6. Expressões
*************

Este capítulo explica o significado dos elementos das expressões em
Python.

**Notas de sintaxe:** Neste e nos capítulos seguintes, a notação BNF
estendida será usada para descrever a sintaxe, não a análise lexical.
Quando (uma alternativa de) uma regra de sintaxe tem a forma

   name ::= othername

e nenhuma semântica é fornecida, a semântica desta forma de "name" é a
mesma que para "othername".


6.1. Conversões aritméticas
===========================

Quando uma descrição de um operador aritmético abaixo usa a frase "os
argumentos numéricos são convertidos em um tipo comum", isso significa
que a implementação do operador para tipos embutidos funciona da
seguinte maneira:

* Se um dos argumentos for um número complexo, o outro será convertido
  em complexo;

* caso contrário, se um dos argumentos for um número de ponto
  flutuante, o outro será convertido em ponto flutuante;

* caso contrário, ambos devem ser inteiros e nenhuma conversão é
  necessária.

Algumas regras adicionais se aplicam a certos operadores (por exemplo,
uma string como um argumento à esquerda para o operador '%'). As
extensões devem definir seu próprio comportamento de conversão.


6.2. Átomos
===========

Os átomos são os elementos mais básicos das expressões. Os átomos mais
simples são identificadores ou literais. As formas entre parênteses,
colchetes ou chaves também são categorizadas sintaticamente como
átomos. A sintaxe para átomos é:

   atom      ::= identifier | literal | enclosure
   enclosure ::= parenth_form | list_display | dict_display | set_display
                 | generator_expression | yield_atom


6.2.1. Identificadores (Nomes)
------------------------------

Um identificador que ocorre como um átomo é um nome. Veja a seção
Identificadores e palavras-chave para a definição lexical e a seção
Nomeação e ligação para documentação de nomenclatura e ligação.

Quando o nome está vinculado a um objeto, a avaliação do átomo produz
esse objeto. Quando um nome não está vinculado, uma tentativa de
avaliá-lo levanta uma exceção "NameError".

**Mangling de nome privado:** Quando um identificador que ocorre
textualmente em uma definição de classe começa com dois ou mais
caracteres de sublinhado e não termina em dois ou mais sublinhados,
ele é considerado um *nome privado* dessa classe. Os nomes privados
são transformados em um formato mais longo antes que o código seja
gerado para eles. A transformação insere o nome da classe, com
sublinhados à esquerda removidos e um único sublinhado inserido na
frente do nome. Por exemplo, o identificador "__spam" que ocorre em
uma classe chamada "Ham" será transformado em "_Ham__spam". Essa
transformação é independente do contexto sintático em que o
identificador é usado. Se o nome transformado for extremamente longo
(mais de 255 caracteres), poderá ocorrer truncamento definido pela
implementação. Se o nome da classe consistir apenas em sublinhados,
nenhuma transformação será feita.


6.2.2. Literais
---------------

Python oferece suporte a strings e bytes literais e vários literais
numéricos:

   literal ::= stringliteral | bytesliteral
               | integer | floatnumber | imagnumber

A avaliação de um literal produz um objeto do tipo fornecido (string,
bytes, inteiro, número de ponto flutuante, número complexo) com o
valor fornecido. O valor pode ser aproximado no caso de ponto
flutuante e literais imaginários (complexos). Veja a seção Literais
para detalhes.

Todos os literais correspondem a tipos de dados imutáveis e, portanto,
a identidade do objeto é menos importante que seu valor. Múltiplas
avaliações de literais com o mesmo valor (seja a mesma ocorrência no
texto do programa ou uma ocorrência diferente) podem obter o mesmo
objeto ou um objeto diferente com o mesmo valor.


6.2.3. Formas de parênteses
---------------------------

Um formulário entre parênteses é uma lista de expressões opcional
entre parênteses:

   parenth_form ::= "(" [starred_expression] ")"

Uma lista de expressões entre parênteses produz tudo o que aquela
lista de expressões produz: se a lista contiver pelo menos uma
vírgula, ela produzirá uma tupla; caso contrário, produz a única
expressão que compõe a lista de expressões.

Um par de parênteses vazio produz um objeto de tupla vazio. Como as
tuplas são imutáveis, aplicam-se as mesmas regras dos literais (isto
é, duas ocorrências da tupla vazia podem ou não produzir o mesmo
objeto).

Observe que as tuplas não são formadas pelos parênteses, mas sim pelo
uso da vírgula. A exceção é a tupla vazia, para a qual os parênteses
*são* obrigatórios -- permitir "nada" sem parênteses em expressões
causaria ambiguidades e permitiria que erros de digitação comuns
passassem sem serem detectados.


6.2.4. Sintaxe de criação de listas, conjuntos e dicionários
------------------------------------------------------------

Para construir uma lista, um conjunto ou um dicionário, o Python
fornece uma sintaxe especial chamada "sintaxes de criação" (em inglês,
*displays*), cada uma delas em dois tipos:

* o conteúdo do contêiner é listado explicitamente ou

* eles são calculados por meio de um conjunto de instruções de laço e
  filtragem, chamado de *compreensão*.

Elementos de sintaxe comuns para compreensões são:

   comprehension ::= assignment_expression comp_for
   comp_for      ::= ["async"] "for" target_list "in" or_test [comp_iter]
   comp_iter     ::= comp_for | comp_if
   comp_if       ::= "if" or_test [comp_iter]

A compreensão consiste em uma única expressão seguida por pelo menos
uma cláusula "for" e zero ou mais cláusulas "for" ou "if". Neste caso,
os elementos do novo contêiner são aqueles que seriam produzidos
considerando cada uma das cláusulas "for" ou "if" de um bloco,
aninhando da esquerda para a direita, e avaliando a expressão para
produzir um elemento cada vez que o bloco mais interno é alcançado.

No entanto, além da expressão iterável na cláusula "for" mais à
esquerda, a compreensão é executada em um escopo aninhado
implicitamente separado. Isso garante que os nomes atribuídos na lista
de destino não "vazem" para o escopo delimitador.

A expressão iterável na cláusula "for" mais à esquerda é avaliada
diretamente no escopo envolvente e então passada como um argumento
para o escopo aninhado implicitamente. Cláusulas "for" subsequentes e
qualquer condição de filtro na cláusula "for" mais à esquerda não
podem ser avaliadas no escopo delimitador, pois podem depender dos
valores obtidos do iterável mais à esquerda. Por exemplo: "[x*y for x
in range(10) for y in range(x, x+10)]".

Para garantir que a compreensão sempre resulte em um contêiner do tipo
apropriado, as expressões "yield" e "yield from" são proibidas no
escopo aninhado implicitamente.

Desde o Python 3.6, em uma função "async def", uma cláusula "async
for" pode ser usada para iterar sobre um *iterador assíncrono*. Uma
compreensão em uma função "async def" pode consistir em uma cláusula
"for" ou "async for" seguindo a expressão principal, pode conter "for"
ou cláusulas "async for", e também pode usar expressões "await". Se
uma compreensão contém cláusulas "async for" ou expressões "await" ou
outras compreensões assíncronas, ela é chamada de *compreensão
assíncrona*. Uma compreensão assíncrona pode suspender a execução da
função de corrotina na qual ela aparece. Veja também a **PEP 530**.

Adicionado na versão 3.6: Compreensões assíncronas foram introduzidas.

Alterado na versão 3.8: "yield" e "yield from" proibidos no escopo
aninhado implícito.

Alterado na versão 3.11: Compreensões assíncronas agora são permitidas
dentro de compreensões em funções assíncronas. As compreensões
externas tornam-se implicitamente assíncronas.


6.2.5. Sintaxes de criação de lista
-----------------------------------

Uma sintaxe de criação de lista é uma série possivelmente vazia de
expressões entre colchetes:

   list_display ::= "[" [starred_list | comprehension] "]"

Uma sintaxe de criação de lista produz um novo objeto de lista, sendo
o conteúdo especificado por uma lista de expressões ou uma
compreensão. Quando uma lista de expressões separadas por vírgulas é
fornecida, seus elementos são avaliados da esquerda para a direita e
colocados no objeto de lista nessa ordem. Quando uma compreensão é
fornecida, a lista é construída a partir dos elementos resultantes da
compreensão.


6.2.6. Sintaxes de criação de conjunto
--------------------------------------

Uma sintaxe de criação definida é denotada por chaves e distinguível
de sintaxes de criação de dicionário pela falta de caractere de dois
pontos separando chaves e valores:

   set_display ::= "{" (starred_list | comprehension) "}"

Uma sintaxe de criação de conjunto produz um novo objeto de conjunto
mutável, sendo o conteúdo especificado por uma sequência de expressões
ou uma compreensão. Quando uma lista de expressões separadas por
vírgula é fornecida, seus elementos são avaliados da esquerda para a
direita e adicionados ao objeto definido. Quando uma compreensão é
fornecida, o conjunto é construído a partir dos elementos resultantes
da compreensão.

Um conjunto vazio não pode ser construído com "{}"; este literal
constrói um dicionário vazio.


6.2.7. Sintaxes de criação de dicionário
----------------------------------------

Uma sintaxe de criação de dicionário é uma série possivelmente vazia
de itens de dicionário (pares chave/valor) envolto entre chaves:

   dict_display       ::= "{" [dict_item_list | dict_comprehension] "}"
   dict_item_list     ::= dict_item ("," dict_item)* [","]
   dict_item          ::= expression ":" expression | "**" or_expr
   dict_comprehension ::= expression ":" expression comp_for

Uma sintaxe de criação de dicionário produz um novo objeto dicionário.

Se for fornecida uma sequência separada por vírgulas de itens de
dicionário, eles são avaliados da esquerda para a direita para definir
as entradas do dicionário: cada objeto chave é usado como uma chave no
dicionário para armazenar o valor correspondente. Isso significa que
você pode especificar a mesma chave várias vezes na lista de itens de
dicionário, e o valor final do dicionário para essa chave será o
último dado.

Um asterisco duplo "**" denota *desempacotamento do dicionário*. Seu
operando deve ser um *mapeamento*. Cada item de mapeamento é
adicionado ao novo dicionário. Os valores posteriores substituem os
valores já definidos por itens de dicionário anteriores e
desempacotamentos de dicionário anteriores.

Adicionado na versão 3.5: Descompactando em sintaxes de criação de
dicionário, originalmente proposto pela **PEP 448**.

Uma compreensão de dict, em contraste com as compreensões de lista e
conjunto, precisa de duas expressões separadas por dois pontos,
seguidas pelas cláusulas usuais "for" e "if". Quando a compreensão é
executada, os elementos chave e valor resultantes são inseridos no
novo dicionário na ordem em que são produzidos.

Restrições nos tipos de valores de chave são listadas anteriormente na
seção A hierarquia de tipos padrão. (Para resumir, o tipo de chave
deve ser *hasheável*, que exclui todos os objetos mutáveis.) Não são
detectadas colisões entre chaves duplicadas; o último valor
(textualmente mais à direita na sintaxe de criação) armazenado para um
determinado valor de chave prevalece.

Alterado na versão 3.8: Antes do Python 3.8, em compreensões de dict,
a ordem de avaliação de chave e valor não era bem definida. No
CPython, o valor foi avaliado antes da chave. A partir de 3.8, a chave
é avaliada antes do valor, conforme proposto pela **PEP 572**.


6.2.8. Expressões geradoras
---------------------------

Uma expressão geradora é uma notação geradora compacta entre
parênteses:

   generator_expression ::= "(" expression comp_for ")"

Uma expressão geradora produz um novo objeto gerador. Sua sintaxe é a
mesma das compreensões, exceto pelo fato de estar entre parênteses em
vez de colchetes ou chaves.

As variáveis usadas na expressão geradora são avaliadas lentamente
quando o método "__next__()" é chamado para o objeto gerador (da mesma
forma que os geradores normais). No entanto, a expressão iterável na
cláusula "for" mais à esquerda é avaliada imediatamente, de modo que
um erro produzido por ela será emitido no ponto em que a expressão do
gerador é definida, em vez de no ponto em que o primeiro valor é
recuperado. Cláusulas "for" subsequentes e qualquer condição de filtro
na cláusula "for" mais à esquerda não podem ser avaliadas no escopo
delimitador, pois podem depender dos valores obtidos do iterável mais
à esquerda. Por exemplo: "(x*y for x in range(10) for y in range(x,
x+10))".

Os parênteses podem ser omitidos em chamadas com apenas um argumento.
Veja a seção Chamadas para detalhes.

Para evitar interferir com a operação esperada da própria expressão
geradora, as expressões "yield" e "yield from" são proibidas no
gerador definido implicitamente.

Se uma expressão geradora contém cláusulas "async for" ou expressões
"await", ela é chamada de *expressão geradora assíncrona*. Uma
expressão geradora assíncrona retorna um novo objeto gerador
assíncrono, que é um iterador assíncrono (consulte Iteradores
assíncronos).

Adicionado na versão 3.6: Expressões geradoras assíncronas foram
introduzidas.

Alterado na versão 3.7: Antes do Python 3.7, as expressões geradoras
assíncronas só podiam aparecer em corrotinas "async def". A partir da
versão 3.7, qualquer função pode usar expressões geradoras
assíncronas.

Alterado na versão 3.8: "yield" e "yield from" proibidos no escopo
aninhado implícito.


6.2.9. Expressões yield
-----------------------

   yield_atom       ::= "(" yield_expression ")"
   yield_from       ::= "yield" "from" expression
   yield_expression ::= "yield" expression_list | yield_from

A expressão yield é usada ao definir uma função *generadora* ou uma
função *geradora assíncrona* e, portanto, só pode ser usada no corpo
de uma definição de função. Usar uma expressão yield no corpo de uma
função faz com que essa função seja uma função geradora, e usá-la no
corpo de uma função "async def" faz com que essa função de corrotina
seja uma função geradora assíncrona. Por exemplo:

   def gen():  # defines a generator function
       yield 123

   async def agen(): # defines an asynchronous generator function
       yield 123

Devido a seus efeitos colaterais no escopo recipiente, as expressões
"yield" não são permitidas como parte dos escopos definidos
implicitamente usados para implementar compreensões e expressões
geradoras.

Alterado na versão 3.8: Expressões yield proibidas nos escopos
aninhados implicitamente usados para implementar compreensões e
expressões geradoras.

As funções geradoras são descritas abaixo, enquanto as funções
geradoras assíncronas são descritas separadamente na seção Funções
geradoras assíncronas

Quando uma função geradora é chamada, ela retorna um iterador
conhecido como gerador. Esse gerador então controla a execução da
função geradora. A execução começa quando um dos métodos do gerador é
chamado. Nesse momento, a execução segue para a primeira expressão
yield, onde é suspensa novamente, retornando o valor de
"expression_list" ao chamador do gerador, ou "None" se
"expression_list" é omitido. Por suspenso, queremos dizer que todo o
estado local é retido, incluindo as chamadas atuais de variáveis
locais, o ponteiro de instrução, a pilha de avaliação interna e o
estado de qualquer tratamento de exceção. Quando a execução é retomada
chamando um dos métodos do gerador, a função pode prosseguir
exatamente como se a expressão yield fosse apenas outra chamada
externa. O valor da expressão yield após a retomada depende do método
que retomou a execução. Se "__next__()" for usado (tipicamente através
de uma "for" ou do "next()" embutido) então o resultado será "None".
Caso contrário, se "send()" for usado, o resultado será o valor
passado para esse método.

Tudo isso torna as funções geradoras bastante semelhantes às
corrotinas; cedem múltiplas vezes, possuem mais de um ponto de entrada
e sua execução pode ser suspensa. A única diferença é que uma função
geradora não pode controlar onde a execução deve continuar após o seu
rendimento; o controle é sempre transferido para o chamador do
gerador.

Expressões yield são permitidas em qualquer lugar em uma construção
"try". Se o gerador não for retomado antes de ser finalizado (ao
atingir uma contagem de referências zero ou ao ser coletado como
lixo), o método "close()" do iterador de gerador será chamado,
permitindo que quaisquer cláusulas "finally" pendentes sejam
executadas.

Quando "yield from <expr>" é usado, a expressão fornecida deve ser
iterável. Os valores produzidos pela iteração desse iterável são
passados diretamente para o chamador dos métodos do gerador atual.
Quaisquer valores passados com "send()" e quaisquer exceções passadas
com "throw()" são passados para o iterador subjacente se ele tiver os
métodos apropriados. Se este não for o caso, então "send()" irá
levantar "AttributeError" ou "TypeError", enquanto "throw()" irá
apenas levantar a exceção passada imediatamente.

Quando o iterador subjacente estiver completo, o atributo "value" da
instância "StopIteration" gerada torna-se o valor da expressão yield.
Ele pode ser definido explicitamente ao levantar "StopIteration" ou
automaticamente quando o subiterador é um gerador (retornando um valor
do subgerador).

Alterado na versão 3.3: Adicionado "yield from <expr>" para delegar o
fluxo de controle a um subiterador.

Os parênteses podem ser omitidos quando a expressão yield é a única
expressão no lado direito de uma instrução de atribuição.

Ver também:

  **PEP 255** - Geradores simples
     A proposta para adicionar geradores e a instrução "yield" ao
     Python.

  **PEP 342** - Corrotinas via Geradores Aprimorados
     A proposta de aprimorar a API e a sintaxe dos geradores,
     tornando-os utilizáveis como simples corrotinas.

  **PEP 380** - Sintaxe para Delegar a um Subgerador
     A proposta de introduzir a sintaxe "yield_from", facilitando a
     delegação a subgeradores.

  **PEP 525** - Geradores assíncronos
     A proposta que se expandiu em **PEP 492** adicionando recursos de
     gerador a funções de corrotina.


6.2.9.1. Métodos de iterador gerador
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

Esta subseção descreve os métodos de um iterador gerador. Eles podem
ser usados para controlar a execução de uma função geradora.

Observe que chamar qualquer um dos métodos do gerador abaixo quando o
gerador já estiver em execução levanta uma exceção "ValueError".

generator.__next__()

   Inicia a execução de uma função geradora ou a retoma na última
   expressão yield executada. Quando uma função geradora é retomada
   com um método "__next__()", a expressão yield atual sempre é
   avaliada como "None". A execução então continua para a próxima
   expressão yield, onde o gerador é suspenso novamente, e o valor de
   "expression_list" é retornado para o chamador de "__next__()". Se o
   gerador sair sem produzir outro valor, uma exceção "StopIteration"
   será levantada.

   Este método é normalmente chamado implicitamente, por exemplo por
   um laço "for", ou pela função embutida "next()".

generator.send(value)

   Retoma a execução e "envia" um valor para a função geradora. O
   argumento *value* torna-se o resultado da expressão yield atual. O
   método "send()" retorna o próximo valor gerado pelo gerador, ou
   levanta "StopIteration" se o gerador sair sem produzir outro valor.
   Quando "send()" é chamado para iniciar o gerador, ele deve ser
   chamado com "None" como argumento, porque não há nenhuma expressão
   yield que possa receber o valor.

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

   Levanta uma exceção no ponto em que o gerador foi pausado e retorna
   o próximo valor gerado pela função geradora. Se o gerador sair sem
   gerar outro valor, uma exceção "StopIteration" será levantada. Se a
   função geradora não detectar a exceção passada ou levanta uma
   exceção diferente, essa exceção se propagará para o chamador.

   Em uso típico, isso é chamado com uma única instância de exceção
   semelhante à forma como a palavra reservada "raise" é usada.

   Para compatibilidade com versões anteriores, no entanto, a segunda
   assinatura é suportada, seguindo uma convenção de versões mais
   antigas do Python. O argumento *type* deve ser uma classe de
   exceção e *value* deve ser uma instância de exceção. Se o *valor*
   não for fornecido, o construtor *tipo* será chamado para obter uma
   instância. Se *traceback* for fornecido, ele será definido na
   exceção, caso contrário, qualquer atributo "__traceback__"
   existente armazenado em *value* poderá ser limpo.

   Alterado na versão 3.12: A segunda assinatura (tipo[, valor[,
   traceback]]) foi descontinuada e pode ser removida em uma versão
   futura do Python.

generator.close()

   Levanta "GeneratorExit" no ponto onde a função geradora foi
   pausada. Se a função geradora sair normalmente, já estiver fechada
   ou levantar "GeneratorExit" (por não capturar a exceção), "close"
   retornará ao seu chamador. Se o gerador produzir um valor, um
   "RuntimeError" é levantado. Se o gerador levantar qualquer outra
   exceção, ela será propagada para o chamador. "close()" não faz nada
   se o gerador já saiu devido a uma exceção ou saída normal.


6.2.9.2. Exemplos
~~~~~~~~~~~~~~~~~

Aqui está um exemplo simples que demonstra o comportamento de
geradores e funções geradoras:

   >>> def echo(value=None):
   ...     print("Execution starts when 'next()' is called for the first time.")
   ...     try:
   ...         while True:
   ...             try:
   ...                 value = (yield value)
   ...             except Exception as e:
   ...                 value = e
   ...     finally:
   ...         print("Don't forget to clean up when 'close()' is called.")
   ...
   >>> generator = echo(1)
   >>> print(next(generator))
   Execution starts when 'next()' is called for the first time.
   1
   >>> print(next(generator))
   None
   >>> print(generator.send(2))
   2
   >>> generator.throw(TypeError, "spam")
   TypeError('spam',)
   >>> generator.close()
   Don't forget to clean up when 'close()' is called.

Para exemplos usando "yield from", consulte a PEP 380: Syntax for
Delegating to a Subgenerator em "O que há de novo no Python."


6.2.9.3. Funções geradoras assíncronas
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

A presença de uma expressão yield em uma função ou método definido
usando a "async def" define ainda mais a função como uma função
*geradora assíncrona*.

Quando uma função geradora assíncrona é chamada, ela retorna um
iterador assíncrono conhecido como objeto gerador assíncrono. Esse
objeto controla a execução da função geradora. Um objeto gerador
assíncrono é normalmente usado em uma instrução "async for" em uma
função de corrotina de forma análoga a como um objeto gerador seria
usado em uma instrução "for".

A chamada de um dos métodos do gerador assíncrono retorna um objeto
*aguardável*, e a execução começa quando esse objeto é aguardado.
Nesse momento, a execução prossegue até a primeira expressão yield,
onde é suspensa novamente, retornando o valor de "expression_list"
para a corrotina em aguardo. Assim como ocorre com um gerador, a
suspensão significa que todo o estado local é mantido, inclusive as
ligações atuais das variáveis locais, o ponteiro de instruções, a
pilha de avaliação interna e o estado de qualquer tratamento de
exceção. Quando a execução é retomada, aguardando o próximo objeto
retornado pelos métodos do gerador assíncrono, a função pode
prosseguir exatamente como se a expressão de rendimento fosse apenas
outra chamada externa. O valor da expressão yield após a retomada
depende do método que retomou a execução.  Se "__anext__()" for usado,
o resultado será "None". Caso contrário, se "asend()" for usado, o
resultado será o valor passado para esse método.

Se um gerador assíncrono encerrar mais cedo por "break", pela tarefa
que fez sua chamada ser cancelada ou por outras exceções, o código de
limpeza assíncrona do gerador será executado e possivelmente levantará
alguma exceção ou acessará as variáveis de contexto em um contexto
inesperado -- talvez após o tempo de vida das tarefas das quais ele
depende, ou durante o laço de eventos de encerramento quando o gancho
de coleta de lixo do gerador assíncrono for chamado. Para prevenir
isso, o chamador deve encerrar explicitamente o gerador assíncrono
chamando o método "aclose()" para finalizar o gerador e, por fim,
desconectá-lo do laço de eventos.

Em uma função geradora assíncrona, expressões de yield são permitidas
em qualquer lugar em uma construção "try". No entanto, se um gerador
assíncrono não for retomado antes de ser finalizado (alcançando uma
contagem de referência zero ou sendo coletado pelo coletor de lixo),
então uma expressão de yield dentro de um construção "try" pode
resultar em uma falha na execução das cláusulas pendentes de
"finally". Nesse caso, é responsabilidade do laço de eventos ou
escalonador que executa o gerador assíncrono chamar o método
"aclose()" do gerador iterador assíncrono e executar o objeto
corrotina resultante, permitindo assim que quaisquer cláusulas
pendentes de "finally" sejam executadas.

Para cuidar da finalização após o término do laço de eventos, um laço
de eventos deve definir uma função *finalizer* que recebe um gerador
assíncrono e provavelmente chama "aclose()" e executa a corrotina.
Este *finalizer* pode ser registrado chamando
"sys.set_asyncgen_hooks()". Quando iterado pela primeira vez, um
gerador assíncrono armazenará o *finalizer* registrado para ser
chamado na finalização. Para um exemplo de referência de um método
*finalizer*, consulte a implementação de
"asyncio.Loop.shutdown_asyncgens" em Lib/asyncio/base_events.py.

O expressão "yield from <expr>" é um erro de sintaxe quando usado em
uma função geradora assíncrona.


6.2.9.4. Métodos geradores-iteradores assíncronos
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

Esta subseção descreve os métodos de um iterador gerador assíncrono,
que são usados para controlar a execução de uma função geradora.

coroutine agen.__anext__()

   Retorna um objeto aguardável que, quando executado, começa a
   executar o gerador assíncrono ou o retoma na última expressão yield
   executada. Quando uma função geradora assíncrona é retomada com o
   método "__anext__()", a expressão yield atual sempre avalia para
   "None" no objeto aguardável retornado, que, quando executado,
   continuará para a próxima expressão yield. O valor de
   "expression_list" da expressão yield é o valor da exceção
   "StopIteration" levantada pela corrotina em conclusão. Se o gerador
   assíncrono sair sem produzir outro valor, o objeto aguardável em
   vez disso levanta uma exceção "StopAsyncIteration", sinalizando que
   a iteração assíncrona foi concluída.

   Este método é normalmente chamado implicitamente por um laço "async
   for".

coroutine agen.asend(value)

   Retorna um objeto aguardável que, quando executado, retoma a
   execução do gerador assíncrono. Assim como o método "send()" para
   um gerador, isso "envia" um valor para a função geradora
   assíncrona, e o argumento *value* se torna o resultado da expressão
   de yield atual. O objeto aguardável retornado pelo método "asend()"
   retornará o próximo valor produzido pelo gerador como o valor da
   exceção "StopIteration" levantada, ou lança "StopAsyncIteration" se
   o gerador assíncrono sair sem produzir outro valor. Quando
   "asend()" é chamado para iniciar o gerador assíncrono, ele deve ser
   chamado com "None" como argumento, pois não há expressão yield que
   possa receber o valor.

coroutine agen.athrow(value)
coroutine agen.athrow(type[, value[, traceback]])

   Retorna um objeto aguardável que gera uma exceção do tipo "type" no
   ponto em que o gerador assíncrono foi pausado, e retorna o próximo
   valor produzido pela função geradora como o valor da exceção
   "StopIteration" levantada. Se o gerador assíncrono terminar sem
   produzir outro valor, uma exceção "StopAsyncIteration" é levantada
   pelo objeto aguardável. Se a função geradora não capturar a exceção
   passada ou gerar uma exceção diferente, então quando o objeto
   aguardável for executado, essa exceção se propagará para o chamador
   do objeto aguardável.

   Alterado na versão 3.12: A segunda assinatura (tipo[, valor[,
   traceback]]) foi descontinuada e pode ser removida em uma versão
   futura do Python.

coroutine agen.aclose()

   Retorna um objeto aguardável que, quando executado, levantará uma
   "GeneratorExit" na função geradora assíncrona no ponto em que foi
   pausada. Se a função geradora assíncrona sair de forma normal, se
   estiver já estiver fechada ou levantar "GeneratorExit" (não
   capturando a exceção), então o objeto aguardável retornado
   levantará uma exceção "StopIteration". Quaisquer outros objetos
   aguardáveis retornados por chamadas subsequentes à função geradora
   assíncrona levantarão uma exceção "StopAsyncIteration". Se a função
   geradora assíncrona levantar um valor, um "RuntimeError" será
   lançado pelo objeto aguardável. Se a função geradora assíncrona
   levantar qualquer outra exceção, ela será propagada para o chamador
   do objeto aguardável. Se a função geradora assíncrona já tiver
   saído devido a uma exceção ou saída normal, então chamadas
   posteriores ao método "aclose()" retornarão um objeto aguardável
   que não faz nada.


6.3. Primárias
==============

Primárias representam as operações mais fortemente vinculadas da
linguagem. Sua sintaxe é:

   primary ::= atom | attributeref | subscription | slicing | call


6.3.1. Referências de atributo
------------------------------

Uma referência de atributo é um primário seguido de um ponto e um
nome.

   attributeref ::= primary "." identifier

A primária deve avaliar para um objeto de um tipo que tem suporte a
referências de atributo, o que a maioria dos objetos faz. Este objeto
é então solicitado a produzir o atributo cujo nome é o identificador.
O tipo e o valor produzido são determinados pelo objeto. Várias
avaliações da mesma referência de atributo podem produzir diferentes
objetos.

Esta produção pode ser personalizada substituindo o método
"__getattribute__()" ou o método "__getattr__()". O método
"__getattribute__()" é chamado primeiro e retorna um valor ou levanta
uma "AttributeError" se o atributo não estiver disponível.

Se for levantada uma "AttributeError" e o objeto tiver um método
"__getattr__()", esse método será chamado como alternativa.


6.3.2. Subscrições
------------------

A subscrição de uma instância de uma classe de classe de contêiner
geralmente selecionará um elemento do contêiner. A subscrição de uma
*classe genérica* geralmente retornará um objeto GenericAlias.

   subscription ::= primary "[" expression_list "]"

When an object is subscripted, the interpreter will evaluate the
primary and the expression list.

The primary must evaluate to an object that supports subscription. An
object may support subscription through defining one or both of
"__getitem__()" and "__class_getitem__()". When the primary is
subscripted, the evaluated result of the expression list will be
passed to one of these methods. For more details on when
"__class_getitem__" is called instead of "__getitem__", see
__class_getitem__ versus __getitem__.

If the expression list contains at least one comma, it will evaluate
to a "tuple" containing the items of the expression list. Otherwise,
the expression list will evaluate to the value of the list's sole
member.

For built-in objects, there are two types of objects that support
subscription via "__getitem__()":

1. Mappings. If the primary is a *mapping*, the expression list must
   evaluate to an object whose value is one of the keys of the
   mapping, and the subscription selects the value in the mapping that
   corresponds to that key. An example of a builtin mapping class is
   the "dict" class.

2. Sequences. If the primary is a *sequence*, the expression list must
   evaluate to an "int" or a "slice" (as discussed in the following
   section). Examples of builtin sequence classes include the "str",
   "list" and "tuple" classes.

The formal syntax makes no special provision for negative indices in
*sequences*. However, built-in sequences all provide a "__getitem__()"
method that interprets negative indices by adding the length of the
sequence to the index so that, for example, "x[-1]" selects the last
item of "x". The resulting value must be a nonnegative integer less
than the number of items in the sequence, and the subscription selects
the item whose index is that value (counting from zero). Since the
support for negative indices and slicing occurs in the object's
"__getitem__()" method, subclasses overriding this method will need to
explicitly add that support.

A "string" is a special kind of sequence whose items are *characters*.
A character is not a separate data type but a string of exactly one
character.


6.3.3. Fatiamentos
------------------

A slicing selects a range of items in a sequence object (e.g., a
string, tuple or list).  Slicings may be used as expressions or as
targets in assignment or "del" statements.  The syntax for a slicing:

   slicing      ::= primary "[" slice_list "]"
   slice_list   ::= slice_item ("," slice_item)* [","]
   slice_item   ::= expression | proper_slice
   proper_slice ::= [lower_bound] ":" [upper_bound] [ ":" [stride] ]
   lower_bound  ::= expression
   upper_bound  ::= expression
   stride       ::= expression

There is ambiguity in the formal syntax here: anything that looks like
an expression list also looks like a slice list, so any subscription
can be interpreted as a slicing.  Rather than further complicating the
syntax, this is disambiguated by defining that in this case the
interpretation as a subscription takes priority over the
interpretation as a slicing (this is the case if the slice list
contains no proper slice).

The semantics for a slicing are as follows.  The primary is indexed
(using the same "__getitem__()" method as normal subscription) with a
key that is constructed from the slice list, as follows.  If the slice
list contains at least one comma, the key is a tuple containing the
conversion of the slice items; otherwise, the conversion of the lone
slice item is the key.  The conversion of a slice item that is an
expression is that expression.  The conversion of a proper slice is a
slice object (see section A hierarquia de tipos padrão) whose "start",
"stop" and "step" attributes are the values of the expressions given
as lower bound, upper bound and stride, respectively, substituting
"None" for missing expressions.


6.3.4. Chamadas
---------------

A call calls a callable object (e.g., a *function*) with a possibly
empty series of *arguments*:

   call                 ::= primary "(" [argument_list [","] | comprehension] ")"
   argument_list        ::= positional_arguments ["," starred_and_keywords]
                       ["," keywords_arguments]
                     | starred_and_keywords ["," keywords_arguments]
                     | keywords_arguments
   positional_arguments ::= positional_item ("," positional_item)*
   positional_item      ::= assignment_expression | "*" expression
   starred_and_keywords ::= ("*" expression | keyword_item)
                            ("," "*" expression | "," keyword_item)*
   keywords_arguments   ::= (keyword_item | "**" expression)
                          ("," keyword_item | "," "**" expression)*
   keyword_item         ::= identifier "=" expression

An optional trailing comma may be present after the positional and
keyword arguments but does not affect the semantics.

The primary must evaluate to a callable object (user-defined
functions, built-in functions, methods of built-in objects, class
objects, methods of class instances, and all objects having a
"__call__()" method are callable).  All argument expressions are
evaluated before the call is attempted.  Please refer to section
Definições de função for the syntax of formal *parameter* lists.

If keyword arguments are present, they are first converted to
positional arguments, as follows.  First, a list of unfilled slots is
created for the formal parameters.  If there are N positional
arguments, they are placed in the first N slots.  Next, for each
keyword argument, the identifier is used to determine the
corresponding slot (if the identifier is the same as the first formal
parameter name, the first slot is used, and so on).  If the slot is
already filled, a "TypeError" exception is raised. Otherwise, the
argument is placed in the slot, filling it (even if the expression is
"None", it fills the slot).  When all arguments have been processed,
the slots that are still unfilled are filled with the corresponding
default value from the function definition.  (Default values are
calculated, once, when the function is defined; thus, a mutable object
such as a list or dictionary used as default value will be shared by
all calls that don't specify an argument value for the corresponding
slot; this should usually be avoided.)  If there are any unfilled
slots for which no default value is specified, a "TypeError" exception
is raised.  Otherwise, the list of filled slots is used as the
argument list for the call.

**Detalhes da implementação do CPython:** An implementation may
provide built-in functions whose positional parameters do not have
names, even if they are 'named' for the purpose of documentation, and
which therefore cannot be supplied by keyword.  In CPython, this is
the case for functions implemented in C that use "PyArg_ParseTuple()"
to parse their arguments.

If there are more positional arguments than there are formal parameter
slots, a "TypeError" exception is raised, unless a formal parameter
using the syntax "*identifier" is present; in this case, that formal
parameter receives a tuple containing the excess positional arguments
(or an empty tuple if there were no excess positional arguments).

If any keyword argument does not correspond to a formal parameter
name, a "TypeError" exception is raised, unless a formal parameter
using the syntax "**identifier" is present; in this case, that formal
parameter receives a dictionary containing the excess keyword
arguments (using the keywords as keys and the argument values as
corresponding values), or a (new) empty dictionary if there were no
excess keyword arguments.

If the syntax "*expression" appears in the function call, "expression"
must evaluate to an *iterable*.  Elements from these iterables are
treated as if they were additional positional arguments.  For the call
"f(x1, x2, *y, x3, x4)", if *y* evaluates to a sequence *y1*, ...,
*yM*, this is equivalent to a call with M+4 positional arguments *x1*,
*x2*, *y1*, ..., *yM*, *x3*, *x4*.

A consequence of this is that although the "*expression" syntax may
appear *after* explicit keyword arguments, it is processed *before*
the keyword arguments (and any "**expression" arguments -- see below).
So:

   >>> def f(a, b):
   ...     print(a, b)
   ...
   >>> f(b=1, *(2,))
   2 1
   >>> f(a=1, *(2,))
   Traceback (most recent call last):
     File "<stdin>", line 1, in <module>
   TypeError: f() got multiple values for keyword argument 'a'
   >>> f(1, *(2,))
   1 2

It is unusual for both keyword arguments and the "*expression" syntax
to be used in the same call, so in practice this confusion does not
often arise.

If the syntax "**expression" appears in the function call,
"expression" must evaluate to a *mapping*, the contents of which are
treated as additional keyword arguments. If a parameter matching a key
has already been given a value (by an explicit keyword argument, or
from another unpacking), a "TypeError" exception is raised.

When "**expression" is used, each key in this mapping must be a
string. Each value from the mapping is assigned to the first formal
parameter eligible for keyword assignment whose name is equal to the
key. A key need not be a Python identifier (e.g. ""max-temp °F"" is
acceptable, although it will not match any formal parameter that could
be declared). If there is no match to a formal parameter the key-value
pair is collected by the "**" parameter, if there is one, or if there
is not, a "TypeError" exception is raised.

Formal parameters using the syntax "*identifier" or "**identifier"
cannot be used as positional argument slots or as keyword argument
names.

Alterado na versão 3.5: Function calls accept any number of "*" and
"**" unpackings, positional arguments may follow iterable unpackings
("*"), and keyword arguments may follow dictionary unpackings ("**").
Originally proposed by **PEP 448**.

A call always returns some value, possibly "None", unless it raises an
exception.  How this value is computed depends on the type of the
callable object.

Se for---

uma função definida por usuário:
   The code block for the function is executed, passing it the
   argument list.  The first thing the code block will do is bind the
   formal parameters to the arguments; this is described in section
   Definições de função.  When the code block executes a "return"
   statement, this specifies the return value of the function call.

a built-in function or method:
   The result is up to the interpreter; see Funções embutidas for the
   descriptions of built-in functions and methods.

um objeto classe:
   A new instance of that class is returned.

a class instance method:
   The corresponding user-defined function is called, with an argument
   list that is one longer than the argument list of the call: the
   instance becomes the first argument.

a class instance:
   The class must define a "__call__()" method; the effect is then the
   same as if that method was called.


6.4. Expressão await
====================

Suspend the execution of *coroutine* on an *awaitable* object. Can
only be used inside a *coroutine function*.

   await_expr ::= "await" primary

Adicionado na versão 3.5.


6.5. O operador de potência
===========================

O operador de potência vincula-se com mais força do que os operadores
unários à sua esquerda; ele se vincula com menos força do que os
operadores unários à sua direita. A sintaxe é:

   power ::= (await_expr | primary) ["**" u_expr]

Assim, em uma sequência sem parênteses de operadores de potência e
unários, os operadores são avaliados da direita para a esquerda (isso
não restringe a ordem de avaliação dos operandos): "-1**2" resulta em
"-1" .

O operador de potência tem a mesma semântica que a função embutida
"pow()", quando chamado com dois argumentos: ele produz seu argumento
esquerdo elevado à potência de seu argumento direito. Os argumentos
numéricos são primeiro convertidos em um tipo comum e o resultado é
desse tipo.

For int operands, the result has the same type as the operands unless
the second argument is negative; in that case, all arguments are
converted to float and a float result is delivered. For example,
"10**2" returns "100", but "10**-2" returns "0.01".

Raising "0.0" to a negative power results in a "ZeroDivisionError".
Raising a negative number to a fractional power results in a "complex"
number. (In earlier versions it raised a "ValueError".)

This operation can be customized using the special "__pow__()" method.


6.6. Unary arithmetic and bitwise operations
============================================

All unary arithmetic and bitwise operations have the same priority:

   u_expr ::= power | "-" u_expr | "+" u_expr | "~" u_expr

The unary "-" (minus) operator yields the negation of its numeric
argument; the operation can be overridden with the "__neg__()" special
method.

The unary "+" (plus) operator yields its numeric argument unchanged;
the operation can be overridden with the "__pos__()" special method.

The unary "~" (invert) operator yields the bitwise inversion of its
integer argument.  The bitwise inversion of "x" is defined as
"-(x+1)".  It only applies to integral numbers or to custom objects
that override the "__invert__()" special method.

In all three cases, if the argument does not have the proper type, a
"TypeError" exception is raised.


6.7. Binary arithmetic operations
=================================

As operações aritméticas binárias possuem os níveis de prioridade
convencionais. Observe que algumas dessas operações também se aplicam
a determinados tipos não numéricos. Além do operador potência, existem
apenas dois níveis, um para operadores multiplicativos e outro para
operadores aditivos:

   m_expr ::= u_expr | m_expr "*" u_expr | m_expr "@" m_expr |
              m_expr "//" u_expr | m_expr "/" u_expr |
              m_expr "%" u_expr
   a_expr ::= m_expr | a_expr "+" m_expr | a_expr "-" m_expr

O operador "*" (multiplicação) produz o produto de seus argumentos. Os
argumentos devem ser números ou um argumento deve ser um número
inteiro e o outro deve ser uma sequência. No primeiro caso, os números
são convertidos para um tipo comum e depois multiplicados. Neste
último caso, é realizada a repetição da sequência; um fator de
repetição negativo produz uma sequência vazia.

This operation can be customized using the special "__mul__()" and
"__rmul__()" methods.

O operador "@" (arroba) deve ser usado para multiplicação de matrizes.
Nenhum tipo embutido do Python implementa este operador.

Adicionado na versão 3.5.

Os operadores "/" (divisão) e "//" (divisão pelo piso) produzem o
quociente de seus argumentos. Os argumentos numéricos são primeiro
convertidos em um tipo comum. A divisão de inteiros produz um ponto
flutuante, enquanto a divisão pelo piso de inteiros resulta em um
inteiro; o resultado é o da divisão matemática com a função 'floor'
aplicada ao resultado. A divisão por zero levanta a exceção
"ZeroDivisionError".

This operation can be customized using the special "__truediv__()" and
"__floordiv__()" methods.

O operador "%" (módulo) produz o restante da divisão do primeiro
argumento pelo segundo. Os argumentos numéricos são primeiro
convertidos em um tipo comum. Um argumento zero à direita levanta a
exceção "ZeroDivisionError". Os argumentos podem ser números de ponto
flutuante, por exemplo, "3.14%0.7" é igual a "0.34" (já que "3.14" é
igual a "4*0.7 + 0.34".) O operador módulo sempre produz um resultado
com o mesmo sinal do seu segundo operando (ou zero); o valor absoluto
do resultado é estritamente menor que o valor absoluto do segundo
operando [1].

Os operadores de divisão pelo piso e módulo são conectados pela
seguinte identidade: "x == (x//y)*y + (x%y)". A divisão pelo piso e o
módulo também estão conectados com a função embutida "divmod()":
"divmod(x, y) == (x//y, x%y)". [2].

Além de realizar a operação de módulo em números, o operador "%"
também é sobrecarregado por objetos string para realizar a formatação
de string no estilo antigo (também conhecida como interpolação). A
sintaxe para formatação de string é descrita na Referência da
Biblioteca Python, seção Formatação de String no Formato no estilo
printf.

The *modulo* operation can be customized using the special "__mod__()"
method.

O operador de divisão pelo piso, o operador de módulo e a função
"divmod()" não são definidos para números complexos. Em vez disso,
converta para um número de ponto flutuante usando a função "abs()" se
apropriado.

O operador "+" (adição) produz a soma de seus argumentos. Os
argumentos devem ser números ou sequências do mesmo tipo. No primeiro
caso, os números são convertidos para um tipo comum e depois somados.
Neste último caso, as sequências são concatenadas.

This operation can be customized using the special "__add__()" and
"__radd__()" methods.

O operador "-" (subtração) produz a diferença de seus argumentos. Os
argumentos numéricos são primeiro convertidos em um tipo comum.

This operation can be customized using the special "__sub__()" method.


6.8. Shifting operations
========================

The shifting operations have lower priority than the arithmetic
operations:

   shift_expr ::= a_expr | shift_expr ("<<" | ">>") a_expr

Esses operadores aceitam números inteiros como argumentos. Eles
deslocam o primeiro argumento para a esquerda ou para a direita pelo
número de bits fornecido pelo segundo argumento.

This operation can be customized using the special "__lshift__()" and
"__rshift__()" methods.

A right shift by *n* bits is defined as floor division by "pow(2,n)".
A left shift by *n* bits is defined as multiplication with "pow(2,n)".


6.9. Operações binárias bit a bit
=================================

Each of the three bitwise operations has a different priority level:

   and_expr ::= shift_expr | and_expr "&" shift_expr
   xor_expr ::= and_expr | xor_expr "^" and_expr
   or_expr  ::= xor_expr | or_expr "|" xor_expr

The "&" operator yields the bitwise AND of its arguments, which must
be integers or one of them must be a custom object overriding
"__and__()" or "__rand__()" special methods.

The "^" operator yields the bitwise XOR (exclusive OR) of its
arguments, which must be integers or one of them must be a custom
object overriding "__xor__()" or "__rxor__()" special methods.

The "|" operator yields the bitwise (inclusive) OR of its arguments,
which must be integers or one of them must be a custom object
overriding "__or__()" or "__ror__()" special methods.


6.10. Comparações
=================

Unlike C, all comparison operations in Python have the same priority,
which is lower than that of any arithmetic, shifting or bitwise
operation.  Also unlike C, expressions like "a < b < c" have the
interpretation that is conventional in mathematics:

   comparison    ::= or_expr (comp_operator or_expr)*
   comp_operator ::= "<" | ">" | "==" | ">=" | "<=" | "!="
                     | "is" ["not"] | ["not"] "in"

Comparisons yield boolean values: "True" or "False". Custom *rich
comparison methods* may return non-boolean values. In this case Python
will call "bool()" on such value in boolean contexts.

Comparisons can be chained arbitrarily, e.g., "x < y <= z" is
equivalent to "x < y and y <= z", except that "y" is evaluated only
once (but in both cases "z" is not evaluated at all when "x < y" is
found to be false).

Formalmente, se *a*, *b*, *c*, ..., *y*, *z* são expressões e *op1*,
*op2*, ..., *opN* são operadores de comparação, então "a op1 b op2 c
... y opN z" é equivalente a "a op1 b e b op2 c e ... y opN z", exceto
que cada expressão é avaliada no máximo uma vez.

Note that "a op1 b op2 c" doesn't imply any kind of comparison between
*a* and *c*, so that, e.g., "x < y > z" is perfectly legal (though
perhaps not pretty).


6.10.1. Comparações de valor
----------------------------

Os operadores "<", ">", "==", ">=", "<=" e "!=" comparam os valores de
dois objetos. Os objetos não precisam ser do mesmo tipo.

Chapter Objetos, valores e tipos states that objects have a value (in
addition to type and identity).  The value of an object is a rather
abstract notion in Python: For example, there is no canonical access
method for an object's value.  Also, there is no requirement that the
value of an object should be constructed in a particular way, e.g.
comprised of all its data attributes. Comparison operators implement a
particular notion of what the value of an object is.  One can think of
them as defining the value of an object indirectly, by means of their
comparison implementation.

Because all types are (direct or indirect) subtypes of "object", they
inherit the default comparison behavior from "object".  Types can
customize their comparison behavior by implementing *rich comparison
methods* like "__lt__()", described in Personalização básica.

The default behavior for equality comparison ("==" and "!=") is based
on the identity of the objects.  Hence, equality comparison of
instances with the same identity results in equality, and equality
comparison of instances with different identities results in
inequality.  A motivation for this default behavior is the desire that
all objects should be reflexive (i.e. "x is y" implies "x == y").

A default order comparison ("<", ">", "<=", and ">=") is not provided;
an attempt raises "TypeError".  A motivation for this default behavior
is the lack of a similar invariant as for equality.

The behavior of the default equality comparison, that instances with
different identities are always unequal, may be in contrast to what
types will need that have a sensible definition of object value and
value-based equality.  Such types will need to customize their
comparison behavior, and in fact, a number of built-in types have done
that.

The following list describes the comparison behavior of the most
important built-in types.

* Numbers of built-in numeric types (Tipos numéricos --- int, float,
  complex) and of the standard library types "fractions.Fraction" and
  "decimal.Decimal" can be compared within and across their types,
  with the restriction that complex numbers do not support order
  comparison.  Within the limits of the types involved, they compare
  mathematically (algorithmically) correct without loss of precision.

  The not-a-number values "float('NaN')" and "decimal.Decimal('NaN')"
  are special.  Any ordered comparison of a number to a not-a-number
  value is false. A counter-intuitive implication is that not-a-number
  values are not equal to themselves.  For example, if "x =
  float('NaN')", "3 < x", "x < 3" and "x == x" are all false, while "x
  != x" is true.  This behavior is compliant with IEEE 754.

* "None" and "NotImplemented" are singletons.  **PEP 8** advises that
  comparisons for singletons should always be done with "is" or "is
  not", never the equality operators.

* Binary sequences (instances of "bytes" or "bytearray") can be
  compared within and across their types.  They compare
  lexicographically using the numeric values of their elements.

* Strings (instances of "str") compare lexicographically using the
  numerical Unicode code points (the result of the built-in function
  "ord()") of their characters. [3]

  Strings and binary sequences cannot be directly compared.

* Sequences (instances of "tuple", "list", or "range") can be compared
  only within each of their types, with the restriction that ranges do
  not support order comparison.  Equality comparison across these
  types results in inequality, and ordering comparison across these
  types raises "TypeError".

  Sequences compare lexicographically using comparison of
  corresponding elements.  The built-in containers typically assume
  identical objects are equal to themselves.  That lets them bypass
  equality tests for identical objects to improve performance and to
  maintain their internal invariants.

  Lexicographical comparison between built-in collections works as
  follows:

  * For two collections to compare equal, they must be of the same
    type, have the same length, and each pair of corresponding
    elements must compare equal (for example, "[1,2] == (1,2)" is
    false because the type is not the same).

  * Collections that support order comparison are ordered the same as
    their first unequal elements (for example, "[1,2,x] <= [1,2,y]"
    has the same value as "x <= y").  If a corresponding element does
    not exist, the shorter collection is ordered first (for example,
    "[1,2] < [1,2,3]" is true).

* Mappings (instances of "dict") compare equal if and only if they
  have equal "(key, value)" pairs. Equality comparison of the keys and
  values enforces reflexivity.

  Order comparisons ("<", ">", "<=", and ">=") raise "TypeError".

* Sets (instances of "set" or "frozenset") can be compared within and
  across their types.

  They define order comparison operators to mean subset and superset
  tests.  Those relations do not define total orderings (for example,
  the two sets "{1,2}" and "{2,3}" are not equal, nor subsets of one
  another, nor supersets of one another).  Accordingly, sets are not
  appropriate arguments for functions which depend on total ordering
  (for example, "min()", "max()", and "sorted()" produce undefined
  results given a list of sets as inputs).

  Comparison of sets enforces reflexivity of its elements.

* Most other built-in types have no comparison methods implemented, so
  they inherit the default comparison behavior.

User-defined classes that customize their comparison behavior should
follow some consistency rules, if possible:

* Equality comparison should be reflexive. In other words, identical
  objects should compare equal:

     "x is y" implies "x == y"

* Comparison should be symmetric. In other words, the following
  expressions should have the same result:

     "x == y" and "y == x"

     "x != y" and "y != x"

     "x < y" and "y > x"

     "x <= y" and "y >= x"

* Comparison should be transitive. The following (non-exhaustive)
  examples illustrate that:

     "x > y and y > z" implies "x > z"

     "x < y and y <= z" implies "x < z"

* Inverse comparison should result in the boolean negation. In other
  words, the following expressions should have the same result:

     "x == y" and "not x != y"

     "x < y" and "not x >= y" (for total ordering)

     "x > y" and "not x <= y" (for total ordering)

  The last two expressions apply to totally ordered collections (e.g.
  to sequences, but not to sets or mappings). See also the
  "total_ordering()" decorator.

* The "hash()" result should be consistent with equality. Objects that
  are equal should either have the same hash value, or be marked as
  unhashable.

Python does not enforce these consistency rules. In fact, the
not-a-number values are an example for not following these rules.


6.10.2. Membership test operations
----------------------------------

The operators "in" and "not in" test for membership.  "x in s"
evaluates to "True" if *x* is a member of *s*, and "False" otherwise.
"x not in s" returns the negation of "x in s".  All built-in sequences
and set types support this as well as dictionary, for which "in" tests
whether the dictionary has a given key. For container types such as
list, tuple, set, frozenset, dict, or collections.deque, the
expression "x in y" is equivalent to "any(x is e or x == e for e in
y)".

For the string and bytes types, "x in y" is "True" if and only if *x*
is a substring of *y*.  An equivalent test is "y.find(x) != -1".
Empty strings are always considered to be a substring of any other
string, so """ in "abc"" will return "True".

For user-defined classes which define the "__contains__()" method, "x
in y" returns "True" if "y.__contains__(x)" returns a true value, and
"False" otherwise.

For user-defined classes which do not define "__contains__()" but do
define "__iter__()", "x in y" is "True" if some value "z", for which
the expression "x is z or x == z" is true, is produced while iterating
over "y". If an exception is raised during the iteration, it is as if
"in" raised that exception.

Lastly, the old-style iteration protocol is tried: if a class defines
"__getitem__()", "x in y" is "True" if and only if there is a non-
negative integer index *i* such that "x is y[i] or x == y[i]", and no
lower integer index raises the "IndexError" exception.  (If any other
exception is raised, it is as if "in" raised that exception).

The operator "not in" is defined to have the inverse truth value of
"in".


6.10.3. Comparações de identidade
---------------------------------

The operators "is" and "is not" test for an object's identity: "x is
y" is true if and only if *x* and *y* are the same object.  An
Object's identity is determined using the "id()" function.  "x is not
y" yields the inverse truth value. [4]


6.11. Operações booleanas
=========================

   or_test  ::= and_test | or_test "or" and_test
   and_test ::= not_test | and_test "and" not_test
   not_test ::= comparison | "not" not_test

In the context of Boolean operations, and also when expressions are
used by control flow statements, the following values are interpreted
as false: "False", "None", numeric zero of all types, and empty
strings and containers (including strings, tuples, lists,
dictionaries, sets and frozensets).  All other values are interpreted
as true.  User-defined objects can customize their truth value by
providing a "__bool__()" method.

The operator "not" yields "True" if its argument is false, "False"
otherwise.

The expression "x and y" first evaluates *x*; if *x* is false, its
value is returned; otherwise, *y* is evaluated and the resulting value
is returned.

The expression "x or y" first evaluates *x*; if *x* is true, its value
is returned; otherwise, *y* is evaluated and the resulting value is
returned.

Note that neither "and" nor "or" restrict the value and type they
return to "False" and "True", but rather return the last evaluated
argument.  This is sometimes useful, e.g., if "s" is a string that
should be replaced by a default value if it is empty, the expression
"s or 'foo'" yields the desired value.  Because "not" has to create a
new value, it returns a boolean value regardless of the type of its
argument (for example, "not 'foo'" produces "False" rather than "''".)


6.12. Expressões de atribuição
==============================

   assignment_expression ::= [identifier ":="] expression

Uma expressão de atribuição (às vezes também chamada de "expressão
nomeada" ou "morsa") atribui um "expression" a um "identifier", ao
mesmo tempo que retorna o valor de "expression".

One common use case is when handling matched regular expressions:

   if matching := pattern.search(data):
       do_something(matching)

Or, when processing a file stream in chunks:

   while chunk := file.read(9000):
       process(chunk)

Assignment expressions must be surrounded by parentheses when used as
expression statements and when used as sub-expressions in slicing,
conditional, lambda, keyword-argument, and comprehension-if
expressions and in "assert", "with", and "assignment" statements. In
all other places where they can be used, parentheses are not required,
including in "if" and "while" statements.

Adicionado na versão 3.8: See **PEP 572** for more details about
assignment expressions.


6.13. Expressões condicionais
=============================

   conditional_expression ::= or_test ["if" or_test "else" expression]
   expression             ::= conditional_expression | lambda_expr

Conditional expressions (sometimes called a "ternary operator") have
the lowest priority of all Python operations.

The expression "x if C else y" first evaluates the condition, *C*
rather than *x*. If *C* is true, *x* is evaluated and its value is
returned; otherwise, *y* is evaluated and its value is returned.

See **PEP 308** for more details about conditional expressions.


6.14. Lambdas
=============

   lambda_expr ::= "lambda" [parameter_list] ":" expression

Lambda expressions (sometimes called lambda forms) are used to create
anonymous functions. The expression "lambda parameters: expression"
yields a function object.  The unnamed object behaves like a function
object defined with:

   def <lambda>(parameters):
       return expression

See section Definições de função for the syntax of parameter lists.
Note that functions created with lambda expressions cannot contain
statements or annotations.


6.15. Listas de expressões
==========================

   expression_list    ::= expression ("," expression)* [","]
   starred_list       ::= starred_item ("," starred_item)* [","]
   starred_expression ::= expression | (starred_item ",")* [starred_item]
   starred_item       ::= assignment_expression | "*" or_expr

Except when part of a list or set display, an expression list
containing at least one comma yields a tuple.  The length of the tuple
is the number of expressions in the list.  The expressions are
evaluated from left to right.

An asterisk "*" denotes *iterable unpacking*.  Its operand must be an
*iterable*.  The iterable is expanded into a sequence of items, which
are included in the new tuple, list, or set, at the site of the
unpacking.

Adicionado na versão 3.5: Iterable unpacking in expression lists,
originally proposed by **PEP 448**.

A trailing comma is required only to create a one-item tuple, such as
"1,"; it is optional in all other cases. A single expression without a
trailing comma doesn't create a tuple, but rather yields the value of
that expression. (To create an empty tuple, use an empty pair of
parentheses: "()".)


6.16. Ordem de avaliação
========================

Python evaluates expressions from left to right.  Notice that while
evaluating an assignment, the right-hand side is evaluated before the
left-hand side.

In the following lines, expressions will be evaluated in the
arithmetic order of their suffixes:

   expr1, expr2, expr3, expr4
   (expr1, expr2, expr3, expr4)
   {expr1: expr2, expr3: expr4}
   expr1 + expr2 * (expr3 - expr4)
   expr1(expr2, expr3, *expr4, **expr5)
   expr3, expr4 = expr1, expr2


6.17. Precedência de operadores
===============================

The following table summarizes the operator precedence in Python, from
highest precedence (most binding) to lowest precedence (least
binding).  Operators in the same box have the same precedence.  Unless
the syntax is explicitly given, operators are binary.  Operators in
the same box group left to right (except for exponentiation and
conditional expressions, which group from right to left).

Note that comparisons, membership tests, and identity tests, all have
the same precedence and have a left-to-right chaining feature as
described in the Comparações section.

+-------------------------------------------------+---------------------------------------+
| Operador                                        | Descrição                             |
|=================================================|=======================================|
| "(expressions...)",  "[expressions...]", "{key: | Binding or parenthesized expression,  |
| value...}", "{expressions...}"                  | list display, dictionary display, set |
|                                                 | display                               |
+-------------------------------------------------+---------------------------------------+
| "x[index]", "x[index:index]",                   | Subscription, slicing, call,          |
| "x(arguments...)", "x.attribute"                | attribute reference                   |
+-------------------------------------------------+---------------------------------------+
| "await x"                                       | Expressão await                       |
+-------------------------------------------------+---------------------------------------+
| "**"                                            | Exponenciação [5]                     |
+-------------------------------------------------+---------------------------------------+
| "+x", "-x", "~x"                                | Positive, negative, bitwise NOT       |
+-------------------------------------------------+---------------------------------------+
| "*", "@", "/", "//", "%"                        | Multiplication, matrix                |
|                                                 | multiplication, division, floor       |
|                                                 | division, remainder [6]               |
+-------------------------------------------------+---------------------------------------+
| "+", "-"                                        | Addition and subtraction              |
+-------------------------------------------------+---------------------------------------+
| "<<", ">>"                                      | Shifts                                |
+-------------------------------------------------+---------------------------------------+
| "&"                                             | E (AND) bit a bit                     |
+-------------------------------------------------+---------------------------------------+
| "^"                                             | OU EXCLUSIVO (XOR) bit a bit          |
+-------------------------------------------------+---------------------------------------+
| "|"                                             | OR bit a bit                          |
+-------------------------------------------------+---------------------------------------+
| "in", "not in", "is", "is not", "<", "<=", ">", | Comparisons, including membership     |
| ">=", "!=", "=="                                | tests and identity tests              |
+-------------------------------------------------+---------------------------------------+
| "not x"                                         | Booleano NEGAÇÃO (NOT)                |
+-------------------------------------------------+---------------------------------------+
| "and"                                           | Booleano E (AND)                      |
+-------------------------------------------------+---------------------------------------+
| "or"                                            | Booleano OU (OR)                      |
+-------------------------------------------------+---------------------------------------+
| "if" -- "else"                                  | Expressão condicional                 |
+-------------------------------------------------+---------------------------------------+
| "lambda"                                        | Expressão lambda                      |
+-------------------------------------------------+---------------------------------------+
| ":="                                            | Expressão de atribuição               |
+-------------------------------------------------+---------------------------------------+

-[ Notas de rodapé ]-

[1] While "abs(x%y) < abs(y)" is true mathematically, for floats it
    may not be true numerically due to roundoff.  For example, and
    assuming a platform on which a Python float is an IEEE 754 double-
    precision number, in order that "-1e-100 % 1e100" have the same
    sign as "1e100", the computed result is "-1e-100 + 1e100", which
    is numerically exactly equal to "1e100".  The function
    "math.fmod()" returns a result whose sign matches the sign of the
    first argument instead, and so returns "-1e-100" in this case.
    Which approach is more appropriate depends on the application.

[2] If x is very close to an exact integer multiple of y, it's
    possible for "x//y" to be one larger than "(x-x%y)//y" due to
    rounding.  In such cases, Python returns the latter result, in
    order to preserve that "divmod(x,y)[0] * y + x % y" be very close
    to "x".

[3] The Unicode standard distinguishes between *code points* (e.g.
    U+0041) and *abstract characters* (e.g. "LATIN CAPITAL LETTER A").
    While most abstract characters in Unicode are only represented
    using one code point, there is a number of abstract characters
    that can in addition be represented using a sequence of more than
    one code point.  For example, the abstract character "LATIN
    CAPITAL LETTER C WITH CEDILLA" can be represented as a single
    *precomposed character* at code position U+00C7, or as a sequence
    of a *base character* at code position U+0043 (LATIN CAPITAL
    LETTER C), followed by a *combining character* at code position
    U+0327 (COMBINING CEDILLA).

    The comparison operators on strings compare at the level of
    Unicode code points. This may be counter-intuitive to humans.  For
    example, ""\u00C7" == "\u0043\u0327"" is "False", even though both
    strings represent the same abstract character "LATIN CAPITAL
    LETTER C WITH CEDILLA".

    To compare strings at the level of abstract characters (that is,
    in a way intuitive to humans), use "unicodedata.normalize()".

[4] Due to automatic garbage-collection, free lists, and the dynamic
    nature of descriptors, you may notice seemingly unusual behaviour
    in certain uses of the "is" operator, like those involving
    comparisons between instance methods, or constants.  Check their
    documentation for more info.

[5] The power operator "**" binds less tightly than an arithmetic or
    bitwise unary operator on its right, that is, "2**-1" is "0.5".

[6] The "%" operator is also used for string formatting; the same
    precedence applies.
