# Ordlista

`>>>`

  Standardprompten för Python i skalet interactive. Används ofta för kodexempel som kan köras interaktivt i tolken.

`...`

  Kan hänvisa till:

  - Standardprompten i Python för skalet interactive när du anger koden för ett indraget kodblock, när du befinner dig inom ett par matchande vänster- och högeravgränsare (parenteser, hakparenteser, krullparenteser eller trippelcitat) eller efter att ha angett en dekorator.

  - The three dots form of the Ellipsis object.

abstrakt basklass

  Abstrakta basklasser kompletterar duck-typing genom att tillhandahålla ett sätt att definiera gränssnitt när andra tekniker som `hasattr()` skulle vara klumpiga eller subtilt felaktiga (till exempel med magic methods). ABC introducerar virtuella subklasser, vilket är klasser som inte ärver från en klass men som fortfarande känns igen av `isinstance()` och `issubclass()`; se `abc` modulens dokumentation. Python kommer med många inbyggda ABC för datastrukturer (i modulen `collections.abc`), tal (i modulen `numbers`), strömmar (i modulen `io`), importsökare och laddare (i modulen `importlib.abc`). Du kan skapa din egen ABC med modulen `abc`.

annotera funktion

  En funktion som kan anropas för att hämta annotations för ett objekt. Denna funktion är tillgänglig som attributet `__annotate__` för funktioner, klasser och moduler. Annoteringsfunktioner är en delmängd av :term:``evaluate functions <evaluate function>`.

anteckning

  En etikett som är associerad med en variabel, ett klassattribut eller en funktionsparameter eller ett returvärde och som används som type hint.

  Annoteringar av lokala variabler kan inte nås under körning, men annoteringar av globala variabler, klassattribut och funktioner kan hämtas genom att anropa `annotationlib.get_annotations()` på moduler, klasser respektive funktioner.

  Se variable annotation, function annotation, PEP 484, PEP 526 och PEP 649, som beskriver denna funktionalitet. Se även Annotations Best Practices för bästa praxis för att arbeta med annoteringar.

argument

  Ett värde som skickas till en function (eller method) när funktionen anropas. Det finns två typer av argument:

  - keyword argument: ett argument som föregås av en identifierare (t.ex. `name=`) i ett funktionsanrop eller som skickas som ett värde i en ordbok som föregås av `**`. Till exempel är `3` och `5` båda nyckelordsargument i följande anrop till `complex()`:

        komplex(real=3, imag=5)
        komplex(**{'real': 3, 'imag': 5})

  - positionellt argument: ett argument som inte är ett nyckelordsargument. Positionella argument kan visas i början av en argumentlista och/eller skickas som element i en iterable som föregås av `*`. Till exempel är `3` och `5` båda positionella argument i följande anrop:

        komplex(3, 5)
        komplex(*(3, 5))

  Argument tilldelas de namngivna lokala variablerna i en funktionskropp. Se avsnittet Calls för de regler som styr denna tilldelning. Syntaktiskt sett kan vilket uttryck som helst användas för att representera ett argument; det utvärderade värdet tilldelas den lokala variabeln.

  Se även ordlistan parameter, FAQ-frågan om :ref:``skillnaden mellan argument och parametrar <faq-argument-vs-parameter>`, och PEP 362.

asynkron kontexthanterare

  Ett objekt som styr den miljö som visas i en `async with`-sats genom att definiera metoderna `__aenter__()` och `__aexit__()`. Införd av PEP 492.

asynkron generator

  En funktion som returnerar en asynkron generator iterator. Den ser ut som en coroutinefunktion definierad med `async def` förutom att den innehåller `yield`-uttryck för att producera en serie värden som kan användas i en `async for`-loop.

  Hänvisar vanligtvis till en asynkron generatorfunktion, men kan i vissa sammanhang hänvisa till en asynkron generatoriterator. I fall där den avsedda betydelsen inte är klar, undviker man tvetydighet genom att använda de fullständiga termerna.

  En asynkron generatorfunktion kan innehålla såväl `await`-uttryck som `async for`- och `async with`-satser.

asynkron generator iterator

  An object created by an asynchronous generator function.

  Detta är en asynkron iterator som när den anropas med metoden `__anext__()` returnerar ett väntande objekt som kommer att exekvera den asynkrona generatorfunktionens kropp fram till nästa `yield`-uttryck.

  Varje `yield` avbryter temporärt bearbetningen och kommer ihåg exekveringstillståndet (inklusive lokala variabler och väntande try-statements). När asynkron generator iterator effektivt återupptas med en annan awaitable som returneras av `__anext__()`, fortsätter den där den slutade. Se PEP 492 och PEP 525.

asynkron iterabel

  Ett objekt som kan användas i en `async for`-sats. Måste returnera en asynkron iterator från dess `__aiter__()` metod. Införd av PEP 492.

asynkron iterator

  Ett objekt som implementerar metoderna `__aiter__()` och `__anext__()`. `__anext__()` måste returnera ett awaitable-objekt. `async for` löser awaitables som returneras av en asynkron iterators `__anext__()`-metod tills den utlöser ett `StopAsyncIteration`-undantag. Införd av PEP 492.

atomic operation

  An operation that appears to execute as a single, indivisible step: no other thread can observe it half-done, and its effects become visible all at once. Python does not guarantee that high-level statements are atomic (for example, `x += 1` performs multiple bytecode operations and is not atomic). Atomicity is only guaranteed where explicitly documented. See also race condition and data race.

ansluten trådstatus

  En thread state som är aktiv för den aktuella OS-tråden.

  När en thread state är kopplad har OS-tråden tillgång till hela Python C API och kan på ett säkert sätt anropa bytekodstolken.

  Om inte en funktion uttryckligen anger något annat kommer försök att anropa C API utan ett kopplat trådtillstånd att resultera i ett fatalt fel eller odefinierat beteende. Ett trådtillstånd kan kopplas till och från explicit av användaren via C API, eller implicit av körtiden, inklusive under blockerande C-anrop och av bytekodstolken mellan anrop.

  On most builds of Python, having an attached thread state implies that the caller holds the GIL for the current interpreter, so only one OS thread can have an attached thread state at a given moment. In free-threaded builds of Python, threads can concurrently hold an attached thread state, allowing for true parallelism of the bytecode interpreter.

attribut

  Ett värde som är associerat med ett objekt och som vanligtvis refereras till med namn med hjälp av prickade uttryck. Om till exempel ett objekt o har ett attribut a refereras det som o.a.

  Det är möjligt att ge ett objekt ett attribut vars namn inte är en identifierare enligt definitionen i Names (identifiers and keywords), t.ex. med `setattr()`, om objektet tillåter det. Ett sådant attribut kommer inte att vara tillgängligt med ett prickat uttryck, utan måste istället hämtas med `getattr()`.

avvaktande

  Ett objekt som kan användas i ett `await`-uttryck. Kan vara en coroutine eller ett objekt med en `__await__()`-metod. Se även PEP 492.

BDFL

  Benevolent Dictator For Life, a.k.a. Guido van Rossum, Pythons skapare.

binär fil

  Ett filobjekt som kan läsa och skriva bytesliknande objekt. Exempel på binära filer är filer som öppnas i binärt läge (`'rb'`, `'wb'` eller `'rb+'`), `sys.stdin.buffer`, `sys.stdout.buffer`, och instanser av `io.BytesIO` och `gzip.GzipFile`.

  Se även text file för ett filobjekt som kan läsa och skriva `str`-objekt.

lånad referens

  I Pythons C API är en lånad referens en referens till ett objekt, där koden som använder objektet inte äger referensen. Den blir en dinglande pekare om objektet förstörs. Till exempel kan en garbage collection ta bort den sista :term:`strong-referensen till objektet och på så sätt förstöra det.

  Att anropa `Py_INCREF()` på borrowed reference rekommenderas för att konvertera den till en strong reference på plats, utom när objektet inte kan förstöras innan den sista användningen av den lånade referensen. Funktionen `Py_NewRef()` kan användas för att skapa en ny strong reference.

bytesliknande objekt

  Ett objekt som stöder Buffer Protocol och kan exportera en C-contiguous buffert. Detta inkluderar alla `bytes`-, `bytearray`- och `array.array`-objekt, samt många vanliga `memoryview`-objekt. Bytes-liknande objekt kan användas för olika operationer som arbetar med binära data; dessa inkluderar komprimering, spara till en binär fil och skicka över en socket.

  Vissa operationer kräver att binärdata är föränderliga. Dokumentationen hänvisar ofta till dessa som ”skriv-läs bytes-liknande objekt”. Exempel på föränderliga buffertobjekt är `bytearray` och en `memoryview` av en `bytearray`. Andra operationer kräver att binärdata lagras i oföränderliga objekt (”read-only bytes-like objects”); exempel på dessa är `bytes` och en `memoryview` av ett `bytes`-objekt.

bytekod

  Python-källkod kompileras till bytecode, den interna representationen av ett Python-program i CPython-tolken. Bytekoden cachas också i `.pyc`-filer så att det går snabbare att köra samma fil andra gången (omkompilering från källkod till bytekod kan undvikas). Detta ”mellanspråk” sägs köras på en virtuell maskin som exekverar den maskinkod som motsvarar varje bytecode. Observera att bytekoder inte förväntas fungera mellan olika virtuella Python-maskiner eller vara stabila mellan olika Python-versioner.

  En lista med bytecode-instruktioner finns i dokumentationen för the dis module.

anropsbar

  En anropsbar är ett objekt som kan anropas, eventuellt med en uppsättning argument (se argument), med följande syntax:

      anropbar(argument1, argument2, argumentN)

  En function, och i förlängningen en method, är en callable. En instans av en klass som implementerar metoden `__call__()` är också en anropbar.

återuppringning

  En subrutinfunktion som skickas som ett argument för att utföras vid någon tidpunkt i framtiden.

klass

  En mall för att skapa användardefinierade objekt. Klassdefinitioner innehåller normalt metoddefinitioner som fungerar på instanser av klassen.

klassvariabel

  En variabel som definieras i en klass och som är avsedd att ändras endast på klassnivå (dvs. inte i en instans av klassen).

stängningsvariabel

  En free variable som refereras från en nested scope som definieras i ett yttre scope istället för att lösas vid körning från globals eller inbyggda namnrymder. Kan definieras explicit med nyckelordet `nonlocal` för att tillåta skrivåtkomst, eller definieras implicit om variabeln bara läses.

  Till exempel, i funktionen `inner` i följande kod är både `x` och `print` fria variabler, men bara `x` är en sluten variabel:

      def yttre():
          x = 0
          def inre():
              icke-lokala x
              x += 1
              print(x)
          returnerar inner

  På grund av attributet `codeobject.co_freevars` (som, trots sitt namn, endast innehåller namnen på stängningsvariablerna i stället för att lista alla refererade fria variabler) används ibland den mer allmänna termen free variable även när den avsedda betydelsen är att referera specifikt till stängningsvariabler.

komplext tal

  En utvidgning av det välkända reella talsystemet där alla tal uttrycks som en summa av en reell del och en imaginär del. Imaginära tal är reella multiplar av den imaginära enheten (kvadratroten av `-1`), ofta skrivet `i` inom matematiken eller `j` inom ingenjörsvetenskapen. Python har inbyggt stöd för komplexa tal, som skrivs med denna senare notation; den imaginära delen skrivs med ett `j`-suffix, t.ex. `3+1j`. För att få tillgång till komplexa ekvivalenter av modulen `math`, använd `cmath`. Användningen av komplexa tal är en ganska avancerad matematisk funktion. Om du inte känner till något behov av dem, är det nästan säkert att du kan ignorera dem.

concurrency

  The ability of a computer program to perform multiple tasks at the same time. Python provides libraries for writing programs that make use of different forms of concurrency. `asyncio` is a library for dealing with asynchronous tasks and coroutines. `threading` provides access to operating system threads and `multiprocessing` to operating system processes. Multi-core processors can execute threads and processes on different CPU cores at the same time (see parallelism).

concurrent modification

  When multiple threads modify shared data at the same time. Concurrent modification without proper synchronization can cause race conditions, and might also trigger a data race, data corruption, or both.

sammanhang

  Denna term har olika betydelser beroende på var och hur den används. Några vanliga betydelser:

  - Det tillfälliga tillstånd eller den miljö som skapas av en context manager via ett `with` statement.

  - Samlingen av nyckelvärdesbindningar som associeras med ett visst `contextvars.Context`-objekt och som nås via `ContextVar`-objekt. Se även kontextvariabel.

  - Ett `contextvars.Context`-objekt. Se även aktuellt sammanhang.

protokoll för kontexthantering

  Metoderna `__enter__()` och `__exit__()` som anropas av `with`-satsen. Se PEP 343.

kontexthanterare

  Ett objekt som implementerar context management protocol och styr den miljö som visas i en `with`-sats. Se PEP 343.

kontextvariabel

  En variabel vars värde beror på vilken kontext som är aktuell kontext. Värdena nås via `contextvars.ContextVar`-objekt. Kontextvariabler används främst för att isolera tillstånd mellan samtidiga asynkrona uppgifter.

angränsande

  En buffert anses vara sammanhängande exakt om den är antingen C-sammanhängande eller Fortran-sammanhängande. Nolldimensionella buffertar är C- och Fortran-slutna. I endimensionella matriser måste objekten placeras i minnet bredvid varandra, i ordning efter ökande index med början från noll. I flerdimensionella C-kontiguösa matriser varierar det sista indexet snabbast när man besöker objekten i ordning efter minnesadress. I Fortrans sammanhängande matriser är det dock det första indexet som varierar snabbast.

coroutine

  Coroutines är en mer generaliserad form av subroutines. Subrutiner startas vid en punkt och avslutas vid en annan punkt. Coroutines kan startas, avslutas och återupptas på många olika ställen. De kan implementeras med `async def`-satsen. Se även PEP 492.

coroutine-funktion

  En funktion som returnerar ett coroutine-objekt. En coroutine-funktion kan definieras med `async def`-satsen och kan innehålla nyckelorden `await`, `async for` och `async with`. Dessa introducerades av PEP 492.

CPython

  Den kanoniska implementationen av programmeringsspråket Python, som distribueras på python.org. Termen ”CPython” används när det är nödvändigt för att skilja denna implementering från andra som Jython eller IronPython.

nuvarande sammanhang

  Den kontext (`contextvars.Context`-objekt) som för närvarande används av `ContextVar`-objekt för att komma åt (hämta eller ställa in) värdena för kontextvariabler. Varje tråd har sin egen aktuella kontext. Ramverk för att utföra asynkrona uppgifter (se `asyncio`) associerar varje uppgift med en kontext som blir den aktuella kontexten när uppgiften startar eller återupptar körningen.

cykliskt isolat

  En undergrupp av ett eller flera objekt som refererar till varandra i en referenscykel, men som inte refereras till av objekt utanför gruppen. Målet med :term:`cyclic garbage collector <garbage collection>` är att identifiera dessa grupper och bryta referenscyklerna så att minnet kan återvinnas.

data race

  A situation where multiple threads access the same memory location concurrently, at least one of the accesses is a write, and the threads do not use any synchronization to control their access. Data races lead to non-deterministic behavior and can cause data corruption. Proper use of locks and other synchronization primitives prevents data races. Note that data races can only happen in native code, but that native code might be exposed in a Python API. See also race condition and thread-safe.

deadlock

  A situation in which two or more tasks (threads, processes, or coroutines) wait indefinitely for each other to release resources or complete actions, preventing any from making progress. For example, if thread A holds lock 1 and waits for lock 2, while thread B holds lock 2 and waits for lock 1, both threads will wait indefinitely. In Python this often arises from acquiring multiple locks in conflicting orders or from circular join/await dependencies. Deadlocks can be avoided by always acquiring multiple locks in a consistent order. See also lock and reentrant.

dekoratör

  En funktion som returnerar en annan funktion, vanligtvis tillämpad som en funktionstransformation med hjälp av syntaxen `@wrapper`. Vanliga exempel på dekoratorer är `classmethod()` och `staticmethod()`.

  Dekoratorsyntaxen är bara syntaktiskt socker, följande två funktionsdefinitioner är semantiskt likvärdiga:

      def f(arg):
          ...
      f = staticmethod(f)

      @statiskmetod
      def f(arg):
          ...

  Samma koncept finns för klasser, men är mindre vanligt förekommande där. Se dokumentationen för funktionsdefinitioner och klassdefinitioner för mer information om dekoratorer.

deskriptor

  Alla objekt som definierar metoderna `__get__()`, `__set__()` eller `__delete__()`. När ett klassattribut är en deskriptor utlöses dess speciella bindningsbeteende vid attributuppslagning. Om du använder a.b för att hämta, ställa in eller ta bort ett attribut slås normalt objektet med namnet b upp i klassordlistan för a, men om b är en deskriptor anropas respektive deskriptormetod. Att förstå deskriptorer är en nyckel till en djup förståelse av Python eftersom de utgör grunden för många funktioner, inklusive funktioner, metoder, egenskaper, klassmetoder, statiska metoder och referenser till superklasser.

  Mer information om metoder för beskrivare finns i Implementing Descriptors eller Descriptor How To Guide.

ordbok

  En associativ array där godtyckliga nycklar mappas till värden. Nycklarna kan vara valfritt objekt med metoderna `__hash__()` och `__eq__()`. Kallas en hash i Perl.

ordbok förståelse

  Ett kompakt sätt att bearbeta alla eller delar av elementen i en iterabel och returnera en ordbok med resultaten. `results = {n: n ** 2 for n in range(10)}` genererar en ordbok som innehåller nyckeln `n` mappad till värdet `n ** 2`. Se förståelse.

ordboksvy

  De objekt som returneras från `dict.keys()`, `dict.values()` och `dict.items()` kallas ordboksvyer. De ger en dynamisk vy över ordbokens poster, vilket innebär att när ordboken ändras återspeglas dessa ändringar i vyn. För att tvinga ordboksvyn att bli en fullständig lista, använd `list(dictview)`. Se Dictionary view objects.

dokumentsträng

  En bokstavsträng som visas som det första uttrycket i en klass, funktion eller modul. Även om den ignoreras när sviten exekveras, identifieras den av kompilatorn och läggs in i attributet `__doc__` i den omslutande klassen, funktionen eller modulen. Eftersom det är tillgängligt via introspektion är det den kanoniska platsen för dokumentation av objektet.

anka-typning

  En programmeringsstil som inte tittar på ett objekts typ för att avgöra om det har rätt gränssnitt; istället anropas eller används metoden eller attributet helt enkelt (”Om det ser ut som en anka och kvackar som en anka, måste det vara en anka.”) Genom att betona gränssnitt snarare än specifika typer förbättrar väldesignad kod sin flexibilitet genom att tillåta polymorf substitution. Duck-typning undviker tester som använder `type()` eller `isinstance()`. (Observera dock att duck-typing kan kompletteras med abstrakta basklasser.) Istället används typiskt `hasattr()`-tester eller EAFP-programmering.

dunder

  An informal short-hand for ”double underscore”, used when talking about a special method. For example, `__init__` is often pronounced ”dunder init”.

EAFP

  Lättare att be om förlåtelse än om tillåtelse. Denna vanliga Python-kodningsstil förutsätter att det finns giltiga nycklar eller attribut och fångar upp undantag om antagandet visar sig vara felaktigt. Denna rena och snabba stil kännetecknas av att det finns många `try` och `except`-satser. Tekniken står i kontrast till LBYL-stilen som är vanlig i många andra språk, t.ex. C.

utvärdera funktion

  En funktion som kan anropas för att utvärdera ett attribut i ett objekt som utvärderas på ett lättsamt sätt, t.ex. värdet på typaliaser som skapats med `type`.

uttryck

  En del av syntaxen som kan utvärderas till ett visst värde. Med andra ord är ett uttryck en ansamling av uttryckselement som literaler, namn, attributåtkomst, operatorer eller funktionsanrop som alla returnerar ett värde. I motsats till många andra språk är inte alla språkkonstruktioner uttryck. Det finns också statement som inte kan användas som uttryck, t.ex. `while`. Tilldelningar är också påståenden, inte uttryck.

förlängningsmodul

  En modul skriven i C eller C++ som använder Pythons C API för att interagera med kärnan och med användarkod.

f-sträng
f-strängar

  Stränglitteraler med prefixet `f` eller `F` kallas vanligen ”f-strings” vilket är en förkortning av formatted string literals. Se även PEP 498.

filobjekt

  Ett objekt som exponerar ett filorienterat API (med metoder som `read()` eller `write()`) till en underliggande resurs. Beroende på hur det skapades kan ett filobjekt förmedla åtkomst till en riktig fil på disken eller till en annan typ av lagrings- eller kommunikationsenhet (t.ex. standardinmatning/utmatning, minnesbuffertar, socklar, pipes etc.). Filobjekt kallas också filliknande objekt eller strömmar.

  Det finns faktiskt tre kategorier av filobjekt: råa binärfiler, buffrade binärfiler och textfiler. Deras gränssnitt definieras i modulen `io`. Det kanoniska sättet att skapa ett filobjekt är genom att använda funktionen `open()`.

filliknande objekt

  En synonym till filobjekt.

kodning av filsystem och felhantering

  Kodning och felhantering som används av Python för att avkoda bytes från operativsystemet och koda Unicode till operativsystemet.

  Filsystemets kodning måste garantera att alla byte under 128 avkodas framgångsrikt. Om filsystemets kodning inte kan ge denna garanti kan API-funktioner ge upphov till `UnicodeError`.

  Funktionerna `sys.getfilesystemencoding()` och `sys.getfilesystemencodeerrors()` kan användas för att hämta filsystemets kodning och felhantering.

  filsystemets kodning och felhantering konfigureras vid Python-start av funktionen `PyConfig_Read()`: se `filesystem_encoding` och `filesystem_errors` i `PyConfig`.

  Se även locale encoding.

sökare

  Ett objekt som försöker hitta loader för en modul som håller på att importeras.

  Det finns två typer av sökare: meta path finders för användning med `sys.meta_path`, och path entry finders för användning med `sys.path_hooks`.

  Se Finders and loaders och `importlib` för mycket mer information.

våningsindelning

  Matematisk division som avrundar ner till närmaste heltal. Operatorn för golvdivision är `//`. Till exempel utvärderas uttrycket `11 // 4` till `2` i motsats till `2,75` som returneras av float true division. Observera att `(-11) // 4` är `-3` eftersom det är `-2,75` avrundat nedåt. Se PEP 238.

gratis trådning

  En trådningsmodell där flera trådar kan köra Python-bytekod samtidigt inom samma tolk. Detta är i motsats till global interpreter lock som tillåter endast en tråd att köra Python bytecode åt gången. Se PEP 703.

free-threaded build

  A build of CPython that supports free threading, configured using the `--disable-gil` option before compilation.

  See Python support for free threading.

fri variabel

  Formellt, enligt definitionen i :ref:``language execution model <bind_names>`, är en fri variabel en variabel som används i en namnrymd och som inte är en lokal variabel i den namnrymden. Se closure variable för ett exempel. Pragmatiskt, på grund av namnet på attributet `codeobject.co_freevars`, används termen ibland också som en synonym till closure variable.

funktion

  En serie satser som returnerar ett värde till den som anropar. Den kan också få noll eller fler arguments som kan användas vid exekveringen. Se även parameter, method och avsnittet Function definitions.

funktion anteckning

  En annotation av en funktionsparameter eller ett returvärde.

  Funktionsannoteringar används vanligtvis för type hints: till exempel förväntas den här funktionen ta två `int`-argument och förväntas också ha ett `int`-returvärde:

      def sum_two_numbers(a: int, b: int) -> int:
         returnerar a + b

  Syntaxen för funktionsannoteringar förklaras i avsnittet Function definitions.

  Se variable annotation och PEP 484, som beskriver denna funktionalitet. Se även Annotations Best Practices för bästa praxis för att arbeta med annoteringar.

__framtid__

  En :ref:`future statement <future>`, ``from __future__ import <feature>`, instruerar kompilatorn att kompilera den aktuella modulen med syntax eller semantik som kommer att bli standard i en framtida version av Python. Modulen `__future__` dokumenterar de möjliga värdena för feature. Genom att importera denna modul och utvärdera dess variabler kan du se när en ny funktion först lades till i språket och när den kommer att (eller har) bli standard:

      >>> import __future__
      >>> __future__.division
      _Feature((2, 2, 0, 'alpha', 2), (3, 0, 0, 'alpha', 0), 8192)

sophämtning

  Processen att frigöra minne när det inte längre används. Python utför garbage collection via referensräkning och en cyklisk garbage collector som kan upptäcka och bryta referenscykler. Skräpsamlaren kan styras med hjälp av modulen `gc`.

generator

  En funktion som returnerar en generator iterator. Den ser ut som en vanlig funktion förutom att den innehåller `yield`-uttryck för att producera en serie värden som kan användas i en for-loop eller som kan hämtas ett i taget med funktionen `next()`.

  Hänvisar vanligtvis till en generatorfunktion, men kan i vissa sammanhang hänvisa till en generatoriterator. I fall där den avsedda betydelsen inte är tydlig, undviker man tvetydighet genom att använda de fullständiga termerna.

generator iterator

  Ett objekt som skapats av en generator-funktion.

  Varje `yield` avbryter temporärt bearbetningen och kommer ihåg exekveringstillståndet (inklusive lokala variabler och väntande try-statements). När generator iterator återupptas, fortsätter den där den slutade (i motsats till funktioner som börjar om på nytt vid varje anrop).

generatoruttryck

  En expression som returnerar en iterator. Det ser ut som ett vanligt uttryck följt av en `for`-sats som definierar en loopvariabel, ett intervall och en valfri `if`-sats. Det kombinerade uttrycket genererar värden för en omslutande funktion:

      >>> sum(i*i for i in range(10))         # summan av kvadraterna 0, 1, 4, ... 81
      285

generisk funktion

  En funktion som består av flera funktioner som implementerar samma operation för olika typer. Vilken implementation som ska användas under ett anrop avgörs av dispatchalgoritmen.

  Se även ordlisteposten single dispatch, dekoratorn `functools.singledispatch()` och PEP 443.

generisk typ

  En typ som kan parametriseras; typiskt en container class såsom `list` eller `dict`. Används för type hints och annotations.

  För mer information, se generic alias types, PEP 483, PEP 484, PEP 585, och modulen `typing`.

GIL

  Se globalt tolklås.

globalt tolklås

  Den mekanism som används av CPython-tolken för att säkerställa att endast en tråd kör Python bytecode åt gången. Detta förenklar CPython-implementeringen genom att göra objektmodellen (inklusive kritiska inbyggda typer som `dict`) implicit säker mot samtidig åtkomst. Genom att låsa hela tolken blir det lättare för tolken att vara flertrådad, på bekostnad av mycket av den parallellism som erbjuds av maskiner med flera processorer.

  Vissa tilläggsmoduler, antingen standard eller från tredje part, är dock utformade så att de frigör GIL när de utför beräkningsintensiva uppgifter som komprimering eller hashing. Dessutom frigörs alltid GIL när I/O utförs.

  Från och med Python 3.13 kan GIL inaktiveras med hjälp av byggkonfigurationen `--disable-gil`. Efter att Python har byggts med detta alternativ måste koden köras med `-X gil=0` eller efter att miljövariabeln `PYTHON_GIL=0` har ställts in. Denna funktion ger förbättrad prestanda för flertrådade program och gör det lättare att använda flerkärniga processorer på ett effektivt sätt. För mer information, se PEP 703.

  I tidigare versioner av Pythons C API kan en funktion deklarera att den kräver att GIL hålls för att den ska kunna användas. Detta hänvisar till att ha en attached thread state.

global state

  Data that is accessible throughout a program, such as module-level variables, class variables, or C static variables in extension modules. In multi-threaded programs, global state shared between threads typically requires synchronization to avoid race conditions and data races.

hash-baserad pyc

  En bytecode-cachefil som använder hashen i stället för den senaste modifierade tiden för motsvarande källfil för att avgöra dess giltighet. Se Cached bytecode invalidation.

hashbar

  Ett objekt är hashbart om det har ett hashvärde som aldrig ändras under dess livstid (det behöver en metod `__hash__()`) och kan jämföras med andra objekt (det behöver en metod `__eq__()`). Hashbara objekt som jämförs med varandra måste ha samma hashvärde.

  Hashbarhet gör att ett objekt kan användas som nyckel i en ordbok och som medlem i ett set, eftersom dessa datastrukturer använder hashvärdet internt.

  De flesta av Pythons oföränderliga inbyggda objekt är hashbara; föränderliga behållare (som listor eller dictionaries) är det inte; oföränderliga behållare (som tuples och frozensets) är bara hashbara om deras element är hashbara. Objekt som är instanser av användardefinierade klasser är hashbara som standard. De jämför alla ojämnt (utom med sig själva), och deras hashvärde härleds från deras `id()`.

IDLE

  En integrerad utvecklings- och inlärningsmiljö för Python. IDLE — Python editor and shell är en grundläggande redigerings- och tolkmiljö som levereras med standarddistributionen av Python.

odödlig

  Immortal objects är en CPython implementationsdetalj som introducerades i PEP 683.

  Om ett objekt är odödligt ändras aldrig dess referensantal, och därför avallokeras det aldrig medan tolken körs. Till exempel är `True` och `None` odödliga i CPython.

  Odödliga objekt kan identifieras via `sys._is_immortal()`, eller via `PyUnstable_IsImmortal()` i C API.

oföränderlig

  An object with a fixed value. Immutable objects include numbers, strings and tuples. Such an object cannot be altered. A new object has to be created if a different value has to be stored. They play an important role in places where a constant hash value is needed, for example as a key in a dictionary. Immutable objects are inherently thread-safe because their state cannot be modified after creation, eliminating concerns about improperly synchronized concurrent modification.

importväg

  En lista med platser (eller path entries) som söks av path based finder efter moduler att importera. Under importen kommer denna lista med platser vanligtvis från `sys.path`, men för underpaket kan den också komma från det överordnade paketets `__path__`-attribut.

import

  Den process genom vilken Python-kod i en modul görs tillgänglig för Python-kod i en annan modul.

importör

  Ett objekt som både hittar och laddar en modul; både ett finder- och loader-objekt.

index

  A numeric value that represents the position of an element in a sequence.

  In Python, indexing starts at zero. For example, `things[0]` names the first element of `things`; `things[1]` names the second one.

  In some contexts, Python allows negative indexes for counting from the end of a sequence, and indexing using slices.

  See also subscript.

interaktiv

  Python har en interaktiv tolk, vilket innebär att du kan skriva in satser och uttryck i tolkens prompt, omedelbart utföra dem och se resultatet. Starta bara `python` utan argument (eventuellt genom att välja det från datorns huvudmeny). Det är ett mycket kraftfullt sätt att testa nya idéer eller inspektera moduler och paket (kom ihåg `help(x)`). För mer information om interaktivt läge, se Interactive Mode.

tolkad

  Python är ett tolkat språk, i motsats till ett kompilerat, även om skillnaden kan vara suddig på grund av förekomsten av bytecode-kompilatorn. Detta innebär att källfiler kan köras direkt utan att explicit skapa en körbar fil som sedan körs. Tolkade språk har vanligtvis en kortare utvecklings-/debugcykel än kompilerade språk, även om deras program i allmänhet också körs långsammare. Se även interaktiv.

avstängning av tolk

  När Python-tolken ombeds att stänga ner går den in i en speciell fas där den gradvis frigör alla tilldelade resurser, t.ex. moduler och olika kritiska interna strukturer. Den gör också flera anrop till garbage collector. Detta kan utlösa exekvering av kod i användardefinierade destruktorer eller weakref callbacks. Kod som exekveras under nedstängningsfasen kan stöta på olika undantag eftersom de resurser den förlitar sig på kanske inte fungerar längre (vanliga exempel är biblioteksmoduler eller varningsmaskineriet).

  Den främsta orsaken till att tolken stängs av är att modulen `__main__` eller det skript som körs har avslutats.

itererbar

  Ett objekt som kan returnera sina medlemmar en i taget. Exempel på iterabler är alla sekvenstyper (t.ex. `list`, `str` och `tuple`) och vissa icke-sekvenstyper som `dict`, file objects, och objekt av alla klasser som du definierar med en `__iter__()`-metod eller med en `__getitem__()`-metod som implementerar sequence-semantik.

  Iterabler kan användas i en `for`-loop och på många andra ställen där en sekvens behövs (`zip()`, `map()`, …). När ett itererbart objekt skickas som argument till den inbyggda funktionen `iter()` returnerar den en iterator för objektet. Denna iterator räcker för en passage över värdeuppsättningen. När du använder iterables är det vanligtvis inte nödvändigt att anropa `iter()` eller hantera iteratorobjekt själv. Satsen `for` gör det automatiskt åt dig och skapar en tillfällig namnlös variabel som håller iteratorn under hela slingan. Se även iterator, sequence och generator.

iterator

  Ett objekt som representerar en dataström. Upprepade anrop till iteratorns metod `__next__()` (eller genom att skicka den till den inbyggda funktionen `next()`) returnerar successiva objekt i strömmen. När inga fler data finns tillgängliga utlöses istället ett `StopIteration`-undantag. Vid denna tidpunkt är iteratorobjektet uttömt och eventuella ytterligare anrop till dess `__next__()`-metod ger bara upphov till `StopIteration` igen. Iteratorer måste ha en `__iter__()`-metod som returnerar själva iteratorobjektet, så varje iterator är också en iterabel och kan användas på de flesta ställen där andra iterabler accepteras. Ett anmärkningsvärt undantag är kod som försöker sig på flera iterationspass. Ett containerobjekt (t.ex. en `list`) producerar en ny iterator varje gång du skickar den till `iter()`-funktionen eller använder den i en `for`-loop. Om du försöker göra detta med en iterator kommer du bara att returnera samma uttömda iteratorobjekt som användes i föregående iterationspass, vilket får det att se ut som en tom behållare.

  Mer information finns i Iterator-typer.

  Detaljerad implementering av CPython: CPython does not consistently apply the requirement that an iterator define `__iter__()`. And also please note that free-threaded CPython does not guarantee thread-safe behavior of iterator operations.

nyckel

  A value that identifies an entry in a mapping. See also subscript.

knappfunktion

  En nyckelfunktion eller sorteringsfunktion är en anropsbar funktion som returnerar ett värde som används för sortering eller ordning. Till exempel används `locale.strxfrm()` för att producera en sorteringsnyckel som är medveten om lokalspecifika sorteringskonventioner.

  Ett antal verktyg i Python accepterar nyckelfunktioner för att styra hur element ordnas eller grupperas. De inkluderar `min()`, `max()`, `sorted()`, `list.sort()`, `heapq.merge()`, `heapq.nsmallest()`, `heapq.nlargest()` och `itertools.groupby()`.

  There are several ways to create a key function. For example. the `str.casefold()` method can serve as a key function for case insensitive sorts. Alternatively, a key function can be built from a `lambda` expression such as `lambda r: (r[0], r[2])`. Also, `operator.attrgetter()`, `operator.itemgetter()`, and `operator.methodcaller()` are three key function constructors. See the Sorting HOW TO for examples of how to create and use key functions.

nyckelordsargument

  Se argument.

lambda

  En anonym inline-funktion som består av en enda expression som utvärderas när funktionen anropas. Syntaxen för att skapa en lambda-funktion är `lambda [parametrar]: uttryck`

LBYL

  Titta innan du hoppar. Denna kodningsstil testar explicit för förhandsvillkor innan anrop eller uppslagningar görs. Den här stilen står i kontrast till EAFP och kännetecknas av att den innehåller många `if`-satser.

  In a multi-threaded environment, the LBYL approach can risk introducing a race condition between ”the looking” and ”the leaping”. For example, the code, `if key in mapping: return mapping[key]` can fail if another thread removes key from mapping after the test, but before the lookup. This issue can be solved with locks or by using the EAFP approach. See also thread-safe.

lexikal analysator

  Formellt namn för tokenizer; se token.

lista

  En inbyggd Python sequence. Trots sitt namn är den mer lik en array i andra språk än en länkad lista eftersom åtkomst till element är O(1).

listförståelse

  Ett kompakt sätt att bearbeta alla eller delar av elementen i en sekvens och returnera en lista med resultaten. `result = ['{:#04x}'.format(x) for x in range(256) if x % 2 == 0]`` genererar en lista med strängar som innehåller jämna hextal (0x…) i intervallet 0 till 255. Klausulen `if` är valfri. Om den utelämnas bearbetas alla element i `range(256)`.

lock

  A synchronization primitive that allows only one thread at a time to access a shared resource. A thread must acquire a lock before accessing the protected resource and release it afterward. If a thread attempts to acquire a lock that is already held by another thread, it will block until the lock becomes available. Python’s `threading` module provides `Lock` (a basic lock) and `RLock` (a reentrant lock). Locks are used to prevent race conditions and ensure thread-safe access to shared data. Alternative design patterns to locks exist such as queues, producer/consumer patterns, and thread-local state. See also deadlock, and reentrant.

lock-free

  An operation that does not acquire any lock and uses atomic CPU instructions to ensure correctness. Lock-free operations can execute concurrently without blocking each other and cannot be blocked by operations that hold locks. In free-threaded Python, built-in types like `dict` and `list` provide lock-free read operations, which means other threads may observe intermediate states during multi-step modifications even when those modifications hold the per-object lock.

lastare

  Ett objekt som laddar en modul. Det måste definiera metoderna `exec_module()` och `create_module()` för att implementera gränssnittet `Loader`. En laddare returneras vanligtvis av en finder. Se även följande:

  - sökare-och-laddare

  - :klass:`importlib.abc.Loader`

  - :pep:`302``

lokal kodning

  På Unix är det kodningen av LC_CTYPE-localen. Den kan ställas in med `locale.setlocale(locale.LC_CTYPE, new_locale)`.

  I Windows är det ANSI-kodsidan (t.ex. `"cp1252"`).

  På Android och VxWorks använder Python `"utf-8"` som lokal kodning.

  `locale.getencoding()` kan användas för att hämta locale-kodningen.

  Se även filsystemets kodning och felhantering.

magisk metod

  En informell synonym till specialmetod.

kartläggning

  Ett containerobjekt som stöder godtyckliga nyckeluppslagningar och implementerar de metoder som anges i `collections.abc.Mapping` eller `collections.abc.MutableMapping` abstrakta basklasser. Exempel är `dict`, `collections.defaultdict`, `collections.OrderedDict` och `collections.Counter`.

meta sökväg sökare

  En finner som returneras av en sökning i `sys.meta_path`. Meta path finders är relaterade till, men skiljer sig från, path entry finders.

  Se `importlib.abc.MetaPathFinder` för de metoder som metasökvägssökare implementerar.

metaklass

  Klassen i en klass. Klassdefinitioner skapar ett klassnamn, en klassordbok och en lista över basklasser. Metaklassen är ansvarig för att ta dessa tre argument och skapa klassen. De flesta objektorienterade programmeringsspråk tillhandahåller en standardimplementering. Det som gör Python speciellt är att det är möjligt att skapa egna metaklasser. De flesta användare behöver aldrig detta verktyg, men när behovet uppstår kan metaklasser ge kraftfulla och eleganta lösningar. De har använts för att logga attributåtkomst, lägga till trådsäkerhet, spåra objektskapande, implementera singletons och många andra uppgifter.

  Mer information finns i Metaclasses.

metod

  En funktion som är definierad inuti en klass. Om den anropas som ett attribut till en instans av den klassen, kommer metoden att få instansobjektet som sitt första argument (som vanligtvis kallas `self`). Se function och nested scope.

metod upplösning ordning

  Method Resolution Order är den ordning i vilken basklasser söks efter en medlem vid uppslagning. Se The Python 2.3 Method Resolution Order för detaljer om den algoritm som används av Python-tolken sedan 2.3-versionen.

modul

  Ett objekt som fungerar som en organisatorisk enhet i Python-kod. Moduler har ett namnrymd som innehåller godtyckliga Python-objekt. Moduler laddas in i Python genom processen importing.

  Se även package.

modulspecifikation

  En namnrymd som innehåller den importrelaterade information som används för att ladda en modul. En instans av `importlib.machinery.ModuleSpec`.

  Se även modul-specs.

MRO

  Se Metodbeslutsordning.

föränderlig

  An object with state that is allowed to change during the course of the program. In multi-threaded programs, mutable objects that are shared between threads require careful synchronization to avoid race conditions. See also immutable, thread-safe, and concurrent modification.

namngiven tupel

  Termen ”named tuple” gäller för en typ eller klass som ärver från tuple och vars indexerbara element också är tillgängliga med hjälp av namngivna attribut. Typen eller klassen kan även ha andra egenskaper.

  Flera inbyggda typer kallas tupler, bland annat de värden som returneras av `time.localtime()` och `os.stat()`. Ett annat exempel är `sys.float_info`:

      >>> sys.float_info[1] # indexerad åtkomst
      1024
      >>> sys.float_info.max_exp # named field access
      1024
      >>> isinstance(sys.float_info, tuple) # typ av tuple
      Sant

  Vissa namngivna tuplar är inbyggda typer (som exemplen ovan). Alternativt kan en namngiven tupel skapas från en vanlig klassdefinition som ärver från `tuple` och som definierar namngivna fält. En sådan klass kan skrivas för hand, eller så kan den skapas genom att ärva `typing.NamedTuple`, eller med fabriksfunktionen `collections.namedtuple()`. De senare teknikerna lägger också till några extra metoder som kanske inte finns i handskrivna eller inbyggda namngivna tuplar.

namnrymd

  Den plats där en variabel lagras. Namnrymder är implementerade som ordböcker. Det finns lokala, globala och inbyggda namnrymder samt nästlade namnrymder i objekt (i metoder). Namnrymder stöder modularitet genom att förhindra namnkonflikter. Exempelvis skiljer sig funktionerna `builtins.open` och `os.open()` åt genom sina namnrymder. Namnrymder underlättar också läsbarhet och underhåll genom att göra det tydligt vilken modul som implementerar en funktion. Om man till exempel skriver `random.seed()` eller `itertools.islice()` framgår det tydligt att dessa funktioner implementeras av modulerna `random` respektive `itertools`.

namnområde paket

  Ett paket som endast fungerar som en behållare för underpaket. Namnrymdspaket får inte ha någon fysisk representation, och är specifikt inte som ett vanligt paket eftersom de inte har någon `__init__.py`-fil.

  Namnområdespaket gör det möjligt för flera individuellt installerbara paket att ha ett gemensamt överordnat paket. I annat fall rekommenderas det att använda en vanlig paket.

  För mer information, se PEP 420 och Namespace packages.

  Se även modul.

native code

  Code that is compiled to machine instructions and runs directly on the processor, as opposed to code that is interpreted or runs in a virtual machine. In the context of Python, native code typically refers to C, C++, Rust or Fortran code in extension modules that can be called from Python. See also extension module.

nästlat omfång

  Möjligheten att referera till en variabel i en omslutande definition. Exempelvis kan en funktion som definieras inuti en annan funktion referera till variabler i den yttre funktionen. Observera att nästlade scopes som standard endast fungerar för referens och inte för tilldelning. Lokala variabler både läser och skriver i det innersta scopet. På samma sätt läser och skriver globala variabler i det globala namnrymden. Nyckelordet: nonlocal tillåter skrivning till yttre scopes.

klass med ny stil

  Gammalt namn för den variant av klasser som nu används för alla klassobjekt. I tidigare Python-versioner kunde endast klasser i ny stil använda Pythons nyare, mångsidiga funktioner som `__slots__`, deskriptorer, egenskaper, `__getattribute__()`, klassmetoder och statiska metoder.

non-deterministic

  Behavior where the outcome of a program can vary between executions with the same inputs. In multi-threaded programs, non-deterministic behavior often results from race conditions where the relative timing or interleaving of threads affects the result. Proper synchronization using locks and other synchronization primitives helps ensure deterministic behavior.

objekt

  Alla data med tillstånd (attribut eller värde) och definierat beteende (metoder). Också den ultimata basklassen för alla new-style class.

optimerad omfattning

  Ett område där namnen på lokala målvariabler är tillförlitligt kända för kompilatorn när koden kompileras, vilket möjliggör optimering av läs- och skrivåtkomst till dessa namn. De lokala namnrymderna för funktioner, generatorer, coroutines, comprehensions och generatoruttryck optimeras på detta sätt. Observera: De flesta tolkningsoptimeringar tillämpas på alla scopes, endast de som förlitar sig på en känd uppsättning lokala och icke-lokala variabelnamn begränsas till optimerade scopes.

optional module

  An extension module that is part of the standard library, but may be absent in some builds of CPython, usually due to missing third-party libraries or because the module is not available for a given platform.

  See Requirements for optional modules for a list of optional modules that require third-party libraries.

paket

  En Python modul som kan innehålla undermoduler eller rekursivt, underpaket. Tekniskt sett är ett paket en Python-modul med attributet `__path__`.

  Se även regular package och namespace package.

parallelism

  Executing multiple operations at the same time (e.g. on multiple CPU cores). In Python builds with the global interpreter lock (GIL), only one thread runs Python bytecode at a time, so taking advantage of multiple CPU cores typically involves multiple processes (e.g. `multiprocessing`) or native extensions that release the GIL. In free-threaded Python, multiple Python threads can run Python code simultaneously on different cores.

parameter

  En namngiven enhet i en funktions (eller metod)-definition som anger ett argument (eller i vissa fall flera argument) som funktionen kan acceptera. Det finns fem olika typer av parametrar:

  - positional-or-keyword: anger ett argument som kan skickas antingen positionellt eller som ett keyword-argument. Detta är standardtypen av parameter, t.ex. foo och bar i följande:

        def func(foo, bar=None): ...

  - positional-only: anger ett argument som endast kan anges med position. Parametrar med enbart position kan definieras genom att inkludera ett `/`-tecken i parameterlistan i funktionsdefinitionen efter dem, till exempel posonly1 och posonly2 i följande:

        def func(posonly1, posonly2, /, positional_or_keyword): ...

  - keyword-only: anger ett argument som endast kan anges med nyckelord. Parametrar som endast innehåller nyckelord kan definieras genom att inkludera en enda var-positionell parameter eller bara `*` i parameterlistan för funktionsdefinitionen före dem, till exempel kw_only1 och kw_only2 i följande:

        def func(arg, *, kw_only1, kw_only2): ...

  - var-positional: anger att en godtycklig sekvens av positionella argument kan anges (utöver de positionella argument som redan accepteras av andra parametrar). En sådan parameter kan definieras genom att parameternamnet föregås av `*`, t.ex. args i följande:

        def func(*args, **kwargs): ...

  - var-keyword: anger att godtyckligt många nyckelordsargument kan anges (utöver eventuella nyckelordsargument som redan accepteras av andra parametrar). En sådan parameter kan definieras genom att parameternamnet föregås av `**`, t.ex. kwargs i exemplet ovan.

  Parameters can specify both optional and required arguments, as well as default values for some optional arguments.

  See also the argument glossary entry, the FAQ question on the difference between arguments and parameters, the `inspect.Parameter` class, the Function definitions section, and PEP 362.

per-object lock

  A lock associated with an individual object instance rather than a global lock shared across all objects. In free-threaded Python, built-in types like `dict` and `list` use per-object locks to allow concurrent operations on different objects while serializing operations on the same object. Operations that hold the per-object lock prevent other locking operations on the same object from proceeding, but do not block lock-free operations.

path entry

  A single location on the import path which the path based finder consults to find modules for importing.

path entry finder

  A finder returned by a callable on `sys.path_hooks` (i.e. a path entry hook) which knows how to locate modules given a path entry.

  See `importlib.abc.PathEntryFinder` for the methods that path entry finders implement.

path entry hook

  A callable on the `sys.path_hooks` list which returns a path entry finder if it knows how to find modules on a specific path entry.

path based finder

  One of the default meta path finders which searches an import path for modules.

path-like object

  An object representing a file system path. A path-like object is either a `str` or `bytes` object representing a path, or an object implementing the `os.PathLike` protocol. An object that supports the `os.PathLike` protocol can be converted to a `str` or `bytes` file system path by calling the `os.fspath()` function; `os.fsdecode()` and `os.fsencode()` can be used to guarantee a `str` or `bytes` result instead, respectively. Introduced by PEP 519.

PEP

  Python Enhancement Proposal. A PEP is a design document providing information to the Python community, or describing a new feature for Python or its processes or environment. PEPs should provide a concise technical specification and a rationale for proposed features.

  PEPs are intended to be the primary mechanisms for proposing major new features, for collecting community input on an issue, and for documenting the design decisions that have gone into Python. The PEP author is responsible for building consensus within the community and documenting dissenting opinions.

  See PEP 1.

portion

  A set of files in a single directory (possibly stored in a zip file) that contribute to a namespace package, as defined in PEP 420.

positional argument

  Se argument.

provisional API

  A provisional API is one which has been deliberately excluded from the standard library’s backwards compatibility guarantees. While major changes to such interfaces are not expected, as long as they are marked provisional, backwards incompatible changes (up to and including removal of the interface) may occur if deemed necessary by core developers. Such changes will not be made gratuitously – they will occur only if serious fundamental flaws are uncovered that were missed prior to the inclusion of the API.

  Even for provisional APIs, backwards incompatible changes are seen as a ”solution of last resort” - every attempt will still be made to find a backwards compatible resolution to any identified problems.

  This process allows the standard library to continue to evolve over time, without locking in problematic design errors for extended periods of time. See PEP 411 for more details.

provisional package

  See provisional API.

Python 3000

  Nickname for the Python 3.x release line (coined long ago when the release of version 3 was something in the distant future.) This is also abbreviated ”Py3k”.

Pythonic

  An idea or piece of code which closely follows the most common idioms of the Python language, rather than implementing code using concepts common to other languages. For example, a common idiom in Python is to loop over all elements of an iterable using a `for` statement. Many other languages don’t have this type of construct, so people unfamiliar with Python sometimes use a numerical counter instead:

      for i in range(len(food)):
          print(food[i])

  As opposed to the cleaner, Pythonic method:

      for piece in food:
          print(piece)

qualified name

  A dotted name showing the ”path” from a module’s global scope to a class, function or method defined in that module, as defined in PEP 3155. For top-level functions and classes, the qualified name is the same as the object’s name:

      >>> class C:
      ...     class D:
      ...         def meth(self):
      ...             pass
      ...
      >>> C.__qualname__
      'C'
      >>> C.D.__qualname__
      'C.D'
      >>> C.D.meth.__qualname__
      'C.D.meth'

  When used to refer to modules, the fully qualified name means the entire dotted path to the module, including any parent packages, e.g. `email.mime.text`:

      >>> import email.mime.text
      >>> email.mime.text.__name__
      'email.mime.text'

race condition

  A condition of a program where the behavior depends on the relative timing or ordering of events, particularly in multi-threaded programs. Race conditions can lead to non-deterministic behavior and bugs that are difficult to reproduce. A data race is a specific type of race condition involving unsynchronized access to shared memory. The LBYL coding style is particularly susceptible to race conditions in multi-threaded code. Using locks and other synchronization primitives helps prevent race conditions.

reference count

  The number of references to an object. When the reference count of an object drops to zero, it is deallocated. Some objects are immortal and have reference counts that are never modified, and therefore the objects are never deallocated. Reference counting is generally not visible to Python code, but it is a key element of the CPython implementation. Programmers can call the `sys.getrefcount()` function to return the reference count for a particular object.

  In CPython, reference counts are not considered to be stable or well-defined values; the number of references to an object, and how that number is affected by Python code, may be different between versions.

regular package

  A traditional package, such as a directory containing an `__init__.py` file.

  See also namespace package.

reentrant

  A property of a function or lock that allows it to be called or acquired multiple times by the same thread without causing errors or a deadlock.

  For functions, reentrancy means the function can be safely called again before a previous invocation has completed, which is important when functions may be called recursively or from signal handlers. Thread-unsafe functions may be non-deterministic if they’re called reentrantly in a multithreaded program.

  For locks, Python’s `threading.RLock` (reentrant lock) is reentrant, meaning a thread that already holds the lock can acquire it again without blocking. In contrast, `threading.Lock` is not reentrant - attempting to acquire it twice from the same thread will cause a deadlock.

  See also lock and deadlock.

REPL

  An acronym for the ”read–eval–print loop”, another name for the interactive interpreter shell.

__slots__

  A declaration inside a class that saves memory by pre-declaring space for instance attributes and eliminating instance dictionaries. Though popular, the technique is somewhat tricky to get right and is best reserved for rare cases where there are large numbers of instances in a memory-critical application.

sequence

  An iterable which supports efficient element access using integer indices via the `__getitem__()` special method and defines a `__len__()` method that returns the length of the sequence. Some built-in sequence types are `list`, `str`, `tuple`, and `bytes`. Note that `dict` also supports `__getitem__()` and `__len__()`, but is considered a mapping rather than a sequence because the lookups use arbitrary hashable keys rather than integers.

  The `collections.abc.Sequence` abstract base class defines a much richer interface that goes beyond just `__getitem__()` and `__len__()`, adding `count()`, `index()`, `__contains__()`, and `__reversed__()`. Types that implement this expanded interface can be registered explicitly using `register()`. For more documentation on sequence methods generally, see Common Sequence Operations.

set comprehension

  A compact way to process all or part of the elements in an iterable and return a set with the results. `results = {c for c in 'abracadabra' if c not in 'abc'}` generates the set of strings `{'r', 'd'}`. See Displays for lists, sets and dictionaries.

single dispatch

  A form of generic function dispatch where the implementation is chosen based on the type of a single argument.

slice

  An object of type `slice`, used to describe a portion of a sequence. A slice object is created when using the slicing form of subscript notation, with colons inside square brackets, such as in `variable_name[1:3:5]`.

soft deprecated

  A soft deprecated API should not be used in new code, but it is safe for already existing code to use it. The API remains documented and tested, but will not be enhanced further.

  Soft deprecation, unlike normal deprecation, does not plan on removing the API and will not emit warnings.

  See PEP 387: Soft Deprecation.

special method

  A method that is called implicitly by Python to execute a certain operation on a type, such as addition. Such methods have names starting and ending with double underscores. Special methods are documented in Special method names.

standard library

  The collection of packages, modules and extension modules distributed as a part of the official Python interpreter package. The exact membership of the collection may vary based on platform, available system libraries, or other criteria. Documentation can be found at The Python Standard Library.

  See also `sys.stdlib_module_names` for a list of all possible standard library module names.

statement

  A statement is part of a suite (a ”block” of code). A statement is either an expression or one of several constructs with a keyword, such as `if`, `while` or `for`.

static type checker

  An external tool that reads Python code and analyzes it, looking for issues such as incorrect types. See also type hints and the `typing` module.

stdlib

  An abbreviation of standard library.

strong reference

  In Python’s C API, a strong reference is a reference to an object which is owned by the code holding the reference. The strong reference is taken by calling `Py_INCREF()` when the reference is created and released with `Py_DECREF()` when the reference is deleted.

  The `Py_NewRef()` function can be used to create a strong reference to an object. Usually, the `Py_DECREF()` function must be called on the strong reference before exiting the scope of the strong reference, to avoid leaking one reference.

  See also borrowed reference.

subscript

  The expression in square brackets of a subscription expression, for example, the `3` in `items[3]`. Usually used to select an element of a container. Also called a key when subscripting a mapping, or an index when subscripting a sequence.

synchronization primitive

  A basic building block for coordinating (synchronizing) the execution of multiple threads to ensure thread-safe access to shared resources. Python’s `threading` module provides several synchronization primitives including `Lock`, `RLock`, `Semaphore`, `Condition`, `Event`, and `Barrier`. Additionally, the `queue` module provides multi-producer, multi-consumer queues that are especially useful in multithreaded programs. These primitives help prevent race conditions and coordinate thread execution. See also lock.

t-string
t-strings

  String literals prefixed with `t` or `T` are commonly called ”t-strings” which is short for template string literals.

text encoding

  A string in Python is a sequence of Unicode code points (in range `U+0000`–`U+10FFFF`). To store or transfer a string, it needs to be serialized as a sequence of bytes.

  Serializing a string into a sequence of bytes is known as ”encoding”, and recreating the string from the sequence of bytes is known as ”decoding”.

  There are a variety of different text serialization codecs, which are collectively referred to as ”text encodings”.

text file

  A file object able to read and write `str` objects. Often, a text file actually accesses a byte-oriented datastream and handles the text encoding automatically. Examples of text files are files opened in text mode (`'r'` or `'w'`), `sys.stdin`, `sys.stdout`, and instances of `io.StringIO`.

  See also binary file for a file object able to read and write bytes-like objects.

thread state

  The information used by the CPython runtime to run in an OS thread. For example, this includes the current exception, if any, and the state of the bytecode interpreter.

  Each thread state is bound to a single OS thread, but threads may have many thread states available. At most, one of them may be attached at once.

  An attached thread state is required to call most of Python’s C API, unless a function explicitly documents otherwise. The bytecode interpreter only runs under an attached thread state.

  Each thread state belongs to a single interpreter, but each interpreter may have many thread states, including multiple for the same OS thread. Thread states from multiple interpreters may be bound to the same thread, but only one can be attached in that thread at any given moment.

  See Thread State and the Global Interpreter Lock for more information.

thread-safe

  A module, function, or class that behaves correctly when used by multiple threads concurrently. Thread-safe code uses appropriate synchronization primitives like locks to protect shared mutable state, or is designed to avoid shared mutable state entirely. In the free-threaded build, built-in types like `dict`, `list`, and `set` use internal locking to make many operations thread-safe, although thread safety is not necessarily guaranteed. Code that is not thread-safe may experience race conditions and data races when used in multi-threaded programs.

token

  A small unit of source code, generated by the lexical analyzer (also called the tokenizer). Names, numbers, strings, operators, newlines and similar are represented by tokens.

  The `tokenize` module exposes Python’s lexical analyzer. The `token` module contains information on the various types of tokens.

triple-quoted string

  A string which is bound by three instances of either a quotation mark (”) or an apostrophe (’). While they don’t provide any functionality not available with single-quoted strings, they are useful for a number of reasons. They allow you to include unescaped single and double quotes within a string and they can span multiple lines without the use of the continuation character, making them especially useful when writing docstrings.

type

  The type of a Python object determines what kind of object it is; every object has a type. An object’s type is accessible as its `__class__` attribute or can be retrieved with `type(obj)`.

type alias

  A synonym for a type, created by assigning the type to an identifier.

  Type aliases are useful for simplifying type hints. For example:

      def remove_gray_shades(
              colors: list[tuple[int, int, int]]) -> list[tuple[int, int, int]]:
          pass

  could be made more readable like this:

      Color = tuple[int, int, int]

      def remove_gray_shades(colors: list[Color]) -> list[Color]:
          pass

  See `typing` and PEP 484, which describe this functionality.

type hint

  An annotation that specifies the expected type for a variable, a class attribute, or a function parameter or return value.

  Type hints are optional and are not enforced by Python but they are useful to static type checkers. They can also aid IDEs with code completion and refactoring.

  Type hints of global variables, class attributes, and functions, but not local variables, can be accessed using `typing.get_type_hints()`.

  See `typing` and PEP 484, which describe this functionality.

universal newlines

  A manner of interpreting text streams in which all of the following are recognized as ending a line: the Unix end-of-line convention `'\n'`, the Windows convention `'\r\n'`, and the old Macintosh convention `'\r'`. See PEP 278 and PEP 3116, as well as `bytes.splitlines()` for an additional use.

variable annotation

  An annotation of a variable or a class attribute.

  When annotating a variable or a class attribute, assignment is optional:

      class C:
          field: 'annotation'

  Variable annotations are usually used for type hints: for example this variable is expected to take `int` values:

      count: int = 0

  Variable annotation syntax is explained in section Annotated assignment statements.

  See function annotation, PEP 484 and PEP 526, which describe this functionality. Also see Annotations Best Practices for best practices on working with annotations.

virtual environment

  A cooperatively isolated runtime environment that allows Python users and applications to install and upgrade Python distribution packages without interfering with the behaviour of other Python applications running on the same system.

  See also `venv`.

virtual machine

  A computer defined entirely in software. Python’s virtual machine executes the bytecode emitted by the bytecode compiler.

walrus operator

  A light-hearted way to refer to the assignment expression operator `:=` because it looks a bit like a walrus if you turn your head.

Zen of Python

  Listing of Python design principles and philosophies that are helpful in understanding and using the language. The listing can be found by typing ”`import this`” at the interactive prompt.