# 4. Mais ferramentas de controle de fluxo

Assim como a instrução `while` que acabou de ser apresentada, o Python usa mais algumas que encontraremos neste capítulo.

## 4.1. Instruções `if`

Provavelmente a mais conhecida instrução de controle de fluxo é o `if`. Por exemplo:

    >>> x = int(input("Insira um número inteiro: "))
    Insira um número inteiro: 42
    >>> if x < 0:
    ...     x = 0
    ...     print('Negativo alterado para zero')
    ... elif x == 0:
    ...     print('Zero')
    ... elif x == 1:
    ...     print('Um')
    ... else:
    ...     print('Mais')
    ...
    Mais

Pode haver zero ou mais partes `elif`, e a parte `else` é opcional. A palavra-chave ‘`elif`’ é uma abreviação para ‘else if’, e é útil para evitar indentação excessiva. Uma sequência `if` … `elif` … `elif` … substitui as instruções `switch` ou `case`, encontrados em outras linguagens.

Se você está comparando o mesmo valor com várias constantes, ou verificando por tipos ou atributos específicos, você também pode achar a instrução `match` útil. Para mais detalhes veja Instruções match.

## 4.2. Instruções `for`

A instrução `for` em Python é um pouco diferente do que costuma ser em C ou Pascal. Ao invés de sempre iterar sobre uma progressão aritmética de números (como no Pascal), ou permitir ao usuário definir o passo de iteração e a condição de parada (como C), a instrução `for` do Python itera sobre os itens de qualquer sequência (seja uma lista ou uma string), na ordem que aparecem na sequência. Por exemplo:

    >>> # Mede algumas strings:
    >>> palavras = ['gato', 'janela', 'defenestrar']
    >>> for p in palavras:
    ...     print(p, len(p))
    ...
    gato 4
    janela 6
    defenestrar 11

Código que modifica uma coleção sobre a qual está iterando pode ser inseguro. No lugar disso, usualmente você deve iterar sobre uma cópia da coleção ou criar uma nova coleção:

    # Cria uma amostra de coleção
    users = {'Hans': 'active', 'Éléonore': 'inactive', '景太郎': 'active'}

    # Estratégia: iterar por uma cópia
    for user, status in users.copy().items():
        if status == 'inactive':
            del users[user]

    # Estratégia: criar uma nova coleção
    active_users = {}
    for user, status in users.items():
        if status == 'active':
            active_users[user] = status

## 4.3. A função `range()`

Se você precisa iterar sobre sequências numéricas, a função embutida `range()` é a resposta. Ela gera progressões aritméticas:

    >>> for i in range(5):
    ...     print(i)
    ...
    0
    1
    2
    3
    4

O ponto de parada fornecido nunca é incluído na lista; `range(10)` gera uma lista com 10 valores, exatamente os índices válidos para uma sequência de comprimento 10. É possível iniciar o intervalo com outro número, ou alterar a razão da progressão (inclusive com passo negativo):

    >>> list(range(5, 10))
    [5, 6, 7, 8, 9]

    >>> list(range(0, 10, 3))
    [0, 3, 6, 9]

    >>> list(range(-10, -100, -30))
    [-10, -40, -70]

Para iterar sobre os índices de uma sequência, combine `range()` e `len()` da seguinte forma:

    >>> a = ['Maria', 'tinha', 'um', 'carneirinho']
    >>> for i in range(len(a)):
    ...     print(i, a[i])
    ...
    0 Maria
    1 tinha
    2 um
    3 carneirinho

Na maioria dos casos, porém, é mais conveniente usar a função `enumerate()`, veja Técnicas de iteração.

Uma coisa estranha acontece se você imprime um intervalo:

    >>> range(10)
    range(0, 10)

Em muitos aspectos, o objeto retornado pela função `range()` se comporta como se fosse uma lista, mas na verdade não é. É um objeto que retorna os itens sucessivos da sequência desejada quando você itera sobre a mesma, mas na verdade ele não gera a lista, economizando espaço.

Dizemos que um objeto é iterável, isso é, candidato a ser alvo de uma função ou construção que espera alguma coisa capaz de retornar sucessivamente seus elementos um de cada vez. Nós vimos que a instrução `for` é um exemplo de construção, enquanto que um exemplo de função que recebe um iterável é `sum()`:

    >>> sum(range(4))  # 0 + 1 + 2 + 3
    6

Mais tarde, veremos mais funções que retornam iteráveis e tomam iteráveis como argumentos. No capítulo Estruturas de dados, iremos discutir em mais detalhes sobre `list()`.

## 4.4. Instruções `break` e `continue`

A instrução `break` sai imediatamente do laço de repetição mais interno, seja `for` ou `while`:

    >>> for n in range(2, 10):
    ...     for x in range(2, n):
    ...         if n % x == 0:
    ...             print(f"{n} igual a {x} * {n//x}")
    ...             break
    ...
    4 igual a 2 * 2
    6 igual a 2 * 3
    8 igual a 2 * 4
    9 equals 3 * 3

A instrução `continue` continua com a próxima iteração do laço:

    >>> for num in range(2, 10):
    ...     if num % 2 == 0:
    ...         print(f"Encontrado um número par {num}")
    ...         continue
    ...     print(f"Encontrado um número ímpar {num}")
    ...
    Encontrado um número par 2
    Encontrado um número ímpar 3
    Encontrado um número par 4
    Encontrado um número ímpar 5
    Encontrado um número par 6
    Encontrado um número ímpar 7
    Encontrado um número par 8
    Encontrado um número ímpar 9

## 4.5. Cláusulas `else` em laços

Em um laço `for` ou `while` a instrução `break` pode ser pareada com uma cláusula `else`. Se o laço terminar sem executar o `break`, a cláusula `else` será executada.

Em um laço `for`, a cláusula `else` é executada após o laço finalizar sua iteração final, ou seja, se não ocorrer nenhuma interrupção.

Em um laço `while`, ele é executado após a condição do laço se tornar falsa.

Em qualquer tipo de laço, a cláusula `else` não é executada se o laço foi encerrado por um `break`. Claro, outras maneiras de encerrar o laço mais cedo, como um `return` ou uma exceção levantada, também pularão a execução da cláusula `else`.

Isso é exemplificado no seguinte laço `for`, que procura por números primos:

    >>> for n in range(2, 10):
    ...     for x in range(2, n):
    ...         if n % x == 0:
    ...             print(n, 'igual a', x, '*', n//x)
    ...             break
    ...     else:
    ...         # a iteração passou direto sem encontrar um fator
    ...         print(n, 'é um número primo')
    ...
    2 é um número primo
    3 é um número primo
    4 igual a 2 * 2
    5 é um número primo
    6 igual a 2 * 3
    7 é um número primo
    8 igual a 2 * 4
    9 igual a 3 * 3

(Sim, este é o código correto. Observe atentamente: a cláusula `else` pertence ao laço `for`, não à instrução `if`.)

Uma maneira de pensar na cláusula else é imaginá-la pareada com o `if` dentro do laço. Conforme o laço é executado, ele executará uma sequência como if/if/if/else. O `if` está dentro do laço, encontrado várias vezes. Se a condição for verdadeira, um `break` acontecerá. Se a condição nunca for verdadeira, a cláusula `else` fora do laço será executada.

Quando usado em um laço, a cláusula `else` tem mais em comum com a cláusula `else` de uma instrução `try` do que com a de instruções `if`: a cláusula `else` de uma instrução `try` é executada quando não ocorre exceção, e a cláusula `else` de um laço é executada quando não ocorre um `break`. Para mais informações sobre instrução `try` e exceções, veja Tratamento de exceções.

## 4.6. Instruções `pass`

A instrução `pass` não faz nada. Pode ser usada quando a sintaxe exige uma instrução, mas a semântica do programa não requer nenhuma ação. Por exemplo:

    >>> while True:
    ...     pass  # Ocupado, aguardando interrupção por teclado (Ctrl+C)
    ...

Isto é usado muitas vezes para se definir classes mínimas:

    >>> class MinhaClasseVazia:
    ...     pass
    ...

Outra ocasião em que o `pass` pode ser usado é como um substituto temporário para uma função ou bloco condicional, quando se está trabalhando com código novo, ainda indefinido, permitindo que mantenha-se o pensamento num nível mais abstrato. O `pass` é silenciosamente ignorado:

    >>> def initlog(*args):
    ...     pass   # Lembre-se de implementar isso!
    ...

Para este último caso, muitas pessoas usam o literal de reticências `...` em vez de `pass`. Este uso não tem significado especial para Python e não faz parte da definição da linguagem (você pode usar qualquer expressão constante aqui), mas `...` também é usado convencionalmente como um espaço reservado. Consulte O Objeto Ellipsis.

## 4.7. Instruções `match`

Uma instrução `match` pega uma expressão e compara seu valor com padrões sucessivos fornecidos como um ou mais blocos de case. Isso é superficialmente semelhante a uma instrução switch em C, Java ou JavaScript (e muitas outras linguagens), mas também pode extrair componentes (elementos de sequência ou atributos de objeto) do valor em variáveis, mas muito mais parecido com a correspondência de padrões em linguages como Rust ou Haskell. Apenas o primeiro padrão que corresponder será executado, podendo também extrair componentes (elementos de sequência ou atributos de objetos) do valor para variáveis.

A forma mais simples compara um valor de assunto com um ou mais literais:

    def http_error(status):
        match status:
            case 400:
                return "Bad request"
            case 404:
                return "Not found"
            case 418:
                return "I'm a teapot"
            case _:
                return "Something's wrong with the internet"

Observe o último bloco: o “nome da variável” `_` atua como um curinga e nunca falha em corresponder. Se nenhum caso corresponder, nenhuma das ramificações será executada.

Você pode combinar vários literais em um único padrão usando `|` (“ou”):

    case 401 | 403 | 404:
        return "Não permitido"

Os padrões podem se parecer com atribuições de desempacotamento e podem ser usados para vincular variáveis:

    # ponto é uma tupla (x, y)
    match ponto:
        case (0, 0):
            print("Origem")
        case (0, y):
            print(f"Y={y}")
        case (x, 0):
            print(f"X={x}")
        case (x, y):
            print(f"X={x}, Y={y}")
        case _:
            raise ValueError("Não é um ponto")

Estude isso com cuidado! O primeiro padrão tem dois literais e pode ser considerado uma extensão do padrão literal mostrado acima. Mas os próximos dois padrões combinam um literal e uma variável, e a variável vincula um valor do assunto (`ponto`). O quarto padrão captura dois valores, o que o torna conceitualmente semelhante à atribuição de desempacotamento `(x, y) = ponto`.

Se você estiver usando classes para estruturar seus dados, você pode usar o nome da classe seguido por uma lista de argumentos semelhante a um construtor, mas com a capacidade de capturar atributos em variáveis:

    class Ponto:
        def __init__(self, x, y):
            self.x = x
            self.y = y

    def onde_está(ponto):
        match ponto:
            case Ponto(x=0, y=0):
                print("Origem")
            case Ponto(x=0, y=y):
                print(f"Y={y}")
            case Ponto(x=x, y=0):
                print(f"X={x}")
            case Ponto():
                print("Em outro lugar")
            case _:
                print("Não é um ponto")

Você pode usar parâmetros posicionais com algumas classes embutidas que fornecem uma ordem para seus atributos (por exemplo, classes de dados). Você também pode definir uma posição específica para atributos em padrões configurando o atributo especial `__match_args__` em suas classes. Se for definido como (“x”, “y”), os seguintes padrões são todos equivalentes (e todos ligam o atributo `y` à variável `var`):

    Ponto(1, var)
    Ponto(1, y=var)
    Ponto(x=1, y=var)
    Ponto(y=var, x=1)

Uma maneira recomendada de ler padrões é vê-los como uma forma estendida do que você colocaria à esquerda de uma atribuição, para entender quais variáveis seriam definidas para quê. Apenas os nomes autônomos (como `var` acima) são atribuídos por uma instrução de correspondência. Nomes pontilhados (como `foo.bar`), nomes de atributos (o `x=` e `y=` acima) ou nomes de classes (reconhecidos pelo “(…)” próximo a eles, como `Ponto` acima) nunca são atribuídos.

Os padrões podem ser aninhados arbitrariamente. Por exemplo, se tivermos uma pequena lista de Pontos, com `__match_args__` adicionado, poderíamos correspondê-la assim:

    class Ponto:
        __match_args__ = ('x', 'y')
        def __init__(self, x, y):
            self.x = x
            self.y = y

    match pontos:
        case []:
            print("Sem pontos")
        case [Ponto(0, 0)]:
            print("A origem")
        case [Ponto(x, y)]:
            print(f"Ponto único {x}, {y}")
        case [Ponto(0, y1), Ponto(0, y2)]:
            print(f"Dois do eixo Y em {y1}, {y2}")
        case _:
            print("Outra coisa")

Podemos adicionar uma cláusula `if` a um padrão, conhecido como “guarda”. Se a guarda for falsa, `match` tenta o próximo bloco de caso. Observe que a captura de valor ocorre antes que a guarda seja avaliada:

    match ponto:
        case Ponto(x, y) if x == y:
            print(f"Y=X at {x}")
        case Ponto(x, y):
            print(f"Não está na diagonal")

Vários outros recursos importantes desta instrução:

- Assim como desempacotar atribuições, os padrões de tupla e lista têm exatamente o mesmo significado e realmente correspondem a sequências arbitrárias. Uma exceção importante é que eles não correspondem a iteradores ou strings.

- Os padrões de sequência têm suporte ao desempacotamento estendido: `[x, y, *rest]` e `(x, y, *rest)` funcionam de forma semelhante ao desempacotamento de atribuições. O nome depois de `*` também pode ser `_`, então `(x, y, *_)` corresponde a uma sequência de pelo menos dois itens sem ligar os itens restantes.

- Padrões de mapeamento: `{"bandwidth": b, "latency": l}` captura os valores `"bandwidth"` e `"latency"` de um dicionário. Diferente dos padrões de sequência, chaves extra são ignoradas. Um desempacotamento como `**rest` também é permitido. (Mas `**_` seria redundante, então não é permitido.)

- Subpadrões podem ser capturados usando a palavra reservada `as`

      case (Ponto(x1, y1), Ponto(x2, y2) as p2): ...

  Vai capturar o segundo elemento da entrada como `p2` (se a entrada for uma sequência de dois pontos)

- A maioria dos literais são comparados por igualdade, no entanto os singletons `True`, `False` e `None` são comparados por identidade.

- Padrões podem usar constantes nomeadas. Estas devem ser nomes pontilhados para prevenir que sejam interpretadas como variáveis de captura:

      from enum import Enum
      class Cor(Enum):
          VERMELHO = 'vermelho'
          VERDE = 'verde'
          AZUL = 'azul'

      cor = Cor(input("Insira sua escolha de 'vermelho, 'azul' ou 'verde': "))

      match color:
          case Cor.VERMELHO:
              print("Eu vejo vermelho!")
          case Cor.VERDE:
              print("Grama é verde")
          case Cor.AZUL:
              print("O céu é azul :)")

Para uma explicação mais detalhada e exemplos adicionais, você pode olhar PEP 636 que foi escrita em formato de tutorial.

## 4.8. Definindo funções

Podemos criar uma função que escreve a série de Fibonacci até um limite arbitrário:

    >>> def fib(n):    # escreve série de Fibonacci menor que n
    ...     """Imprime uma série de Fibonacci menor que n."""
    ...     a, b = 0, 1
    ...     while a < n:
    ...         print(a, end=' ')
    ...         a, b = b, a+b
    ...     print()
    ...
    >>> # Agora chamamos a função que acabamos de definir:
    >>> fib(2000)
    0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377 610 987 1597

A palavra reservada `def` inicia a definição de uma função. Ela deve ser seguida do nome da função e da lista de parâmetros formais entre parênteses. As instruções que formam o corpo da função começam na linha seguinte e devem ser indentados.

Opcionalmente, a primeira linha do corpo da função pode ser uma literal string, cujo propósito é documentar a função. Se presente, essa string chama-se docstring. (Há mais informação sobre docstrings na seção Strings de documentação.) Existem ferramentas que utilizam docstrings para produzir automaticamente documentação online ou para imprimir, ou ainda, permitir que o usuário navegue interativamente pelo código. É uma boa prática incluir sempre docstrings em suas funções, portanto, tente fazer disso um hábito.

A execução de uma função cria uma nova tabela de símbolos para as variáveis locais da função. Mais precisamente, todas as atribuições de variáveis numa função são armazenadas na tabela de símbolos local; referências a variáveis são buscadas primeiro na tabela de símbolos local, em seguida na tabela de símbolos locais de funções delimitadoras ou circundantes, depois na tabela de símbolos global e, finalmente, na tabela de nomes da própria linguagem. Embora possam ser referenciadas, variáveis globais e de funções externas não podem ter atribuições (a menos que seja utilizada a instrução `global`, para variáveis globais, ou `nonlocal`, para variáveis de funções externas).

Os parâmetros reais (argumentos) de uma chamada de função são introduzidos na tabela de símbolos local da função no momento da chamada; portanto, argumentos são passados por valor (onde o valor é sempre uma referência para objeto, não o valor do objeto). [1] Quando uma função chama outra função, ou chama a si mesma recursivamente, uma nova tabela de símbolos é criada para tal chamada.

Uma definição de função associa o nome da função com o objeto função na tabela de símbolos atual. O interpretador reconhece o objeto apontado pelo nome como uma função definida pelo usuário. Outros nomes também podem apontar para o mesmo objeto função e também pode ser usados pra acessar a função:

    >>> fib
    <function fib at 10042ed0>
    >>> f = fib
    >>> f(100)
    0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89

Conhecendo outras linguagens, pode-se questionar que `fib` não é uma função, mas um procedimento, pois ela não devolve um valor. Na verdade, mesmo funções que não usam a instrução `return` devolvem um valor, ainda que pouco interessante. Esse valor é chamado `None` (é um nome embutido). O interpretador interativo evita escrever `None` quando ele é o único resultado de uma expressão. Mas se quiser vê-lo pode usar a função `print()`:

    >>> fib(0)
    >>> print(fib(0))
    None

É fácil escrever uma função que retorna uma lista de números da série de Fibonacci, ao invés de exibi-los:

    >>> def fib2(n):  # retorna série de  Fibonacci até n
    ...     """Retorna uma lista contendo a série de Fibonacci até n."""
    ...     resultado = []
    ...     a, b = 0, 1
    ...     while a < n:
    ...         resultado.append(a)    # veja abaixo
    ...         a, b = b, a+b
    ...     return resultado
    ...
    >>> f100 = fib2(100)    # chama-o
    >>> f100                # escreve o resultado
    [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89]

Este exemplo demonstra novos recursos de Python:

- A instrução `return` finaliza a execução e retorna um valor da função. `return` sem qualquer expressão como argumento retorna `None`. Atingir o final da função também retorna `None`.

- A instrução `result.append(a)` chama um método do objeto lista `result`. Um método é uma função que ‘pertence’ a um objeto, e é chamada `obj.nomemetodo`, onde `obj` é um objeto qualquer (pode ser uma expressão), e `nomemetodo` é o nome de um método que foi definido pelo tipo do objeto. Tipos diferentes definem métodos diferentes. Métodos de diferentes tipos podem ter o mesmo nome sem ambiguidade. (É possível definir seus próprios tipos de objetos e métodos, utilizando classes, veja em Classes) O método `append()`, mostrado no exemplo é definido para objetos do tipo lista; adiciona um novo elemento ao final da lista. Neste exemplo, ele equivale a `result = result + [a]`, só que mais eficiente.

## 4.9. Mais sobre definição de funções

É possível definir funções com um número variável de argumentos. Existem três formas, que podem ser combinadas.

### 4.9.1. Argumentos com valor padrão

A mais útil das três é especificar um valor padrão para um ou mais argumentos. Isso cria uma função que pode ser invocada com menos argumentos do que os que foram definidos. Por exemplo:

    def pergunta_ok(mensagem, tentativas=4, lembrete='Por favor, tente novamente!'):
        while True:
            resposta = input(mensagem)
            if resposta in {'s', 'sim', 'é}:
                return True
            if resposta in {'n', 'não', 'nah'}:
                return False
            tentativas = tentativas - 1
            if tentativas < 0:
                raise ValueError('resposta inválida de usuário')
            print(lembrete)

Essa função pode ser chamada de várias formas:

- fornecendo apenas o argumento obrigatório: `ask_ok('Do you really want to quit?')`

- fornecendo um dos argumentos opcionais: `ask_ok('OK to overwrite the file?', 2)`

- ou fornecendo todos os argumentos: `ask_ok('OK to overwrite the file?', 2, 'Come on, only yes or no!')`

Este exemplo também introduz a palavra-chave `in`, que verifica se uma sequência contém ou não um determinado valor.

Os valores padrões são avaliados no momento da definição da função, e no escopo em que a função foi definida, portanto:

    i = 5

    def f(arg=i):
        print(arg)

    i = 6
    f()

irá exibir `5`.

Aviso importante: Valores padrões são avaliados apenas uma vez. Isso faz diferença quando o valor é um objeto mutável, como uma lista, dicionário, ou instâncias de classes. Por exemplo, a função a seguir acumula os argumentos passados, nas chamadas subsequentes:

    def f(a, L=[]):
        L.append(a)
        return L

    print(f(1))
    print(f(2))
    print(f(3))

Isso exibirá:

    [1]
    [1, 2]
    [1, 2, 3]

Se não quiser que o valor padrão seja compartilhado entre chamadas subsequentes, pode reescrever a função assim:

    def f(a, L=None):
        if L is None:
            L = []
        L.append(a)
        return L

### 4.9.2. Argumentos nomeados

Funções também podem ser chamadas usando argumentos nomeados da forma `chave=valor`. Por exemplo, a função a seguir:

    def papagaio(voltagem, estado='é um cadáver', ação='voar', tipo='Azul Norueguês'):
        print("-- Este papagaio não conseguiria", ação, end=' ')
        print("nem se você desse um choque de", voltagem, "de volts nele.")
        print("-- Plumagem formosa, o", tipo)
        print("-- Ele", estado, "!")

aceita um argumento obrigatório (`voltagem`) e três argumentos opcionais (`estado`, `ação`, e `tipo`). Esta função pode ser chamada de qualquer uma dessas formas:

    papagaio(1000)                                        # 1 argumento posicional
    papagaio(voltagem=1000)                               # 1 argumento nomeado
    papagaio(voltagem=1000000, ação='fazer VOOOOOM')      # 2 argumentos nomeados
    papagaio(ação='fazer VOOOOOM', voltagem=1000000)      # 2 argumentos nomeados
    papagaio('um milhão', 'sem vida', 'pular')            # 3 argumentos posicionais
    papagaio('mil', estado='estaria no céu')              # 1 posicional, 1 argumento

mas todas as formas a seguir seriam inválidas:

    papagaio()                       # faltando argumento obrigatório
    papagaio(voltagem=5.0, 'morto')  # argumento não nomeado após um argumento nomeado
    papagaio(110, voltagem=220)      # valor duplicado para o mesmo argumento
    papagaio(ator='John Cleese')     # argumento nomeado desconhecido

Em uma chamada de função, argumentos nomeados devem vir depois dos argumentos posicionais. Todos os argumentos nomeados passados devem corresponder com argumentos aceitos pela função (ex. `ator` não é um argumento nomeado válido para a função `papagaio`), mas sua ordem é irrelevante. Isto também inclui argumentos obrigatórios (ex.: `papagaio(voltagem=1000)` funciona). Nenhum argumento pode receber mais de um valor. Eis um exemplo que não funciona devido a esta restrição:

    >>> def função(a):
    ...     pass
    ...
    >>> função(0, a=0)
    Traceback (most recent call last):
      File "<stdin>", line 1, in <module>
    TypeError: função() got multiple values for argument 'a'

Quando um último parâmetro formal no formato `**nome` está presente, ele recebe um dicionário (veja Tipo mapeamento — dict) contendo todos os argumentos nomeados, exceto aqueles que correspondem a um parâmetro formal. Isto pode ser combinado com um parâmetro formal no formato `*nome` (descrito na próxima subseção) que recebe uma tupla contendo os argumentos posicionais, além da lista de parâmetros formais. (`*nome` deve ocorrer antes de `**nome`.) Por exemplo, se definirmos uma função assim:

    def loja_de_queijos(tipo, *argumentos, **argumentos_nomeados):
        print("-- Você tem algum", tipo, "?")
        print("-- Lamento, acabou o", tipo)
        for arg in argumentos:
            print(arg)
        print("-" * 40)
        for kw in argumentos_nomeados:
            print(kw, ":", argumentos_nomeados[kw])

Pode ser chamada assim:

    loja_de_queijos("Limburger", "Está muito mole, senhor",
               "Está realmente muito, MUITO mole, senhor.",
               vendedor="Michael Palin",
               cliente="John Cleese",
               sketch="Sketch da Loja de Queijos")

e, claro, exibiria:

    -- Você tem algum Limburger ?
    -- Lamento, acabou o Limburger
    Está muito mole, senhor.
    Está realmente muito, MUITO mole, senhor.
    ----------------------------------------
    vendedor : Michael Palin
    cliente : John Cleese
    sketch : Cheese Shop Sketch

Observe que a ordem em que os argumentos nomeados são exibidos é garantida para corresponder à ordem em que foram fornecidos na chamada da função.

### 4.9.3. Parâmetros especiais

Por padrão, argumentos podem ser passadas para uma função Python tanto por posição quanto explicitamente pelo nome. Para uma melhor legibilidade e desempenho, faz sentido restringir a maneira pelo qual argumentos possam ser passados, assim um desenvolvedor precisa apenas olhar para a definição da função para determinar se os itens são passados por posição, por posição e nome, ou por nome.

A definição de uma função pode parecer com:

    def f(pos1, pos2, /, pos_ou_kwd, *, kwd1, kwd2):
          -----------    ----------     ----------
            |             |                  |
            |        Posicional ou nomeado   |
            |                                - Somente nomeado
             -- Somente posicional

onde `/` e `*` são opcionais. Se usados, esses símbolos indicam o tipo de parâmetro pelo qual os argumentos podem ser passados para as funções: somente-posicional, posicional-ou-nomeado, e somente-nomeado. Parâmetros nomeados são também conhecidos como parâmetros palavra-chave.

#### 4.9.3.1. Argumentos posicional-ou-nomeados

Se `/` e `*` não estão presentes na definição da função, argumentos podem ser passados para uma função por posição ou por nome.

#### 4.9.3.2. Parâmetros somente-posicionais

Olhando com um pouco mais de detalhes, é possível definir certos parâmetros como somente-posicional. Se somente-posicional, a ordem do parâmetro importa, e os parâmetros não podem ser passados por nome. Parâmetros somente-posicional são colocados antes de `/` (barra). A `/` é usada para logicamente separar os argumentos somente-posicional dos demais parâmetros. Se não existe uma `/` na definição da função, não existe parâmetros somente-posicionais.

Parâmetros após a `/` podem ser posicional-ou-nomeado ou somente-nomeado.

#### 4.9.3.3. Argumentos somente-nomeados

Para definir parâmetros como somente-nomeado, indicando que o parâmetro deve ser passado por argumento nomeado, colocamos um `*` na lista de argumentos imediatamente antes do primeiro parâmetro somente-nomeado.

#### 4.9.3.4. Exemplos de funções

Considere o seguinte exemplo de definição de função com atenção redobrada para os marcadores `/` e `*`:

    >>> def arg_padrão(arg):
    ...     print(arg)
    ...
    >>> def arg_somente_pos(arg, /):
    ...     print(arg)
    ...
    >>> def arg_somente_nom(*, arg):
    ...     print(arg)
    ...
    >>> def exemplo_combinado(somente_pos, /, padrão, *, somente_nom):
    ...     print(somente_pos, padrão, somente_nom)

A definição da primeira função, `arg_padrão`, a forma mais familiar, não coloca nenhuma restrição para a chamada da função e argumentos podem ser passados por posição ou nome:

    >>> arg_padrão(2)
    2

    >>> arg_padrão(arg=2)
    2

A segunda função `arg_somente_pos` está restrita ao uso de parâmetros somente posicionais, uma vez que existe uma `/` na definição da função:

    >>> arg_somente_pos(1)
    1

    >>> arg_somente_pos(arg=1)
    Traceback (most recent call last):
      File "<stdin>", line 1, in <module>
    TypeError: arg_somente_pos() got some positional-only arguments passed as keyword arguments: 'arg'

A terceira função `arg_somente_nom` permite somente argumentos nomeados como indicado pelo `*` na definição da função:

    >>> arg_somente_nom(3)
    Traceback (most recent call last):
      File "<stdin>", line 1, in <module>
    TypeError: arg_somente_nom() takes 0 positional arguments but 1 was given

    >>> arg_somente_nom(arg=3)
    3

E a última usa as três convenções de chamada na mesma definição de função:

    >>> exemplo_combinado(1, 2, 3)
    Traceback (most recent call last):
      File "<stdin>", line 1, in <module>
    TypeError: exemplo_combinado() takes 2 positional arguments but 3 were given

    >>> exemplo_combinado(1, 2, somente_nom=3)
    1 2 3

    >>> exemplo_combinado(1, padrão=2, somente_nom=3)
    1 2 3

    >>> exemplo_combinado(somente_pos=1, padrão=2, somente_nom=3)
    Traceback (most recent call last):
      File "<stdin>", line 1, in <module>
    TypeError: exemplo_combinado() got some positional-only arguments passed as keyword arguments: 'somente_pos'

Finalmente, considere essa definição de função que possui uma potencial colisão entre o argumento posicional `nome` e `**kwds` que possui `nome` como uma chave:

    def foo(nome, **kwds):
        return 'nome' in kwds

Não é possível essa chamada devolver `True`, uma vez que o argumento nomeado `'nome'` sempre será aplicado para o primeiro parâmetro. Por exemplo:

    >>> foo(1, **{'nome': 2})
    Traceback (most recent call last):
      File "<stdin>", line 1, in <module>
    TypeError: foo() got multiple values for argument 'nome'
    >>>

Mas usando `/` (argumentos somente-posicionais), isso é possível já que permite `nome` como um argumento posicional e `'nome'` como uma chave nos argumentos nomeados:

    >>> def foo(nome, /, **kwds):
    ...     return 'nome' in kwds
    ...
    >>> foo(1, **{'nome': 2})
    True

Em outras palavras, o nome de parâmetros somente-posicional podem ser usados em `**kwds` sem ambiguidade.

#### 4.9.3.5. Recapitulando

A situação irá determinar quais parâmetros usar na definição da função:

    def f(pos1, pos2, /, pos_ou_nom *, nom1, nom2):

Como guia:

- Use somente-posicional se você não quer que o nome do parâmetro esteja disponível para o usuário. Isso é útil quando nomes de parâmetros não tem um significado real, se você quer forçar a ordem dos argumentos da função quando ela é chamada ou se você precisa ter alguns parâmetros posicionais e alguns nomeados.

- Use somente-nomeado quando os nomes tem significado e a definição da função fica mais clara deixando esses nomes explícitos ou se você quer evitar que usuários confiem na posição dos argumentos que estão sendo passados.

- Para uma API, use somente-posicional para evitar quebras na mudança da API se os nomes dos parâmetros forem alterados no futuro.

### 4.9.4. Listas de argumentos arbitrárias

Finalmente, a opção menos usada é especificar que a função pode ser chamada com um número arbitrário de argumentos. Esses argumentos serão empacotados em uma tupla (ver Tuplas e Sequências). Antes dos argumentos em número variável, zero ou mais argumentos normais podem estar presentes.

    def escreve_vários_itens(arquivo, separador, *args):
        file.write(separador.join(args))

Normalmente, esses argumentos variádicos estarão no final da lista de parâmetros formais, porque eles englobam todos os argumentos de entrada restantes, que são passados para a função. Quaisquer parâmetros formais que ocorrem após o parâmetro `*args` são argumentos ‘somente-nomeados’ , o que significa que eles só podem ser usados como chave-valor, em vez de argumentos posicionais:

    >>> def concat(*args, sep="/"):
    ...     return sep.join(args)
    ...
    >>> concat("terra", "marte", "vênus")
    'terra/marte/vênus'
    >>> concat("terra", "marte", "vênus", sep=".")
    'terra.marte.vênus'

### 4.9.5. Desempacotando listas de argumentos

A situação inversa ocorre quando os argumentos já estão numa lista ou tupla mas ela precisa ser explodida para invocarmos uma função que requer argumentos posicionais separados. Por exemplo, a função `range()` espera argumentos separados, start e stop. Se os valores já estiverem juntos em uma lista ou tupla, escreva a chamada de função com o operador `*` para desempacotá-los da sequência:

    >>> list(range(3, 6))            # chamada normal com argumentos separados
    [3, 4, 5]
    >>> args = [3, 6]
    >>> list(range(*args))           # chamada com argumentos desempacotados a partir de uma lista
    [3, 4, 5]

Da mesma forma, dicionários podem produzir argumentos nomeados com o operador `**`:

    >>> def papagaio(voltagem, estado='um cadáver', ação='voar'):
    ...     print("-- Este papagaio não conseguiria", ação, end=' ')
    ...     print("nem se você desse um choque de", voltagem, "de volts nele.", end=' ')
    ...     print("Ele", estado, "!")
    ...
    >>> d = {"voltagem": "quatro milhões", "estado": "está realmente morto", "ação": "voar"}
    >>> papagaio(**d)
    -- Este papagaio não conseguiria voar nem se você desse um choque de quatro milhões de volts nele. Ele está realmente morto !

### 4.9.6. Expressões lambda

Pequenas funções anônimas podem ser criadas com a palavra-chave `lambda`. Esta função retorna a soma de seus dois argumentos: `lambda a, b: a+b`. As funções lambda podem ser usadas sempre que objetos função forem necessários. Eles são sintaticamente restritos a uma única expressão. Semanticamente, eles são apenas açúcar sintático para uma definição de função normal. Como definições de funções aninhadas, as funções lambda podem referenciar variáveis contidas no escopo:

    >>> def cria_incrementador(n):
    ...     return lambda x: x + n
    ...
    >>> f = cria_incrementador(42)
    >>> f(0)
    42
    >>> f(1)
    43

O exemplo acima usa uma expressão lambda para retornar uma função. Outro uso é passar uma pequena função como um argumento. Por exemplo, `list.sort()` recebe uma função chave de ordenação key que pode ser uma função lambda:

    >>> pairs = [(1, 'um'), (2, 'dois'), (3, 'três), (4, 'quatro')]
    >>> pairs.sort(key=lambda pair: pair[1])
    >>> pairs
    [(4, 'quatro'), (1, 'um'), (3, 'três'), (2, 'dois')]

### 4.9.7. Strings de documentação

Aqui estão algumas convenções sobre o conteúdo e formatação de strings de documentação, também conhecidas como docstrings.

A primeira linha deve sempre ser curta, um resumo conciso do propósito do objeto. Por brevidade, não deve explicitamente se referir ao nome ou tipo do objeto, uma vez que estas informações estão disponíveis por outros meios (exceto se o nome da função for o próprio verbo que descreve a finalidade da função). Essa linha deve começar com letra maiúscula e terminar com ponto.

Se existem mais linhas na string de documentação, a segunda linha deve estar em branco, separando visualmente o resumo do resto da descrição. As linhas seguintes devem conter um ou mais parágrafos descrevendo as convenções de chamada ao objeto, seus efeitos colaterais, etc.

The Python parser strips indentation from multi-line string literals when they serve as module, class, or function docstrings.

Eis um exemplo de uma string de documentação multilinha:

    >>> def my_function():
    ...     """Do nothing, but document it.
    ...
    ...     No, really, it doesn't do anything:
    ...
    ...         >>> my_function()
    ...         >>>
    ...     """
    ...     pass
    ...
    >>> print(my_function.__doc__)
    Do nothing, but document it.

    No, really, it doesn't do anything:

        >>> my_function()
        >>>

### 4.9.8. Anotações de função

Anotações de função são informações de metadados completamente opcionais sobre os tipos usados pelas funções definidas pelo usuário (veja PEP 3107 e PEP 484 para mais informações).

Anotações são armazenadas no atributo `__annotations__` da função como um dicionário e não tem nenhum efeito em qualquer outra parte da função. Anotações de parâmetro são definidas por dois-pontos (“:”) após o nome do parâmetro, seguida por uma expressão que quando avaliada determina o valor da anotação. Anotações do tipo do retorno são definidas por um literal `->`, seguida por uma expressão, entre a lista de parâmetro e os dois-pontos que marcam o fim da instrução `def` . O exemplo a seguir possui um argumento obrigatório, um argumento opcional e o valor de retorno anotados:

    >>> def f(ham: str, ovos: str = 'ovos') -> str:
    ...     print("Anotações:", f.__annotations__)
    ...     print("Argumentos:", ham, ovos)
    ...     return ham + ' e ' + ovos
    ...
    >>> f('spam')
    Anotações: {'ham': <class 'str'>, 'return': <class 'str'>, 'ovos': <class 'str'>}
    Argumentos: spam ovos
    'spam e ovos'

## 4.10. Intermezzo: estilo de codificação

Agora que está prestes a escrever códigos mais longos e complexos em Python, é um bom momento para falar sobre estilo de codificação. A maioria das linguagens podem ser escritas (ou formatadas) em diferentes estilos; alguns são mais legíveis do que outros. Tornar o seu código mais fácil de ler, para os outros, é sempre uma boa ideia, e adotar um estilo de codificação agradável ajuda bastante.

Em Python, a PEP 8 tornou-se o guia de estilo adotado pela maioria dos projetos; promove um estilo de codificação muito legível e visualmente agradável. Todo desenvolvedor Python deve lê-lo em algum momento; eis os pontos mais importantes, selecionados para você:

- Use indentação com 4 espaços, e não use tabulações.

  4 espaços são um bom meio termo entre indentação estreita (permite maior profundidade de aninhamento) e indentação larga (mais fácil de ler). Tabulações trazem complicações, e o melhor é não usar.

- Quebre as linhas de modo que não excedam 79 caracteres.

  Isso ajuda os usuários com telas pequenas e torna possível abrir vários arquivos de código lado a lado em telas maiores.

- Deixe linhas em branco para separar funções e classes, e blocos de código dentro de funções.

- Quando possível, coloque comentários em uma linha própria.

- Escreva strings de documentação.

- Use espaços ao redor de operadores e após vírgulas, mas não diretamente dentro de parênteses, colchetes e chaves: `a = f(1, 2) + g(3, 4)`.

- Nomeie suas classes e funções de forma consistente; a convenção é usar `MaiusculoCamelCase` para classes e `minusculo_com_sublinhado` para funções e métodos. Sempre use `self` como o nome para o primeiro argumento dos métodos (veja Uma primeira olhada nas classes para mais informações sobre classes e métodos).

- Não use codificações exóticas se o seu código é feito para ser usado em um contexto internacional. O padrão do Python, UTF-8, ou mesmo ASCII puro funciona bem em qualquer caso.

- Da mesma forma, não use caracteres não-ASCII em identificadores se houver apenas a menor chance de pessoas falando um idioma diferente ler ou manter o código.

Notas de rodapé

[1]

Na verdade, passagem por referência para objeto seria uma descrição melhor, pois, se um objeto mutável for passado, quem chamou verá as alterações feitas por quem foi chamado (por exemplo, a inclusão de itens em uma lista).