
    `__kwdefaults__` | キーワード専用パラメータのデフォルト値を含む辞書です。 | 書き込み可能

    「書き込み可能」とラベルされている属性のほとんどは、代入された値の型をチェックします。

    関数オブジェクトはまた、任意の属性を設定したり取得したりできます。この機能は、例えば関数にメタデータを付与したい場合などに使えます。関数の get や set には、通常のドット表記を使います。 現在の実装では、ユーザ定義の関数でのみ属性をサポートしているので注意して下さい。組み込み関数の属性は将来サポートする予定です。

    セルオブジェクトは属性 `cell_contents` を持っています。 これはセルの値を設定するのに加えて、セルの値を得るのにも使えます。

    関数定義に関するその他の情報は関数のコードオブジェクトから得られます。後述の内部型 (internal type) に関する説明を参照してください。 `cell` 型には `types` モジュールからアクセスできます。

  インスタンスメソッド

    インスタンスメソッドオブジェクトは、クラス、クラスインスタンスと任意の呼び出し可能オブジェクト (通常はユーザ定義関数) を結びつけます。

    読み出し専用の特殊属性: `__self__` はクラスインスタンスオブジェクトで、 `__func__` は関数オブジェクトです; `__doc__` はメソッドのドキュメンテーション文字列 (`__func__.__doc__` と同じ) です; `__name__` はメソッドの名前 (`__func__.__name__` と同じ) です; `__module__` はメソッドが定義されたモジュールの名前か、モジュール名がない場合は `None` になります。

    メソッドもまた、根底にある関数オブジェクトの任意の関数属性に (値の設定はできませんが) アクセスできます。

    クラスの属性を (場合によってはそのクラスのインスタンスを介して) 取得するとき、その属性がユーザ定義の関数オブジェクトまたはクラスメソッドオブジェクトであれば、ユーザ定義メソッドオブジェクトが生成されることがあります。

    クラスからインスタンスを経由してユーザ定義関数オブジェクトを取得することによってインスタンスメソッドオブジェクトが生成されたとき、 `__self__` 属性はそのインスタンスで、このメソッドオブジェクトは束縛されている (bound) といいます。新しいメソッドの `__func__` 属性はもとの関数オブジェクトです。

    クラスやインスタンスからクラスメソッドオブジェクトを取得することによってインスタンスメソッドオブジェクトが生成されたとき、 `__self__` 属性はクラスそのもので、 `__func__` 属性はクラスメソッドの根底にある関数オブジェクトです。

    インスタンスメソッドオブジェクトが呼び出される際、根底にある関数 (`__func__`) が呼び出されます。このとき、クラスインスタンス (`__self__`) が引数リストの先頭に挿入されます。例えば、 `C` を関数 `f()` の定義を含むクラス、 `x` を `C` のインスタンスとすると、 `x.f(1)` の呼び出しは `C.f(x, 1)` の呼び出しと同じです。

    クラスメソッドオブジェクトからインスタンスメソッドオブジェクトが導出される際、 `__self__` に記憶されている "クラスインスタンス" は実際はクラスそのものなので、 `x.f(1)` や `C.f(1)` の呼び出しは、根底にある関数を `f` として `f(C,1)` の呼び出しと等価です。

    なお、関数オブジェクトからインスタンスメソッドオブジェクトへの変換は、インスタンスから属性が取り出されるたびに行われます。場合によっては、属性をローカル変数に代入しておき、そのローカル変数を呼び出すようにするのが効果的な最適化になります。また、上記の変換はユーザ定義関数に対してのみ行われます; その他の呼び出し可能オブジェクト (および呼び出し可能でない全てのオブジェクト) は、変換されずに取り出されます。それから、クラスインスタンスの属性になっているユーザ定義関数は、束縛メソッドに変換されません; 変換されるのは、関数がクラスの属性である場合 だけ です。

  ジェネレータ関数 (generator function)

    `yield` 文 (yield 文 の節を参照) を使う関数もしくはメソッドは ジェネレータ関数 と呼ばれます。 そのような関数が呼び出されたときは常に、関数の本体を実行するのに使えるイテレータオブジェクトを返します: イテレータの `iterator.__next__()` メソッドを呼び出すと、 `yield` 文を使って値が提供されるまで関数を実行します。 関数の `return` 文を実行するか終端に達したときは、 `StopIteration` 例外が送出され、イテレータが返すべき値の最後まで到達しています。

  コルーチン関数 (coroutine function)

    `async def` を使用して定義された関数やメソッドを コルーチン関数 (coroutine function) と呼びます。 呼び出された時、そのような関数は coroutine オブジェクトを返します。 コルーチン関数は `async with` や `async for` 文だけでなく `await` 式を持つことが出来ます。 コルーチンオブジェクト を参照してください。

  非同期ジェネレータ関数 (asynchronous generator function)

    `async def` を使って定義され、 `yield` 文を使用している関数やメソッドを asynchronous generator function と呼びます。 そのような関数は、呼び出されたとき、非同期イテレータオブジェクトを返します。 このオブジェクトは `async for` 文で関数の本体を実行するのに使えます。

    Calling the asynchronous iterator's `aiterator.__anext__` method will return an awaitable which when awaited will execute until it provides a value using the `yield` expression. When the function executes an empty `return` statement or falls off the end, a `StopAsyncIteration` exception is raised and the asynchronous iterator will have reached the end of the set of values to be yielded.

  組み込み関数 (built-in function)

    組み込み関数オブジェクトはC関数へのラッパーです。 組み込み関数の例は `len()` や `math.sin()` (`math` は標準の組み込みモジュール) です。 引数の数や型は C 関数で決定されています。 読み出し専用の特殊属性: `__doc__` は関数のドキュメンテーション文字列です。 ドキュメンテーションがない場合は `None` になります; `__name__` は関数の名前です; `__self__` は `None` に設定されています (組み込みメソッドの節も参照してください); `__module__` は、関数が定義されているモジュールの名前です。 モジュール名がない場合は `None` になります。

  組み込みメソッド (built-in method)

    実際には組み込み関数を別の形で隠蔽したもので、こちらの場合には C 関数に渡される何らかのオブジェクトを非明示的な外部引数として持っています。組み込みメソッドの例は、 alist をリストオブジェクトとしたときの `alist.append()` です。この場合には、読み出し専用の属性 `__self__` は alist で表されるオブジェクトになります。

  クラス

    Classes are callable. These objects normally act as factories for new instances of themselves, but variations are possible for class types that override `__new__()`. The arguments of the call are passed to `__new__()` and, in the typical case, to `__init__()` to initialize the new instance.

  クラスのインスタンス

    Instances of arbitrary classes can be made callable by defining a `__call__()` method in their class.

モジュール

  モジュールは Python コードの基礎的な構成単位で、 `import` 文あるいは `importlib.import_module()` や組み込みの `__import__()` のような関数を呼び出すことで起動される import system によって作成されます。モジュールオブジェクトは、辞書オブジェクト (これは、モジュール内で定義された関数の `__globals__` 属性から参照される辞書です) で実装された名前空間を持っています。属性の参照は、この辞書の検索に翻訳されます。例えば、 `m.x` は `m.__dict__["x"]` と等価です。モジュールオブジェクトは、モジュールの初期化に使われるコードオブジェクトを含んでいません (初期化が終わればもう必要ないからです)。

  属性の代入を行うと、モジュールの名前空間辞書の内容を更新します。例えば、 `m.x = 1` は `m.__dict__["x"] = 1` と同じです。

  定義済みの (書き込み可能な) 属性: `__name__` はモジュールの名前です; `__doc__` は関数のドキュメンテーション文字列です。ドキュメンテーションがない場合は `None` になります; `__annotations__` (オプショナル) はモジュールの本体を実行しているときに収集した 変数アノテーション が入った辞書です; モジュールがファイルからロードされた場合、 `__file__` はロードされたモジュールファイルのパス名です。インタプリタに静的にリンクされている C モジュールのような特定の種類のモジュールでは、 `__file__` 属性は存在しないかもしれません; 共有ライブラリから動的にロードされた拡張モジュールの場合、この属性は 共有ライブラリファイルのパス名になります。

  読み出し専用の特殊属性: `__dict__` はモジュールの名前空間で、辞書オブジェクトです。

  CPython implementation detail: CPython がモジュール辞書を削除する方法により、モジュール辞書が生きた参照を持っていたとしてもその辞書はモジュールがスコープから外れた時に削除されます。これを避けるには、辞書をコピーするか、辞書を直接使っている間モジュールを保持してください。

カスタムクラス型

  カスタムクラス型は通常、クラス定義 (クラス定義 参照) で生成されます。クラスは辞書オブジェクトで実装された名前空間を持っています。クラス属性の参照は、この辞書に対する探索 (lookup) に翻訳されます。例えば、 `C.x` は `C.__dict__["x"]` に翻訳されます (ただし、属性参照の意味を変えられる幾つかのフックがあります)。属性がこの探索で見つからないとき、その基底クラスで探索が続けられます。基底クラスのこの探索は、C3 メソッド解決順序 (MRO=method resolution order) を利用していて、複数の継承経路が共通の祖先につながる「ダイアモンド」継承構造があっても正しく動作します。 C3 MRO についてのより詳細な情報は、 2.3リリースに付属するドキュメント https://www.python.org/download/releases/2.3/mro/ にあります。

  クラス (`C` とします) 属性参照がクラスメソッドオブジェクトを返そうとするときには、 そのオブジェクトは `__self__` 属性が `C` であるようなインスタンスメソッドオブジェクトに変換されます。 静的メソッドオブジェクトを返そうとするときには、静的メソッドオブジェクトでラップされたオブジェクトに変換されます。 デスクリプタ (descriptor) の実装 節を参照すると、また別の理由でクラスから取り出した属性と実際に `__dict__` に保存されているものが異なることがあるのが分かります。

  クラス属性を代入すると、そのクラスの辞書だけが更新され、基底クラスの辞書は更新しません。

  クラスオブジェクトを呼び出す (上記を参照) と、クラスインスタンスを生成します (下記を参照)。

  特殊属性: `__name__` はクラス名です; `__module__` はクラスが定義されたモジュール名です; `__dict__` はクラスが持つ名前空間が入った辞書です; `__bases__` は基底クラスからなるタプルで、基底クラスのリストに表れる順序で並んでいます; `__doc__` はクラスのドキュメント文字列で、未定義の場合は None です; `__annotations__` (オプショナル) はクラスの本体を実行しているときに収集した 変数アノテーション が入った辞書です。

クラスインスタンス (class instance)

  A class instance is created by calling a class object (see above). A class instance has a namespace implemented as a dictionary which is the first place in which attribute references are searched. When an attribute is not found there, and the instance's class has an attribute by that name, the search continues with the class attributes. If a class attribute is found that is a user-defined function object, it is transformed into an instance method object whose `__self__` attribute is the instance. Static method and class method objects are also transformed; see above under "Classes". See section デスクリプタ (descriptor) の実装 for another way in which attributes of a class retrieved via its instances may differ from the objects actually stored in the class's `__dict__`. If no class attribute is found, and the object's class has a `__getattr__()` method, that is called to satisfy the lookup.

  Attribute assignments and deletions update the instance's dictionary, never a class's dictionary. If the class has a `__setattr__()` or `__delattr__()` method, this is called instead of updating the instance dictionary directly.

  クラスインスタンスは、ある特定の名前のメソッドを持っている場合、数値型やシーケンス型、あるいはマップ型のように振舞うことができます。 特殊メソッド名 を参照してください。

  特殊属性: `__dict__` は属性の辞書です; `__class__` はインスタンスのクラスです。

I/O オブジェクト (ファイルオブジェクトの別名)

  file object は開かれたファイルを表します。ファイルオブジェクトを作るための様々なショートカットがあります: `open()` 組み込み関数、 `os.popen()` 、 `os.fdopen()` 、ソケットオブジェクトの `makefile()` メソッド (あるいは拡張モジュールから提供される他の関数やメソッド) 。

  オブジェクト `sys.stdin` 、 `sys.stdout` および `sys.stderr` は、インタプリタの標準入力、標準出力、および標準エラー出力ストリームに対応するファイルオブジェクトに初期化されます。これらはすべてテキストモードで開かれ、 `io.TextIOBase` 抽象クラスによって定義されたインターフェースに従います。

内部型 (internal type)

  インタプリタが内部的に使っているいくつかの型は、ユーザに公開されています。これらの定義は将来のインタプリタのバージョンでは変更される可能性がありますが、ここでは記述の完全性のために触れておきます。

  コードオブジェクト

    コードオブジェクトは バイトコンパイルされた (byte-compiled) 実行可能な Python コード、別名 バイトコード を表現します。コードオブジェクトと関数オブジェクトの違いは、関数オブジェクトが関数のグローバル変数 (関数を定義しているモジュールのグローバル) に対して明示的な参照を持っているのに対し、コードオブジェクトにはコンテキストがないということです; また、関数オブジェクトではデフォルト引数値を記憶できますが、コードオブジェクトではできません (実行時に計算される値を表現するため)。関数オブジェクトと違い、コードオブジェクトは変更不可能で、変更可能なオブジェクトへの参照を (直接、間接に関わらず) 含みません。

    読み出し専用の特殊属性: `co_name` は関数名、 `co_argcount` は位置引数 (位置専用引数とデフォルト値を持つ引数を含む) の総数、 `co_posonlyargcount` は位置専用引数 (デフォルト値を持つ引数を含む) の数、 `co_nlocals` は関数が使う (引数を含めた) ローカル変数の数、 `co_varnames` はローカル変数名を格納したタプル (引数名から始まる)、 `co_cellvars` はネストされた関数で参照されているローカル変数の名前を格納したタプル、 `co_freevars` は自由変数の名前を格納したタプル、 `co_code` はバイトコード列を表現している文字列、 `co_consts` はバイトコードで使われているリテラルを格納したタプル、 `co_names` はバイトコードで使われている名前の入ったタプル、 `co_filename` はバイトコードのコンパイルが行われたファイル名、 `co_firstlineno` は関数の最初の行番号、 `co_lnotab` はバイトコードオフセットから行番号への対応付けをコード化した文字列 (詳細についてはインタープリタのソースコードを参照してください)、 `co_stacksize` は関数で必要なスタックサイズ、 `co_flags` はインタプリタ用の様々なフラグをコード化した整数。

    以下のフラグビットが `co_flags` で定義されています: `0x04` ビットは、関数が `*arguments` 構文を使って任意の数の位置引数を受理できる場合に立てられます; `0x08` ビットは、関数が `**keywords` 構文を使ってキーワード引数を受理できる場合に立てられます; `0x20` ビットは、関数がジェネレータである場合に立てられます。

    将来機能 (future feature) 宣言 (`from __future__ import division`) もまた、 `co_flags` のビットを立てることで、コードオブジェクトが特定の機能を有効にしてコンパイルされていることを示します: `0x2000` ビットは、関数が将来機能を有効にしてコンパイルされている場合に立てられます; 以前のバージョンの Python では、 `0x10` および `0x1000` ビットが使われていました。

    `co_flags` のその他のビットは将来に内部的に利用するために予約されています。

    コードオブジェクトが関数を表現している場合、 `co_consts` の最初の要素は関数のドキュメンテーション文字列になります。ドキュメンテーション文字列が定義されていない場合には `None` になります。

  フレーム (frame) オブジェクト

    フレームオブジェクトは実行フレーム (execution frame) を表します。 実行フレームはトレースバックオブジェクト (下記参照) 内に出現し、登録されたトレース関数に渡されます。

    読み出し専用の特殊属性: `f_back` は直前のスタックフレーム (呼び出し側の方向) で、それがスタックフレームの最下段なら `None` です; `f_code` はそのフレームで実行されているコードオブジェクトです; `f_locals` はローカル変数の探索に使われる辞書です; `f_globals` はグローバル変数に使われます; `f_builtins` は組み込みの (Python 固有の) 名前に使われます; `f_lasti` は厳密な命令コード (コードオブジェクトのバイトコード文字列へのインデックス) です。

    `f_code` へのアクセスは `object.__getattr__` に `obj` と `"f_code"` を渡して行いますが、 監査イベント を送出します。

    特別な書き込み可能な属性: `f_trace` は `None` でない場合は、コードの実行中に様々なイベントで呼び出される関数です (デバッガが利用します)。 通常は、ソースの新しい行ごとにイベントが発行されますが、 `f_trace_lines` を `False` に設定することでイベントの発行を無効化できます。

    実装は `f_trace_opcodes` を `True` に設定して、命令コードごとのイベントの要求を許可している かもしれません 。 これは、トレース関数によって送出された例外がトレースされている関数に漏れ出た場合、未定義なインタープリタの振る舞いにつながるかもしれないことに注意してください。

    `f_lineno` はフレーム中における現在の行番号です --- トレース関数 (trace function) 側でこの値に書き込みを行うと、指定した行にジャンプします (最下段の実行フレームにいるときのみ)。デバッガでは、 f_fileno を書き込むことで、ジャンプ命令 (Set Next Statement 命令とも) を実装できます。

    フレームオブジェクトはメソッドを一つサポートします:

    `frame.``clear`()

      このメソッドはフレームが保持しているローカル変数への参照を全て削除します。 また、フレームがジェネレータに属していた場合は、ジェネレータにも終了処理が行われます。 これによってフレームオブジェクトを含んだ循環参照が解消されるようになります (例えば、例外を捕捉し、後で使うためにトレースバックを保存する場合)。

      フレームが現在実行中の場合 `RuntimeError` が送出されます。

      バージョン 3.4 で追加.

  トレースバック (traceback) オブジェクト

    トレースバックオブジェクトは例外のスタックトレースを表現します。 トレースバックオブジェクトは例外が起きたときに暗黙的に作成されたり、 `types.TracebackType` を呼び出して明示的にも作成されたりします。

    暗黙的に作成されたトレースバックでは、例外ハンドラの検索が実行スタックを戻っていく際、戻ったレベル毎に、トレースバックオブジェクトが現在のトレースバックの前に挿入されます。 例外ハンドラに入ると、スタックトレースをプログラム側で利用できるようになります。(try 文 を参照。) トレースバックは、 `sys.exc_info()` が返すタプルの三番目の要素や、捕捉した例外の `__traceback__` 属性として得られます。

    プログラムに適切なハンドラがないとき、スタックトレースは (うまく書式化されて) 標準エラーストリームに書き出されます; インタプリタが対話的に実行されている場合、 `sys.last_traceback` として得ることもできます。

    明示的に作成されたトレースバックでは、 `tb_next` 属性がリンクされスタックトレース全体を形成する方法の決定は、トレースバックの作成者に任されます。

    読み出し専用の特殊属性: `tb_frame` は現在のレベルにおける実行フレームを指します; `tb_lineno` は例外の発生した行番号です; `tb_lasti` は厳密な命令コードです。トレースバック内の行番号や最後に実行された命令は、 `try` 文内で例外が発生し、かつ対応する `except` 節や `finally` 節がない場合には、フレームオブジェクト内の行番号とは異なるかもしれません。

    `tb_frame` へのアクセスは `object.__getattr__` に `obj` と `"tb_frame"` を渡して行いますが、 監査イベント を送出します。

    書き込み可能な特殊属性: `tb_next` はスタックトレースの次のレベル (例外が発生したフレームの方向) か、あるいは次のレベルが無い場合は `None` です。

    バージョン 3.7 で変更: トレースバックオブジェクトは Python コードから明示的にインスタンス化できるようになり、既存のインスタンスの `tb_next` 属性は更新できるようになりました。

  スライス (slice) オブジェクト

    Slice objects are used to represent slices for `__getitem__()` methods. They are also created by the built-in `slice()` function.

    読み出し専用の特殊属性: `start` は下限です; `stop` は上限です; `step` はステップの値です; それぞれ省略された場合は `None` となっています。これらの属性は任意の型を持てます。

    スライスオブジェクトはメソッドを一つサポートします:

    `slice.``indices`(self, length)

      このメソッドは単一の整数引数 length を取り、スライスオブジェクトが length 要素のシーケンスに適用されたときに表現する、スライスに関する情報を計算します。このメソッドは 3 つの整数からなるタプルを返します; それぞれ start および stop のインデックスと、step すなわちスライスのまたぎ幅です。インデックス値がないか、範囲外の値であれば、通常のスライスと変わらないやりかたで扱われます。

  静的メソッド (static method) オブジェクト

    静的メソッドは、上で説明したような関数オブジェクトからメソッドオブジェクトへの変換を阻止するための方法を提供します。静的メソッドオブジェクトは他の何らかのオブジェクト、通常はユーザ定義メソッドオブジェクトを包むラッパーです。静的メソッドをクラスやクラスインスタンスから取得すると、実際に返されるオブジェクトはラップされたオブジェクトになり、それ以上は変換の対象にはなりません。静的メソッドオブジェクトは通常呼び出し可能なオブジェクトをラップしますが、静的オブジェクト自体は呼び出すことができません。静的オブジェクトは組み込みコンストラクタ `staticmethod()` で生成されます。

  クラスメソッドオブジェクト

    クラスメソッドオブジェクトは、静的メソッドオブジェクトに似て、別のオブジェクトを包むラッパーであり、そのオブジェクトをクラスやクラスインスタンスから取り出す方法を代替します。このようにして取得したクラスメソッドオブジェクトの動作については、上の "ユーザ定義メソッド (user-defined method)" で説明されています。クラスメソッドオブジェクトは組み込みのコンストラクタ `classmethod()` で生成されます。

## 3.3. 特殊メソッド名

A class can implement certain operations that are invoked by special syntax (such as arithmetic operations or subscripting and slicing) by defining methods with special names. This is Python's approach to operator overloading, allowing classes to define their own behavior with respect to language operators. For instance, if a class defines a method named `__getitem__()`, and `x` is an instance of this class, then `x[i]` is roughly equivalent to `type(x).__getitem__(x, i)`. Except where mentioned, attempts to execute an operation raise an exception when no appropriate method is defined (typically `AttributeError` or `TypeError`).

Setting a special method to `None` indicates that the corresponding operation is not available. For example, if a class sets `__iter__()` to `None`, the class is not iterable, so calling `iter()` on its instances will raise a `TypeError` (without falling back to `__getitem__()`). 2

組み込み型をエミュレートするクラスを実装するときは、模範とされるオブジェクトにとって意味がある範囲に実装をとどめるのが重要です。例えば、あるシーケンスは個々の要素の取得はきちんと動くかもしれませんが、スライスの展開が意味をなさないかもしれません。 (W3C のドキュメントオブジェクトモデルにある `NodeList` インターフェースがその一例です。)

### 3.3.1. 基本的なカスタマイズ

`object.``__new__`(cls[, ...])

  クラス cls の新しいインスタンスを作るために呼び出されます。 `__new__()` は静的メソッドで (このメソッドは特別扱いされているので、明示的に静的メソッドと宣言する必要はありません)、インスタンスを生成するよう要求されているクラスを第一引数にとります。残りの引数はオブジェクトのコンストラクタの式 (クラスの呼び出し文) に渡されます。 `__new__()` の戻り値は新しいオブジェクトのインスタンス (通常は cls のインスタンス) でなければなりません。

  典型的な実装では、クラスの新たなインスタンスを生成するときには `super().__new__(cls[, ...])` に適切な引数を指定してスーパクラスの `__new__()` メソッドを呼び出し、新たに生成されたインスタンスに必要な変更を加えてから返します。

  If `__new__()` is invoked during object construction and it returns an instance of cls, then the new instance’s `__init__()` method will be invoked like `__init__(self[, ...])`, where self is the new instance and the remaining arguments are the same as were passed to the object constructor.

  `__new__()` が cls のインスタンスを返さない場合、インスタンスの `__init__()` メソッドは呼び出されません。

  `__new__()` の主な目的は、変更不能な型 (int, str, tuple など) のサブクラスでインスタンス生成をカスタマイズすることにあります。また、クラス生成をカスタマイズするために、カスタムのメタクラスでよくオーバーライドされます。

`object.``__init__`(self[, ...])

  インスタンスが (`__new__()` によって) 生成された後、それが呼び出し元に返される前に呼び出されます。引数はクラスのコンストラクタ式に渡したものです。基底クラスとその派生クラスがともに `__init__()` メソッドを持つ場合、派生クラスの `__init__()` メソッドは基底クラスの `__init__()` メソッドを明示的に呼び出して、インスタンスの基底クラス部分が適切に初期化されること保証しなければなりません。例えば、 `super().__init__([args...])` 。

  `__new__()` と `__init__()` は連携してオブジェクトを構成する (`__new__()` が作成し、 `__init__()` がそれをカスタマイズする) ので、 `__init__()` から非 `None` 値を返してはいけません; そうしてしまうと、実行時に `TypeError` が送出されてしまいます。

`object.``__del__`(self)

  インスタンスが破棄されるときに呼び出されます。 これはファイナライザや (適切ではありませんが) デストラクタとも呼ばれます。 基底クラスが `__del__()` メソッドを持っている場合は、派生クラスの `__del__()` メソッドは何であれ、基底クラスの `__del__()` メソッドを明示的に呼び出して、インスタンスの基底クラス部分をきちんと確実に削除しなければなりません。

  `__del__()` メソッドが破棄しようとしているインスタンスへの新しい参照を作り、破棄を送らせることは (推奨されないものの) 可能です。 これはオブジェクトの 復活 と呼ばれます。 復活したオブジェクトが再度破棄される直前に `__del__()` が呼び出されるかどうかは実装依存です; 現在の CPython の実装では最初の一回しか呼び出されません。

  インタプリタが終了したときに、残存しているオブジェクトの `__del__()` メソッドが呼び出される保証はありません。

  注釈

  `del x` は直接 `x.__del__()` を呼び出しません --- 前者は `x` の参照カウントを 1 つ減らし、後者は `x` の参照カウントが 0 まで落ちたときのみ呼び出されます。

  CPython implementation detail: It is possible for a reference cycle to prevent the reference count of an object from going to zero. In this case, the cycle will be later detected and deleted by the cyclic garbage collector. A common cause of reference cycles is when an exception has been caught in a local variable. The frame's locals then reference the exception, which references its own traceback, which references the locals of all frames caught in the traceback.

  参考

  `gc` モジュールのドキュメント。

  警告

  メソッド `__del__()` は不安定な状況で呼び出されるため、実行中に発生した例外は無視され、代わりに `sys.stderr` に警告が表示されます。特に:

  - `__del__()` は、任意のコードが実行されているときに、任意のスレッドから呼び出せます。 `__del__()` で、ロックを取ったり、ブロックするリソースを呼び出したりする必要がある場合、 `__del__()` の実行により中断されたコードにより、そのリソースが既に取得されていて、デッドロックが起きるかもしれません。

  - `__del__()` は、インタプリタのシャットダウン中に実行できます。 従って、(他のモジュールも含めた) アクセスする必要があるグローバル変数はすでに削除されているか、 `None` に設定されているかもしれません。 Python は、単一のアンダースコアで始まる名前のグローバルオブジェクトは、他のグローバル変数が削除される前にモジュールから削除されることを保証します; そのようなグローバル変数への他からの参照が存在しない場合、`__del__()` メソッドが呼ばれた時点で、インポートされたモジュールがまだ利用可能であることを保証するのに役立つかもしれません。

`object.``__repr__`(self)

  `repr()` 組み込み関数によって呼び出され、オブジェクトを表す「公式の (official)」文字列を計算します。可能なら、これは (適切な環境が与えられれば) 同じ値のオブジェクトを再生成するのに使える、有効な Python 式のようなものであるべきです。できないなら、 `<...some useful description...>` 形式の文字列が返されるべきです。戻り値は文字列オブジェクトでなければなりません。クラスが `__repr__()` を定義していて `__str__()` は定義していなければ、そのクラスのインスタンスの「非公式の (informal)」文字列表現が要求されたときにも `__repr__()` が使われます。

  この関数はデバッグの際によく用いられるので、たくさんの情報を含み、あいまいでないような表記にすることが重要です。

`object.``__str__`(self)

  オブジェクトの「非公式の (informal)」あるいは表示に適した文字列表現を計算するために、 `str(object)` と組み込み関数 `format()`, `print()` によって呼ばれます。戻り値は string オブジェクトでなければなりません。

  `__str__()` が有効な Python 表現を返すことが期待されないという点で、このメソッドは `object.__repr__()` とは異なります: より便利な、または簡潔な表現を使用することができます。

  組み込み型 `object` によって定義されたデフォルト実装は、 `object.__repr__()` を呼び出します。

`object.``__bytes__`(self)

  bytes によって呼び出され、オブジェクトのバイト文字列表現を計算します。これは `bytes` オブジェクトを返すべきです。

`object.``__format__`(self, format_spec)

  `format()` 組み込み関数、さらには フォーマット済み文字列リテラル の評価、 `str.format()` メソッドによって呼び出され、オブジェクトの "フォーマット化された (formatted)" 文字列表現を作ります。 format_spec 引数は、 必要なフォーマット化オプションの記述を含む文字列です。 format_spec 引数の解釈は、 `__format__()` を実装する型によりますが、 ほとんどのクラスは組み込み型のいずれかにフォーマット化を委譲したり、 同じようなフォーマット化オプション構文を使います。

  標準のフォーマット構文の解説は、 書式指定ミニ言語仕様 を参照してください。

  戻り値は文字列オブジェクトでなければなりません。

  バージョン 3.4 で変更: 空でない文字列が渡された場合 `object` 自身の __format__ メソッドは `TypeError` を送出します。

  バージョン 3.7 で変更: `object.__format__(x, '')` は `format(str(x), '')` ではなく `str(x)` と等価になりました。

`object.``__lt__`(self, other)
`object.``__le__`(self, other)
`object.``__eq__`(self, other)
`object.``__ne__`(self, other)
`object.``__gt__`(self, other)
`object.``__ge__`(self, other)

  これらはいわゆる "拡張比較 (rich comparison)" メソッドです。演算子シンボルとメソッド名の対応は以下の通りです: `x<y` は `x.__lt__(y)` を呼び出します; `x<=y` は `x.__le__(y)` を呼び出します; `x==y` は `x.__eq__(y)` を呼び出します; `x!=y` は `x.__ne__(y)` を呼び出します; `x>y` は `x.__gt__(y)` を呼び出します; `x>=y` は `x.__ge__(y)` を呼び出します。

  拡張比較メソッドは与えられた引数のペアに対する演算を実装していないときに、 シングルトン `NotImplemented` を返すかもしれません。 慣例として、正常に比較が行われたときには `False` か `True` を返します。 しかし、これらのメソッドは任意の値を返すことができるので、比較演算子がブール値のコンテキスト (たとえば `if` 文の条件部分) で使われた場合、 Python はその値に対して `bool()` を呼び出して結果の真偽を判断します。

  `is` から利用される `object` の `__eq__()` メソッドのデフォルト実装では、比較して偽となる場合に、次のコードのように `NotImplemented` を返します: `True if x is y else NotImplemented` 。 `__ne__()` メソッドは `__eq__()` に処理を委譲し、 `NotImplemented` でない場合に結果を反転させます。他の比較演算子やデフォルトの実装には暗黙の関係はありません。例えば `(x<y or x==y)` は `x<=y` とはなりません。一つの元となる演算から比較演算子を自動生成するには `functools.total_ordering()` を参照してください。

  カスタムの比較演算をサポートしていて、辞書のキーに使うことができる ハッシュ可能 オブジェクトを作るときの重要な注意点について、 `__hash__()` のドキュメント内に書かれているので参照してください。

  これらのメソッドには (左引数が演算をサポートしないが、右引数はサポートする場合に用いられるような) 引数を入れ替えたバージョンは存在しません。 むしろ、 `__lt__()` と `__gt__()` は互いの反射、 `__le__()` と `__ge__()` は互いの反射、および `__eq__()` と `__ne__()` はそれら自身の反射です。 被演算子が異なる型で右の被演算子の型が左の被演算子の直接的または間接的サブクラスの場合、右被演算子の反射されたメソッドが優先されます。 そうでない場合左の被演算子のメソッドが優先されます。 仮想サブクラス化は考慮されません。

`object.``__hash__`(self)

  Called by built-in function `hash()` and for operations on members of hashed collections including `set`, `frozenset`, and `dict`. The `__hash__()` method should return an integer. The only required property is that objects which compare equal have the same hash value; it is advised to mix together the hash values of the components of the object that also play a part in comparison of objects by packing them into a tuple and hashing the tuple. Example:

      def __hash__(self):
          return hash((self.name, self.nick, self.color))

  注釈

  `hash()` はオブジェクト独自の `__hash__()` メソッドが返す値を `Py_ssize_t` のサイズに切り詰めます。 これは 64-bit でビルドされていると 8 バイトで、 32-bit でビルドされていると 4 バイトです。 オブジェクトの `__hash__()` が異なる bit サイズのビルドでも可搬性が必要である場合は、必ず全てのサポートするビルドの bit 幅をチェックしてください。 そうする簡単な方法は `python -c "import sys; print(sys.hash_info.width)"` を実行することです。

  クラスが `__eq__()` メソッドを定義していないなら、 `__hash__()` メソッドも定義してはなりません; クラスが `__eq__()` を定義していても `__hash__()` を定義していないなら、そのインスタンスはハッシュ可能コレクションの要素として使えません。クラスがミュータブルなオブジェクトを定義しており、 `__eq__()` メソッドを実装しているなら、 `__hash__()` を定義してはなりません。これは、ハッシュ可能コレクションの実装においてキーのハッシュ値がイミュータブルであることが要求されているからです (オブジェクトのハッシュ値が変化すると、誤ったハッシュバケツ: hash bucket に入ってしまいます)。

  ユーザー定義クラスはデフォルトで `__eq__()` と `__hash__()` メソッドを持っています。 このとき、(同一でない) すべてのオブジェクトは比較して異なり、 `x.__hash__()` は `x == y` が `x is y` と `hash(x) == hash(y)` の両方を意味するような適切な値を返します。

  `__eq__()` をオーバーライドしていて `__hash__()` を定義していないクラスでは、 `__hash__()` は暗黙的に `None` に設定されます。 クラスの `__hash__()` メソッドが `None` の場合、そのクラスのインスタンスのハッシュ値を取得しようとすると適切な `TypeError` が送出され、 `isinstance(obj, collections.abc.Hashable)` でチェックするとハッシュ不能なものとして正しく認識されます。

  `__eq__()` をオーバーライドしたクラスが親クラスからの `__hash__()` の 実装を保持したいなら、明示的に `__hash__ = <ParentClass>.__hash__` を設定することで、それをインタプリタに伝えなければなりません。

  `__eq__()` をオーバーライドしていないクラスがハッシュサポートを抑制したい場合、クラス定義に `__hash__ = None` を含めてください。クラス自身で明示的に `TypeError` を送出する `__hash__()` を定義すると、 `isinstance(obj, collections.abc.Hashable)` 呼び出しで誤ってハッシュ可能と識別されるでしょう。

  注釈

  デフォルトでは、文字列とバイト列の `__hash__()` 値は予測不可能なランダム値で "ソルト" されます。 ハッシュ値は単独の Python プロセス内では定数であり続けますが、Python を繰り返し起動する毎に、予測できなくなります。

  This is intended to provide protection against a denial-of-service caused by carefully-chosen inputs that exploit the worst case performance of a dict insertion, O(n2) complexity. See http://www.ocert.org/advisories/ocert-2011-003.html for details.

  ハッシュ値の変更は、集合のイテレーション順序に影響します。Python はこの順序付けを保証していません (そして通常 32-bit と 64-bit の間でも異なります)。

  `PYTHONHASHSEED` も参照してください。

  バージョン 3.3 で変更: ハッシュのランダム化がデフォルトで有効になりました。

`object.``__bool__`(self)

  真理値テストや組み込み演算 `bool()` を実装するために呼び出されます; `False` または `True` を返さなければなりません。このメソッドが定義されていないとき、 `__len__()` が定義されていれば呼び出され、その結果が非 0 であれば真とみなされます。クラスが `__len__()` も `__bool__()` も定義していないければ、そのクラスのインスタンスはすべて真とみなされます。

### 3.3.2. 属性値アクセスをカスタマイズする

以下のメソッドを定義して、クラスインスタンスへの属性値アクセス ( 属性値の使用、属性値への代入、 `x.name` の削除) の意味をカスタマイズすることができます。

`object.``__getattr__`(self, name)

  デフォルトの属性アクセスが `AttributeError` で失敗したとき (name がインスタンスの属性または `self` のクラスツリーの属性でないために `__getattribute__()` が `AttributeError` を送出したか、 name プロパティの `__get__()` が `AttributeError` を送出したとき) に呼び出されます。 このメソッドは (計算された) 属性値を返すか、 `AttributeError` 例外を送出しなければなりません。

  なお、通常の過程で属性が見つかれば、 `__getattr__()` は呼び出されません。(これは、 `__getattr__()` と `__setattr__()` が意図的に非対称にされている点です。) これは、効率のためと、こうしないと `__getattr__()` がインスタンスの他の属性値にアクセスする方法がなくなるためです。また、少なくともインスタンス変数に対しては、値をインスタンスの属性値辞書に挿入しないことで (代わりに他のオブジェクトに挿入することで)、属性値を完全に制御しているふりができます。実際に属性アクセスを完全に制御する方法は、以下の `__getattribute__()` メソッドを参照してください。

`object.``__getattribute__`(self, name)

  クラスのインスタンスに対する属性アクセスを実装するために、無条件に呼び出されます。クラスが `__getattr__()` も定義している場合、 `__getattr__()` は、 `__getattribute__()` で明示的に呼び出すか、 `AttributeError` 例外を送出しない限り呼ばれません。このメソッドは (計算された) 属性値を返すか、 `AttributeError` 例外を送出します。このメソッドが再帰的に際限なく呼び出されてしまうのを防ぐため、実装の際には常に、必要な属性全てへのアクセスで、例えば `object.__getattribute__(self, name)` のように基底クラスのメソッドを同じ属性名を使って呼び出さなければなりません。

  注釈

  言語構文や組み込み関数から暗黙に呼び出された特殊メソッドの検索では、このメソッドも回避されることがあります。 特殊メソッド検索 を参照してください。

  `object.__getattr__` に `obj` と `name` を渡して実行すると、 監査イベント を送出します。

`object.``__setattr__`(self, name, value)

  属性の代入が試みられた際に呼び出されます。これは通常の代入の過程 (すなわち、インスタンス辞書への値の代入) の代わりに呼び出されます。name は属性名で、value はその属性に代入する値です。

  `__setattr__()` の中でインスタンス属性への代入が必要なら、基底クラスのこれと同じ名前のメソッドを呼び出さなければなりません。例えば、 `object.__setattr__(self, name, value)` とします。

  `object.__setattr__` に `obj` と `name` と `value` を渡して実行すると、 監査イベント を送出します。

`object.``__delattr__`(self, name)

  `__setattr__()` に似ていますが、代入ではなく値の削除を行います。このメソッドを実装するのは、オブジェクトにとって `del obj.name` が意味がある場合だけにしなければなりません。

  `object.__delattr__` に `obj` と `name` を渡して実行すると、 監査イベント を送出します。

`object.``__dir__`(self)

  オブジェクトに `dir()` が呼び出されたときに呼び出されます。シーケンスが返されなければなりません。 `dir()` は返されたシーケンスをリストに変換し、ソートします。

#### 3.3.2.1. モジュールの属性値アクセスをカスタマイズする

特殊な名前の `__getattr__` と `__dir__` も、モジュール属性へのアクセスをカスタマイズするのに使えます。 モジュールレベルの `__getattr__` 関数は属性名である 1 引数を受け取り、計算した値を返すか `AttributeError` を送出します。 属性がモジュールオブジェクトから、通常の検索、つまり `object.__getattribute__()` で見付からなかった場合は、 `AttributeError` を送出する前に、モジュールの `__dict__` から `__getattr__` が検索されます。 見付かった場合は、その属性名で呼び出され、結果が返されます。

`__dir__` 関数は引数を受け取らず、モジュールのアクセス可能な名前を表す文字列のシーケンスを返さなければなりません。存在する場合は、この関数はモジュールの標準の `dir()` 検索を上書きします。

より細かい粒度でのモジュールの動作 (属性やプロパティの設定など) のカスタマイズのために、モジュールオブジェクトの `__class__` 属性に `types.ModuleType` のサブクラスが設定できます。 例えば次のようになります:

    import sys
    from types import ModuleType

    class VerboseModule(ModuleType):
        def __repr__(self):
            return f'Verbose {self.__name__}'

        def __setattr__(self, attr, value):
            print(f'Setting {attr}...')
            super().__setattr__(attr, value)

    sys.modules[__name__].__class__ = VerboseModule

注釈

モジュールの `__getattr__` を定義したり `__class__` を設定したりしても、影響があるのは属性アクセスの構文が使われる検索だけです -- モジュールの globals への直接アクセスは (モジュール内のコードからとモジュールの globals のどちらでも) 影響を受けません。

バージョン 3.5 で変更: モジュールの属性 `__class__` が書き込み可能になりました。

バージョン 3.7 で追加: `__getattr__` モジュール属性と `__dir__` モジュール属性。

参考

PEP 562 - モジュールの __getattr__ と __dir__

  モジュールの `__getattr__` 関数および `__dir__` 関数の説明。

#### 3.3.2.2. デスクリプタ (descriptor) の実装

以下のメソッドは、このメソッドを持つクラス (いわゆる デスクリプタ(descriptor) クラス) のインスタンスが、 オーナー (owner) クラスに存在するときにのみ適用されます (デスクリプタは、オーナーのクラス辞書か、その親のいずれかのクラス辞書になければなりません)。 以下の例では、"属性" とは、名前がオーナークラスの `__dict__` のプロパティ (porperty) のキーであるような属性を指します。

`object.``__get__`(self, instance, owner=None)

  オーナークラス（クラス属性アクセスの場合）や、クラスのインスタンス（インスタンス属性アクセスの場合）の属性取得時に呼び出されます。 instance を通じて属性をアクセスする時に、オプションの owner 引数はオーナークラスです。 owner を通じて属性アクセスするときは `None` です。

  このメソッドは、算出された属性値を返すか、 `AttributeError` 例外を送出します。

  PEP 252 は `__get__()` は1つや2つの引数を持つ呼び出し可能オブジェクトであると定義しています。Pythonの組み込みのデスクリプタはこの仕様をサポートしていますが、サードパーティ製のツールの中には両方の引数を必要とするものもあります。Pythonの `__getattribute__()` 実装は必要かどうかに関わらず、両方の引数を常に渡します。

`object.``__set__`(self, instance, value)

  オーナークラスのインスタンス instance 上の属性を新たな値 value に設定する際に呼び出されます。

  `__set__()` あるいは `__delete__()` を追加すると、デスクリプタは「データデスクリプタ」に変わります。詳細は デスクリプタの呼び出し を参照してください。

`object.``__delete__`(self, instance)

  オーナークラスのインスタンス instance 上の属性を削除する際に呼び出されます。

`object.``__set_name__`(self, owner, name)

  オーナーとなるクラス owner が作成された時点で呼び出されます。 ディスクリプタは name に割り当てられます。

  注釈

  `__set_name__()` is only called implicitly as part of the `type` constructor, so it will need to be called explicitly with the appropriate parameters when a descriptor is added to a class after initial creation:

      class A:
         pass
      descr = custom_descriptor()
      A.attr = descr
      descr.__set_name__(A, 'attr')

  詳細は クラスオブジェクトの作成 を参照してください。

  バージョン 3.6 で追加.

`__objclass__` 属性は `inspect` モジュールによって解釈され、このオブジェクトが定義されたクラスを特定するのに使われます (この属性を適切に設定しておくと、動的なクラスの属性を実行時に調べる助けになります)。 呼び出される側にとっては、この属性で指定されたクラス (もしくはそのサブクラス) のインスタンスが1番目の位置引数として期待もしくは要求されていることが示せます (例えば、 CPython は束縛されていない C で実行されたメソッドにこの属性を設定します)。

#### 3.3.2.3. デスクリプタの呼び出し

In general, a descriptor is an object attribute with "binding behavior", one whose attribute access has been overridden by methods in the descriptor protocol: `__get__()`, `__set__()`, and `__delete__()`. If any of those methods are defined for an object, it is said to be a descriptor.

属性アクセスのデフォルトの動作は、オブジェクトの辞書から値を取り出したり、値を設定したり、削除したりするというものです。例えば、 `a.x` による属性の検索では、まず `a.__dict__['x']` 、次に `type(a).__dict__['x']` 、そして `type(a)` の基底クラスでメタクラスでないものに続く、といった具合に連鎖が起こります。

しかし、検索対象の値が、デスクリプタメソッドのいずれかを定義しているオブジェクトであれば、Python はデフォルトの動作をオーバーライドして、代わりにデスクリプタメソッドを呼び出します。先述の連鎖の中のどこでデスクリプタメソッドが呼び出されるかは、どのデスクリプタメソッドが定義されていて、どのように呼び出されたかに依存します。

デスクリプタ呼び出しの基点となるのは、属性名への束縛 (binding) 、すなわち `a.x` です。引数がどのようにデスクリプタに結合されるかは `a` に依存します:

直接呼び出し (Direct Call)

  最も単純で、かつめったに使われない呼び出し操作は、コード中で直接デスクリプタメソッドの呼び出し: `x.__get__(a)` を行うというものです。

インスタンス束縛 (Instance Binding)

  オブジェクトインスタンスへ束縛すると、`a.x` は呼び出し `type(a).__dict__['x'].__get__(a, type(a))` に変換されます。

クラス束縛 (Class Binding)

  クラスへ束縛すると、`A.x` は呼び出し `A.__dict__['x'].__get__(None, A)` に変換されます。

super 束縛 (Super Binding)

  If `a` is an instance of `super`, then the binding `super(B, obj).m()` searches `obj.__class__.__mro__` for the base class `A` immediately following `B` and then invokes the descriptor with the call: `A.__dict__['m'].__get__(obj, obj.__class__)`.

For instance bindings, the precedence of descriptor invocation depends on which descriptor methods are defined. A descriptor can define any combination of `__get__()`, `__set__()` and `__delete__()`. If it does not define `__get__()`, then accessing the attribute will return the descriptor object itself unless there is a value in the object's instance dictionary. If the descriptor defines `__set__()` and/or `__delete__()`, it is a data descriptor; if it defines neither, it is a non-data descriptor. Normally, data descriptors define both `__get__()` and `__set__()`, while non-data descriptors have just the `__get__()` method. Data descriptors with `__get__()` and `__set__()` (and/or `__delete__()`) defined always override a redefinition in an instance dictionary. In contrast, non-data descriptors can be overridden by instances.

Python methods (including those decorated with `@staticmethod` and `@classmethod`) are implemented as non-data descriptors. Accordingly, instances can redefine and override methods. This allows individual instances to acquire behaviors that differ from other instances of the same class.

`property()` 関数はデータデスクリプタとして実装されています。従って、インスタンスはあるプロパティの動作をオーバーライドすることができません。

#### 3.3.2.4. __slots__

__slots__ allow us to explicitly declare data members (like properties) and deny the creation of `__dict__` and __weakref__ (unless explicitly declared in __slots__ or available in a parent.)

The space saved over using `__dict__` can be significant. Attribute lookup speed can be significantly improved as well.

`object.``__slots__`

  This class variable can be assigned a string, iterable, or sequence of strings with variable names used by instances. __slots__ reserves space for the declared variables and prevents the automatic creation of `__dict__` and __weakref__ for each instance.

##### 3.3.2.4.1. __slots__ を利用する際の注意

- When inheriting from a class without __slots__, the `__dict__` and __weakref__ attribute of the instances will always be accessible.

- Without a `__dict__` variable, instances cannot be assigned new variables not listed in the __slots__ definition. Attempts to assign to an unlisted variable name raises `AttributeError`. If dynamic assignment of new variables is desired, then add `'__dict__'` to the sequence of strings in the __slots__ declaration.

- Without a __weakref__ variable for each instance, classes defining __slots__ do not support `weak references` to its instances. If weak reference support is needed, then add `'__weakref__'` to the sequence of strings in the __slots__ declaration.

- __slots__ are implemented at the class level by creating descriptors for each variable name. As a result, class attributes cannot be used to set default values for instance variables defined by __slots__; otherwise, the class attribute would overwrite the descriptor assignment.

- The action of a __slots__ declaration is not limited to the class where it is defined. __slots__ declared in parents are available in child classes. However, child subclasses will get a `__dict__` and __weakref__ unless they also define __slots__ (which should only contain names of any additional slots).

- あるクラスで、基底クラスですでに定義されているスロットを定義した場合、基底クラスのスロットで定義されているインスタンス変数は (デスクリプタを基底クラスから直接取得しない限り) アクセスできなくなります。これにより、プログラムの趣意が不定になってしまいます。将来は、この問題を避けるために何らかのチェックが追加されるかもしれません。

- 空でない __slots__ は、 `int` や `bytes` や `tuple` のような "可変長の" 組み込み型から派生したクラスでは動作しません。

- Any non-string iterable may be assigned to __slots__.

- If a `dictionary` is used to assign __slots__, the dictionary keys will be used as the slot names. The values of the dictionary can be used to provide per-attribute docstrings that will be recognised by `inspect.getdoc()` and displayed in the output of `help()`.

- `__class__` assignment works only if both classes have the same __slots__.

- Multiple inheritance with multiple slotted parent classes can be used, but only one parent is allowed to have attributes created by slots (the other bases must have empty slot layouts) - violations raise `TypeError`.

- If an iterator is used for __slots__ then a descriptor is created for each of the iterator's values. However, the __slots__ attribute will be an empty iterator.

### 3.3.3. クラス生成をカスタマイズする

Whenever a class inherits from another class, `__init_subclass__()` is called on the parent class. This way, it is possible to write classes which change the behavior of subclasses. This is closely related to class decorators, but where class decorators only affect the specific class they're applied to, `__init_subclass__` solely applies to future subclasses of the class defining the method.

classmethod `object.``__init_subclass__`(cls)

  このメソッドは、それが定義されたクラスが継承された際に必ず呼び出されます。cls は新しいサブクラスです。もし、このメソッドがインスタンスメソッドとして定義されると、暗黙的にクラスメソッドに変換されます。

  新しいクラスに与えられたキーワード引数は、親のクラスの `__init_subclass__` に渡されます。 `__init_subclass__` を利用している他のクラスとの互換性のために、以下のコードのように必要なキーワード引数を取得したら、他の引数は基底クラスに引き渡すべきです:

      class Philosopher:
          def __init_subclass__(cls, /, default_name, **kwargs):
              super().__init_subclass__(**kwargs)
              cls.default_name = default_name

      class AustralianPhilosopher(Philosopher, default_name="Bruce"):
          pass

  `object.__init_subclass__` のデフォルト実装は何も行いませんが、何らかの引数とともに呼び出された場合は、エラーを送出します。

  注釈

  メタクラスのヒント `metaclass` は残りの型機構によって消費され、 `__init_subclass__` 実装に渡されることはありません。 実際のメタクラス (明示的なヒントではなく) は、 `type(cls)` としてアクセスできます。

  バージョン 3.6 で追加.

#### 3.3.3.1. メタクラス

デフォルトでは、クラスは `type()` を使って構築されます。 クラス本体は新しい名前空間で実行され、クラス名が `type(name, bases, namespace)` の結果にローカルに束縛されます。

クラス生成プロセスはカスタマイズできます。 そのためにはクラス定義行で `metaclass` キーワード引数を渡すか、そのような引数を定義行に含む既存のクラスを継承します。 次の例で `MyClass` と `MySubclass` は両方とも `Meta` のインスタンスです:

    class Meta(type):
        pass

    class MyClass(metaclass=Meta):
        pass

    class MySubclass(MyClass):
        pass

クラス定義の中で指定された他のキーワード引数は、後述するすべてのメタクラス操作に渡されます。

クラス定義が実行される際に、以下のステップが生じます:

- MRO エントリの解決が行われる;

- 適切なメタクラスが決定される;

- クラスの名前空間が準備される;

- クラスの本体が実行される;

- クラスオブジェクトが作られる。

#### 3.3.3.2. MRO エントリの解決

クラス定義に現れる基底が `type` のインスタンスではない場合、そのインスタンスの `__mro_entries__` メソッドが検索されます。 見付かった場合、その基底そのものを要素に持つタプルを引数として、 `__mro_entries__` メソッドが呼び出されます。 このメソッドは、この基底の代わりに使われるクラスのタプルを返さなければなりません。 このタプルは空であることもあり、そのような場合ではその基底は無視されます。

参考

PEP 560 - typing モジュールとジェネリック型に対する言語コアによるサポート

#### 3.3.3.3. 適切なメタクラスの決定

クラス定義に対して適切なメタクラスは、以下のように決定されます:

- 基底も明示的なメタクラスも与えられていない場合は、 `type()` が使われます;

- 明示的なメタクラスが与えられていて、それが `type()` のインスタンス ではない 場合、それをメタクラスとして直接使います;

- 明示的なメタクラスとして `type()` のインスタンスが与えられたか、基底が定義されていた場合は、最も派生した (継承関係で最も下の) メタクラスが使われます。

最も派生的なメタクラスは、(もしあれば) 明示的に指定されたメタクラスと、指定されたすべてのベースクラスのメタクラスから選ばれます。最も派生的なメタクラスは、これらのメタクラス候補のすべてのサブタイプであるようなものです。メタクラス候補のどれもその基準を満たさなければ、クラス定義は `TypeError` で失敗します。

#### 3.3.3.4. クラスの名前空間の準備

Once the appropriate metaclass has been identified, then the class namespace is prepared. If the metaclass has a `__prepare__` attribute, it is called as `namespace = metaclass.__prepare__(name, bases, **kwds)` (where the additional keyword arguments, if any, come from the class definition). The `__prepare__` method should be implemented as a `classmethod`. The namespace returned by `__prepare__` is passed in to `__new__`, but when the final class object is created the namespace is copied into a new `dict`.

メタクラスに `__prepare__` 属性がない場合、クラスの名前空間は空の 順序付きマッピングとして初期化されます。

参考

PEP 3115 - Metaclasses in Python 3000

  `__prepare__` 名前空間フックの導入

#### 3.3.3.5. クラス本体の実行

クラス本体が (大まかには) `exec(body, globals(), namespace)` として実行されます。通常の呼び出しと `exec()` の重要な違いは、クラス定義が関数内部で行われる場合、レキシカルスコープによってクラス本体 (任意のメソッドを含む) が現在のスコープと外側のスコープから名前を参照できるという点です。

しかし、クラス定義が関数内部で行われる時でさえ、クラス内部で定義されたメソッドはクラススコープで定義された名前を見ることはできません。クラス変数はインスタンスメソッドかクラスメソッドの最初のパラメータからアクセスするか、次の節で説明する、暗黙的に静的スコープが切られている `__class__` 参照からアクセスしなければなりません。

#### 3.3.3.6. クラスオブジェクトの作成

クラス本体の実行によってクラスの名前空間が初期化されたら、`metaclass(name, bases, namespace, **kwds)` を呼び出すことでクラスオブジェクトが作成されます (ここで渡される追加のキーワードは `__prepare__` に渡されるものと同じです)。

このクラスオブジェクトは、 `super()` の無引数形式によって参照されるものです。 `__class__` は、クラス本体中のメソッドが `__class__` または `super` のいずれかを参照している場合に、コンパイラによって作成される暗黙のクロージャー参照です。これは、メソッドに渡された最初の引数に基づいて現在の呼び出しを行うために使用されるクラスまたはインスタンスが識別される一方、 `super()` の無引数形式がレキシカルスコープに基づいて定義されているクラスを正確に識別することを可能にします。

CPython implementation detail: CPython 3.6 以降では、 `__class__` セルは、クラス名前空間にある `__classcell__` エントリーとしてメタクラスに渡されます。 `__class__` セルが存在していた場合は、そのクラスが正しく初期化されるために、 `type.__new__` の呼び出しに到達するまで上に伝搬されます。 失敗した場合は、Python 3.8 では `RuntimeError` になります。

デフォルトのメタクラス `type` や最終的には `type.__new__` を呼び出すメタクラスを使っているときは、クラスオブジェクトを作成した後に次のカスタム化の手順が起動されます:

- 最初に、 `type.__new__` が `__set_name__()` が定義されているクラスの名前空間にある全てのデスクリプタを収集します;

- 次に、それら全ての `__set_name__` メソッドが、そのメソッドが定義されているクラス、およびそこに属するデスクリプタに割り当てられている名前を引数として呼び出されます;

- 最後に、新しいクラスのメソッド解決順序ですぐ上に位置する親クラスで `__init_subclass__()` フックが呼び出されます。

クラスオブジェクトが作成された後には、クラス定義に含まれているクラスデコレータ (もしあれば) にクラスオブジェクトが渡され、デコレータが返すオブジェクトがここで定義されたクラスとしてローカルの名前空間に束縛されます。

新しいクラスが `type.__new__` で生成されたときは、名前空間引数として与えられたオブジェクトは新しい順序付きのマッピングに複製され、元のオブジェクトは破棄されます。 新しく複製したものは読み出し専用のプロキシでラップされ、クラスオブジェクトの `__dict__` 属性になります。

参考

PEP 3135 - New super

  暗黙の `__class__` クロージャ参照について記述しています

#### 3.3.3.7. メタクラスの用途

メタクラスは限りない潜在的利用価値を持っています。これまで試されてきたアイデアには、列挙型、ログ記録、インターフェースのチェック、 自動デリゲーション、自動プロパティ生成、プロキシ、フレームワーク、そして自動リソースロック／同期といったものがあります。

### 3.3.4. インスタンスのカスタマイズとサブクラスチェック

以下のメソッドは組み込み関数 `isinstance()` と `issubclass()` のデフォルトの動作を上書きするのに利用します。

特に、 `abc.ABCMeta` メタクラスは、抽象基底クラス (ABCs) を"仮想基底クラス (virtual base classes)" として、他の ABC を含む、任意のクラスや (組み込み型を含む) 型に追加するために、これらのメソッドを実装しています。

`class.``__instancecheck__`(self, instance)

  instance が (直接、または間接的に) class のインスタンスと考えられる場合に true を返します。定義されていれば、 `isinstance(instance, class)` の実装のために呼び出されます。

`class.``__subclasscheck__`(self, subclass)

  subclass が (直接、または間接的に) class のサブクラスと考えられる場合に true を返します。定義されていれば、 `issubclass(subclass, class)` の実装のために呼び出されます。

なお、これらのメソッドは、クラスの型 (メタクラス) 上で検索されます。実際のクラスにクラスメソッドとして定義することはできません。これは、インスタンスそれ自体がクラスであるこの場合にのみ、インスタンスに呼び出される特殊メソッドの検索と一貫しています。

参考

PEP 3119 - 抽象基底クラスの導入

  抽象基底クラス (`abc` モジュールを参照) を言語に追加する文脈においての動機から、 `__instancecheck__()` と `__subclasscheck__()` を通して、 `isinstance()` と `issubclass()` に独自の動作をさせるための仕様の記述があります。

### 3.3.5. ジェネリック型をエミュレートする

When using type annotations, it is often useful to parameterize a generic type using Python's square-brackets notation. For example, the annotation `list[int]` might be used to signify a `list` in which all the elements are of type `int`.

参考

PEP 484 - Type Hints

  Introducing Python's framework for type annotations

Generic Alias Types

  Documentation for objects representing parameterized generic classes

ジェネリクス, user-defined generics and `typing.Generic`

  Documentation on how to implement generic classes that can be parameterized at runtime and understood by static type-checkers.

A class can generally only be parameterized if it defines the special class method `__class_getitem__()`.

classmethod `object.``__class_getitem__`(cls, key)

  key にある型引数で特殊化されたジェネリッククラスを表すオブジェクトを返します。

  When defined on a class, `__class_getitem__()` is automatically a class method. As such, there is no need for it to be decorated with `@classmethod` when it is defined.

#### 3.3.5.1. The purpose of __class_getitem__

The purpose of `__class_getitem__()` is to allow runtime parameterization of standard-library generic classes in order to more easily apply type hints to these classes.

To implement custom generic classes that can be parameterized at runtime and understood by static type-checkers, users should either inherit from a standard library class that already implements `__class_getitem__()`, or inherit from `typing.Generic`, which has its own implementation of `__class_getitem__()`.

Custom implementations of `__class_getitem__()` on classes defined outside of the standard library may not be understood by third-party type-checkers such as mypy. Using `__class_getitem__()` on any class for purposes other than type hinting is discouraged.

#### 3.3.5.2. __class_getitem__ versus __getitem__

Usually, the subscription of an object using square brackets will call the `__getitem__()` instance method defined on the object's class. However, if the object being subscribed is itself a class, the class method `__class_getitem__()` may be called instead. `__class_getitem__()` should return a GenericAlias object if it is properly defined.

Presented with the expression `obj[x]`, the Python interpreter follows something like the following process to decide whether `__getitem__()` or `__class_getitem__()` should be called:

    from inspect import isclass

    def subscribe(obj, x):
        """Return the result of the expression `obj[x]`"""

        class_of_obj = type(obj)

        # If the class of obj defines __getitem__,
        # call class_of_obj.__getitem__(obj, x)
        if hasattr(class_of_obj, '__getitem__'):
            return class_of_obj.__getitem__(obj, x)

        # Else, if obj is a class and defines __class_getitem__,
        # call obj.__class_getitem__(x)
        elif isclass(obj) and hasattr(obj, '__class_getitem__'):
            return obj.__class_getitem__(x)

        # Else, raise an exception
        else:
            raise TypeError(
                f"'{class_of_obj.__name__}' object is not subscriptable"
            )

In Python, all classes are themselves instances of other classes. The class of a class is known as that class's metaclass, and most classes have the `type` class as their metaclass. `type` does not define `__getitem__()`, meaning that expressions such as `list[int]`, `dict[str, float]` and `tuple[str, bytes]` all result in `__class_getitem__()` being called:

    >>> # list has class "type" as its metaclass, like most classes:
    >>> type(list)
    <class 'type'>
    >>> type(dict) == type(list) == type(tuple) == type(str) == type(bytes)
    True
    >>> # "list[int]" calls "list.__class_getitem__(int)"
    >>> list[int]
    list[int]
    >>> # list.__class_getitem__ returns a GenericAlias object:
    >>> type(list[int])
    <class 'types.GenericAlias'>

However, if a class has a custom metaclass that defines `__getitem__()`, subscribing the class may result in different behaviour. An example of this can be found in the `enum` module:

    >>> from enum import Enum
    >>> class Menu(Enum):
    ...     """A breakfast menu"""
    ...     SPAM = 'spam'
    ...     BACON = 'bacon'
    ...
    >>> # Enum classes have a custom metaclass:
    >>> type(Menu)
    <class 'enum.EnumMeta'>
    >>> # EnumMeta defines __getitem__,
    >>> # so __class_getitem__ is not called,
    >>> # and the result is not a GenericAlias object:
    >>> Menu['SPAM']
    <Menu.SPAM: 'spam'>
    >>> type(Menu['SPAM'])
    <enum 'Menu'>

参考

PEP 560 - Core Support for typing module and generic types

  Introducing `__class_getitem__()`, and outlining when a subscription results in `__class_getitem__()` being called instead of `__getitem__()`

### 3.3.6. 呼び出し可能オブジェクトをエミュレートする

`object.``__call__`(self[, args...])

  インスタンスがカンストして "呼ばれた" 際に呼び出されます。このメソッドが `x(arg1, arg2, ...)` 定義されている場合、これは大まかには `type(x).__call__(x, arg1, ...)` に変換されます。

### 3.3.7. コンテナをエミュレートする

The following methods can be defined to implement container objects. Containers usually are sequences (such as `lists` or `tuples`) or mappings (like `dictionaries`), but can represent other containers as well. The first set of methods is used either to emulate a sequence or to emulate a mapping; the difference is that for a sequence, the allowable keys should be the integers k for which `0 <= k < N` where N is the length of the sequence, or `slice` objects, which define a range of items. It is also recommended that mappings provide the methods `keys()`, `values()`, `items()`, `get()`, `clear()`, `setdefault()`, `pop()`, `popitem()`, `copy()`, and `update()` behaving similar to those for Python's standard `dictionary` objects. The `collections.abc` module provides a `MutableMapping` abstract base class to help create those methods from a base set of `__getitem__()`, `__setitem__()`, `__delitem__()`, and `keys()`. Mutable sequences should provide methods `append()`, `count()`, `index()`, `extend()`, `insert()`, `pop()`, `remove()`, `reverse()` and `sort()`, like Python standard `list` objects. Finally, sequence types should implement addition (meaning concatenation) and multiplication (meaning repetition) by defining the methods `__add__()`, `__radd__()`, `__iadd__()`, `__mul__()`, `__rmul__()` and `__imul__()` described below; they should not define other numerical operators. It is recommended that both mappings and sequences implement the `__contains__()` method to allow efficient use of the `in` operator; for mappings, `in` should search the mapping's keys; for sequences, it should search through the values. It is further recommended that both mappings and sequences implement the `__iter__()` method to allow efficient iteration through the container; for mappings, `__iter__()` should iterate through the object's keys; for sequences, it should iterate through the values.

`object.``__len__`(self)

  呼び出して組み込み関数 `len()` を実装します。 オブジェクトの長さを 0 以上の整数で返さなければなりません。 また、 `__bool__()` メソッドを定義しておらず、 `__len__()` メソッドが 0 を返すようなオブジェクトは、ブール演算コンテキストでは偽とみなされます。

  CPython implementation detail: CPython では、オブジェクトの長さは最大でも `sys.maxsize` であることが要求されます。 長さが `sys.maxsize` を越える場合、(`len()` のような) いくつかの機能は `OverflowError` を送出するでしょう。 真偽値としての判定で `OverflowError` を送出しないようにするには、オブジェクトは meth:__bool__ メソッドを定義していなければなりません。

`object.``__length_hint__`(self)

  呼び出して `operator.length_hint()` を実装します。オブジェクトの推定される長さ (実際のものより長かったり短かったりするかもしれません) を返さなければなりません。長さは 0 以上の整数でなければなりません。返り値は `NotImplemented` となる場合もありますが、その場合は `__length_hint__` メソッドがなかった場合と同じと扱われます。このメソッドは純粋に最適化であり、正確性は必要ではありません。

  バージョン 3.4 で追加.

注釈

スライシングは、以下の 3 メソッドによって排他的に行われます。次のような呼び出しは

    a[1:2] = b

次のように翻訳され

    a[slice(1, 2, None)] = b

以下も同様です。存在しないスライスの要素は `None` で埋められます。

`object.``__getitem__`(self, key)

  Called to implement evaluation of `self[key]`. For sequence types, the accepted keys should be integers and slice objects. Note that the special interpretation of negative indexes (if the class wishes to emulate a sequence type) is up to the `__getitem__()` method. If key is of an inappropriate type, `TypeError` may be raised; if of a value outside the set of indexes for the sequence (after any special interpretation of negative values), `IndexError` should be raised. For mapping types, if key is missing (not in the container), `KeyError` should be raised.

  注釈

  `for` ループでは、シーケンスの終端を正しく検出できるようにするために、不正なインデクスに対して `IndexError` が送出されるものと期待しています。

  注釈

  When subscripting a class, the special class method `__class_getitem__()` may be called instead of `__getitem__()`. See __class_getitem__ versus __getitem__ for more details.

`object.``__setitem__`(self, key, value)

  `self[key]` に対する代入を実装するために呼び出されます。 `__getitem__()` と同じ注意事項があてはまります。このメソッドを実装できるのは、あるキーに対する値の変更をサポートしているか、新たなキーを追加できるようなマップの場合と、ある要素を置き換えることができるシーケンスの場合だけです。不正な key に対しては、 `__getitem__()` メソッドと同様の例外の送出を行わなければなりません。

`object.``__delitem__`(self, key)

  `self[key]` の削除を実装するために呼び出されます。 `__getitem__()` と同じ注意事項があてはまります。このメソッドを実装できるのは、キーの削除をサポートしているマップの場合と、要素を削除できるシーケンスの場合だけです。不正な key に対しては、 `__getitem__()` メソッドと同様の例外の送出を行わなければなりません。

`object.``__missing__`(self, key)

  `self[key]` の実装において辞書内にキーが存在しなかった場合に、 dict のサブクラスのために `dict`.`__getitem__()` によって呼び出されます。

`object.``__iter__`(self)

  このメソッドは、コンテナに対してイテレータが要求された際に呼び出されます。このメソッドは、コンテナ内の全てのオブジェクトに渡って反復処理できるような、新たなイテレータオブジェクトを返さなければなりません。マッピングでは、コンテナ内のキーに渡って反復処理しなければなりません。

  イテレータオブジェクトでもこのメソッドを実装する必要があります; イテレータの場合、自分自身を返さなければなりません。イテレータオブジェクトに関するより詳細な情報は、 イテレータ型 を参照してください。

`object.``__reversed__`(self)

  `reversed()` 組み込み関数が逆方向イテレーションを実装するために、(存在すれば)呼び出します。コンテナ内の全要素を逆順にイテレートする、新しいイテレータを返すべきです。

  `__reversed__()` メソッドが定義されていない場合、 `reversed()` 組込み関数は sequence プロトコル (`__len__()` と `__getitem__()`) を使った方法にフォールバックします。 sequence プロトコルをサポートしたオブジェクトは、 `reversed()` よりも効率のいい実装を提供できる場合にのみ `__reversed__()` を定義するべきです。

帰属テスト演算子 (`in` および `not in`) は通常、コンテナの要素に対する反復処理のように実装されます。しかし、コンテナオブジェクトで以下の特殊メソッドを定義して、より効率的な実装を行ったり、オブジェクトがイテラブルでなくてもよいようにできます。

`object.``__contains__`(self, item)

  帰属テスト演算を実装するために呼び出されます。 item が self 内に存在する場合には真を、そうでない場合には偽を返さなければなりません。マップオブジェクトの場合、値やキーと値の組ではなく、キーに対する帰属テストを考えなければなりません。

  `__contains__()` を定義しないオブジェクトに対しては、メンバシップテストはまず、 `__iter__()` を使った反復を試みます、次に古いシーケンス反復プロトコル `__getitem__()` を使います、 言語レファレンスのこの節 を参照して下さい。

### 3.3.8. 数値型をエミュレートする

以下のメソッドを定義して、数値型オブジェクトをエミュレートすることができます。特定の種類の数値型ではサポートされていないような演算に対応するメソッド (非整数の数値に対するビット単位演算など) は、未定義のままにしておかなければなりません。

`object.``__add__`(self, other)
`object.``__sub__`(self, other)
`object.``__mul__`(self, other)
`object.``__matmul__`(self, other)
`object.``__truediv__`(self, other)
`object.``__floordiv__`(self, other)
`object.``__mod__`(self, other)
`object.``__divmod__`(self, other)
`object.``__pow__`(self, other[, modulo])
`object.``__lshift__`(self, other)
`object.``__rshift__`(self, other)
`object.``__and__`(self, other)
`object.``__xor__`(self, other)
`object.``__or__`(self, other)

  これらのメソッドを呼んで二項算術演算子 (`+`, `-`, `*`, `@`, `/`, `//`, `%`, `divmod()`, `pow()`, `**`, `<<`, `>>`, `&`, `^`, `|`) を実装します。 例えば x が `__add__()` メソッドのあるクラスのインスタンスである場合、式 `x + y` を評価すると `x.__add__(y)` が呼ばれます。 `__divmod__()` メソッドは `__floordiv__()` と `__mod__()` を使用するのと等価でなければなりません。 `__truediv__()` と関連してはなりません。 組み込みの `pow()` 関数の三項のものがサポートされていなければならない場合、 `__pow__()` はオプションの第三引数を受け取るものとして定義されなければなりません。

  これらのメソッドのいずれかが渡された引数に対する操作を提供していない場合、 `NotImplemented` を返すべきです。

`object.``__radd__`(self, other)
`object.``__rsub__`(self, other)
`object.``__rmul__`(self, other)
`object.``__rmatmul__`(self, other)
`object.``__rtruediv__`(self, other)
`object.``__rfloordiv__`(self, other)
`object.``__rmod__`(self, other)
`object.``__rdivmod__`(self, other)
`object.``__rpow__`(self, other[, modulo])
`object.``__rlshift__`(self, other)
`object.``__rrshift__`(self, other)
`object.``__rand__`(self, other)
`object.``__rxor__`(self, other)
`object.``__ror__`(self, other)

  これらのメソッドを呼んで二項算術演算 (`+`, `-`, `*`, `@`, `/`, `//`, `%`, `divmod()`, `pow()`, `**`, `<<`, `>>`, `&`, `^`, `|`) の、被演算子が反射した (入れ替えられた) ものを実装します。 これらの関数は、左側の被演算子が対応する演算をサポートしておらず 3 、非演算子が異なる型の場合にのみ呼び出されます。 4 例えば、 y が `__rsub__()` メソッドのあるクラスのインスタンスである場合、 式 `x - y` を評価すると `x.__sub__(y)` が NotImplemented を返すときは `y.__rsub__(x)` が呼ばれます。

  ただし、三項演算子 `pow()` が `__rpow__()` を呼ぶことはないので注意してください (型強制の規則が非常に難解になるからです)。

  注釈

  右側の被演算子の型が左側の被演算子の型のサブクラスであり、このサブクラスであるメソッドに対する反射メソッドと異なる実装が定義されている場合には、左側の被演算子の非反射メソッドが呼ばれる前に、このメソッドが呼ばれます。この振る舞いにより、サブクラスが親の演算をオーバーライドすることが可能になります。

`object.``__iadd__`(self, other)
`object.``__isub__`(self, other)
`object.``__imul__`(self, other)
`object.``__imatmul__`(self, other)
`object.``__itruediv__`(self, other)
`object.``__ifloordiv__`(self, other)
`object.``__imod__`(self, other)
`object.``__ipow__`(self, other[, modulo])
`object.``__ilshift__`(self, other)
`object.``__irshift__`(self, other)
`object.``__iand__`(self, other)
`object.``__ixor__`(self, other)
`object.``__ior__`(self, other)

  これらのメソッドを呼び出して累算算術代入 (`+=`, `-=`, `*=`, `@=`, `/=`, `//=`, `%=`, `**=`, `<<=`, `>>=`, `&=`, `^=`, `|=`) を実装します。 これらのメソッドは演算をインプレースで (self を変更する) 行うよう試み、その結果 (その必要はありませんが self でも構いません) を返さなければなりません。 特定のメソッドが定義されていない場合、その累算算術演算は通常のメソッドにフォールバックされます。 例えば x が `__iadd__()` メソッドを持つクラスのインスタンスである場合、`x += y` は `x = x.__iadd__(y)` と等価です。 そうでない場合、`x + y` の評価と同様に `x.__add__(y)` と `y.__radd__(x)` が考慮されます。 特定の状況では、累算代入は予期しないエラーに終わるかもしれません (なぜ加算はされるのに a_tuple[i] += ['item'] は例外を送出するのですか? を参照してください) が、この挙動は実際はデータモデルの挙動の一部です。

  注釈

  Due to a bug in the dispatching mechanism for `**=`, a class that defines `__ipow__()` but returns `NotImplemented` would fail to fall back to `x.__pow__(y)` and `y.__rpow__(x)`. This bug is fixed in Python 3.10.

`object.``__neg__`(self)
`object.``__pos__`(self)
`object.``__abs__`(self)
`object.``__invert__`(self)

  呼び出して単項算術演算 (`-`, `+`, `abs()` および `~`) を実装します。

`object.``__complex__`(self)
`object.``__int__`(self)
`object.``__float__`(self)

  組み込み関数の `complex()`, `int()`, `float()` の実装から呼び出されます。 適切な型の値を返さなければなりません。

`object.``__index__`(self)

  呼び出して `operator.index()` を実装します。 Python が数値オブジェクトを整数オブジェクトに損失なく変換する必要がある場合 (たとえばスライシングや、組み込みの `bin()` 、 `hex()` 、 `oct()` 関数) は常に呼び出されます。 このメソッドがあるとその数値オブジェクトが整数型であることが示唆されます。 整数を返さなければなりません。

  もし `__int__()`, `__float__()`, `__complex__()` が定義されていない場合、組み込み関数の `int()`, `float()`, `complex()` は `__index__()` にフォールバックします。

`object.``__round__`(self[, ndigits])
`object.``__trunc__`(self)
`object.``__floor__`(self)
`object.``__ceil__`(self)

  組み込み関数の `round()` と `math` モジュール関数の `trunc()`, `floor()`, `ceil()` の実装から呼び出されます。 ndigits が `__round__()` に渡されない限りは、これらの全てのメソッドは `Integral` (たいていは `int`) に切り詰められたオブジェクトの値を返すべきです。

  The built-in function `int()` falls back to `__trunc__()` if neither `__int__()` nor `__index__()` is defined.

### 3.3.9. with文とコンテキストマネージャ

コンテキストマネージャ(context manager) とは、 `with` 文の実行時にランタイムコンテキストを定義するオブジェクトです。コンテキストマネージャは、コードブロックを実行するために必要な入り口および出口の処理を扱います。コンテキストマネージャは通常、 `with` 文（ with 文 の章を参照）により起動されますが、これらのメソッドを直接呼び出すことで起動することもできます。

コンテキストマネージャの代表的な使い方としては、様々なグローバル情報の保存および更新、リソースのロックとアンロック、ファイルのオープンとクローズなどが挙げられます。

コンテキストマネージャについてのさらなる情報については、 コンテキストマネージャ型 を参照してください。

`object.``__enter__`(self)

  コンテキストマネージャのの入り口で実行される処理です。 `with` 文は、文の `as` 節で規定された値を返すこのメソッドを呼び出します。

`object.``__exit__`(self, exc_type, exc_value, traceback)

  コンテキストマネージャの出口で実行される処理です。パラメータは、コンテキストが終了した原因となった例外について説明しています。コンテキストが例外を送出せず終了した場合は、全ての引き数に `None` が設定されます。

  もし、例外が送出され、かつメソッドが例外を抑制したい場合（すなわち、例外が伝播されるのを防ぎたい場合）、このメソッドは True を返す必要があります。そうでなければ、このメソッドの終了後、例外は通常通り伝播することになります。

  `__exit__()` メソッドは受け取った例外を再度送出すべきではありません。これは、呼び出し側の責任でおこなってください。

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。

### 3.3.10. 特殊メソッド検索

カスタムクラスでは、特殊メソッドの暗黙の呼び出しは、オブジェクトのインスタンス辞書ではなく、オブジェクトの型で定義されているときにのみ正しく動作することが保証されます。この動作のため、以下のコードは例外を送出します:

    >>> class C:
    ...     pass
    ...
    >>> c = C()
    >>> c.__len__ = lambda: 5
    >>> len(c)
    Traceback (most recent call last):
      File "<stdin>", line 1, in <module>
    TypeError: object of type 'C' has no len()

The rationale behind this behaviour lies with a number of special methods such as `__hash__()` and `__repr__()` that are implemented by all objects, including type objects. If the implicit lookup of these methods used the conventional lookup process, they would fail when invoked on the type object itself:

    >>> 1 .__hash__() == hash(1)
    True
    >>> int.__hash__() == hash(int)
    Traceback (most recent call last):
      File "<stdin>", line 1, in <module>
    TypeError: descriptor '__hash__' of 'int' object needs an argument

クラスの非結合メソッドをこのようにして実行しようとすることは、'metaclass confusion' と呼ばれることもあり、特殊メソッドを検索するときはインスタンスをバイパスすることで回避されます:

    >>> type(1).__hash__(1) == hash(1)
    True
    >>> type(int).__hash__(int) == hash(int)
    True

In addition to bypassing any instance attributes in the interest of correctness, implicit special method lookup generally also bypasses the `__getattribute__()` method even of the object's metaclass:

    >>> class Meta(type):
    ...     def __getattribute__(*args):
    ...         print("Metaclass getattribute invoked")
    ...         return type.__getattribute__(*args)
    ...
    >>> class C(object, metaclass=Meta):
    ...     def __len__(self):
    ...         return 10
    ...     def __getattribute__(*args):
    ...         print("Class getattribute invoked")
    ...         return object.__getattribute__(*args)
    ...
    >>> c = C()
    >>> c.__len__()                 # Explicit lookup via instance
    Class getattribute invoked
    10
    >>> type(c).__len__(c)          # Explicit lookup via type
    Metaclass getattribute invoked
    10
    >>> len(c)                      # Implicit lookup
    10

Bypassing the `__getattribute__()` machinery in this fashion provides significant scope for speed optimisations within the interpreter, at the cost of some flexibility in the handling of special methods (the special method must be set on the class object itself in order to be consistently invoked by the interpreter).

## 3.4. コルーチン

### 3.4.1. 待機可能オブジェクト (Awaitable Object)

An awaitable object generally implements an `__await__()` method. Coroutine objects returned from `async def` functions are awaitable.

注釈

The generator iterator objects returned from generators decorated with `types.coroutine()` or `asyncio.coroutine()` are also awaitable, but they do not implement `__await__()`.

`object.``__await__`(self)

  iterator を返さなければなりません。 このメソッドは awaitable オブジェクトを実装するのに使われるべきです。 簡単のために、 `asyncio.Future` にはこのメソッドが実装され、 `await` 式と互換性を持つようになっています。

バージョン 3.5 で追加.

参考

待機可能オブジェクトについてより詳しくは PEP 492 を参照してください。

### 3.4.2. コルーチンオブジェクト

Coroutine objects are awaitable objects. A coroutine's execution can be controlled by calling `__await__()` and iterating over the result. When the coroutine has finished executing and returns, the iterator raises `StopIteration`, and the exception's `value` attribute holds the return value. If the coroutine raises an exception, it is propagated by the iterator. Coroutines should not directly raise unhandled `StopIteration` exceptions.

コルーチンには以下に挙げるメソッドもあり、これらはジェネレータのメソッドからの類似です (ジェネレータ-イテレータメソッド を参照してください)。 ただし、ジェネレータと違って、コルーチンは反復処理を直接はサポートしていません。

バージョン 3.5.2 で変更: コルーチンで2回以上待機 (await) すると `RuntimeError` となります。

`coroutine.``send`(value)

  Starts or resumes execution of the coroutine. If value is `None`, this is equivalent to advancing the iterator returned by `__await__()`. If value is not `None`, this method delegates to the `send()` method of the iterator that caused the coroutine to suspend. The result (return value, `StopIteration`, or other exception) is the same as when iterating over the `__await__()` return value, described above.

`coroutine.``throw`(value)
`coroutine.``throw`(type[, value[, traceback]])

  Raises the specified exception in the coroutine. This method delegates to the `throw()` method of the iterator that caused the coroutine to suspend, if it has such a method. Otherwise, the exception is raised at the suspension point. The result (return value, `StopIteration`, or other exception) is the same as when iterating over the `__await__()` return value, described above. If the exception is not caught in the coroutine, it propagates back to the caller.

`coroutine.``close`()

  コルーチンが自分自身の後片付けをし終了します。 コルーチンが一時停止している場合は、コルーチンを一時停止させたイテレータに `close()` メソッドがあれば、まずはそれに処理を委任します。 そして一時停止した地点から `GeneratorExit` が送出され、ただちにコルーチンが自分自身の後片付けを行います。 最後に、実行が開始されていなかった場合でも、コルーチンに実行が完了した印を付けます。

  コルーチンオブジェクトが破棄されるときには、上記の手順を経て自動的に閉じられます。

### 3.4.3. 非同期イテレータ (Asynchronous Iterator)

非同期イテレータ の `__anext__` メソッドからは非同期のコードが呼べます。

非同期イテレータは `async for` 文の中で使えます。

`object.``__aiter__`(self)

  非同期イテレータ オブジェクトを返さなくてはなりません。

`object.``__anext__`(self)

  イテレータの次の値を返す 待機可能オブジェクト を返さなければなりません。 反復処理が終了したときには `StopAsyncIteration` エラーを送出すべきです。

非同期イテラブルオブジェクトの例:

    class Reader:
        async def readline(self):
            ...

        def __aiter__(self):
            return self

        async def __anext__(self):
            val = await self.readline()
            if val == b'':
                raise StopAsyncIteration
            return val

バージョン 3.5 で追加.

バージョン 3.7 で変更: Prior to Python 3.7, `__aiter__()` could return an awaitable that would resolve to an asynchronous iterator.

Starting with Python 3.7, `__aiter__()` must return an asynchronous iterator object. Returning anything else will result in a `TypeError` error.

### 3.4.4. 非同期コンテキストマネージャ (Asynchronous Context Manager)

非同期コンテキストマネージャ は、 `__aenter__` メソッドと `__aexit__` メソッド内部で実行を一時停止できる コンテキストマネージャ です。

非同期コンテキストマネージャは `async with` 文の中で使えます。

`object.``__aenter__`(self)

  文法的にはこのメソッドは `__enter__()` に似ていますが、 待機可能オブジェクト を返さなければならないところだけが異なります。

`object.``__aexit__`(self, exc_type, exc_value, traceback)

  文法的にはこのメソッドは `__exit__()` に似ていますが、 待機可能オブジェクト を返さなければならないところだけが異なります。

非同期コンテキストマネージャクラスの例:

    class AsyncContextManager:
        async def __aenter__(self):
            await log('entering context')

        async def __aexit__(self, exc_type, exc, tb):
            await log('exiting context')

バージョン 3.5 で追加.

脚注

1

  特定の条件が満たされた場合、オブジェクトの type を変更することが できます 。これは、正しく扱われなかった場合にとても奇妙な動作を引き起こすので、一般的には良い考えではありません。

2

  The `__hash__()`, `__iter__()`, `__reversed__()`, and `__contains__()` methods have special handling for this; others will still raise a `TypeError`, but may do so by relying on the behavior that `None` is not callable.

3

  ここでの "サポートしていない" というのは、クラスがそのメソッドを持っていないか、そのメソッドが `NotImplemented` を返すという意味です。 右の被演算子の対をなすメソッドへ処理を回したい場合には、メソッドに `None` を設定してはいけません—こうするとむしろ、処理を回すのを明示的に 妨げる という正反対の効果を生みます。

4

  For operands of the same type, it is assumed that if the non-reflected method -- such as `__add__()` -- fails then the overall operation is not supported, which is why the reflected method is not called.