# FAQ sobre programação

## Perguntas gerais

### Existe um depurador a nível de código-fonte que possua pontos de interrupção (breakpoints), single-stepping, etc.?

Sim.

Vários depuradores para Python estão descritos abaixo, e a função embutida `breakpoint()` permite que você caia em qualquer um desses pontos.

O módulo pdb é um depurador em modo Console simples, mas adequado, para o Python. Faz parte da biblioteca padrão do Python e está documentado no `manual de referencia da biblioteca`. Você também pode construir do seu próprio depurador usando o código do pdb como um exemplo.

O IDLE é um ambiente interativo de desenvolvimento que faz parte da distribuição padrão do Python (normalmente acessível como Tools/scripts/idle3), e inclui um depurador gráfico.

O PythonWin é uma IDE feita para o Python que inclui um depurador gráfico baseado no pdb. O depurador do PythonWin colore 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 pywin32 e como parte da distribuição ActivePython.

Eric é uma IDE construída com PyQt e o componente de edição Scintilla.

trepan3k é um depurador similar ao gdb.

Visual Studio Code é uma IDE com ferramentas de depuração integrada com softwares de controle de versão.

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

- Wing IDE

- Komodo IDE

- PyCharm

### Existem ferramentas para ajudar a encontrar bugs ou fazer análise estática de desempenho?

Sim.

Pylint e Pyflakes fazem verificações básicas que te ajudarão a encontrar erros mais cedo.

Verificadores de tipo estático como Mypy, Pyre e Pytype conseguem verificar dicas de tipo em código-fonte Python.

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

Você não precisa possuir a capacidade de compilar o código Python para C se o que deseja 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 ao binário do Python para produzir um único executável.

Uma delas é usar a ferramenta freeze, que está incluída na árvore de código-fonte Python como Tools/freeze. Ela converte o bytecode de Python em vetores de C. Com um compilador de C, você consegue incorporar todos os seus módulos em um novo programa, que é então vinculado aos módulos-padrão de Python.

A freeze trabalha percorrendo seu código recursivamente, procurando por instruções de importação (ambas as formas), e procurando por módulos tanto no caminho padrão do Python, quanto por módulos embutidos no diretório fonte. Ela então transforma o bytecode de módulos Python em código C (inicializadores de vetor que podem ser transformados em objetos código usando o módulo marshal), e depois cria um arquivo de configurações personalizado que só contém os módulos embutidos usados no programa. A ferramenta então compila os códigos C e os vincula como o resto do interpretador Python, formando um binário autônomo que funciona exatamente como seu script.

Os pacotes a seguir podem ajudar com a criação dos executáveis do console e da GUI:

- Nuitka (Multiplataforma)

- PyInstaller (Multiplataforma)

- PyOxidizer (Multiplataforma)

- cx_Freeze (Multiplataforma)

- py2app (somente macOS)

- py2exe (somente Windows)

### 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 você pode acessar a sua documentação em PEP 8.

## Núcleo da linguagem

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

Pode ser uma surpresa obter a exceção `UnboundLocalError` em um código previamente funcional quando adicionamos uma instrução 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

resulta em uma `UnboundLocalError`:

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

Isso acontece porque, quando atribuímos um valor a uma variável em determinado escopo, essa variável torna-se local desse escopo, acabando por esconder qualquer outra variável de mesmo nome no escopo externo. Como a última instrução em foo atribui um novo valor a `x`, o interpretador a reconhece como uma variável local. Consequentemente, quando o `print(x)` anterior tentar exibir a variável local não inicializada, um erro aparece.

No exemplo acima, podemos acessar a variável do escopo externo declarando-a como global:

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

Esta declaração explícita é necessária para lembrarmos que estamos modificando o valor da variável no escopo externo (ao contrário da situação superficialmente análoga com variáveis de classe e instância):

    >>> print(x)
    11

Podemos fazer algo parecido num escopo aninhado usando a palavra reservada `nonlocal`:

    >>> def foo():
    ...    x = 10
    ...    def bar():
    ...        nonlocal x
    ...        print(x)
    ...        x += 1
    ...    bar()
    ...    print(x)
    ...
    >>> foo()
    10
    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, presume-se que a mesma seja local, a menos que seja explicitamente declarada como global.

Embora um pouco surpreendente no início, um momento de consideração explica isso. Por um lado, exigir `global` para variáveis atribuídas fornece uma barreira contra efeitos colaterais indesejados. Por outro lado, se `global` fosse necessário para todas as referências globais, você estaria usando `global` o tempo todo. Você teria que declarar como global todas as referências a uma função embutida ou a um componente de um módulo importado. Essa desordem anularia a utilidade da declaração de `global` para identificar efeitos colaterais.

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

Suponha que se utilize um laço 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`. Você pensar que, quando invocado, os mesmos retornam, respectivamente, `0`, `1`, `4`, `9`, e `16`. No entanto, quando realmente tentar, vai ver que todos retornam `16`:

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

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

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

Para evitar isso, é necessário 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 é calculada quando o lambda é definido para que ele tenha o mesmo valor que `x` tem nesse ponto no laço. 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)

Note que usar um módulo também é a base para a implementação do padrão de projeto Singleton, pela mesma razão.

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

Em geral, não use `from nomemódulo import *`. Isso desorganiza o espaço de nomes do importador e torna muito mais difícil para as ferramentas de análise estática detectarem 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 da biblioteca padrão – por exemplo: `sys`, `os`, `argparse` e `re`

2. módulos de biblioteca de terceiros (qualquer instalação feita contida no repositório de códigos na pasta site-packages) – por exemplo: `dateutil`, `requests` e `PIL.Image`

3. módulos desenvolvidos localmente

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

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

Na primeira vez que chamar essa função, `meudict` vai conter um único item. Na segunda vez, `meudict` vai conter dois itens porque, quando `foo()` começar a ser executado, `meudict` começará com um item já existente.

Muitas vezes, espera-se que ao invocar uma função sejam criados novos objetos referente aos valores padrão. Isso não é o que acontece. 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 ou 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 se tem 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 can only provide two parameters and optionally pass _cache by keyword
    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

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

### Como passo parâmetros opcionais ou parâmetros nomeados de uma função para outra?

Colete os argumentos usando os especificadores `*` ou `**` na lista de parâmetros da função. Isso faz com que os argumentos posicionais como tupla e os argumentos nomeados sejam passados como um dicionário. Você pode, também, passar esses argumentos ao invocar outra função usando `*` e `**`:

    def f(x, *args, **kwargs):
        ...
        kwargs['width'] = '14.3c'
        ...
        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 `algumvalor` são os argumentos.

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

Se você escreveu um código como:

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

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

Há dois fatores que produzem esse resultado:

1. As variáveis são simplesmente nomes que referem-se a objetos. Usar `y = x` não cria uma cópia da lista. Isso cria uma nova variável `y` que faz referência ao mesmo objeto ao qual `x` está se referindo. Isso significa que existe apenas um objeto (a lista) e que ambos `x` e `y` fazem referência a ele.

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

Após a chamada 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

podemos ver que nesse caso `x` e `y` não são mais iguais. Isso ocorre porque os números inteiros são imutáveis, e quando fazemos `x = x + 1` não estamos mudando o int `5` e incrementando o seu valor. Em vez disso, estamos criando um novo objeto (o int `6`) e atribuindo-o a `x` (isto é, mudando para o objeto no qual `x` se refere). Após esta atribuição, 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`).

Algumas operações (por exemplo, `y.append(10)` e `y.sort()`) alteram o objeto, enquanto operações superficialmente semelhantes (por exemplo, `y = y + [10]` e `sorted(y)`) criam um novo objeto. Em geral, em Python (e em todos os casos na biblioteca padrão) um método que causa mutação em um objeto retornará `None` para ajudar a evitar confundir os dois tipos de operações. Portanto, se você escrever por engano `y.sort()` pensando que lhe dará uma cópia ordenada de `y`, você terminará com `None`, o que provavelmente fará com que seu programa gere um erro facilmente diagnosticado.

No entanto, há uma classe de operações em que a mesma operação às vezes tem comportamentos diferentes com tipos diferentes: os operadores de atribuição aumentada. Por exemplo, `+=` transforma listas, mas não tuplas ou ints (`uma_lista += [1, 2, 3]` equivale a `uma_lista.extend([1, 2, 3])` a transforma `uma_lista`, sendo que `alguma_tupla += (1, 2, 3)` e `algum_int += 1` cria novos objetos).

Em outras palavras:

- Se tivermos um objeto mutável (`list`, `dict`, `set`, etc.), podemos usar algumas operações específicas para alterá-lo e todas as variáveis que fazem referência a ele verão também a mudança.

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

Caso queira saber se duas variáveis fazem referência ao mesmo objeto ou não, pode-se usar o operador `is` ou a função embutida `id()`.

### Como escrevo uma função com parâmetros de saída (chamada por referência)?

Lembre-se de que os argumentos são passados por atribuição em Python. Uma vez que a atribuição apenas cria referências a objetos, não existe apelido entre um nome de argumento no chamador e no chamado e, portanto, não há referência de chamada por si. É possível alcançar o efeito desejado de várias maneiras.

1. Retornando um tupla com os resultados:

       >>> def func1(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
       >>> func1(x, y)
       ('new-value', 100)

   Esta é quase sempre a solução mais clara.

2. Utilizando variáveis globais. Essa forma não é segura para thread e, portanto, não é recomendada.

3. Pela passagem de um objeto mutável (que possa ser alterado internamente):

       >>> def func2(a):
       ...     a[0] = 'new-value'     # 'a' references a mutable list
       ...     a[1] = a[1] + 1        # changes a shared object
       ...
       >>> args = ['old-value', 99]
       >>> func2(args)
       >>> args
       ['new-value', 100]

4. Pela passagem de um dicionário que sofra mutação:

       >>> 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)
       >>> args
       {'a': 'new-value', 'b': 100}

5. Ou agrupando valores numa instância de classe:

       >>> class Namespace:
       ...     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 Namespace
       ...     args.b = args.b + 1         # change object in-place
       ...
       >>> args = Namespace(a='old-value', b=99)
       >>> func4(args)
       >>> vars(args)
       {'a': 'new-value', 'b': 100}

   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: pode-se usar escopos aninhados ou usar objetos chamáveis. Por exemplo, suponha que queira definir `linear(a,b)`, o qual retorna uma função `f(x)` que calcula o valor `a*x+b`. Usando escopos aninhados, temos:

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

Ou utilizando um objeto chamável:

    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)

resulta em um objeto chamável, onde `taxes(10e6) == 0.3 * 10e6 + 2`.

A abordagem do objeto chamável tem a desvantagem de que é um pouco mais lenta e resulta num código ligeiramente mais longo. No entanto, note que uma coleção de chamáveis 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?

De um modo geral, não pode, porque os objetos realmente não têm nomes. Essencialmente, a atribuição sempre liga um nome a um valor; o mesmo é verdade para as instruções `def` e `class`, mas nesse caso o valor é um chamável. Considere o seguinte código:

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

> Da mesma forma que você pega o nome daquele gato que encontrou na sua varanda: o próprio gato (objeto) não pode lhe dizer o seu nome, e ele realmente não se importa – então, a única maneira de descobrir como ele se chama é perguntar a todos os seus vizinhos (espaços de nomes) se é o gato deles (objeto)…

> ….e não fique surpreso se você descobrir que é conhecido por muitos nomes, ou até mesmo nenhum nome.

### 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")

O mesmo é verdade para as várias operações de atribuição (`=`, `+=` etc). Eles não são operadores de verdade mas delimitadores sintáticos em instruções de atribuição.

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

Sim, existe. A sintaxe é a seguinte:

    [on_true] if [expression] else [on_false]

    x, y = 50, 25
    small = x if x < y else y

Antes que essa sintaxe fosse introduzida no Python 2.5, uma expressão comum era usar operadores lógicos:

    [expression] and [on_true] or [on_false]

No entanto, essa forma não é segura, pois pode dar resultados inesperados quando quando_verdadeiro tiver um valor booleano falso. Portanto, é sempre melhor usar a forma `... if ... else ...`.

### É possível escrever instruções de uma só linha ofuscadas em Python?

Sim. Normalmente, isso é feito aninhando `lambda` dentro de `lambda`. Veja os três exemplos a seguir, ligeiramente adaptados de Ulf Bartelt:

    from functools import reduce

    # Primes < 1000
    print(list(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(list(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+'\n'+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!

### O que a barra(/) na lista de parâmetros de uma função significa?

Uma barra na lista de argumentos de uma função indica que os parâmetros anteriores a ela são somente-posicionais. Os parâmetros somente-posicionais são aqueles que não têm nome utilizável externamente. Ao chamar uma função que aceita parâmetros somente-posicionais, os argumentos são mapeados para parâmetros com base apenas em sua posição. Por exemplo, `divmod()` é uma função que aceita parâmetros somente-posicionais. Sua documentação tem esta forma:

    >>> help(divmod)
    Help on built-in function divmod in module builtins:

    divmod(x, y, /)
        Return the tuple (x//y, x%y).  Invariant: div*y + mod == x.

A barra no final da lista de parâmetros significa que ambos os parâmetros são somente-posicionais. Assim, chamar `divmod()` com argumentos nomeados levaria a um erro:

    >>> divmod(x=3, y=4)
    Traceback (most recent call last):
      File "<stdin>", line 1, in <module>
    TypeError: divmod() takes no keyword arguments

## Números e strings

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

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?

Esta dúvida é primariamente direcionado pelo desejo de que `i % j` tenha o mesmo sinal que `j`. Se quiser isso, e também quiser:

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

então a divisão inteira deve retornar o piso. C também requer que essa identidade seja mantida, e então os compiladores que truncarem `i // j` precisam fazer com que `i % j` tenham o mesmo sinal que `i`.

Existem poucos casos de uso reais para `i % j` quando `j` é negativo. Quando `j` é positivo, existem muitos, e em virtualmente todos eles é mais útil para `i % j` ser `>= 0`. Se o relógio marca 10 agora, o que dizia há 200 horas? `-190 % 12 == 2` é útil, enquanto `-190 % 12 == -10` é um bug esperando para morder.

### Como obtenho um atributo de um literal int em vez de SyntaxError?

Tentar obter um atributo de um literal `int` da maneira normal retorna um `SyntaxError` porque o ponto é visto como um ponto decimal:

    >>> 1.__class__
      File "<stdin>", line 1
      1.__class__
       ^
    SyntaxError: invalid decimal literal

A solução é separar o literal do ponto com um espaço ou parênteses.

    >>> 1 .__class__
    <class 'int'>
    >>> (1).__class__
    <class 'int'>

### 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`.

Por padrão, eles interpretam o número como decimal, de modo que `int('0144') == 144` é verdadeiro e `int('0x144')` levanta `ValueError`. `int(string, base)` toma a base para converter como um segundo argumento opcional, então `int( '0x144', 16) == 324`. Se a base for especificada como 0, o número é interpretado usando as regras do Python: um “0o” à esquerda indica octal e “0x” indica um número hexadecimal.

Não use a função embutida `eval()` se tudo que você precisa é converter strings em números. `eval()` será significativamente mais lento e apresenta um risco de segurança: alguém pode passar a você uma expressão Python que pode ter efeitos colaterais indesejados. Por exemplo, alguém poderia passar `__import__('os').system("rm -rf $HOME")` que apagaria seu diretório pessoal.

`eval()` também tem o efeito de interpretar números como expressões Python, de forma que, por exemplo, `eval('09')` resulta em um erro de sintaxe porque Python não permite ‘0’ inicial em um número decimal (exceto ‘0’).

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

Para converter, por exemplo, o número `144` para a string `'144'`, use o construtor do tipo embutido `str()`. Caso queira uma representação hexadecimal ou octal, use as funções embutidas `hex()` ou `oct()`. Para a formatação sofisticada, veja as seções Literais de strings formatadas e Sintaxe das strings de formato, por exemplo, `"{:04d}".format(144)` produz `'0144'` e `"{:.3f}".format(1.0/3.0)` produz `'0.333'`.

### Como faço para modificar uma string internamente?

Você não pode fazer isso porque as strings são objetos imutáveis. Na maioria das situações, você simplesmente deve construir uma nova string a partir das várias partes das quais deseja montá-la. No entanto, caso precise de um objeto com a capacidade de modificar dados Unicode internamente, tente usar a classe `io.StringIO` ou o módulo `array`:

    >>> import io
    >>> s = "Hello, world"
    >>> sio = io.StringIO(s)
    >>> sio.getvalue()
    'Hello, world'
    >>> sio.seek(7)
    7
    >>> sio.write("there!")
    6
    >>> sio.getvalue()
    'Hello, there!'

    >>> import array
    >>> a = array.array('u', s)
    >>> print(a)
    array('u', 'Hello, world')
    >>> a[0] = 'y'
    >>> print(a)
    array('u', 'yello, world')
    >>> a.tounicode()
    'yello, world'

### Como faço para invocar funções/métodos através de strings?

Existem várias técnicas.

- A melhor forma é usar um dicionário que mapeie strings para funções. A principal vantagem desta técnica é que estas strings não precisam corresponder aos nomes das funções. Esta é também a principal técnica utilizada para emular uma construção de instrução estilo case:

      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

- Usar 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()

- Use `locals()` para determinar o nome da função:

      def myFunc():
          print("hello")

      fname = "myFunc"

      f = locals()[fname]
      f()

### Existe um equivalente em Perl chomp() para remover linhas novas ao final de strings?

Pode-se utilizar `S.rstrip("\r\n")` para remover todas as ocorrência de qualquer terminador de linha que esteja no final da string `S` sem remover os espaços em branco. Se a string `S` representar mais de uma linha, contendo várias linhas vazias no final, os terminadores de linha de todas linhas em branco serão removidos:

    >>> 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.

### 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()` aceita um parâmetro “sep” opcional que é útil se a linha utilizar algo diferente de espaço em branco como separador.

Para análise de entradas de textos mais complicadas, as expressões regulares são mais poderosas do que a `sscanf` do C e mais adequadas para essa tarefa.

### O que significa o erro ‘UnicodeDecodeError’ ou ‘UnicodeEncodeError’?

Consulte Unicode.

### Posso terminar uma string bruta com um número ímpar de contrabarras?

Uma string bruta terminando com um número ímpar de contrabarras vai escapar as aspas da string:

    >>> r'C:\this\will\not\work\'
      File "<stdin>", line 1
        r'C:\this\will\not\work\'
             ^
    SyntaxError: unterminated string literal (detected at line 1)

Há várias soluções alternativas para isso. Uma delas é usar strings regulares e duplicar as contrabarras:

    >>> 'C:\\this\\will\\work\\'
    'C:\\this\\will\\work\\'

Outra é concatenar uma string regular contendo uma contrabarra de escape à string bruta:

    >>> r'C:\this\will\work' '\\'
    'C:\\this\\will\\work\\'

Também é possível usar `os.path.join()` para acrescentar uma contrabarra no Windows:

    >>> os.path.join(r'C:\this\will\work', '')
    'C:\\this\\will\\work\\'

Note que, embora uma contrabarra vai “escapar” uma aspa para fins de determinar onde a string bruta termina, nenhum escape ocorre ao interpretar o valor da string bruta. Ou seja, a contrabarra permanece presente no valor da string bruta:

    >>> r'backslash\'preserved'
    "backslash\\'preserved"

Veja também a especificação na referência da linguagem.

## Desempenho

### Meu programa está muito lento. Como faço para melhorar o desempenho?

Isso geralmente é algo difícil de conseguir. Primeiro, aqui está uma lista de situações que devemos lembrar para melhorar o desempenho da nossa aplicação antes de buscarmos outras soluções:

- As características da desempenho podem variar conforme a implementação do Python. Esse FAQ se concentra no CPython.

- O comportamento pode variar em cada sistemas operacionais, especialmente quando estivermos tratando de E/S ou multi-threading.

- Sempre devemos encontrar os hot spots em nosso programa antes de tentar otimizar qualquer código (veja o módulo `profile`).

- Escrever scripts de benchmark permitirá iterar rapidamente buscando melhorias (veja o módulo `timeit`).

- É altamente recomendável ter boa cobertura de código (através de testes de unidade ou qualquer outra técnica) antes de potencialmente apresentar regressões escondidas em otimizações sofisticadas.

Dito isto, existem muitos truques para acelerar nossos códigos Python. Aqui estão alguns dos principais tópicos e que geralmente ajudam a atingir níveis de desempenho aceitáveis:

- Fazer seus algoritmos rápidos (ou mudando para mais rápidos) podem produzir benefícios maiores que tentar encaixar várias micro-otimizações no seu código.

- Usar as estruturas de dados corretas. Estude a documentação para Tipos embutidos e o módulo `collections`.

- Quando a biblioteca padrão fornecer um tipo primitivo para fazer algo, é provável (embora não garantido) que isso seja mais rápido do que qualquer alternativa que possa surgir. Isso geralmente é verdade para os tipos primitivos escritos em C, como os embutidos e alguns tipos de extensão. Por exemplo, certifique-se de usar o método embutido `list.sort()` ou a função relacionada `sorted()` para fazer a ordenação (e veja HowTo - Ordenação para exemplos de uso moderadamente avançado).

- As abstrações tendem a criar indireções e forçar o interpretador a trabalhar mais. Se os níveis de indireção superarem a quantidade de trabalho útil feito, seu programa ficará mais lento. Você deve evitar a abstração excessiva, especialmente sob a forma de pequenas funções ou métodos (que também são muitas vezes prejudiciais à legibilidade).

Se você atingiu o limite do que Python puro pode permitir, existem ferramentas para levá-lo mais longe. Por exemplo, o Cython pode compilar uma versão ligeiramente modificada do código Python numa extensão C e pode ser usado em muitas plataformas diferentes. O Cython pode tirar proveito da compilação (e anotações tipo opcional) para tornar o seu código significativamente mais rápido do que quando interpretado. Se você está confiante em suas habilidades de programação C, também pode escrever um módulo de extensão de C.

Ver também

A página wiki dedicada a dicas de desempenho.

### Qual é a maneira mais eficiente de concatenar muitas strings?

Objetos das classes `str` e `bytes` são imutáveis e, portanto, concatenar muitas strings é ineficiente, pois cada concatenação criará um novo objeto. No caso geral, o custo total do tempo de execução é quadrático no comprimento total da string.

Para juntar vários objetos `str`, a linguagem recomendada colocá-los numa lista e invocar o método `str.join()`:

    chunks = []
    for s in my_strings:
        chunks.append(s)
    result = ''.join(chunks)

(outra forma razoavelmente eficiente é usar a classe `io.StringIO`)

Para juntar vários objetos `bytes`, a forma recomendada é estender uma classe `bytearray` usando a concatenação local (com o operador `+=`):

    result = bytearray()
    for b in my_bytes_objects:
        result += b

## Sequencias (Tuplas/Listas)

### 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?

Sequências em Python são indexadas com números positivos e números negativos. Para números positivos, 0 é o índice do primeiro elemento, 1 é o índice do segundo elemento e assim por diante. Para números negativos, -1 é índice do último elemento e -2 é o penúltimo (anterior ao último) índice e assim por diante. Pense em `seq[-n]` como o mesmo que `seq[len(seq)-n]`.

Usar índices negativos pode ser muito conveniente. Por exemplo, `S[:-1]` é a string inteira exceto pelo seu último caractere, o que é útil para remover o caractere de nova linha no final de uma string.

### Como que eu itero uma sequência na ordem inversa?

Use a função embutida `reversed()`:

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

Isso não vai alterar sua sequência original, mas construir uma nova cópia com a ordem inversa para iteração.

### Como que removo itens duplicados de uma lista?

Veja o Python Cookbook para uma longa discussão de várias formas de fazer isso:

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

Se você não se importar em reordenar a lista, ordene-a e depois examine a partir do final da lista, excluindo duplicatas conforme avança:

    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]

Se todos os elementos da lista podem ser usados como chaves de conjunto (isto é, eles são todos hasheáveis) isso é muitas vezes mais rápido

    mylist = list(set(mylist))

Isso converte a lista em um conjunto, deste modo removendo itens duplicados, e depois de volta em uma lista.

### Como remover múltiplos itens de uma lista?

Assim como para remover valores duplicados, explicitamente iterar em uma lista reversa com uma condição de remoção é uma possibilidade. Contudo, é mais fácil e rápido usar substituição de fatias com um iteração reversa implícita ou explícita. Aqui estão três variações.:

    mylist[:] = filter(keep_function, mylist)
    mylist[:] = (x for x in mylist if keep_condition)
    mylist[:] = [x for x in mylist if keep_condition]

A compreensão de lista pode ser a mais rápida.

### Como fazer um vetor em Python?

Utilize uma lista:

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

Listas são equivalentes aos vetores de C ou Pascal em termos de complexidade de tempo; a diferença primária é que uma lista em Python pode conter objetos de tipos diferentes.

O módulo `array` também provê métodos para criar vetores de tipos fixos com representações compactas, mas eles são mais lentos para indexar que listas. Observe também que NumPy e outros pacotes de terceiros definem estruturas semelhantes a arrays com várias características.

Para obter listas ligadas no estilo Lisp, você pode emular células cons usando tuplas:

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

Se mutabilidade é desejada, você pode usar listas no lugar de tuplas. Aqui o análogo de um car Lisp é `lista_lisp[0]` e o análogo de cdr é `lista_lisp[1]`. Faça isso somente se você tem certeza que precisa disso, porque isso é usualmente muito mais lento que usar listas Python.

### Como faço para criar uma lista multidimensional?

Você provavelmente tentou fazer um vetor multidimensional assim:

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

Isso parece correto se você imprimir:

    >>> 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 com o 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 cada. Você também pode usar uma compreensão de lista:

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

Ou você pode usar uma extensão que provê um tipo de dados matrix; NumPy é o mais conhecido.

### Como eu aplico um método ou função para uma sequência de objetos?

Para chamar um método ou função e acumular os valores retornados como uma lista, uma compreensão de lista é uma solução elegante:

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

    result = [function(obj) for obj in mylist]

Para apenas chamar o método ou função sem salvar os valores retornados, um laço `for` será o suficiente:

    for obj in mylist:
        obj.method()

    for obj in mylist:
        function(obj)

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

Isso se deve a uma combinação do fato de que os operadores de atribuição aumentada são operadores de atribuição e à diferença entre objetos mutáveis e imutáveis no Python.

Essa discussão se aplica em geral quando operadores de atribuição aumentada são aplicados a elementos de uma tupla que aponta para objetos mutáveis, mas usaremos uma `lista` e `+=` como exemplo.

Se você escrever:

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

O motivo da exceção deve ser imediatamente claro: `1` é adicionado ao objeto que `a_tuple[0]` aponta para (`1`), produzindo o objeto de resultado, `2`, mas quando tentamos atribuir o resultado do cálculo, `2`, ao elemento `0` da tupla, recebemos um erro porque não podemos alterar o que um elemento de uma tupla aponta.

Por baixo, o que a instrução de atribuição aumentada está fazendo é aproximadamente isso:

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

Essa é a parte da atribuição da operação que produz o erro, já que a tupla é imutável.

Quando você escreve algo como:

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

A exceção é um pouco mais surpreendente, e ainda mais surpreendente é o fato de que, embora tenha havido um erro, o acréscimo à lista funcionou:

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

Para entender por que isso acontece, você precisa saber que (a) se um objeto implementa um método mágico `__iadd__()`, ele é chamado quando a atribuição aumentada `+=` é executada, e seu valor de retorno é o que é usado na instrução de atribuição; e (b) para listas, `__iadd__()` é equivalente a chamar `extend()` na lista e retornar a lista. É por isso que dizemos que, para listas, `+=` é uma “abreviação” para `list.extend()`:

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

Isso equivale a:

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

O objeto apontado por a_list foi alterado e o ponteiro para o objeto alterado é atribuído novamente a `a_list`. O resultado final da atribuição é um no-op, pois é um ponteiro para o mesmo objeto para o qual `a_list` estava apontando anteriormente, mas a atribuição ainda acontece.

Portanto, em nosso exemplo da tupla, o que está acontecendo é equivalente a:

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

O `__iadd__()` é bem-sucedido e, portanto, a lista é estendida, mas mesmo que `result` aponte para o mesmo objeto para o qual `a_tuple[0]` já aponta, essa atribuição final ainda resulta em um erro, pois as tuplas são imutáveis.

### Quero fazer uma ordenação confusa: você pode fazer uma transformação schwartziana em Python?

A técnica, atribuída a Randal Schwartz da comunidade Perl, ordena os elementos de uma lista por uma métrica que mapeia cada elemento para seu “valor de ordem”. Em Python, use o argumento `key` para o método `list.sort()`:

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

### Como eu posso ordenar uma lista pelos valores de outra lista?

Combine-as em um iterador de tuplas, ordene a lista resultante e, em seguida, escolha o elemento desejado:

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

## Objetos

### O que é uma classe?

Uma classe é o tipo de objeto específico criado pela execução da instrução class. Os objetos classe são usados como modelos para criar objetos instância, que incorporam os dados (atributos) e o código (métodos) específicos de um tipo de dado.

Uma classe pode ser baseada em uma ou mais outras classes, chamadas de classe(s) base(s), herdando seus atributos e métodos. Isso permite que um modelo de objeto seja sucessivamente refinado por herança. Você pode ter uma classe genérica `Mailbox` que fornece métodos básicos para uma caixa de correio e subclasses como `MboxMailbox`, `MaildirMailbox`, `OutlookMailbox` que manipula vários formatos específicos de caixa de correio.

### O que é um método?

Um método é uma função em algum objeto `x` que você normalmente chama com `x.name(arguments...)`. Métodos são definidos como funções dentro da definição da classe:

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

### O que é o self?

Self é apenas um nome convencional para o primeiro argumento de um método. Um método definido como `meth(self, a, b, c)` deve ser chamado com `x.meth(a, b, c)` para alguma instância `x` da classe em que a definição ocorre; o método chamado pensará que é chamado com `meth(x, a, b, c)`.

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

### Como eu verifico se um objeto é uma instância de uma dada classe ou de uma subclasse dela?

Use a função embutida `isinstance(obj, cls)`. Você pode verificar se um objeto é uma instância de qualquer uma de várias classes fornecendo um tupla em vez de uma única classe, por exemplo, `isinstance(obj, (class1, class2, ...))`, e também pode verificar se um objeto é de um dos tipos embutidos no Python, por exemplo, `isinstance(obj, str)` ou `isinstance(obj, (int, float, complex))`.

Observe que `isinstance()` também verifica se há herança virtual de uma classe base abstrata. Portanto, o teste retorna `True` para uma classe registrada, mesmo que não tenha herdado direta ou indiretamente dela. Para testar a “herança verdadeira”, verifique o MRO da classe:

    from collections.abc import Mapping

    class P:
         pass

    class C(P):
        pass

    Mapping.register(P)

    >>> c = C()
    >>> isinstance(c, C)        # direct
    True
    >>> isinstance(c, P)        # indirect
    True
    >>> isinstance(c, Mapping)  # virtual
    True

    # Actual inheritance chain
    >>> type(c).__mro__
    (<class 'C'>, <class 'P'>, <class 'object'>)

    # Test for "true inheritance"
    >>> Mapping in type(c).__mro__
    False

Observe que a maioria dos programas não usa `isinstance()` em classes definidas pelo usuário com muita frequência. Se você estiver desenvolvendo as classes por conta própria, um estilo orientado a objetos mais adequado é definir métodos nas classes que encapsulam um comportamento específico, em vez de verificar a classe do objeto e fazer uma coisa diferente com base na classe que ele é. Por exemplo, se você tiver uma função que faz algo:

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

Uma abordagem melhor é definir um método `search()` em todas as classes e apenas chamá-lo:

    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 delegação?

A delegação é uma técnica orientada a objetos (também chamada de padrão de projeto). Digamos que você tenha um objeto `x` e queira alterar o comportamento de apenas um de seus métodos. Você pode criar uma nova classe que forneça uma nova implementação do método que você está interessado em alterar e delegar todos os outros métodos ao método correspondente de `x`.

Com Python, você pode implementar delegação facilmente. Por exemplo, o trecho de código a seguir implementa uma classe que se comporta como um arquivo, mas converte todos os dados gravados em letras maiúsculas:

    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)

Aqui, a classe `UpperOut` redefine o método `write()` para converter o argumento string em maiúsculas antes de chamar o método `self._outfile.write()` subjacente. Todos os outros métodos são delegados ao objeto `self._outfile` subjacente. A delegação é realizada por meio do método `__getattr__()`; consulte a referência da linguagem para obter mais informações sobre o controle de acesso a atributo.

Observe que, em casos mais gerais, a delegação pode se tornar mais complicada. Quando o atributo precisa ser definido e recuperado, a classe deve definir um método `__setattr__()` também, e deve fazê-lo com cuidado. A implementação básica do `__setattr__()` é aproximadamente equivalente ao seguinte:

    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.

### Como eu chamo um método definido em uma classe base a partir de uma classe derivada que a estende?

Use a função embutida `super()`:

    class Derived(Base):
        def meth(self):
            super().meth()  # calls Base.meth

No exemplo, `super()` determinará automaticamente a instância da qual foi chamado (o valor de `self`), procura a ordem de resolução de métodos (MRO) com `type(self).__mro__` e então retorna o próximo na linha após `Derived` no MRO: `Base`.

### Como eu posso organizar meu código para facilitar a troca da classe base?

Você poderia atribuir a classe base a um apelido e derivar do apelido. Então, tudo o que você precisa alterar é o valor atribuído ao apelido. Aliás, esse truque também é útil se você quiser decidir dinamicamente (por exemplo, dependendo do disponibilidade de recursos) qual classe base usar. Exemplo:

    class Base:
        ...

    BaseAlias = Base

    class Derived(BaseAlias):
        ...

### Como faço para criar dados de classe estáticos e métodos de classe estáticos?

Tanto dados estáticos quanto métodos estáticos (no sentido de C++ ou Java) são possíveis com Python.

Para dados estáticos, basta definir um atributo de classe. Para atribuir um novo valor ao atributo, você precisa usar explicitamente o nome da classe na atribuição:

    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` também se refere a `C.count` para qualquer `c` de modo que `isinstance(c, C)` seja válido, a menos que seja substituído pelo próprio `c` ou por alguma classe no caminho de busca da classe base de `c.__class__` até `C`.

Cuidado: em um método de C, uma atribuição como `self.count = 42` cria uma instância nova e não-relacionada chamada “count” no próprio dicionário de `self`. A revinculação de um nome de dado de classe estático deve sempre especificar a classe, seja dentro de um método ou não:

    C.count = 314

Métodos estáticos são possíveis:

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

No entanto, uma maneira muito mais direta de obter o efeito de um método estático é por meio de uma simples função em nível de módulo:

    def getcount():
        return C.count

Se o seu código está estruturado de modo a definir uma classe (ou uma hierarquia de classes estreitamente relacionada) por módulo, isso fornecerá o encapsulamento desejado.

### Como eu posso sobrecarregar construtores (ou métodos) em Python?

Essa resposta na verdade se aplica para todos os métodos, mas a pergunta normalmente aparece primeiro no contexto de construtores.

Em C++ escreveríamos

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

Em Python, você tem que escrever um único construtor que pega todos os casos usando argumentos padrão. Por exemplo:

    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.

Os nomes de variáveis com dois sublinhados à esquerda são “manipulados” para fornecer uma maneira simples, mas eficaz, de definir variáveis privadas de classe. Qualquer identificador no formato `__spam` (pelo menos dois sublinhados à esquerda, no máximo um sublinhado à direita) é textualmente substituído por `_classname__spam`, em que `classname` é o nome da classe atual sem nenhum sublinhado à esquerda.

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.

### Minha classe define __del__, mas o mesmo não é chamado quando eu excluo o objeto.

Há várias razões possíveis para isto.

A instrução `del` não necessariamente chama o método `__del__()` - ele simplesmente diminui o contagem de referências do objeto e, se ele chegar a zero, o `__del__()` é chamado.

Se suas estruturas de dados contiverem links circulares (por exemplo, uma árvore em que cada filho tem uma referência para o pai e cada pai tem uma lista de filhos), a contagem de referências nunca voltará a zero. De vez em quando, o Python executa um algoritmo para detectar esses ciclos, mas o coletor de lixo pode ser executado algum tempo depois que a última referência da sua estrutura de dados desaparecer, de modo que o seu método `__del__()` pode ser chamado em um momento inconveniente e aleatório. Isso é inconveniente se você estiver tentando reproduzir um problema. Pior ainda, a ordem em quais objetos o métodos `__del__()` são executados é arbitrária. Você pode executar `gc.collect()` para forçar um coleção, mas há casos patológicos em que os objetos nunca serão coletados.

Apesar do coletor de ciclos, ainda é uma boa ideia definir um método `close()` explícito nos objetos a ser chamado sempre que você terminar de usá-los. O método `close()` pode então remover o atributo que se refere a subobjetos. Não chame `__del__()` diretamente - `__del__()` deve chamar `close()` e `close()` deve garantir que ele possa ser chamado mais de uma vez para o mesmo objeto.

Outra forma de evitar referências cíclicas é usar o módulo `weakref`, que permite apontar para objetos sem incrementar o contagem de referências. As estruturas de dados em árvore, por exemplo, devem usar o referência fraca para referenciar seus pais e irmãos (se precisarem deles!).

Por fim, se seu método `__del__()` levanta uma exceção, uma mensagem de alerta será enviada para `sys.stderr`.

### Como eu consigo pegar uma lista de todas as instâncias de uma dada classe?

Python não mantém o controle de todas as instâncias de uma classe (ou de um tipo embutido). Você pode programar o construtor da classe para manter o controle de todas as instâncias, mantendo uma lista de referências fracas para cada instância.

### Por que o resultado de `id()` aparenta não ser único?

A função embutida `id()` retorna um inteiro que é garantido ser único durante a vida útil do objeto. Como em CPython esse número é o endereço de memória do objeto, acontece com frequência que, depois que um objeto é excluído da memória, o próximo objeto recém-criado é alocado na mesma posição na memória. Isso é ilustrado por este exemplo:

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

Os dois ids pertencem a diferentes objetos inteiros que são criados antes e excluídos imediatamente após a execução da chamada de `id()`. Para ter certeza de que os objetos cujo id você deseja examinar ainda estão vivos, crie outra referencia para o objeto:

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

### Quando eu posso depender dos testes de identidade com o operador is?

O operador `is` testa a identidade do objeto. O teste `a is b` equivale a `id(a) == id(b)`.

A propriedade mais importante de um teste de identidade é que um objeto é sempre idêntico a si mesmo, `a is a` sempre retorna `True`. Testes de identidade são geralmente mais rápidos do que os testes de igualdade. E, ao contrário dos testes de igualdade, teste de identidade garante que retorno seja um booleano `True` ou `False`.

Entretanto, o teste de identidade somente pode ser substituído por testes de igualdade quando a identidade do objeto é garantida. Em geral, há três circunstâncias em que a identidade é garantida:

1) Assignments create new names but do not change object identity. After the assignment `new = old`, it is guaranteed that `new is old`.

2) Putting an object in a container that stores object references does not change object identity. After the list assignment `s[0] = x`, it is guaranteed that `s[0] is x`.

3) If an object is a singleton, it means that only one instance of that object can exist. After the assignments `a = None` and `b = None`, it is guaranteed that `a is b` because `None` is a singleton.

Na maioria das outras circunstâncias, o teste de identidade é desaconselhável e os testes de igualdade são preferíveis. Em particular, teste de identidade não deve ser usado para verificar constantes, como `int` e `str`, que não têm garantia de serem Singletons:

    >>> a = 1000
    >>> b = 500
    >>> c = b + 500
    >>> a is c
    False

    >>> a = 'Python'
    >>> b = 'Py'
    >>> c = b + 'thon'
    >>> a is c
    False

Do mesmo jeito, novas instâncias de contêineres mutáveis nunca são idênticas:

    >>> a = []
    >>> b = []
    >>> a is b
    False

No código da biblioteca padrão, você encontrará vários padrões comuns para usar corretamente o teste de identidade:

1) As recommended by PEP 8, an identity test is the preferred way to check for `None`. This reads like plain English in code and avoids confusion with other objects that may have boolean values that evaluate to false.

2) Detecting optional arguments can be tricky when `None` is a valid input value. In those situations, you can create a singleton sentinel object guaranteed to be distinct from other objects. For example, here is how to implement a method that behaves like `dict.pop()`:

    _sentinel = object()

    def pop(self, key, default=_sentinel):
        if key in self:
            value = self[key]
            del self[key]
            return value
        if default is _sentinel:
            raise KeyError(key)
        return default

3) Container implementations sometimes need to augment equality tests with identity tests. This prevents the code from being confused by objects such as `float('NaN')` that are not equal to themselves.

Por exemplo, aqui está a implementação de `collections.abc.Sequence.__contains__()`:

    def __contains__(self, value):
        for v in self:
            if v is value or v == value:
                return True
        return False

### Como uma subclasse pode controlar quais dados são armazenados em uma instância imutável?

Quando estender um tipo imutável, sobrescreva o método `__new__()` em vez do método `__init__()`. O último só é executado depois que uma instância é criada, o que é tarde demais para alterar os dados em uma instância imutável.

Todas essas classes imutáveis têm um assinatura diferente da sua classe base:

    from datetime import date

    class FirstOfMonthDate(date):
        "Always choose the first day of the month"
        def __new__(cls, year, month, day):
            return super().__new__(cls, year, month, 1)

    class NamedInt(int):
        "Allow text names for some numbers"
        xlat = {'zero': 0, 'one': 1, 'ten': 10}
        def __new__(cls, value):
            value = cls.xlat.get(value, value)
            return super().__new__(cls, value)

    class TitleStr(str):
        "Convert str to name suitable for a URL path"
        def __new__(cls, s):
            s = s.lower().replace(' ', '-')
            s = ''.join([c for c in s if c.isalnum() or c == '-'])
            return super().__new__(cls, s)

As classes podem ser usadas da seguinte forma:

    >>> FirstOfMonthDate(2012, 2, 14)
    FirstOfMonthDate(2012, 2, 1)
    >>> NamedInt('ten')
    10
    >>> NamedInt(20)
    20
    >>> TitleStr('Blog: Why Python Rocks')
    'blog-why-python-rocks'

### Como faço para armazenar em cache as chamadas de um método?

As duas principais ferramentas para armazenamento em cache de métodos são `functools.cached_property()` e `functools.lru_cache()`. A primeira armazena resultados no nível de instância e a segunda no nível de classe.

A abordagem cached_property funciona somente com métodos que não aceitam nenhum argumento. Ela não cria uma referência para a instância. O resultado do método será mantido em cache somente enquanto a instância estiver ativa.

A vantagem é que, quando um instância não for mais usada, o resultado do método armazenado em cache será liberado imediatamente. A desvantagem é que, se as instâncias se acumularem, os resultados do método também serão acumulados. Eles podem crescer sem limites.

A abordagem lru_cache funciona com métodos que têm argumento hasheável. Ele cria uma referência para a instância, a menos que sejam feitos esforços especiais para passar referências fracas.

A vantagem do algoritmo menos recentemente usado é que o cache é limitado pelo maxsize especificado. A desvantagem é que as instâncias são mantidas vivas até que saiam do cache ou até que o cache seja limpo.

Esse exemplo mostra as várias técnicas:

    class Weather:
        "Lookup weather information on a government website"

        def __init__(self, station_id):
            self._station_id = station_id
            # The _station_id is private and immutable

        def current_temperature(self):
            "Latest hourly observation"
            # Do not cache this because old results
            # can be out of date.

        @cached_property
        def location(self):
            "Return the longitude/latitude coordinates of the station"
            # Result only depends on the station_id

        @lru_cache(maxsize=20)
        def historic_rainfall(self, date, units='mm'):
            "Rainfall on a given date"
            # Depends on the station_id, date, and units.

O exemplo acima assume que o station_id nunca muda. Se os atribuitos relevantes da instância forem mutáveis, a abordagem cached_property não poderá usada porque não é capaz de detectar alterações no atributo.

Para que a abordagem lru_cache funcione quando station_id for mutável, a classe precisa definir os métodos `__eq__()` e `__hash__()` para que o cache possa detectar atualizações relevantes do atributo:

    class Weather:
        "Example with a mutable station identifier"

        def __init__(self, station_id):
            self.station_id = station_id

        def change_station(self, station_id):
            self.station_id = station_id

        def __eq__(self, other):
            return self.station_id == other.station_id

        def __hash__(self):
            return hash(self.station_id)

        @lru_cache(maxsize=20)
        def historic_rainfall(self, date, units='cm'):
            'Rainfall on a given date'
            # Depends on the station_id, date, and units.

## Módulos

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

Quando um módulo é importado pela primeira vez (ou quando o arquivo de origem foi alterado desde que o arquivo compilado atual foi criado), um arquivo `.pyc` contendo o código compilado deve ser criado em um subdiretório `__pycache__` do diretório que contém o arquivo `.py`. O arquivo `.pyc` terá um nome de arquivo que começa com o mesmo nome do arquivo `.py` e termina com `.pyc`, com um componente intermediário que depende do binário `python` específico que o criou. (Consulte PEP 3147 para obter detalhes.)

Um dos motivos pelos quais um arquivo `.pyc` pode não ser criado é um problema de permissões no diretório que contém o arquivo de origem, o que significa que o subdiretório `__pycache__` não pode ser criado. Isso pode acontecer, por exemplo, se você desenvolver como um usuário, mas executar como outro, como se estivesse testando em um servidor web.

A menos que a variável de ambiente `PYTHONDONTWRITEBYTECODE` esteja definida, a criação de um arquivo .pyc será automática se você estiver importando um módulo e o Python tiver a capacidade (permissões, espaço livre etc.) de criar um subdiretório `__pycache__` e gravar o módulo compilado nesse subdiretório.

A execução do Python em um script de nível superior não é considerada uma importação e nenhum `.pyc` será criado. Por exemplo, se você tiver um módulo de nível superior `foo.py` que importa outro módulo `xyz.py` , ao executar `foo` (digitando `python foo.py` no console do sistema operacional (SO)), um `.pyc` será criado para `xyz` porque `xyz` é importado, mas nenhum arquivo `.pyc` será criado para `foo`, pois `foo.py` não está sendo importado.

Se você precisar criar um arquivo `.pyc` para `foo`, ou seja, criar um arquivo `.pyc` para um módulo que não é importado, você pode usar os módulos `py_compile` e `compileall`.

O módulo `py_compile` pode compilar manualmente qualquer módulo. Uma maneira é usar interativamente a função `compile()` nesse módulo:

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

Isso gravará o `.pyc` em um subdiretório `__pycache__` no mesmo local que `foo.py` (ou você pode substituir isso com o parâmetro opcional `cfile` ).

Você também pode compilar automaticamente todos os arquivos em um diretório ou diretórios usando o módulo `compileall`. Você pode fazer isso no console do SO executando `compileall.py` e fornecendo o caminho de um diretório que contenha os arquivos Python a serem compilados:

    python -m compileall .

### Como encontro o nome do módulo atual?

Um módulo pode descobrir seu próprio nome consultando a variável global predefinida `__name__` . Se ela tiver o valor `'__main__'` , o programa estará sendo executado como um script. Muitos módulos que são normalmente usados ao serem importados também fornecem uma interface de linha de comando ou um autoteste, e só executam esse código depois de verificar `__name__`:

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

    if __name__ == '__main__':
        main()

### Como posso ter módulos que se importam mutuamente?

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

O problema é que o interpretador vai realizar os seguintes passos:

- Programa principal importa `foo`

- São criados globais vazios para `foo`

- `foo` é compilado e começa a ser executado

- `foo` importa `bar`

- São criados globais vazios para `bar`

- `bar` é compilado e começa a ser executado

- `bar` importa `foo` (o que não é executado de fato, pois já existe um módulo chamado `foo`)

- O mecanismo de importação tenta ler `foo_var` do `foo` em globais, para definir `bar.foo_var = foo.foo_var`

A última etapa falha, pois Python ainda não terminou de interpretar `foo` e o dicionário de símbolos global para `foo` ainda está vazio.

O mesmo acontece quando você usa `import foo` e, em seguida, tenta acessar `foo.foo_var` no código global.

Há (pelo menos) três possíveis soluções alternativas para esse problema.

Guido van Rossum recomenda evitar todos os usos de `from <module> import ...` e colocar todo o código dentro de funções. As inicializações de variáveis globais e variáveis de classe devem usar apenas constantes ou funções embutidas. Isso significa que tudo de um módulo importado é referenciado como `<module>.<name>`.

Jim Roskind sugere a execução das etapas na seguinte ordem em cada módulo:

- exportações (globais, função e classes que não precisam de classes base importadas)

- instruções `import`

- código ativo (incluindo globais que são inicializadas de valores importados)

Van Rossum não gosta muito dessa abordagem porque a importação aparece em um lugar estranho, mas ela funciona.

Matthias Urlichs recomenda reestruturar seu código para que importação recursiva não seja necessária em primeiro lugar.

Essas soluções não são mutuamente exclusivas.

### __import__(‘x.y.z’) retorna <módulo ‘x’>; como faço para obter z?

Em vez disso, considere usar a conveniente função `import_module()` de `importlib`:

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

### Quando eu edito um módulo importado e o reimporto, as mudanças não aparecem. Por que isso acontece?

Por motivos de eficiência e consistência, o Python só lê o arquivo do módulo na primeira vez em que um módulo é importado. Caso contrário, em um programa que consiste em muitos módulos em que cada um importa o mesmo módulo básico, o módulo básico seria analisado e reanalisado várias vezes. Para forçar a releitura de um módulo alterado, faça o seguinte:

    import importlib
    import modname
    importlib.reload(modname)

Aviso: essa técnica não é 100% à prova de falhas. Em particular, módulos contendo instruções como

    from modname import some_objects

continuará com a versão antiga dos objetos importados. Se o módulo contiver definições de classe, as instâncias de classe existentes não serão atualizadas para usar a nova definição da classe. Isso pode resultar no seguinte comportamento paradoxal:

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

A natureza do problema fica clara se você exibir a “identidade” dos objetos da classe:

    >>> hex(id(c.__class__))
    '0x7352a0'
    >>> hex(id(cls.C))
    '0x4198d0'