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# FAQ referente a Programação

Sumário

- FAQ referente a Programação

  - Questões Gerais

    - Existe um depurador a nível de código-fonte que possui breakpoints, single-stepping e etc.?

    - Existe uma ferramenta que ajuda na detecção de bugs ou a realizar análises estáticas?

    - Como posso criar um binário independente a partir de um script Python?

    - Existem padrões para a codificação ou um guia de estilo utilizado pela comunidade Python?

    - Meu programa está muito lento. Como faço para melhorar a performance?

  - Núcleo da Linguagem

    - Porque estou recebo o erro UnboundLocalError quando a variável possui um valor associado?

    - Quais são as regras para variáveis locais e globais em Python?

    - Por que os lambdas definidos em um loop com valores diferentes retornam o mesmo resultado?

    - Como definir variáveis globais dentro de módulos?

    - Quais são as “melhores práticas” quando fazemos uso da importação de módulos?

    - Por que os valores padrão são compartilhados entre objetos?

    - Como passar parâmetros opcionais ou parâmetros na forma de keyword de uma função a outra?

    - Qual a diferença entre argumentos e parâmetros?

    - Por que ao alterar a lista ‘y’ também altera a lista ‘x’?

    - Como escrever uma função com parâmetros de saída (invocada por referência)?

    - Como fazer uma função de ordem superior em Python?

    - Como faço para copiar um objeto no Python?

    - Como posso encontrar os métodos ou atributos de um objeto?

    - Como que o meu código pode descobrir o nome de um objeto?

    - O que há com a precedência do operador vírgula?

    - Existe um equivalente ao operador “?:” ternário do C?

    - Is it possible to write obfuscated one-liners in Python?

  - Números e Strings

    - Como faço para especificar números inteiros hexadecimais e octal?

    - Por que -22 // 10 retorna -3?

    - Como faço para converter uma String em um número?

    - Como faço para converter um número numa string?

    - Como faço para modificar uma string no lugar?

    - Como faço para invocar funções/métodos através de uma String?

    - Existe um equivalente em Perl `chomp()` para remover linhas novas de uma String?

    - Existe uma função scanf() ou sscanf() ou algo equivalente?

    - What does ‘UnicodeError: ASCII [decoding,encoding] error: ordinal not in range(128)’ mean?

  - Sequencias (Tuples/Lists)

    - Como faço para converter tuplas em listas?

    - O que é um índice negativo?

    - How do I iterate over a sequence in reverse order?

    - How do you remove duplicates from a list?

    - How do you make an array in Python?

    - Como faço para criar uma lista multidimensional?

    - How do I apply a method to a sequence of objects?

    - Porque a_tuple[i] += [‘item’] levanta uma exceção quando a adição funciona?

  - Dictionaries

    - How can I get a dictionary to display its keys in a consistent order?

    - I want to do a complicated sort: can you do a Schwartzian Transform in Python?

    - How can I sort one list by values from another list?

  - Objetos

    - O que é uma classe?

    - O que é um método?

    - O que é o self?

    - How do I check if an object is an instance of a given class or of a subclass of it?

    - O que é delegation?

    - How do I call a method defined in a base class from a derived class that overrides it?

    - How can I organize my code to make it easier to change the base class?

    - How do I create static class data and static class methods?

    - How can I overload constructors (or methods) in Python?

    - Eu tentei usar __spam e recebi um erro sobre _SomeClassName__spam.

    - My class defines __del__ but it is not called when I delete the object.

    - How do I get a list of all instances of a given class?

    - Why does the result of `id()` appear to be not unique?

  - Módulos

    - Como faço para criar um arquivo .pyc?

    - Como encontro o nome do módulo atual?

    - How can I have modules that mutually import each other?

    - __import__(‘x.y.z’) returns <module ‘x’>; how do I get z?

    - When I edit an imported module and reimport it, the changes don’t show up. Why does this happen?

## Questões Gerais

### Existe um depurador a nível de código-fonte que possui breakpoints, single-stepping e etc.?

Sim.

O módulo pdb é um depurador cujo funcionamento ocorre em modo Console simples mas, adequado para o Python. Faz parte da biblioteca padrão do Python e está documentado em `documented in the Library Reference Manual 1`. Caso necessário, também é possível a construção do seu próprio depurador usando o código do pdb como um exemplo.

O Ambiente de Desenvolvimento Interativo IDLE, que faz parte da distribuição padrão do Python (normalmente disponível em Tools/scripts/idle), inclui um depurador gráfico.

O PythonWin é uma IDE feita para o Python que inclui um depurador de GUI baseado no pdb. O depurador Pythonwin colora os pontos de interrupção e tem alguns recursos legais, como a depuração de programas que não são Pythonwin. O Pythonwin está disponível como parte do projeto Python for Windows Extensions e como parte da distribuição ActivePython (veja https://www.activestate.com/activepython).

O Boa Constructor é uma IDE e GUI que usa wxWidgets. Oferece criação e manipulação de quadros visualmente, um inspetor de objetos, muitas visualizações do fonte, como navegadores de objetos, hierarquias de herança, documentação HTML gerada por uma sequência de documentos, um depurador avançado, ajuda integrada e suporte ao Zope.

O Eric é uma IDE construída com o PyQt e fazendo uso do componente de edição Scintilla.

Pydb é uma versão do pdb padrão do depurador Python, modificado para uso com o DDD (depurador de exibição de dados), um front-end popular do depurador gráfico. Pydb pode ser encontrado em http://bashdb.sourceforge.net/pydb/ e DDD pode ser encontrado em https://www.gnu.org/software/ddd.

Há uma série de IDE comerciais para desenvolvimento com o Python que incluem depuradores gráficos. Dentre tantas temos:

- Wing IDE (https://wingware.com/)

- Komodo IDE (https://komodoide.com/)

- PyCharm (https://www.jetbrains.com/pycharm/)

### Existe uma ferramenta que ajuda na detecção de bugs ou a realizar análises estáticas?

Sim.

O PyChecker é uma ferramenta de análise estática que encontra erros no código-fonte do Python e exibe avisos sobre a complexidade e a estilização do código. Você pode obter PyChecker em http://pychecker.sourceforge.net/.

O Pylint é outra ferramenta que verifica se um módulo satisfaz um padrão de codificação e também permite escrever plug-ins para adicionar um recurso personalizado. Além da verificação de erros que o PyChecker executa, o Pylint oferece alguns recursos adicionais, como a verificação do comprimento da linha, se os nomes das variáveis estão bem formados e de acordo com padrão internacional de codificação, se as interfaces declaradas foram totalmente implementadas e muito mais. O https://docs.pylint.org/ fornece uma lista completa dos recursos do Pylint.

### Como posso criar um binário independente a partir de um script Python?

Não precisas possui a capacidade de compilar o código Python para C se o que desejas é um programa autônomo que os usuários possam baixar e executar sem ter que instalar a distribuição Python primeiro. Existem várias ferramentas que determinam o conjunto de módulos exigidos por um programa e vinculam esses módulos junto com o binário do Python para produzir um único executável.

Um deles é usar a ferramenta de freeze, que está inclusa na árvore de origem do Python como `Tools/freeze`. A mesma converte o código bytecode do Python em matrizes C; com um compilador C poderás incorporar todos os módulos em um novo programa, que será então vinculado aos módulos padrão do Python.

Ela funciona escaneando seu código recursivamente pelas instruções de importação (ambas as formas) e procurando pelos módulos no caminho padrão do Python e também no diretório fonte (para módulos internos). Então torna o bytecode de módulos escritos em Python em código C (inicializadores de vetor que podem ser transformado em objetos código usando o módulo marshal) e cria um arquivo de configurações customizado que só contém aqueles módulos internos que são na realidade usados no programa. A ferramenta então compila os códigos gerados em C e liga como o resto do interpretador Python para formar um binário autônomo que age exatamente como seu script.

Obviamente, freeze requer um compilador C. Exitem diversos outros serviços que não requerem o compilador C. Uma opção é Thomas Heller’s py2exe (Somente no Windows)

> http://www.py2exe.org/

Another tool is Anthony Tuininga’s cx_Freeze.

### Existem padrões para a codificação ou um guia de estilo utilizado pela comunidade Python?

Sim. O guia de estilo esperado para módulos e biblioteca padrão possui o nome de PEP8 e podes acessar a sua documentação em PEP 8.

### Meu programa está muito lento. Como faço para melhorar a performance?

That’s a tough one, in general. There are many tricks to speed up Python code; consider rewriting parts in C as a last resort.

In some cases it’s possible to automatically translate Python to C or x86 assembly language, meaning that you don’t have to modify your code to gain increased speed.

Pyrex can compile a slightly modified version of Python code into a C extension, and can be used on many different platforms.

Psyco is a just-in-time compiler that translates Python code into x86 assembly language. If you can use it, Psyco can provide dramatic speedups for critical functions.

The rest of this answer will discuss various tricks for squeezing a bit more speed out of Python code. Never apply any optimization tricks unless you know you need them, after profiling has indicated that a particular function is the heavily executed hot spot in the code. Optimizations almost always make the code less clear, and you shouldn’t pay the costs of reduced clarity (increased development time, greater likelihood of bugs) unless the resulting performance benefit is worth it.

There is a page on the wiki devoted to performance tips.

Guido van Rossum has written up an anecdote related to optimization at https://www.python.org/doc/essays/list2str.

One thing to notice is that function and (especially) method calls are rather expensive; if you have designed a purely OO interface with lots of tiny functions that don’t do much more than get or set an instance variable or call another method, you might consider using a more direct way such as directly accessing instance variables. Also see the standard module `profile` which makes it possible to find out where your program is spending most of its time (if you have some patience – the profiling itself can slow your program down by an order of magnitude).

Remember that many standard optimization heuristics you may know from other programming experience may well apply to Python. For example it may be faster to send output to output devices using larger writes rather than smaller ones in order to reduce the overhead of kernel system calls. Thus CGI scripts that write all output in “one shot” may be faster than those that write lots of small pieces of output.

Also, be sure to use Python’s core features where appropriate. For example, slicing allows programs to chop up lists and other sequence objects in a single tick of the interpreter’s mainloop using highly optimized C implementations. Thus to get the same effect as:

    L2 = []
    for i in range(3):
        L2.append(L1[i])

it is much shorter and far faster to use

    L2 = list(L1[:3])  # "list" is redundant if L1 is a list.

Note that the functionally-oriented built-in functions such as `map()`, `zip()`, and friends can be a convenient accelerator for loops that perform a single task. For example to pair the elements of two lists together:

    >>> zip([1, 2, 3], [4, 5, 6])
    [(1, 4), (2, 5), (3, 6)]

or to compute a number of sines:

    >>> map(math.sin, (1, 2, 3, 4))
    [0.841470984808, 0.909297426826, 0.14112000806, -0.756802495308]

The operation completes very quickly in such cases.

Other examples include the `join()` and `split()` methods of string objects. For example if s1..s7 are large (10K+) strings then `"".join([s1,s2,s3,s4,s5,s6,s7])` may be far faster than the more obvious `s1+s2+s3+s4+s5+s6+s7`, since the “summation” will compute many subexpressions, whereas `join()` does all the copying in one pass. For manipulating strings, use the `replace()` and the `format()` methods on string objects. Use regular expressions only when you’re not dealing with constant string patterns. You may still use the old % operations `string % tuple` and `string % dictionary`.

Be sure to use the `list.sort()` built-in method to do sorting, and see the sorting mini-HOWTO for examples of moderately advanced usage. `list.sort()` beats other techniques for sorting in all but the most extreme circumstances.

Another common trick is to “push loops into functions or methods.” For example suppose you have a program that runs slowly and you use the profiler to determine that a Python function `ff()` is being called lots of times. If you notice that `ff()`:

    def ff(x):
        ... # do something with x computing result...
        return result

tends to be called in loops like:

    list = map(ff, oldlist)

or:

    for x in sequence:
        value = ff(x)
        ... # do something with value...

then you can often eliminate function call overhead by rewriting `ff()` to:

    def ffseq(seq):
        resultseq = []
        for x in seq:
            ... # do something with x computing result...
            resultseq.append(result)
        return resultseq

and rewrite the two examples to `list = ffseq(oldlist)` and to:

    for value in ffseq(sequence):
        ... # do something with value...

Single calls to `ff(x)` translate to `ffseq([x])[0]` with little penalty. Of course this technique is not always appropriate and there are other variants which you can figure out.

You can gain some performance by explicitly storing the results of a function or method lookup into a local variable. A loop like:

    for key in token:
        dict[key] = dict.get(key, 0) + 1

resolves `dict.get` every iteration. If the method isn’t going to change, a slightly faster implementation is:

    dict_get = dict.get  # look up the method once
    for key in token:
        dict[key] = dict_get(key, 0) + 1

Default arguments can be used to determine values once, at compile time instead of at run time. This can only be done for functions or objects which will not be changed during program execution, such as replacing

    def degree_sin(deg):
        return math.sin(deg * math.pi / 180.0)

with

    def degree_sin(deg, factor=math.pi/180.0, sin=math.sin):
        return sin(deg * factor)

Because this trick uses default arguments for terms which should not be changed, it should only be used when you are not concerned with presenting a possibly confusing API to your users.

## Núcleo da Linguagem

### Porque estou recebo o erro UnboundLocalError quando a variável possui um valor associado?

Talvez você se surpreenda ao receber UnboundLocalError num código que anteriormente funcionava quando este for modificado e adicionando uma declaração de atribuição em algum lugar no corpo de uma função.

Este código:

    >>> x = 10
    >>> def bar():
    ...     print x
    >>> bar()
    10

funciona, mas este código:

    >>> x = 10
    >>> def foo():
    ...     print x
    ...     x += 1

resultará em um UnboundLocalError:

    >>> foo()
    Traceback (most recent call last):
      ...
    UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment

This is because when you make an assignment to a variable in a scope, that variable becomes local to that scope and shadows any similarly named variable in the outer scope. Since the last statement in foo assigns a new value to `x`, the compiler recognizes it as a local variable. Consequently when the earlier `print x` attempts to print the uninitialized local variable and an error results.

No exemplo acima, podemos acessar a variável do escopo externo declarando-o globalmente:

    >>> x = 10
    >>> def foobar():
    ...     global x
    ...     print x
    ...     x += 1
    >>> foobar()
    10

Esta declaração explícita é necessária para lembrá-lo de que (ao contrário da situação superficialmente análoga com variáveis de classe e instância), você realmente está modificando o valor da variável no escopo externo:

    >>> print x
    11

### Quais são as regras para variáveis locais e globais em Python?

Em Python, as variáveis que são apenas utilizadas (referenciadas) dentro de uma função são implicitamente globais. Se uma variável for associada a um valor em qualquer lugar dentro do corpo da função, assume-se que a mesma será local, a menos que seja explicitamente declarado como global.

Though a bit surprising at first, a moment’s consideration explains this. On one hand, requiring `global` for assigned variables provides a bar against unintended side-effects. On the other hand, if `global` was required for all global references, you’d be using `global` all the time. You’d have to declare as global every reference to a built-in function or to a component of an imported module. This clutter would defeat the usefulness of the `global` declaration for identifying side-effects.

### Por que os lambdas definidos em um loop com valores diferentes retornam o mesmo resultado?

Suponha que utilizes um loop for para definir algumas funções lambdas (ou mesmo funções simples), por exemplo.:

    >>> squares = []
    >>> for x in range(5):
    ...     squares.append(lambda: x**2)

Isso oferece uma lista que contém 5 lambdas que calculam `x**2`. Poderás esperar que, quando invocado, os mesmo retornem, respectivamente, `0`, `1`, `4`, `9`, e `16`. No entanto, quando realmente tentares, verás que todos retornam `16`:

    >>> squares[2]()
    16
    >>> squares[4]()
    16

Isso acontece porque `x` não é local para o lambdas, mas é definido no escopo externo, e é acessado quando o lambda for chamado — não quando é definido. No final do loop, o valor de `x` será `4`, e então, todas as funções agora retornarão `4**2`, ou seja, `16`. Também poderás verificar isso alterando o valor de `x` e vendo como os resultados dos lambdas mudam:

    >>> x = 8
    >>> squares[2]()
    64

Para evitar isso, precisarás salvar os valores nas variáveis locais para os lambdas, para que eles não dependam do valor de `x` global:

    >>> squares = []
    >>> for x in range(5):
    ...     squares.append(lambda n=x: n**2)

Aqui, `n=x` cria uma nova variável `n` local para o lambda e calculada quando o lambda será definido para que ele tenha o mesmo valor que `x` tenha nesse ponto no loop. Isso significa que o valor de `n` será `0` no primeiro “ciclo” do lambda, `1` no segundo “ciclo”, `2` no terceiro, e assim por diante. Portanto, cada lambda agora retornará o resultado correto:

    >>> squares[2]()
    4
    >>> squares[4]()
    16

Observe que esse comportamento não é peculiar dos lambdas, o mesmo também ocorre com as funções regulares.

### Como definir variáveis globais dentro de módulos?

A maneira canônica de compartilhar informações entre módulos dentro de um único programa é criando um módulo especial (geralmente chamado de config ou cfg). Basta importar o módulo de configuração em todos os módulos da sua aplicação; O módulo ficará disponível como um nome global. Como há apenas uma instância de cada módulo, todas as alterações feitas no objeto do módulo se refletem em todos os lugares. Por exemplo:

config.py:

    x = 0   # Default value of the 'x' configuration setting

mod.py:

    import config
    config.x = 1

main.py:

    import config
    import mod
    print config.x

Observe o uso de um único módulo também é, por definição, a implementação do Design Patterns Singleton!

### Quais são as “melhores práticas” quando fazemos uso da importação de módulos?

Em geral, não use `from modulename import *`. Ao fazê-lo, o namespace do importador é mais difícil e torna muito mais difícil para as ferramentas linters detectar nomes indefinidos.

Faça a importação de módulos na parte superior do arquivo. Isso deixa claro quais outros módulos nosso código necessita e evita dúvidas sobre por exemplo, se o nome do módulo está no escopo. Usar uma importação por linha facilita a adição e exclusão de importações de módulos, porém, usar várias importações num única linha, ocupa menos espaço da tela.

É uma boa prática importar os módulos na seguinte ordem:

1. módulos de biblioteca padrão, por exemplo: `sys`, `os`, `getopt`, `re`

2. módulos e biblioteca de terceiros (qualquer instalação feita contida no repositório de códigos na pasta site-packages) - por exemplo mx.DateTime, ZODB, PIL.Image, etc.

3. módulos desenvolvidos localmente

Only use explicit relative package imports. If you’re writing code that’s in the `package.sub.m1` module and want to import `package.sub.m2`, do not just write `import m2`, even though it’s legal. Write `from package.sub import m2` or `from . import m2` instead.

Às vezes, é necessário transferir as importações para uma função ou classe para evitar problemas com importação circular. Gordon McMillan diz:

> As importações circulares estão bem onde ambos os módulos utilizam a forma de importação “import 1”. Eles falham quando o 2º módulo quer pegar um nome do primeiro (“from module import name”) e a importação está no nível superior. Isso porque os nomes no primeiro ainda não estão disponíveis, porque o primeiro módulo está ocupado importando o 2º.

Nesse caso, se o segundo módulo for usado apenas numa função, a importação pode ser facilmente movida para dentro do escopo dessa função. No momento em que a importação for chamada, o primeiro módulo terá finalizado a inicialização e o segundo módulo poderá ser importado sem maiores complicações.

Também poderá ser necessário mover as importações para fora do nível superior do código se alguns dos módulos forem específicos de uma determinada plataforma (SO). Nesse caso, talvez nem seja possível importar todos os módulos na parte superior do arquivo. Nessas situações devemos importar os módulos que são específicos de cada plataforma antes de necessitar utilizar os mesmos.

Apenas mova as importações para um escopo local, como dentro da definição de função, se for necessário resolver algum tipo de problema, como exemplo, evitar importações circulares ou tentar reduzir o tempo de inicialização do módulo. Esta técnica é especialmente útil se muitas das importações forem desnecessárias, dependendo de como o programa é executado. Também podemos desejar mover as importações para uma função se os módulos forem usados somente nessa função. Note que carregar um módulo pela primeira vez pode ser demorado devido ao tempo de inicialização de cada módulo, no entanto, carregar um módulo várias vezes é praticamente imperceptível, tendo somente o custo de processamento de pesquisas no dicionário de nomes. Mesmo que o nome do módulo tenha saído do escopo, o módulo provavelmente estará disponível em `sys.modules`.

### Por que os valores padrão são compartilhados entre objetos?

Este tipo de erro geralmente pega programadores neófitos. Considere esta função:

    def foo(mydict={}):  # Danger: shared reference to one dict for all calls
        ... compute something ...
        mydict[key] = value
        return mydict

A primeira vez que chamares essa função, `mydict` irá conter um único item. A segunda vez, `mydict` irá conter dois itens, porque quando `foo()` começar a ser executado, `mydict` começará com um item já existente.

Muitas vezes, espera-se que ao invocar uma função seja criado novos objetos referente aos valores padrão. Isso não é o que acontecerá. Os valores padrão são criados exatamente uma vez, quando a função está sendo definida. Se esse objeto for alterado, como o dicionário neste exemplo, as chamadas subsequentes para a essa função se referirão a este objeto alterado.

Por definição, objetos imutáveis, como números, strings, tuplas e o `None`, estão protegidos de sofrerem alteração. Alterações em objetos mutáveis, como dicionários, listas e instâncias de classe, podem levar à confusão.

Por causa desse recurso, é uma boa prática de programação para evitar o uso de objetos mutáveis contendo valores padrão. Em vez disso, utilize `None` como o valor padrão e dentro da função, verifique se o parâmetro é `None` e crie uma nova lista /dicionário/ o que quer que seja. Por exemplo, escreva o seguinte código:

    def foo(mydict={}):
        ...

mas:

    def foo(mydict=None):
        if mydict is None:
            mydict = {}  # create a new dict for local namespace

Esse recurso pode ser útil. Quando tiveres uma função que consome muito tempo para calcular, uma técnica comum é armazenar em cache os parâmetros e o valor resultante de cada chamada para a função e retornar o valor em cache se o mesmo valor for solicitado novamente. Isso se chama “memoizar”, e pode ser implementado da seguinte forma:

    # Callers will never provide a third parameter for this function.
    def expensive(arg1, arg2, _cache={}):
        if (arg1, arg2) in _cache:
            return _cache[(arg1, arg2)]

        # Calculate the value
        result = ... expensive computation ...
        _cache[(arg1, arg2)] = result           # Store result in the cache
        return result

Poderias usar uma variável global contendo um dicionário ao invés do valor padrão; isso é uma questão de gosto.

### Como passar parâmetros opcionais ou parâmetros na forma de keyword de uma função a outra?

Preceda os argumentos com o uso de especificadores (asteriscos) `* `` ou ``** `` na lista de parâmetros da função; Isso faz com que os argumentos posicionais como uma tupla e os keyword arguments sejam passados como um dicionário. Poderás, também, passar esses argumentos ao invocar outra função usando ``* `` e `` **`:

    def f(x, *args, **kwargs):
        ...
        kwargs['width'] = '14.3c'
        ...
        g(x, *args, **kwargs)

In the unlikely case that you care about Python versions older than 2.0, use `apply()`:

    def f(x, *args, **kwargs):
        ...
        kwargs['width'] = '14.3c'
        ...
        apply(g, (x,)+args, kwargs)

### Qual a diferença entre argumentos e parâmetros?

Parâmetros são definidos pelos nomes que aparecem na definição da função, enquanto argumentos são os valores que serão passados para a função no momento em que esta estiver sendo invocada. Os parâmetros irão definir quais os tipos de argumentos que uma função pode receber. Por exemplo, dada a definição da função:

    def func(foo, bar=None, **kwargs):
        pass

foo, bar e kwargs são parâmetros de `func`. Dessa forma, ao invocar `func`, por exemplo:

    func(42, bar=314, extra=somevar)

os valores `42`, `314`, e `somevar` são os argumentos.

### Por que ao alterar a lista ‘y’ também altera a lista ‘x’?

Se escreveres um código como:

    >>> x = []
    >>> y = x
    >>> y.append(10)
    >>> y
    [10]
    >>> x
    [10]

Poderás estar se perguntando por que acrescentar um elemento a `y` também mudou `x`.

Há 2 fatores que produzem esse resultado, são eles:

1. As variáveis são simplesmente nomes que referem-se a objetos. Ao escrevermos `y = x` não criará uma cópia da lista – criará uma nova variável `y` que irá se referir ao mesmo objeto que `x` está se referindo. Isso significa que existe apenas um objeto (lista), e ambos nomes (variáveis) `x` e `y` estão associados ao mesmo.

2. Listas são objetos mutáveis mutable, o que significa que você pode alterar o seu conteúdo.

Após invocar para `append()`, o conteúdo do objeto mutável mudou de `[]` para `[10]`. Uma vez que ambas as variáveis referem-se ao mesmo objeto, usar qualquer um dos nomes acessará o valor modificado `[10]`.

Se por acaso, atribuímos um objeto imutável a `x`:

    >>> x = 5  # ints are immutable
    >>> y = x
    >>> x = x + 1  # 5 can't be mutated, we are creating a new object here
    >>> x
    6
    >>> y
    5

veremos que nesse caso `x` e `y` não são mais iguais. Isso ocorre porque os números inteiros são immutable, e quando fizermos `x=x+1` não estaremos mudando o int `5` e incrementando o seu valor; em vez disso, estamos criando um novo objeto (o int `6`) e associando `x` (isto é, mudando para o objeto no qual `x` se refere). Após esta tarefa, temos dois objetos (os ints `6` e `5`) e duas variáveis que referem-se a elas (`x` agora se refere a `6` mas `y` ainda refere-se a `5`).

Some operations (for example `y.append(10)` and `y.sort()`) mutate the object, whereas superficially similar operations (for example `y = y + [10]` and `sorted(y)`) create a new object. In general in Python (and in all cases in the standard library) a method that mutates an object will return `None` to help avoid getting the two types of operations confused. So if you mistakenly write `y.sort()` thinking it will give you a sorted copy of `y`, you’ll instead end up with `None`, which will likely cause your program to generate an easily diagnosed error.

However, there is one class of operations where the same operation sometimes has different behaviors with different types: the augmented assignment operators. For example, `+=` mutates lists but not tuples or ints (`a_list += [1, 2, 3]` is equivalent to `a_list.extend([1, 2, 3])` and mutates `a_list`, whereas `some_tuple += (1, 2, 3)` and `some_int += 1` create new objects).

Em outras palavras:

- Se tivermos objetos mutáveis (`list`, `dict`, `set`, etc.), podemos usar algumas operações específicas para altera-lo e todas as variáveis que se referem a ela sofreram também a mudança.

- Caso tenhamos um objeto imutável (`str`, `int`, `tuple`, etc.), todas as variáveis que se referem as mesmas sempre verão o mesmo valor, mas as operações que transformam-se nesses valores sempre retornarão novos objetos.

Se quiseres saber se duas variáveis se referem ao mesmo objeto ou não, podes usar a palavra-chave `is`, ou a função embutida `id()`.

### Como escrever uma função com parâmetros de saída (invocada por referência)?

Lembre-se de que os argumentos são passados por atribuição em Python. Uma vez que a tarefa apenas cria referências a objetos, não existe “alias” entre um nome de argumento naquele que invocado e o destinatário, portanto, não há referência de chamada por si. Podes alcançar o efeito desejado de várias maneiras.

1. Retornando um Tupla com os resultados:

       def func2(a, b):
           a = 'new-value'        # a and b are local names
           b = b + 1              # assigned to new objects
           return a, b            # return new values

       x, y = 'old-value', 99
       x, y = func2(x, y)
       print x, y                 # output: new-value 100

   Esta quase sempre é a solução mais clara.

2. Utilizando variáveis globais. Essa forma de trabalho não é segura para uso com thread e portanto, a mesma não é recomendada.

3. Pela passagem de um objeto mutável (que possa ser alterado no local)

       def func1(a):
           a[0] = 'new-value'     # 'a' references a mutable list
           a[1] = a[1] + 1        # changes a shared object

       args = ['old-value', 99]
       func1(args)
       print args[0], args[1]     # output: new-value 100

4. Pela passagem de um dicionário que seja mutável:

       def func3(args):
           args['a'] = 'new-value'     # args is a mutable dictionary
           args['b'] = args['b'] + 1   # change it in-place

       args = {'a': 'old-value', 'b': 99}
       func3(args)
       print args['a'], args['b']

5. Ou agrupando valores numa instância de classe:

       class callByRef:
           def __init__(self, **args):
               for (key, value) in args.items():
                   setattr(self, key, value)

       def func4(args):
           args.a = 'new-value'        # args is a mutable callByRef
           args.b = args.b + 1         # change object in-place

       args = callByRef(a='old-value', b=99)
       func4(args)
       print args.a, args.b

   Quase nunca existe uma boa razão para complicar isso.

A sua melhor escolha será retornar uma Tupla contendo os múltiplos resultados.

### Como fazer uma função de ordem superior em Python?

Existem duas opções: podes usar escopos aninhados ou poderás usar objetos invocáveis. Por exemplo, suponha que desejasses definir que `linear(a,b)` retorne uma função `f(x)` que calcule o valor `a*x+b`. Usando escopos aninhados, temos:

    def linear(a, b):
        def result(x):
            return a * x + b
        return result

Ou utilizando objetos invocáveis:

    class linear:

        def __init__(self, a, b):
            self.a, self.b = a, b

        def __call__(self, x):
            return self.a * x + self.b

Em ambos os casos:

    taxes = linear(0.3, 2)

dado um objeto invocável, onde `taxes(10e6) == 0.3 * 10e6 + 2`.

A abordagem do objeto invocável tem a desvantagem de que é um pouco mais lento e resulta num código ligeiramente mais longo. No entanto, note que uma coleção de callables pode compartilhar sua assinatura via herança:

    class exponential(linear):
        # __init__ inherited
        def __call__(self, x):
            return self.a * (x ** self.b)

Objetos podem encapsular o estado para vários métodos:

    class counter:

        value = 0

        def set(self, x):
            self.value = x

        def up(self):
            self.value = self.value + 1

        def down(self):
            self.value = self.value - 1

    count = counter()
    inc, dec, reset = count.up, count.down, count.set

Aqui `inc()`, `dec()` e `reset()` funcionam como funções que compartilham a mesma variável contadora.

### Como faço para copiar um objeto no Python?

Basicamente, tente utilizar a função `copy.copy()` ou a função `copy.deepcopy()` para casos gerais. Nem todos os objetos podem ser copiados, mas a maioria poderá.

Alguns objetos podem ser copiados com mais facilidade. Os dicionários têm um método `copy()`:

    newdict = olddict.copy()

As sequências podem ser copiadas através do uso de fatiamento:

    new_l = l[:]

### Como posso encontrar os métodos ou atributos de um objeto?

Para uma instância X de uma classe definida pelo usuário, `dir(x)` retorna uma lista organizada alfabeticamente dos nomes contidos, os atributos da instância e os métodos e atributos definidos por sua classe.

### Como que o meu código pode descobrir o nome de um objeto?

Generally speaking, it can’t, because objects don’t really have names. Essentially, assignment always binds a name to a value; The same is true of `def` and `class` statements, but in that case the value is a callable. Consider the following code:

    >>> class A:
    ...     pass
    ...
    >>> B = A
    >>> a = B()
    >>> b = a
    >>> print b
    <__main__.A instance at 0x16D07CC>
    >>> print a
    <__main__.A instance at 0x16D07CC>

Provavelmente, a classe tem um nome: mesmo que seja vinculada a dois nomes e invocada através do nome B, a instância criada ainda é relatada como uma instância da classe A. No entanto, é impossível dizer se o nome da instância é A ou B, uma vez que ambos os nomes estão vinculados ao mesmo valor.

De um modo geral, não deveria ser necessário que o seu código “conheça os nomes” de valores específicos. A menos que escrevas deliberadamente programas introspectivos, isso geralmente é uma indicação de que uma mudança de abordagem pode ser benéfica.

Em comp.lang.python, Fredrik Lundh deu uma excelente analogia em resposta a esta pergunta:

> The same way as you get the name of that cat you found on your porch: the cat (object) itself cannot tell you its name, and it doesn’t really care – so the only way to find out what it’s called is to ask all your neighbours (namespaces) if it’s their cat (object)…

> ….and don’t be surprised if you’ll find that it’s known by many names, or no name at all!

### O que há com a precedência do operador vírgula?

A vírgula não é um operador em Python. Considere este código:

    >>> "a" in "b", "a"
    (False, 'a')

Uma vez que a vírgula não seja um operador, mas um separador entre as expressões acima, o código será avaliado como se tivéssemos entrado:

    ("a" in "b"), "a"

não:

    "a" in ("b", "a")

The same is true of the various assignment operators (`=`, `+=` etc). They are not truly operators but syntactic delimiters in assignment statements.

### Existe um equivalente ao operador “?:” ternário do C?

Yes, this feature was added in Python 2.5. The syntax would be as follows:

    [on_true] if [expression] else [on_false]

    x, y = 50, 25

    small = x if x < y else y

For versions previous to 2.5 the answer would be ‘No’.

### Is it possible to write obfuscated one-liners in Python?

Yes. Usually this is done by nesting `lambda` within `lambda`. See the following three examples, due to Ulf Bartelt:

    # Primes < 1000
    print filter(None,map(lambda y:y*reduce(lambda x,y:x*y!=0,
    map(lambda x,y=y:y%x,range(2,int(pow(y,0.5)+1))),1),range(2,1000)))

    # First 10 Fibonacci numbers
    print map(lambda x,f=lambda x,f:(f(x-1,f)+f(x-2,f)) if x>1 else 1: f(x,f),
    range(10))

    # Mandelbrot set
    print (lambda Ru,Ro,Iu,Io,IM,Sx,Sy:reduce(lambda x,y:x+y,map(lambda y,
    Iu=Iu,Io=Io,Ru=Ru,Ro=Ro,Sy=Sy,L=lambda yc,Iu=Iu,Io=Io,Ru=Ru,Ro=Ro,i=IM,
    Sx=Sx,Sy=Sy:reduce(lambda x,y:x+y,map(lambda x,xc=Ru,yc=yc,Ru=Ru,Ro=Ro,
    i=i,Sx=Sx,F=lambda xc,yc,x,y,k,f=lambda xc,yc,x,y,k,f:(k<=0)or (x*x+y*y
    >=4.0) or 1+f(xc,yc,x*x-y*y+xc,2.0*x*y+yc,k-1,f):f(xc,yc,x,y,k,f):chr(
    64+F(Ru+x*(Ro-Ru)/Sx,yc,0,0,i)),range(Sx))):L(Iu+y*(Io-Iu)/Sy),range(Sy
    ))))(-2.1, 0.7, -1.2, 1.2, 30, 80, 24)
    #    \___ ___/  \___ ___/  |   |   |__ lines on screen
    #        V          V      |   |______ columns on screen
    #        |          |      |__________ maximum of "iterations"
    #        |          |_________________ range on y axis
    #        |____________________________ range on x axis

Não tente isso em casa, crianças!

## Números e Strings

### Como faço para especificar números inteiros hexadecimais e octal?

Para especificar um dígito no formato octal, preceda o valor octal com um zero e, em seguida, um “o” minúsculo ou maiúsculo. Por exemplo, para definir a variável “a” para o valor octal “10” (8 em decimal), digite:

    >>> a = 0o10
    >>> a
    8

Hexadecimal é bem fácil. Basta preceder o número hexadecimal com um zero e, em seguida, um “x” minúsculo ou maiúsculo. Os dígitos hexadecimais podem ser especificados em letras maiúsculas e minúsculas. Por exemplo, no interpretador Python:

    >>> a = 0xa5
    >>> a
    165
    >>> b = 0XB2
    >>> b
    178

### Por que -22 // 10 retorna -3?

É principalmente direcionado pelo desejo de que `i % j` possui o mesmo sinal que `j`. Se quiseres isso, e também se desejares:

    i == (i // j) * j + (i % j)

then integer division has to return the floor. C also requires that identity to hold, and then compilers that truncate `i // j` need to make `i % j` have the same sign as `i`.

There are few real use cases for `i % j` when `j` is negative. When `j` is positive, there are many, and in virtually all of them it’s more useful for `i % j` to be `>= 0`. If the clock says 10 now, what did it say 200 hours ago? `-190 % 12 == 2` is useful; `-190 % 12 == -10` is a bug waiting to bite.

Nota

On Python 2, `a / b` returns the same as `a // b` if `__future__.division` is not in effect. This is also known as “classic” division.

### Como faço para converter uma String em um número?

Para inteiros, use o tipo embutido `int()`, por exemplo, `int('144') == 144`. Da mesma forma, `float()` converterá para um valor do tipo ponto flutuante, por exemplo `float('144') == 144.0`.

By default, these interpret the number as decimal, so that `int('0144') == 144` and `int('0x144')` raises `ValueError`. `int(string, base)` takes the base to convert from as a second optional argument, so `int('0x144', 16) == 324`. If the base is specified as 0, the number is interpreted using Python’s rules: a leading ‘0’ indicates octal, and ‘0x’ indicates a hex number.

Do not use the built-in function `eval()` if all you need is to convert strings to numbers. `eval()` will be significantly slower and it presents a security risk: someone could pass you a Python expression that might have unwanted side effects. For example, someone could pass `__import__('os').system("rm -rf $HOME")` which would erase your home directory.

`eval()` also has the effect of interpreting numbers as Python expressions, so that e.g. `eval('09')` gives a syntax error because Python regards numbers starting with ‘0’ as octal (base 8).

### Como faço para converter um número numa string?

To convert, e.g., the number 144 to the string ‘144’, use the built-in type constructor `str()`. If you want a hexadecimal or octal representation, use the built-in functions `hex()` or `oct()`. For fancy formatting, see the Format String Syntax section, e.g. `"{:04d}".format(144)` yields `'0144'` and `"{:.3f}".format(1.0/3.0)` yields `'0.333'`. In Python 2, the division (/) operator returns the floor of the mathematical result of division if the arguments are ints or longs, but it returns a reasonable approximation of the division result if the arguments are floats or complex:

    >>> print('{:.3f}'.format(1/3))
    0.000
    >>> print('{:.3f}'.format(1.0/3))
    0.333

In Python 3, the default behaviour of the division operator (see PEP 238) has been changed but you can have the same behaviour in Python 2 if you import `division` from `__future__`:

    >>> from __future__ import division
    >>> print('{:.3f}'.format(1/3))
    0.333

You may also use the % operator on strings. See the library reference manual for details.

### Como faço para modificar uma string no lugar?

You can’t, because strings are immutable. If you need an object with this ability, try converting the string to a list or use the array module:

    >>> import io
    >>> s = "Hello, world"
    >>> a = list(s)
    >>> print a
    ['H', 'e', 'l', 'l', 'o', ',', ' ', 'w', 'o', 'r', 'l', 'd']
    >>> a[7:] = list("there!")
    >>> ''.join(a)
    'Hello, there!'

    >>> import array
    >>> a = array.array('c', s)
    >>> print a
    array('c', 'Hello, world')
    >>> a[0] = 'y'; print a
    array('c', 'yello, world')
    >>> a.tostring()
    'yello, world'

### Como faço para invocar funções/métodos através de uma String?

Existem várias técnicas.

- A melhor forma é usar um dicionário que mapeie a Strings para funções. A principal vantagem desta técnica é que as Strings não precisam combinar os nomes das funções. Esta é também a principal técnica utilizada para emular uma construção de maiúsculas e minúsculas

      def a():
          pass

      def b():
          pass

      dispatch = {'go': a, 'stop': b}  # Note lack of parens for funcs

      dispatch[get_input()]()  # Note trailing parens to call function

- Utilize a função embutida `getattr()`:

      import foo
      getattr(foo, 'bar')()

  Observe que a função `getattr()` funciona com qualquer objeto, incluindo classes, instâncias de classe, módulos e assim por diante.

  A mesma é usado em vários lugares na biblioteca padrão, como este:

      class Foo:
          def do_foo(self):
              ...

          def do_bar(self):
              ...

      f = getattr(foo_instance, 'do_' + opname)
      f()

- Utilize a função `locals()` ou a função `eval()` para resolver o nome da função

      def myFunc():
          print "hello"

      fname = "myFunc"

      f = locals()[fname]
      f()

      f = eval(fname)
      f()

  Note: Usar a função `eval()` é lento e perigoso. Se você não tiver controle absoluto sobre o conteúdo da String, alguém pode passar uma String que resulte numa função arbitrária sendo executada dentro da sua aplicação

### Existe um equivalente em Perl `chomp()` para remover linhas novas de uma String?

Starting with Python 2.2, you can use `S.rstrip("\r\n")` to remove all occurrences of any line terminator from the end of the string `S` without removing other trailing whitespace. If the string `S` represents more than one line, with several empty lines at the end, the line terminators for all the blank lines will be removed:

    >>> lines = ("line 1 \r\n"
    ...          "\r\n"
    ...          "\r\n")
    >>> lines.rstrip("\n\r")
    'line 1 '

Geralmente isso só é desejado ao ler um texto linha por linha, usando `S.rstrip()` dessa maneira funciona bem.

For older versions of Python, there are two partial substitutes:

- If you want to remove all trailing whitespace, use the `rstrip()` method of string objects. This removes all trailing whitespace, not just a single newline.

- Otherwise, if there is only one line in the string `S`, use `S.splitlines()[0]`.

### Existe uma função scanf() ou sscanf() ou algo equivalente?

Não como tal.

Para a análise de entrada simples, a abordagem mais fácil geralmente é dividir a linha em palavras delimitadas por espaços em branco usando o método `str.split()` de objetos Strings e, em seguida, converter as Strings decimais para valores numéricos usando a função `int()` ou a função `float()`. A função `split()` suporta um parâmetro “sep” opcional que é útil se a linha utilizar algo diferente de espaço em branco como separador.

Para entradas de textos mais complicadas, as expressões regulares são mais poderosas do que as funções C’s `sscanf()` e mais adequadas para essa tarefa.

### What does ‘UnicodeError: ASCII [decoding,encoding] error: ordinal not in range(128)’ mean?

This error indicates that your Python installation can handle only 7-bit ASCII strings. There are a couple ways to fix or work around the problem.

If your programs must handle data in arbitrary character set encodings, the environment the application runs in will generally identify the encoding of the data it is handing you. You need to convert the input to Unicode data using that encoding. For example, a program that handles email or web input will typically find character set encoding information in Content-Type headers. This can then be used to properly convert input data to Unicode. Assuming the string referred to by `value` is encoded as UTF-8:

    value = unicode(value, "utf-8")

will return a Unicode object. If the data is not correctly encoded as UTF-8, the above call will raise a `UnicodeError` exception.

If you only want strings converted to Unicode which have non-ASCII data, you can try converting them first assuming an ASCII encoding, and then generate Unicode objects if that fails:

    try:
        x = unicode(value, "ascii")
    except UnicodeError:
        value = unicode(value, "utf-8")
    else:
        # value was valid ASCII data
        pass

It’s possible to set a default encoding in a file called `sitecustomize.py` that’s part of the Python library. However, this isn’t recommended because changing the Python-wide default encoding may cause third-party extension modules to fail.

Note that on Windows, there is an encoding known as “mbcs”, which uses an encoding specific to your current locale. In many cases, and particularly when working with COM, this may be an appropriate default encoding to use.

## Sequencias (Tuples/Lists)

### Como faço para converter tuplas em listas?

O construtor de tipo `tuple(seq)` converte qualquer sequência (na verdade, qualquer iterável) numa tupla com os mesmos itens na mesma ordem.

Por exemplo, `tuple([1, 2, 3])` produz `(1, 2, 3)` e `tuple('abc')` produz `('a', 'b', 'c')`. Se o argumento for uma tupla, a mesma não faz uma cópia, mas retorna o mesmo objeto, por isso é barato invocar a função `tuple()` quando você não tiver certeza que determinado objeto já é uma tupla.

O construtor de tipos `list(seq)` converte qualquer sequência ou iterável em uma lista com os mesmos itens na mesma ordem. Por exemplo, `list((1, 2, 3))` produz `[1, 2, 3]` e `list('abc')` produz `['a', 'b', 'c']`. Se o argumento for uma lista, o meso fará uma cópia como em `seq[:]`.

### O que é um índice negativo?

Python sequences are indexed with positive numbers and negative numbers. For positive numbers 0 is the first index 1 is the second index and so forth. For negative indices -1 is the last index and -2 is the penultimate (next to last) index and so forth. Think of `seq[-n]` as the same as `seq[len(seq)-n]`.

Using negative indices can be very convenient. For example `S[:-1]` is all of the string except for its last character, which is useful for removing the trailing newline from a string.

### How do I iterate over a sequence in reverse order?

Use the `reversed()` built-in function, which is new in Python 2.4:

    for x in reversed(sequence):
        ...  # do something with x ...

This won’t touch your original sequence, but build a new copy with reversed order to iterate over.

With Python 2.3, you can use an extended slice syntax:

    for x in sequence[::-1]:
        ...  # do something with x ...

### How do you remove duplicates from a list?

See the Python Cookbook for a long discussion of many ways to do this:

> https://code.activestate.com/recipes/52560/

If you don’t mind reordering the list, sort it and then scan from the end of the list, deleting duplicates as you go:

    if mylist:
        mylist.sort()
        last = mylist[-1]
        for i in range(len(mylist)-2, -1, -1):
            if last == mylist[i]:
                del mylist[i]
            else:
                last = mylist[i]

If all elements of the list may be used as dictionary keys (i.e. they are all hashable) this is often faster

    d = {}
    for x in mylist:
        d[x] = 1
    mylist = list(d.keys())

In Python 2.5 and later, the following is possible instead:

    mylist = list(set(mylist))

This converts the list into a set, thereby removing duplicates, and then back into a list.

### How do you make an array in Python?

Utilize uma lista:

    ["this", 1, "is", "an", "array"]

Lists are equivalent to C or Pascal arrays in their time complexity; the primary difference is that a Python list can contain objects of many different types.

The `array` module also provides methods for creating arrays of fixed types with compact representations, but they are slower to index than lists. Also note that the Numeric extensions and others define array-like structures with various characteristics as well.

To get Lisp-style linked lists, you can emulate cons cells using tuples:

    lisp_list = ("like",  ("this",  ("example", None) ) )

If mutability is desired, you could use lists instead of tuples. Here the analogue of lisp car is `lisp_list[0]` and the analogue of cdr is `lisp_list[1]`. Only do this if you’re sure you really need to, because it’s usually a lot slower than using Python lists.

### Como faço para criar uma lista multidimensional?

Você provavelmente tentou fazer um Array multidimensional como isso:

    >>> A = [[None] * 2] * 3

This looks correct if you print it:

    >>> A
    [[None, None], [None, None], [None, None]]

Mas quando atribuíres um valor, o mesmo aparecerá em vários lugares:

    >>> A[0][0] = 5
    >>> A
    [[5, None], [5, None], [5, None]]

A razão é que replicar uma lista com `*` não cria cópias, ela apenas cria referências aos objetos existentes. O `*3` cria uma lista contendo 3 referências para a mesma lista que contém 2 itens cada. Mudanças numa linha serão mostradas em todas as linhas, o que certamente não é o que você deseja.

A abordagem sugerida é criar uma lista de comprimento desejado primeiro e, em seguida, preencher cada elemento com uma lista recém-criada:

    A = [None] * 3
    for i in range(3):
        A[i] = [None] * 2

Isso gera uma lista contendo 3 listas diferentes contendo 2 itens cadas. Você também pode usar uma list comprehension:

    w, h = 2, 3
    A = [[None] * w for i in range(h)]

Ou, você pode usar uma extensão que forneça um tipo de dados de Array; NumPy é o melhor conhecido.

### How do I apply a method to a sequence of objects?

Usando list comprehension:

    result = [obj.method() for obj in mylist]

More generically, you can try the following function:

    def method_map(objects, method, arguments):
        """method_map([a,b], "meth", (1,2)) gives [a.meth(1,2), b.meth(1,2)]"""
        nobjects = len(objects)
        methods = map(getattr, objects, [method]*nobjects)
        return map(apply, methods, [arguments]*nobjects)

### Porque a_tuple[i] += [‘item’] levanta uma exceção quando a adição funciona?

This is because of a combination of the fact that augmented assignment operators are assignment operators, and the difference between mutable and immutable objects in Python.

This discussion applies in general when augmented assignment operators are applied to elements of a tuple that point to mutable objects, but we’ll use a `list` and `+=` as our exemplar.

Se você escrever:

    >>> a_tuple = (1, 2)
    >>> a_tuple[0] += 1
    Traceback (most recent call last):
       ...
    TypeError: 'tuple' object does not support item assignment

The reason for the exception should be immediately clear: `1` is added to the object `a_tuple[0]` points to (`1`), producing the result object, `2`, but when we attempt to assign the result of the computation, `2`, to element `0` of the tuple, we get an error because we can’t change what an element of a tuple points to.

Under the covers, what this augmented assignment statement is doing is approximately this:

    >>> result = a_tuple[0] + 1
    >>> a_tuple[0] = result
    Traceback (most recent call last):
      ...
    TypeError: 'tuple' object does not support item assignment

It is the assignment part of the operation that produces the error, since a tuple is immutable.

When you write something like:

    >>> a_tuple = (['foo'], 'bar')
    >>> a_tuple[0] += ['item']
    Traceback (most recent call last):
      ...
    TypeError: 'tuple' object does not support item assignment

The exception is a bit more surprising, and even more surprising is the fact that even though there was an error, the append worked:

    >>> a_tuple[0]
    ['foo', 'item']

To see why this happens, you need to know that (a) if an object implements an `__iadd__` magic method, it gets called when the `+=` augmented assignment is executed, and its return value is what gets used in the assignment statement; and (b) for lists, `__iadd__` is equivalent to calling `extend` on the list and returning the list. That’s why we say that for lists, `+=` is a “shorthand” for `list.extend`:

    >>> a_list = []
    >>> a_list += [1]
    >>> a_list
    [1]

This is equivalent to:

    >>> result = a_list.__iadd__([1])
    >>> a_list = result

The object pointed to by a_list has been mutated, and the pointer to the mutated object is assigned back to `a_list`. The end result of the assignment is a no-op, since it is a pointer to the same object that `a_list` was previously pointing to, but the assignment still happens.

Thus, in our tuple example what is happening is equivalent to:

    >>> result = a_tuple[0].__iadd__(['item'])
    >>> a_tuple[0] = result
    Traceback (most recent call last):
      ...
    TypeError: 'tuple' object does not support item assignment

The `__iadd__` succeeds, and thus the list is extended, but even though `result` points to the same object that `a_tuple[0]` already points to, that final assignment still results in an error, because tuples are immutable.

## Dictionaries

### How can I get a dictionary to display its keys in a consistent order?

You can’t. Dictionaries store their keys in an unpredictable order, so the display order of a dictionary’s elements will be similarly unpredictable.

This can be frustrating if you want to save a printable version to a file, make some changes and then compare it with some other printed dictionary. In this case, use the `pprint` module to pretty-print the dictionary; the items will be presented in order sorted by the key.

A more complicated solution is to subclass `dict` to create a `SortedDict` class that prints itself in a predictable order. Here’s one simpleminded implementation of such a class:

    class SortedDict(dict):
        def __repr__(self):
            keys = sorted(self.keys())
            result = ("{!r}: {!r}".format(k, self[k]) for k in keys)
            return "{{{}}}".format(", ".join(result))

        __str__ = __repr__

This will work for many common situations you might encounter, though it’s far from a perfect solution. The largest flaw is that if some values in the dictionary are also dictionaries, their values won’t be presented in any particular order.

### I want to do a complicated sort: can you do a Schwartzian Transform in Python?

The technique, attributed to Randal Schwartz of the Perl community, sorts the elements of a list by a metric which maps each element to its “sort value”. In Python, use the `key` argument for the `sort()` function:

    Isorted = L[:]
    Isorted.sort(key=lambda s: int(s[10:15]))

### How can I sort one list by values from another list?

Merge them into a single list of tuples, sort the resulting list, and then pick out the element you want.

    >>> list1 = ["what", "I'm", "sorting", "by"]
    >>> list2 = ["something", "else", "to", "sort"]
    >>> pairs = zip(list1, list2)
    >>> pairs
    [('what', 'something'), ("I'm", 'else'), ('sorting', 'to'), ('by', 'sort')]
    >>> pairs.sort()
    >>> result = [ x[1] for x in pairs ]
    >>> result
    ['else', 'sort', 'to', 'something']

Uma alternativa para o último passo é:

    >>> result = []
    >>> for p in pairs: result.append(p[1])

If you find this more legible, you might prefer to use this instead of the final list comprehension. However, it is almost twice as slow for long lists. Why? First, the `append()` operation has to reallocate memory, and while it uses some tricks to avoid doing that each time, it still has to do it occasionally, and that costs quite a bit. Second, the expression “result.append” requires an extra attribute lookup, and third, there’s a speed reduction from having to make all those function calls.

## Objetos

### O que é uma classe?

A class is the particular object type created by executing a class statement. Class objects are used as templates to create instance objects, which embody both the data (attributes) and code (methods) specific to a datatype.

A class can be based on one or more other classes, called its base class(es). It then inherits the attributes and methods of its base classes. This allows an object model to be successively refined by inheritance. You might have a generic `Mailbox` class that provides basic accessor methods for a mailbox, and subclasses such as `MboxMailbox`, `MaildirMailbox`, `OutlookMailbox` that handle various specific mailbox formats.

### O que é um método?

A method is a function on some object `x` that you normally call as `x.name(arguments...)`. Methods are defined as functions inside the class definition:

    class C:
        def meth(self, arg):
            return arg * 2 + self.attribute

### O que é o self?

Self is merely a conventional name for the first argument of a method. A method defined as `meth(self, a, b, c)` should be called as `x.meth(a, b, c)` for some instance `x` of the class in which the definition occurs; the called method will think it is called as `meth(x, a, b, c)`.

Veja também Por que o ‘self’ deve ser usado explicitamente em definições de método e chamadas?.

### How do I check if an object is an instance of a given class or of a subclass of it?

Use the built-in function `isinstance(obj, cls)`. You can check if an object is an instance of any of a number of classes by providing a tuple instead of a single class, e.g. `isinstance(obj, (class1, class2, ...))`, and can also check whether an object is one of Python’s built-in types, e.g. `isinstance(obj, str)` or `isinstance(obj, (int, long, float, complex))`.

Note that most programs do not use `isinstance()` on user-defined classes very often. If you are developing the classes yourself, a more proper object-oriented style is to define methods on the classes that encapsulate a particular behaviour, instead of checking the object’s class and doing a different thing based on what class it is. For example, if you have a function that does something:

    def search(obj):
        if isinstance(obj, Mailbox):
            ...  # code to search a mailbox
        elif isinstance(obj, Document):
            ...  # code to search a document
        elif ...

A better approach is to define a `search()` method on all the classes and just call it:

    class Mailbox:
        def search(self):
            ...  # code to search a mailbox

    class Document:
        def search(self):
            ...  # code to search a document

    obj.search()

### O que é delegation?

Delegation is an object oriented technique (also called a design pattern). Let’s say you have an object `x` and want to change the behaviour of just one of its methods. You can create a new class that provides a new implementation of the method you’re interested in changing and delegates all other methods to the corresponding method of `x`.

Python programmers can easily implement delegation. For example, the following class implements a class that behaves like a file but converts all written data to uppercase:

    class UpperOut:

        def __init__(self, outfile):
            self._outfile = outfile

        def write(self, s):
            self._outfile.write(s.upper())

        def __getattr__(self, name):
            return getattr(self._outfile, name)

Here the `UpperOut` class redefines the `write()` method to convert the argument string to uppercase before calling the underlying `self.__outfile.write()` method. All other methods are delegated to the underlying `self.__outfile` object. The delegation is accomplished via the `__getattr__` method; consult the language reference for more information about controlling attribute access.

Note that for more general cases delegation can get trickier. When attributes must be set as well as retrieved, the class must define a `__setattr__()` method too, and it must do so carefully. The basic implementation of `__setattr__()` is roughly equivalent to the following:

    class X:
        ...
        def __setattr__(self, name, value):
            self.__dict__[name] = value
        ...

Most `__setattr__()` implementations must modify `self.__dict__` to store local state for self without causing an infinite recursion.

### How do I call a method defined in a base class from a derived class that overrides it?

If you’re using new-style classes, use the built-in `super()` function:

    class Derived(Base):
        def meth(self):
            super(Derived, self).meth()

If you’re using classic classes: For a class definition such as `class Derived(Base): ...` you can call method `meth()` defined in `Base` (or one of `Base`’s base classes) as `Base.meth(self, arguments...)`. Here, `Base.meth` is an unbound method, so you need to provide the `self` argument.

### How can I organize my code to make it easier to change the base class?

You could define an alias for the base class, assign the real base class to it before your class definition, and use the alias throughout your class. Then all you have to change is the value assigned to the alias. Incidentally, this trick is also handy if you want to decide dynamically (e.g. depending on availability of resources) which base class to use. Example:

    BaseAlias = <real base class>

    class Derived(BaseAlias):
        def meth(self):
            BaseAlias.meth(self)
            ...

### How do I create static class data and static class methods?

Both static data and static methods (in the sense of C++ or Java) are supported in Python.

For static data, simply define a class attribute. To assign a new value to the attribute, you have to explicitly use the class name in the assignment:

    class C:
        count = 0   # number of times C.__init__ called

        def __init__(self):
            C.count = C.count + 1

        def getcount(self):
            return C.count  # or return self.count

`c.count` also refers to `C.count` for any `c` such that `isinstance(c, C)` holds, unless overridden by `c` itself or by some class on the base-class search path from `c.__class__` back to `C`.

Caution: within a method of C, an assignment like `self.count = 42` creates a new and unrelated instance named “count” in `self`’s own dict. Rebinding of a class-static data name must always specify the class whether inside a method or not:

    C.count = 314

Static methods are possible since Python 2.2:

    class C:
        def static(arg1, arg2, arg3):
            # No 'self' parameter!
            ...
        static = staticmethod(static)

With Python 2.4’s decorators, this can also be written as

    class C:
        @staticmethod
        def static(arg1, arg2, arg3):
            # No 'self' parameter!
            ...

However, a far more straightforward way to get the effect of a static method is via a simple module-level function:

    def getcount():
        return C.count

If your code is structured so as to define one class (or tightly related class hierarchy) per module, this supplies the desired encapsulation.

### How can I overload constructors (or methods) in Python?

This answer actually applies to all methods, but the question usually comes up first in the context of constructors.

Em C++ escreveríamos

    class C {
        C() { cout << "No arguments\n"; }
        C(int i) { cout << "Argument is " << i << "\n"; }
    }

In Python you have to write a single constructor that catches all cases using default arguments. For example:

    class C:
        def __init__(self, i=None):
            if i is None:
                print "No arguments"
            else:
                print "Argument is", i

Isso não é inteiramente equivalente, mas já está bem próximo.

Você também pode tentar uma lista de argumentos de comprimento variável, por exemplo:

    def __init__(self, *args):
        ...

A mesma abordagem funciona para todas as definições de métodos.

### Eu tentei usar __spam e recebi um erro sobre _SomeClassName__spam.

Variable names with double leading underscores are “mangled” to provide a simple but effective way to define class private variables. Any identifier of the form `__spam` (at least two leading underscores, at most one trailing underscore) is textually replaced with `_classname__spam`, where `classname` is the current class name with any leading underscores stripped.

This doesn’t guarantee privacy: an outside user can still deliberately access the “_classname__spam” attribute, and private values are visible in the object’s `__dict__`. Many Python programmers never bother to use private variable names at all.

### My class defines __del__ but it is not called when I delete the object.

Há várias razões possíveis para isto.

The del statement does not necessarily call `__del__()` – it simply decrements the object’s reference count, and if this reaches zero `__del__()` is called.

If your data structures contain circular links (e.g. a tree where each child has a parent reference and each parent has a list of children) the reference counts will never go back to zero. Once in a while Python runs an algorithm to detect such cycles, but the garbage collector might run some time after the last reference to your data structure vanishes, so your `__del__()` method may be called at an inconvenient and random time. This is inconvenient if you’re trying to reproduce a problem. Worse, the order in which object’s `__del__()` methods are executed is arbitrary. You can run `gc.collect()` to force a collection, but there are pathological cases where objects will never be collected.

Despite the cycle collector, it’s still a good idea to define an explicit `close()` method on objects to be called whenever you’re done with them. The `close()` method can then remove attributes that refer to subobjecs. Don’t call `__del__()` directly – `__del__()` should call `close()` and `close()` should make sure that it can be called more than once for the same object.

Another way to avoid cyclical references is to use the `weakref` module, which allows you to point to objects without incrementing their reference count. Tree data structures, for instance, should use weak references for their parent and sibling references (if they need them!).

If the object has ever been a local variable in a function that caught an expression in an except clause, chances are that a reference to the object still exists in that function’s stack frame as contained in the stack trace. Normally, calling `sys.exc_clear()` will take care of this by clearing the last recorded exception.

Finally, if your `__del__()` method raises an exception, a warning message is printed to `sys.stderr`.

### How do I get a list of all instances of a given class?

Python does not keep track of all instances of a class (or of a built-in type). You can program the class’s constructor to keep track of all instances by keeping a list of weak references to each instance.

### Why does the result of `id()` appear to be not unique?

The `id()` builtin returns an integer that is guaranteed to be unique during the lifetime of the object. Since in CPython, this is the object’s memory address, it happens frequently that after an object is deleted from memory, the next freshly created object is allocated at the same position in memory. This is illustrated by this example:

    >>> id(1000)
    13901272
    >>> id(2000)
    13901272

The two ids belong to different integer objects that are created before, and deleted immediately after execution of the `id()` call. To be sure that objects whose id you want to examine are still alive, create another reference to the object:

    >>> a = 1000; b = 2000
    >>> id(a)
    13901272
    >>> id(b)
    13891296

## Módulos

### Como faço para criar um arquivo .pyc?

When a module is imported for the first time (or when the source is more recent than the current compiled file) a `.pyc` file containing the compiled code should be created in the same directory as the `.py` file.

One reason that a `.pyc` file may not be created is permissions problems with the directory. This can happen, for example, if you develop as one user but run as another, such as if you are testing with a web server. Creation of a .pyc file is automatic if you’re importing a module and Python has the ability (permissions, free space, etc…) to write the compiled module back to the directory.

Running Python on a top level script is not considered an import and no `.pyc` will be created. For example, if you have a top-level module `foo.py` that imports another module `xyz.py`, when you run `foo`, `xyz.pyc` will be created since `xyz` is imported, but no `foo.pyc` file will be created since `foo.py` isn’t being imported.

If you need to create `foo.pyc` – that is, to create a `.pyc` file for a module that is not imported – you can, using the `py_compile` and `compileall` modules.

The `py_compile` module can manually compile any module. One way is to use the `compile()` function in that module interactively:

    >>> import py_compile
    >>> py_compile.compile('foo.py')

This will write the `.pyc` to the same location as `foo.py` (or you can override that with the optional parameter `cfile`).

You can also automatically compile all files in a directory or directories using the `compileall` module. You can do it from the shell prompt by running `compileall.py` and providing the path of a directory containing Python files to compile:

    python -m compileall .

### Como encontro o nome do módulo atual?

A module can find out its own module name by looking at the predefined global variable `__name__`. If this has the value `'__main__'`, the program is running as a script. Many modules that are usually used by importing them also provide a command-line interface or a self-test, and only execute this code after checking `__name__`:

    def main():
        print 'Running test...'
        ...

    if __name__ == '__main__':
        main()

### How can I have modules that mutually import each other?

Suponha que tenhas os seguintes módulos:

foo.py:

    from bar import bar_var
    foo_var = 1

bar.py:

    from foo import foo_var
    bar_var = 2

The problem is that the interpreter will perform the following steps:

- main imports foo

- Os globais vazios para foo são criados

- foo é compilado e começa a executar

- foo imports bar

- Empty globals for bar are created

- bar is compiled and starts executing

- bar imports foo (which is a no-op since there already is a module named foo)

- bar.foo_var = foo.foo_var

The last step fails, because Python isn’t done with interpreting `foo` yet and the global symbol dictionary for `foo` is still empty.

The same thing happens when you use `import foo`, and then try to access `foo.foo_var` in global code.

There are (at least) three possible workarounds for this problem.

Guido van Rossum recommends avoiding all uses of `from <module> import ...`, and placing all code inside functions. Initializations of global variables and class variables should use constants or built-in functions only. This means everything from an imported module is referenced as `<module>.<name>`.

Jim Roskind suggests performing steps in the following order in each module:

- exports (globals, functions, and classes that don’t need imported base classes)

- Declaração `import`

- active code (including globals that are initialized from imported values).

van Rossum doesn’t like this approach much because the imports appear in a strange place, but it does work.

Matthias Urlichs recommends restructuring your code so that the recursive import is not necessary in the first place.

These solutions are not mutually exclusive.

### __import__(‘x.y.z’) returns <module ‘x’>; how do I get z?

Consider using the convenience function `import_module()` from `importlib` instead:

    z = importlib.import_module('x.y.z')

### When I edit an imported module and reimport it, the changes don’t show up. Why does this happen?

For reasons of efficiency as well as consistency, Python only reads the module file on the first time a module is imported. If it didn’t, in a program consisting of many modules where each one imports the same basic module, the basic module would be parsed and re-parsed many times. To force rereading of a changed module, do this:

    import modname
    reload(modname)

Warning: this technique is not 100% fool-proof. In particular, modules containing statements like

    from modname import some_objects

will continue to work with the old version of the imported objects. If the module contains class definitions, existing class instances will not be updated to use the new class definition. This can result in the following paradoxical behaviour:

    >>> import cls
    >>> c = cls.C()                # Create an instance of C
    >>> reload(cls)
    <module 'cls' from 'cls.pyc'>
    >>> isinstance(c, cls.C)       # isinstance is false?!?
    False

The nature of the problem is made clear if you print out the class objects:

    >>> c.__class__
    <class cls.C at 0x7352a0>
    >>> cls.C
    <class cls.C at 0x4198d0>