# Glossário

`>>>`

  O prompt padrão do console interativo do Python. Normalmente visto em exemplos de código que podem ser executados interativamente no interpretador.

`...`

  Pode se referir a:

  - O prompt padrão do console interativo do Python ao inserir o código para um bloco de código recuado, quando dentro de um par de delimitadores correspondentes esquerdo e direito (parênteses, colchetes, chaves ou aspas triplas) ou após especificar um decorador.

  - Os três pontos formam o objeto Ellipsis (reticências).

classe base abstrata

  Classes bases abstratas (ABCs, do inglês abstract base class) complementam a tipagem pato, fornecendo uma maneira de definir interfaces quando outras técnicas, como `hasattr()`, seriam desajeitadas ou sutilmente erradas (por exemplo, com métodos mágicos). ABCs introduzem subclasses virtuais, classes que não herdam de uma classe mas ainda são reconhecidas por `isinstance()` e `issubclass()`; veja a documentação do módulo `abc`. Python vem com muitas ABCs embutidas para estruturas de dados (no módulo `collections.abc`), números (no módulo `numbers`), fluxos (no módulo `io`), localizadores e carregadores de importação (no módulo `importlib.abc`). Você pode criar suas próprias ABCs com o módulo `abc`.

anotação

  Um rótulo associado a uma variável, um atributo de classe ou um parâmetro de função ou valor de retorno, usado por convenção como dica de tipo.

  Anotações de variáveis locais não podem ser acessadas em tempo de execução, mas anotações de variáveis globais, atributos de classe e funções são armazenadas no atributo especial `__annotations__` de módulos, classes e funções, respectivamente.

  Veja anotação de variável, anotação de função, PEP 484 e PEP 526, que descrevem esta funcionalidade. Veja também Boas práticas para anotações para as melhores práticas sobre como trabalhar com anotações.

argumento

  Um valor passado para uma função (ou método) ao chamar a função. Existem dois tipos de argumento:

  - argumento nomeado: um argumento precedido por um identificador (por exemplo, `name=`) na chamada de uma função ou passado como um valor em um dicionário precedido por `**`. Por exemplo, `3` e `5` são ambos argumentos nomeados nas chamadas da função `complex()` a seguir:

        complex(real=3, imag=5)
        complex(**{'real': 3, 'imag': 5})

  - argumento posicional: um argumento que não é um argumento nomeado. Argumentos posicionais podem aparecer no início da lista de argumentos e/ou podem ser passados como elementos de um iterável precedidos por `*`. Por exemplo, `3` e `5` são ambos argumentos posicionais nas chamadas a seguir:

        complex(3, 5)
        complex(*(3, 5))

  Argumentos são atribuídos às variáveis locais nomeadas no corpo da função. Veja a seção Chamadas para as regras de atribuição. Sintaticamente, qualquer expressão pode ser usada para representar um argumento; após a expressão ser avaliada, o valor resultante é atribuído à variável local.

  Veja também o termo parâmetro no glossário, a pergunta no FAQ sobre a diferença entre argumentos e parâmetros e PEP 362.

gerenciador de contexto assíncrono

  Um objeto que controla o ambiente envolto numa instrução `async with` por meio da definição dos métodos `__aenter__()` e `__aexit__()`. Introduzido pela PEP 492.

gerador assíncrono

  Uma função que retorna um iterador gerador assíncrono. É parecida com uma função de corrotina definida com `async def` exceto pelo fato de conter instruções `yield` para produzir uma série de valores que podem ser usados em um laço `async for`.

  Normalmente se refere a uma função geradora assíncrona, mas pode se referir a um iterador gerador assíncrono em alguns contextos. Em casos em que o significado não esteja claro, usar o termo completo evita a ambiguidade.

  Uma função geradora assíncrona pode conter expressões `await` e também as instruções `async for` e `async with`.

iterador gerador assíncrono

  Um objeto criado por uma função geradora assíncrona.

  Este é um iterador assíncrono que, quando chamado usando o método `__anext__()`, retorna um objeto aguardável que executará o corpo da função geradora assíncrona até a próxima expressão `yield`.

  Cada `yield` suspende temporariamente o processamento, lembrando o estado de execução (incluindo variáveis locais e instruções `try` pendentes). Quando o iterador gerador assíncrono é efetivamente retomado com outro aguardável retornado por `__anext__()`, ele inicia de onde parou. Veja PEP 492 e PEP 525.

iterável assíncrono

  Um objeto que pode ser usado em uma instrução `async for`. Deve retornar um iterador assíncrono do seu método `__aiter__()`. Introduzido por PEP 492.

iterador assíncrono

  Um objeto que implementa os métodos `__aiter__()` e `__anext__()`. `__anext__()` deve retornar um objeto aguardável. `async for` resolve os aguardáveis retornados por um método `__anext__()` do iterador assíncrono até que ele levante uma exceção `StopAsyncIteration`. Introduzido pela PEP 492.

operação atômica

  Uma operação que parece ser executada como uma única etapa indivisível: nenhuma outra thread pode observá-la pela metade, e os seus efeitos tornam-se visíveis de uma só vez. O Python não garante que as instruções de alto nível sejam atômicas (por exemplo, `x += 1` executa várias operações de bytecode e não é atômico). A atomicidade só é garantida quando explicitamente documentada. Veja também condição de corrida e corrida de dados.

atributo

  Um valor associado a um objeto que é geralmente referenciado pelo nome separado por um ponto. Por exemplo, se um objeto o tem um atributo a esse seria referenciado como o.a.

  É possível dar a um objeto um atributo cujo nome não seja um identificador conforme definido por Identificadores e palavras-chave, por exemplo usando `setattr()`, se o objeto permitir. Tal atributo não será acessível usando uma expressão pontilhada e, em vez disso, precisaria ser recuperado com `getattr()`.

aguardável

  Um objeto que pode ser usado em uma expressão `await`. Pode ser uma corrotina ou um objeto com um método `__await__()`. Veja também a PEP 492.

BDFL

  Abreviação da expressão da língua inglesa “Benevolent Dictator for Life” (em português, “Ditador Benevolente Vitalício”), referindo-se a Guido van Rossum, criador do Python.

arquivo binário

  Um objeto arquivo capaz de ler e gravar em objetos bytes ou similares. Exemplos de arquivos binários são arquivos abertos no modo binário (`'rb'`, `'wb'` ou `'rb+'`), `sys.stdin.buffer`, `sys.stdout.buffer`, e instâncias de `io.BytesIO` e `gzip.GzipFile`.

  Veja também arquivo texto para um objeto arquivo capaz de ler e gravar em objetos `str`.

referência emprestada

  Na API C do Python, uma referência emprestada é uma referência a um objeto que não é dona da referência. Ela se torna um ponteiro solto se o objeto for destruído. Por exemplo, uma coleta de lixo pode remover a última referência forte para o objeto e assim destruí-lo.

  Chamar `Py_INCREF()` na referência emprestada é recomendado para convertê-lo, internamente, em uma referência forte, exceto quando o objeto não pode ser destruído antes do último uso da referência emprestada. A função `Py_NewRef()` pode ser usada para criar uma nova referência forte.

objeto bytes ou similar

  Um objeto com suporte ao Protocolo de buffer e que pode exportar um buffer C contíguo. Isso inclui todos os objetos `bytes`, `bytearray` e `array.array`, além de muitos objetos `memoryview` comuns. Objetos bytes ou similares podem ser usados para várias operações que funcionam com dados binários; isso inclui compactação, salvamento em um arquivo binário e envio por um soquete.

  Algumas operações precisam que os dados binários sejam mutáveis. A documentação geralmente se refere a eles como “objetos bytes ou similares para leitura e escrita”. Exemplos de objetos de buffer mutável incluem `bytearray` e um `memoryview` de um `bytearray`. Outras operações exigem que os dados binários sejam armazenados em objetos imutáveis (“objetos bytes ou similares para somente leitura”); exemplos disso incluem `bytes` e a `memoryview` de um objeto `bytes`.

bytecode

  O código-fonte Python é compilado para bytecode, a representação interna de um programa em Python no interpretador CPython. O bytecode também é mantido em cache em arquivos `.pyc` e `.pyo`, de forma que executar um mesmo arquivo é mais rápido na segunda vez (a recompilação dos fontes para bytecode não é necessária). Esta “linguagem intermediária” é adequada para execução em uma máquina virtual, que executa o código de máquina correspondente para cada bytecode. Tenha em mente que não se espera que bytecodes sejam executados entre máquinas virtuais Python diferentes, nem que se mantenham estáveis entre versões de Python.

  Uma lista de instruções bytecode pode ser encontrada na documentação para o módulo dis.

chamável

  Um chamável é um objeto que pode ser chamado, possivelmente com um conjunto de argumentos (veja argumento), com a seguinte sintaxe:

      chamavel(argumento1, argumento2, argumentoN)

  Uma função, e por extensão um método, é um chamável. Uma instância de uma classe que implementa o método `__call__()` também é um chamável.

função de retorno

  Também conhecida como callback, é uma função sub-rotina que é passada como um argumento a ser executado em algum ponto no futuro.

classe

  Um modelo para criação de objetos definidos pelo usuário. Definições de classe normalmente contém definições de métodos que operam sobre instâncias da classe.

variável de classe

  Uma variável definida em uma classe e destinada a ser modificada apenas no nível da classe (ou seja, não em uma instância da classe).

variável de clausura

  Uma variável livre referenciada de um escopo aninhado que é definida em um escopo externo em vez de ser resolvida em tempo de execução a partir dos espaços de nomes embutido ou globais. Pode ser explicitamente definida com a palavra reservada `nonlocal` para permitir acesso de gravação, ou implicitamente definida se a variável estiver sendo somente lida.

  Por exemplo, na função `interna` no código a seguir, tanto `x` quanto `print` são variáveis livres, mas somente `x` é uma variável de clausura:

      def externa():
          x = 0
          def interna():
              nonlocal x
              x += 1
              print(x)
          return interna

  Devido ao atributo `codeobject.co_freevars` (que, apesar do nome, inclui apenas os nomes das variáveis de clausura em vez de listar todas as variáveis livres referenciadas), o termo mais geral variável livre às vezes é usado mesmo quando o significado pretendido é se referir especificamente às variáveis de clausura.

número complexo

  Uma extensão ao familiar sistema de números reais em que todos os números são expressos como uma soma de uma parte real e uma parte imaginária. Números imaginários são múltiplos reais da unidade imaginária (a raiz quadrada de `-1`), normalmente escrita como `i` em matemática ou `j` em engenharia. O Python tem suporte nativo para números complexos, que são escritos com esta última notação; a parte imaginária escrita com um sufixo `j`, p.ex., `3+1j`. Para ter acesso aos equivalentes para números complexos do módulo `math`, utilize `cmath`. O uso de números complexos é uma funcionalidade matemática bastante avançada. Se você não sabe se irá precisar deles, é quase certo que você pode ignorá-los sem problemas.

concorrência

  A capacidade de um programa de computador executar múltiplas tarefas simultaneamente. Python fornece bibliotecas para escrever programas que utilizam diferentes formas de concorrência. O `asyncio` é uma biblioteca para lidar com tarefas assíncronas e corrotinas. O `threading` fornece acesso a threads do sistema operacional e o `multiprocessing` a processos do sistema operacional. Processadores com vários núcleos podem executar threads e processos em diferentes núcleos da CPU ao mesmo tempo (veja o paralelismo).

modificação concorrente

  Quando várias threads modificam dados compartilhados simultaneamente, a modificação concorrente sem a devida sincronização pode causar condições de corrida e também pode causar corrida de dados, corrupção de dados ou ambos.

contexto

  Este termo tem diferentes significados dependendo de onde e como ele é usado. Alguns significados comuns:

  - O estado ou ambiente temporário estabelecido por um gerenciador de contexto por meio de uma instrução `with`.

  - A coleção de ligações de chave-valor associadas a um objeto `contextvars.Context` específico e acessadas por meio de objetos `ContextVar`. Veja também variável de contexto.

  - Um objeto `contextvars.Context`. Veja também contexto atual.

protocolo de gerenciamento de contexto

  Os métodos `__enter__()` e `__exit__()` chamados pela instrução `with`. Veja PEP 343.

gerenciador de contexto

  Um objeto que implementa o protocolo de gerenciamento de contexto e controla o ambiente envolto em uma instrução `with`. Veja PEP 343.

variável de contexto

  Uma variável cujo valor depende de qual contexto é o contexto atual. Os valores são acessados por meio de objetos `contextvars.ContextVar`. Variáveis de contexto são usadas principalmente para isolar o estado entre tarefas assíncronas simultâneas.

contíguo

  Um buffer é considerado contíguo exatamente se for contíguo C ou contíguo Fortran. Os buffers de dimensão zero são contíguos C e Fortran. Em vetores unidimensionais, os itens devem ser dispostos na memória próximos um do outro, em ordem crescente de índices, começando do zero. Em vetores multidimensionais contíguos C, o último índice varia mais rapidamente ao visitar itens em ordem de endereço de memória. No entanto, nos vetores contíguos do Fortran, o primeiro índice varia mais rapidamente.

corrotina

  Corrotinas são uma forma mais generalizada de sub-rotinas. Sub-rotinas tem a entrada iniciada em um ponto, e a saída em outro ponto. Corrotinas podem entrar, sair, e continuar em muitos pontos diferentes. Elas podem ser implementadas com a instrução `async def`. Veja também PEP 492.

função de corrotina

  Uma função que retorna um objeto do tipo corrotina. Uma função de corrotina pode ser definida com a instrução `async def`, e pode conter as palavras chaves `await`, `async for`, e `async with`. Isso foi introduzido pela PEP 492.

CPython

  A implementação canônica da linguagem de programação Python, como disponibilizada pelo python.org. O termo “CPython” é usado quando necessário distinguir esta implementação de outras como Jython ou IronPython.

contexto atual

  O contexto (objeto `contextvars.Context`) que é usado atualmente pelos objetos `ContextVar` para acessar (obter ou definir) os valores de variáveis de contexto. Cada thread tem seu próprio contexto atual. Frameworks para executar tarefas assíncronas (veja `asyncio`) associam cada tarefa a um contexto que se torna o contexto atual sempre que a tarefa inicia ou retoma a execução.

corrida de dados

  A situation where multiple threads access the same memory location concurrently, at least one of the accesses is a write, and the threads do not use any synchronization to control their access. Data races lead to non-deterministic behavior and can cause data corruption. Proper use of locks and other synchronization primitives prevents data races. Note that data races can only happen in native code, but that native code might be exposed in a Python API. See also race condition and thread-safe.

impasse

  A situation in which two or more tasks (threads, processes, or coroutines) wait indefinitely for each other to release resources or complete actions, preventing any from making progress. For example, if thread A holds lock 1 and waits for lock 2, while thread B holds lock 2 and waits for lock 1, both threads will wait indefinitely. In Python this often arises from acquiring multiple locks in conflicting orders or from circular join/await dependencies. Deadlocks can be avoided by always acquiring multiple locks in a consistent order. See also lock and reentrant.

decorador

  Uma função que retorna outra função, geralmente aplicada como uma transformação de função usando a sintaxe `@wrapper`. Exemplos comuns para decoradores são `classmethod()` e `staticmethod()`.

  A sintaxe do decorador é meramente um açúcar sintático, as duas definições de funções a seguir são semanticamente equivalentes:

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

      @staticmethod
      def f(arg):
          ...

  O mesmo conceito existe para as classes, mas não é comumente utilizado. Veja a documentação de definições de função e definições de classe para obter mais informações sobre decoradores.

descritor

  Qualquer objeto que define os métodos `__get__()`, `__set__()` ou `__delete__()`. Quando um atributo de classe é um descritor, seu comportamento de associação especial é acionado no acesso a um atributo. Normalmente, ao se utilizar a.b para se obter, definir ou excluir, um atributo dispara uma busca no objeto chamado b no dicionário de classe de a, mas se b for um descritor, o respectivo método descritor é chamado. Compreender descritores é a chave para um profundo entendimento de Python pois eles são a base de muitas funcionalidades incluindo funções, métodos, propriedades, métodos de classe, métodos estáticos e referências para superclasses.

  Para obter mais informações sobre os métodos dos descritores, veja: Implementando descritores ou o Guia de Descritores.

dicionário

  Um vetor associativo em que chaves arbitrárias são mapeadas para valores. As chaves podem ser quaisquer objetos que possuam os métodos `__hash__()` e `__eq__()`. Isso é chamado de hash em Perl.

compreensão de dicionário

  Uma maneira compacta de processar todos ou parte dos elementos de um iterável e retornar um dicionário com os resultados. `results = {n: n ** 2 for n in range(10)}` gera um dicionário contendo a chave `n` mapeada para o valor `n ** 2`. Veja Sintaxe de criação de listas, conjuntos e dicionários.

visão de dicionário

  Os objetos retornados por `dict.keys()`, `dict.values()` e `dict.items()` são chamados de visões de dicionário. Eles fornecem uma visão dinâmica das entradas do dicionário, o que significa que quando o dicionário é alterado, a visão reflete essas alterações. Para forçar a visão de dicionário a se tornar uma lista completa use `list(dictview)`. Veja Objetos de visão de dicionário.

docstring

  Abreviatura de “documentation string” (string de documentação). Uma string literal que aparece como primeira expressão numa classe, função ou módulo. Ainda que sejam ignoradas quando a suíte é executada, é reconhecida pelo compilador que a coloca no atributo `__doc__` da classe, função ou módulo que a encapsula. Como ficam disponíveis por meio de introspecção, docstrings são o lugar canônico para documentação do objeto.

tipagem pato

  Também conhecida como duck-typing, é um estilo de programação que não verifica o tipo do objeto para determinar se ele possui a interface correta; em vez disso, o método ou atributo é simplesmente chamado ou utilizado (“Se se parece com um pato e grasna como um pato, então deve ser um pato.”) Enfatizando interfaces ao invés de tipos específicos, o código bem desenvolvido aprimora sua flexibilidade por permitir substituição polimórfica. Tipagem pato evita necessidade de testes que usem `type()` ou `isinstance()`. (Note, porém, que a tipagem pato pode ser complementada com o uso de classes base abstratas.) Ao invés disso, são normalmente empregados testes `hasattr()` ou programação EAFP.

dunder

  Uma abreviação informal para “double underscore” (em português, sublinhado duplo), usada ao se referir a um método especial. Por exemplo, `__init__` é frequentemente pronunciado como “dunder init”.

EAFP

  Iniciais da expressão em inglês “easier to ask for forgiveness than permission” que significa “é mais fácil pedir perdão que permissão”. Este estilo de codificação comum no Python presume a existência de chaves ou atributos válidos e captura exceções caso essa premissa se prove falsa. Este estilo limpo e rápido se caracteriza pela presença de várias instruções `try` e `except`. A técnica diverge do estilo LBYL, comum em outras linguagens como C, por exemplo.

expressão

  Uma parte da sintaxe que pode ser avaliada para algum valor. Em outras palavras, uma expressão é a acumulação de elementos de expressão como literais, nomes, atributos de acesso, operadores ou chamadas de funções, todos os quais retornam um valor. Em contraste com muitas outras linguagens, nem todas as construções de linguagem são expressões. Também existem instruções, as quais não podem ser usadas como expressões, como, por exemplo, `while`. Atribuições também são instruções, não expressões.

módulo de extensão

  Um módulo escrito em C ou C++, usando a API C do Python para interagir tanto com código de usuário quanto do núcleo.

f-string

  Literais string prefixadas com `'f'` ou `'F'` são conhecidas como “f-strings” que é uma abreviação de formatted string literals. Veja também PEP 498.

objeto arquivo

  Um objeto que expõe uma API orientada a arquivos (com métodos tais como `read()` ou `write()`) para um recurso subjacente. Dependendo da maneira como foi criado, um objeto arquivo pode mediar o acesso a um arquivo real no disco ou outro tipo de dispositivo de armazenamento ou de comunicação (por exemplo a entrada/saída padrão, buffers em memória, soquetes, pipes, etc.). Objetos arquivo também são chamados de objetos arquivo ou similares ou fluxos.

  Atualmente há três categorias de objetos arquivo: arquivos binários brutos, arquivos binários em buffer e arquivos textos. Suas interfaces estão definidas no módulo `io`. A forma canônica para criar um objeto arquivo é usando a função `open()`.

objeto arquivo ou similar

  Um sinônimo do termo objeto arquivo.

tratador de erros e codificação do sistema de arquivos

  Tratador de erros e codificação usado pelo Python para decodificar bytes do sistema operacional e codificar Unicode para o sistema operacional.

  A codificação do sistema de arquivos deve garantir a decodificação bem-sucedida de todos os bytes abaixo de 128. Se a codificação do sistema de arquivos falhar em fornecer essa garantia, as funções da API podem levantar `UnicodeError`.

  As funções `sys.getfilesystemencoding()` e `sys.getfilesystemencodeerrors()` podem ser usadas para obter o tratador de erros e codificação do sistema de arquivos.

  O tratador de erros e codificação do sistema de arquivos são configurados na inicialização do Python pela função `PyConfig_Read()`: veja os membros `filesystem_encoding` e `filesystem_errors` do `PyConfig`.

  Veja também codificação da localidade.

localizador

  Um objeto que tenta encontrar o carregador para um módulo que está sendo importado.

  Existem dois tipos de localizador: localizadores de metacaminho para uso com `sys.meta_path`, e localizadores de entrada de caminho para uso com `sys.path_hooks`.

  Veja Localizadores e carregadores e `importlib` para muito mais detalhes.

divisão pelo piso

  Divisão matemática que arredonda para baixo para o inteiro mais próximo. O operador de divisão pelo piso é `//`. Por exemplo, a expressão `11 // 4` retorna o valor `2` ao invés de `2.75`, que seria retornado pela divisão de ponto flutuante. Note que `(-11) // 4` é `-3` porque é `-2.75` arredondado para baixo. Consulte a PEP 238.

threads livres

  Um modelo de threads onde múltiplas threads podem simultaneamente executar bytecode Python no mesmo interpretador. Isso está em contraste com a trava global do interpretador que permite apenas uma thread por vez executar bytecode Python. Veja PEP 703.

variável livre

  Formalmente, conforme definido no modelo de execução de linguagem, uma variável livre é qualquer variável usada em um espaço de nomes que não seja uma variável local naquele espaço de nomes. Veja variável de clausura para um exemplo. Pragmaticamente, devido ao nome do atributo `codeobject.co_freevars`, o termo também é usado algumas vezes como sinônimo de variável de clausura.

função

  Uma série de instruções que retorna algum valor para um chamador. Também pode ser passado zero ou mais argumentos que podem ser usados na execução do corpo. Veja também parâmetro, método e a seção Definições de função.

anotação de função

  Uma anotação de um parâmetro de função ou valor de retorno.

  Anotações de função são comumente usados por dicas de tipo: por exemplo, essa função espera receber dois argumentos `int` e também é esperado que devolva um valor `int`:

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

  A sintaxe de anotação de função é explicada na seção Definições de função.

  Veja anotação de variável e PEP 484, que descrevem esta funcionalidade. Veja também Boas práticas para anotações para as melhores práticas sobre como trabalhar com anotações.

__future__

  A instrução future, `from __future__ import <feature>`, direciona o compilador a compilar o módulo atual usando sintaxe ou semântica que será padrão em uma versão futura de Python. O módulo `__future__` documenta os possíveis valores de feature. Importando esse módulo e avaliando suas variáveis, você pode ver quando um novo recurso foi inicialmente adicionado à linguagem e quando será (ou se já é) o padrão:

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

coleta de lixo

  Também conhecido como garbage collection, é o processo de liberar a memória quando ela não é mais utilizada. Python executa a liberação da memória através da contagem de referências e um coletor de lixo cíclico que é capaz de detectar e interromper referências cíclicas. O coletor de lixo pode ser controlado usando o módulo `gc`.

gerador

  Uma função que retorna um iterador gerador. É parecida com uma função normal, exceto pelo fato de conter expressões `yield` para produzir uma série de valores que podem ser usados em um laço “for” ou que podem ser obtidos um de cada vez com a função `next()`.

  Normalmente refere-se a uma função geradora, mas pode referir-se a um iterador gerador em alguns contextos. Em alguns casos onde o significado desejado não está claro, usar o termo completo evita ambiguidade.

iterador gerador

  Um objeto criado por uma função geradora.

  Cada `yield` suspende temporariamente o processamento, memorizando o estado da execução (incluindo variáveis locais e instruções try pendentes). Quando o iterador gerador retorna, ele se recupera do último ponto onde estava (em contrapartida as funções que iniciam uma nova execução a cada vez que são invocadas).

expressão geradora

  Uma expressão que retorna um iterador. Parece uma expressão normal, seguido de uma cláusula `for` definindo uma variável de laço, um intervalo, e uma cláusula `if` opcional. A expressão combinada gera valores para uma função encapsuladora:

      >>> sum(i*i for i in range(10))         # soma dos quadrados 0, 1, 4, ... 81
      285

função genérica

  Uma função composta por várias funções implementando a mesma operação para diferentes tipos. Qual implementação deverá ser usada durante a execução é determinada pelo algoritmo de despacho.

  Veja também a entrada despacho único no glossário, o decorador `functools.singledispatch()`, e a PEP 443.

tipo genérico

  Um tipo que pode ser parametrizado; tipicamente uma classe contêiner tal como `list` ou `dict`. Usado para dicas de tipo e anotações.

  Para mais detalhes, veja tipo apelido genérico, PEP 483, PEP 484, PEP 585, e o módulo `typing`.

GIL

  Veja trava global do interpretador.

trava global do interpretador

  O mecanismo utilizado pelo interpretador CPython para garantir que apenas uma thread execute o bytecode Python por vez. Isto simplifica a implementação do CPython ao fazer com que o modelo de objetos (incluindo tipos embutidos críticos como o `dict`) ganhem segurança implícita contra acesso concorrente. Travar todo o interpretador facilita que o interpretador em si seja multithread, às custas de muito do paralelismo já provido por máquinas com multiprocessadores.

  No entanto, alguns módulos de extensão, tanto da biblioteca padrão quanto de terceiros, são desenvolvidos de forma a liberar a GIL ao realizar tarefas computacionalmente muito intensas, como compactação ou cálculos de hash. Além disso, a GIL é sempre liberada nas operações de E/S.

  A partir de Python 3.13, o GIL pode ser desabilitado usando a configuração de construção `--disable-gil`. Depois de construir Python com essa opção, o código deve ser executado com a opção `-X gil=0` ou a variável de ambiente `PYTHON_GIL=0` deve estar definida. Esse recurso provê um desempenho melhor para aplicações com múltiplas threads e torna mais fácil o uso eficiente de CPUs com múltiplos núcleos. Para mais detalhes, veja PEP 703.

estado global

  Data that is accessible throughout a program, such as module-level variables, class variables, or C static variables in extension modules. In multi-threaded programs, global state shared between threads typically requires synchronization to avoid race conditions and data races.

pyc baseado em hash

  Um arquivo de cache em bytecode que usa hash ao invés do tempo, no qual o arquivo de código-fonte foi modificado pela última vez, para determinar a sua validade. Veja Invalidação de bytecode em cache.

hasheável

  Um objeto é hasheável se tem um valor de hash que nunca muda durante seu ciclo de vida (precisa ter um método `__hash__()`) e pode ser comparado com outros objetos (precisa ter um método `__eq__()`). Objetos hasheáveis que são comparados como iguais devem ter o mesmo valor de hash.

  A hasheabilidade faz com que um objeto possa ser usado como uma chave de dicionário e como um membro de conjunto, pois estas estruturas de dados utilizam os valores de hash internamente.

  A maioria dos objetos embutidos imutáveis do Python são hasheáveis; contêineres mutáveis (tais como listas ou dicionários) não são; contêineres imutáveis (tais como tuplas e frozensets) são hasheáveis apenas se os seus elementos são hasheáveis. Objetos que são instâncias de classes definidas pelo usuário são hasheáveis por padrão. Todos eles comparam de forma desigual (exceto entre si mesmos), e o seu valor hash é derivado a partir do seu `id()`.

IDLE

  Um ambiente de desenvolvimento e aprendizado integrado para Python. IDLE — editor e console Python é um editor básico e um ambiente interpretador que vem junto com a distribuição padrão do Python.

imortal

  Objetos imortais são um detalhe da implementação do CPython introduzida na PEP 683.

  Se um objeto é imortal, sua contagem de referências nunca é modificada e, portanto, nunca é desalocado enquanto o interpretador está em execução. Por exemplo, `True` e `None` são imortais no CPython.

imutável

  An object with a fixed value. Immutable objects include numbers, strings and tuples. Such an object cannot be altered. A new object has to be created if a different value has to be stored. They play an important role in places where a constant hash value is needed, for example as a key in a dictionary. Immutable objects are inherently thread-safe because their state cannot be modified after creation, eliminating concerns about improperly synchronized concurrent modification.

caminho de importação

  Uma lista de localizações (ou entradas de caminho) que são buscadas pelo localizador baseado no caminho por módulos para importar. Durante a importação, esta lista de localizações usualmente vem a partir de `sys.path`, mas para subpacotes ela também pode vir do atributo `__path__` de pacotes-pai.

importação

  O processo pelo qual o código Python em um módulo é disponibilizado para o código Python em outro módulo.

importador

  Um objeto que localiza e carrega um módulo; Tanto um localizador e o objeto carregador.

interativo

  Python tem um interpretador interativo, o que significa que você pode digitar instruções e expressões no prompt do interpretador, executá-los imediatamente e ver seus resultados. Apenas execute `python` sem argumentos (possivelmente selecionando-o a partir do menu de aplicações de seu sistema operacional). O interpretador interativo é uma maneira poderosa de testar novas ideias ou aprender mais sobre módulos e pacotes (lembre-se do comando `help(x)`). Para saber mais sobre modo interativo, veja Modo interativo.

interpretado

  Python é uma linguagem interpretada, em oposição àquelas que são compiladas, embora esta distinção possa ser nebulosa devido à presença do compilador de bytecode. Isto significa que os arquivos-fontes podem ser executados diretamente sem necessidade explícita de se criar um arquivo executável. Linguagens interpretadas normalmente têm um ciclo de desenvolvimento/depuração mais curto que as linguagens compiladas, apesar de seus programas geralmente serem executados mais lentamente. Veja também interativo.

desligamento do interpretador

  Quando solicitado para desligar, o interpretador Python entra em uma fase especial, onde ele gradualmente libera todos os recursos alocados, tais como módulos e várias estruturas internas críticas. Ele também faz diversas chamadas para o coletor de lixo. Isto pode disparar a execução de código em destrutores definidos pelo usuário ou função de retorno de referência fraca. Código executado durante a fase de desligamento pode encontrar diversas exceções, pois os recursos que ele depende podem não funcionar mais (exemplos comuns são os módulos de bibliotecas, ou os mecanismos de avisos).

  A principal razão para o interpretador desligar, é que o módulo `__main__` ou o script sendo executado terminou sua execução.

iterável

  Um objeto capaz de retornar seus membros um de cada vez. Exemplos de iteráveis incluem todos os tipos de sequência (tais como `list`, `str` e `tuple`) e alguns tipos de não-sequência, como o `dict` e objetos arquivo, além dos objetos de quaisquer classes que você definir com um método `__iter__()` ou `__getitem__()` que implementam a semântica de sequência.

  Iteráveis podem ser usados em um laço `for` e em vários outros lugares em que uma sequência é necessária (`zip()`, `map()`, …). Quando um objeto iterável é passado como argumento para a função embutida `iter()`, ela retorna um iterador para o objeto. Este iterador é adequado para se varrer todo o conjunto de valores. Ao usar iteráveis, normalmente não é necessário chamar `iter()` ou lidar com os objetos iteradores em si. A instrução `for` faz isso automaticamente para você, criando uma variável temporária para armazenar o iterador durante a execução do laço. Veja também iterador, sequência, e gerador.

iterador

  Um objeto que representa um fluxo de dados. Repetidas chamadas ao método `__next__()` de um iterador (ou passando o objeto para a função embutida `next()`) vão retornar itens sucessivos do fluxo. Quando não houver mais dados disponíveis uma exceção `StopIteration` será levantada. Neste ponto, o objeto iterador se esgotou e quaisquer chamadas subsequentes a seu método `__next__()` vão apenas levantar a exceção `StopIteration` novamente. Iteradores precisam ter um método `__iter__()` que retorne o objeto iterador em si, de forma que todo iterador também é iterável e pode ser usado na maioria dos lugares em que um iterável é requerido. Uma notável exceção é código que tenta realizar passagens em múltiplas iterações. Um objeto contêiner (como uma `list`) produz um novo iterador a cada vez que você passá-lo para a função `iter()` ou utilizá-lo em um laço `for`. Tentar isso com o mesmo iterador apenas iria retornar o mesmo objeto iterador esgotado já utilizado na iteração anterior, como se fosse um contêiner vazio.

  Mais informações podem ser encontradas em Tipos iteradores.

  Detalhes da implementação do CPython: CPython does not consistently apply the requirement that an iterator define `__iter__()`. And also please note that free-threaded CPython does not guarantee thread-safe behavior of iterator operations.

função chave

  Uma função chave ou função colação é um chamável que retorna um valor usado para ordenação ou classificação. Por exemplo, `locale.strxfrm()` é usada para produzir uma chave de ordenação que leva o locale em consideração para fins de ordenação.

  Uma porção de ferramentas no Python aceitam funções chave para controlar como os elementos são ordenados ou agrupados. Algumas delas incluem `min()`, `max()`, `sorted()`, `list.sort()`, `heapq.merge()`, `heapq.nsmallest()`, `heapq.nlargest()` e `itertools.groupby()`.

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

argumento nomeado

  Veja argumento.

lambda

  Uma função de linha anônima consistindo de uma única expressão, que é avaliada quando a função é chamada. A sintaxe para criar uma função lambda é `lambda [parameters]: expression`

LBYL

  Iniciais da expressão em inglês “look before you leap”, que significa algo como “olhe antes de pisar”. Este estilo de codificação testa as pré-condições explicitamente antes de fazer chamadas ou buscas. Este estilo contrasta com a abordagem EAFP e é caracterizada pela presença de muitas instruções `if`.

  In a multi-threaded environment, the LBYL approach can risk introducing a race condition between “the looking” and “the leaping”. For example, the code, `if key in mapping: return mapping[key]` can fail if another thread removes key from mapping after the test, but before the lookup. This issue can be solved with locks or by using the EAFP approach. See also thread-safe.

analisador léxico

  Nome formal para o tokenizador; veja token.

lista

  Uma sequência embutida no Python. Apesar do seu nome, é mais próximo de um vetor em outras linguagens do que uma lista encadeada, como o acesso aos elementos é da ordem O(1).

compreensão de lista

  Uma maneira compacta de processar todos ou parte dos elementos de uma sequência e retornar os resultados em uma lista. `result = ['{:#04x}'.format(x) for x in range(256) if x % 2 == 0]` gera uma lista de strings contendo números hexadecimais (0x..) no intervalo de 0 a 255. A cláusula `if` é opcional. Se omitida, todos os elementos no `range(256)` serão processados.

trava

  A synchronization primitive that allows only one thread at a time to access a shared resource. A thread must acquire a lock before accessing the protected resource and release it afterward. If a thread attempts to acquire a lock that is already held by another thread, it will block until the lock becomes available. Python’s `threading` module provides `Lock` (a basic lock) and `RLock` (a reentrant lock). Locks are used to prevent race conditions and ensure thread-safe access to shared data. Alternative design patterns to locks exist such as queues, producer/consumer patterns, and thread-local state. See also deadlock, and reentrant.

carregador

  Um objeto que carrega um módulo. Ele deve definir os métodos `exec_module()` e `create_module()` para implementar a interface `Loader`. Um carregador é normalmente retornado por um localizador. Veja também:

  - Localizadores e carregadores

  - `importlib.abc.Loader`

  - PEP 302

codificação da localidade

  No Unix, é a codificação da localidade do LC_CTYPE, que pode ser definida com `locale.setlocale(locale.LC_CTYPE, new_locale)`.

  No Windows, é a página de código ANSI (ex: `"cp1252"`).

  No Android e no VxWorks, o Python usa `"utf-8"` como a codificação da localidade.

  `locale.getencoding()` pode ser usado para obter a codificação da localidade.

  Veja também tratador de erros e codificação do sistema de arquivos.

método mágico

  Um sinônimo informal para um método especial.

mapeamento

  Um objeto contêiner com suporte a pesquisas de chave arbitrária e que implementa os métodos especificados nas classes base abstratas `collections.abc.Mapping` ou `collections.abc.MutableMapping`. Exemplos incluem `dict`, `collections.defaultdict`, `collections.OrderedDict` e `collections.Counter`.

localizador de metacaminho

  Um localizador retornado por uma busca de `sys.meta_path`. Localizadores de metacaminho são relacionados a, mas diferentes de, localizadores de entrada de caminho.

  Veja `importlib.abc.MetaPathFinder` para os métodos que localizadores de metacaminho implementam.

metaclasse

  A classe de uma classe. Definições de classe criam um nome de classe, um dicionário de classe e uma lista de classes base. A metaclasse é responsável por receber estes três argumentos e criar a classe. A maioria das linguagens de programação orientadas a objetos provê uma implementação default. O que torna o Python especial é o fato de ser possível criar metaclasses personalizadas. A maioria dos usuários nunca vai precisar deste recurso, mas quando houver necessidade, metaclasses possibilitam soluções poderosas e elegantes. Metaclasses têm sido utilizadas para gerar registros de acesso a atributos, para incluir proteção contra acesso concorrente, rastrear a criação de objetos, implementar singletons, dentre muitas outras tarefas.

  Mais informações podem ser encontradas em Metaclasses.

método

  Uma função que é definida dentro do corpo de uma classe. Se chamada como um atributo de uma instância daquela classe, o método receberá a instância do objeto como seu primeiro argumento (que comumente é chamado de `self`). Veja função e escopo aninhado.

ordem de resolução de métodos

  Ordem de resolução de métodos é a ordem em que os membros de uma classe base são buscados durante a pesquisa. Veja A Ordem de Resolução de Métodos do Python 2.3 para detalhes do algoritmo usado pelo interpretador do Python desde a versão 2.3.

módulo

  Um objeto que serve como uma unidade organizacional de código Python. Os módulos têm um espaço de nomes contendo objetos Python arbitrários. Os módulos são carregados pelo Python através do processo de importação.

  Veja também pacote.

spec de módulo

  Um espaço de nomes que contém as informações relacionadas à importação usadas para carregar um módulo. Uma instância de `importlib.machinery.ModuleSpec`.

  Veja também Especificações de módulo.

MRO

  Veja ordem de resolução de métodos.

mutável

  An object with state that is allowed to change during the course of the program. In multi-threaded programs, mutable objects that are shared between threads require careful synchronization to avoid race conditions. See also immutable, thread-safe, and concurrent modification.

tupla nomeada

  O termo “tupla nomeada” é aplicado a qualquer tipo ou classe que herda de tupla e cujos elementos indexáveis também são acessíveis usando atributos nomeados. O tipo ou classe pode ter outras funcionalidades também.

  Diversos tipos embutidos são tuplas nomeadas, incluindo os valores retornados por `time.localtime()` e `os.stat()`. Outro exemplo é `sys.float_info`:

      >>> sys.float_info[1]                   # acesso indexado
      1024
      >>> sys.float_info.max_exp              # acesso a campo nomeado
      1024
      >>> isinstance(sys.float_info, tuple)   # tipo de tupla
      True

  Algumas tuplas nomeadas são tipos embutidos (tal como os exemplos acima). Alternativamente, uma tupla nomeada pode ser criada a partir de uma definição de classe regular, que herde de `tuple` e que defina campos nomeados. Tal classe pode ser escrita a mão, ou ela pode ser criada herdando `typing.NamedTuple` ou com uma função fábrica `collections.namedtuple()`. As duas últimas técnicas também adicionam alguns métodos extras, que podem não ser encontrados quando foi escrita manualmente, ou em tuplas nomeadas embutidas.

espaço de nomes

  O lugar em que uma variável é armazenada. Espaços de nomes são implementados como dicionários. Existem os espaços de nomes local, global e nativo, bem como espaços de nomes aninhados em objetos (em métodos). Espaços de nomes suportam modularidade ao prevenir conflitos de nomes. Por exemplo, as funções `__builtin__.open()` e `os.open()` são diferenciadas por seus espaços de nomes. Espaços de nomes também auxiliam na legibilidade e na manutenibilidade ao torar mais claro quais módulos implementam uma função. Escrever `random.seed()` ou `itertools.izip()`, por exemplo, deixa claro que estas funções são implementadas pelos módulos `random` e `itertools` respectivamente.

pacote de espaço de nomes

  Um pacote que serve apenas como contêiner para subpacotes. Pacotes de espaços de nomes podem não ter representação física, e especificamente não são como um pacote regular porque eles não tem um arquivo `__init__.py`.

  Pacotes de espaço de nomes permitem que vários pacotes instaláveis individualmente tenham um pacote pai comum. Caso contrário, é recomendado usar um pacote regular.

  Para mais informações, veja PEP 420 e Pacotes de espaço de nomes.

  Veja também módulo.

código nativo

  Code that is compiled to machine instructions and runs directly on the processor, as opposed to code that is interpreted or runs in a virtual machine. In the context of Python, native code typically refers to C, C++, Rust or Fortran code in extension modules that can be called from Python. See also extension module.

escopo aninhado

  A habilidade de referir-se a uma variável em uma definição de fechamento. Por exemplo, uma função definida dentro de outra pode referenciar variáveis da função externa. Perceba que escopos aninhados por padrão funcionam apenas por referência e não por atribuição. Variáveis locais podem ler e escrever no escopo mais interno. De forma similar, variáveis globais podem ler e escrever para o espaço de nomes global. O `nonlocal` permite escrita para escopos externos.

classe estilo novo

  Antigo nome para o tipo de classes agora usado para todos os objetos de classes. Em versões anteriores do Python, apenas classes estilo novo podiam usar recursos novos e versáteis do Python, tais como `__slots__`, descritores, propriedades, `__getattribute__()`, métodos de classe e métodos estáticos.

não determinístico

  Behavior where the outcome of a program can vary between executions with the same inputs. In multi-threaded programs, non-deterministic behavior often results from race conditions where the relative timing or interleaving of threads affects the result. Proper synchronization using locks and other synchronization primitives helps ensure deterministic behavior.

objeto

  Qualquer dado que tenha estado (atributos ou valores) e comportamento definidos (métodos). Também a última classe base de qualquer classe estilo novo.

escopo otimizado

  Um escopo no qual os nomes das variáveis locais de destino são conhecidos de forma confiável pelo compilador quando o código é compilado, permitindo a otimização do acesso de leitura e gravação a esses nomes. Os espaços de nomes locais para funções, geradores, corrotinas, compreensões e expressões geradoras são otimizados desta forma. Nota: a maioria das otimizações de interpretador são aplicadas a todos os escopos, apenas aquelas que dependem de um conjunto conhecido de nomes de variáveis locais e não locais são restritas a escopos otimizados.

pacote

  Um módulo Python é capaz de conter submódulos ou recursivamente, subpacotes. Tecnicamente, um pacote é um módulo Python com um atributo `__path__`.

  Veja também pacote regular e pacote de espaço de nomes.

paralelismo

  Executing multiple operations at the same time (e.g. on multiple CPU cores). In Python builds with the global interpreter lock (GIL), only one thread runs Python bytecode at a time, so taking advantage of multiple CPU cores typically involves multiple processes (e.g. `multiprocessing`) or native extensions that release the GIL. In free-threaded Python, multiple Python threads can run Python code simultaneously on different cores.

parâmetro

  Uma entidade nomeada na definição de uma função (ou método) que específica um argumento (ou em alguns casos, argumentos) que a função pode receber. Existem cinco tipos de parâmetros:

  - posicional-ou-nomeado: especifica um argumento que pode ser tanto posicional quanto nomeado. Esse é o tipo padrão de parâmetro, por exemplo foo e bar a seguir:

        def func(foo, bar=None): ...

  - somente-posicional: especifica um argumento que pode ser fornecido apenas por posição. Parâmetros somente-posicionais podem ser definidos incluindo o caractere `/` na lista de parâmetros da definição da função após eles, por exemplo somentepos1 e somentepos2 a seguir:

        def func(somentepos1, somentepos2, /, posicional_ou_nomeado): ...

  - somente-nomeado: especifica um argumento que pode ser passado para a função somente por nome. Parâmetros somente-nomeados podem ser definidos com um simples parâmetro var-posicional ou um `*` antes deles na lista de parâmetros na definição da função, por exemplo somente_nom1 and somente_nom2 a seguir:

        def func(arg, *, somente_nom1, somente_nom2): ...

  - var-posicional: especifica que uma sequência arbitrária de argumentos posicionais pode ser fornecida (em adição a qualquer argumento posicional já aceito por outros parâmetros). Tal parâmetro pode ser definido colocando um `*` antes do nome do parâmetro, por exemplo args a seguir:

        def func(*args, **kwargs): ...

  - var-nomeado: especifica que, arbitrariamente, muitos argumentos nomeados podem ser fornecidos (em adição a qualquer argumento nomeado já aceito por outros parâmetros). Tal parâmetro pode ser definido colocando-se `**` antes do nome, por exemplo, kwargs no exemplo acima.

  Parâmetros podem especificar tanto argumentos opcionais quanto obrigatórios, assim como valores padrão para alguns argumentos opcionais.

  Veja também o termo argumento no glossário, a pergunta do FAQ sobre a diferença entre argumentos e parâmetros, a classe `inspect.Parameter`, a seção Definições de função e a PEP 362.

entrada de caminho

  Um local único no caminho de importação que o localizador baseado no caminho consulta para encontrar módulos a serem importados.

localizador de entrada de caminho

  Um localizador retornado por um chamável em `sys.path_hooks` (ou seja, um gancho de entrada de caminho) que sabe como localizar os módulos entrada de caminho.

  Veja `importlib.abc.PathEntryFinder` para os métodos que localizadores de entrada de caminho implementam.

gancho de entrada de caminho

  Um chamável na lista `sys.path_hooks` que retorna um localizador de entrada de caminho caso saiba como localizar módulos em uma entrada de caminho específica.

localizador baseado no caminho

  Um dos localizadores de metacaminho padrão que procura por um caminho de importação de módulos.

objeto caminho ou similar

  Um objeto representando um caminho de sistema de arquivos. Um objeto caminho ou similar é ou um objeto `str` ou `bytes` representando um caminho, ou um objeto implementando o protocolo `os.PathLike`. Um objeto que suporta o protocolo `os.PathLike` pode ser convertido para um arquivo de caminho do sistema `str` ou `bytes`, através da chamada da função `os.fspath()`; `os.fsdecode()` e `os.fsencode()` podem ser usadas para garantir um `str` ou `bytes` como resultado, respectivamente. Introduzido na PEP 519.

PEP

  Proposta de melhoria do Python. Uma PEP é um documento de design que fornece informação para a comunidade Python, ou descreve uma nova funcionalidade para o Python ou seus predecessores ou ambientes. PEPs devem prover uma especificação técnica concisa e um racional para funcionalidades propostas.

  PEPs têm a intenção de ser os mecanismos primários para propor novas funcionalidades significativas, para coletar opiniões da comunidade sobre um problema, e para documentar as decisões de design que foram adicionadas ao Python. O autor da PEP é responsável por construir um consenso dentro da comunidade e documentar opiniões dissidentes.

  Veja PEP 1.

porção

  Um conjunto de arquivos em um único diretório (possivelmente armazenado em um arquivo zip) que contribuem para um pacote de espaço de nomes, conforme definido em PEP 420.

argumento posicional

  Veja argumento.

API provisória

  Uma API provisória é uma API que foi deliberadamente excluída das bibliotecas padrões com compatibilidade retroativa garantida. Enquanto mudanças maiores para tais interfaces não são esperadas, contanto que elas sejam marcadas como provisórias, mudanças retroativas incompatíveis (até e incluindo a remoção da interface) podem ocorrer se consideradas necessárias pelos desenvolvedores principais. Tais mudanças não serão feitas gratuitamente – elas irão ocorrer apenas se sérias falhas fundamentais forem descobertas, que foram esquecidas anteriormente a inclusão da API.

  Mesmo para APIs provisórias, mudanças retroativas incompatíveis são vistas como uma “solução em último caso” - cada tentativa ainda será feita para encontrar uma resolução retroativa compatível para quaisquer problemas encontrados.

  Esse processo permite que a biblioteca padrão continue a evoluir com o passar do tempo, sem se prender em erros de design problemáticos por períodos de tempo prolongados. Veja PEP 411 para mais detalhes.

pacote provisório

  Veja API provisória.

Python 3000

  Apelido para a linha de lançamento da versão do Python 3.x (cunhada há muito tempo, quando o lançamento da versão 3 era algo em um futuro muito distante.) Esse termo possui a seguinte abreviação: “Py3k”.

Pythônico

  Uma ideia ou um pedaço de código que segue de perto as formas de escritas mais comuns da linguagem Python, ao invés de implementar códigos usando conceitos comuns a outras linguagens. Por exemplo, um formato comum em Python é fazer um laço sobre todos os elementos de uma iterável usando a instrução `for`. Muitas outras linguagens não têm esse tipo de construção, então as pessoas que não estão familiarizadas com o Python usam um contador numérico:

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

  Ao contrário do método mais limpo, Pythônico:

      for parte in comida:
          print(parte)

nome qualificado

  Um nome pontilhado (quando 2 termos são ligados por um ponto) que mostra o “path” do escopo global de um módulo para uma classe, função ou método definido num determinado módulo, conforme definido pela PEP 3155. Para funções e classes de nível superior, o nome qualificado é o mesmo que o nome do objeto:

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

  Quando usado para se referir a módulos, o nome totalmente qualificado significa todo o caminho pontilhado para o módulo, incluindo quaisquer pacotes pai, por exemplo: `email.mime.text`:

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

condição de corrida

  A condition of a program where the its behavior depends on the relative timing or ordering of events, particularly in multi-threaded programs. Race conditions can lead to non-deterministic behavior and bugs that are difficult to reproduce. A data race is a specific type of race condition involving unsynchronized access to shared memory. The LBYL coding style is particularly susceptible to race conditions in multi-threaded code. Using locks and other synchronization primitives helps prevent race conditions.

contagem de referências

  O número de referências a um objeto. Quando a contagem de referências de um objeto cai para zero, ele é desalocado. Alguns objetos são imortais e têm contagens de referências que nunca são modificadas e, portanto, os objetos nunca são desalocados. A contagem de referências geralmente não é visível para o código Python, mas é um elemento-chave da implementação do CPython. Os programadores podem chamar a função `sys.getrefcount()` para retornar a contagem de referências para um objeto específico.

  Em CPython, as contagens de referências não são consideradas valores estáveis ou bem definidos; o número de referências a um objeto e como esse número é afetado pelo código Python pode ser diferente entre as versões.

pacote regular

  Um pacote tradicional, como um diretório contendo um arquivo `__init__.py`.

  Veja também pacote de espaço de nomes.

reentrant

  A property of a function or lock that allows it to be called or acquired multiple times by the same thread without causing errors or a deadlock.

  For functions, reentrancy means the function can be safely called again before a previous invocation has completed, which is important when functions may be called recursively or from signal handlers. Thread-unsafe functions may be non-deterministic if they’re called reentrantly in a multithreaded program.

  For locks, Python’s `threading.RLock` (reentrant lock) is reentrant, meaning a thread that already holds the lock can acquire it again without blocking. In contrast, `threading.Lock` is not reentrant - attempting to acquire it twice from the same thread will cause a deadlock.

  See also lock and deadlock.

REPL

  Um acrônimo para “read–eval–print loop”, outro nome para o console interativo do interpretador.

__slots__

  Uma declaração dentro de uma classe que economiza memória pré-declarando espaço para atributos de instâncias, e eliminando dicionários de instâncias. Apesar de popular, a técnica é um tanto quanto complicada de acertar, e é melhor se for reservada para casos raros, onde existe uma grande quantidade de instâncias em uma aplicação onde a memória é crítica.

sequência

  Um iterável com suporte para acesso eficiente a seus elementos através de índices inteiros via método especial `__getitem__()` e que define o método `__len__()` que devolve o tamanho da sequência. Alguns tipos de sequência embutidos são: `list`, `str`, `tuple`, e `bytes`. Note que `dict` também tem suporte para `__getitem__()` e `__len__()`, mas é considerado um mapeamento e não uma sequência porque a busca usa uma chave hasheável arbitrária em vez de inteiros.

  A classe base abstrata `collections.abc.Sequence` define uma interface mais rica que vai além de apenas `__getitem__()` e `__len__()`, adicionando `count()`, `index()`, `__contains__()`, e `__reversed__()`. Tipos que implementam essa interface podem ser explicitamente registrados usando `register()`. Para mais documentação sobre métodos de sequências em geral, veja Operações comuns de sequências.

compreensão de conjunto

  Uma maneira compacta de processar todos ou parte dos elementos em iterável e retornar um conjunto com os resultados. `results = {c for c in 'abracadabra' if c not in 'abc'}` gera um conjunto de strings `{'r', 'd'}`. Veja Sintaxe de criação de listas, conjuntos e dicionários.

despacho único

  Uma forma de despacho de função genérica onde a implementação é escolhida com base no tipo de um único argumento.

fatia

  Um objeto geralmente contendo uma parte de uma sequência. Uma fatia é criada usando a notação de subscrito `[]` pode conter também até dois pontos entre números, como em `variable_name[1:3:5]`. A notação de suporte (subscrito) utiliza objetos `slice` internamente.

suavemente descontinuado

  Uma API suavemente descontinuada não deve ser usada em código novo, mas é seguro para código já existente usá-la. A API continua documentada e testada, mas não será melhorada.

  A descontinuação suave, diferentemente da descontinuação normal, não planeja remover a API e não emitirá avisos.

  Veja PEP 387: Descontinuação suave.

método especial

  Um método que é chamado implicitamente pelo Python para executar uma certa operação em um tipo, como uma adição por exemplo. Tais métodos tem nomes iniciando e terminando com dois underscores. Métodos especiais estão documentados em Nomes de métodos especiais.

biblioteca padrão

  A coleção de pacotes, módulos e módulos de extensão distribuída como parte do pacote do interpretador Python oficial. A relação exata de elementos da coleção pode variar de acordo com a plataforma, bibliotecas de sistema disponíveis ou outros critérios. A documentação pode ser encontrada em A Biblioteca Padrão do Python.

  Veja também `sys.stdlib_module_names` para obter uma lista de todos os possíveis nomes de módulos da biblioteca padrão.

instrução

  Uma instrução é parte de uma suíte (um “bloco” de código). Uma instrução é ou uma expressão ou uma de várias construções com uma palavra reservada, tal como `if`, `while` ou `for`.

verificador de tipo estático

  Uma ferramenta externa que lê código Python e o analisa, procurando por problemas como tipos incorretos. Consulte também dicas de tipo e o módulo `typing`.

stdlib

  Uma abreviação para o termo biblioteca padrão em inglês (standard library).

referência forte

  Na API C do Python, uma referência forte é uma referência a um objeto que pertence ao código que contém a referência. A referência forte é obtida chamando `Py_INCREF()` quando a referência é criada e liberada com `Py_DECREF()` quando a referência é excluída.

  A função `Py_NewRef()` pode ser usada para criar uma referência forte para um objeto. Normalmente, a função `Py_DECREF()` deve ser chamada na referência forte antes de sair do escopo da referência forte, para evitar o vazamento de uma referência.

  Veja também referência emprestada.

synchronization primitive

  A basic building block for coordinating (synchronizing) the execution of multiple threads to ensure thread-safe access to shared resources. Python’s `threading` module provides several synchronization primitives including `Lock`, `RLock`, `Semaphore`, `Condition`, `Event`, and `Barrier`. Additionally, the `queue` module provides multi-producer, multi-consumer queues that are especially useful in multithreaded programs. These primitives help prevent race conditions and coordinate thread execution. See also lock.

codificador de texto

  Uma string em Python é uma sequência de pontos de código Unicode (no intervalo `U+0000`–`U+10FFFF`). Para armazenar ou transferir uma string, ela precisa ser serializada como uma sequência de bytes.

  A serialização de uma string em uma sequência de bytes é conhecida como “codificação” e a recriação da string a partir de uma sequência de bytes é conhecida como “decodificação”.

  Há uma variedade de diferentes serializações de texto codecs, que são coletivamente chamadas de “codificações de texto”.

arquivo texto

  Um objeto arquivo apto a ler e escrever objetos `str`. Geralmente, um arquivo texto, na verdade, acessa um fluxo de dados de bytes e captura o codificador de texto automaticamente. Exemplos de arquivos texto são: arquivos abertos em modo texto (`'r'` or `'w'`), `sys.stdin`, `sys.stdout`, e instâncias de `io.StringIO`.

  Veja também arquivo binário para um objeto arquivo apto a ler e escrever objetos bytes ou similares.

seguro para thread

  A module, function, or class that behaves correctly when used by multiple threads concurrently. Thread-safe code uses appropriate synchronization primitives like locks to protect shared mutable state, or is designed to avoid shared mutable state entirely. In the free-threaded build, built-in types like `dict`, `list`, and `set` use internal locking to make many operations thread-safe, although thread safety is not necessarily guaranteed. Code that is not thread-safe may experience race conditions and data races when used in multi-threaded programs.

token

  Uma pequena unidade de código-fonte, gerada pelo analisador léxico (também chamado de tokenizador). Nomes, números, strings, operadores, quebras de linha e similares são representados por tokens.

  O módulo `tokenize` expõe o analisador léxico do Python. O módulo `token` contém informações sobre os vários tipos de tokens.

aspas triplas

  Uma string que está definida com três ocorrências de aspas duplas (”) ou apóstrofos (‘). Enquanto elas não fornecem nenhuma funcionalidade não disponível com strings de aspas simples, elas são úteis para inúmeras razões. Elas permitem que você inclua aspas simples e duplas não escapadas dentro de uma string, e elas podem utilizar múltiplas linhas sem o uso de caractere de continuação, fazendo-as especialmente úteis quando escrevemos documentação em docstrings.

tipo

  O tipo de um objeto Python determina qual classe de objeto ele é; cada objeto tem um tipo. Um tipo de objeto é acessível pelo atributo `__class__` ou pode ser recuperado com `type(obj)`.

apelido de tipo

  Um sinônimo para um tipo, criado através da atribuição do tipo para um identificador.

  Apelidos de tipo são úteis para simplificar dicas de tipo. Por exemplo:

      def remove_tons_de_cinza(
              cores: list[tuple[int, int, int]]) -> list[tuple[int, int, int]]:
          pass

  pode tornar-se mais legível desta forma:

      Cor = tuple[int, int, int]

      def remove_tons_de_cinza(cores: list[Cor]) -> list[Cor]:
          pass

  Veja `typing` e PEP 484, a qual descreve esta funcionalidade.

dica de tipo

  Uma anotação que especifica o tipo esperado para uma variável, um atributo de classe, ou um parâmetro de função ou um valor de retorno.

  Dicas de tipo são opcionais e não são forçadas pelo Python, mas elas são úteis para verificadores de tipo estático. Eles também ajudam IDEs a completar e refatorar código.

  Dicas de tipos de variáveis globais, atributos de classes, e funções, mas não de variáveis locais, podem ser acessadas usando `typing.get_type_hints()`.

  Veja `typing` e PEP 484, a qual descreve esta funcionalidade.

novas linhas universais

  Uma maneira de interpretar fluxos de textos, na qual todos estes são reconhecidos como caracteres de fim de linha: a convenção para fim de linha no Unix `'\n'`, a convenção no Windows `'\r\n'`, e a antiga convenção no Macintosh `'\r'`. Veja PEP 278 e PEP 3116, bem como `bytes.splitlines()` para uso adicional.

anotação de variável

  Uma anotação de uma variável ou um atributo de classe.

  Ao fazer uma anotação de uma variável ou um atributo de classe, a atribuição é opcional:

      class C:
          campo: 'anotação'

  Anotações de variáveis são normalmente usadas para dicas de tipo: por exemplo, espera-se que esta variável receba valores do tipo `int`:

      contagem: int = 0

  A sintaxe de anotação de variável é explicada na seção instruções de atribuição anotado.

  Veja anotação de função, PEP 484 e PEP 526, que descrevem esta funcionalidade. Veja também Boas práticas para anotações para as melhores práticas sobre como trabalhar com anotações.

ambiente virtual

  Um ambiente de execução isolado que permite usuários Python e aplicações instalarem e atualizarem pacotes Python sem interferir no comportamento de outras aplicações Python em execução no mesmo sistema.

  Veja também `venv`.

máquina virtual

  Um computador definido inteiramente em software. A máquina virtual de Python executa o bytecode emitido pelo compilador de bytecode.

operador morsa

  Uma maneira bem-humorada de se referir ao operador da expressão de atribuição `:=` porque ele se parece um pouco com uma morsa se você virar a cabeça.

Zen do Python

  Lista de princípios de projeto e filosofias do Python que são úteis para a compreensão e uso da linguagem. A lista é exibida quando se digita “`import this`” no console interativo.