FAQ referente a Programação
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Questões Gerais
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Existe um depurador a nível de código-fonte que possua pontos de interrupção (*breakpoints*), single-stepping, etc.?
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Sim.

Vários depuradores para Python estão descritos abaixo, e a função
embutida "breakpoint()" permite que você caia em qualquer um desses
pontos.

O módulo pdb é um depurador em modo Console simples, mas adequado,
para o Python. Faz parte da biblioteca padrão do Python e está
documentado em "documented in the Library Reference Manual 1". Você
também pode construir do seu próprio depurador usando o código do pdb
como um exemplo.

A IDLE (Ambiente Interativo de Desenvolvimento), que faz parte da
distribuição padrão do Python (normalmente acessível como
Tools/scripts/idle3), inclui um depurador gráfico.

O PythonWin é uma IDE feita para o Python que inclui um depurador de
GUI baseado no pdb. O depurador do PythonWin colore os pontos de
interrupção e tem alguns recursos legais, como a depuração de
programas que não são PythonWin. O PythonWin está disponível como
parte do projeto pywin32 e como parte da distribuição ActivePython.

Eric é uma IDE construída com PyQt e o componente de edição Scintilla.

trepan3k é um depurador similar ao gdb.

Visual Studio Code é uma IDE com ferramentas de depuração integrada
com softwares de controle de versão.

Há uma série de IDE comerciais para desenvolvimento com o Python que
incluem depuradores gráficos. Dentre tantas temos:

* Wing IDE

* Komodo IDE

* PyCharm


Existem ferramentas para ajudar a encontrar bugs ou fazer análise estática de desempenho?
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Sim.

Pylint e Pyflakes fazem verificações básicas que te ajudarão a
encontrar erros mais cedo.

Verificadores de tipo estático como Mypy, Pyre, e Pytype conseguem
verificar dicas de tipo em código-fonte Python.


Como posso criar um binário independente a partir de um *script* Python?
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Você não precisa possuir a capacidade de compilar o código Python para
C se o que deseja é um programa autônomo que os usuários possam baixar
e executar sem ter que instalar a distribuição Python primeiro.
Existem várias ferramentas que determinam o conjunto de módulos
exigidos por um programa e vinculam esses módulos ao binário do Python
para produzir um único executável.

Uma delas é usar a ferramenta *freeze*, que está incluída na árvore de
código-fonte Python como Tools/freeze. Ela converte o *bytecode* de
Python em vetores de C. Com um compilador de C, você consegue
incorporar todos os seus módulos em um novo programa, que é então
vinculado aos módulos-padrão de Python.

A *freeze* trabalha percorrendo seu código recursivamente, procurando
por instruções de importação (ambas as formas), e procurando por
módulos tanto no caminho padrão do Python, quanto por módulos
embutidos no diretório fonte. Ela então transforma o *bytecode* de
módulos Python em código C (inicializadores de vetor que podem ser
transformados em objetos código usando o módulo *marshal*), e depois
cria um arquivo de configurações personalizado que só contém os
módulos embutidos usados no programa. A ferramenta então compila os
códigos C e os vincula como o resto do interpretador Python, formando
um binário autônomo que funciona exatamente como seu *script*.

Os pacotes a seguir podem ajudar com a criação dos executáveis do
console e da GUI:

* Nuitka (Multiplataforma)

* PyInstaller (Multiplataforma)

* PyOxidizer (Multiplataforma)

* cx_Freeze (Multiplataforma)

* py2app (somente macOS)

* py2exe (somente Windows)


Existem padrões para a codificação ou um guia de estilo utilizado pela comunidade Python?
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Sim. O guia de estilo esperado para módulos e biblioteca padrão possui
o nome de PEP8 e você pode acessar a sua documentação em **PEP 8**.


Núcleo da Linguagem
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Porque recebo o erro UnboundLocalError quando a variável possui um valor associado?
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Pode ser uma surpresa obter a exceção "UnboundLocalError" em um código
previamente funcional quando adicionamos uma instrução de atribuição
em algum lugar no corpo de uma função.

Este código:

>>> x = 10
>>> def bar():
...     print(x)
...
>>> bar()
10

funciona, mas este código:

>>> x = 10
>>> def foo():
...     print(x)
...     x += 1

resulta em uma "UnboundLocalError":

>>> foo()
Traceback (most recent call last):
  ...
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment

Isso acontece porque, quando atribuímos um valor a uma variável em
determinado escopo, essa variável torna-se local desse escopo,
acabando por esconder qualquer outra variável de mesmo nome no escopo
externo. Como a última declaração em foo atribui um novo valor a "x",
o interpretador a reconhece como uma variável local. Consequentemente,
quando o "print(x)" anterior tentar exibir a variável local não
inicializada, um erro aparece.

No exemplo acima, podemos acessar a variável do escopo externo
declarando-a como global:

>>> x = 10
>>> def foobar():
...     global x
...     print(x)
...     x += 1
...
>>> foobar()
10

Esta declaração explícita é necessária para lembrarmos que estamos
modificando o valor da variável no escopo externo (ao contrário da
situação superficialmente análoga com variáveis de classe e
instância):

>>> print(x)
11

Podemos fazer algo parecido num escopo aninhado usando a palavra
reservada "nonlocal":

>>> def foo():
...    x = 10
...    def bar():
...        nonlocal x
...        print(x)
...        x += 1
...    bar()
...    print(x)
...
>>> foo()
10
11


Quais são as regras para variáveis locais e globais em Python?
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Em Python, as variáveis que são apenas utilizadas (referenciadas)
dentro de uma função são implicitamente globais. Se uma variável for
associada a um valor em qualquer lugar dentro do corpo da função,
presume-se que a mesma será local, a menos que seja explicitamente
declarado como global.

Embora um pouco surpreendente no início, um momento de consideração
explica isso. Por um lado, exigir "global" para variáveis atribuídas
fornece uma barreira contra efeitos colaterais indesejados. Por outro
lado, se "global" fosse necessário para todas as referências globais,
você estaria usando "global" o tempo todo. Você teria que declarar
como global todas as referências a uma função embutida ou a um
componente de um módulo importado. Essa desordem anularia a utilidade
da declaração de "global" para identificar efeitos colaterais.


Por que os lambdas definidos em um loop com valores diferentes retornam o mesmo resultado?
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Suponha que utilizes um loop for para definir algumas funções lambdas
(ou mesmo funções simples), por exemplo.:

   >>> squares = []
   >>> for x in range(5):
   ...     squares.append(lambda: x**2)

Isso oferece uma lista que contém 5 lambdas que calculam "x**2".
Poderás esperar que, quando invocado, os mesmo retornem,
respectivamente, "0", "1", "4", "9", e "16". No entanto, quando
realmente tentares, verás que todos retornam "16":

   >>> squares[2]()
   16
   >>> squares[4]()
   16

Isso acontece porque "x" não é local para o lambdas, mas é definido no
escopo externo, e é acessado quando o lambda for chamado --- não
quando é definido. No final do loop, o valor de "x" será "4", e então,
todas as funções agora retornarão "4**2", ou seja, "16". Também
poderás verificar isso alterando o valor de "x" e vendo como os
resultados dos lambdas mudam:

   >>> x = 8
   >>> squares[2]()
   64

Para evitar isso, precisarás salvar os valores nas variáveis locais
para os lambdas, para que eles não dependam do valor de "x" global:

   >>> squares = []
   >>> for x in range(5):
   ...     squares.append(lambda n=x: n**2)

Aqui, "n=x" cria uma nova variável "n" local para o lambda e calculada
quando o lambda será definido para que ele tenha o mesmo valor que "x"
tenha nesse ponto no loop. Isso significa que o valor de "n" será "0"
no primeiro "ciclo" do lambda, "1" no segundo "ciclo", "2" no
terceiro, e assim por diante. Portanto, cada lambda agora retornará o
resultado correto:

   >>> squares[2]()
   4
   >>> squares[4]()
   16

Observe que esse comportamento não é peculiar dos lambdas, o mesmo
também ocorre com as funções regulares.


Como definir variáveis globais dentro de módulos?
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A maneira canônica de compartilhar informações entre módulos dentro de
um único programa é criando um módulo especial (geralmente chamado de
config ou cfg). Basta importar o módulo de configuração em todos os
módulos da sua aplicação; O módulo ficará disponível como um nome
global. Como há apenas uma instância de cada módulo, todas as
alterações feitas no objeto do módulo se refletem em todos os lugares.
Por exemplo:

config.py:

   x = 0   # Default value of the 'x' configuration setting

mod.py:

   import config
   config.x = 1

main.py:

   import config
   import mod
   print(config.x)

Note que usar um módulo também é a base para a implementação de
padrões de design singleton, pela mesma razão.


Quais são as "melhores práticas" quando fazemos uso da importação de módulos?
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Em geral, não use "from modulename import *". Ao fazê-lo, o espaço de
nomes do importador é mais difícil e torna muito mais difícil para as
ferramentas linters detectar nomes indefinidos.

Faça a importação de módulos na parte superior do arquivo. Isso deixa
claro quais outros módulos nosso código necessita e evita dúvidas
sobre por exemplo, se o nome do módulo está no escopo. Usar uma
importação por linha facilita a adição e exclusão de importações de
módulos, porém, usar várias importações num única linha, ocupa menos
espaço da tela.

É uma boa prática importar os módulos na seguinte ordem:

1. módulos padrões da biblioteca -- por exemplo: "sys", "os",
   "argparse", "re"

2. third-party library modules (anything installed in Python's site-
   packages directory) -- e.g. "dateutil", "requests", "PIL.Image"

3. módulos desenvolvidos localmente

Às vezes, é necessário transferir as importações para uma função ou
classe para evitar problemas com importação circular. Gordon McMillan
diz:

   As importações circulares estão bem onde ambos os módulos utilizam
   a forma de importação "import 1". Eles falham quando o 2º módulo
   quer pegar um nome do primeiro ("from module import name") e a
   importação está no nível superior. Isso porque os nomes no primeiro
   ainda não estão disponíveis, porque o primeiro módulo está ocupado
   importando o 2º.

Nesse caso, se o segundo módulo for usado apenas numa função, a
importação pode ser facilmente movida para dentro do escopo dessa
função. No momento em que a importação for chamada, o primeiro módulo
terá finalizado a inicialização e o segundo módulo poderá ser
importado sem maiores complicações.

Também poderá ser necessário mover as importações para fora do nível
superior do código se alguns dos módulos forem específicos de uma
determinada plataforma (SO). Nesse caso, talvez nem seja possível
importar todos os módulos na parte superior do arquivo. Nessas
situações devemos importar os módulos que são específicos de cada
plataforma antes de necessitar utilizar os mesmos.

Apenas mova as importações para um escopo local, como dentro da
definição de função, se for necessário resolver algum tipo de
problema, como exemplo, evitar importações circulares ou tentar
reduzir o tempo de inicialização do módulo. Esta técnica é
especialmente útil se muitas das importações forem desnecessárias,
dependendo de como o programa é executado. Também podemos desejar
mover as importações para uma função se os módulos forem usados
somente nessa função. Note que carregar um módulo pela primeira vez
pode ser demorado devido ao tempo de inicialização de cada módulo, no
entanto, carregar um módulo várias vezes é praticamente imperceptível,
tendo somente o custo de processamento de pesquisas no dicionário de
nomes. Mesmo que o nome do módulo tenha saído do escopo, o módulo
provavelmente estará disponível em "sys.modules".


Por que os valores padrão são compartilhados entre objetos?
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Este tipo de erro geralmente pega programadores neófitos. Considere
esta função:

   def foo(mydict={}):  # Danger: shared reference to one dict for all calls
       ... compute something ...
       mydict[key] = value
       return mydict

A primeira vez que chamares essa função, "mydict" irá conter um único
item. A segunda vez, "mydict" irá conter dois itens, porque quando
"foo()" começar a ser executado, "mydict" começará com um item já
existente.

Muitas vezes, espera-se que ao invocar uma função seja criado novos
objetos referente aos valores padrão. Isso não é o que acontecerá. Os
valores padrão são criados exatamente uma vez, quando a função está
sendo definida. Se esse objeto for alterado, como o dicionário neste
exemplo, as chamadas subsequentes para a essa função se referirão a
este objeto alterado.

Por definição, objetos imutáveis, como números, strings, tuplas e o
"None", estão protegidos de sofrerem alteração. Alterações em objetos
mutáveis, como dicionários, listas e instâncias de classe, podem levar
à confusão.

Por causa desse recurso, é uma boa prática de programação para evitar
o uso de objetos mutáveis contendo valores padrão. Em vez disso,
utilize "None" como o valor padrão e dentro da função, verifique se o
parâmetro é "None" e crie uma nova lista /dicionário/ o que quer que
seja. Por exemplo, escreva o seguinte código:

   def foo(mydict={}):
       ...

mas:

   def foo(mydict=None):
       if mydict is None:
           mydict = {}  # create a new dict for local namespace

Esse recurso pode ser útil. Quando tiveres uma função que consome
muito tempo para calcular, uma técnica comum é armazenar em cache os
parâmetros e o valor resultante de cada chamada para a função e
retornar o valor em cache se o mesmo valor for solicitado novamente.
Isso se chama "memoizar", e pode ser implementado da seguinte forma:

   # Callers can only provide two parameters and optionally pass _cache by keyword
   def expensive(arg1, arg2, *, _cache={}):
       if (arg1, arg2) in _cache:
           return _cache[(arg1, arg2)]

       # Calculate the value
       result = ... expensive computation ...
       _cache[(arg1, arg2)] = result           # Store result in the cache
       return result

Poderias usar uma variável global contendo um dicionário ao invés do
valor padrão; isso é uma questão de gosto.


Como passar parâmetros opcionais ou parâmetros na forma de keyword de uma função a outra?
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Colete os argumentos usando os especificadores "*" ou "**" na lista de
parâmetros da função. Isso faz com que os argumentos posicionais como
tupla e os argumentos nomeados sejam passados como um dicionário. Você
pode, também, passar esses argumentos ao invocar outra função usando
"*" e "**":

   def f(x, *args, **kwargs):
       ...
       kwargs['width'] = '14.3c'
       ...
       g(x, *args, **kwargs)


Qual a diferença entre argumentos e parâmetros?
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*Parameters* are defined by the names that appear in a function
definition, whereas *arguments* are the values actually passed to a
function when calling it.  Parameters define what *kind of arguments*
a function can accept.  For example, given the function definition:

   def func(foo, bar=None, **kwargs):
       pass

*foo*, *bar* e *kwargs* são parâmetros de "func". Dessa forma, ao
invocar "func", por exemplo:

   func(42, bar=314, extra=somevar)

os valores "42", "314", e "somevar" são os argumentos.


Por que ao alterar a lista 'y' também altera a lista 'x'?
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Se escreveres um código como:

   >>> x = []
   >>> y = x
   >>> y.append(10)
   >>> y
   [10]
   >>> x
   [10]

Poderás estar se perguntando por que acrescentar um elemento a "y"
também mudou "x".

Há 2 fatores que produzem esse resultado, são eles:

1. As variáveis são simplesmente nomes que referem-se a objetos. Ao
   escrevermos "y = x" não criará uma cópia da lista -- criará uma
   nova variável "y" que irá se referir ao mesmo objeto que "x" está
   se referindo. Isso significa que existe apenas um objeto (lista), e
   ambos nomes (variáveis) "x" e "y" estão associados ao mesmo.

2. Listas são objetos *mutáveis*, o que significa que você pode
   alterar o seu conteúdo.

After the call to "append()", the content of the mutable object has
changed from "[]" to "[10]".  Since both the variables refer to the
same object, using either name accesses the modified value "[10]".

Se por acaso, atribuímos um objeto imutável a "x":

   >>> x = 5  # ints are immutable
   >>> y = x
   >>> x = x + 1  # 5 can't be mutated, we are creating a new object here
   >>> x
   6
   >>> y
   5

veremos que nesse caso "x" e "y" não são mais iguais. Isso ocorre
porque os números inteiros são *imutáveis*, e quando fizermos "x = x +
1" não estaremos mudando o int "5" e incrementando o seu valor; em vez
disso, estamos criando um novo objeto (o int "6") e associando "x"
(isto é, mudando para o objeto no qual "x" se refere). Após esta
atribuição, temos dois objetos (os ints "6" e "5") e duas variáveis
que referem-se a elas ("x" agora se refere a "6" mas "y" ainda refere-
se a "5").

Some operations (for example "y.append(10)" and "y.sort()") mutate the
object, whereas superficially similar operations (for example "y = y +
[10]" and "sorted(y)") create a new object.  In general in Python (and
in all cases in the standard library) a method that mutates an object
will return "None" to help avoid getting the two types of operations
confused.  So if you mistakenly write "y.sort()" thinking it will give
you a sorted copy of "y", you'll instead end up with "None", which
will likely cause your program to generate an easily diagnosed error.

No entanto, há uma classe de operações em que a mesma operação às
vezes tem comportamentos diferentes com tipos diferentes: os
operadores de atribuição aumentada. Por exemplo, "+=" transforma
listas, mas não tuplas ou ints ("a_list += [1, 2, 3]" é equivalente a
"a_list.extend([1, 2, 3])" a altera "a_list", sendo que "some_tuple +=
(1, 2, 3)" e "some_int += 1" cria novos objetos).

Em outras palavras:

* Se tivermos objetos mutáveis ("list", "dict", "set", etc.), podemos
  usar algumas operações específicas para altera-lo e todas as
  variáveis que se referem a ela sofreram também a mudança.

* Caso tenhamos um objeto imutável ("str", "int", "tuple", etc.),
  todas as variáveis que se referem as mesmas sempre verão o mesmo
  valor, mas as operações que transformam-se nesses valores sempre
  retornarão novos objetos.

Se quiseres saber se duas variáveis se referem ao mesmo objeto ou não,
podes usar a palavra-chave "is", ou a função embutida "id()".


Como escrever uma função com parâmetros de saída (invocada por referência)?
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Lembre-se de que os argumentos são passados por atribuição em Python.
Uma vez que a tarefa apenas cria referências a objetos, não existe
"alias" entre um nome de argumento naquele que invocado e o
destinatário, portanto, não há referência de chamada por si. Podes
alcançar o efeito desejado de várias maneiras.

1. Retornando um Tupla com os resultados:

      >>> def func1(a, b):
      ...     a = 'new-value'        # a and b are local names
      ...     b = b + 1              # assigned to new objects
      ...     return a, b            # return new values
      ...
      >>> x, y = 'old-value', 99
      >>> func1(x, y)
      ('new-value', 100)

   Esta quase sempre é a solução mais clara.

2. Utilizando variáveis globais. Essa forma de trabalho não é segura
   para uso com thread e portanto, a mesma não é recomendada.

3. Pela passagem de um objeto mutável (que possa ser alterado
   internamente):

      >>> def func2(a):
      ...     a[0] = 'new-value'     # 'a' references a mutable list
      ...     a[1] = a[1] + 1        # changes a shared object
      ...
      >>> args = ['old-value', 99]
      >>> func2(args)
      >>> args
      ['new-value', 100]

4. Pela passagem de um dicionário que seja mutável:

      >>> def func3(args):
      ...     args['a'] = 'new-value'     # args is a mutable dictionary
      ...     args['b'] = args['b'] + 1   # change it in-place
      ...
      >>> args = {'a': 'old-value', 'b': 99}
      >>> func3(args)
      >>> args
      {'a': 'new-value', 'b': 100}

5. Ou agrupando valores numa instância de classe:

      >>> class Namespace:
      ...     def __init__(self, /, **args):
      ...         for key, value in args.items():
      ...             setattr(self, key, value)
      ...
      >>> def func4(args):
      ...     args.a = 'new-value'        # args is a mutable Namespace
      ...     args.b = args.b + 1         # change object in-place
      ...
      >>> args = Namespace(a='old-value', b=99)
      >>> func4(args)
      >>> vars(args)
      {'a': 'new-value', 'b': 100}

   Quase nunca existe uma boa razão para complicar isso.

A sua melhor escolha será retornar uma Tupla contendo os múltiplos
resultados.


Como fazer uma função de ordem superior em Python?
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Existem duas opções: podes usar escopos aninhados ou poderás usar
objetos chamáveis. Por exemplo, suponha que desejasses definir que
"linear(a,b)" retorne uma função "f(x)" que calcule o valor "a*x+b".
Usando escopos aninhados, temos:

   def linear(a, b):
       def result(x):
           return a * x + b
       return result

Ou utilizando objetos chamáveis:

   class linear:

       def __init__(self, a, b):
           self.a, self.b = a, b

       def __call__(self, x):
           return self.a * x + self.b

Em ambos os casos:

   taxes = linear(0.3, 2)

dado um objeto chamável, onde "taxes(10e6) == 0.3 * 10e6 + 2".

A abordagem do objeto chamável tem a desvantagem de que é um pouco
mais lento e resulta num código ligeiramente mais longo. No entanto,
note que uma coleção de chamáveis pode compartilhar sua assinatura via
herança:

   class exponential(linear):
       # __init__ inherited
       def __call__(self, x):
           return self.a * (x ** self.b)

Objetos podem encapsular o estado para vários métodos:

   class counter:

       value = 0

       def set(self, x):
           self.value = x

       def up(self):
           self.value = self.value + 1

       def down(self):
           self.value = self.value - 1

   count = counter()
   inc, dec, reset = count.up, count.down, count.set

Aqui "inc()", "dec()" e "reset()" funcionam como funções que
compartilham a mesma variável contadora.


Como faço para copiar um objeto no Python?
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Basicamente, tente utilizar a função "copy.copy()" ou a função
"copy.deepcopy()" para casos gerais. Nem todos os objetos podem ser
copiados, mas a maioria poderá.

Alguns objetos podem ser copiados com mais facilidade. Os dicionários
têm um método "copy()":

   newdict = olddict.copy()

As sequências podem ser copiadas através do uso de fatiamento:

   new_l = l[:]


Como posso encontrar os métodos ou atributos de um objeto?
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For an instance "x" of a user-defined class, "dir(x)" returns an
alphabetized list of the names containing the instance attributes and
methods and attributes defined by its class.


Como que o meu código pode descobrir o nome de um objeto?
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De um modo geral, não pode, porque os objetos realmente não têm nomes.
Essencialmente, a atribuição sempre liga um nome a um valor; o mesmo é
verdade para as instruções "def" e "class", mas nesse caso o valor é
um chamável. Considere o seguinte código:

   >>> class A:
   ...     pass
   ...
   >>> B = A
   >>> a = B()
   >>> b = a
   >>> print(b)
   <__main__.A object at 0x16D07CC>
   >>> print(a)
   <__main__.A object at 0x16D07CC>

Arguably the class has a name: even though it is bound to two names
and invoked through the name "B" the created instance is still
reported as an instance of class "A".  However, it is impossible to
say whether the instance's name is "a" or "b", since both names are
bound to the same value.

De um modo geral, não deveria ser necessário que o seu código "conheça
os nomes" de valores específicos. A menos que escrevas deliberadamente
programas introspectivos, isso geralmente é uma indicação de que uma
mudança de abordagem pode ser benéfica.

Em comp.lang.python, Fredrik Lundh deu uma excelente analogia em
resposta a esta pergunta:

   Da mesma forma que você pega o nome daquele gato que encontrou na
   sua varanda: o próprio gato (objeto) não pode lhe dizer o seu nome,
   e ele realmente não se importa -- então a única maneira de
   descobrir como ele se chama é perguntar a todos os seus vizinhos
   (espaços de nomes) se é o gato deles (objeto)...

   ....e não fique surpreso se você encontrar que é conhecido por
   muitos nomes, ou até mesmo nenhum nome.


O que há com a precedência do operador vírgula?
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A vírgula não é um operador em Python. Considere este código:

   >>> "a" in "b", "a"
   (False, 'a')

Uma vez que a vírgula não seja um operador, mas um separador entre as
expressões acima, o código será avaliado como se tivéssemos entrado:

   ("a" in "b"), "a"

não:

   "a" in ("b", "a")

O mesmo é verdade para as várias operações de atribuição ("=", "+="
etc). Eles não são operadores de verdade mas delimitadores sintáticos
em instruções de atribuição.


Existe um equivalente ao operador "?:" ternário do C?
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Sim existe. A sintaxe é a seguinte:

   [on_true] if [expression] else [on_false]

   x, y = 50, 25
   small = x if x < y else y

Antes que essa sintaxe fosse introduzida no Python 2.5, um idioma
comum era usar operadores lógicos:

   [expression] and [on_true] or [on_false]

No entanto, essa forma não é segura, pois pode dar resultados
inesperados quando *on_true* possuir um valor booleano falso.
Portanto, é sempre melhor usar a forma "... if ... else ...".


É possível escrever instruções de uma só linha ofuscadas em Python?
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Yes.  Usually this is done by nesting "lambda" within "lambda".  See
the following three examples, slightly adapted from Ulf Bartelt:

   from functools import reduce

   # Primes < 1000
   print(list(filter(None,map(lambda y:y*reduce(lambda x,y:x*y!=0,
   map(lambda x,y=y:y%x,range(2,int(pow(y,0.5)+1))),1),range(2,1000)))))

   # First 10 Fibonacci numbers
   print(list(map(lambda x,f=lambda x,f:(f(x-1,f)+f(x-2,f)) if x>1 else 1:
   f(x,f), range(10))))

   # Mandelbrot set
   print((lambda Ru,Ro,Iu,Io,IM,Sx,Sy:reduce(lambda x,y:x+'\n'+y,map(lambda y,
   Iu=Iu,Io=Io,Ru=Ru,Ro=Ro,Sy=Sy,L=lambda yc,Iu=Iu,Io=Io,Ru=Ru,Ro=Ro,i=IM,
   Sx=Sx,Sy=Sy:reduce(lambda x,y:x+y,map(lambda x,xc=Ru,yc=yc,Ru=Ru,Ro=Ro,
   i=i,Sx=Sx,F=lambda xc,yc,x,y,k,f=lambda xc,yc,x,y,k,f:(k<=0)or (x*x+y*y
   >=4.0) or 1+f(xc,yc,x*x-y*y+xc,2.0*x*y+yc,k-1,f):f(xc,yc,x,y,k,f):chr(
   64+F(Ru+x*(Ro-Ru)/Sx,yc,0,0,i)),range(Sx))):L(Iu+y*(Io-Iu)/Sy),range(Sy
   ))))(-2.1, 0.7, -1.2, 1.2, 30, 80, 24))
   #    \___ ___/  \___ ___/  |   |   |__ lines on screen
   #        V          V      |   |______ columns on screen
   #        |          |      |__________ maximum of "iterations"
   #        |          |_________________ range on y axis
   #        |____________________________ range on x axis

Não tente isso em casa, crianças!


O que a barra(/) na lista de parâmetros de uma função significa?
----------------------------------------------------------------

Uma barra na lista de argumentos de uma função indica que os
parâmetros anteriores a ela são somente-posicionais.  Os parâmetros
somente-posicionais são aqueles que não têm nome utilizável
externamente.  Ao chamar uma função que aceita parâmetros somente-
posicionais, os argumentos são mapeados para parâmetros com base
apenas em sua posição. Por exemplo, "divmod()" é uma função que aceita
parâmetros somente-posicionais. Sua documentação tem esta forma:

   >>> help(divmod)
   Help on built-in function divmod in module builtins:

   divmod(x, y, /)
       Return the tuple (x//y, x%y).  Invariant: div*y + mod == x.

A barra no final da lista de parâmetros significa que ambos os
parâmetros são somente-posicionais. Assim, chamar "divmod()" com
argumentos nomeados levaria a um erro:

   >>> divmod(x=3, y=4)
   Traceback (most recent call last):
     File "<stdin>", line 1, in <module>
   TypeError: divmod() takes no keyword arguments


Números e Strings
=================


Como faço para especificar números inteiros hexadecimais e octal?
-----------------------------------------------------------------

Para especificar um dígito no formato octal, preceda o valor octal com
um zero e, em seguida, um "o" minúsculo ou maiúsculo. Por exemplo,
para definir a variável "a" para o valor octal "10" (8 em decimal),
digite:

   >>> a = 0o10
   >>> a
   8

Hexadecimal é bem fácil. Basta preceder o número hexadecimal com um
zero e, em seguida, um "x" minúsculo ou maiúsculo. Os dígitos
hexadecimais podem ser especificados em letras maiúsculas e
minúsculas. Por exemplo, no interpretador Python:

   >>> a = 0xa5
   >>> a
   165
   >>> b = 0XB2
   >>> b
   178


Por que -22 // 10 retorna -3?
-----------------------------

É principalmente direcionado pelo desejo de que "i % j" possui o mesmo
sinal que "j". Se quiseres isso, e também se desejares:

   i == (i // j) * j + (i % j)

então a divisão inteira deve retornar o piso. C também requer que essa
identidade seja mantida, e então os compiladores que truncarem "i //
j" precisam fazer com que "i % j" tenham o mesmo sinal que "i".

Existem poucos casos de uso reais para "i % j" quando "j" é negativo.
Quando "j" é positivo, existem muitos, e em virtualmente todos eles é
mais útil para "i % j" ser ">= 0". Se o relógio marca 10 agora, o que
dizia há 200 horas? "-190 % 12 == 2" é útil, enquanto "-190 % 12 ==
-10" é um bug esperando para morder.


How do I get int literal attribute instead of SyntaxError?
----------------------------------------------------------

Trying to lookup an "int" literal attribute in the normal manner gives
a "SyntaxError" because the period is seen as a decimal point:

   >>> 1.__class__
     File "<stdin>", line 1
     1.__class__
      ^
   SyntaxError: invalid decimal literal

A solução é separar o literal do ponto-final com um espaço ou
parênteses.

>>> 1 .__class__
<class 'int'>
>>> (1).__class__
<class 'int'>


Como faço para converter uma String em um número?
-------------------------------------------------

Para inteiros, use o tipo embutido "int()", por exemplo, "int('144')
== 144". Da mesma forma, "float()" converterá para um valor do tipo
ponto flutuante, por exemplo "float('144') == 144.0".

Por padrão, eles interpretam o número como decimal, de modo que
"int('0144') == 144" é verdadeiro e "int('0x144')" levanta
"ValueError". "int(string, base)" toma a base para converter como um
segundo argumento opcional, então "int( '0x144', 16) == 324". Se a
base for especificada como 0, o número é interpretado usando as regras
do Python: um "0o" à esquerda indica octal e "0x" indica um número
hexadecimal.

Não use a função embutida "eval()" se tudo que você precisa é
converter strings em números. "eval()" será significativamente mais
lento e apresenta um risco de segurança: alguém pode passar a você uma
expressão Python que pode ter efeitos colaterais indesejados. Por
exemplo, alguém poderia passar "__import__('os').system("rm -rf
$HOME")" que apagaria seu diretório pessoal.

"eval()" também tem o efeito de interpretar números como expressões
Python, para que, por exemplo, "eval('09')" dá um erro de sintaxe
porque Python não permite '0' inicial em um número decimal (exceto
'0').


Como faço para converter um número numa string?
-----------------------------------------------

To convert, e.g., the number "144" to the string "'144'", use the
built-in type constructor "str()".  If you want a hexadecimal or octal
representation, use the built-in functions "hex()" or "oct()".  For
fancy formatting, see the Literais de strings formatadas and Sintaxe
das strings de formato sections, e.g. ""{:04d}".format(144)" yields
"'0144'" and ""{:.3f}".format(1.0/3.0)" yields "'0.333'".


Como faço para modificar uma string no lugar?
---------------------------------------------

Você não poder fazer isso as Strings são objetos imutáveis. Na maioria
das situações, você simplesmente deve construir uma nova string a
partir das várias partes das quais desejas que a sua nova String
tenha. No entanto, se precisares de um objeto com a capacidade de
modificar dados Unicode internamente, tente usar a classe
"io.StringIO" ou o módulo "array":

   >>> import io
   >>> s = "Hello, world"
   >>> sio = io.StringIO(s)
   >>> sio.getvalue()
   'Hello, world'
   >>> sio.seek(7)
   7
   >>> sio.write("there!")
   6
   >>> sio.getvalue()
   'Hello, there!'

   >>> import array
   >>> a = array.array('w', s)
   >>> print(a)
   array('w', 'Hello, world')
   >>> a[0] = 'y'
   >>> print(a)
   array('w', 'yello, world')
   >>> a.tounicode()
   'yello, world'


Como faço para invocar funções/métodos através de uma String?
-------------------------------------------------------------

Existem várias técnicas.

* A melhor forma é usar um dicionário que mapeie a Strings para
  funções. A principal vantagem desta técnica é que as Strings não
  precisam combinar os nomes das funções. Esta é também a principal
  técnica utilizada para emular uma construção de maiúsculas e
  minúsculas

     def a():
         pass

     def b():
         pass

     dispatch = {'go': a, 'stop': b}  # Note lack of parens for funcs

     dispatch[get_input()]()  # Note trailing parens to call function

* Utilize a função embutida "getattr()":

     import foo
     getattr(foo, 'bar')()

  Observe que a função "getattr()" funciona com qualquer objeto,
  incluindo classes, instâncias de classe, módulos e assim por diante.

  A mesma é usado em vários lugares na biblioteca padrão, como este:

     class Foo:
         def do_foo(self):
             ...

         def do_bar(self):
             ...

     f = getattr(foo_instance, 'do_' + opname)
     f()

* Use "locals()" para determinar o nome da função:

     def myFunc():
         print("hello")

     fname = "myFunc"

     f = locals()[fname]
     f()


Existe um equivalente em Perl "chomp()" para remover linhas novas de uma String?
--------------------------------------------------------------------------------

Podes utilizar "S.rstrip("\r\n")" para remover todas as ocorrência de
qualquer terminador de linha que esteja no final da string "S" sem
remover os espaços em branco. Se a string "S" representar mais de uma
linha, contendo várias linhas vazias no final, os terminadores de
linha de todas linhas em branco serão removidos:

   >>> lines = ("line 1 \r\n"
   ...          "\r\n"
   ...          "\r\n")
   >>> lines.rstrip("\n\r")
   'line 1 '

Geralmente isso só é desejado ao ler um texto linha por linha, usando
"S.rstrip()" dessa maneira funciona bem.


Existe uma função scanf() ou sscanf() ou algo equivalente?
----------------------------------------------------------

Não como tal.

For simple input parsing, the easiest approach is usually to split the
line into whitespace-delimited words using the "split()" method of
string objects and then convert decimal strings to numeric values
using "int()" or "float()".  "split()" supports an optional "sep"
parameter which is useful if the line uses something other than
whitespace as a separator.

For more complicated input parsing, regular expressions are more
powerful than C's "sscanf" and better suited for the task.


O que significa o erro 'UnicodeDecodeError' ou 'UnicodeEncodeError'?
--------------------------------------------------------------------

Consulte Unicode.


Can I end a raw string with an odd number of backslashes?
---------------------------------------------------------

A raw string ending with an odd number of backslashes will escape the
string's quote:

   >>> r'C:\this\will\not\work\'
     File "<stdin>", line 1
       r'C:\this\will\not\work\'
            ^
   SyntaxError: unterminated string literal (detected at line 1)

There are several workarounds for this. One is to use regular strings
and double the backslashes:

   >>> 'C:\\this\\will\\work\\'
   'C:\\this\\will\\work\\'

Another is to concatenate a regular string containing an escaped
backslash to the raw string:

   >>> r'C:\this\will\work' '\\'
   'C:\\this\\will\\work\\'

It is also possible to use "os.path.join()" to append a backslash on
Windows:

   >>> os.path.join(r'C:\this\will\work', '')
   'C:\\this\\will\\work\\'

Note that while a backslash will "escape" a quote for the purposes of
determining where the raw string ends, no escaping occurs when
interpreting the value of the raw string. That is, the backslash
remains present in the value of the raw string:

   >>> r'backslash\'preserved'
   "backslash\\'preserved"

Also see the specification in the language reference.


Desempenho
==========


Meu programa está muito lento. Como faço para melhorar o desempenho?
--------------------------------------------------------------------

Isso geralmente é algo difícil de conseguir. Primeiro, aqui está uma
lista de situações que devemos lembrar para melhorar o desempenho da
nossa aplicação antes de buscarmos outras soluções:

* As características da desempenho podem variar conforme a
  implementação do Python. Esse FAQ foca em *CPython*.

* O comportamento pode variar em cada Sistemas Operacionais,
  especialmente quando estivermos tratando de I/o ou multi-threading.

* Sempre devemos encontrar os hot spots em nosso programa *antes de*
  tentar otimizar qualquer código (veja o módulo "profile").

* Escrever Scripts de benchmark permitirá iterar rapidamente buscando
  melhorias (veja o módulo "timeit").

* É altamente recomendável ter boa cobertura de código (através de
  testes de unidade ou qualquer outra técnica) antes de potencialmente
  apresentar regressões escondidas em otimizações sofisticadas.

Dito isto, existem muitos truques para acelerar nossos códigos Python.
Aqui estão alguns dos principais tópicos e que geralmente ajudam a
atingir níveis de desempenho aceitáveis:

* Fazer seus algoritmos rápidos (ou mudando para mais rápidos) podem
  produzir benefícios maiores que tentar encaixar várias micro-
  otimizações no seu código.

* Use as estruturas de dados corretas. Documentação de estudo para
  Tipos embutidos e o módulo "collections".

* Quando a biblioteca padrão fornecer um tipo primitivo para fazer
  algo, é provável (embora não garantido) que este seja mais rápido do
  que qualquer alternativa que possa surgir. Isso geralmente é verdade
  para os tipos primitivos escritos em C, como os embutidos e alguns
  tipos de extensão. Por exemplo, certifique-se de usar o método
  embutido "list.sort()" ou a função relacionada "sorted()" para fazer
  a ordenação (e veja Técnicas de ordenação para exemplos de uso
  moderadamente avançado).

* As abstrações tendem a criar indireções e forçar o interpretador a
  trabalhar mais. Se os níveis de indireção superarem a quantidade de
  trabalho útil feito, seu programa ficará mais lento. Você deve
  evitar a abstração excessiva, especialmente sob a forma de pequenas
  funções ou métodos (que também são muitas vezes prejudiciais à
  legibilidade).

If you have reached the limit of what pure Python can allow, there are
tools to take you further away.  For example, Cython can compile a
slightly modified version of Python code into a C extension, and can
be used on many different platforms.  Cython can take advantage of
compilation (and optional type annotations) to make your code
significantly faster than when interpreted.  If you are confident in
your C programming skills, you can also write a C extension module
yourself.

Ver também: A página wiki dedicada a dicas de desempenho.


Qual é a maneira mais eficiente de concatenar muitas Strings?
-------------------------------------------------------------

A classe "str" e a classe "bytes" são objetos imutáveis, portanto,
concatenar muitas Strings em é ineficiente, pois cada concatenação
criará um novo objeto String. No caso geral, o custo total do tempo de
execução é quadrático no comprimento total da String.

Para juntar vários objetos "str", a linguagem recomendada colocá-los
numa lista e invocar o método "str.join()":

   chunks = []
   for s in my_strings:
       chunks.append(s)
   result = ''.join(chunks)

(outra forma razoavelmente eficiente é usar a classe "io.StringIO")

Para juntar vários objetos "bytes", a forma recomendada é estender uma
classe "bytearray" usando a concatenação local (com o operador "+="):

   result = bytearray()
   for b in my_bytes_objects:
       result += b


Sequencias (Tuples/Lists)
=========================


Como faço para converter tuplas em listas?
------------------------------------------

O construtor de tipo "tuple(seq)" converte qualquer sequência (na
verdade, qualquer iterável) numa tupla com os mesmos itens na mesma
ordem.

Por exemplo, "tuple([1, 2, 3])" produz "(1, 2, 3)" e "tuple('abc')"
produz "('a', 'b', 'c')". Se o argumento for uma tupla, a mesma não
faz uma cópia, mas retorna o mesmo objeto, por isso é barato invocar a
função "tuple()" quando você não tiver certeza que determinado objeto
já é uma tupla.

O construtor de tipos "list(seq)" converte qualquer sequência ou
iterável em uma lista com os mesmos itens na mesma ordem. Por exemplo,
"list((1, 2, 3))" produz "[1, 2, 3]" e "list('abc')" produz "['a',
'b', 'c']". Se o argumento for uma lista, o meso fará uma cópia como
em "seq[:]".


O que é um índice negativo?
---------------------------

Python sequences are indexed with positive numbers and negative
numbers.  For positive numbers 0 is the first index 1 is the second
index and so forth.  For negative indices -1 is the last index and -2
is the penultimate (next to last) index and so forth.  Think of
"seq[-n]" as the same as "seq[len(seq)-n]".

Using negative indices can be very convenient.  For example "S[:-1]"
is all of the string except for its last character, which is useful
for removing the trailing newline from a string.


Como que eu itero uma sequência na ordem inversa?
-------------------------------------------------

Use a função embutida "reversed()":

   for x in reversed(sequence):
       ...  # do something with x ...

Isso não vai alterar sua sequência original, mas construir uma nova
cópia com a ordem inversa para iteração.


Como que remove itens duplicados de uma lista?
----------------------------------------------

See the Python Cookbook for a long discussion of many ways to do this:

   https://code.activestate.com/recipes/52560/

If you don't mind reordering the list, sort it and then scan from the
end of the list, deleting duplicates as you go:

   if mylist:
       mylist.sort()
       last = mylist[-1]
       for i in range(len(mylist)-2, -1, -1):
           if last == mylist[i]:
               del mylist[i]
           else:
               last = mylist[i]

Se todos os elementos da lista podem ser usados como chaves de
conjunto (isto é, eles são todos *hasheáveis*) isso é muitas vezes
mais rápido

   mylist = list(set(mylist))

Isso converte a lista em um conjunto, deste modo removendo itens
duplicados, e depois de volta em uma lista.


Como remover múltiplos itens de uma lista
-----------------------------------------

As with removing duplicates, explicitly iterating in reverse with a
delete condition is one possibility.  However, it is easier and faster
to use slice replacement with an implicit or explicit forward
iteration. Here are three variations.:

   mylist[:] = filter(keep_function, mylist)
   mylist[:] = (x for x in mylist if keep_condition)
   mylist[:] = [x for x in mylist if keep_condition]

A compreensão de lista pode ser a mais rápida.


Como fazer um vetor em Python?
------------------------------

Utilize uma lista:

   ["this", 1, "is", "an", "array"]

Lists are equivalent to C or Pascal arrays in their time complexity;
the primary difference is that a Python list can contain objects of
many different types.

The "array" module also provides methods for creating arrays of fixed
types with compact representations, but they are slower to index than
lists.  Also note that NumPy and other third party packages define
array-like structures with various characteristics as well.

To get Lisp-style linked lists, you can emulate *cons cells* using
tuples:

   lisp_list = ("like",  ("this",  ("example", None) ) )

If mutability is desired, you could use lists instead of tuples.  Here
the analogue of a Lisp *car* is "lisp_list[0]" and the analogue of
*cdr* is "lisp_list[1]".  Only do this if you're sure you really need
to, because it's usually a lot slower than using Python lists.


Como faço para criar uma lista multidimensional?
------------------------------------------------

Você provavelmente tentou fazer um Array multidimensional como isso:

   >>> A = [[None] * 2] * 3

Isso parece correto se você imprimir:

   >>> A
   [[None, None], [None, None], [None, None]]

Mas quando atribuíres um valor, o mesmo aparecerá em vários lugares:

   >>> A[0][0] = 5
   >>> A
   [[5, None], [5, None], [5, None]]

A razão é que replicar uma lista com "*" não cria cópias, ela apenas
cria referências aos objetos existentes. O "*3" cria uma lista
contendo 3 referências para a mesma lista que contém 2 itens cada.
Mudanças numa linha serão mostradas em todas as linhas, o que
certamente não é o que você deseja.

A abordagem sugerida é criar uma lista de comprimento desejado
primeiro e, em seguida, preencher cada elemento com uma lista recém-
criada:

   A = [None] * 3
   for i in range(3):
       A[i] = [None] * 2

Isso gera uma lista contendo 3 listas diferentes contendo 2 itens
cadas. Você também pode usar uma compreensão de lista:

   w, h = 2, 3
   A = [[None] * w for i in range(h)]

Or, you can use an extension that provides a matrix datatype; NumPy is
the best known.


How do I apply a method or function to a sequence of objects?
-------------------------------------------------------------

To call a method or function and accumulate the return values is a
list, a *list comprehension* is an elegant solution:

   result = [obj.method() for obj in mylist]

   result = [function(obj) for obj in mylist]

To just run the method or function without saving the return values, a
plain "for" loop will suffice:

   for obj in mylist:
       obj.method()

   for obj in mylist:
       function(obj)


Porque a_tuple[i] += ['item'] levanta uma exceção quando a adição funciona?
---------------------------------------------------------------------------

This is because of a combination of the fact that augmented assignment
operators are *assignment* operators, and the difference between
mutable and immutable objects in Python.

This discussion applies in general when augmented assignment operators
are applied to elements of a tuple that point to mutable objects, but
we'll use a "list" and "+=" as our exemplar.

Se você escrever:

   >>> a_tuple = (1, 2)
   >>> a_tuple[0] += 1
   Traceback (most recent call last):
      ...
   TypeError: 'tuple' object does not support item assignment

The reason for the exception should be immediately clear: "1" is added
to the object "a_tuple[0]" points to ("1"), producing the result
object, "2", but when we attempt to assign the result of the
computation, "2", to element "0" of the tuple, we get an error because
we can't change what an element of a tuple points to.

Por baixo, o que a instrução de atribuição aumentada está fazendo é
aproximadamente isso:

   >>> result = a_tuple[0] + 1
   >>> a_tuple[0] = result
   Traceback (most recent call last):
     ...
   TypeError: 'tuple' object does not support item assignment

A parte da atribuição da operação que produz o erro, já que a tupla é
imutável.

Quando você escreve algo como:

   >>> a_tuple = (['foo'], 'bar')
   >>> a_tuple[0] += ['item']
   Traceback (most recent call last):
     ...
   TypeError: 'tuple' object does not support item assignment

The exception is a bit more surprising, and even more surprising is
the fact that even though there was an error, the append worked:

   >>> a_tuple[0]
   ['foo', 'item']

To see why this happens, you need to know that (a) if an object
implements an "__iadd__()" magic method, it gets called when the "+="
augmented assignment is executed, and its return value is what gets
used in the assignment statement; and (b) for lists, "__iadd__()" is
equivalent to calling "extend()" on the list and returning the list.
That's why we say that for lists, "+=" is a "shorthand" for
"list.extend()":

   >>> a_list = []
   >>> a_list += [1]
   >>> a_list
   [1]

Isso equivale a:

   >>> result = a_list.__iadd__([1])
   >>> a_list = result

The object pointed to by a_list has been mutated, and the pointer to
the mutated object is assigned back to "a_list".  The end result of
the assignment is a no-op, since it is a pointer to the same object
that "a_list" was previously pointing to, but the assignment still
happens.

Thus, in our tuple example what is happening is equivalent to:

   >>> result = a_tuple[0].__iadd__(['item'])
   >>> a_tuple[0] = result
   Traceback (most recent call last):
     ...
   TypeError: 'tuple' object does not support item assignment

The "__iadd__()" succeeds, and thus the list is extended, but even
though "result" points to the same object that "a_tuple[0]" already
points to, that final assignment still results in an error, because
tuples are immutable.


I want to do a complicated sort: can you do a Schwartzian Transform in Python?
------------------------------------------------------------------------------

The technique, attributed to Randal Schwartz of the Perl community,
sorts the elements of a list by a metric which maps each element to
its "sort value". In Python, use the "key" argument for the
"list.sort()" method:

   Isorted = L[:]
   Isorted.sort(key=lambda s: int(s[10:15]))


Como eu posso ordenar uma lista pelos valores de outra lista?
-------------------------------------------------------------

Merge them into an iterator of tuples, sort the resulting list, and
then pick out the element you want.

   >>> list1 = ["what", "I'm", "sorting", "by"]
   >>> list2 = ["something", "else", "to", "sort"]
   >>> pairs = zip(list1, list2)
   >>> pairs = sorted(pairs)
   >>> pairs
   [("I'm", 'else'), ('by', 'sort'), ('sorting', 'to'), ('what', 'something')]
   >>> result = [x[1] for x in pairs]
   >>> result
   ['else', 'sort', 'to', 'something']


Objetos
=======


O que é uma classe?
-------------------

A class is the particular object type created by executing a class
statement. Class objects are used as templates to create instance
objects, which embody both the data (attributes) and code (methods)
specific to a datatype.

A class can be based on one or more other classes, called its base
class(es). It then inherits the attributes and methods of its base
classes. This allows an object model to be successively refined by
inheritance.  You might have a generic "Mailbox" class that provides
basic accessor methods for a mailbox, and subclasses such as
"MboxMailbox", "MaildirMailbox", "OutlookMailbox" that handle various
specific mailbox formats.


O que é um método?
------------------

A method is a function on some object "x" that you normally call as
"x.name(arguments...)".  Methods are defined as functions inside the
class definition:

   class C:
       def meth(self, arg):
           return arg * 2 + self.attribute


O que é o self?
---------------

Self is merely a conventional name for the first argument of a method.
A method defined as "meth(self, a, b, c)" should be called as
"x.meth(a, b, c)" for some instance "x" of the class in which the
definition occurs; the called method will think it is called as
"meth(x, a, b, c)".

Veja também Por que o 'self' deve ser usado explicitamente em
definições de método e chamadas?.


Como eu verifico se um objeto é uma instância de uma dada classe ou de uma subclasse dela?
------------------------------------------------------------------------------------------

Use the built-in function "isinstance(obj, cls)".  You can check if an
object is an instance of any of a number of classes by providing a
tuple instead of a single class, e.g. "isinstance(obj, (class1,
class2, ...))", and can also check whether an object is one of
Python's built-in types, e.g. "isinstance(obj, str)" or
"isinstance(obj, (int, float, complex))".

Note that "isinstance()" also checks for virtual inheritance from an
*abstract base class*.  So, the test will return "True" for a
registered class even if hasn't directly or indirectly inherited from
it.  To test for "true inheritance", scan the *MRO* of the class:

   from collections.abc import Mapping

   class P:
        pass

   class C(P):
       pass

   Mapping.register(P)

   >>> c = C()
   >>> isinstance(c, C)        # direct
   True
   >>> isinstance(c, P)        # indirect
   True
   >>> isinstance(c, Mapping)  # virtual
   True

   # Actual inheritance chain
   >>> type(c).__mro__
   (<class 'C'>, <class 'P'>, <class 'object'>)

   # Test for "true inheritance"
   >>> Mapping in type(c).__mro__
   False

Note that most programs do not use "isinstance()" on user-defined
classes very often.  If you are developing the classes yourself, a
more proper object-oriented style is to define methods on the classes
that encapsulate a particular behaviour, instead of checking the
object's class and doing a different thing based on what class it is.
For example, if you have a function that does something:

   def search(obj):
       if isinstance(obj, Mailbox):
           ...  # code to search a mailbox
       elif isinstance(obj, Document):
           ...  # code to search a document
       elif ...

A better approach is to define a "search()" method on all the classes
and just call it:

   class Mailbox:
       def search(self):
           ...  # code to search a mailbox

   class Document:
       def search(self):
           ...  # code to search a document

   obj.search()


O que é delegation?
-------------------

Delegation is an object oriented technique (also called a design
pattern). Let's say you have an object "x" and want to change the
behaviour of just one of its methods.  You can create a new class that
provides a new implementation of the method you're interested in
changing and delegates all other methods to the corresponding method
of "x".

Python programmers can easily implement delegation.  For example, the
following class implements a class that behaves like a file but
converts all written data to uppercase:

   class UpperOut:

       def __init__(self, outfile):
           self._outfile = outfile

       def write(self, s):
           self._outfile.write(s.upper())

       def __getattr__(self, name):
           return getattr(self._outfile, name)

Here the "UpperOut" class redefines the "write()" method to convert
the argument string to uppercase before calling the underlying
"self._outfile.write()" method.  All other methods are delegated to
the underlying "self._outfile" object.  The delegation is accomplished
via the "__getattr__()" method; consult the language reference for
more information about controlling attribute access.

Note that for more general cases delegation can get trickier. When
attributes must be set as well as retrieved, the class must define a
"__setattr__()" method too, and it must do so carefully.  The basic
implementation of "__setattr__()" is roughly equivalent to the
following:

   class X:
       ...
       def __setattr__(self, name, value):
           self.__dict__[name] = value
       ...

Many "__setattr__()" implementations call "object.__setattr__()" to
set an attribute on self without causing infinite recursion:

   class X:
       def __setattr__(self, name, value):
           # Custom logic here...
           object.__setattr__(self, name, value)

Alternatively, it is possible to set attributes by inserting entries
into "self.__dict__" directly.


Como eu chamo um método definido numa classe base derivada de uma classe que estende ela?
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Use a função embutida "super()":

   class Derived(Base):
       def meth(self):
           super().meth()  # calls Base.meth

In the example, "super()" will automatically determine the instance
from which it was called (the "self" value), look up the *method
resolution order* (MRO) with "type(self).__mro__", and return the next
in line after "Derived" in the MRO: "Base".


Como eu posso organizar meu código para facilitar a troca da classe base?
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You could assign the base class to an alias and derive from the alias.
Then all you have to change is the value assigned to the alias.
Incidentally, this trick is also handy if you want to decide
dynamically (e.g. depending on availability of resources) which base
class to use.  Example:

   class Base:
       ...

   BaseAlias = Base

   class Derived(BaseAlias):
       ...


How do I create static class data and static class methods?
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Both static data and static methods (in the sense of C++ or Java) are
supported in Python.

For static data, simply define a class attribute.  To assign a new
value to the attribute, you have to explicitly use the class name in
the assignment:

   class C:
       count = 0   # number of times C.__init__ called

       def __init__(self):
           C.count = C.count + 1

       def getcount(self):
           return C.count  # or return self.count

"c.count" also refers to "C.count" for any "c" such that
"isinstance(c, C)" holds, unless overridden by "c" itself or by some
class on the base-class search path from "c.__class__" back to "C".

Caution: within a method of C, an assignment like "self.count = 42"
creates a new and unrelated instance named "count" in "self"'s own
dict.  Rebinding of a class-static data name must always specify the
class whether inside a method or not:

   C.count = 314

Métodos estáticos são possíveis:

   class C:
       @staticmethod
       def static(arg1, arg2, arg3):
           # No 'self' parameter!
           ...

However, a far more straightforward way to get the effect of a static
method is via a simple module-level function:

   def getcount():
       return C.count

If your code is structured so as to define one class (or tightly
related class hierarchy) per module, this supplies the desired
encapsulation.


Como eu posso sobrecarregar construtores (ou métodos) em Python?
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Essa resposta na verdade se aplica para todos os métodos, mas a
pergunta normalmente aparece primeiro no contexto de construtores.

Em C++ escreveríamos

   class C {
       C() { cout << "No arguments\n"; }
       C(int i) { cout << "Argument is " << i << "\n"; }
   }

Em Python você tem que escrever um único construtor que pega todos os
casos usando argumentos padrão. Por exemplo:

   class C:
       def __init__(self, i=None):
           if i is None:
               print("No arguments")
           else:
               print("Argument is", i)

Isso não é inteiramente equivalente, mas já está bem próximo.

Você também pode tentar uma lista de argumentos de comprimento
variável, por exemplo:

   def __init__(self, *args):
       ...

A mesma abordagem funciona para todas as definições de métodos.


Eu tentei usar __spam e recebi um erro sobre _SomeClassName__spam.
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Variable names with double leading underscores are "mangled" to
provide a simple but effective way to define class private variables.
Any identifier of the form "__spam" (at least two leading underscores,
at most one trailing underscore) is textually replaced with
"_classname__spam", where "classname" is the current class name with
any leading underscores stripped.

The identifier can be used unchanged within the class, but to access
it outside the class, the mangled name must be used:

   class A:
       def __one(self):
           return 1
       def two(self):
           return 2 * self.__one()

   class B(A):
       def three(self):
           return 3 * self._A__one()

   four = 4 * A()._A__one()

In particular, this does not guarantee privacy since an outside user
can still deliberately access the private attribute; many Python
programmers never bother to use private variable names at all.

Ver também:

  O especificações de desfiguração de nome privado para detalhes e
  casos especiais.


Minha classe define __del__, mas o mesmo não é chamado quando eu excluo o objeto.
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Há várias razões possíveis para isto.

The "del" statement does not necessarily call "__del__()" -- it simply
decrements the object's reference count, and if this reaches zero
"__del__()" is called.

If your data structures contain circular links (e.g. a tree where each
child has a parent reference and each parent has a list of children)
the reference counts will never go back to zero.  Once in a while
Python runs an algorithm to detect such cycles, but the garbage
collector might run some time after the last reference to your data
structure vanishes, so your "__del__()" method may be called at an
inconvenient and random time. This is inconvenient if you're trying to
reproduce a problem. Worse, the order in which object's "__del__()"
methods are executed is arbitrary.  You can run "gc.collect()" to
force a collection, but there *are* pathological cases where objects
will never be collected.

Despite the cycle collector, it's still a good idea to define an
explicit "close()" method on objects to be called whenever you're done
with them.  The "close()" method can then remove attributes that refer
to subobjects.  Don't call "__del__()" directly -- "__del__()" should
call "close()" and "close()" should make sure that it can be called
more than once for the same object.

Another way to avoid cyclical references is to use the "weakref"
module, which allows you to point to objects without incrementing
their reference count. Tree data structures, for instance, should use
weak references for their parent and sibling references (if they need
them!).

Finally, if your "__del__()" method raises an exception, a warning
message is printed to "sys.stderr".


Como eu consigo pegar uma lista de todas as instâncias de uma dada classe?
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Python does not keep track of all instances of a class (or of a built-
in type). You can program the class's constructor to keep track of all
instances by keeping a list of weak references to each instance.


Por que o resultado de "id()" aparenta não ser único?
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The "id()" builtin returns an integer that is guaranteed to be unique
during the lifetime of the object.  Since in CPython, this is the
object's memory address, it happens frequently that after an object is
deleted from memory, the next freshly created object is allocated at
the same position in memory.  This is illustrated by this example:

>>> id(1000) 
13901272
>>> id(2000) 
13901272

The two ids belong to different integer objects that are created
before, and deleted immediately after execution of the "id()" call.
To be sure that objects whose id you want to examine are still alive,
create another reference to the object:

>>> a = 1000; b = 2000
>>> id(a) 
13901272
>>> id(b) 
13891296


Quando eu posso depender dos testes de identidade com o operador *is*?
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The "is" operator tests for object identity.  The test "a is b" is
equivalent to "id(a) == id(b)".

The most important property of an identity test is that an object is
always identical to itself, "a is a" always returns "True".  Identity
tests are usually faster than equality tests.  And unlike equality
tests, identity tests are guaranteed to return a boolean "True" or
"False".

However, identity tests can *only* be substituted for equality tests
when object identity is assured.  Generally, there are three
circumstances where identity is guaranteed:

1) Assignments create new names but do not change object identity.
After the assignment "new = old", it is guaranteed that "new is old".

2) Putting an object in a container that stores object references does
not change object identity.  After the list assignment "s[0] = x", it
is guaranteed that "s[0] is x".

3) If an object is a singleton, it means that only one instance of
that object can exist.  After the assignments "a = None" and "b =
None", it is guaranteed that "a is b" because "None" is a singleton.

In most other circumstances, identity tests are inadvisable and
equality tests are preferred.  In particular, identity tests should
not be used to check constants such as "int" and "str" which aren't
guaranteed to be singletons:

   >>> a = 1000
   >>> b = 500
   >>> c = b + 500
   >>> a is c
   False

   >>> a = 'Python'
   >>> b = 'Py'
   >>> c = b + 'thon'
   >>> a is c
   False

Do mesmo jeito, novas instâncias de contêineres mutáveis nunca são
idênticas:

   >>> a = []
   >>> b = []
   >>> a is b
   False

In the standard library code, you will see several common patterns for
correctly using identity tests:

1) As recommended by **PEP 8**, an identity test is the preferred way
to check for "None".  This reads like plain English in code and avoids
confusion with other objects that may have boolean values that
evaluate to false.

2) Detecting optional arguments can be tricky when "None" is a valid
input value.  In those situations, you can create a singleton sentinel
object guaranteed to be distinct from other objects.  For example,
here is how to implement a method that behaves like "dict.pop()":

   _sentinel = object()

   def pop(self, key, default=_sentinel):
       if key in self:
           value = self[key]
           del self[key]
           return value
       if default is _sentinel:
           raise KeyError(key)
       return default

3) Container implementations sometimes need to augment equality tests
with identity tests.  This prevents the code from being confused by
objects such as "float('NaN')" that are not equal to themselves.

For example, here is the implementation of
"collections.abc.Sequence.__contains__()":

   def __contains__(self, value):
       for v in self:
           if v is value or v == value:
               return True
       return False


How can a subclass control what data is stored in an immutable instance?
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When subclassing an immutable type, override the "__new__()" method
instead of the "__init__()" method.  The latter only runs *after* an
instance is created, which is too late to alter data in an immutable
instance.

All of these immutable classes have a different signature than their
parent class:

   from datetime import date

   class FirstOfMonthDate(date):
       "Always choose the first day of the month"
       def __new__(cls, year, month, day):
           return super().__new__(cls, year, month, 1)

   class NamedInt(int):
       "Allow text names for some numbers"
       xlat = {'zero': 0, 'one': 1, 'ten': 10}
       def __new__(cls, value):
           value = cls.xlat.get(value, value)
           return super().__new__(cls, value)

   class TitleStr(str):
       "Convert str to name suitable for a URL path"
       def __new__(cls, s):
           s = s.lower().replace(' ', '-')
           s = ''.join([c for c in s if c.isalnum() or c == '-'])
           return super().__new__(cls, s)

The classes can be used like this:

   >>> FirstOfMonthDate(2012, 2, 14)
   FirstOfMonthDate(2012, 2, 1)
   >>> NamedInt('ten')
   10
   >>> NamedInt(20)
   20
   >>> TitleStr('Blog: Why Python Rocks')
   'blog-why-python-rocks'


How do I cache method calls?
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The two principal tools for caching methods are
"functools.cached_property()" and "functools.lru_cache()".  The former
stores results at the instance level and the latter at the class
level.

The *cached_property* approach only works with methods that do not
take any arguments.  It does not create a reference to the instance.
The cached method result will be kept only as long as the instance is
alive.

The advantage is that when an instance is no longer used, the cached
method result will be released right away.  The disadvantage is that
if instances accumulate, so too will the accumulated method results.
They can grow without bound.

The *lru_cache* approach works with methods that have *hashable*
arguments.  It creates a reference to the instance unless special
efforts are made to pass in weak references.

The advantage of the least recently used algorithm is that the cache
is bounded by the specified *maxsize*.  The disadvantage is that
instances are kept alive until they age out of the cache or until the
cache is cleared.

Esse exemplo mostra as várias técnicas:

   class Weather:
       "Lookup weather information on a government website"

       def __init__(self, station_id):
           self._station_id = station_id
           # The _station_id is private and immutable

       def current_temperature(self):
           "Latest hourly observation"
           # Do not cache this because old results
           # can be out of date.

       @cached_property
       def location(self):
           "Return the longitude/latitude coordinates of the station"
           # Result only depends on the station_id

       @lru_cache(maxsize=20)
       def historic_rainfall(self, date, units='mm'):
           "Rainfall on a given date"
           # Depends on the station_id, date, and units.

The above example assumes that the *station_id* never changes.  If the
relevant instance attributes are mutable, the *cached_property*
approach can't be made to work because it cannot detect changes to the
attributes.

To make the *lru_cache* approach work when the *station_id* is
mutable, the class needs to define the "__eq__()" and "__hash__()"
methods so that the cache can detect relevant attribute updates:

   class Weather:
       "Example with a mutable station identifier"

       def __init__(self, station_id):
           self.station_id = station_id

       def change_station(self, station_id):
           self.station_id = station_id

       def __eq__(self, other):
           return self.station_id == other.station_id

       def __hash__(self):
           return hash(self.station_id)

       @lru_cache(maxsize=20)
       def historic_rainfall(self, date, units='cm'):
           'Rainfall on a given date'
           # Depends on the station_id, date, and units.


Módulos
=======


Como faço para criar um arquivo .pyc?
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When a module is imported for the first time (or when the source file
has changed since the current compiled file was created) a ".pyc" file
containing the compiled code should be created in a "__pycache__"
subdirectory of the directory containing the ".py" file.  The ".pyc"
file will have a filename that starts with the same name as the ".py"
file, and ends with ".pyc", with a middle component that depends on
the particular "python" binary that created it.  (See **PEP 3147** for
details.)

One reason that a ".pyc" file may not be created is a permissions
problem with the directory containing the source file, meaning that
the "__pycache__" subdirectory cannot be created. This can happen, for
example, if you develop as one user but run as another, such as if you
are testing with a web server.

Unless the "PYTHONDONTWRITEBYTECODE" environment variable is set,
creation of a .pyc file is automatic if you're importing a module and
Python has the ability (permissions, free space, etc...) to create a
"__pycache__" subdirectory and write the compiled module to that
subdirectory.

Running Python on a top level script is not considered an import and
no ".pyc" will be created.  For example, if you have a top-level
module "foo.py" that imports another module "xyz.py", when you run
"foo" (by typing "python foo.py" as a shell command), a ".pyc" will be
created for "xyz" because "xyz" is imported, but no ".pyc" file will
be created for "foo" since "foo.py" isn't being imported.

If you need to create a ".pyc" file for "foo" -- that is, to create a
".pyc" file for a module that is not imported -- you can, using the
"py_compile" and "compileall" modules.

The "py_compile" module can manually compile any module.  One way is
to use the "compile()" function in that module interactively:

   >>> import py_compile
   >>> py_compile.compile('foo.py')                 

This will write the ".pyc" to a "__pycache__" subdirectory in the same
location as "foo.py" (or you can override that with the optional
parameter "cfile").

You can also automatically compile all files in a directory or
directories using the "compileall" module.  You can do it from the
shell prompt by running "compileall.py" and providing the path of a
directory containing Python files to compile:

   python -m compileall .


Como encontro o nome do módulo atual?
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A module can find out its own module name by looking at the predefined
global variable "__name__".  If this has the value "'__main__'", the
program is running as a script.  Many modules that are usually used by
importing them also provide a command-line interface or a self-test,
and only execute this code after checking "__name__":

   def main():
       print('Running test...')
       ...

   if __name__ == '__main__':
       main()


How can I have modules that mutually import each other?
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Suponha que tenhas os seguintes módulos:

"foo.py":

   from bar import bar_var
   foo_var = 1

"bar.py":

   from foo import foo_var
   bar_var = 2

O problema é que o interpretador vai realizar os seguintes passos:

* main imports "foo"

* Empty globals for "foo" are created

* "foo" is compiled and starts executing

* "foo" imports "bar"

* Empty globals for "bar" are created

* "bar" is compiled and starts executing

* "bar" imports "foo" (which is a no-op since there already is a
  module named "foo")

* The import mechanism tries to read "foo_var" from "foo" globals, to
  set "bar.foo_var = foo.foo_var"

The last step fails, because Python isn't done with interpreting "foo"
yet and the global symbol dictionary for "foo" is still empty.

The same thing happens when you use "import foo", and then try to
access "foo.foo_var" in global code.

There are (at least) three possible workarounds for this problem.

Guido van Rossum recommends avoiding all uses of "from <module> import
...", and placing all code inside functions.  Initializations of
global variables and class variables should use constants or built-in
functions only.  This means everything from an imported module is
referenced as "<module>.<name>".

Jim Roskind suggests performing steps in the following order in each
module:

* exports (globals, functions, and classes that don't need imported
  base classes)

* Declaração "import"

* código ativo (incluindo globais que são inicializadas de valores
  importados)

Van Rossum doesn't like this approach much because the imports appear
in a strange place, but it does work.

Matthias Urlichs recommends restructuring your code so that the
recursive import is not necessary in the first place.

Essas soluções não são mutualmente exclusivas.


__import__('x.y.z') returns <module 'x'>; how do I get z?
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Consider using the convenience function "import_module()" from
"importlib" instead:

   z = importlib.import_module('x.y.z')


Quando eu edito um módulo importado e o reimporto, as mudanças não aparecem. Por que isso acontece?
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For reasons of efficiency as well as consistency, Python only reads
the module file on the first time a module is imported.  If it didn't,
in a program consisting of many modules where each one imports the
same basic module, the basic module would be parsed and re-parsed many
times.  To force re-reading of a changed module, do this:

   import importlib
   import modname
   importlib.reload(modname)

Aviso: essa técnica não é 100% a prova de falhas. Em particular,
módulos contendo instruções como

   from modname import some_objects

will continue to work with the old version of the imported objects.
If the module contains class definitions, existing class instances
will *not* be updated to use the new class definition.  This can
result in the following paradoxical behaviour:

   >>> import importlib
   >>> import cls
   >>> c = cls.C()                # Create an instance of C
   >>> importlib.reload(cls)
   <module 'cls' from 'cls.py'>
   >>> isinstance(c, cls.C)       # isinstance is false?!?
   False

A natureza do problema fica clara se você exibir a "identidade" dos
objetos da classe:

   >>> hex(id(c.__class__))
   '0x7352a0'
   >>> hex(id(cls.C))
   '0x4198d0'
