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 実装の詳細: CPython では、id(x)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 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 実装の詳細: 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ガベージ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、循環参照を含むガベージ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。循環参照を持つガベージ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。

Some objects contain references to "external" resources such as open files or windows. It is understood that these resources are freed when the object is garbage-collected, but since garbage collection is not guaranteed to happen, such objects also provide an explicit way to release the external resource, usually a close() method. Programs are strongly recommended to explicitly close such objects. The 'try...finally' statement and the 'with' statement provide convenient ways to do this.

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、 ab 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、 cd 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、 cd 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。

3.2.1. 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。

3.2.2. 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。

3.2.3. 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。

3.2.4. 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。

__repr__()__str__() から計算された数値クラスの文字列表現には次のような特性があります:

  • 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:

3.2.4.1. 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。

注釈

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。

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。FalseTrue 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。

3.2.4.2. 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。

3.2.4.3. 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。

3.2.5. 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 ia[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:

3.2.5.1. 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()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 strbytes 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。

3.2.5.2. 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。

注釈

The collections and array module provide additional examples of mutable sequence types.

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。

3.2.6. 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、 11.0)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。

3.2.7. 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:

3.2.7.1. 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 11.0)、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.ndbmdbm.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。

3.2.8. 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:

3.2.8.1. 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。

3.2.8.1.1. Special read-only attributes

属性

意味

function.__globals__

A reference to the dictionary that holds the function's global variables -- the global namespace of the module in which the function was defined.

function.__closure__

None or a tuple of cells that contain bindings for the function's free variables.

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。

3.2.8.1.2. Special writable attributes

Most of these attributes check the type of the assigned value:

属性

意味

function.__doc__

The function's documentation string, or None if unavailable. Not inherited by subclasses.

function.__name__

The function's name. See also: __name__ attributes.

function.__qualname__

The function's qualified name. See also: __qualname__ attributes.

バージョン 3.3 で追加.

function.__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。

function.__defaults__

A tuple containing default parameter values for those parameters that have defaults, or None if no parameters have a default value.

function.__code__

The code object representing the compiled function body.

function.__dict__

The namespace supporting arbitrary function attributes. See also: __dict__ attributes.

function.__annotations__

A dictionary containing annotations of parameters. The keys of the dictionary are the parameter names, and 'return' for the return annotation, if provided. See also: Annotations Best Practices.

function.__kwdefaults__

A dictionary containing defaults for keyword-only parameters.

function.__type_params__

A tuple containing the type parameters of a generic function.

バージョン 3.12 で追加.

Function objects also support getting and setting arbitrary attributes, which can be used, for example, to attach metadata to functions. Regular attribute dot-notation is used to get and set such attributes.

CPython 実装の詳細: CPython's current implementation only supports function attributes on user-defined functions. Function attributes on built-in functions may be supported in the future.

Additional information about a function's definition can be retrieved from its code object (accessible via the __code__ attribute).

3.2.8.2. 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。

Special read-only attributes:

method.__self__

Refers to the class instance object to which the method is bound

method.__func__

Refers to the original function object

method.__doc__

The method's documentation (same as method.__func__.__doc__). A string if the original function had a docstring, else None.

method.__name__

The name of the method (same as method.__func__.__name__)

method.__module__

The name of the module the method was defined in, or None if unavailable.

Methods also support accessing (but not setting) the arbitrary function attributes on the underlying function object.

User-defined method objects may be created when getting an attribute of a class (perhaps via an instance of that class), if that attribute is a user-defined function object or a classmethod object.

When an instance method object is created by retrieving a user-defined function object from a class via one of its instances, its __self__ attribute is the instance, and the method object is said to be bound. The new method's __func__ attribute is the original function object.

When an instance method object is created by retrieving a classmethod object from a class or instance, its __self__ attribute is the class itself, and its __func__ attribute is the function object underlying the class method.

When an instance method object is called, the underlying function (__func__) is called, inserting the class instance (__self__) in front of the argument list. For instance, when C is a class which contains a definition for a function f(), and x is an instance of C, calling x.f(1) is equivalent to calling C.f(x, 1).

When an instance method object is derived from a classmethod object, the "class instance" stored in __self__ will actually be the class itself, so that calling either x.f(1) or C.f(1) is equivalent to calling f(C,1) where f is the underlying function.

Note that the transformation from function object to instance method object happens each time the attribute is retrieved from the instance. In some cases, a fruitful optimization is to assign the attribute to a local variable and call that local variable. Also notice that this transformation only happens for user-defined functions; other callable objects (and all non-callable objects) are retrieved without transformation. It is also important to note that user-defined functions which are attributes of a class instance are not converted to bound methods; this only happens when the function is an attribute of the class.

3.2.8.3. 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。

3.2.8.4. 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 withasync 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。

3.2.8.5. 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。

非同期イテレータの aiterator.__anext__ メソッドを呼び出すと、他の処理が待たされているときに、 yield 式を使い値を提供するところまで処理を進める awaitable を返します。 その関数が空の return 文を実行する、もしくは処理の終わりに到達したときは、 StopAsyncIteration 例外が送出され、非同期イテレータは出力すべき値の最後に到達したことになります。

3.2.8.6. 組み込み関数 (built-in function)

A built-in function object is a wrapper around a C function. Examples of built-in functions are len() and math.sin() (math is a standard built-in module). The number and type of the arguments are determined by the C function. Special read-only attributes:

  • __doc__ is the function's documentation string, or None if unavailable. See function.__doc__.

  • __name__ is the function's name. See function.__name__.

  • __self__ is set to None (but see the next item).

  • __module__ is the name of the module the function was defined in or None if unavailable. See function.__module__.

3.2.8.7. 組み込みメソッド (built-in method)

This is really a different disguise of a built-in function, this time containing an object passed to the C function as an implicit extra argument. An example of a built-in method is alist.append(), assuming alist is a list object. In this case, the special read-only attribute __self__ is set to the object denoted by alist. (The attribute has the same semantics as it does with other instance methods.)

3.2.8.8. 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.

3.2.8.9. クラスのインスタンス

任意のクラスのインスタンスは、クラスで __call__() メソッドを定義することで呼び出し可能になります。

3.2.9. モジュール

Modules are a basic organizational unit of Python code, and are created by the import system as invoked either by the import statement, or by calling functions such as importlib.import_module() and built-in __import__(). A module object has a namespace implemented by a dictionary object (this is the dictionary referenced by the __globals__ attribute of functions defined in the module). Attribute references are translated to lookups in this dictionary, e.g., m.x is equivalent to m.__dict__["x"]. A module object does not contain the code object used to initialize the module (since it isn't needed once the initialization is done).

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 = 1m.__dict__["x"] = 1 と同じです。

定義済みの (書き込み可能な) 属性:

__name__

モジュールの名前。

__doc__

モジュールのドキュメントで、文字列か、もし利用できない場合は None です。

__file__

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。

__annotations__

モジュールの本体の実行中に収集した 変数アノテーション を格納する辞書です。 __annotations__ を利用するベストプラクティスについては、 アノテーションのHOWTO を参照してください。

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 実装の詳細: 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。

3.2.10. 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.xC.__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。

When a class attribute reference (for class C, say) would yield a class method object, it is transformed into an instance method object whose __self__ attribute is C. When it would yield a staticmethod object, it is transformed into the object wrapped by the static method object. See section デスクリプタ (descriptor) の実装 for another way in which attributes retrieved from a class may differ from those actually contained in its __dict__.

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__

クラス名。

__module__

クラスが定義されているモジュールの名前。

__dict__

クラスの名前空間を格納している辞書。

__bases__

ベースクラスリストに現れる順序でベースクラスを格納しているタプル。

__doc__

クラスのドキュメントで、文字列か、もし未定義の場合は None です。

__annotations__

クラスの本体の実行中に収集した 変数アノテーション を格納する辞書です。 __annotations__ を利用するベストプラクティスについては、 アノテーションのHOWTO を参照してください。

__type_params__

A tuple containing the type parameters of a generic class.

3.2.11. 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.

属性の代入や削除を行うと、インスタンスの辞書を更新しますが、クラスの辞書を更新することはありません。クラスで __setattr__()__delattr__() メソッドが定義されている場合、直接インスタンスの辞書を更新する代わりにこれらのメソッドが呼び出されます。

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。

3.2.12. 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.stdinsys.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。

3.2.13. 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。

3.2.13.1. 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。

3.2.13.1.1. Special read-only attributes
codeobject.co_name

The function name

codeobject.co_qualname

The fully qualified function name

バージョン 3.11 で追加.

codeobject.co_argcount

The total number of positional parameters (including positional-only parameters and parameters with default values) that the function has

codeobject.co_posonlyargcount

The number of positional-only parameters (including arguments with default values) that the function has

codeobject.co_kwonlyargcount

The number of keyword-only parameters (including arguments with default values) that the function has

codeobject.co_nlocals

The number of local variables used by the function (including parameters)

codeobject.co_varnames

A tuple containing the names of the local variables in the function (starting with the parameter names)

codeobject.co_cellvars

A tuple containing the names of local variables that are referenced by nested functions inside the function

codeobject.co_freevars

A tuple containing the names of free variables in the function

codeobject.co_code

A string representing the sequence of bytecode instructions in the function

codeobject.co_consts

A tuple containing the literals used by the bytecode in the function

codeobject.co_names

A tuple containing the names used by the bytecode in the function

codeobject.co_filename

The name of the file from which the code was compiled

codeobject.co_firstlineno

The line number of the first line of the function

codeobject.co_lnotab

A string encoding the mapping from bytecode offsets to line numbers. For details, see the source code of the interpreter.

バージョン 3.12 で非推奨: This attribute of code objects is deprecated, and may be removed in Python 3.14.

codeobject.co_stacksize

The required stack size of the code object

codeobject.co_flags

An integer encoding a number of flags for the interpreter.

The following flag bits are defined for co_flags: bit 0x04 is set if the function uses the *arguments syntax to accept an arbitrary number of positional arguments; bit 0x08 is set if the function uses the **keywords syntax to accept arbitrary keyword arguments; bit 0x20 is set if the function is a generator. See Code Objects Bit Flags for details on the semantics of each flags that might be present.

Future feature declarations (from __future__ import division) also use bits in co_flags to indicate whether a code object was compiled with a particular feature enabled: bit 0x2000 is set if the function was compiled with future division enabled; bits 0x10 and 0x1000 were used in earlier versions of Python.

Other bits in co_flags are reserved for internal use.

If a code object represents a function, the first item in co_consts is the documentation string of the function, or None if undefined.

3.2.13.1.2. Methods on code objects
codeobject.co_positions()

Returns an iterable over the source code positions of each bytecode instruction in the code object.

The iterator returns tuples containing the (start_line, end_line, start_column, end_column). The i-th tuple corresponds to the position of the source code that compiled to the i-th instruction. Column information is 0-indexed utf-8 byte offsets on the given source line.

This positional information can be missing. A non-exhaustive lists of cases where this may happen:

  • Running the interpreter with -X no_debug_ranges.

  • Loading a pyc file compiled while using -X no_debug_ranges.

  • Position tuples corresponding to artificial instructions.

  • Line and column numbers that can't be represented due to implementation specific limitations.

When this occurs, some or all of the tuple elements can be None.

バージョン 3.11 で追加.

注釈

This feature requires storing column positions in code objects which may result in a small increase of disk usage of compiled Python files or interpreter memory usage. To avoid storing the extra information and/or deactivate printing the extra traceback information, the -X no_debug_ranges command line flag or the PYTHONNODEBUGRANGES environment variable can be used.

codeobject.co_lines()

Returns an iterator that yields information about successive ranges of bytecodes. Each item yielded is a (start, end, lineno) tuple:

  • start (an int) represents the offset (inclusive) of the start of the bytecode range

  • end (an int) represents the offset (exclusive) of the end of the bytecode range

  • lineno is an int representing the line number of the bytecode range, or None if the bytecodes in the given range have no line number

The items yielded will have the following properties:

  • The first range yielded will have a start of 0.

  • The (start, end) ranges will be non-decreasing and consecutive. That is, for any pair of tuples, the start of the second will be equal to the end of the first.

  • No range will be backwards: end >= start for all triples.

  • The last tuple yielded will have end equal to the size of the bytecode.

Zero-width ranges, where start == end, are allowed. Zero-width ranges are used for lines that are present in the source code, but have been eliminated by the bytecode compiler.

バージョン 3.10 で追加.

参考

PEP 626 - Precise line numbers for debugging and other tools.

The PEP that introduced the co_lines() method.

codeobject.replace(**kwargs)

Return a copy of the code object with new values for the specified fields.

バージョン 3.8 で追加.

3.2.13.2. フレーム (frame) オブジェクト

Frame objects represent execution frames. They may occur in traceback objects, and are also passed to registered trace functions.

3.2.13.2.1. Special read-only attributes
frame.f_back

Points to the previous stack frame (towards the caller), or None if this is the bottom stack frame

frame.f_code

The code object being executed in this frame. Accessing this attribute raises an auditing event object.__getattr__ with arguments obj and "f_code".

frame.f_locals

The dictionary used by the frame to look up local variables

frame.f_globals

The dictionary used by the frame to look up global variables

frame.f_builtins

The dictionary used by the frame to look up built-in (intrinsic) names

frame.f_lasti

The "precise instruction" of the frame object (this is an index into the bytecode string of the code object)

3.2.13.2.2. Special writable attributes
frame.f_trace

If not None, this is a function called for various events during code execution (this is used by debuggers). Normally an event is triggered for each new source line (see f_trace_lines).

frame.f_trace_lines

Set this attribute to False to disable triggering a tracing event for each source line.

frame.f_trace_opcodes

Set this attribute to True to allow per-opcode events to be requested. Note that this may lead to undefined interpreter behaviour if exceptions raised by the trace function escape to the function being traced.

frame.f_lineno

The current line number of the frame -- writing to this from within a trace function jumps to the given line (only for the bottom-most frame). A debugger can implement a Jump command (aka Set Next Statement) by writing to this attribute.

3.2.13.2.3. Frame object methods

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()

This method clears all references to local variables held by the frame. Also, if the frame belonged to a generator, the generator is finalized. This helps break reference cycles involving frame objects (for example when catching an exception and storing its traceback for later use).

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.

3.2.13.3. トレースバック (traceback) オブジェクト

Traceback objects represent the stack trace of an exception. A traceback object is implicitly created when an exception occurs, and may also be explicitly created by calling types.TracebackType.

バージョン 3.7 で変更: Traceback objects can now be explicitly instantiated from Python code.

For implicitly created tracebacks, when the search for an exception handler unwinds the execution stack, at each unwound level a traceback object is inserted in front of the current traceback. When an exception handler is entered, the stack trace is made available to the program. (See section try 文.) It is accessible as the third item of the tuple returned by sys.exc_info(), and as the __traceback__ attribute of the caught exception.

When the program contains no suitable handler, the stack trace is written (nicely formatted) to the standard error stream; if the interpreter is interactive, it is also made available to the user as sys.last_traceback.

For explicitly created tracebacks, it is up to the creator of the traceback to determine how the tb_next attributes should be linked to form a full stack trace.

Special read-only attributes:

traceback.tb_frame

Points to the execution frame of the current level.

Accessing this attribute raises an auditing event object.__getattr__ with arguments obj and "tb_frame".

traceback.tb_lineno

Gives the line number where the exception occurred

traceback.tb_lasti

Indicates the "precise instruction".

The line number and last instruction in the traceback may differ from the line number of its frame object if the exception occurred in a try statement with no matching except clause or with a finally clause.

traceback.tb_next

The special writable attribute tb_next is the next level in the stack trace (towards the frame where the exception occurred), or None if there is no next level.

バージョン 3.7 で変更: This attribute is now writable

3.2.13.4. スライス (slice) オブジェクト

スライスオブジェクトは、 __getitem__() メソッドのためのスライスを表すのに使われます。スライスオブジェクトは組み込みの slice() 関数でも生成されます。

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。

3.2.13.5. 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し可能です。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。

3.2.13.6. クラスメソッドオブジェクト

A class method object, like a static method object, is a wrapper around another object that alters the way in which that object is retrieved from classes and class instances. The behaviour of class method objects upon such retrieval is described above, under "instance methods". Class method objects are created by the built-in classmethod() constructor.

3.3. 特殊メソッド名

クラスは、特殊な名前のメソッドを定義して、特殊な構文 (算術演算や添え字表記、スライス表記など) による特定の演算を実装できます。これは、Python の演算子オーバロード (operator overloading) へのアプローチです。これにより、クラスは言語の演算子に対する独自の振る舞いを定義できます。例えば、あるクラスが __getitem__() という名前のメソッドを定義しており、 x がこのクラスのインスタンスであるとすると、 x[i]type(x).__getitem__(x, i) とほぼ等価です。特に注釈のない限り、適切なメソッドが定義されていないとき、このような演算を試みると例外 (たいていは AttributeErrorTypeError) が送出されます。

特殊メソッドに None を設定することは、それに対応する演算が利用できないことを意味します。 例えば、クラスの __iter__()None に設定した場合、そのクラスはイテラブルにはならず、そのインスタンスに対し iter() を呼び出すと (__getitem__() に処理が戻されずに) TypeError を送出します。 [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。

もし __new__() が オブジェクトの作成中に呼び出され、cls のインスタンスを返した場合には、 __init__(self[, ...]) のようにして新しいインスタンスの __init__() が呼び出されます。このとき、 self は新たに生成されたインスタンスで、残りの引数はオブジェクトコンストラクタに渡された引数と同じになります。

__new__()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__()__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 実装の詳細: 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, '')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<yx.__lt__(y) を呼び出します; x<=yx.__le__(y) を呼び出します; x==yx.__eq__(y) を呼び出します; x!=yx.__ne__(y) を呼び出します; x>yx.__gt__(y) を呼び出します; x>=yx.__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 FalseTrue 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__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)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__()__gt__() は互いの反射、 __le__()__ge__() は互いの反射、および __eq__()__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)

組み込みの hash() 関数や、 set, frozenset, dict のようなハッシュを使ったコレクション型の要素に対する操作から呼び出されます。 __hash__() メソッドは整数を返さなければなりません。 このメソッドに必要な性質は、比較結果が等しいオブジェクトは同じハッシュ値を持つということです; オブジェクトを比較するときでも利用される要素をタプルに詰めてハッシュ値を計算することで、それぞれの要素のハッシュ値を混合することをおすすめします。

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__()__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__()x == yx is yhash(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://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)

Called to implement truth value testing and the built-in operation bool(); should return False or True. When this method is not defined, __len__() is called, if it is defined, and the object is considered true if its result is nonzero. If a class defines neither __len__() nor __bool__(), all its instances are considered true.

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アクセス ( x.name の使用、 x.name 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__()AttributeError を送出したか、 name プロパティの __get__()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__()__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

This method may still be bypassed when looking up special methods as the result of implicit invocation via language syntax or built-in functions. See 特殊メソッド検索.

object.__getattr__objname 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__objnamevalue 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__objname を渡して実行すると、 監査イベント を送出します。

object.__dir__(self)

Called when dir() is called on the object. An iterable must be returned. dir() converts the returned iterable to a list and sorts it.

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____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。

The __dir__ function should accept no arguments, and return an iterable of strings that represents the names accessible on module. If present, this function overrides the standard dir() search on a module.

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__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。

Instances of descriptors may also have the __objclass__ attribute present:

object.__objclass__

The attribute __objclass__ is interpreted by the inspect module as specifying the class where this object was defined (setting this appropriately can assist in runtime introspection of dynamic class attributes). For callables, it may indicate that an instance of the given type (or a subclass) is expected or required as the first positional argument (for example, CPython sets this attribute for unbound methods that are implemented in C).

3.3.2.3. デスクリプタの呼び出し

一般にデスクリプタとは、特殊な "束縛に関する動作 (binding behaviour)" をもつオブジェクト属性のことです。デスクリプタは、デスクリプタプロトコル (descriptor protocol) のメソッド: __get__(), __set__(), および __delete__() を使って、属性アクセスをオーバーライドしているものです。これらのメソッドのいずれかがオブジェクトに対して定義されている場合、オブジェクトはデスクリプタであるといいます。

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)

super(A, a).x のようなドットを使ったルックアップは a.__class__.__mro__ を探索して、 A の前のクラス B をまず探し、 B.__dict__['x'].__get__(a, A) を返します。もしデスクリプタでなければ x を変更せずに返します。

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.

(@staticmethod@classmethod を含む) Python メソッドは、非データデスクリプタとして実装されています。その結果、インスタンスではメソッドを再定義したりオーバーライドできます。このことにより、個々のインスタンスが同じクラスの他のインスタンスと互いに異なる動作を獲得することができます。

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__ を使うと、(プロパティのように) データメンバを明示的に宣言し、 (明示的に __slots__ で宣言しているか親クラスに存在しているかでない限り) __dict____weakref__ を作成しないようにできます。

__dict__ を使うのに比べて、節約できるメモリ空間はかなり大きいです。 属性探索のスピードもかなり向上できます。

object.__slots__

このクラス変数には、インスタンスが用いる変数名を表す、文字列、イテラブル、または文字列のシーケンスを代入できます。__slots__ は、各インスタンスに対して宣言された変数に必要な記憶領域を確保し、__dict____weakref__ が自動的に生成されないようにします。

Notes on using __slots__:

  • __slots__ を持たないクラスから継承するとき、インスタンスの __dict__ 属性と __weakref__ 属性は常に利用可能です。

  • __dict__ 変数がない場合、 __slots__ に列挙されていない新たな変数をインスタンスに代入することはできません。列挙されていない変数名を使って代入しようとした場合、 AttributeError が送出されます。新たな変数を動的に代入したいのなら、 __slots__ を宣言する際に '__dict__' を変数名のシーケンスに追加してください。

  • __slots__ を定義しているクラスの各インスタンスに __weakref__ 変数がない場合、インスタンスに対する弱参照 (weak references) はサポートされません。弱参照のサポートが必要なら、 __slots__ を宣言する際に '__weakref__' を変数名のシーケンスに追加してください。

  • __slots__ は、クラスのレベルで各変数に対する デスクリプタ を使って実装されます。その結果、 __slots__ に定義されているインスタンス変数のデフォルト値はクラス属性を使って設定できなくなっています; そうしないと、デスクリプタによる代入をクラス属性が上書きしてしまうからです。

  • __slots__ の宣言の作用は、それが定義されたクラスだけには留まりません。 親クラスで宣言された __slots__ は子クラスでも利用可能です。 ただし、子クラスは、自身も __slots__ (ここには 追加の スロットの名前のみ含めるべき) を定義しない限り __dict____weakref__ を持ちます。

  • 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。

  • TypeError will be raised if nonempty __slots__ are defined for a class derived from a "variable-length" built-in type such as int, bytes, and tuple.

  • 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__ への代入は、両方のクラスが同じ __slots__ を持っているときのみ動作します。

  • 複数のスロットを持つ親クラスを使った 多重継承 はできますが、スロットで作成された属性を持つ親クラスは 1 つに限られます (他の基底クラスのスロットは空でなければなりません) - それに違反すると TypeError が送出されます。

  • もし __slots__ に対して イテレータ を使用すると、イテレータの値ごとに デスクリプタ が作られます。しかし、 __slots__ 属性は空のイテレータとなります。

3.3.3. クラス生成をカスタマイズする

クラスが他のクラスを継承するときに必ず、親クラスの __init_subclass__() が呼び出されます。これを利用すると、サブクラスの挙動を変更するクラスを書くことができます。これは、クラスデコレータととても良く似ていますが、クラスデコレータが、それが適用された特定のクラスにのみに影響するのに対して、 __init_subclass__ は、もっぱら、このメソッドを定義したクラスの将来のサブクラスに適用されます。

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。

Keyword arguments which are given to a new class are passed to the parent class's __init_subclass__. For compatibility with other classes using __init_subclass__, one should take out the needed keyword arguments and pass the others over to the base class, as in:

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.

When a class is created, type.__new__() scans the class variables and makes callbacks to those with a __set_name__() hook.

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自動的に呼び出されます。 オブジェクトはそのクラスの name に割り当てられます。

class A:
    x = C()  # Automatically calls: x.__set_name__(A, 'x')

If the class variable is assigned after the class is created, __set_name__() will not be called automatically. If needed, __set_name__() can be called directly:

class A:
   pass

c = C()
A.x = c                  # The hook is not called
c.__set_name__(A, 'x')   # Manually invoke the hook

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.

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 MyClassMySubclass 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

object.__mro_entries__(self, bases)

If a base that appears in a class definition is not an instance of type, then an __mro_entries__() method is searched on the base. If an __mro_entries__() method is found, the base is substituted with the result of a call to __mro_entries__() when creating the class. The method is called with the original bases tuple passed to the bases parameter, and must return a tuple of classes that will be used instead of the base. The returned tuple may be empty: in these cases, the original base is ignored.

参考

types.resolve_bases()

Dynamically resolve bases that are not instances of type.

types.get_original_bases()

Retrieve a class's "original bases" prior to modifications by __mro_entries__().

PEP 560

Core support for typing module and generic types.

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

適切なメタクラスが指定されると、クラスの名前空間が用意されます。もしメタクラスが __prepare__ 属性を持っている場合、 namespace = metaclass.__prepare__(name, bases, **kwds) が呼ばれます。追加のキーワード引数は、もしクラス定義にあれば設定されます。 __prepare__ メソッドは クラスメソッド として実装する必要があります。 __prepare__ が作成して返した名前空間は __new__ に渡されますが、最終的なクラスオブジェクトは新しい dict にコピーして作成されます。

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 実装の詳細: 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:

  1. type.__new__ メソッドが __set_name__() が定義されているクラスの名前空間にある全ての属性を収集します;

  2. それらの __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属性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;

  3. 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()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__()__subclasscheck__() を通して、 isinstance()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 - 型ヒント

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 - 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

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...])

インスタンスが関数として "呼ばれた" 際に呼び出されます。このメソッドが定義されている場合、 x(arg1, arg2, ...) 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)

Called to implement the built-in function len(). Should return the length of the object, an integer >= 0. Also, an object that doesn't define a __bool__() method and whose __len__() method returns zero is considered to be false in a Boolean context.

CPython 実装の詳細: In CPython, the length is required to be at most sys.maxsize. If the length is larger than sys.maxsize some features (such as len()) may raise OverflowError. To prevent raising OverflowError by truth value testing, an object must define a __bool__() method.

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. Optionally, they may support slice objects as well. Negative index support is also optional. If key is of an inappropriate type, TypeError may be raised; if key is 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。

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__()__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。 itemself 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__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 type(x).__add__(x, y) が呼ばれます。 __divmod__() メソッドは __floordiv__()__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__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 type(x).__sub__(x, y)NotImplemented を返すときは type(y).__rsub__(y, x) が呼ばれます。

ただし、三項演算子 pow()__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__iadd__() メソッドを持つクラスのインスタンスである場合、x += yx = 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)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。

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()__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()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__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.

バージョン 3.11 で変更: int()__trunc__() への処理の委譲は非推奨になりました。

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。

Note that __exit__() methods should not reraise the passed-in exception; this is the caller's responsibility.

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. クラスパターンマッチの位置引数のカスタマイズ

パターンの中でクラス名を利用する場合、位置引数はデフォルトでは利用できません。 MyClass で特別なサポートがないと、 case MyClass(x, y) は通常無効です。このようなパターンを利用するには、 __match_args__ 属性をクラスに定義する必要があります。

object.__match_args__

このクラス変数には文字列のタプルがアサイン可能です。このクラスがクラスパターンの位置引数の中で利用されると、それぞれの位置引数は対応する __match_args__ の中の値をキーワードとする、キーワード引数に変換されます。この属性がない時は、 () が設定されているのと同義です。

例えば、もし MyClass.__match_args__("left", "center", "right") が定義されていた場合、 case MyClass(x, y)case MyClass(left=x, center=y) と同義です。パターンの引数の数は、 __match_args__ の要素数と同等かそれ以下でなければならない点に注意してください。もし、多かった場合には、パターンマッチは TypeError を送出します。

バージョン 3.10 で追加.

参考

PEP 634 - 構造的パターンマッチ

match 文の詳細。

3.3.11. Emulating buffer types

The buffer protocol provides a way for Python objects to expose efficient access to a low-level memory array. This protocol is implemented by builtin types such as bytes and memoryview, and third-party libraries may define additional buffer types.

While buffer types are usually implemented in C, it is also possible to implement the protocol in Python.

object.__buffer__(self, flags)

Called when a buffer is requested from self (for example, by the memoryview constructor). The flags argument is an integer representing the kind of buffer requested, affecting for example whether the returned buffer is read-only or writable. inspect.BufferFlags provides a convenient way to interpret the flags. The method must return a memoryview object.

object.__release_buffer__(self, buffer)

Called when a buffer is no longer needed. The buffer argument is a memoryview object that was previously returned by __buffer__(). The method must release any resources associated with the buffer. This method should return None. Buffer objects that do not need to perform any cleanup are not required to implement this method.

バージョン 3.12 で追加.

参考

PEP 688 - Making the buffer protocol accessible in Python

Introduces the Python __buffer__ and __release_buffer__ methods.

collections.abc.Buffer

ABC for buffer types.

3.3.12. 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()

この動作の背景となる理由は、 __hash__()__repr__() といった type オブジェクトを含むすべてのオブジェクトで定義されている特殊メソッドにあります。これらのメソッドの暗黙の検索が通常の検索プロセスを使った場合、 type オブジェクト自体に対して実行されたときに失敗してしまいます:

>>> 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

正確性のためにインスタンス属性をスキップするのに加えて、特殊メソッド検索はオブジェクトのメタクラスを含めて、 __getattribute__() メソッドもバイパスします:

>>> 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

このように __getattribute__() 機構をバイパスすることで、特殊メソッドの扱いに関するある程度の自由度と引き換えに (特殊メソッドはインタプリタから一貫して実行されるためにクラスオブジェクトに設定 しなければならない)、インタープリタを高速化するための大きな余地が手に入ります。

3.4. コルーチン

3.4.1. 待機可能オブジェクト (Awaitable Object)

awaitable オブジェクトは一般的には __await__() メソッドが実装されています。 async def 関数が返す Coroutineオブジェクト は待機可能です。

注釈

types.coroutine() デコレータでデコレータが付けられたジェネレータから返される generator iterator オブジェクトも待機可能ですが、 __await__() は実装されていません。

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。

注釈

The language doesn't place any restriction on the type or value of the objects yielded by the iterator returned by __await__, as this is specific to the implementation of the asynchronous execution framework (e.g. asyncio) that will be managing the awaitable object.

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オブジェクトawaitable オブジェクトです。__await__() を呼び出し、その返り値に対し反復処理をすることでコルーチンの実行を制御できます。コルーチンの実行が完了し制御を戻したとき、イテレータは StopIteration を送出し、その例外の value 属性に返り値を持たせます。コルーチンが例外を送出した場合は、イテレータにより伝搬されます。コルーチンから StopIteration 例外を外に送出すべきではありません。

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]])

コルーチンで指定された例外を送出します。 このメソッドは、イテレータにコルーチンを一時停止する throw() メソッドがある場合に処理を委任します。 そうでない場合には、中断した地点から例外が送出されます。 結果 (返り値か StopIteration かその他の例外) は、上で解説したような __await__() の返り値に対して反復処理を行ったときと同じです。 例外がコルーチンの中で捕捉されなかった場合、呼び出し元へ伝搬されます。

バージョン 3.12 で変更: The second signature (type[, value[, traceback]]) is deprecated and may be removed in a future version of Python.

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__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: Python 3.7 より前では、 __aiter__()非同期イテレータ になる awaitable を返せました。

Python 3.7 からは、 __aiter__() は非同期イテレータオブジェクトを返さなければなりません。 それ以外のものを返すと TypeError になります。

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)

Semantically similar to __enter__(), the only difference being that it must return an awaitable.

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

Semantically similar to __exit__(), the only difference being that it must return an awaitable.

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