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_list ":" suite
                ["else" ":" suite]

"starred_list" 式は一度だけ評価され、評価結果として *イテラブル* オブ
ジェクトを返す必要があります。そのイテラブルから *イテレータ* が作られ
ます。まず、イテレータから生成される最初の要素が、通常の代入式のルール
に従って "target_list" に代入され(代入文 (assignment statement) 節参照
)、１つ目のスイート (suite) が実行されます。これが、イテレータから生成
される各要素に対して繰り返されます。イテレータのすべての要素が処理され
たあと、 "else" 節がもしあれば実行され、ループ処理が終了します。

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。


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. 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) are used for handling "ExceptionGroup"s. The
exception type for matching is interpreted as in the case of "except",
but in the case of exception groups we can have partial matches when
the type matches some of the exceptions in the group. This means that
multiple "except*" clauses can execute, each handling part of the
exception group. Each clause executes at most once and handles an
exception group of all matching exceptions.  Each exception in the
group is handled by at most one "except*" clause, the first that
matches it.

   >>> 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 "<stdin>", line 2, in <module>
     | ExceptionGroup: eg
     +-+---------------- 1 ----------------
       | ValueError: 1
       +------------------------------------

Any remaining exceptions that were not handled by any "except*" clause
are re-raised at the end, along with all exceptions that were raised
from within the "except*" clauses. If this list contains more than one
exception to reraise, they are combined into an exception group.

If the raised exception 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.

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

An "except*" clause must have a matching expression; it cannot be
"except*:". Furthermore, this expression cannot contain exception
group types, because that would have ambiguous semantics.

It is not possible to mix "except" and "except*" in the same "try".
"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
-------------------

"finally" 節がある場合は、 '後始末' の対処を指定します。まず "except"
節や "else" 節を含め、 "try" 節が実行されます。それらの節の中で例外が
起き、その例外が処理されていない場合には、例外は一時的に保存されます。
次に "finally" 節が実行されます。保存された例外があった場合は、
"finally" 節の末尾で再送出されます。 "finally" 節で別の例外が送出され
る場合は、保存されていた例外は新しい例外のコンテキストとして設定されま
す。 "finally" 節で "return" 文、 "break" 文あるいは "continue" 文を実
行した場合は、保存された例外は破棄されます:

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

関数の返り値は最後に実行された "return" 文によって決まります。
"finally" 節は必ず実行されるため、"finally" 節で実行された "return" 文
は常に最後に実行されることになります:

   >>> def foo():
   ...     try:
   ...         return 'try'
   ...     finally:
   ...         return 'finally'
   ...
   >>> foo()
   '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。


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 | "-" NUMBER

"strings" というルールと "NUMBER" というトークンは Python の文法仕様
で定義されています。 クォート３つで囲われた文字列や raw 文字列、 raw
バイト列も使用可能です。 f-strings は使用できません。

"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:

   I. 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.

   II. 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:

   I. 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

   II. 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   ::= "*" [parameter] ("," defparameter)* ["," ["**" parameter [","]]]
                               | "**" parameter [","]
   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.

引数には、引数名に続けて "": expression"" 形式の *アノテーション* を付
けられます。 "*identifier" や "**identifier" の形式でも、すべての引数
にはアノテーションをつけられます。 関数には、引数リストの後に ""->
expression"" 形式の "return" アノテーションをつけられます。これらのア
ノテーションは、任意の有効な Python の式が使えます。 アノテーションが
あっても、関数の意味論は変わりません。 アノテーションの値は、関数オブ
ジェクトの "__annotations__" 属性の、引数名をキーとする値として得られ
ます。 "__future__" の "annotations" インポートを使った場合は、アノテ
ーションは実行時には文字列として保持され、これにより評価の遅延が可能に
なっています。 そうでない場合は、アノテーションは関数定義が実行された
ときに評価されます。 このケースでは、アノテーションはソースコードに現
れたのとは違う順序で評価されることがあります。

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

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。

クラス本体で属性が定義された順序は新しいクラスの "__dict__" に保持され
ます。 この性質が期待できるのは、クラスが作られた直後かつ定義構文を使
って定義されたクラスであるときのみです。

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。


8.9. 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.

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

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.

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

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

-[ 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] クラスの本体の最初の文として現われる文字列リテラルは、その名前空間
    の "__doc__" 要素となり、そのクラスの *ドキュメンテーション文字列*
    になります。
