3. Modelo de dados

3.1. Objetos, valores e tipos

Objetos são abstrações do Python para dados. Todo dados em um programa Python, é representados por objetos ou por relações entre objetos.(De certo modo, e em conformidade com o modelo de Von Neumann em “stored program computer,” código também é representado por objetos.)

Todo objeto tem uma identidade, um tipo e um valor. A *identidade de um objeto, nunca muda depois de criado; você pode pensar nisso como endereço de objetos em memória. O operador ‘: keyword: is’ compara as identidades de dois objetos; a função id() retorna um inteiro representando sua identidade.

Para CPython, id(x) é o endereço de memória em que x é armazenado.

O tipo de um objeto determina as operações que o objeto suporta (por exemplo, “ele tem um comprimento?”) e também define os valores possíveis para objetos desse tipo. A função type() retorna o tipo de um objeto (que é o próprio objeto). Como sua identidade, o objeto: dfn: type também é imutável. [#] _

O valor de alguns objetos pode mudar. Objetos cujos valores podem mudar são descritos como mutáveis, objetos cujo valor não pode ser mudado uma vez que foram criados são chamados imutáveis. (O valor de uma coleção que contém uma referência a um objeto mutável pode mudar quando o valor deste último for mudado; no entanto a coleção é ainda assim considerada imutável, pois a coleção de objetos que contém não pode ser mudada. Então a imutabilidade não é estritamente o mesmo do que não haver mudanças de valor, é mais sutil.) A mutabilidade de um objeto é determinada pelo seu tipo; por exemplo, números, strings e tuplas são imutáveis, enquanto dicionários e listas são mutáveis.

Os objetos nunca são destruídos explicitamente; no entanto, quando eles se tornam inacessíveis, eles podem ser coletados como lixo. Uma implementação tem permissão para adiar a coleta de lixo ou omiti-la completamente – é uma questão de qualidade de implementação como a coleta de lixo é implementada, desde que nenhum objeto seja coletado que ainda esteja acessível.

CPython atualmente usa um esquema de contagem de referência com detecção atrasada (opcional) de lixo ligado ciclicamente, que coleta a maioria dos objetos assim que eles se tornam inacessíveis, mas não é garantido que coletará lixo contendo referências circulares. Veja a documentação do módulo gc para informações sobre como controlar a coleta de lixo cíclico. Outras implementações agem de forma diferente e o CPython pode mudar. Não dependa da finalização imediata dos objetos quando eles se tornarem inacessíveis (portanto, você deve sempre fechar os arquivos explicitamente).

Observe que o uso dos recursos de rastreamento ou depuração da implementação pode manter os objetos ativos que normalmente seriam coletáveis. Observe também que capturar uma exceção com uma instrução “try…except” pode manter os objetos vivos.

Alguns objetos contêm referências a recursos “externos”, como arquivos abertos ou janelas. Entende-se que esses recursos são liberados quando o objeto é coletado como lixo, mas como a coleta de lixo não é garantida, tais objetos também fornecem uma maneira explícita de liberar o recurso externo, geralmente um método close(). Os programas são fortemente recomendados para fechar explicitamente esses objetos. A instrução “try…finally” e a instrução “with” fornecem maneiras convenientes de fazer isso.

Alguns objetos contêm referências a outros objetos; eles são chamados de contêineres. Exemplos de contêineres são tuplas, listas e dicionários. As referências fazem parte do valor de um contêiner. Na maioria dos casos, quando falamos sobre o valor de um contêiner, nos referimos aos valores, não às identidades dos objetos contidos; entretanto, quando falamos sobre a mutabilidade de um contêiner, apenas as identidades dos objetos contidos imediatamente estão implícitas. Portanto, se um contêiner imutável (como uma tupla) contém uma referência a um objeto mutável, seu valor muda se esse objeto mutável for alterado.

Os tipos afetam quase todos os aspectos do comportamento do objeto. Até mesmo a importância da identidade do objeto é afetada em algum sentido: para tipos imutáveis, as operações que calculam novos valores podem realmente retornar uma referência a qualquer objeto existente com o mesmo tipo e valor, enquanto para objetos mutáveis isso não é permitido. Por exemplo, após a = 1; b = 1, a e b podem ou não se referir ao mesmo objeto com o valor um, dependendo da implementação, mas após c = []; d = [], c e d têm a garantia de referir-se a duas listas vazias diferentes e únicas. (Observe que c = d = [] atribui o mesmo objeto para c e d.)

3.2. A hierarquia de tipos padrão

Abaixo está uma lista dos tipos que são embutidos no Python. Módulos de extensão (escritos em C, Java ou outras linguagens, dependendo da implementação) podem definir tipos adicionais. Versões futuras do Python podem adicionar tipos à hierarquia de tipo (por exemplo, números racionais, matrizes de inteiros armazenadas de forma eficiente, etc.), embora tais adições sejam frequentemente fornecidas por meio da biblioteca padrão.

Algumas das descrições de tipo abaixo contêm um parágrafo listando “atributos especiais”. Esses são atributos que fornecem acesso à implementação e não se destinam ao uso geral. Sua definição pode mudar no futuro.

None

Este tipo possui um único valor. Existe um único objeto com este valor. Este objeto é acessado através do nome embutido None. É usado para significar a ausência de um valor em muitas situações, por exemplo, ele é retornado de funções que não retornam nada explicitamente. Seu valor de verdade é falso.

NotImplemented

This type has a single value. There is a single object with this value. This object is accessed through the built-in name NotImplemented. Numeric methods and rich comparison methods should return this value if they do not implement the operation for the operands provided. (The interpreter will then try the reflected operation, or some other fallback, depending on the operator.) Its truth value is true.

Veja a documentação Implementing the arithmetic operations para mais detalhes.;

Ellipsis

Este tipo possui um único valor. Existe um único objeto com este valor. Este objeto é acessado através do literal ... ou do nome embutido Ellipsis (reticências). Seu valor de verdade é true.

numbers.Number

Eles são criados por literais numéricos e retornados como resultados por operadores aritméticos e funções aritméticas integradas. Os objetos numéricos são imutáveis; uma vez criado, seu valor nunca muda. Os números do Python são, obviamente, fortemente relacionados aos números matemáticos, mas sujeitos às limitações da representação numérica em computadores.

Python distingue entre inteiros, números de ponto flutuante e números complexos:

numbers.Integral

Estes representam elementos do conjunto matemático de inteiros (positivos e negativos).

Existem dois tipos de inteiros:

Integers (int)

Eles representam números em um intervalo ilimitado, sujeito apenas à memória (virtual) disponível. Para o propósito de operações de deslocamento e máscara, uma representação binária é assumida e os números negativos são representados em uma variante do complemento de 2 que dá a ilusão de uma string infinita de bits de sinal estendendo-se para a esquerda.

Booleans (bool)

Estes representam os valores da verdade Falsos e Verdadeiros. Os dois objetos que representam os valores False e True são os únicos objetos booleanos. O tipo booleano é um subtipo do tipo inteiro, e os valores booleanos se comportam como os valores 0 e 1, respectivamente, em quase todos os contextos, com exceção de que, quando convertidos em uma string, as strings "False" ou "True" são retornados, respectivamente.

As regras para representação de inteiros têm como objetivo fornecer a interpretação mais significativa das operações de deslocamento e máscara envolvendo inteiros negativos.

numbers.Real (float)

Eles representam números de ponto flutuante de precisão dupla no nível da máquina. Você está à mercê da arquitetura da máquina subjacente (e implementação C ou Java) para o intervalo aceito e tratamento de estouro. Python não oferece suporte a números de ponto flutuante de precisão única; a economia no uso do processador e da memória, que normalmente é o motivo de usá-los, é ofuscada pela sobrecarga do uso de objetos em Python, portanto, não há razão para complicar a linguagem com dois tipos de números de ponto flutuante.

numbers.Complex (complex)

Eles representam números complexos como um par de números de ponto flutuante de precisão dupla no nível da máquina. As mesmas advertências se aplicam aos números de ponto flutuante. As partes reais e imaginárias de um número complexo z podem ser recuperadas através dos atributos somente leitura z.real e z.imag.

Sequências

Eles representam conjuntos ordenados finitos indexados por números não negativos. A função embutida len() retorna o número de itens de uma sequência. Quando o comprimento de uma sequência é n, o conjunto de índices contém os números 0, 1, …, n-1. O item i da sequência a é selecionado por a[i].

Sequências também suportam fatiamento: a[i:j] seleciona todos os itens com índice k de forma que i <= k < j. Quando usada como expressão, uma fatia é uma sequência do mesmo tipo. Isso implica que o conjunto de índices é renumerado para que comece em 0.

Algumas sequências também suportam “fatiamento estendido” com um terceiro parâmetro de “etapa”: a[i:j:k] seleciona todos os itens de a com índice x onde x = i + n*k, n >= 0 e i <= x < j.

As sequências são distinguidas de acordo com sua mutabilidade:

Sequências Imutáveis

Um objeto de um tipo de sequência imutável não pode ser alterado depois de criado. (Se o objeto contiver referências a outros objetos, esses outros objetos podem ser mutáveis e podem ser alterados; no entanto, a coleção de objetos diretamente referenciada por um objeto imutável não pode ser alterada.)

Os tipos a seguir são sequências imutáveis:

Strings

Uma string é uma sequência de valores que representam pontos de código Unicode. Todos os pontos de código no intervalo U+0000 - U+10FFFF podem ser representados em uma string. Python não tem um tipo char; em vez disso, cada ponto de código na string é representado como um objeto string com comprimento 1. A função embutida ord() converte um ponto de código de sua forma de string para um inteiro no intervalo 0 - 10FFFF; chr() converte um inteiro no intervalo 0 - 10FFFF para o comprimento correspondente do objeto de string 1. str.encode() pode ser usado para converter uma str para bytes usando a codificação de texto fornecida, e bytes.decode() pode ser usado para conseguir o oposto.

Tuplas

Os itens de uma tupla são objetos Python arbitrários. Tuplas de dois ou mais itens são formadas por listas de expressões separadas por vírgulas. Uma tupla de um item (um “singleton”) pode ser formada afixando uma vírgula a uma expressão (uma expressão por si só não cria uma tupla, já que os parênteses devem ser usados para agrupamento de expressões). Uma tupla vazia pode ser formada por um par vazio de parênteses.

Bytes

A bytes object is an immutable array. The items are 8-bit bytes, represented by integers in the range 0 <= x < 256. Bytes literals (like b'abc') and the built-in function bytes() can be used to construct bytes objects. Also, bytes objects can be decoded to strings via the decode() method.

Sequências Mutáveis

As sequências mutáveis podem ser alteradas após serem criadas. As notações de assinatura e fatiamento podem ser usadas como o destino da atribuição e instruções del (delete, exclusão).

Atualmente, existem dois tipos de sequência mutável intrínseca:

Listas

Os itens de uma lista são objetos Python arbitrários. As listas são formadas colocando uma lista separada por vírgulas de expressões entre colchetes. (Observe que não há casos especiais necessários para formar listas de comprimento 0 ou 1.)

Arrays de Bytes

A bytearray object is a mutable array. They are created by the built-in bytearray() constructor. Aside from being mutable (and hence unhashable), byte arrays otherwise provide the same interface and functionality as immutable bytes objects.

O módulo de extensão array fornece um exemplo adicional de um tipo de sequência mutável, assim como o módulo collections.

Tipo Conjunto

Eles representam conjuntos finitos e não ordenados de objetos únicos e imutáveis. Como tal, eles não podem ser indexados por nenhum subscrito. No entanto, eles podem ser iterados, e a função embutida len() retorna o número de itens em um conjunto. Os usos comuns para conjuntos são testes rápidos de associação, remoção de duplicatas de uma sequência e computação de operações matemáticas como interseção, união, diferença e diferença simétrica.

Para elementos de conjunto, as mesmas regras de imutabilidade se aplicam às chaves de dicionário. Observe que os tipos numéricos obedecem às regras normais para comparação numérica: se dois números forem iguais (por exemplo, 1 e 1.0), apenas um deles pode estar contido em um conjunto.

Atualmente, existem dois tipos de conjuntos intrínsecos:

Sets (conjuntos)

Eles representam um conjunto mutável. Eles são criados pelo construtor embutido set() e podem ser modificados posteriormente por vários métodos, como add().

Frozen sets

Eles representam um conjunto imutável. Eles são criados pelo construtor embutido frozenset(). Como um frozenset é imutável e hasheável, ele pode ser usado novamente como um elemento de outro conjunto, ou como uma chave de dicionário.

Mappings

Eles representam conjuntos finitos de objetos indexados por conjuntos de índices arbitrários. A notação subscrito a[k] seleciona o item indexado por k do mapeamento a; isso pode ser usado em expressões e como alvo de atribuições ou instruções del. A função embutida len() retorna o número de itens em um mapeamento.

Atualmente, há um único tipo de mapeamento intrínseco:

Dicionários

Eles representam conjuntos finitos de objetos indexados por valores quase arbitrários. Os únicos tipos de valores não aceitáveis como chaves são os valores que contêm listas ou dicionários ou outros tipos mutáveis que são comparados por valor em vez de por identidade de objeto, o motivo é que a implementação eficiente de dicionários requer que o valor de hash de uma chave permaneça constante. Os tipos numéricos usados para chaves obedecem às regras normais para comparação numérica: se dois números forem iguais (por exemplo, 1 e 1.0), eles podem ser usados alternadamente para indexar a mesma entrada do dicionário.

Os dicionários são mutáveis; eles podem ser criados pela notação {...} (veja a seção Dictionary displays).

Os módulos de extensão dbm.ndbm e dbm.gnu fornecem exemplos adicionais de tipos de mapeamento, assim como o módulo collections.

Tipo Callable

Estes são os tipos aos quais a operação de chamada de função (veja a seção Calls) pode ser aplicada:

Funções Definidas pelo Usuário

Um objeto função definido pelo usuário será criado pela definição de função (veja a seção Definições de função). A mesma deverá ser invocada com uma lista de argumentos contendo o mesmo número de itens que a lista de parâmetros formais da função.

Atributos Especiais:

Atributo	Significado
__doc__	The function’s documentation string, or None if unavailable; not inherited by subclasses	Writable
__name__	O nome da função	Writable
__qualname__	A função qualified name Novo na versão 3.3.	Writable
__module__	O nome do módulo em que a função foi definida ou None se indisponível.	Writable
__defaults__	A tuple containing default argument values for those arguments that have defaults, or None if no arguments have a default value	Writable
__code__	O objeto código que representa o corpo da função compilada.	Writable
__globals__	Uma referência ao dicionário que contém as variáveis globais da função — o espaço de nomes global do módulo no qual a função foi definida.	Somente Leitura
__dict__	O espaço de nomes que oferece suporte a atributos de função arbitrários.	Writable
__closure__	None or a tuple of cells that contain bindings for the function’s free variables.	Somente Leitura
__annotations__	Um dicionário contendo anotações de parâmetros. As chaves do dict são os nomes dos parâmetros e 'return' para a anotação de retorno, se fornecida.	Writable
__kwdefaults__	Um dicionário contendo padrões para parâmetros somente-nomeados.	Writable

A maioria dos atributos rotulados como “Gravável” verifica o tipo do valor atribuído.

Os objetos de função também suportam a obtenção e configuração de atributos arbitrários, que podem ser usados, por exemplo, para anexar metadados a funções. A notação de ponto de atributo regular é usada para obter e definir esses atributos. Observe que a implementação atual só oferece suporte a atributos de função em funções definidas pelo usuário. Atributos de função embutidas podem ser suportados no futuro.

Additional information about a function’s definition can be retrieved from its code object; see the description of internal types below.

Instância de Métodos

Um objeto de método de instância combina uma classe, uma instância de classe e qualquer objeto chamável (normalmente uma função definida pelo usuário).

Atributos especiais somente leitura: __self__ é o objeto de instância da classe, __func__ é o objeto de função; __doc__ é a documentação do método (mesmo que __func__.__doc__); __ name__ é o nome do método (mesmo que __func__.__name__); __module__ é o nome do módulo no qual o método foi definido, ou None se indisponível.

Os métodos também suportam o acesso (mas não a configuração) dos atributos arbitrários da função no objeto de função subjacente.

Os objetos de método definidos pelo usuário podem ser criados ao se obter um atributo de uma classe (talvez por meio de uma instância dessa classe), se esse atributo for um objeto de função definido pelo usuário ou um objeto de método de classe.

Quando um objeto de método de instância é criado recuperando um objeto de função definido pelo usuário de uma classe por meio de uma de suas instâncias, seu atributo __self__ é a instância, e o objeto de método é considerado vinculado. O atributo __func__ do novo método é o objeto da função original.

When a user-defined method object is created by retrieving another method object from a class or instance, the behaviour is the same as for a function object, except that the __func__ attribute of the new instance is not the original method object but its __func__ attribute.

Quando um objeto de método de instância é criado recuperando um objeto de método de classe de uma classe ou instância, seu atributo __self__ é a própria classe, e seu atributo __func__ é o objeto de função subjacente ao método de classe.

Quando um objeto de método de instância é chamado, a função subjacente (__func__) é chamada, inserindo a instância de classe (__self__) na frente da lista de argumentos. Por exemplo, quando C é uma classe que contém uma definição para uma função f(), e x é uma instância de C, chamando x.f(1) é equivalente a chamar C.f(x, 1).

Quando um objeto de método de instância é derivado de um objeto de método de classe, a “instância de classe” armazenada em __self__ será na verdade a própria classe, de modo que chamar x.f(1) ou C.f(1) é equivalente a chamar f(C,1) sendo f a função subjacente.

Observe que a transformação de objeto de função em objeto de método de instância ocorre sempre que o atributo é recuperado da instância. Em alguns casos, uma otimização frutífera é atribuir o atributo a uma variável local e chamar essa variável local. Observe também que essa transformação ocorre apenas para funções definidas pelo usuário; outros objetos chamáveis (e todos os objetos não chamáveis) são recuperados sem transformação. Também é importante observar que as funções definidas pelo usuário que são atributos de uma instância de classe não são convertidas em métodos vinculados; isso apenas acontece quando a função é um atributo da classe.

Funções Geradoras

A function or method which uses the yield statement (see section A declaração yield) is called a generator function. Such a function, when called, always returns an iterator object which can be used to execute the body of the function: calling the iterator’s iterator.__next__() method will cause the function to execute until it provides a value using the yield statement. When the function executes a return statement or falls off the end, a StopIteration exception is raised and the iterator will have reached the end of the set of values to be returned.

Coroutine functions

Uma função ou um método que é definida(o) usando async def é chamado de função de corrotina. Tal função, quando chamada, retorna um objeto de corrotina. Ele pode conter expressões await, bem como instruções async with e async for. Veja também a seção Objetos Coroutine.

Funções Built-in

Um objeto função embutida é um wrapper em torno de uma função C. Exemplos de funções embutidas são len() e math.sin() (math é um módulo embutido padrão). O número e o tipo dos argumentos são determinados pela função C. Atributos especiais de somente leitura: __doc__ é a string de documentação da função, ou None se indisponível; __name__ é o nome da função; __self__ é definido como None (mas veja o próximo item); __module__ é o nome do módulo no qual a função foi definida ou None se indisponível.

Métodos Built-in

Este é realmente um disfarce diferente de uma função embutida, desta vez contendo um objeto passado para a função C como um argumento extra implícito. Um exemplo de método embutido é alist.append(), presumindo que alist é um objeto de lista. Nesse caso, o atributo especial de somente leitura __self__ é definido como o objeto denotado por alist.

Classes

Classes são chamáveis. Esses objetos normalmente agem como fábricas para novas instâncias de si mesmos, mas variações são possíveis para tipos de classe que substituem __new__(). Os argumentos da chamada são passados para __new__() e, no caso típico, para __init__() para inicializar a nova instância.

Instância de Classe

Instâncias de classes arbitrárias podem ser tornados chamáveis definindo um método __call__() em sua classe.

Módulos

Modules are a basic organizational unit of Python code, and are created by the import system as invoked either by the import statement (see import), or by calling functions such as importlib.import_module() and built-in __import__(). A module object has a namespace implemented by a dictionary object (this is the dictionary referenced by the __globals__ attribute of functions defined in the module). Attribute references are translated to lookups in this dictionary, e.g., m.x is equivalent to m.__dict__["x"]. A module object does not contain the code object used to initialize the module (since it isn’t needed once the initialization is done).

A atribuição de atributo atualiza o dicionário de espaço de nomes do módulo, por exemplo, m.x = 1 é equivalente a m.__dict__["x"] = 1.

Atributo especial somente leitura: __dict__ é o espaço de nomes do módulo como um objeto de dicionário.

Por causa da maneira como o CPython limpa os dicionários do módulo, o dicionário do módulo será limpo quando o módulo sair do escopo, mesmo se o dicionário ainda tiver referências ativas. Para evitar isso, copie o dicionário ou mantenha o módulo por perto enquanto usa seu dicionário diretamente.

Predefined (writable) attributes: __name__ is the module’s name; __doc__ is the module’s documentation string, or None if unavailable; __file__ is the pathname of the file from which the module was loaded, if it was loaded from a file. The __file__ attribute may be missing for certain types of modules, such as C modules that are statically linked into the interpreter; for extension modules loaded dynamically from a shared library, it is the pathname of the shared library file.

Classes Personalizadas

Tipos de classe personalizados são tipicamente criados por definições de classe (veja a seção Definições de classe). Uma classe possui um espaço de nomes implementado por um objeto de dicionário. As referências de atributos de classe são traduzidas para pesquisas neste dicionário, por exemplo, Cx é traduzido para C.__dict__["x"] (embora haja uma série de ganchos que permitem outros meios de localizar atributos) . Quando o nome do atributo não é encontrado lá, a pesquisa do atributo continua nas classes base. Essa pesquisa das classes base usa a ordem de resolução de métodos C3, que se comporta corretamente mesmo na presença de estruturas de herança “diamante”, onde há vários caminhos de herança que levam de volta a um ancestral comum. Detalhes adicionais sobre o C3 MRO usado pelo Python podem ser encontrados na documentação que acompanha a versão 2.3 em https://www.python.org/download/releases/2.3/mro/.

When a class attribute reference (for class C, say) would yield a class method object, it is transformed into an instance method object whose __self__ attributes is C. When it would yield a static method object, it is transformed into the object wrapped by the static method object. See section Implementando descritores for another way in which attributes retrieved from a class may differ from those actually contained in its __dict__.

As atribuições de atributos de classe atualizam o dicionário da classe, nunca o dicionário de uma classe base.

Um objeto de classe pode ser chamado (veja acima) para produzir uma instância de classe (veja abaixo).

Special attributes: __name__ is the class name; __module__ is the module name in which the class was defined; __dict__ is the dictionary containing the class’s namespace; __bases__ is a tuple containing the base classes, in the order of their occurrence in the base class list; __doc__ is the class’s documentation string, or None if undefined.

Instância de Classe

Uma instância de classe é criada chamando um objeto de classe (veja acima). Uma instância de classe tem um espaço de nomes implementado como um dicionário que é o primeiro lugar no qual as referências de atributos são pesquisadas. Quando um atributo não é encontrado lá, e a classe da instância possui um atributo com esse nome, a pesquisa continua com os atributos da classe. Se for encontrado um atributo de classe que seja um objeto função definido pelo usuário, ele é transformado em um objeto de método de instância cujo atributo __self__ é a instância. Métodos estáticos e objetos de método de classe também são transformados; veja acima em “Classes”. Veja a seção Implementando descritores para outra maneira em que os atributos de uma classe recuperados através de suas instâncias podem diferir dos objetos realmente armazenados no __dict__ da classe. Se nenhum atributo de classe for encontrado, e a classe do objeto tiver um método __getattr__(), que é chamado para satisfazer a pesquisa.

As atribuições e exclusões de atributos atualizam o dicionário da instância, nunca o dicionário de uma classe. Se a classe tem um método __setattr__() ou __delattr__(), ele é chamado ao invés de atualizar o dicionário da instância diretamente.

As instâncias de classe podem fingir ser números, sequências ou mapeamentos se tiverem métodos com certos nomes especiais. Veja a seção Nomes de métodos especiais.

Atributos especiais: __dict__ é o dicionário de atributos; __class__ é a classe da instância.

Objetos de E/S (também conhecidos como objetos arquivo)

O objeto de arquivo representa um arquivo aberto. Vários atalhos estão disponíveis para criar objetos arquivos: a função embutida open(), e também os.popen(), os.fdopen() e o método makefile() de objetos soquete (e talvez por outras funções ou métodos fornecidos por módulos de extensão).

Os objetos sys.stdin, sys.stdout e sys.stderr são inicializados para objetos arquivo que correspondem aos fluxos de entrada, saída e erro padrão do interpretador; eles são todos abertos em modo texto e, portanto, seguem a interface definida pela classe abstrata io.TextIOBase.

Tipos Internos

Alguns tipos usados internamente pelo interpretador são expostos ao usuário. Suas definições podem mudar com versões futuras do interpretador, mas são mencionadas aqui para fins de integridade.

Objeto Código

Objetos código representam código Python executável compilados em bytes ou bytecode. A diferença entre um objeto código e um objeto função é que o objeto função contém uma referência explícita aos globais da função (o módulo no qual foi definida), enquanto um objeto código não contém nenhum contexto; também os valores de argumento padrão são armazenados no objeto função, não no objeto código (porque eles representam os valores calculados em tempo de execução). Ao contrário dos objetos função, os objetos código são imutáveis e não contêm referências (direta ou indiretamente) a objetos mutáveis.

Special read-only attributes: co_name gives the function name; co_argcount is the number of positional arguments (including arguments with default values); co_nlocals is the number of local variables used by the function (including arguments); co_varnames is a tuple containing the names of the local variables (starting with the argument names); co_cellvars is a tuple containing the names of local variables that are referenced by nested functions; co_freevars is a tuple containing the names of free variables; co_code is a string representing the sequence of bytecode instructions; co_consts is a tuple containing the literals used by the bytecode; co_names is a tuple containing the names used by the bytecode; co_filename is the filename from which the code was compiled; co_firstlineno is the first line number of the function; co_lnotab is a string encoding the mapping from bytecode offsets to line numbers (for details see the source code of the interpreter); co_stacksize is the required stack size (including local variables); co_flags is an integer encoding a number of flags for the interpreter.

Os seguintes bits de sinalizador são definidos para co_flags: o bit 0x04 é definido se a função usa a sintaxe *arguments para aceitar um número arbitrário de argumentos posicionais; o bit 0x08 é definido se a função usa a sintaxe **keywords para aceitar argumentos nomeados arbitrários; o bit 0x20 é definido se a função for um gerador.

Declarações de recursos futuros (from __future__ import division) também usam bits em co_flags para indicar se um objeto código foi compilado com um recurso específico habilitado: o bit 0x2000 é definido se a função foi compilada com divisão futura habilitada; os bits 0x10 e 0x1000 foram usados em versões anteriores do Python.

Outros bits em co_flags são reservados para uso interno.

Se um objeto código representa uma função, o primeiro item em co_consts é a string de documentação da função, ou None se indefinido.

Objetos quadro

Frame objects represent execution frames. They may occur in traceback objects (see below).

Atributos especiais de somente leitura: f_back é para o quadro de pilha anterior (para o chamador), ou None se este é o quadro de pilha inferior; f_code é o objeto código sendo executado neste quadro; f_locals é o dicionário usado para procurar variáveis locais; f_globals é usado para variáveis globais; f_builtins é usado para nomes embutidos (intrínsecos); f_lasti dá a instrução precisa (este é um índice para a string bytecode do objeto código).

Special writable attributes: f_trace, if not None, is a function called at the start of each source code line (this is used by the debugger); f_lineno is the current line number of the frame — writing to this from within a trace function jumps to the given line (only for the bottom-most frame). A debugger can implement a Jump command (aka Set Next Statement) by writing to f_lineno.

Objetos quadro têm suporte a um método:

frame.clear()

Este método limpa todas as referências a variáveis locais mantidas pelo quadro. Além disso, se o quadro pertencer a um gerador, o gerador é finalizado. Isso ajuda a quebrar os ciclos de referência que envolvem objetos quadro (por exemplo, ao capturar uma exceção e armazenar seu traceback para uso posterior).

RuntimeError é levantada se o quadro estiver em execução.

Novo na versão 3.4.

Objetos traceback

Traceback objects represent a stack trace of an exception. A traceback object is created when an exception occurs. When the search for an exception handler unwinds the execution stack, at each unwound level a traceback object is inserted in front of the current traceback. When an exception handler is entered, the stack trace is made available to the program. (See section The try statement.) It is accessible as the third item of the tuple returned by sys.exc_info(). When the program contains no suitable handler, the stack trace is written (nicely formatted) to the standard error stream; if the interpreter is interactive, it is also made available to the user as sys.last_traceback.

Special read-only attributes: tb_next is the next level in the stack trace (towards the frame where the exception occurred), or None if there is no next level; tb_frame points to the execution frame of the current level; tb_lineno gives the line number where the exception occurred; tb_lasti indicates the precise instruction. The line number and last instruction in the traceback may differ from the line number of its frame object if the exception occurred in a try statement with no matching except clause or with a finally clause.

Objetos slice

Objetos slice são usados para representar fatias para métodos __getitem__(). Eles também são criados pela função embutida slice().

Atributos especiais de somente leitura: start é o limite inferior; stop é o limite superior; step é o valor intermediário; cada um é None se omitido. Esses atributos podem ter qualquer tipo.

Objetos slice têm suporte a um método:

slice.indices(self, length)

Este método usa um único argumento inteiro length e calcula informações sobre a fatia que o objeto slice descreveria se aplicado a uma sequência de itens de length. Ele retorna uma tupla de três inteiros; respectivamente, estes são os índices start e stop e o step ou comprimento de avanços da fatia. Índices ausentes ou fora dos limites são tratados de maneira consistente com fatias regulares.

Objetos método estáticos

Objetos método estáticos fornecem uma maneira de derrotar a transformação de objetos função em objetos método descritos acima. Um objeto método estático é um wrapper em torno de qualquer outro objeto, geralmente um objeto método definido pelo usuário. Quando um objeto método estático é recuperado de uma classe ou instância de classe, o objeto realmente retornado é o objeto envolto, que não está sujeito a nenhuma transformação posterior. Os objetos método estáticos não são chamáveis, embora os objetos que envolvem geralmente o sejam. Objetos método estáticos são criados pelo construtor embutido staticmethod().

Objetos métodos de classe

Um objeto método de classe, como um objeto método estático, é um invólucro em torno de outro objeto que altera a maneira como esse objeto é recuperado de classes e instâncias de classe. O comportamento dos objetos de método de classe após tal recuperação é descrito acima, em “Métodos definidos pelo usuário”. Objetos de método de classe são criados pelo construtor embutido classmethod().

3.3. Nomes de métodos especiais

Uma classe pode implementar certas operações que são chamadas por sintaxe especial (como operações aritméticas ou subscript e fatiamento), definindo métodos com nomes especiais. Esta é a abordagem do Python para sobrecarga de operador, permitindo que as classes definam seu próprio comportamento em relação aos operadores da linguagem. Por exemplo, se uma classe define um método chamado __getitem__(), e x é uma instância desta classe, então x[i] é aproximadamente equivalente a type(x).__getitem__(x, i). Exceto onde mencionado, as tentativas de executar uma operação levantam uma exceção quando nenhum método apropriado é definido (tipicamente AttributeError ou TypeError).

Ao implementar uma classe que emula qualquer tipo embutido, é importante que a emulação seja implementada apenas na medida em que faça sentido para o objeto que está sendo modelado. Por exemplo, algumas sequências podem funcionar bem com a recuperação de elementos individuais, mas extrair uma fatia pode não fazer sentido. (Um exemplo disso é a interface NodeList no Document Object Model do W3C.)

3.3.1. Customização básica

object.__new__(cls[, ...])

Chamado para criar uma nova instância da classe cls. __new__() é um método estático (é um caso especial, então você não precisa declará-lo como tal) que recebe a classe da qual uma instância foi solicitada como seu primeiro argumento. Os argumentos restantes são aqueles passados para a expressão do construtor do objeto (a chamada para a classe). O valor de retorno de __new__() deve ser a nova instância do objeto (geralmente uma instância de cls).

Implementações típicas criam uma nova instância da classe invocando o método __new__() da superclasse usando super().__new__(cls[, ...]) com os argumentos apropriados e, em seguida, modificando a instância recém-criada conforme necessário antes de retorná-la.

If __new__() returns an instance of cls, then the new instance’s __init__() method will be invoked like __init__(self[, ...]), where self is the new instance and the remaining arguments are the same as were passed to __new__().

Se __new__() não retornar uma instância de cls, então o método __init__() da nova instância não será invocado.

__new__() destina-se principalmente a permitir que subclasses de tipos imutáveis (como int, str ou tupla) personalizem a criação de instâncias. Também é comumente substituído em metaclasses personalizadas para personalizar a criação de classes.

object.__init__(self[, ...])

Chamado após a instância ter sido criada (por __new__()), mas antes de ser retornada ao chamador. Os argumentos são aqueles passados para a expressão do construtor da classe. Se uma classe base tem um método __init__(), o método __init__() da classe derivada, se houver, deve chamá-lo explicitamente para garantir a inicialização apropriada da parte da classe base da instância; por exemplo: super().__init__([args...]).

Porque __new__() e :meth: __init__` trabalham juntos na construção de objetos (__new__() para criá-lo e __init__() para personalizá-lo), nenhum valor diferente de None pode ser retornado por __init__(); fazer isso fará com que uma TypeError seja levantada em tempo de execução.

object.__del__(self)

Called when the instance is about to be destroyed. This is also called a destructor. If a base class has a __del__() method, the derived class’s __del__() method, if any, must explicitly call it to ensure proper deletion of the base class part of the instance. Note that it is possible (though not recommended!) for the __del__() method to postpone destruction of the instance by creating a new reference to it. It may then be called at a later time when this new reference is deleted. It is not guaranteed that __del__() methods are called for objects that still exist when the interpreter exits.

Nota

del x doesn’t directly call x.__del__() — the former decrements the reference count for x by one, and the latter is only called when x’s reference count reaches zero. Some common situations that may prevent the reference count of an object from going to zero include: circular references between objects (e.g., a doubly-linked list or a tree data structure with parent and child pointers); a reference to the object on the stack frame of a function that caught an exception (the traceback stored in sys.exc_info()[2] keeps the stack frame alive); or a reference to the object on the stack frame that raised an unhandled exception in interactive mode (the traceback stored in sys.last_traceback keeps the stack frame alive). The first situation can only be remedied by explicitly breaking the cycles; the second can be resolved by freeing the reference to the traceback object when it is no longer useful, and the third can be resolved by storing None in sys.last_traceback. Circular references which are garbage are detected and cleaned up when the cyclic garbage collector is enabled (it’s on by default). Refer to the documentation for the gc module for more information about this topic.

Aviso

Due to the precarious circumstances under which __del__() methods are invoked, exceptions that occur during their execution are ignored, and a warning is printed to sys.stderr instead. Also, when __del__() is invoked in response to a module being deleted (e.g., when execution of the program is done), other globals referenced by the __del__() method may already have been deleted or in the process of being torn down (e.g. the import machinery shutting down). For this reason, __del__() methods should do the absolute minimum needed to maintain external invariants. Starting with version 1.5, Python guarantees that globals whose name begins with a single underscore are deleted from their module before other globals are deleted; if no other references to such globals exist, this may help in assuring that imported modules are still available at the time when the __del__() method is called.

object.__repr__(self)

Chamado pela função embutida repr() para calcular a representação da string “oficial” de um objeto. Se possível, isso deve parecer uma expressão Python válida que pode ser usada para recriar um objeto com o mesmo valor (dado um ambiente apropriado). Se isso não for possível, uma string no formato <...alguma descrição útil...> deve ser retornada. O valor de retorno deve ser um objeto string. Se uma classe define __repr__(), mas não __str__(), então __repr__() também é usado quando uma representação de string “informal” de instâncias daquela classe é necessária.

Isso é normalmente usado para depuração, portanto, é importante que a representação seja rica em informações e inequívoca.

object.__str__(self)

Chamado por str(object) e as funções embutidas format() e print() para calcular a representação da string “informal” ou agradável para exibição de um objeto. O valor de retorno deve ser um objeto string.

Este método difere de object.__repr__() por não haver expectativa de que __str__() retorne uma expressão Python válida: uma representação mais conveniente ou concisa pode ser usada.

A implementação padrão definida pelo tipo embutido object chama object.__repr__().

object.__bytes__(self)

Called by bytes() to compute a byte-string representation of an object. This should return a bytes object.

object.__format__(self, format_spec)

Called by the format() built-in function (and by extension, the str.format() method of class str) to produce a “formatted” string representation of an object. The format_spec argument is a string that contains a description of the formatting options desired. The interpretation of the format_spec argument is up to the type implementing __format__(), however most classes will either delegate formatting to one of the built-in types, or use a similar formatting option syntax.

Consulte Format Specification Mini-Language para uma descrição da sintaxe de formatação padrão.

O valor de retorno deve ser um objeto string.

Alterado na versão 3.4: O método __format__ do próprio object levanta uma TypeError se passada qualquer string não vazia.

object.__lt__(self, other)

object.__le__(self, other)

object.__eq__(self, other)

object.__ne__(self, other)

object.__gt__(self, other)

object.__ge__(self, other)

Esses são os chamados métodos de “comparação rica”. A correspondência entre os símbolos do operador e os nomes dos métodos é a seguinte: x<y chama x.__lt__(y), x<=y chama x.__le__(y), x==y chama x.__eq__(y), x!=y chama x.__ne__(y), x>y chama x.__gt__(y) e x>=y chama x.__ge__(y).

Um método de comparação rico pode retornar o singleton NotImplemented se não implementar a operação para um determinado par de argumentos. Por convenção, False e True são retornados para uma comparação bem-sucedida. No entanto, esses métodos podem retornar qualquer valor, portanto, se o operador de comparação for usado em um contexto booleano (por exemplo, na condição de uma instrução if), Python irá chamar bool() no valor para determinar se o resultado for verdadeiro ou falso.

Por padrão, __ne__() delega para __eq__() e inverte o resultado a menos que seja NotImplemented. Não há outras relações implícitas entre os operadores de comparação, por exemplo, a verdade de (x<y or x==y) não implica x<=y. Para gerar operações de ordenação automaticamente a partir de uma única operação raiz, consulte functools.total_ordering().

Veja o parágrafo sobre __hash__() para algumas notas importantes sobre a criação de objetos hasheáveis que suportam operações de comparação personalizadas e são utilizáveis como chaves de dicionário.

Não há versões de argumentos trocados desses métodos (a serem usados quando o argumento esquerdo não tem suporta à operação, mas o argumento direito sim); em vez disso, __lt__() e __gt__() são o reflexo um do outro, __le__() e __ge__() são o reflexo um do outro, e __eq__() e __ne__() são seu próprio reflexo. Se os operandos são de tipos diferentes e o tipo do operando direito é uma subclasse direta ou indireta do tipo do operando esquerdo, o método refletido do operando direito tem prioridade, caso contrário, o método do operando esquerdo tem prioridade. A subclasse virtual não é considerada.

object.__hash__(self)

Chamado pela função embutida hash() e para operações em membros de coleções em hash incluindo set, frozenset e dict. __hash__() deve retornar um inteiro. A única propriedade necessária é que os objetos que são comparados iguais tenham o mesmo valor de hash; é aconselhável misturar os valores hash dos componentes do objeto que também desempenham um papel na comparação dos objetos, empacotando-os em uma tupla e fazendo o hash da tupla. Exemplo:

def __hash__(self):
    return hash((self.name, self.nick, self.color))

Nota

hash() trunca o valor retornado do método __hash__() personalizado de um objeto para o tamanho de um Py_ssize_t. Isso é normalmente 8 bytes em compilações de 64 bits e 4 bytes em compilações de 32 bits. Se o __hash__() de um objeto deve interoperar em compilações de tamanhos de bits diferentes, certifique-se de verificar a largura em todas as compilações suportadas. Uma maneira fácil de fazer isso é com python -c "import sys; print(sys.hash_info.width)".

Se uma classe não define um método __eq__(), ela também não deve definir uma operação __hash__(); se define __eq__() mas não __hash__(), suas instâncias não serão utilizáveis como itens em coleções hasheáveis. Se uma classe define objetos mutáveis e implementa um método __eq__(), ela não deve implementar __hash__(), uma vez que a implementação de coleções hasheáveis requer que o valor hash de uma chave seja imutável (se o valor hash do objeto mudar, estará no balde de hash errado).

As classes definidas pelo usuário têm os métodos __eq__() e __hash__() por padrão; com eles, todos os objetos se comparam desiguais (exceto com eles mesmos) e x.__hash__() retorna um valor apropriado tal que x == y implica que x is y e hash(x) == hash(y).

A class that overrides __eq__() and does not define __hash__() will have its __hash__() implicitly set to None. When the __hash__() method of a class is None, instances of the class will raise an appropriate TypeError when a program attempts to retrieve their hash value, and will also be correctly identified as unhashable when checking isinstance(obj, collections.Hashable).

Se uma classe que sobrescreve __eq__() precisa manter a implementação de __hash__() de uma classe pai, o interpretador deve ser informado disso explicitamente pela configuração __hash__ = <ClassePai>.__hash__.

If a class that does not override __eq__() wishes to suppress hash support, it should include __hash__ = None in the class definition. A class which defines its own __hash__() that explicitly raises a TypeError would be incorrectly identified as hashable by an isinstance(obj, collections.Hashable) call.

Nota

By default, the __hash__() values of str, bytes and datetime objects are “salted” with an unpredictable random value. Although they remain constant within an individual Python process, they are not predictable between repeated invocations of Python.

Isso se destina a fornecer proteção contra uma negação de serviço causada por entradas cuidadosamente escolhidas que exploram o pior caso de desempenho de uma inserção de dicionário, complexidade O(n^2). Consulte http://www.ocert.org/advisories/ocert-2011-003.html para obter detalhes.

Changing hash values affects the iteration order of dicts, sets and other mappings. Python has never made guarantees about this ordering (and it typically varies between 32-bit and 64-bit builds).

Consulte também PYTHONHASHSEED.

Alterado na versão 3.3: Aleatorização de hash está habilitada por padrão.

object.__bool__(self)

Chamado para implementar o teste de valor de verdade e a operação embutida bool(); deve retornar False ou True. Quando este método não é definido, __len__() é chamado, se estiver definido, e o objeto é considerado verdadeiro se seu resultado for diferente de zero. Se uma classe não define __len__() nem __bool__(), todas as suas instâncias são consideradas verdadeiras.

3.3.2. Personalizando o acesso aos atributos

Os seguintes métodos podem ser definidos para personalizar o significado do acesso aos atributos (uso, atribuição ou exclusão de x.name) para instâncias de classe.

object.__getattr__(self, name)

Called when an attribute lookup has not found the attribute in the usual places (i.e. it is not an instance attribute nor is it found in the class tree for self). name is the attribute name. This method should return the (computed) attribute value or raise an AttributeError exception.

Observe que se o atributo for encontrado através do mecanismo normal, __getattr__() não é chamado. (Esta é uma assimetria intencional entre __getattr__() e __setattr__().) Isso é feito tanto por razões de eficiência quanto porque __getattr__() não teria como acessar outros atributos da instância. Observe que pelo menos para variáveis de instâncias, você pode fingir controle total não inserindo nenhum valor no dicionário de atributos de instância (mas, em vez disso, inserindo-os em outro objeto). Veja o método __getattribute__() abaixo para uma maneira de realmente obter controle total sobre o acesso ao atributo.

object.__getattribute__(self, name)

Chamado incondicionalmente para implementar acessos a atributo para instâncias da classe. Se a classe também define __getattr__(), o último não será chamado a menos que __getattribute__() o chame explicitamente ou levante um AttributeError. Este método deve retornar o valor do atributo (calculado) ou levantar uma exceção AttributeError. Para evitar recursão infinita neste método, sua implementação deve sempre chamar o método da classe base com o mesmo nome para acessar quaisquer atributos de que necessita, por exemplo, object.__getattribute__(self, name).

Nota

Este método ainda pode ser ignorado ao procurar métodos especiais como resultado de invocação implícita por meio da sintaxe da linguagem ou funções embutidas. Consulte Pesquisa de método especial.

object.__setattr__(self, name, value)

Chamado quando uma atribuição de atributo é tentada. Isso é chamado em vez do mecanismo normal (ou seja, armazena o valor no dicionário da instância). name é o nome do atributo, value é o valor a ser atribuído a ele.

Se __setattr__() deseja atribuir a um atributo de instância, ele deve chamar o método da classe base com o mesmo nome, por exemplo, object.__setattr__(self, name, value).

object.__delattr__(self, name)

Como __setattr__(), mas para exclusão de atributo em vez de atribuição. Isso só deve ser implementado se del obj.name for significativo para o objeto.

object.__dir__(self)

Chamado quando dir() é chamado no objeto. Uma sequência deve ser retornada. dir() converte a sequência retornada em uma lista e a ordena.

3.3.2.1. Implementando descritores

Os métodos a seguir se aplicam apenas quando uma instância da classe que contém o método (uma classe chamada descritora) aparece em uma classe proprietária owner (o descritor deve estar no dicionário de classe do proprietário ou no dicionário de classe para um dos seus pais). Nos exemplos abaixo, “o atributo” refere-se ao atributo cujo nome é a chave da propriedade no __dict__ da classe proprietária.

object.__get__(self, instance, owner)

Called to get the attribute of the owner class (class attribute access) or of an instance of that class (instance attribute access). owner is always the owner class, while instance is the instance that the attribute was accessed through, or None when the attribute is accessed through the owner. This method should return the (computed) attribute value or raise an AttributeError exception.

object.__set__(self, instance, value)

Chamado para definir o atributo em uma instância instance da classe proprietária para um novo valor, value.

object.__delete__(self, instance)

Chamado para excluir o atributo em uma instância instance da classe proprietária.

O atributo __objclass__ é interpretado pelo módulo inspect como especificando a classe onde este objeto foi definido (configurar isso apropriadamente pode ajudar na introspecção em tempo de execução dos atributos dinâmicos da classe). Para chamáveis, pode indicar que uma instância do tipo fornecido (ou uma subclasse) é esperada ou necessária como o primeiro argumento posicional (por exemplo, CPython define este atributo para métodos não acoplados que são implementados em C).

3.3.2.2. Invoking Descriptors

Em geral, um descritor é um atributo de objeto com “comportamento de ligação”, cujo acesso ao atributo foi substituído por métodos no protocolo do descritor: __get__(), __set__() e __delete__() . Se qualquer um desses métodos for definido para um objeto, é considerado um descritor.

O comportamento padrão para acesso ao atributo é obter, definir ou excluir o atributo do dicionário de um objeto. Por exemplo, a.x tem uma cadeia de pesquisa começando com a.__dict__['x'], então type(a).__dict__['x'], e contando pelas classes base de type(a) excluindo metaclasses.

No entanto, se o valor pesquisado for um objeto que define um dos métodos do descritor, o Python pode substituir o comportamento padrão e invocar o método do descritor. Onde isso ocorre na cadeia de precedência depende de quais métodos descritores foram definidos e como eles foram chamados.

O ponto de partida para a invocação do descritor é uma ligação, a.x. Como os argumentos são montados depende de a:

Chamada direta

A chamada mais simples e menos comum é quando o código do usuário invoca diretamente um método descritor: x.__get__(a).

Ligação de instâncias

Se estiver ligando a uma instância de objeto, a.x é transformado na chamada: type(a).__dict__['x'].__get__(a, type(a)).

Ligação de classes

Se estiver ligando a uma classe, A.x é transformado na chamada: A.__dict__['x'].__get__(None, A).

Ligação de super

Se a é uma instância de super, então a ligação super(B, obj).m() procura obj.__class__.__mro__ para a classe base A precedendo imediatamente B e, em seguida, invoca o descritor com a chamada: A.__dict__['m'].__get__(obj, obj.__class__).

For instance bindings, the precedence of descriptor invocation depends on the which descriptor methods are defined. A descriptor can define any combination of __get__(), __set__() and __delete__(). If it does not define __get__(), then accessing the attribute will return the descriptor object itself unless there is a value in the object’s instance dictionary. If the descriptor defines __set__() and/or __delete__(), it is a data descriptor; if it defines neither, it is a non-data descriptor. Normally, data descriptors define both __get__() and __set__(), while non-data descriptors have just the __get__() method. Data descriptors with __set__() and __get__() defined always override a redefinition in an instance dictionary. In contrast, non-data descriptors can be overridden by instances.

Os métodos Python (incluindo staticmethod() e classmethod()) são implementados como descritores sem dados. Assim, as instâncias podem redefinir e substituir métodos. Isso permite que instâncias individuais adquiram comportamentos que diferem de outras instâncias da mesma classe.

A função property() é implementada como um descritor de dados. Da mesma forma, as instâncias não podem substituir o comportamento de uma propriedade.

3.3.2.3. __slots__

By default, instances of classes have a dictionary for attribute storage. This wastes space for objects having very few instance variables. The space consumption can become acute when creating large numbers of instances.

The default can be overridden by defining __slots__ in a class definition. The __slots__ declaration takes a sequence of instance variables and reserves just enough space in each instance to hold a value for each variable. Space is saved because __dict__ is not created for each instance.

object.__slots__

Esta variável de classe pode ser atribuída a uma string, iterável ou sequência de strings com nomes de variáveis usados por instâncias. __slots__ reserva espaço para as variáveis declaradas e evita a criação automática de __dict__ e __weakref__ para cada instância.

3.3.2.3.1. Observações ao uso de __slots__

• When inheriting from a class without __slots__, the __dict__ attribute of that class will always be accessible, so a __slots__ definition in the subclass is meaningless.
• Sem uma variável __dict__, as instâncias não podem ser atribuídas a novas variáveis não listadas na definição __slots__. As tentativas de atribuir a um nome de variável não listado levantam AttributeError. Se a atribuição dinâmica de novas variáveis for desejada, então adicione '__dict__' à sequência de strings na declaração __slots__.
• Sem uma variável __weakref__ para cada instância, as classes que definem __slots__ não suportam referências fracas para suas instâncias. Se for necessário um suporte de referência fraca, adicione '__weakref__' à sequência de strings na declaração __slots__.
• __slots__ são implementados no nível de classe criando descritores (Implementando descritores) para cada nome de variável. Como resultado, os atributos de classe não podem ser usados para definir valores padrão para variáveis de instância definidas por __slots__; caso contrário, o atributo de classe substituiria a atribuição do descritor.
• The action of a __slots__ declaration is limited to the class where it is defined. As a result, subclasses will have a __dict__ unless they also define __slots__ (which must only contain names of any additional slots).
• Se uma classe define um slot também definido em uma classe base, a variável de instância definida pelo slot da classe base fica inacessível (exceto por recuperar seu descritor diretamente da classe base). Isso torna o significado do programa indefinido. No futuro, uma verificação pode ser adicionada para evitar isso.
• Não vazio __slots__ não funciona para classes derivadas de tipos embutidos de “comprimento variável”, como int, bytes e tuple.
• Qualquer iterável não string pode ser atribuído a __slots__. Mapeamentos também podem ser usados; entretanto, no futuro, um significado especial pode ser atribuído aos valores correspondentes a cada chave.
• Atribuição de __class__ funciona apenas se ambas as classes têm o mesmo __slots__.

3.3.3. Personalizando a criação de classe

Por padrão, as classes são construídas usando type(). O corpo da classe é executado em um novo espaço de nomes e o nome da classe é vinculado localmente ao resultado de type(name, bases, namespace).

O processo de criação da classe pode ser personalizado passando o argumento nomeado metaclass na linha de definição da classe, ou herdando de uma classe existente que incluiu tal argumento. No exemplo a seguir, MyClass e MySubclass são instâncias de Meta:

class Meta(type):
    pass

class MyClass(metaclass=Meta):
    pass

class MySubclass(MyClass):
    pass

Quaisquer outros argumentos nomeados especificados na definição de classe são transmitidos para todas as operações de metaclasse descritas abaixo.

Quando uma definição de classe é executada, as seguintes etapas ocorrem:

• the appropriate metaclass is determined
• the class namespace is prepared
• the class body is executed
• the class object is created

3.3.3.1. Determinando a metaclasse apropriada

A metaclasse apropriada para uma definição de classe é determinada da seguinte forma:

• if no bases and no explicit metaclass are given, then type() is used
• if an explicit metaclass is given and it is not an instance of type(), then it is used directly as the metaclass
• if an instance of type() is given as the explicit metaclass, or bases are defined, then the most derived metaclass is used

A metaclasse mais derivada é selecionada a partir da metaclasse explicitamente especificada (se houver) e das metaclasses (ou seja, type(cls)) de todas as classes básicas especificadas. A metaclasse mais derivada é aquela que é um subtipo de todas essas metaclasses candidatas. Se nenhuma das metaclasses candidatas atender a esse critério, a definição de classe falhará com TypeError.

3.3.3.2. Preparando o espaço de nomes da classe

Once the appropriate metaclass has been identified, then the class namespace is prepared. If the metaclass has a __prepare__ attribute, it is called as namespace = metaclass.__prepare__(name, bases, **kwds) (where the additional keyword arguments, if any, come from the class definition).

If the metaclass has no __prepare__ attribute, then the class namespace is initialised as an empty dict() instance.

Ver também

PEP 3115 - Metaclasses no Python 3000

Introduzido o gancho de espaço de nomes __prepare__

3.3.3.3. Executando o corpo da classe

O corpo da classe é executado (aproximadamente) como exec(body, globals(), namespace). A principal diferença de uma chamada normal para exec() é que o escopo léxico permite que o corpo da classe (incluindo quaisquer métodos) faça referência a nomes dos escopos atual e externo quando a definição de classe ocorre dentro de uma função.

However, even when the class definition occurs inside the function, methods defined inside the class still cannot see names defined at the class scope. Class variables must be accessed through the first parameter of instance or class methods, and cannot be accessed at all from static methods.

3.3.3.4. Criando o objeto da classe

Uma vez que o espaço de nomes da classe tenha sido preenchido executando o corpo da classe, o objeto da classe é criado chamando metaclass(name, bases, namespace, **kwds) (os argumentos adicionais passados aqui são os mesmos passados para __prepare__).

Este objeto classe é aquele que será referenciado pela forma de argumento zero de super(). __class__ é uma referência implícita de fechamento criada pelo compilador se qualquer método em um corpo de classe se referir a __class__ ou super. Isso permite que a forma de argumento zero de super() identifique corretamente a classe sendo definida com base no escopo léxico, enquanto a classe ou instância que foi usada para fazer a chamada atual é identificada com base no primeiro argumento passado para o método.

Depois que o objeto classe é criado, ele é passado para os decoradores de classe incluídos na definição de classe (se houver) e o objeto resultante é vinculado ao espaço de nomes local como a classe definida.

When a new class is created by type.__new__, the object provided as the namespace parameter is copied to a standard Python dictionary and the original object is discarded. The new copy becomes the __dict__ attribute of the class object.

Ver também

PEP 3135 - Novo super

Descreve a referência implícita de fechamento de __class__

3.3.3.5. Metaclass example

The potential uses for metaclasses are boundless. Some ideas that have been explored include logging, interface checking, automatic delegation, automatic property creation, proxies, frameworks, and automatic resource locking/synchronization.

Here is an example of a metaclass that uses an collections.OrderedDict to remember the order that class variables are defined:

class OrderedClass(type):

    @classmethod
    def __prepare__(metacls, name, bases, **kwds):
        return collections.OrderedDict()

    def __new__(cls, name, bases, namespace, **kwds):
        result = type.__new__(cls, name, bases, dict(namespace))
        result.members = tuple(namespace)
        return result

class A(metaclass=OrderedClass):
    def one(self): pass
    def two(self): pass
    def three(self): pass
    def four(self): pass

>>> A.members
('__module__', 'one', 'two', 'three', 'four')

When the class definition for A gets executed, the process begins with calling the metaclass’s __prepare__() method which returns an empty collections.OrderedDict. That mapping records the methods and attributes of A as they are defined within the body of the class statement. Once those definitions are executed, the ordered dictionary is fully populated and the metaclass’s __new__() method gets invoked. That method builds the new type and it saves the ordered dictionary keys in an attribute called members.

3.3.4. Personalizando verificações de instância e subclasse

Os seguintes métodos são usados para substituir o comportamento padrão das funções embutidas isinstance() e issubclass().

Em particular, a metaclasse abc.ABCMeta implementa esses métodos a fim de permitir a adição de classes base abstratas (ABCs) como “classes base virtuais” para qualquer classe ou tipo (incluindo tipos embutidos), incluindo outras ABCs.

class.__instancecheck__(self, instance)

Retorna verdadeiro se instance deve ser considerada uma instância (direta ou indireta) da classe class. Se definido, chamado para implementar isinstance(instance, class).

class.__subclasscheck__(self, subclass)

Retorna verdadeiro se subclass deve ser considerada uma subclasse (direta ou indireta) da classe class. Se definido, chamado para implementar issubclass(subclass, class).

Observe que esses métodos são pesquisados no tipo (metaclasse) de uma classe. Eles não podem ser definidos como métodos de classe na classe real. Isso é consistente com a pesquisa de métodos especiais que são chamados em instâncias, apenas neste caso a própria instância é uma classe.

Ver também

PEP 3119 - Introducing Abstract Base Classes

Inclui a especificação para personalizar o comportamento de isinstance() e issubclass() através de __instancecheck__() e __subclasscheck__(), com motivação para esta funcionalidade no contexto da adição de classes base abstratas (veja o módulo abc) para a linguagem.

3.3.5. Emulando objetos chamáveis

object.__call__(self[, args...])

Chamado quando a instância é “chamada” como uma função; se este método for definido, x(arg1, arg2, ...) é uma abreviatura para x.__call__(arg1, arg2, ...).

3.3.6. Emulando de tipos contêineres

The following methods can be defined to implement container objects. Containers usually are sequences (such as lists or tuples) or mappings (like dictionaries), but can represent other containers as well. The first set of methods is used either to emulate a sequence or to emulate a mapping; the difference is that for a sequence, the allowable keys should be the integers k for which 0 <= k < N where N is the length of the sequence, or slice objects, which define a range of items. It is also recommended that mappings provide the methods keys(), values(), items(), get(), clear(), setdefault(), pop(), popitem(), copy(), and update() behaving similar to those for Python’s standard dictionary objects. The collections module provides a MutableMapping abstract base class to help create those methods from a base set of __getitem__(), __setitem__(), __delitem__(), and keys(). Mutable sequences should provide methods append(), count(), index(), extend(), insert(), pop(), remove(), reverse() and sort(), like Python standard list objects. Finally, sequence types should implement addition (meaning concatenation) and multiplication (meaning repetition) by defining the methods __add__(), __radd__(), __iadd__(), __mul__(), __rmul__() and __imul__() described below; they should not define other numerical operators. It is recommended that both mappings and sequences implement the __contains__() method to allow efficient use of the in operator; for mappings, in should search the mapping’s keys; for sequences, it should search through the values. It is further recommended that both mappings and sequences implement the __iter__() method to allow efficient iteration through the container; for mappings, __iter__() should be the same as keys(); for sequences, it should iterate through the values.

object.__len__(self)

Chamado para implementar a função embutida len(). Deve retornar o comprimento do objeto, um inteiro >= 0. Além disso, um objeto que não define um método __bool__() e cujo método __len__() retorna zero é considerado como falso em um contexto booleano.

No CPython, o comprimento deve ser no máximo sys.maxsize. Se o comprimento for maior que sys.maxsize, alguns recursos (como len()) podem levantar OverflowError. Para evitar levantar OverflowError pelo teste de valor de verdade, um objeto deve definir um método __bool__().

object.__length_hint__(self)

Called to implement operator.length_hint(). Should return an estimated length for the object (which may be greater or less than the actual length). The length must be an integer >= 0. This method is purely an optimization and is never required for correctness.

Novo na versão 3.4.

Nota

O fatiamento é feito exclusivamente com os três métodos a seguir. Uma chamada como

a[1:2] = b

é traduzida com

a[slice(1, 2, None)] = b

e assim por diante. Os itens de fatia ausentes são sempre preenchidos com None.

object.__getitem__(self, key)

Chamado para implementar a avaliação de self[key]. Para tipos de sequência, as chaves aceitas devem ser inteiros e objetos fatia. Observe que a interpretação especial de índices negativos (se a classe deseja emular um tipo de sequência) depende do método __getitem__(). Se key for de um tipo impróprio, TypeError pode ser levantada; se de um valor fora do conjunto de índices para a sequência (após qualquer interpretação especial de valores negativos), IndexError deve ser levantada. Para tipos de mapeamento, se key estiver faltando (não no contêiner), KeyError deve ser levantada.

Nota

Os loops for esperam que uma IndexError seja levantada para índices ilegais para permitir a detecção apropriada do fim da sequência.

object.__missing__(self, key)

Chamado por dict.__getitem__() para implementar self[key] para subclasses de dicionário quando a chave não estiver no dicionário.

object.__setitem__(self, key, value)

Chamado para implementar a atribuição de self[key]. Mesma nota que para __getitem__(). Isso só deve ser implementado para mapeamentos se os objetos suportarem alterações nos valores das chaves, ou se novas chaves puderem ser adicionadas, ou para sequências se os elementos puderem ser substituídos. As mesmas exceções devem ser levantadas para valores key impróprios do método __getitem__().

object.__delitem__(self, key)

Chamado para implementar a exclusão de self[key]. Mesma nota que para __getitem__(). Isso só deve ser implementado para mapeamentos se os objetos suportarem remoções de chaves, ou para sequências se os elementos puderem ser removidos da sequência. As mesmas exceções devem ser levantadas para valores key impróprios do método __getitem__().

object.__iter__(self)

Este método é chamado quando um iterador é necessário para um contêiner. Este método deve retornar um novo objeto iterador que pode iterar sobre todos os objetos no contêiner. Para mapeamentos, ele deve iterar sobre as chaves do contêiner.

Os objetos iteradores também precisam implementar este método; eles são obrigados a retornar. Para obter mais informações sobre objetos iteradores, consulte Tipos de Iteradores.

object.__reversed__(self)

Chamado (se presente) pelo reversed() embutido para implementar a iteração reversa. Ele deve retornar um novo objeto iterador que itera sobre todos os objetos no contêiner na ordem reversa.

Se o método __reversed__() não for fornecido, o reversed() embutido voltará a usar o protocolo de sequência (__len__() e __getitem__()). Objetos que suportam o protocolo de sequência só devem fornecer __reversed__() se eles puderem fornecer uma implementação que seja mais eficiente do que aquela fornecida por reversed().

The membership test operators (in and not in) are normally implemented as an iteration through a sequence. However, container objects can supply the following special method with a more efficient implementation, which also does not require the object be a sequence.

object.__contains__(self, item)

Chamado para implementar operadores de teste de associação. Deve retornar verdadeiro se item estiver em self, falso caso contrário. Para objetos de mapeamento, isso deve considerar as chaves do mapeamento em vez dos valores ou pares de itens-chave.

Para objetos que não definem __contains__(), o teste de associação primeiro tenta a iteração via __iter__(), depois o protocolo de iteração de sequência antigo via __getitem__(), consulte esta seção em a referência da linguagem.

3.3.7. Emulando tipos numéricos

Os métodos a seguir podem ser definidos para emular objetos numéricos. Métodos correspondentes a operações que não são suportadas pelo tipo particular de número implementado (por exemplo, operações bit a bit para números não inteiros) devem ser deixados indefinidos.

object.__add__(self, other)

object.__sub__(self, other)

object.__mul__(self, other)

object.__matmul__(self, other)

object.__truediv__(self, other)

object.__floordiv__(self, other)

object.__mod__(self, other)

object.__divmod__(self, other)

object.__pow__(self, other[, modulo])

object.__lshift__(self, other)

object.__rshift__(self, other)

object.__and__(self, other)

object.__xor__(self, other)

object.__or__(self, other)

Esses métodos são chamados para implementar as operações aritméticas binárias (+, -, *, @, /, //, %, divmod(), pow(), **, <<, >>, &, ^, |). Por exemplo, para avaliar a expressão x + y, onde x é uma instância de uma classe que tem um método __add__(), x.__add__(y) é chamado. O método __divmod__() deve ser equivalente a usar __floordiv__() e __mod__(); não deve estar relacionado a __truediv__(). Note que __pow__() deve ser definido para aceitar um terceiro argumento opcional se a versão ternária da função interna pow() for suportada.

Se um desses métodos não suporta a operação com os argumentos fornecidos, ele deve retornar NotImplemented.

object.__radd__(self, other)

object.__rsub__(self, other)

object.__rmul__(self, other)

object.__rmatmul__(self, other)

object.__rtruediv__(self, other)

object.__rfloordiv__(self, other)

object.__rmod__(self, other)

object.__rdivmod__(self, other)

object.__rpow__(self, other)

object.__rlshift__(self, other)

object.__rrshift__(self, other)

object.__rand__(self, other)

object.__rxor__(self, other)

object.__ror__(self, other)

These methods are called to implement the binary arithmetic operations (+, -, *, @, /, //, %, divmod(), pow(), **, <<, >>, &, ^, |) with reflected (swapped) operands. These functions are only called if the left operand does not support the corresponding operation and the operands are of different types. [2] For instance, to evaluate the expression x - y, where y is an instance of a class that has an __rsub__() method, y.__rsub__(x) is called if x.__sub__(y) returns NotImplemented.

Note que ternário pow() não tentará chamar __rpow__() (as regras de coerção se tornariam muito complicadas).

Nota

If the right operand’s type is a subclass of the left operand’s type and that subclass provides the reflected method for the operation, this method will be called before the left operand’s non-reflected method. This behavior allows subclasses to override their ancestors’ operations.

object.__iadd__(self, other)

object.__isub__(self, other)

object.__imul__(self, other)

object.__imatmul__(self, other)

object.__itruediv__(self, other)

object.__ifloordiv__(self, other)

object.__imod__(self, other)

object.__ipow__(self, other[, modulo])

object.__ilshift__(self, other)

object.__irshift__(self, other)

object.__iand__(self, other)

object.__ixor__(self, other)

object.__ior__(self, other)

Esses métodos são chamados para implementar as atribuições aritméticas aumentadas (+=, -=, *=, @=, /=, //=, %=, **=, <<=, >>=, &=, ^=, |=). Esses métodos devem tentar fazer a operação no local (modificando self) e retornar o resultado (que poderia ser, mas não precisa ser, self). Se um método específico não for definido, a atribuição aumentada volta aos métodos normais. Por exemplo, se x é uma instância de uma classe com um método __iadd__(), x += y é equivalente a x = x.__iadd__(y). Caso contrário, x.__add__(y) e y.__radd__(x) são considerados, como com a avaliação de x + y. Em certas situações, a atribuição aumentada pode resultar em erros inesperados (ver Porque a_tuple[i] += [‘item’] levanta uma exceção quando a adição funciona?), mas este comportamento é na verdade parte do modelo de dados.

object.__neg__(self)

object.__pos__(self)

object.__abs__(self)

object.__invert__(self)

Chamado para implementar as operações aritméticas unárias (-, +, abs() e ~).

object.__complex__(self)

object.__int__(self)

object.__float__(self)

object.__round__(self[, n])

Called to implement the built-in functions complex(), int(), float() and round(). Should return a value of the appropriate type.

object.__index__(self)

Chamado para implementar operator.index(), e sempre que o Python precisar converter sem perdas o objeto numérico em um objeto inteiro (como no fatiamento ou nas funções embutidas bin(), hex() e oct()). A presença deste método indica que o objeto numérico é do tipo inteiro. Deve retornar um número inteiro.

Nota

In order to have a coherent integer type class, when __index__() is defined __int__() should also be defined, and both should return the same value.

3.3.8. Com gerenciadores de contexto de instruções

A context manager is an object that defines the runtime context to be established when executing a with statement. The context manager handles the entry into, and the exit from, the desired runtime context for the execution of the block of code. Context managers are normally invoked using the with statement (described in section The with statement), but can also be used by directly invoking their methods.

Os usos típicos de gerenciadores de contexto incluem salvar e restaurar vários tipos de estado global, bloquear e desbloquear recursos, fechar arquivos abertos, etc.

Para obter mais informações sobre gerenciadores de contexto, consulte Tipos de Gerenciador de Contexto.

object.__enter__(self)

Enter the runtime context related to this object. The with statement will bind this method’s return value to the target(s) specified in the as clause of the statement, if any.

object.__exit__(self, exc_type, exc_value, traceback)

Sai do contexto de tempo de execução relacionado a este objeto. Os parâmetros descrevem a exceção que fez com que o contexto fosse encerrado. Se o contexto foi encerrado sem exceção, todos os três argumentos serão None.

Se uma exceção for fornecida e o método desejar suprimir a exceção (ou seja, evitar que ela seja propagada), ele deve retornar um valor verdadeiro. Caso contrário, a exceção será processada normalmente ao sair deste método.

Observe que os métodos __exit__() não devem relançar a exceção passada; esta é a responsabilidade do chamador.

Ver também

PEP 343 - The “with” statement

A especificação, o histórico e os exemplos para a instrução Python with.

3.3.9. Pesquisa de método especial

Para classes personalizadas, as invocações implícitas de métodos especiais só têm garantia de funcionar corretamente se definidas em um tipo de objeto, não no dicionário de instância do objeto. Esse comportamento é o motivo pelo qual o código a seguir levanta uma exceção:

>>> class C:
...     pass
...
>>> c = C()
>>> c.__len__ = lambda: 5
>>> len(c)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: object of type 'C' has no len()

A justificativa por trás desse comportamento está em uma série de métodos especiais como __hash__() e __repr__() que são implementados por todos os objetos, incluindo objetos de tipo. Se a pesquisa implícita desses métodos usasse o processo de pesquisa convencional, eles falhariam quando chamados no próprio objeto do tipo:

>>> 1 .__hash__() == hash(1)
True
>>> int.__hash__() == hash(int)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: descriptor '__hash__' of 'int' object needs an argument

A tentativa incorreta de invocar um método não vinculado de uma classe dessa maneira é às vezes referida como “confusão de metaclasse” e é evitada ignorando a instância ao pesquisar métodos especiais:

>>> type(1).__hash__(1) == hash(1)
True
>>> type(int).__hash__(int) == hash(int)
True

Além de contornar quaisquer atributos de instância no interesse da correção, a pesquisa de método especial implícita geralmente também contorna o método __getattribute__() mesmo da metaclasse do objeto:

>>> class Meta(type):
...     def __getattribute__(*args):
...         print("Metaclass getattribute invoked")
...         return type.__getattribute__(*args)
...
>>> class C(object, metaclass=Meta):
...     def __len__(self):
...         return 10
...     def __getattribute__(*args):
...         print("Class getattribute invoked")
...         return object.__getattribute__(*args)
...
>>> c = C()
>>> c.__len__()                 # Explicit lookup via instance
Class getattribute invoked
10
>>> type(c).__len__(c)          # Explicit lookup via type
Metaclass getattribute invoked
10
>>> len(c)                      # Implicit lookup
10

Ignorar a maquinaria de __getattribute__() desta forma fornece um escopo significativo para otimizações de velocidade dentro do interpretador, ao custo de alguma flexibilidade no tratamento de métodos especiais (o método especial deve ser definido no próprio objeto classe em ordem ser invocado de forma consistente pelo interpretador).

3.4. Coroutines

3.4.1. Objetos aguardáveis

An awaitable object generally implements an __await__() method. Coroutine objects returned from async def functions are awaitable.

Nota

Os objetos iteradores geradores retornados de geradores decorados com types.coroutine() ou asyncio.coroutine() também são aguardáveis, mas eles não implementam __await__().

object.__await__(self)

Deve retornar um iterador. Deve ser usado para implementar objetos aguardáveis. Por exemplo, asyncio.Future implementa este método para ser compatível com a expressão await.

Novo na versão 3.5.

Ver também

PEP 492 para informações adicionais sobre objetos aguardáveis.

3.4.2. Objetos Coroutine

Coroutine objects are awaitable objects. A coroutine’s execution can be controlled by calling __await__() and iterating over the result. When the coroutine has finished executing and returns, the iterator raises StopIteration, and the exception’s value attribute holds the return value. If the coroutine raises an exception, it is propagated by the iterator. Coroutines should not directly raise unhandled StopIteration exceptions.

As corrotinas também têm os métodos listados abaixo, que são análogos aos dos geradores (ver Generator-iterator methods). No entanto, ao contrário dos geradores, as corrotinas não suportam diretamente a iteração.

Alterado na versão 3.5.2: É uma RuntimeError para aguardar uma corrotina mais de uma vez.

coroutine.send(value)

Inicia ou retoma a execução da corrotina. Se value for None, isso é equivalente a avançar o iterador retornado por __await__(). Se value não for None, este método delega para o método send() do iterador que causou a suspensão da corrotina. O resultado (valor de retorno, StopIteration ou outra exceção) é o mesmo de iterar sobre o valor de retorno __await__(), descrito acima.

coroutine.throw(type[, value[, traceback]])

Levanta a exceção especificada na corrotina. Este método delega ao método throw() do iterador que causou a suspensão da corrotina, se ela tiver tal método. Caso contrário, a exceção é levantada no ponto de suspensão. O resultado (valor de retorno, StopIteration ou outra exceção) é o mesmo de iterar sobre o valor de retorno __await__(), descrito acima. Se a exceção não for capturada na corrotina, ela se propagará de volta para o chamador.

coroutine.close()

Faz com que a corrotina se limpe e saia. Se a corrotina for suspensa, este método primeiro delega para o método close() do iterador que causou a suspensão da corrotina, se tiver tal método. Então ele levanta GeneratorExit no ponto de suspensão, fazendo com que a corrotina se limpe imediatamente. Por fim, a corrotina é marcada como tendo sua execução concluída, mesmo que nunca tenha sido iniciada.

Objetos corrotina são fechados automaticamente usando o processo acima quando estão prestes a ser destruídos.

3.4.3. Iteradores Assíncronos

An asynchronous iterable is able to call asynchronous code in its __aiter__ implementation, and an asynchronous iterator can call asynchronous code in its __anext__ method.

Os iteradores assíncronos podem ser usados ​​em uma instrução async for.

object.__aiter__(self)

Deve retornar um objeto iterador assíncrono.

object.__anext__(self)

Deve retornar um aguardável resultando em um próximo valor do iterador. Deve levantar um erro exc:`StopAsyncIteration quando a iteração terminar.

Um exemplo de objeto iterável assíncrono:

class Reader:
    async def readline(self):
        ...

    def __aiter__(self):
        return self

    async def __anext__(self):
        val = await self.readline()
        if val == b'':
            raise StopAsyncIteration
        return val

Novo na versão 3.5.

Nota

Alterado na versão 3.5.2: Starting with CPython 3.5.2, __aiter__ can directly return asynchronous iterators. Returning an awaitable object will result in a PendingDeprecationWarning.

The recommended way of writing backwards compatible code in CPython 3.5.x is to continue returning awaitables from __aiter__. If you want to avoid the PendingDeprecationWarning and keep the code backwards compatible, the following decorator can be used:

import functools
import sys

if sys.version_info < (3, 5, 2):
    def aiter_compat(func):
        @functools.wraps(func)
        async def wrapper(self):
            return func(self)
        return wrapper
else:
    def aiter_compat(func):
        return func

Exemplo:

class AsyncIterator:

    @aiter_compat
    def __aiter__(self):
        return self

    async def __anext__(self):
        ...

Starting with CPython 3.6, the PendingDeprecationWarning will be replaced with the DeprecationWarning. In CPython 3.7, returning an awaitable from __aiter__ will result in a RuntimeError.

3.4.4. Gerenciadores de contexto assíncronos

Um gerenciador de contexto assíncrono é um gerenciador de contexto que é capaz de suspender a execução em seus métodos __aenter__ e __aexit__.

Os gerenciadores de contexto assíncronos podem ser usados ​​em uma instrução async with.

object.__aenter__(self)

This method is semantically similar to the __enter__(), with only difference that it must return an awaitable.

object.__aexit__(self, exc_type, exc_value, traceback)

This method is semantically similar to the __exit__(), with only difference that it must return an awaitable.

Um exemplo de uma classe gerenciadora de contexto assíncrona:

class AsyncContextManager:
    async def __aenter__(self):
        await log('entering context')

    async def __aexit__(self, exc_type, exc, tb):
        await log('exiting context')

Novo na versão 3.5.

Notas de Rodapé

[1]	Em alguns casos, é possível alterar o tipo de um objeto, sob certas condições controladas. No entanto, geralmente não é uma boa ideia, pois pode levar a um comportamento muito estranho se for tratado incorretamente.

[2]	For operands of the same type, it is assumed that if the non-reflected method (such as __add__()) fails the operation is not supported, which is why the reflected method is not called.