FAQ referente a Programação

Sumário

Questões Gerais

Existe um depurador a nível de código-fonte que possui breakpoints, single-stepping e etc.?

Sim.

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

O módulo pdb é um depurador cujo funcionamento ocorre 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. Caso necessário, também é possível a construção do seu próprio depurador usando o código do pdb como um exemplo.

O Ambiente de Desenvolvimento Interativo IDLE, que faz parte da distribuição padrão do Python (normalmente disponível em Tools/scripts/idle), inclui um depurador gráfico.

O PythonWin é uma IDE feita para o Python que inclui um depurador de GUI baseado no pdb. O depurador Pythonwin colora 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 Python for Windows Extensions e como parte da distribuição ActivePython (veja https://www.activestate.com/activepython).

O Eric é uma IDE construída com o PyQt e fazendo uso do componente de edição Scintilla.

Pydb é uma versão do pdb padrão do depurador Python, modificado para uso com o DDD (depurador de exibição de dados), um front-end popular do depurador gráfico. Pydb pode ser encontrado em http://bashdb.sourceforge.net/pydb/ e DDD pode ser encontrado em https://www.gnu.org/software/ddd.

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

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

Sim.

Pylint e Pyflakes fazem análises básicas que irão ajudar você a capturar os bugs rapidamente.

Verificadores de tipo estático como Mypy, Pyre, e Pytype podem verificar as dicas de tipo no código-fonte Python.

Como posso criar um binário independente a partir de um script Python?

Não precisas possui a capacidade de compilar o código Python para C se o que desejas 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 junto com o binário do Python para produzir um único executável.

Um deles é usar a ferramenta de freeze, que está inclusa na árvore de origem do Python como Tools/freeze. A mesma converte o código bytecode do Python em matrizes C; com um compilador C poderás incorporar todos os módulos em um novo programa, que será então vinculado aos módulos padrão do Python.

Ela funciona escaneando seu código recursivamente pelas instruções de importação (ambas as formas) e procurando pelos módulos no caminho padrão do Python e também no diretório fonte (para módulos embutidos). Então torna o bytecode de módulos escritos em Python em código C (inicializadores de vetor que podem ser transformado em objetos código usando o módulo marshal) e cria um arquivo de configurações customizado que só contém aqueles módulos embutidos que são na realidade usados no programa. A ferramenta então compila os códigos gerados em C e liga como o resto do interpretador Python para formar um binário autônomo que age exatamente como seu script.

Obviamente, freeze requer um compilador C. Exitem diversos outros serviços que não requerem o compilador C. Uma opção é Thomas Heller’s py2exe (Somente no Windows)

Uma outra ferramenta é Anthony Tuininga’s cx_Freeze.

Existem padrões para a codificação ou um guia de estilo utilizado pela comunidade Python?

Sim. O guia de estilo esperado para módulos e biblioteca padrão possui o nome de PEP8 e podes acessar a sua documentação em PEP 8.

Núcleo da Linguagem

Porque estou recebo o erro UnboundLocalError quando a variável possui um valor associado?

Talvez você se surpreenda ao receber UnboundLocalError num código que anteriormente funcionava quando este for modificado e adicionando uma declaração 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

resultará em um UnboundLocalError:

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

Isso acontece devido ao fato de que quando realizamos uma tarefa numa variável de um determinado escopo, essa variável torna-se-á local desse escopo acabando por esconder qualquer variável similar que foi mencionada no escopo externo. Uma vez que a última declaração de foo atribuir um novo valor a x, o compilador o reconhecera como uma variável local. Consequentemente, quando o print(x) anterior tentar imprimir a variável local não inicializada acabará resultando num.

No exemplo acima, podemos acessar a variável do escopo externo declarando-o globalmente:

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

Esta declaração explícita é necessária para lembrá-lo de que (ao contrário da situação superficialmente análoga com variáveis de classe e instância), você realmente está modificando o valor da variável no escopo externo:

>>> print(x)
11

Você pode fazer uma coisa semelhante num escopo aninhado usando o argumento nomeado 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?

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, assume-se que a mesma será local, a menos que seja explicitamente declarado como global.

Though a bit surprising at first, a moment’s consideration explains this. On one hand, requiring global for assigned variables provides a bar against unintended side-effects. On the other hand, if global was required for all global references, you’d be using global all the time. You’d have to declare as global every reference to a built-in function or to a component of an imported module. This clutter would defeat the usefulness of the global declaration for identifying side-effects.

Por que os lambdas definidos em um loop com valores diferentes retornam o mesmo resultado?

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?

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)

Observe o uso de um único módulo também é, por definição, a implementação do Design Patterns Singleton!

Quais são as “melhores práticas” quando fazemos uso da importação de módulos?

Em geral, não use from modulename import *. Ao fazê-lo, o namespace 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 de biblioteca padrão, por exemplo: sys, os, getopt, re

  2. módulos e biblioteca de terceiros (qualquer instalação feita contida no repositório de códigos na pasta site-packages) - por exemplo mx.DateTime, ZODB, PIL.Image, etc.

  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?

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?

Preceda os argumentos com o uso de especificadores (asteriscos) * ou ** na lista de parâmetros da função; Isso faz com que os argumentos posicionais como uma tupla e os keyword arguments sejam passados como um dicionário. Poderás, 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?

Parâmetros são definidos pelos nomes que aparecem na definição da função, enquanto argumentos são os valores que serão passados para a função no momento em que esta estiver sendo invocada. Os parâmetros irão definir quais os tipos de argumentos que uma função pode receber. Por exemplo, dada a definição da função:

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’?

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.

Após invocar para append(), o conteúdo do objeto mutável mudou de [] para [10]. Uma vez que ambas as variáveis referem-se ao mesmo objeto, usar qualquer um dos nomes acessará o valor modificado [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.

However, there is one class of operations where the same operation sometimes has different behaviors with different types: the augmented assignment operators. For example, += mutates lists but not tuples or ints (a_list += [1, 2, 3] is equivalent to a_list.extend([1, 2, 3]) and mutates a_list, whereas some_tuple += (1, 2, 3) and some_int += 1 create new objects).

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)?

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 no local)

    >>> 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?

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?

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?

Para uma instância X de uma classe definida pelo usuário, dir(x) retorna uma lista organizada alfabeticamente dos nomes contidos, os atributos da instância e os métodos e atributos definidos por sua classe.

Como que o meu código pode descobrir o nome de um objeto?

Generally speaking, it can’t, because objects don’t really have names. Essentially, assignment always binds a name to a value; the same is true of def and class statements, but in that case the value is a callable. Consider the following code:

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

Provavelmente, a classe tem um nome: mesmo que seja vinculada a dois nomes e invocada através do nome B, a instância criada ainda é relatada como uma instância da classe A. No entanto, é impossível dizer se o nome da instância é A ou B, uma vez que ambos os nomes estão vinculados ao mesmo valor.

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:

The same way as you get the name of that cat you found on your porch: the cat (object) itself cannot tell you its name, and it doesn’t really care – so the only way to find out what it’s called is to ask all your neighbours (namespaces) if it’s their cat (object)…

….and don’t be surprised if you’ll find that it’s known by many names, or no name at all!

O que há com a precedência do operador vírgula?

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")

The same is true of the various assignment operators (=, += etc). They are not truly operators but syntactic delimiters in assignment statements.

Existe um equivalente ao operador “?:” ternário do C?

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 ....

Is it possible to write obfuscated one-liners in Python?

Yes. Usually this is done by nesting lambda within lambda. See the following three examples, due to 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+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!

What does the slash(/) in the parameter list of a function mean?

A slash in the argument list of a function denotes that the parameters prior to it are positional-only. Positional-only parameters are the ones without an externally-usable name. Upon calling a function that accepts positional-only parameters, arguments are mapped to parameters based solely on their position. For example, divmod() is a function that accepts positional-only parameters. Its documentation looks like this:

>>> 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.

The slash at the end of the parameter list means that both parameters are positional-only. Thus, calling divmod() with keyword arguments would lead to an error:

>>> 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)

then integer division has to return the floor. C also requires that identity to hold, and then compilers that truncate i // j need to make i % j have the same sign as i.

There are few real use cases for i % j when j is negative. When j is positive, there are many, and in virtually all of them it’s more useful for i % j to be >= 0. If the clock says 10 now, what did it say 200 hours ago? -190 % 12 == 2 is useful; -190 % 12 == -10 is a bug waiting to bite.

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.

By default, these interpret the number as decimal, so that int('0144') == 144 holds true, and int('0x144') raises ValueError. int(string, base) takes the base to convert from as a second optional argument, so int( '0x144', 16) == 324. If the base is specified as 0, the number is interpreted using Python’s rules: a leading ‘0o’ indicates octal, and ‘0x’ indicates a hex number.

Do not use the built-in function eval() if all you need is to convert strings to numbers. eval() will be significantly slower and it presents a security risk: someone could pass you a Python expression that might have unwanted side effects. For example, someone could pass __import__('os').system("rm -rf $HOME") which would erase your home directory.

eval() also has the effect of interpreting numbers as Python expressions, so that e.g. eval('09') gives a syntax error because Python does not allow leading ‘0’ in a decimal number (except ‘0’).

Como faço para converter um número numa string?

Para converter, por exemplo, o número 144 para a string ‘144’, use o construtor de tipo embutido str(). Caso queiras uma representação hexadecimal ou octal, use as funções embutidas hex() ou oct(). Para a formatação extravagante, veja as seções Literais de string formatados e Format String Syntax, por exemplo, "{:04d}".format(144) produz '0144' e "{:.3f}".format(1.0/3.0) produz '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 localmente, 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('u', s)
>>> print(a)
array('u', 'Hello, world')
>>> a[0] = 'y'
>>> print(a)
array('u', '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() to resolve the function name:

    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.

Para a análise de entrada simples, a abordagem mais fácil geralmente é dividir a linha em palavras delimitadas por espaços em branco usando o método str.split() de objetos Strings e, em seguida, converter as Strings decimais para valores numéricos usando a função int() ou a função float(). A função split() suporta um parâmetro “sep” opcional que é útil se a linha utilizar algo diferente de espaço em branco como separador.

Para entradas de textos mais complicadas, as expressões regulares são mais poderosas do que as funções C’s sscanf() e mais adequadas para essa tarefa.

Performance

Meu programa está muito lento. Como faço para melhorar a performance?

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

  • Performance characteristics vary across Python implementations. This FAQ focuses on 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:

  • Making your algorithms faster (or changing to faster ones) can yield much larger benefits than trying to sprinkle micro-optimization tricks all over your code.

  • 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 HowTo - Ordenação para exemplos de uso moderadamente avançado).

  • As abstrações tendem a criar indireções e forçar o intérprete 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).

Se você atingiu o limite do que Python puro pode permitir, existem ferramentas para levá-lo mais longe. Por exemplo, o Cython pode compilar uma versão ligeiramente modificada do código Python numa extensão C e pode ser usado em muitas plataformas diferentes. O Cython pode tirar proveito da compilação (e anotações tipo opcional) para tornar o seu código significativamente mais rápido do que quando interpretado. Se você está confiante em suas habilidades de programação C, também podes escrever um módulo de extensão de C.

Ver também

A página wiki dedicada a dicas de performance performance tips.

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 linguagem recomendada estender uma classe bytearray usando a concatenação in-place (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.

How do I iterate over a sequence in reverse order?

Use the reversed() built-in function:

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

This won’t touch your original sequence, but build a new copy with reversed order to iterate over.

How do you remove duplicates from a list?

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

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]

If all elements of the list may be used as set keys (i.e. they are all hashable) this is often faster

mylist = list(set(mylist))

This converts the list into a set, thereby removing duplicates, and then back into a list.

How do you remove multiple items from a list

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]

The list comprehension may be fastest.

How do you make an array in 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 the Numeric extensions and others 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 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)]

Ou, você pode usar uma extensão que forneça um tipo de dados de Array; NumPy é o melhor conhecido.

How do I apply a method to a sequence of objects?

Usando compreensão de lista:

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

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.

Under the covers, what this augmented assignment statement is doing is approximately this:

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

It is the assignment part of the operation that produces the error, since a tuple is immutable.

When you write something like:

>>> 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]

This is equivalent to:

>>> 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]))

How can I sort one list by values from another list?

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?.

How do I check if an object is an instance of a given class or of a subclass of it?

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 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
    ...

Most __setattr__() implementations must modify self.__dict__ to store local state for self without causing an infinite recursion.

How do I call a method defined in a base class from a derived class that overrides it?

Use the built-in super() function:

class Derived(Base):
    def meth(self):
        super(Derived, self).meth()

For version prior to 3.0, you may be using classic classes: For a class definition such as class Derived(Base): ... you can call method meth() defined in Base (or one of Base’s base classes) as Base.meth(self, arguments...). Here, Base.meth is an unbound method, so you need to provide the self argument.

How can I organize my code to make it easier to change the base class?

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?

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.

How can I overload constructors (or methods) in Python?

This answer actually applies to all methods, but the question usually comes up first in the context of constructors.

Em C++ escreveríamos

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

In Python you have to write a single constructor that catches all cases using default arguments. For example:

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.

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.

This doesn’t guarantee privacy: an outside user can still deliberately access the “_classname__spam” attribute, and private values are visible in the object’s __dict__. Many Python programmers never bother to use private variable names at all.

My class defines __del__ but it is not called when I delete the object.

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.

How do I get a list of all instances of a given class?

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.

Why does the result of id() appear to be not unique?

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

Módulos

Como faço para criar um arquivo .pyc?

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?

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?

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

The problem is that the interpreter will perform the following steps:

  • main imports foo

  • Os globais vazios para foo são criados

  • foo é compilado e começa a executar

  • 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)

  • 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

  • active code (including globals that are initialized from imported values).

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.

These solutions are not mutually exclusive.

__import__(‘x.y.z’) returns <module ‘x’>; how do I get z?

Consider using the convenience function import_module() from importlib instead:

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

When I edit an imported module and reimport it, the changes don’t show up. Why does this happen?

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)

Warning: this technique is not 100% fool-proof. In particular, modules containing statements like

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

The nature of the problem is made clear if you print out the “identity” of the class objects:

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