# 3. Modelo de dados

## 3.1. Objetos, valores e tipos

Objetos são abstrações do Python para dados. Todos os dados em um programa Python são representados por objetos ou por relações entre objetos. (De certo modo, e em conformidade com o modelo de Von Neumann de um “computador com programa armazenado”, 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 `is` compara as identidades de dois objetos; a função `id()` retorna um inteiro representando sua identidade.

Detalhes da implementação do CPython: Para CPython, `id(x)` é o endereço de memória em que `x` está armazenado.

O tipo de um objeto determina as operações que o objeto implementa (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 também um objeto). Como sua identidade, o tipo do objeto também é imutável. [1]

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 um objeto contêiner imutável que contém uma referência a um objeto mutável pode mudar quando o valor deste último for mudado; no entanto o contêiner 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 detalhe de implementação como a coleta de lixo é implementada, desde que nenhum objeto que ainda esteja acessível seja coletado.

Detalhes da implementação do CPython: CPython atualmente usa um esquema de contagem de referências 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 (isto é, 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.

### 3.2.1. 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 verdade é falso.

### 3.2.2. NotImplemented

Este tipo possui um único valor. Existe um único objeto com este valor. Este objeto é acessado através do nome embutido `NotImplemented`. Os métodos numéricos e métodos de comparação rica devem retornar esse valor se não implementarem a operação para os operandos fornecidos. (O interpretador tentará então a operação refletida ou alguma outra alternativa, dependendo do operador.) Não deve ser avaliado em um contexto booleano.

Veja a documentação Implementando as operações aritméticas para mais detalhes.

Alterado na versão 3.9: A avaliação de `NotImplemented` em um contexto booleano foi descontinuada. Embora atualmente seja avaliada como verdadeiro, é emitida uma exceção `DeprecationWarning`. Levantará uma `TypeError` em uma versão futura do Python.

### 3.2.3. 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 verdade é verdadeiro.

### 3.2.4. `numbers.Number`

Esses são criados por literais numéricos e retornados como resultados por operadores aritméticos e funções aritméticas embutidas. 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.

As representações de string das classes numéricas, calculadas por `__repr__()` e `__str__()`, têm as seguintes propriedades:

- Elas são literais numéricos válidos que, quando passados para seu construtor de classe, produzem um objeto com o valor do numérico original.

- A representação está na base 10, quando possível.

- Os zeros à esquerda, possivelmente com exceção de um único zero antes de um ponto decimal, não são mostrados.

- Os zeros à direita, possivelmente com exceção de um único zero após um ponto decimal, não são mostrados.

- Um sinal é mostrado apenas quando o número é negativo.

Python distinguishes between integers, floating-point numbers, and complex numbers:

#### 3.2.4.1. `numbers.Integral`

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

Nota

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

Existem dois tipos de inteiros:

Inteiros (`int`)

  Estes 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.

Booleanos (`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.

#### 3.2.4.2. `numbers.Real` (`float`)

These represent machine-level double precision floating-point numbers. You are at the mercy of the underlying machine architecture (and C or Java implementation) for the accepted range and handling of overflow. Python does not support single-precision floating-point numbers; the savings in processor and memory usage that are usually the reason for using these are dwarfed by the overhead of using objects in Python, so there is no reason to complicate the language with two kinds of floating-point numbers.

#### 3.2.4.3. `numbers.Complex` (`complex`)

These represent complex numbers as a pair of machine-level double precision floating-point numbers. The same caveats apply as for floating-point numbers. The real and imaginary parts of a complex number `z` can be retrieved through the read-only attributes `z.real` and `z.imag`.

### 3.2.5. Sequências

Estes 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]`. Algumas sequências, incluindo sequências embutidas, interpretam subscritos negativos adicionando o comprimento da sequência. Por exemplo, `a[-2]` é igual a `a[n-2]`, o penúltimo item da sequência a com comprimento `n`.

Sequências também provê 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. O comentário acima sobre índices negativos também se aplica a posições de fatias negativas.

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:

#### 3.2.5.1. 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 objeto de string correspondente de comprimento `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

  Um objeto bytes é um vetor imutável. Os itens são bytes de 8 bits, representados por inteiros no intervalo 0 <= x < 256. Literais de bytes (como `b'abc'`) e o construtor embutido `bytes()` podem ser usados para criar objetos bytes. Além disso, os objetos bytes podem ser decodificados em strings através do método `decode()`.

#### 3.2.5.2. Sequências mutáveis

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

Nota

Os módulos `collections` e `array` fornecem exemplos adicionais de tipos de sequência mutáveis.

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 de expressões separada por vírgulas entre colchetes. (Observe que não há casos especiais necessários para formar listas de comprimento 0 ou 1.)

Vetores de bytes

  Um objeto bytearray é um vetor mutável. Eles são criados pelo construtor embutido `bytearray()`. Além de serem mutáveis (e, portanto, não-hasheável), os vetores de bytes fornecem a mesma interface e funcionalidade que os objetos imutáveis `bytes`.

### 3.2.6. Tipos de conjuntos

Estes 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:

Conjuntos

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

Conjuntos congelados

  Estes 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.

### 3.2.7. Mapeamentos

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:

#### 3.2.7.1. 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.

Dicionários preservam a ordem de inserção, o que significa que as chaves serão produzidas na mesma ordem em que foram adicionadas sequencialmente no dicionário. Substituir uma chave existente não altera a ordem, no entanto, remover uma chave e inseri-la novamente irá adicioná-la ao final em vez de manter seu lugar anterior.

Os dicionários são mutáveis; eles podem ser criados pela notação `{...}` (veja a seção Sintaxes de criação de dicionário).

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

Alterado na versão 3.7: Dicionários não preservavam a ordem de inserção nas versões do Python anteriores à 3.6. No CPython 3.6, a ordem de inserção foi preservada, mas foi considerada um detalhe de implementação naquela época, em vez de uma garantia da linguagem.

### 3.2.8. Tipos chamáveis

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

#### 3.2.8.1. 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.

##### 3.2.8.1.1. Atributos especiais de somente leitura

Atributo | Significado
--- | ---

function.__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.

function.__closure__

`None` ou uma `tuple` de células que contêm vinculações para as variáveis livres da função.

Um objeto de célula tem o atributo `cell_contents`. Isso pode ser usado para obter o valor da célula, bem como definir o valor.

##### 3.2.8.1.2. Atributos especiais graváveis

A maioria desses atributos verifica o tipo do valor atribuído:

Atributo | Significado
--- | ---

function.__doc__

A string de documentação da função, ou `None` se não estiver disponível. Não herdado por subclasses.

function.__name__

O nome da função. Veja também: `atributos __name__`.

function.__qualname__

O nome qualificado da função. Veja também: `atributos __qualname__`.

Adicionado na versão 3.3.

function.__module__

O nome do módulo em que a função foi definida ou `None` se indisponível.

function.__defaults__

Uma `tuple` contendo valores de parâmetro padrão para aqueles parâmetros que possuem padrões, ou `None` se nenhum parâmetro tiver um valor padrão.

function.__code__

O objeto código que representa o corpo da função compilada.

function.__dict__

O espaço de nomes que provvê atributos de função arbitrários. Veja também: `atributos __dict__`.

function.__annotations__

Um `dicionário` contendo anotações de parâmetros. As chaves do dicionário são os nomes dos parâmetros e `'return'` para a anotação de retorno, se fornecida. Veja também: Boas Práticas de Anotação.

function.__kwdefaults__

Um `dicionário` contendo padrões apenas para parâmetros somente-nomeados.

function.__type_params__

Uma `tuple` contendo os parâmetros de tipo de uma função genérica.

Adicionado na versão 3.12.

Os objetos de função também dão suporte à obtenção e definição 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 tais atributos.

Detalhes da implementação do CPython: A implementação atual do CPython provê apenas atributos de função em funções definidas pelo usuário. Atributos de função em funções embutido podem ser suportados no futuro.

Informações adicionais sobre a definição de uma função podem ser obtidas de seu objeto código (acessível através do atributo `__code__`).

#### 3.2.8.2. Métodos de instância

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

Atributos especiais de somente leitura:

method.__self__

Refere-se ao objeto instância da classe ao qual o método é vinculado

method.__func__

Refere-se ao objeto função original

method.__doc__

A documentação do método (igual a `method.__func__.__doc__`). Um `string` se a função original tivesse uma docstring, caso contrário `None`.

method.__name__

O nome do método (mesmo que `method.__func__.__name__`)

method.__module__

O nome do módulo em que o método foi definido ou `None` se indisponível.

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

Objetos método definidos pelo usuário podem ser criados ao obter um atributo de uma classe (talvez através de uma instância dessa classe), se esse atributo for um objeto função definido pelo usuário ou um objeto `classmethod` .

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

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

Quando um objeto 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 método de instância é derivado de um objeto `classmethod`, 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.

It is important to note that user-defined functions which are attributes of a class instance are not converted to bound methods; this only happens when the function is an attribute of the class.

#### 3.2.8.3. Funções geradoras

Uma função ou método que usa a instrução `yield` (veja a seção A instrução yield) é chamada de função geradora. Tal função, quando chamada, sempre retorna um objeto iterator que pode ser usado para executar o corpo da função: chamar o método `iterator.__next__()` do iterador fará com que a função seja executada até que forneça um valor usando a instrução `yield`. Quando a função executa uma instrução `return` ou sai do fim, uma exceção `StopIteration` é levantada e o iterador terá alcançado o fim do conjunto de valores a serem retornados.

#### 3.2.8.4. Funções de corrotina

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 corrotina.

#### 3.2.8.5. Funções geradoras assíncronas

Uma função ou um método que é definida(o) usando `async def` e que usa a instrução `yield` é chamada de função geradora assíncrona. Tal função, quando chamada, retorna um objeto iterador assíncrono que pode ser usado em uma instrução `async for` para executar o corpo da função.

Chamar o método `aiterator.__anext__` do iterador assíncrono retornará um aguardável que, quando aguardado, será executado até fornecer um valor usando a expressão `yield`. Quando a função executa uma instrução vazia `return` ou chega ao final, uma exceção `StopAsyncIteration` é levantada e o iterador assíncrono terá alcançado o final do conjunto de valores a serem produzidos.

#### 3.2.8.6. Funções embutidas

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 não estiver disponível. Veja `function.__doc__`.

- `__name__` é o nome da função. Veja `function.__name__`.

- `__self__` é definido para `None` (mas veja o próximo item).

- `__module__` é o nome do módulo no qual a função foi definida ou `None` se não estiver disponível. Veja `function.__module__`.

#### 3.2.8.7. Métodos embutidos

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. (O atributo tem a mesma semântica de `outros métodos de instância`.)

#### 3.2.8.8. 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.

#### 3.2.8.9. Instâncias de classes

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

### 3.2.9. Módulos

Módulos são uma unidade organizacional básica do código Python, e são criados pelo sistema de importação quando invocado pela instrução `import`, ou chamando funções como `importlib.import_module()` e a embutida `__import__()`. Um objeto módulo tem um espaço de nomes implementado por um objeto `dicionário` (este é o dicionário referenciado pelo atributo `__globals__` das funções definidas no módulo). As referências de atributos são traduzidas para pesquisas neste dicionário, por exemplo, `m.x` é equivalente a `m.__dict__["x"]`. Um objeto módulo não contém o objeto código usado para inicializar o módulo (uma vez que não é necessário depois que a inicialização é concluída).

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`.

Atributos predefinidos (graváveis):

> `__name__`

>   O nome do módulo.

> `__doc__`

>   A string de documentação do módulo, ou `None` se indisponível.

> `__file__`

>   O endereço do caminho do arquivo que o módulo foi carregado, se ele foi carregado a partir de um arquivo. O atributo `__file__` pode estar ausente para certos tipos de módulos, como os módulos C que são estaticamente vinculados ao interpretador. Para extensões de módulos carregadas dinamicamente de uma biblioteca compartilhada, é o endereço do caminho do arquivo da biblioteca compartilhada.

> `__annotations__`

>   Um dicionário contendo anotações de variável coletadas durante a execução do corpo do módulo. Para as melhores práticas sobre como trabalhar com `__annotations__`, por favor veja Boas Práticas de Anotação.

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

Detalhes da implementação do CPython: Por causa da maneira como CPython limpa dicionários de módulos, 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.

### 3.2.10. Classes personalizadas

Custom class types are typically created by class definitions (see section Definições de classe). A class has a namespace implemented by a dictionary object. Class attribute references are translated to lookups in this dictionary, e.g., `C.x` is translated to `C.__dict__["x"]` (although there are a number of hooks which allow for other means of locating attributes). When the attribute name is not found there, the attribute search continues in the base classes. This search of the base classes uses the C3 method resolution order which behaves correctly even in the presence of ‘diamond’ inheritance structures where there are multiple inheritance paths leading back to a common ancestor. Additional details on the C3 MRO used by Python can be found at A Ordem de Resolução de Métodos do Python 2.3.

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__` attribute is `C`. When it would yield a `staticmethod` 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 classe pode ser chamado (veja acima) para produzir uma instância de classe (veja abaixo).

Atributos especiais:

> `__name__`

>   O nome da classe.

> `__module__`

>   O nome do módulo no qual a classe foi definida.

> `__dict__`

>   O dicionário contendo o espaço de nomes da classe.

> `__bases__`

>   Uma tupla contendo a classe base, na ordem de suas ocorrências na lista da classe base.

> `__doc__`

>   A string de documentação da classe, ou `None` se não definida.

> `__annotations__`

>   Um dicionário contendo anotações de variável coletadas durante a execução do corpo da classe. Para melhores práticas sobre como trabalhar com `__annotations__`, por favor veja Boas Práticas de Anotação.

> `__type_params__`

>   Uma tupla contendo os parâmetos de tipos de uma classe genérica.

### 3.2.11. Instâncias de classe

A class instance is created by calling a class object (see above). A class instance has a namespace implemented as a dictionary which is the first place in which attribute references are searched. When an attribute is not found there, and the instance’s class has an attribute by that name, the search continues with the class attributes. If a class attribute is found that is a user-defined function object, it is transformed into an instance method object whose `__self__` attribute is the instance. Static method and class method objects are also transformed; see above under “Classes”. See section Implementando descritores for another way in which attributes of a class retrieved via its instances may differ from the objects actually stored in the class’s `__dict__`. If no class attribute is found, and the object’s class has a `__getattr__()` method, that is called to satisfy the lookup.

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.

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

O objeto 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`.

### 3.2.13. 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.

#### 3.2.13.1. Objetos 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.

##### 3.2.13.1.1. Atributos especiais de somente leitura

codeobject.co_name

The function name

codeobject.co_qualname

The fully qualified function name

Adicionado na versão 3.11.

codeobject.co_argcount

The total number of positional parameters (including positional-only parameters and parameters with default values) that the function has

codeobject.co_posonlyargcount

The number of positional-only parameters (including arguments with default values) that the function has

codeobject.co_kwonlyargcount

The number of keyword-only parameters (including arguments with default values) that the function has

codeobject.co_nlocals

The number of local variables used by the function (including parameters)

codeobject.co_varnames

A `tuple` containing the names of the local variables in the function (starting with the parameter names)

codeobject.co_cellvars

A `tuple` containing the names of local variables that are referenced by nested functions inside the function

codeobject.co_freevars

A `tuple` containing the names of free variables in the function

codeobject.co_code

A string representing the sequence of bytecode instructions in the function

codeobject.co_consts

A `tuple` containing the literals used by the bytecode in the function

codeobject.co_names

A `tuple` containing the names used by the bytecode in the function

codeobject.co_filename

The name of the file from which the code was compiled

codeobject.co_firstlineno

The line number of the first line of the function

codeobject.co_lnotab

A string encoding the mapping from bytecode offsets to line numbers. For details, see the source code of the interpreter.

Obsoleto desde a versão 3.12: This attribute of code objects is deprecated, and may be removed in Python 3.14.

codeobject.co_stacksize

The required stack size of the code object

codeobject.co_flags

An `integer` encoding a number of flags for the interpreter.

The following flag bits are defined for `co_flags`: bit `0x04` is set if the function uses the `*arguments` syntax to accept an arbitrary number of positional arguments; bit `0x08` is set if the function uses the `**keywords` syntax to accept arbitrary keyword arguments; bit `0x20` is set if the function is a generator. See Code Objects Bit Flags for details on the semantics of each flags that might be present.

Future feature declarations (`from __future__ import division`) also use bits in `co_flags` to indicate whether a code object was compiled with a particular feature enabled: bit `0x2000` is set if the function was compiled with future division enabled; bits `0x10` and `0x1000` were used in earlier versions of Python.

Other bits in `co_flags` are reserved for internal use.

If a code object represents a function, the first item in `co_consts` is the documentation string of the function, or `None` if undefined.

##### 3.2.13.1.2. Methods on code objects

codeobject.co_positions()

  Returns an iterable over the source code positions of each bytecode instruction in the code object.

  The iterator returns `tuple`s containing the `(start_line, end_line, start_column, end_column)`. The i-th tuple corresponds to the position of the source code that compiled to the i-th code unit. Column information is 0-indexed utf-8 byte offsets on the given source line.

  A informação posicional pode estar ausente. Veja uma lista não-exaustiva de casos onde isso pode acontecer:

  - Executando o interpretador com `no_debug_ranges` `-X`.

  - Carregando um arquivo pyc compilado com `no_debug_ranges` `-X`.

  - Tuplas posicionais correspondendo a instruções artificiais.

  - Números de linha e coluna que não podem ser representados devido a limitações específicas de implementação.

  Quando isso ocorre, alguns ou todos elementos da tupla podem ser `None`.

  Adicionado na versão 3.11.

  Nota

  Esse recurso requer o armazenamento de posições de coluna no objeto código, o que pode resultar em um pequeno aumento no uso de memória do interpretador e no uso de disco para arquivos Python compilados. Para evitar armazenar as informações extras e/ou desativar a exibição das informações extras de rastreamento, use a opção de linha de comando `no_debug_ranges` `-X` ou a variável de ambiente `PYTHONNODEBUGRANGES`.

codeobject.co_lines()

  Returns an iterator that yields information about successive ranges of bytecodes. Each item yielded is a `(start, end, lineno)` `tuple`:

  - `start` (an `int`) represents the offset (inclusive) of the start of the bytecode range

  - `end` (an `int`) represents the offset (exclusive) of the end of the bytecode range

  - `lineno` is an `int` representing the line number of the bytecode range, or `None` if the bytecodes in the given range have no line number

  The items yielded will have the following properties:

  - The first range yielded will have a `start` of 0.

  - The `(start, end)` ranges will be non-decreasing and consecutive. That is, for any pair of `tuple`s, the `start` of the second will be equal to the `end` of the first.

  - No range will be backwards: `end >= start` for all triples.

  - The last `tuple` yielded will have `end` equal to the size of the bytecode.

  Zero-width ranges, where `start == end`, are allowed. Zero-width ranges are used for lines that are present in the source code, but have been eliminated by the bytecode compiler.

  Adicionado na versão 3.10.

  Ver também

  PEP 626 - Precise line numbers for debugging and other tools.

    The PEP that introduced the `co_lines()` method.

codeobject.replace(**kwargs)

  Retorna uma cópia do objeto de código com novos valores para os campos especificados.

  Adicionado na versão 3.8.

#### 3.2.13.2. Objetos quadro

Frame objects represent execution frames. They may occur in traceback objects, and are also passed to registered trace functions.

##### 3.2.13.2.1. Atributos especiais de somente leitura

frame.f_back

Points to the previous stack frame (towards the caller), or `None` if this is the bottom stack frame

frame.f_code

The code object being executed in this frame. Accessing this attribute raises an auditing event `object.__getattr__` with arguments `obj` and `"f_code"`.

frame.f_locals

The dictionary used by the frame to look up local variables

frame.f_globals

The dictionary used by the frame to look up global variables

frame.f_builtins

The dictionary used by the frame to look up built-in (intrinsic) names

frame.f_lasti

The “precise instruction” of the frame object (this is an index into the bytecode string of the code object)

##### 3.2.13.2.2. Atributos especiais graváveis

frame.f_trace

If not `None`, this is a function called for various events during code execution (this is used by debuggers). Normally an event is triggered for each new source line (see `f_trace_lines`).

frame.f_trace_lines

Set this attribute to `False` to disable triggering a tracing event for each source line.

frame.f_trace_opcodes

Set this attribute to `True` to allow per-opcode events to be requested. Note that this may lead to undefined interpreter behaviour if exceptions raised by the trace function escape to the function being traced.

frame.f_lineno

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 this attribute.

##### 3.2.13.2.3. Frame object methods

Objetos quadro têm suporte a um método:

frame.clear()

  This method clears all references to local variables held by the frame. Also, if the frame belonged to a generator, the generator is finalized. This helps break reference cycles involving frame objects (for example when catching an exception and storing its traceback for later use).

  `RuntimeError` é levantada se o quadro estiver em execução.

  Adicionado na versão 3.4.

#### 3.2.13.3. Objetos traceback

Traceback objects represent the stack trace of an exception. A traceback object is implicitly created when an exception occurs, and may also be explicitly created by calling `types.TracebackType`.

Alterado na versão 3.7: Traceback objects can now be explicitly instantiated from Python code.

For implicitly created tracebacks, 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 A instrução try.) It is accessible as the third item of the tuple returned by `sys.exc_info()`, and as the `__traceback__` attribute of the caught exception.

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`.

For explicitly created tracebacks, it is up to the creator of the traceback to determine how the `tb_next` attributes should be linked to form a full stack trace.

Atributos especiais de somente leitura:

traceback.tb_frame

Points to the execution frame of the current level.

Accessing this attribute raises an auditing event `object.__getattr__` with arguments `obj` and `"tb_frame"`.

traceback.tb_lineno

Gives the line number where the exception occurred

traceback.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.

traceback.tb_next

  The special writable attribute `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.

  Alterado na versão 3.7: This attribute is now writable

#### 3.2.13.4. 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 da diferença entre elementos subjacentes; cada um desses atributos é `None` se omitido. Esses atributos podem ter qualquer tipo.

Objetos slice têm suporte a um método:

slice.indices(self, length)

  Este método recebe 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.

#### 3.2.13.5. Objetos método estático

Objetos método estático fornecem uma forma de transformar objetos função em objetos métodos descritos acima. Um objeto método estático é um invólucro em torno de qualquer outro objeto, comumente um objeto método definido pelo usuário. Quando um objeto método estático é recuperado de uma classe ou de uma instância de classe, o objeto retornado é o objeto encapsulado, do qual não está sujeito a nenhuma transformação adicional. Objetos método estático também são chamáveis. Objetos método estático são criados pelo construtor embutido `staticmethod()`.

#### 3.2.13.6. Objetos método de classe

A class method object, like a static method object, is a wrapper around another object that alters the way in which that object is retrieved from classes and class instances. The behaviour of class method objects upon such retrieval is described above, under “instance methods”. Class method objects are created by the built-in `classmethod()` constructor.

## 3.3. Nomes de métodos especiais

Uma classe pode implementar certas operações que são chamadas por sintaxe especial (como operações aritméticas ou indexação 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`).

Definir um método especial para `None` indica que a operação correspondente não está disponível. Por exemplo, se uma classe define `__iter__()` para `None`, a classe não é iterável, então chamar `iter()` em suas instâncias irá levantar um `TypeError` (sem retroceder para `__getitem__()`). [2]

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. Personalização 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.

  Se `__new__()` é chamado durante a construção do objeto e retorna uma instância de cls, então o método `__init__()` da nova instância será chamado como `__init__(self[, ...])`, onde self é a nova instância e os argumentos restantes são os mesmos que foram passados para o construtor do objeto.

  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 `__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)

  Chamado quando a instância está prestes a ser destruída. Também é chamada de finalizador ou (incorretamente) de destruidor. Se uma classe base tem um método `__del__()`, o método `__del__()` da classe derivada, se houver, deve chamá-lo explicitamente para garantir a exclusão adequada da parte da classe base da instância.

  É possível (embora não recomendado!) para o método `__del__()` adiar a destruição da instância criando uma nova referência a ela. Isso é chamado de ressurreição de objeto. Depende se a implementação de `__del__()` é chamado uma segunda vez quando um objeto ressuscitado está prestes a ser destruído; a implementação atual do CPython chama-o apenas uma vez.

  It is not guaranteed that `__del__()` methods are called for objects that still exist when the interpreter exits. `weakref.finalize` provides a straightforward way to register a cleanup function to be called when an object is garbage collected.

  Nota

  `del x` não chama diretamente `x.__del__()` – o primeiro diminui a contagem de referências para `x` em um, e o segundo só é chamado quando a contagem de referências de `x` atinge zero.

  Detalhes da implementação do CPython: É possível que um ciclo de referência impeça que a contagem de referência de um objeto chegue a zero. Neste caso, mais tarde, o ciclo será detectado e deletado pelo coletor de lixo cíclico. Uma causa comum de referências cíclicas é quando uma exceção foi capturada em uma variável local. O locals do quadro então referencia a exceção, que referencia seu próprio traceback, que referencia o locals de todos os quadros capturados no traceback.

  Ver também

  Documentação do módulo `gc`.

  Aviso

  Devido às circunstâncias precárias sob as quais os métodos `__del__()` são invocados, as exceções que ocorrem durante sua execução são ignoradas e um aviso é impresso em `sys.stderr` em seu lugar. Em particular:

  - `__del__()` pode ser chamado quando um código arbitrário está sendo executado, incluindo de qualquer thread arbitrária. Se `__del__()` precisa bloquear ou invocar qualquer outro recurso de bloqueio, pode ocorrer um impasse, pois o recurso já pode ter sido levado pelo código que é interrompido para executar `__del__()`.

  - `__del__()` pode ser executado durante o encerramento do interpretador. Como consequência, as variáveis globais que ele precisa acessar (incluindo outros módulos) podem já ter sido excluídas ou definidas como `None`. Python garante que os globais cujo nome comece com um único sublinhado sejam excluídos de seu módulo antes que outros globais sejam excluídos; se nenhuma outra referência a tais globais existir, isso pode ajudar a garantir que os módulos importados ainda estejam disponíveis no momento em que o método `__del__()` for chamado.

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)

  Chamado por bytes para calcular uma representação de string de bytes de um objeto. Isso deve retornar um objeto `bytes`.

object.__format__(self, format_spec)

  Chamado pela função embutida `format()` e, por extensão, avaliação de literais de string formatadas e o método `str.format()`, para produzir uma representação de string “formatada” de um objeto. O argumento format_spec é uma string que contém uma descrição das opções de formatação desejadas. A interpretação do argumento format_spec depende do tipo que implementa `__format__()`, entretanto a maioria das classes delegará a formatação a um dos tipos embutidos ou usará uma sintaxe de opção de formatação semelhante.

  Consulte Minilinguagem de especificação de formato 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.

  Alterado na versão 3.7: `object.__format__(x, '')` é agora equivalente a `str(x)` em vez de `format(str(x), '')`.

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)`.

  A rich comparison method may return the singleton `NotImplemented` if it does not implement the operation for a given pair of arguments. By convention, `False` and `True` are returned for a successful comparison. However, these methods can return any value, so if the comparison operator is used in a Boolean context (e.g., in the condition of an `if` statement), Python will call `bool()` on the value to determine if the result is true or false.

  By default, `object` implements `__eq__()` by using `is`, returning `NotImplemented` in the case of a false comparison: `True if x is y else NotImplemented`. For `__ne__()`, by default it delegates to `__eq__()` and inverts the result unless it is `NotImplemented`. There are no other implied relationships among the comparison operators or default implementations; for example, the truth of `(x<y or x==y)` does not imply `x<=y`. To automatically generate ordering operations from a single root operation, see `functools.total_ordering()`.

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

  There are no swapped-argument versions of these methods (to be used when the left argument does not support the operation but the right argument does); rather, `__lt__()` and `__gt__()` are each other’s reflection, `__le__()` and `__ge__()` are each other’s reflection, and `__eq__()` and `__ne__()` are their own reflection. If the operands are of different types, and the right operand’s type is a direct or indirect subclass of the left operand’s type, the reflected method of the right operand has priority, otherwise the left operand’s method has priority. Virtual subclassing is not considered.

  When no appropriate method returns any value other than `NotImplemented`, the `==` and `!=` operators will fall back to `is` and `is not`, respectively.

object.__hash__(self)

  Chamado pela função embutida `hash()` e para operações em membros de coleções com hash incluindo `set`, `frozenset` e `dict`. O método `__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 com suporte. 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)`.

  Uma classe que sobrescreve `__eq__()` e não define `__hash__()` terá seu `__hash__()` implicitamente definido como `None`. Quando o método `__hash__()` de uma classe é `None`, as instâncias da classe levantam uma `TypeError` apropriada quando um programa tenta recuperar seu valor hash, e também será identificado corretamente como não-hasheável ao verificar `isinstance(obj, collections.abc.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__`.

  Se uma classe que não substitui `__eq__()` deseja suprimir o suporte a hash, deve incluir `__hash__ = None` na definição de classe. Uma classe que define seu próprio `__hash__()` que levanta explicitamente uma `TypeError` seria incorretamente identificada como hasheável por uma chamada `isinstance(obj, collections.abc.Hashable)`.

  Nota

  Por padrão, os valores `__hash__()` dos objetos str e bytes são “salgados” com um valor aleatório imprevisível. Embora permaneçam constantes em um processo individual do Python, eles não são previsíveis entre invocações repetidas do Python.

  This is intended to provide protection against a denial-of-service caused by carefully chosen inputs that exploit the worst case performance of a dict insertion, O(n2) complexity. See http://ocert.org/advisories/ocert-2011-003.html for details.

  Alterar os valores de hash afeta a ordem de iteração dos conjuntos. Python nunca deu garantias sobre essa ordem (e normalmente varia entre compilações de 32 e 64 bits).

  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 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)

  Chamado quando o acesso padrão ao atributo falha com um `AttributeError` (ou `__getattribute__()` levanta uma `AttributeError` porque name não é um atributo de instância ou um atributo na árvore de classes para `self`; ou `__get__()` de uma propriedade name levanta `AttributeError`). Este método deve retornar o valor do atributo (calculado) ou levantar uma exceção `AttributeError`.

  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 built-in functions. Consulte Pesquisa de método especial.

  Para acessos a certos atributos sensíveis, levanta um evento de auditoria `object.__getattr__` com argumentos `obj` e `name`.

object.__setattr__(self, name, value)

  Chamado quando se tenta efetuar uma atribuição de atributos. Esse método 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)`.

  Para atribuições de certos atributos sensíveis, levanta um evento de auditoria `object.__setattr__` com argumentos `obj`, `name` e `value`.

object.__delattr__(self, name)

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

  Para exclusões a certos atributos sensíveis, levanta um evento de auditoria `object.__delattr__` com argumentos `obj` e `name`.

object.__dir__(self)

  Called when `dir()` is called on the object. An iterable must be returned. `dir()` converts the returned iterable to a list and sorts it.

#### 3.3.2.1. Personalizando acesso a atributos de módulos

Os nomes especiais `__getattr__` e `__dir__` também podem ser usados para personalizar o acesso aos atributos dos módulos. A função `__getattr__` no nível do módulo deve aceitar um argumento que é o nome de um atributo e retornar o valor calculado ou levantar uma exceção `AttributeError`. Se um atributo não for encontrado em um objeto de módulo por meio da pesquisa normal, por exemplo `object.__getattribute__()`, então `__getattr__` é pesquisado no módulo `__dict__` antes de levantar `AttributeError`. Se encontrado, ele é chamado com o nome do atributo e o resultado é retornado.

The `__dir__` function should accept no arguments, and return an iterable of strings that represents the names accessible on module. If present, this function overrides the standard `dir()` search on a module.

Para uma personalização mais refinada do comportamento do módulo (definição de atributos, propriedades etc.), pode-se definir o atributo `__class__` de um objeto de módulo para uma subclasse de `types.ModuleType`. Por exemplo:

    import sys
    from types import ModuleType

    class VerboseModule(ModuleType):
        def __repr__(self):
            return f'Verbose {self.__name__}'

        def __setattr__(self, attr, value):
            print(f'Setting {attr}...')
            super().__setattr__(attr, value)

    sys.modules[__name__].__class__ = VerboseModule

Nota

Definir `__getattr__` no módulo e configurar o `__class__` do módulo só afeta as pesquisas feitas usando a sintaxe de acesso ao atributo – acessar diretamente os globais do módulo (seja por código dentro do módulo, ou por meio de uma referência ao dicionário global do módulo) não tem efeito.

Alterado na versão 3.5: O atributo de módulo `__class__` pode agora ser escrito.

Adicionado na versão 3.7: Atributos de módulo `__getattr__` e `__dir__`.

Ver também

PEP 562 - __getattr__ e __dir__ de módulo

  Descreve as funções `__getattr__` e `__dir__` nos módulos.

#### 3.3.2.2. 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=None)

  Chamado para obter o atributo da classe proprietária (acesso ao atributo da classe) ou de uma instância dessa classe (acesso ao atributo da instância). O argumento opcional owner é a classe proprietária, enquanto instance é a instância pela qual o atributo foi acessado, ou `None` quando o atributo é acessado por meio de owner.

  Este método deve retornar o valor do atributo calculado ou levantar uma exceção `AttributeError`.

  PEP 252 especifica que `__get__()` é um chamável com um ou dois argumentos. Os próprios descritores embutidos do Python implementam esta especificação; no entanto, é provável que algumas ferramentas de terceiros tenham descritores que requerem ambos os argumentos. A implementação de `__getattribute__()` do próprio Python sempre passa em ambos os argumentos sejam eles requeridos ou não.

object.__set__(self, instance, value)

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

  Observe que adicionar `__set__()` ou `__delete__()` altera o tipo de descritor para um “descritor de dados”. Consulte Invocando descritores para mais detalhes.

object.__delete__(self, instance)

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

Instâncias de descritores também podem ter o atributo `__objclass__` presente:

object.__objclass__

  O atributo `__objclass__` é interpretado pelo módulo `inspect` como sendo 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).

#### 3.3.2.3. Invocando descritores

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']`, depois `type(a).__dict__['x']`, e continunando pelas classes bases de `type(a)` excluindo metaclasses.

No entanto, se o valor pesquisado for um objeto que define um dos métodos do descritor, 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

  Uma pesquisa pontilhada, ou dotted lookup, como `super(A, a).x` procura `a.__class__.__mro__` por uma classe base `B` seguindo `A` e então retorna `B.__dict__['x'].__get__(a, A)`. Se não for um descritor, `x` é retornado inalterado.

Para ligações de instâncias, a precedência de invocação do descritor depende de quais métodos do descritor são definidos. Um descritor pode definir qualquer combinação de `__get__()`, `__set__()` e `__delete__()`. Se ele não definir `__get__()`, então acessar o atributo retornará o próprio objeto descritor, a menos que haja um valor no dicionário de instância do objeto. Se o descritor define `__set__()` e/ou `__delete__()`, é um descritor de dados; se não definir nenhum, é um descritor sem dados. Normalmente, os descritores de dados definem `__get__()` e `__set__()`, enquanto os descritores sem dados têm apenas o método `__get__()`. Descritores de dados com `__get__()` e `__set__()` (e/ou `__delete__()`) definidos sempre substituem uma redefinição em um dicionário de instância. Em contraste, descritores sem dados podem ser substituídos por instâncias.

Os métodos Python (incluindo aqueles decorados com `@staticmethod` and `@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.

#### 3.3.2.4. __slots__

__slots__ permite-nos declarar explicitamente membros de dados (como propriedades) e negar a criação de `__dict__` e __weakref__ (a menos que explicitamente declarado em __slots__ ou disponível em uma classe base.)

O espaço economizado com o uso de `__dict__` pode ser significativo. A velocidade de pesquisa de atributos também pode ser significativamente melhorada.

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.

Observações ao uso de __slots__:

- Ao herdar de uma classe sem __slots__, os atributos `__dict__` e __weakref__ das instâncias sempre estarão acessíveis.

- 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 de __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 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.

- A ação de uma declaração __slots__ se limita à classe em que é definida. __slots__ declarados em uma classe base estão disponíveis nas subclasses. No entanto, as subclasses receberão um `__dict__` e __weakref__ a menos que também definam __slots__ (que deve conter apenas nomes de quaisquer slots adicionais).

- 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.

- `TypeError` será levantada se __slots__ não vazios forem definidos para uma classe derivada de um tipo embutido `"variable-length"` como `int`, `bytes` e `tuple`.

- Qualquer iterável não string pode ser atribuído a __slots__.

- Se um `dicionário` for usado para atribuir __slots__, as chaves do dicionário serão usadas como os nomes dos slots. Os valores do dicionário podem ser usados para fornecer strings de documentação (docstrings) por atributo que serão reconhecidos por `inspect.getdoc()` e exibidos na saída de `help()`.

- Atribuição de `__class__` funciona apenas se ambas as classes têm o mesmo __slots__.

- A herança múltipla com várias classes bases com slots pode ser usada, mas apenas uma classe base tem permissão para ter atributos criados por slots (as outras classes bases devem ter layouts de slots vazios) – violações levantam `TypeError`.

- Se um iterador for usado para __slots__, um descritor é criado para cada um dos valores do iterador. No entanto, o atributo __slots__ será um iterador vazio.

### 3.3.3. Personalizando a criação de classe

Sempre que uma classe herda de outra classe, `__init_subclass__()` é chamado na classe base. Dessa forma, é possível escrever classes que alteram o comportamento das subclasses. Isso está intimamente relacionado aos decoradores de classe, mas onde decoradores de classe afetam apenas a classe específica à qual são aplicados, `__init_subclass__` aplica-se apenas a futuras subclasses da classe que define o método.

classmethod object.__init_subclass__(cls)

  Este método é chamado sempre que a classe que contém é uma subclasse. cls é então a nova subclasse. Se definido como um método de instância normal, esse método é convertido implicitamente em um método de classe.

  Keyword arguments which are given to a new class are passed to the parent class’s `__init_subclass__`. For compatibility with other classes using `__init_subclass__`, one should take out the needed keyword arguments and pass the others over to the base class, as in:

      class Philosopher:
          def __init_subclass__(cls, /, default_name, **kwargs):
              super().__init_subclass__(**kwargs)
              cls.default_name = default_name

      class AustralianPhilosopher(Philosopher, default_name="Bruce"):
          pass

  A implementação padrão de `object.__init_subclass__` não faz nada, mas levanta um erro se for chamada com quaisquer argumentos.

  Nota

  A dica da metaclasse `metaclass` é consumida pelo resto da maquinaria de tipo, e nunca é passada para implementações `__init_subclass__`. A metaclasse real (em vez da dica explícita) pode ser acessada como `type(cls)`.

  Adicionado na versão 3.6.

Quando uma classe é criada, `type.__new__()` verifica as variáveis de classe e faz chamadas a funções de retorno (callback) para aqueles com um gancho `__set_name__()`.

object.__set_name__(self, owner, name)

  Chamado automaticamente no momento em que a classe proprietária owner é criada. O objeto foi atribuído a name nessa classe:

      class A:
          x = C()  # Automatically calls: x.__set_name__(A, 'x')

  Se a variável de classe for atribuída após a criação da classe, `__set_name__()` não será chamado automaticamente. Se necessário, `__set_name__()` pode ser chamado diretamente:

      class A:
         pass

      c = C()
      A.x = c                  # The hook is not called
      c.__set_name__(A, 'x')   # Manually invoke the hook

  Consulte Criando o objeto classe para mais detalhes.

  Adicionado na versão 3.6.

#### 3.3.3.1. Metaclasses

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:

- entradas de MRO são resolvidas;

- a metaclasse apropriada é determinada;

- o espaço de nomes da classe é preparada;

- o corpo da classe é executado;

- o objeto da classe é criado.

#### 3.3.3.2. Resolvendo entradas de MRO

object.__mro_entries__(self, bases)

  Se uma classe base que aparece em uma definição de classe não é uma instância de `type`, então um método `__mro_entries__()` é procurado na base. Se um método `__mro_entries__()` é encontrado, a base é substituída pelo resultado de uma chamada para `__mro_entries__()` ao criar a classe. O método é chamado com a tupla de bases original passada como parâmetro bases, e deve retornar uma tupla de classes que serão usadas no lugar da base. A tupla retornada pode estar vazia: nesses casos, a base original é ignorada.

Ver também

`types.resolve_bases()`

  Dinamicamente resolve bases que não são instâncias de `type`.

`types.get_original_bases()`

  Recupera as “bases originais” de uma classe antes das modificações feitas por `__mro_entries__()`.

PEP 560

  Suporte básico para módulo typing e tipos genéricos.

#### 3.3.3.3. Determinando a metaclasse apropriada

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

- se nenhuma classe base e nenhuma metaclasse explícita forem fornecidas, então `type()` é usada;

- se uma metaclasse explícita é fornecida e não é uma instância de `type()`, então ela é usada diretamente como a metaclasse;

- se uma instância de `type()` é fornecida como a metaclasse explícita, ou classes bases são definidas, então a metaclasse mais derivada é usada.

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 bases 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`.

#### 3.3.3.4. Preparando o espaço de nomes da classe

Uma vez identificada a metaclasse apropriada, o espaço de nomes da classe é preparado. Se a metaclasse tiver um atributo `__prepare__`, ela será chamada como `namespace = metaclass.__prepare__(name, bases, **kwds)` (onde os argumentos nomeados adicionais, se houver, vêm da definição de classe). O método `__prepare__` deve ser implementado como um `classmethod`. O espaço de nomes retornado por `__prepare__` é passado para `__new__`, mas quando o objeto classe final é criado, o espaço de nomes é copiado para um novo `dict`.

Se a metaclasse não tiver o atributo `__prepare__`, então o espaço de nomes da classe é inicializado como um mapeamento ordenado vazio.

Ver também

PEP 3115 - Metaclasses no Python 3000

  Introduzido o gancho de espaço de nomes `__prepare__`

#### 3.3.3.5. 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.

No entanto, mesmo quando a definição de classe ocorre dentro da função, os métodos definidos dentro da classe ainda não podem ver os nomes definidos no escopo da classe. Variáveis de classe devem ser acessadas através do primeiro parâmetro de instância ou métodos de classe, ou através da referência implícita com escopo léxico `__class__` descrita na próxima seção.

#### 3.3.3.6. Criando o objeto classe

Uma vez que o espaço de nomes da classe tenha sido preenchido executando o corpo da classe, o objeto 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 chamada a `super()` sem argumentos. `__class__` é uma referência de clausura implícita criada pelo compilador se algum método no corpo da 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.

Detalhes da implementação do CPython: No CPython 3.6 e posterior, a célula `__class__` é passada para a metaclasse como uma entrada de `__classcell__` no espaço de nomes da classe. Se estiver presente, deve ser propagado até a chamada a `type.__new__` para que a classe seja inicializada corretamente. Não fazer isso resultará em um `RuntimeError` no Python 3.8.

Quando usada a metaclasse padrão `type`, ou qualquer metaclasse que chame `type.__new__`, as seguintes etapas de personalização adicionais são executadas depois da criação do objeto classe:

1. O método `type.__new__` coleta todos os atributos no espaço de nomes da classe que definem um método `__set_name__()`;

2. Esses métodos `__set_name__` são chamados com a classe sendo definida e o nome atribuído para este atributo específico;

3. O gancho `__init_subclass__()` é chamado na classe base imediata da nova classe em sua ordem de resolução de 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.

Quando uma nova classe é criada por `type.__new__`, o objeto fornecido como o parâmetro do espaço de nomes é copiado para um novo mapeamento ordenado e o objeto original é descartado. A nova cópia é envolta em um proxy de somente leitura, que se torna o atributo `__dict__` do objeto classe.

Ver também

PEP 3135 - Novo super

  Descreve a referência de clausura implícita de `__class__`

#### 3.3.3.7. Usos para metaclasses

Os usos potenciais para metaclasses são ilimitados. Algumas ideias que foram exploradas incluem enumeradores, criação de log, verificação de interface, delegação automática, criação automática de propriedade, proxies, estruturas e bloqueio/sincronização automático/a de recursos.

### 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 - Introduzindo classes base abstratas

  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 tipos genéricos

Quando estiver usando anotações de tipo, é frequentemente útil parametrizar um tipo genérico usando a notação de colchetes do Python. Por exemplo, a anotação `list[int]` pode ser usada para indicar uma `list` em que todos os seus elementos são do tipo `int`.

Ver também

PEP 484 - Dicas de tipo

  Apresenta a estrutura do Python para anotações de tipo

Tipos Generic Alias

  Documentação de objetos que representam classes genéricas parametrizadas

Genéricos, genéricos definidos pelo usuário e `typing.Generic`

  Documentação sobre como implementar classes genéricas que podem ser parametrizadas em tempo de execução e compreendidas por verificadores de tipo estático

Uma classe pode geralmente ser parametrizada somente se ela define o método de classe especial `__class_getitem__()`.

classmethod object.__class_getitem__(cls, key)

  Retorna um objeto que representa a especialização de uma classe genérica por argumentos de tipo encontrados em key.

  Quando definido em uma classe, `__class_getitem__()` é automaticamente um método de classe. Assim, não é necessário que seja decorado com `@classmethod` quando de sua definição.

#### 3.3.5.1. O propósito de __class_getitem__

O propósito de `__class_getitem__()` é permitir a parametrização em tempo de execução de classes genéricas da biblioteca padrão, a fim de aplicar mais facilmente dicas de tipo a essas classes.

Para implementar classes genéricas personalizadas que podem ser parametrizadas em tempo de execução e compreendidas por verificadores de tipo estáticos, os usuários devem herdar de uma classe da biblioteca padrão que já implementa `__class_getitem__()`, ou herdar de `typing.Generic`, que possui sua própria implementação de `__class_getitem__()`.

Implementações personalizadas de `__class_getitem__()` em classes definidas fora da biblioteca padrão podem não ser compreendidas por verificadores de tipo de terceiros, como o mypy. O uso de `__class_getitem__()` em qualquer classe para fins diferentes de dicas de tipo é desencorajado.

#### 3.3.5.2. __class_getitem__ versus __getitem__

Normalmente, a subscription de um objeto usando colchetes chamará o método de instância `__getitem__()` definido na classe do objeto. No entanto, se o objeto sendo subscrito for ele mesmo uma classe, o método de classe `__class_getitem__()` pode ser chamado em seu lugar. `__class_getitem__()` deve retornar um objeto GenericAlias se estiver devidamente definido.

Apresentado com a expressão `obj[x]`, o interpretador de Python segue algo parecido com o seguinte processo para decidir se `__getitem__()` ou `__class_getitem__()` deve ser chamado:

    from inspect import isclass

    def subscribe(obj, x):
        """Return the result of the expression 'obj[x]'"""

        class_of_obj = type(obj)

        # If the class of obj defines __getitem__,
        # call class_of_obj.__getitem__(obj, x)
        if hasattr(class_of_obj, '__getitem__'):
            return class_of_obj.__getitem__(obj, x)

        # Else, if obj is a class and defines __class_getitem__,
        # call obj.__class_getitem__(x)
        elif isclass(obj) and hasattr(obj, '__class_getitem__'):
            return obj.__class_getitem__(x)

        # Else, raise an exception
        else:
            raise TypeError(
                f"'{class_of_obj.__name__}' object is not subscriptable"
            )

Em Python, todas as classes são elas mesmas instâncias de outras classes. A classe de uma classe é conhecida como metaclasse dessa classe, e a maioria das classes tem a classe `type` como sua metaclasse. `type` não define `__getitem__()`, o que significa que expressões como `list[int]`, `dict[str, float]` e `tuple[str, bytes]` resultam em chamadas para `__class_getitem__()`:

    >>> # list has class "type" as its metaclass, like most classes:
    >>> type(list)
    <class 'type'>
    >>> type(dict) == type(list) == type(tuple) == type(str) == type(bytes)
    True
    >>> # "list[int]" calls "list.__class_getitem__(int)"
    >>> list[int]
    list[int]
    >>> # list.__class_getitem__ returns a GenericAlias object:
    >>> type(list[int])
    <class 'types.GenericAlias'>

No entanto, se uma classe tiver uma metaclasse personalizada que define `__getitem__()`, subscrever a classe pode resultar em comportamento diferente. Um exemplo disso pode ser encontrado no módulo `enum`:

    >>> from enum import Enum
    >>> class Menu(Enum):
    ...     """A breakfast menu"""
    ...     SPAM = 'spam'
    ...     BACON = 'bacon'
    ...
    >>> # Enum classes have a custom metaclass:
    >>> type(Menu)
    <class 'enum.EnumMeta'>
    >>> # EnumMeta defines __getitem__,
    >>> # so __class_getitem__ is not called,
    >>> # and the result is not a GenericAlias object:
    >>> Menu['SPAM']
    <Menu.SPAM: 'spam'>
    >>> type(Menu['SPAM'])
    <enum 'Menu'>

Ver também

PEP 560 - Suporte básico para módulo typing e tipos genéricos

  Introduz `__class_getitem__()`, e define quando uma subscrição resulta na chamada de `__class_getitem__()` em vez de `__getitem__()`

### 3.3.6. Emulando objetos chamáveis

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

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

### 3.3.7. 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.abc` 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 iterate through the object’s keys; for sequences, it should iterate through the values.

object.__len__(self)

  Called to implement the built-in function `len()`. Should return the length of the object, an integer `>=` 0. Also, an object that doesn’t define a `__bool__()` method and whose `__len__()` method returns zero is considered to be false in a Boolean context.

  Detalhes da implementação do CPython: In CPython, the length is required to be at most `sys.maxsize`. If the length is larger than `sys.maxsize` some features (such as `len()`) may raise `OverflowError`. To prevent raising `OverflowError` by truth value testing, an object must define a `__bool__()` method.

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. The return value may also be `NotImplemented`, which is treated the same as if the `__length_hint__` method didn’t exist at all. This method is purely an optimization and is never required for correctness.

  Adicionado 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)

  Called to implement evaluation of `self[key]`. For sequence types, the accepted keys should be integers. Optionally, they may support `slice` objects as well. Negative index support is also optional. If key is of an inappropriate type, `TypeError` may be raised; if key is a value outside the set of indexes for the sequence (after any special interpretation of negative values), `IndexError` should be raised. For mapping types, if key is missing (not in the container), `KeyError` should be raised.

  Nota

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

  Nota

  When subscripting a class, the special class method `__class_getitem__()` may be called instead of `__getitem__()`. See __class_getitem__ versus __getitem__ for more details.

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.__missing__(self, key)

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

object.__iter__(self)

  This method is called when an iterator is required for a container. This method should return a new iterator object that can iterate over all the objects in the container. For mappings, it should iterate over the keys of the container.

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()`.

Os operadores de teste de associação (`in` e `not in`) são normalmente implementados como uma iteração através de um contêiner. No entanto, os objetos contêiner podem fornecer o seguinte método especial com uma implementação mais eficiente, que também não requer que o objeto seja iterável.

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.

### 3.3.8. 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)

  These methods are called to implement the binary arithmetic operations (`+`, `-`, `*`, `@`, `/`, `//`, `%`, `divmod()`, `pow()`, `**`, `<<`, `>>`, `&`, `^`, `|`). For instance, to evaluate the expression `x + y`, where x is an instance of a class that has an `__add__()` method, `type(x).__add__(x, y)` is called. The `__divmod__()` method should be the equivalent to using `__floordiv__()` and `__mod__()`; it should not be related to `__truediv__()`. Note that `__pow__()` should be defined to accept an optional third argument if the ternary version of the built-in `pow()` function is to be supported.

  If one of those methods does not support the operation with the supplied arguments, it should return `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[, modulo])
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 [3] and the operands are of different types. [4] For instance, to evaluate the expression `x - y`, where y is an instance of a class that has an `__rsub__()` method, `type(y).__rsub__(y, x)` is called if `type(x).__sub__(x, y)` returns `NotImplemented`.

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

  Nota

  Se o tipo do operando direito for uma subclasse do tipo do operando esquerdo e essa subclasse fornecer uma implementação diferente do método refletido para a operação, este método será chamado antes do método não refletido do operando esquerdo. Esse comportamento permite que as subclasses substituam as operações de seus ancestrais.

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)

  These methods are called to implement the augmented arithmetic assignments (`+=`, `-=`, `*=`, `@=`, `/=`, `//=`, `%=`, `**=`, `<<=`, `>>=`, `&=`, `^=`, `|=`). These methods should attempt to do the operation in-place (modifying self) and return the result (which could be, but does not have to be, self). If a specific method is not defined, or if that method returns `NotImplemented`, the augmented assignment falls back to the normal methods. For instance, if x is an instance of a class with an `__iadd__()` method, `x += y` is equivalent to `x = x.__iadd__(y)` . If `__iadd__()` does not exist, or if `x.__iadd__(y)` returns `NotImplemented`, `x.__add__(y)` and `y.__radd__(x)` are considered, as with the evaluation of `x + y`. In certain situations, augmented assignment can result in unexpected errors (see Porque a_tuple[i] += [‘item’] levanta uma exceção quando a adição funciona?), but this behavior is in fact part of the data model.

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)

  Chamado para implementar as funções embutidas `complex()`, `int()` e `float()`. Deve retornar um valor do tipo apropriado.

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.

  Se `__int__()`, `__float__()` e `__complex__()` não estiverem definidos, funções embutidas correspondentes `int()`, `float()` e `complex()` recorre a `__index__()`.

object.__round__(self[, ndigits])
object.__trunc__(self)
object.__floor__(self)
object.__ceil__(self)

  Chamado para implementar as funções embutidas `round()` e `trunc()`, `floor()` e `ceil()` de `math`. A menos que ndigits sejam passados para `__round__()` todos estes métodos devem retornar o valor do objeto truncado para um `Integral` (tipicamente um `int`).

  The built-in function `int()` falls back to `__trunc__()` if neither `__int__()` nor `__index__()` is defined.

  Alterado na versão 3.11: The delegation of `int()` to `__trunc__()` is deprecated.

### 3.3.9. Gerenciadores de contexto da instrução with

Um gerenciador de contexto é um objeto que define o contexto de tempo de execução a ser estabelecido ao executar uma instrução `with`. O gerenciador de contexto lida com a entrada e a saída do contexto de tempo de execução desejado para a execução do bloco de código. Os gerenciadores de contexto são normalmente invocados usando a instrução `with` (descrita na seção The with statement), mas também podem ser usados invocando diretamente seus métodos.

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)

  Insere o contexto de tempo de execução relacionado a este objeto. A instrução `with` vinculará o valor de retorno deste método ao(s) alvo(s) especificado(s) na cláusula `as` da instrução, se houver.

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.

  Note that `__exit__()` methods should not reraise the passed-in exception; this is the caller’s responsibility.

Ver também

PEP 343 - A instrução “with”

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

### 3.3.10. Customizando argumentos posicionais na classe correspondência de padrão

When using a class name in a pattern, positional arguments in the pattern are not allowed by default, i.e. `case MyClass(x, y)` is typically invalid without special support in `MyClass`. To be able to use that kind of pattern, the class needs to define a __match_args__ attribute.

object.__match_args__

  Essa variável de classe pode ser atribuída a uma tupla de strings. Quando essa classe é usada em uma classe padrão com argumentos posicionais, cada argumento posicional será convertido para um argumento nomeado, usando correspondência de valor em __match_args__ como palavra reservada. A ausência desse atributo é equivalente a defini-lo como `()`

Por exemplo, se `MyClass.__match_args__` é `("left", "center", "right")` significa que `case MyClass(x, y)` é equivalente a `case MyClass(left=x, center=y)`. Note que o número de argumentos no padrão deve ser menor ou igual ao número de elementos em __match_args__; caso seja maior, a tentativa de correspondência de padrão irá levantar uma `TypeError`.

Adicionado na versão 3.10.

Ver também

PEP 634 - Correspondência de Padrão Estrutural

  A especificação para a instrução Python `match`

### 3.3.11. Emulating buffer types

The buffer protocol provides a way for Python objects to expose efficient access to a low-level memory array. This protocol is implemented by builtin types such as `bytes` and `memoryview`, and third-party libraries may define additional buffer types.

While buffer types are usually implemented in C, it is also possible to implement the protocol in Python.

object.__buffer__(self, flags)

  Called when a buffer is requested from self (for example, by the `memoryview` constructor). The flags argument is an integer representing the kind of buffer requested, affecting for example whether the returned buffer is read-only or writable. `inspect.BufferFlags` provides a convenient way to interpret the flags. The method must return a `memoryview` object.

object.__release_buffer__(self, buffer)

  Called when a buffer is no longer needed. The buffer argument is a `memoryview` object that was previously returned by `__buffer__()`. The method must release any resources associated with the buffer. This method should return `None`. Buffer objects that do not need to perform any cleanup are not required to implement this method.

Adicionado na versão 3.12.

Ver também

PEP 688 - Making the buffer protocol accessible in Python

  Introduces the Python `__buffer__` and `__release_buffer__` methods.

`collections.abc.Buffer`

  ABC for buffer types.

### 3.3.12. 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()

The rationale behind this behaviour lies with a number of special methods such as `__hash__()` and `__repr__()` that are implemented by all objects, including type objects. If the implicit lookup of these methods used the conventional lookup process, they would fail when invoked on the type object itself:

    >>> 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

In addition to bypassing any instance attributes in the interest of correctness, implicit special method lookup generally also bypasses the `__getattribute__()` method even of the object’s metaclass:

    >>> 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

Bypassing the `__getattribute__()` machinery in this fashion provides significant scope for speed optimisations within the interpreter, at the cost of some flexibility in the handling of special methods (the special method must be set on the class object itself in order to be consistently invoked by the interpreter).

## 3.4. Corrotinas

### 3.4.1. Objetos aguardáveis

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

Nota

The generator iterator objects returned from generators decorated with `types.coroutine()` are also awaitable, but they do not implement `__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`.

  Nota

  The language doesn’t place any restriction on the type or value of the objects yielded by the iterator returned by `__await__`, as this is specific to the implementation of the asynchronous execution framework (e.g. `asyncio`) that will be managing the awaitable object.

Adicionado na versão 3.5.

Ver também

PEP 492 para informações adicionais sobre objetos aguardáveis.

### 3.4.2. Objetos corrotina

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 Métodos de iterador gerador). 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)

  Starts or resumes execution of the coroutine. If value is `None`, this is equivalent to advancing the iterator returned by `__await__()`. If value is not `None`, this method delegates to the `send()` method of the iterator that caused the coroutine to suspend. The result (return value, `StopIteration`, or other exception) is the same as when iterating over the `__await__()` return value, described above.

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

  Raises the specified exception in the coroutine. This method delegates to the `throw()` method of the iterator that caused the coroutine to suspend, if it has such a method. Otherwise, the exception is raised at the suspension point. The result (return value, `StopIteration`, or other exception) is the same as when iterating over the `__await__()` return value, described above. If the exception is not caught in the coroutine, it propagates back to the caller.

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

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

Um iterador assíncrono pode chamar código assíncrono em seu método `__anext__`.

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 `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

Adicionado na versão 3.5.

Alterado na versão 3.7: Prior to Python 3.7, `__aiter__()` could return an awaitable that would resolve to an asynchronous iterator.

Starting with Python 3.7, `__aiter__()` must return an asynchronous iterator object. Returning anything else will result in a `TypeError` error.

### 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)

  Semantically similar to `__enter__()`, the only difference being that it must return an awaitable.

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

  Semantically similar to `__exit__()`, the only difference being 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')

Adicionado 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 ]

The `__hash__()`, `__iter__()`, `__reversed__()`, and `__contains__()` methods have special handling for this; others will still raise a `TypeError`, but may do so by relying on the behavior that `None` is not callable.

[ 3 ]

“Does not support” here means that the class has no such method, or the method returns `NotImplemented`. Do not set the method to `None` if you want to force fallback to the right operand’s reflected method—that will instead have the opposite effect of explicitly blocking such fallback.

[ 4 ]

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