용어집¶

>>>¶

The default Python prompt of the interactive shell. Often seen for code examples which can be executed interactively in the interpreter.

...¶

다음과 같은 것들을 가리킬 수 있습니다:

The default Python prompt of the interactive shell when entering the code for an indented code block, when within a pair of matching left and right delimiters (parentheses, square brackets, curly braces or triple quotes), or after specifying a decorator.
Ellipsis 내장 상수.

abstract base class (추상 베이스 클래스)¶

추상 베이스 클래스는 hasattr() 같은 다른 테크닉들이 불편하거나 미묘하게 잘못된 (예를 들어, 매직 메서드) 경우, 인터페이스를 정의하는 방법을 제공함으로써 덕 타이핑 을 보완합니다. ABC는 가상 서브 클래스를 도입하는데, 클래스를 계승하지 않으면서도 isinstance() 와 issubclass() 에 의해 감지될 수 있는 클래스들입니다; abc 모듈 설명서를 보세요. 파이썬에는 많은 내장 ABC 들이 따라오는데 다음과 같은 것들이 있습니다: 자료 구조 (collections.abc 모듈에서), 숫자 (numbers 모듈에서), 스트림 (io 모듈에서), 임포트 파인더와 로더 (importlib.abc 모듈에서). abc 모듈을 사용해서 자신만의 ABC를 만들 수도 있습니다.

annotate function¶

A function that can be called to retrieve the annotations of an object. This function is accessible as the __annotate__ attribute of functions, classes, and modules. Annotate functions are a subset of evaluate functions.

annotation (어노테이션)¶

관습에 따라 형 힌트 로 사용되는 변수, 클래스 어트리뷰트 또는 함수 매개변수 나 반환 값과 연결된 레이블입니다.

Annotations of local variables cannot be accessed at runtime, but annotations of global variables, class attributes, and functions can be retrieved by calling annotationlib.get_annotations() on modules, classes, and functions, respectively.

See variable annotation, function annotation, PEP 484, PEP 526, and PEP 649, which describe this functionality. Also see Annotations Best Practices for best practices on working with annotations.

argument (인자)¶

함수를 호출할 때 함수 (또는 메서드) 로 전달되는 값. 두 종류의 인자가 있습니다:

키워드 인자 (keyword argument): 함수 호출 때 식별자가 앞에 붙은 인자 (예를 들어, name=) 또는 ** 를 앞에 붙인 딕셔너리로 전달되는 인자. 예를 들어, 다음과 같은 complex() 호출에서 3 과 5 는 모두 키워드 인자입니다:
```
complex(real=3, imag=5)
complex(**{'real': 3, 'imag': 5})
```
위치 인자 (positional argument): 키워드 인자가 아닌 인자. 위치 인자들은 인자 목록의 처음에 나오거나 이터러블 의 앞에 * 를 붙여 전달할 수 있습니다. 예를 들어, 다음과 같은 호출에서 3 과 5 는 모두 위치 인자입니다.
```
complex(3, 5)
complex(*(3, 5))
```

인자는 함수 바디의 이름 붙은 지역 변수에 대입됩니다. 이 대입에 적용되는 규칙들에 대해서는 호출 절을 보세요. 문법적으로, 어떤 표현식이건 인자로 사용될 수 있습니다; 구해진 값이 지역 변수에 대입됩니다.

용어집의 매개변수 항목과 FAQ 질문 인자와 매개변수의 차이 와 PEP 362도 보세요.

asynchronous context manager (비동기 컨텍스트 관리자)¶

An object which controls the environment seen in an async with statement by defining __aenter__() and __aexit__() methods. Introduced by PEP 492.

asynchronous generator (비동기 제너레이터)¶

비동기 제너레이터 이터레이터 를 돌려주는 함수. async def 로 정의되는 코루틴 함수처럼 보이는데, async for 루프가 사용할 수 있는 일련의 값들을 만드는 yield 표현식을 포함한다는 점이 다릅니다.

보통 비동기 제너레이터 함수를 가리키지만, 어떤 문맥에서는 비동기 제너레이터 이터레이터 를 가리킵니다. 의도하는 의미가 명확하지 않은 경우는, 완전한 용어를 써서 모호함을 없앱니다.

비동기 제너레이터 함수는 await 표현식과, async for 문과, async with 문을 포함할 수 있습니다.

asynchronous generator iterator (비동기 제너레이터 이터레이터)¶

비동기 제너레이터 함수가 만드는 객체.

This is an asynchronous iterator which when called using the __anext__() method returns an awaitable object which will execute the body of the asynchronous generator function until the next yield expression.

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

asynchronous iterable (비동기 이터러블)¶

An object, that can be used in an async for statement. Must return an asynchronous iterator from its __aiter__() method. Introduced by PEP 492.

asynchronous iterator (비동기 이터레이터)¶

An object that implements the __aiter__() and __anext__() methods. __anext__() must return an awaitable object. async for resolves the awaitables returned by an asynchronous iterator’s __anext__() method until it raises a StopAsyncIteration exception. Introduced by PEP 492.

attribute (어트리뷰트)¶

A value associated with an object which is usually referenced by name using dotted expressions. For example, if an object o has an attribute a it would be referenced as o.a.

It is possible to give an object an attribute whose name is not an identifier as defined by 식별자와 키워드, for example using setattr(), if the object allows it. Such an attribute will not be accessible using a dotted expression, and would instead need to be retrieved with getattr().

awaitable (어웨이터블)¶

An object that can be used in an await expression. Can be a coroutine or an object with an __await__() method. See also PEP 492.

BDFL¶

자비로운 종신 독재자 (Benevolent Dictator For Life), 즉 Guido van Rossum, 파이썬의 창시자.

binary file (바이너리 파일)¶

A file object able to read and write bytes-like objects. Examples of binary files are files opened in binary mode ('rb', 'wb' or 'rb+'), sys.stdin.buffer, sys.stdout.buffer, and instances of io.BytesIO and gzip.GzipFile.

str 객체를 읽고 쓸 수 있는 파일 객체에 대해서는 텍스트 파일 도 참조하세요.

borrowed reference¶

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

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

bytes-like object (바이트열류 객체)¶

버퍼 프로토콜 를 지원하고 C-연속 버퍼를 익스포트 할 수 있습니다. 여러 공통 memoryview 객체들은 물론이고 bytes, bytearray, array.array 객체들을 포함합니다. 바이트열류 객체들은 바이너리 데이터를 다루는 여러 가지 연산들에 사용될 수 있습니다; 압축, 바이너리 파일로 저장, 소켓을 통한 전송 같은 것들이 있습니다.

어떤 연산들은 바이너리 데이터가 가변적일 필요가 있습니다. 이런 경우에 설명서는 종종 “읽고-쓰기 바이트열류 객체”라고 표현합니다. 가변 버퍼 객체의 예로는 bytearray 와 bytearray 의 memoryview 가 있습니다. 다른 연산들은 바이너리 데이터가 불변 객체 (“읽기 전용 바이트열류 객체”)에 저장되도록 요구합니다; 이런 것들의 예로는 bytes와 bytes 객체의 memoryview 가 있습니다.

bytecode (바이트 코드)¶

파이썬 소스 코드는 바이트 코드로 컴파일되는데, CPython 인터프리터에서 파이썬 프로그램의 내부 표현입니다. 바이트 코드는 .pyc 파일에 캐시 되어, 같은 파일을 두 번째 실행할 때 더 빨라지게 만듭니다 (소스에서 바이트 코드로의 재컴파일을 피할 수 있습니다). 이 “중간 언어” 는 각 바이트 코드에 대응하는 기계를 실행하는 가상 기계 에서 실행된다고 말합니다. 바이트 코드는 서로 다른 파이썬 가상 기계에서 작동할 것으로 기대하지도, 파이썬 배포 간에 안정적이지도 않다는 것에 주의해야 합니다.

바이트 코드 명령어들의 목록은 dis 모듈 설명서에 나옵니다.

callable¶

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

callable(argument1, argument2, argumentN)

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

callback (콜백)¶

인자로 전달되는 미래의 어느 시점에서 실행될 서브 루틴 함수.

class (클래스)¶

사용자 정의 객체들을 만들기 위한 주형. 클래스 정의는 보통 클래스의 인스턴스를 대상으로 연산하는 메서드 정의들을 포함합니다.

class variable (클래스 변수)¶

클래스에서 정의되고 클래스 수준 (즉, 클래스의 인스턴스에서가 아니라) 에서만 수정되는 변수.

closure variable¶

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

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

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

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

complex number (복소수)¶

익숙한 실수 시스템의 확장인데, 모든 숫자가 실수부와 허수부의 합으로 표현됩니다. 허수부는 실수에 허수 단위(-1의 제곱근)를 곱한 것인데, 종종 수학에서는 i로, 공학에서는 j로 표기합니다. 파이썬은 후자의 표기법을 쓰는 복소수를 기본 지원합니다; 허수부는 j 접미사를 붙여서 표기합니다, 예를 들어, 3+1j. math 모듈의 복소수 버전이 필요하면, cmath를 사용합니다. 복소수의 활용은 꽤 수준 높은 수학적 기능입니다. 필요하다고 느끼지 못한다면, 거의 확실히 무시해도 좋습니다.

context¶

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

The temporary state or environment established by a context manager via a with statement.
The collection of keyvalue bindings associated with a particular contextvars.Context object and accessed via ContextVar objects. Also see context variable.
A contextvars.Context object. Also see current context.

context management protocol¶

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

context manager (컨텍스트 관리자)¶

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

context variable (컨텍스트 변수)¶

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

contiguous (연속)¶

버퍼는 정확히 C-연속(C-contiguous)이거나 포트란 연속(Fortran contiguous)일 때 연속이라고 여겨집니다. 영차원 버퍼는 C-연속이면서 포트란 연속입니다. 일차원 배열에서, 항목들은 서로에 인접하고, 0에서 시작하는 오름차순 인덱스의 순서대로 메모리에 배치되어야 합니다. 다차원 C-연속 배열에서, 메모리 주소의 순서대로 항목들을 방문할 때 마지막 인덱스가 가장 빨리 변합니다. 하지만, 포트란 연속 배열에서는, 첫 번째 인덱스가 가장 빨리 변합니다.

coroutine (코루틴)¶

코루틴은 서브루틴의 더 일반화된 형태입니다. 서브루틴은 한 지점에서 진입하고 다른 지점에서 탈출합니다. 코루틴은 여러 다른 지점에서 진입하고, 탈출하고, 재개할 수 있습니다. 이것들은 async def 문으로 구현할 수 있습니다. PEP 492를 보세요.

coroutine function (코루틴 함수)¶

코루틴 객체를 돌려주는 함수. 코루틴 함수는 async def 문으로 정의될 수 있고, await 와 async for와 async with 키워드를 포함할 수 있습니다. 이것들은 PEP 492 에 의해 도입되었습니다.

CPython¶

파이썬 프로그래밍 언어의 규범적인 구현인데, python.org에서 배포됩니다. 이 구현을 Jython 이나 IronPython 과 같은 다른 것들과 구별할 필요가 있을 때 용어 “CPython” 이 사용됩니다.

current context¶

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

decorator (데코레이터)¶

다른 함수를 돌려주는 함수인데, 보통 @wrapper 문법을 사용한 함수 변환으로 적용됩니다. 데코레이터의 흔한 예는 classmethod() 과 staticmethod() 입니다.

데코레이터 문법은 단지 편의 문법일 뿐입니다. 다음 두 함수 정의는 의미상으로 동등합니다:

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

@staticmethod
def f(arg):
    ...

같은 개념이 클래스에도 존재하지만, 덜 자주 쓰입니다. 데코레이터에 대한 더 자세한 내용은 함수 정의 와 클래스 정의 의 설명서를 보면 됩니다.

descriptor (디스크립터)¶

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

디스크립터의 메서드들에 대한 자세한 내용은 디스크립터 구현하기나 디스크립터 사용법 안내서에 나옵니다.

dictionary (딕셔너리)¶

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

dictionary comprehension (딕셔너리 컴프리헨션)¶

이터러블에 있는 요소 전체나 일부를 처리하고 결과를 담은 딕셔너리를 반환하는 간결한 방법. results = {n: n ** 2 for n in range(10)}은 값 n ** 2에 매핑된 키 n을 포함하는 딕셔너리를 생성합니다. 리스트, 집합, 딕셔너리의 디스플레이(display)을 참조하십시오.

dictionary view (딕셔너리 뷰)¶

dict.keys(), dict.values(), dict.items() 메서드가 돌려주는 객체들을 딕셔너리 뷰라고 부릅니다. 이것들은 딕셔너리 항목들에 대한 동적인 뷰를 제공하는데, 딕셔너리가 변경될 때, 뷰가 이 변화를 반영한다는 뜻입니다. 딕셔너리 뷰를 완전한 리스트로 바꾸려면 list(dictview)를 사용하면 됩니다. 딕셔너리 뷰 객체를 보세요.

docstring (독스트링)¶

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

duck-typing (덕 타이핑)¶

올바른 인터페이스를 가졌는지 판단하는데 객체의 형을 보지 않는 프로그래밍 스타일; 대신, 단순히 메서드나 어트리뷰트가 호출되거나 사용됩니다 (“오리처럼 보이고 오리처럼 꽥꽥댄다면, 그것은 오리다.”) 특정한 형 대신에 인터페이스를 강조함으로써, 잘 설계된 코드는 다형적인 치환을 허락함으로써 유연성을 개선할 수 있습니다. 덕 타이핑은 type() 이나 isinstance() 을 사용한 검사를 피합니다. (하지만, 덕 타이핑이 추상 베이스 클래스 로 보완될 수 있음에 유의해야 합니다.) 대신에, hasattr() 검사나 EAFP 프로그래밍을 씁니다.

EAFP¶

허락보다는 용서를 구하기가 쉽다 (Easier to ask for forgiveness than permission). 이 흔히 볼 수 있는 파이썬 코딩 스타일은, 올바른 키나 어트리뷰트의 존재를 가정하고, 그 가정이 틀리면 예외를 잡습니다. 이 깔끔하고 빠른 스타일은 많은 try와 except 문의 존재로 특징지어집니다. 이 테크닉은 C와 같은 다른 많은 언어에서 자주 사용되는 LBYL 스타일과 대비됩니다.

evaluate function¶

A function that can be called to evaluate a lazily evaluated attribute of an object, such as the value of type aliases created with the type statement.

expression (표현식)¶

어떤 값으로 구해질 수 있는 문법적인 조각. 다른 말로 표현하면, 표현식은 리터럴, 이름, 어트리뷰트 액세스, 연산자, 함수들과 같은 값을 돌려주는 표현 요소들을 쌓아 올린 것입니다. 다른 많은 언어와 대조적으로, 모든 언어 구성물들이 표현식인 것은 아닙니다. while처럼, 표현식으로 사용할 수 없는 문장 들이 있습니다. 대입 또한 문장이고, 표현식이 아닙니다.

extension module (확장 모듈)¶

C 나 C++로 작성된 모듈인데, 파이썬의 C API를 사용해서 핵심이나 사용자 코드와 상호 작용합니다.

f-string (f-문자열)¶

'f' 나 'F' 를 앞에 붙인 문자열 리터럴들을 흔히 “f-문자열”이라고 부르는데, 포맷 문자열 리터럴 의 줄임말입니다. PEP 498 을 보세요.

file object (파일 객체)¶

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

실제로는 세 부류의 파일 객체들이 있습니다. 날(raw) 바이너리 파일, 버퍼드(buffered) 바이너리 파일, 텍스트 파일. 이들의 인터페이스는 io 모듈에서 정의됩니다. 파일 객체를 만드는 규범적인 방법은 open() 함수를 쓰는 것입니다.

file-like object (파일류 객체)¶

파일 객체 의 비슷한 말.

filesystem encoding and error handler¶

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

The filesystem encoding must guarantee to successfully decode all bytes below 128. If the file system encoding fails to provide this guarantee, API functions can raise UnicodeError.

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

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

See also the locale encoding.

finder (파인더)¶

임포트될 모듈을 위한 로더 를 찾으려고 시도하는 객체.

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

See 파인더(finder)와 로더(loader) and importlib for much more detail.

floor division (정수 나눗셈)¶

가장 가까운 정수로 내림하는 수학적 나눗셈. 정수 나눗셈 연산자는 // 다. 예를 들어, 표현식 11 // 4 의 값은 2가 되지만, 실수 나눗셈은 2.75를 돌려줍니다. (-11) // 4 가 -2.75를 내림 한 -3이 됨에 유의해야 합니다. PEP 238을 보세요.

free threading¶

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

free variable¶

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

function (함수)¶

호출자에게 어떤 값을 돌려주는 일련의 문장들. 없거나 그 이상의 인자 가 전달될 수 있는데, 바디의 실행에 사용될 수 있습니다. 매개변수 와 메서드 와 함수 정의 섹션도 보세요.

function annotation (함수 어노테이션)¶

함수 매개변수나 반환 값의 어노테이션.

함수 어노테이션은 일반적으로 형 힌트 로 사용됩니다: 예를 들어, 이 함수는 두 개의 int 인자를 받아들일 것으로 기대되고, 동시에 int 반환 값을 줄 것으로 기대됩니다:

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

함수 어노테이션 문법은 함수 정의 절에서 설명합니다.

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

__future__¶

A future statement, from __future__ import <feature>, directs the compiler to compile the current module using syntax or semantics that will become standard in a future release of Python. The __future__ module documents the possible values of feature. By importing this module and evaluating its variables, you can see when a new feature was first added to the language and when it will (or did) become the default:

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

garbage collection (가비지 수거)¶

더 사용되지 않는 메모리를 반납하는 절차. 파이썬은 참조 횟수 추적과 참조 순환을 감지하고 끊을 수 있는 순환 가비지 수거기를 통해 가비지 수거를 수행합니다. 가비지 수거기는 gc 모듈을 사용해서 제어할 수 있습니다.

generator (제너레이터)¶

제너레이터 이터레이터 를 돌려주는 함수. 일반 함수처럼 보이는데, 일련의 값들을 만드는 yield 표현식을 포함한다는 점이 다릅니다. 이 값들은 for-루프로 사용하거나 next() 함수로 한 번에 하나씩 꺼낼 수 있습니다.

보통 제너레이터 함수를 가리키지만, 어떤 문맥에서는 제너레이터 이터레이터 를 가리킵니다. 의도하는 의미가 명확하지 않은 경우는, 완전한 용어를 써서 모호함을 없앱니다.

generator iterator (제너레이터 이터레이터)¶

제너레이터 함수가 만드는 객체.

각 yield는 일시적으로 처리를 중단하고, 그 위치의 (지역 변수들과 대기 중인 try-문들을 포함하는) 실행 상태를 기억합니다. 제너레이터 이터레이터 가 재개되면, 떠난 곳으로 복귀합니다 (호출마다 새로 시작하는 함수와 대비됩니다).

generator expression (제너레이터 표현식)¶

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

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

generic function (제네릭 함수)¶

같은 연산을 서로 다른 형들에 대해 구현한 여러 함수로 구성된 함수. 호출 때 어떤 구현이 사용될지는 디스패치 알고리즘에 의해 결정됩니다.

싱글 디스패치 용어집 항목과 functools.singledispatch() 데코레이터와 PEP 443도 보세요.

generic type (제네릭 형)¶

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

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

GIL¶

전역 인터프리터 록 을 보세요.

global interpreter lock (전역 인터프리터 록)¶

한 번에 오직 하나의 스레드가 파이썬 바이트 코드 를 실행하도록 보장하기 위해 CPython 인터프리터가 사용하는 메커니즘. (dict와 같은 중요한 내장형들을 포함하는) 객체 모델이 묵시적으로 동시 액세스에 대해 안전하도록 만들어서 CPython 구현을 단순하게 만듭니다. 인터프리터 전체를 잠그는 것은 인터프리터를 다중스레드화하기 쉽게 만드는 대신, 다중 프로세서 기계가 제공하는 병렬성의 많은 부분을 희생합니다.

However, some extension modules, either standard or third-party, are designed so as to release the GIL when doing computationally intensive tasks such as compression or hashing. Also, the GIL is always released when doing I/O.

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

hash-based pyc (해시 기반 pyc)¶

유효성을 판별하기 위해 해당 소스 파일의 최종 수정 시간이 아닌 해시를 사용하는 바이트 코드 캐시 파일. 캐시된 바이트 코드 무효화을 참조하세요.

hashable (해시 가능)¶

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

해시 가능성은 객체를 딕셔너리의 키나 집합의 멤버로 사용할 수 있게 하는데, 이 자료 구조들이 내부적으로 해시값을 사용하기 때문입니다.

대부분 파이썬의 불변 내장 객체들은 해시 가능합니다; (리스트나 딕셔너리 같은) 가변 컨테이너들은 그렇지 않습니다; (튜플이나 frozenset 같은) 불변 컨테이너들은 그들의 요소들이 해시 가능할 때만 해시 가능합니다. 사용자 정의 클래스의 인스턴스 객체들은 기본적으로 해시 가능합니다. (자기 자신을 제외하고는) 모두 다르다고 비교되고, 해시값은 id()로 부터 만들어집니다.

IDLE¶

An Integrated Development and Learning Environment for Python. IDLE is a basic editor and interpreter environment which ships with the standard distribution of Python.

immortal¶

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

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

immutable (불변)¶

고정된 값을 갖는 객체. 불변 객체는 숫자, 문자열, 튜플을 포함합니다. 이런 객체들은 변경될 수 없습니다. 새 값을 저장하려면 새 객체를 만들어야 합니다. 변하지 않는 해시값이 있어야 하는 곳에서 중요한 역할을 합니다, 예를 들어, 딕셔너리의 키.

import path (임포트 경로)¶

경로 기반 파인더 가 임포트 할 모듈을 찾기 위해 검색하는 장소들 (또는 경로 엔트리) 의 목록. 임포트 하는 동안, 이 장소들의 목록은 보통 sys.path 로부터 옵니다, 하지만 서브 패키지의 경우 부모 패키지의 __path__ 어트리뷰트로부터 올 수도 있습니다.

importing (임포팅)¶

한 모듈의 파이썬 코드가 다른 모듈의 파이썬 코드에서 사용될 수 있도록 하는 절차.

importer (임포터)¶

모듈을 찾기도 하고 로드 하기도 하는 객체; 동시에 파인더 이자 로더 객체입니다.

interactive (대화형)¶

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

interpreted (인터프리티드)¶

바이트 코드 컴파일러의 존재 때문에 그 구분이 흐릿해지기는 하지만, 파이썬은 컴파일 언어가 아니라 인터프리터 언어입니다. 이것은 명시적으로 실행 파일을 만들지 않고도, 소스 파일을 직접 실행할 수 있다는 뜻입니다. 그 프로그램이 좀 더 천천히 실행되기는 하지만, 인터프리터 언어는 보통 컴파일 언어보다 짧은 개발/디버깅 주기를 갖습니다. 대화형 도 보세요.

interpreter shutdown (인터프리터 종료)¶

종료하라는 요청을 받을 때, 파이썬 인터프리터는 특별한 시기에 진입하는데, 모듈이나 여러 가지 중요한 내부 구조들과 같은 모든 할당된 자원들을 단계적으로 반납합니다. 또한, 가비지 수거기 를 여러 번 호출합니다. 사용자 정의 파괴자나 weakref 콜백에 있는 코드들의 실행을 시작시킬 수 있습니다. 종료 시기 동안 실행되는 코드는 다양한 예외들을 만날 수 있는데, 그것이 의존하는 자원들이 더 기능하지 않을 수 있기 때문입니다 (흔한 예는 라이브러리 모듈이나 경고 장치들입니다).

인터프리터 종료의 주된 원인은 실행되는 __main__ 모듈이나 스크립트가 실행을 끝내는 것입니다.

iterable (이터러블)¶

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

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

iterator (이터레이터)¶

An object representing a stream of data. Repeated calls to the iterator’s __next__() method (or passing it to the built-in function next()) return successive items in the stream. When no more data are available a StopIteration exception is raised instead. At this point, the iterator object is exhausted and any further calls to its __next__() method just raise StopIteration again. Iterators are required to have an __iter__() method that returns the iterator object itself so every iterator is also iterable and may be used in most places where other iterables are accepted. One notable exception is code which attempts multiple iteration passes. A container object (such as a list) produces a fresh new iterator each time you pass it to the iter() function or use it in a for loop. Attempting this with an iterator will just return the same exhausted iterator object used in the previous iteration pass, making it appear like an empty container.

이터레이터 형 에 더 자세한 내용이 있습니다.

CPython 구현 상세: CPython does not consistently apply the requirement that an iterator define __iter__(). And also please note that the free-threading CPython does not guarantee the thread-safety of iterator operations.

key function (키 함수)¶

키 함수 또는 콜레이션(collation) 함수는 정렬(sorting)이나 배열(ordering)에 사용되는 값을 돌려주는 콜러블입니다. 예를 들어, locale.strxfrm() 은 로케일 특정 방식을 따르는 정렬 키를 만드는 데 사용됩니다.

파이썬의 많은 도구가 요소들이 어떻게 순서 지어지고 묶이는지를 제어하기 위해 키 함수를 받아들입니다. 이런 것들에는 min(), max(), sorted(), list.sort(), heapq.merge(), heapq.nsmallest(), heapq.nlargest(), itertools.groupby() 이 있습니다.

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

keyword argument (키워드 인자)¶

인자 를 보세요.

lambda (람다)¶

호출될 때 값이 구해지는 하나의 표현식 으로 구성된 이름 없는 인라인 함수. 람다 함수를 만드는 문법은 lambda [parameters]: expression 입니다.

LBYL¶

뛰기 전에 보라 (Look before you leap). 이 코딩 스타일은 호출이나 조회를 하기 전에 명시적으로 사전 조건들을 검사합니다. 이 스타일은 EAFP 접근법과 대비되고, 많은 if 문의 존재로 특징지어집니다.

다중 스레드 환경에서, LBYL 접근법은 “보기”와 “뛰기” 간에 경쟁 조건을 만들게 될 위험이 있습니다. 예를 들어, 코드 if key in mapping: return mapping[key] 는 검사 후에, 하지만 조회 전에, 다른 스레드가 key를 mapping에서 제거하면 실패할 수 있습니다. 이런 이슈는 록이나 EAFP 접근법을 사용함으로써 해결될 수 있습니다.

list (리스트)¶

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

list comprehension (리스트 컴프리헨션)¶

시퀀스의 요소들 전부 또는 일부를 처리하고 그 결과를 리스트로 돌려주는 간결한 방법. result = ['{:#04x}'.format(x) for x in range(256) if x % 2 == 0] 는 0에서 255 사이에 있는 짝수들의 16진수 (0x..) 들을 포함하는 문자열의 리스트를 만듭니다. if 절은 생략할 수 있습니다. 생략하면, range(256)에 있는 모든 요소가 처리됩니다.

loader (로더)¶

An object that loads a module. It must define a method named load_module(). A loader is typically returned by a finder. See also:

locale encoding¶

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

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

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

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

magic method (매직 메서드)¶

특수 메서드 의 비공식적인 비슷한 말.

mapping (매핑)¶

A container object that supports arbitrary key lookups and implements the methods specified in the collections.abc.Mapping or collections.abc.MutableMapping abstract base classes. Examples include dict, collections.defaultdict, collections.OrderedDict and collections.Counter.

meta path finder (메타 경로 파인더)¶

sys.meta_path 의 검색이 돌려주는 파인더. 메타 경로 파인더는 경로 엔트리 파인더 와 관련되어 있기는 하지만 다릅니다.

메타 경로 파인더가 구현하는 메서드들에 대해서는 importlib.abc.MetaPathFinder 를 보면 됩니다.

metaclass (메타 클래스)¶

클래스의 클래스. 클래스 정의는 클래스 이름, 클래스 딕셔너리, 베이스 클래스들의 목록을 만듭니다. 메타 클래스는 이 세 인자를 받아서 클래스를 만드는 책임을 집니다. 대부분의 객체 지향형 프로그래밍 언어들은 기본 구현을 제공합니다. 파이썬을 특별하게 만드는 것은 커스텀 메타 클래스를 만들 수 있다는 것입니다. 대부분 사용자에게는 이 도구가 전혀 필요 없지만, 필요가 생길 때, 메타 클래스는 강력하고 우아한 해법을 제공합니다. 어트리뷰트 액세스의 로깅(logging), 스레드 안전성의 추가, 객체 생성 추적, 싱글톤 구현과 많은 다른 작업에 사용됐습니다.

메타 클래스 에서 더 자세한 내용을 찾을 수 있습니다.

method (메서드)¶

클래스 바디 안에서 정의되는 함수. 그 클래스의 인스턴스의 어트리뷰트로서 호출되면, 그 메서드는 첫 번째 인자 (보통 self 라고 불린다) 로 인스턴스 객체를 받습니다. 함수 와 중첩된 스코프 를 보세요.

method resolution order (메서드 결정 순서)¶

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

module (모듈)¶

파이썬 코드의 조직화 단위를 담당하는 객체. 모듈은 임의의 파이썬 객체들을 담는 이름 공간을 갖습니다. 모듈은 임포팅 절차에 의해 파이썬으로 로드됩니다.

패키지 도 보세요.

module spec (모듈 스펙)¶

모듈을 로드하는데 사용되는 임포트 관련 정보들을 담고 있는 이름 공간. importlib.machinery.ModuleSpec 의 인스턴스.

See also Module specs.

MRO¶

메서드 결정 순서 를 보세요.

mutable (가변)¶

가변 객체는 값이 변할 수 있지만 id() 는 일정하게 유지합니다. 불변 도 보세요.

named tuple (네임드 튜플)¶

“named tuple(네임드 튜플)”이라는 용어는 튜플에서 상속하고 이름 붙은 어트리뷰트를 사용하여 인덱스 할 수 있는 요소에 액세스 할 수 있는 모든 형이나 클래스에 적용됩니다. 형이나 클래스에는 다른 기능도 있을 수 있습니다.

time.localtime()과 os.stat()가 반환한 값을 포함하여, 여러 내장형이 네임드 튜플입니다. 또 다른 예는 sys.float_info입니다:

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

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

namespace (이름 공간)¶

변수가 저장되는 장소. 이름 공간은 딕셔너리로 구현됩니다. 객체에 중첩된 이름 공간 (메서드 에서) 뿐만 아니라 지역, 전역, 내장 이름 공간이 있습니다. 이름 공간은 이름 충돌을 방지해서 모듈성을 지원합니다. 예를 들어, 함수 builtins.open 과 os.open() 은 그들의 이름 공간에 의해 구별됩니다. 또한, 이름 공간은 어떤 모듈이 함수를 구현하는지를 분명하게 만들어서 가독성과 유지 보수성에 도움을 줍니다. 예를 들어, random.seed() 또는 itertools.islice() 라고 쓰면 그 함수들이 각각 random 과 itertools 모듈에 의해 구현되었음이 명확해집니다.

namespace package (이름 공간 패키지)¶

오직 서브 패키지들의 컨테이너로만 기능하는 PEP 420 패키지. 이름 공간 패키지는 물리적인 실체가 없을 수도 있고, 특히 __init__.py 파일이 없으므로 정규 패키지 와는 다릅니다.

모듈 도 보세요.

nested scope (중첩된 스코프)¶

둘러싼 정의에서 변수를 참조하는 능력. 예를 들어, 다른 함수 내부에서 정의된 함수는 바깥 함수에 있는 변수들을 참조할 수 있습니다. 중첩된 스코프는 기본적으로는 참조만 가능할 뿐, 대입은 되지 않는다는 것에 주의해야 합니다. 지역 변수들은 가장 내부의 스코프에서 읽고 씁니다. 마찬가지로, 전역 변수들은 전역 이름 공간에서 읽고 씁니다. nonlocal 은 바깥 스코프에 쓰는 것을 허락합니다.

new-style class (뉴스타일 클래스)¶

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

object (객체)¶

상태 (어트리뷰트나 값) 를 갖고 동작 (메서드) 이 정의된 모든 데이터. 또한, 모든 뉴스타일 클래스 의 최종적인 베이스 클래스입니다.

optimized scope¶

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

package (패키지)¶

A Python module which can contain submodules or recursively, subpackages. Technically, a package is a Python module with a __path__ attribute.

정규 패키지 와 이름 공간 패키지 도 보세요.

parameter (매개변수)¶

함수 (또는 메서드) 정의에서 함수가 받을 수 있는 인자 (또는 어떤 경우 인자들) 를 지정하는 이름 붙은 엔티티. 다섯 종류의 매개변수가 있습니다:

위치-키워드 (positional-or-keyword): 위치 인자 나 키워드 인자 로 전달될 수 있는 인자를 지정합니다. 이것이 기본 형태의 매개변수입니다, 예를 들어 다음에서 foo 와 bar:
```
def func(foo, bar=None): ...
```

위치-전용 (positional-only): 위치로만 제공될 수 있는 인자를 지정합니다. 위치 전용 매개변수는 함수 정의의 매개변수 목록에 / 문자를 포함하고 그 뒤에 정의할 수 있습니다, 예를 들어 다음에서 posonly1과 posonly2:
```
def func(posonly1, posonly2, /, positional_or_keyword): ...
```

키워드-전용 (keyword-only): 키워드로만 제공될 수 있는 인자를 지정합니다. 키워드-전용 매개변수는 함수 정의의 매개변수 목록에서 앞에 하나의 가변-위치 매개변수나 *를 그대로 포함해서 정의할 수 있습니다. 예를 들어, 다음에서 kw_only1 와 kw_only2:
```
def func(arg, *, kw_only1, kw_only2): ...
```
가변-위치 (var-positional): (다른 매개변수들에 의해서 이미 받아들여진 위치 인자들에 더해) 제공될 수 있는 위치 인자들의 임의의 시퀀스를 지정합니다. 이런 매개변수는 매개변수 이름에 * 를 앞에 붙여서 정의될 수 있습니다, 예를 들어 다음에서 args:
```
def func(*args, **kwargs): ...
```
가변-키워드 (var-keyword): (다른 매개변수들에 의해서 이미 받아들여진 키워드 인자들에 더해) 제공될 수 있는 임의의 개수 키워드 인자들을 지정합니다. 이런 매개변수는 매개변수 이름에 **를 앞에 붙여서 정의될 수 있습니다, 예를 들어 위의 예에서 kwargs.

매개변수는 선택적 인자들을 위한 기본값뿐만 아니라 선택적이거나 필수 인자들을 지정할 수 있습니다.

인자 용어집 항목, 인자와 매개변수의 차이에 나오는 FAQ 질문, inspect.Parameter 클래스, 함수 정의 절, PEP 362도 보세요.

path entry (경로 엔트리)¶

경로 기반 파인더 가 임포트 할 모듈들을 찾기 위해 참고하는 임포트 경로 상의 하나의 장소.

path entry finder (경로 엔트리 파인더)¶

sys.path_hooks 에 있는 콜러블 (즉, 경로 엔트리 훅) 이 돌려주는 파인더 인데, 주어진 경로 엔트리 로 모듈을 찾는 방법을 알고 있습니다.

경로 엔트리 파인더들이 구현하는 메서드들은 importlib.abc.PathEntryFinder 에 나옵니다.

path entry hook (경로 엔트리 훅)¶

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

path based finder (경로 기반 파인더)¶

기본 메타 경로 파인더들 중 하나인데, 임포트 경로 에서 모듈을 찾습니다.

path-like object (경로류 객체)¶

파일 시스템 경로를 나타내는 객체. 경로류 객체는 경로를 나타내는 str 나 bytes 객체이거나 os.PathLike 프로토콜을 구현하는 객체입니다. os.PathLike 프로토콜을 지원하는 객체는 os.fspath() 함수를 호출해서 str 나 bytes 파일 시스템 경로로 변환될 수 있습니다; 대신 os.fsdecode() 와 os.fsencode() 는 각각 str 나 bytes 결과를 보장하는데 사용될 수 있습니다. PEP 519로 도입되었습니다.

PEP¶

파이썬 개선 제안. PEP는 파이썬 커뮤니티에 정보를 제공하거나 파이썬 또는 그 프로세스 또는 환경에 대한 새로운 기능을 설명하는 설계 문서입니다. PEP는 제안된 기능에 대한 간결한 기술 사양 및 근거를 제공해야 합니다.

PEP는 주요 새로운 기능을 제안하고 문제에 대한 커뮤니티 입력을 수집하며 파이썬에 들어간 설계 결정을 문서로 만들기 위한 기본 메커니즘입니다. PEP 작성자는 커뮤니티 내에서 합의를 구축하고 반대 의견을 문서화 할 책임이 있습니다.

PEP 1 참조하세요.

portion (포션)¶

PEP 420 에서 정의한 것처럼, 이름 공간 패키지에 이바지하는 하나의 디렉터리에 들어있는 파일들의 집합 (zip 파일에 저장되는 것도 가능합니다).

positional argument (위치 인자)¶

인자 를 보세요.

provisional API (잠정 API)¶

잠정 API는 표준 라이브러리의 과거 호환성 보장으로부터 신중히 제외된 것입니다. 인터페이스의 큰 변화가 예상되지는 않지만, 잠정적이라고 표시되는 한, 코어 개발자들이 필요하다고 생각한다면 과거 호환성이 유지되지 않는 변경이 일어날 수 있습니다. 그런 변경은 불필요한 방식으로 일어나지는 않을 것입니다 — API를 포함하기 전에 놓친 중대하고 근본적인 결함이 발견된 경우에만 일어날 것입니다.

잠정 API에서조차도, 과거 호환성이 유지되지 않는 변경은 “최후의 수단”으로 여겨집니다 - 모든 식별된 문제들에 대해 과거 호환성을 유지하는 해법을 찾으려는 모든 시도가 선행됩니다.

이 절차는 표준 라이브러리가 오랜 시간 동안 잘못된 설계 오류에 발목 잡히지 않고 발전할 수 있도록 만듭니다. 더 자세한 내용은 PEP 411을 보면 됩니다.

provisional package (잠정 패키지)¶

잠정 API 를 보세요.

Python 3000 (파이썬 3000)¶

파이썬 3.x 배포 라인의 별명 (버전 3의 배포가 먼 미래의 이야기던 시절에 만들어진 이름이다.) 이것을 “Py3k” 로 줄여 쓰기도 합니다.

Pythonic (파이썬다운)¶

다른 언어들에서 일반적인 개념들을 사용해서 코드를 구현하는 대신, 파이썬 언어에서 가장 자주 사용되는 이디엄들을 가까이 따르는 아이디어나 코드 조각. 예를 들어, 파이썬에서 자주 쓰는 이디엄은 for 문을 사용해서 이터러블의 모든 요소로 루핑하는 것입니다. 다른 많은 언어에는 이런 종류의 구성물이 없으므로, 파이썬에 익숙하지 않은 사람들은 대신에 숫자 카운터를 사용하기도 합니다:

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

더 깔끔한, 파이썬다운 방법은 이렇습니다:

for piece in food:
    print(piece)

qualified name (정규화된 이름)¶

모듈의 전역 스코프에서 모듈에 정의된 클래스, 함수, 메서드에 이르는 “경로”를 보여주는 점으로 구분된 이름. PEP 3155 에서 정의됩니다. 최상위 함수와 클래스의 경우에, 정규화된 이름은 객체의 이름과 같습니다:

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

모듈을 가리키는데 사용될 때, 완전히 정규화된 이름(fully qualified name)은 모든 부모 패키지들을 포함해서 모듈로 가는 점으로 분리된 이름을 의미합니다, 예를 들어, email.mime.text:

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

reference count (참조 횟수)¶

The number of references to an object. When the reference count of an object drops to zero, it is deallocated. Some objects are immortal and have reference counts that are never modified, and therefore the objects are never deallocated. Reference counting is generally not visible to Python code, but it is a key element of the CPython implementation. Programmers can call the sys.getrefcount() function to return the reference count for a particular object.

regular package (정규 패키지)¶

__init__.py 파일을 포함하는 디렉터리와 같은 전통적인 패키지.

이름 공간 패키지 도 보세요.

REPL¶

An acronym for the “read–eval–print loop”, another name for the interactive interpreter shell.

__slots__¶

클래스 내부의 선언인데, 인스턴스 어트리뷰트들을 위한 공간을 미리 선언하고 인스턴스 딕셔너리를 제거함으로써 메모리를 절감하는 효과를 줍니다. 인기 있기는 하지만, 이 테크닉은 올바르게 사용하기가 좀 까다로운 편이라서, 메모리에 민감한 응용 프로그램에서 많은 수의 인스턴스가 있는 특별한 경우로 한정하는 것이 좋습니다.

sequence (시퀀스)¶

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

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

set comprehension (집합 컴프리헨션)¶

이터러블에 있는 요소 전체나 일부를 처리하고 결과를 담은 집합을 반환하는 간결한 방법. results = {c for c in 'abracadabra' if c not in 'abc'}는 문자열의 집합 {'r', 'd'}를 생성합니다. 리스트, 집합, 딕셔너리의 디스플레이(display)을 참조하십시오.

single dispatch (싱글 디스패치)¶

구현이 하나의 인자의 형에 기초해서 결정되는 제네릭 함수 디스패치의 한 형태.

slice (슬라이스)¶

보통 시퀀스 의 일부를 포함하는 객체. 슬라이스는 서브 스크립트 표기법을 사용해서 만듭니다. variable_name[1:3:5] 처럼, [] 안에서 여러 개의 숫자를 콜론으로 분리합니다. 대괄호 (서브 스크립트) 표기법은 내부적으로 slice 객체를 사용합니다.

soft deprecated¶

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

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

See PEP 387: Soft Deprecation.

special method (특수 메서드)¶

파이썬이 형에 어떤 연산을, 덧셈 같은, 실행할 때 묵시적으로 호출되는 메서드. 이런 메서드는 두 개의 밑줄로 시작하고 끝나는 이름을 갖고 있습니다. 특수 메서드는 특수 메서드 이름들 에 문서로 만들어져 있습니다.

statement (문장)¶

문장은 스위트 (코드의 “블록(block)”) 를 구성하는 부분입니다. 문장은 표현식 이거나 키워드를 사용하는 여러 가지 구조물 중의 하나입니다. 가령 if, while, for.

static type checker¶

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

strong reference¶

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

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

용어집¶

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