3. 数据模型
***********


3.1. 对象、值与类型
===================

*Objects* are Python's abstraction for data.  All data in a Python
program is represented by objects or by relations between objects. (In
a sense, and in conformance to Von Neumann's model of a "stored
program computer," code is also represented by objects.)

每个对象都有各自的编号、类型和值。一个对象被创建后，它的 *编号* 就绝不
会改变；你可以将其理解为该对象在内存中的地址。 '"is"' 运算符可以比较两
个对象的编号是否相同；"id()" 函数能返回一个代表其编号的整型数。

**CPython implementation detail:** 在 CPython 中，"id(x)" 就是存放 "x"
的内存的地址。

对象的类型决定该对象所支持的操作 (例如 "对象是否有长度属性？") 并且定
义了该类型的对象可能的取值。"type()" 函数能返回一个对象的类型 (类型本
身也是对象)。与编号一样，一个对象的 *类型* 也是不可改变的。[1]

有些对象的 *值* 可以改变。值可以改变的对象被称为 *可变的*；值不可以改
变的对象就被称为 *不可变的*。(一个不可变容器对象如果包含对可变对象的引
用，当后者的值改变时，前者的值也会改变；但是该容器仍属于不可变对象，因
为它所包含的对象集是不会改变的。因此，不可变并不严格等同于值不能改变，
实际含义要更微妙。) 一个对象的可变性是由其类型决定的；例如，数字、字符
串和元组是不可变的，而字典和列表是可变的。

对象绝不会被显式地销毁；然而，当无法访问时它们可能会被作为垃圾回收。允
许具体的实现推迟垃圾回收或完全省略此机制 --- 如何实现垃圾回收是实现的
质量问题，只要可访问的对象不会被回收即可。

**CPython implementation detail:** CPython 目前使用带有 (可选) 延迟检
测循环链接垃圾的引用计数方案，会在对象不可访问时立即回收其中的大部分，
但不保证回收包含循环引用的垃圾。请查看 "gc" 模块的文档了解如何控制循环
垃圾的收集相关信息。其他实现会有不同的行为方式，CPython 现有方式也可能
改变。不要依赖不可访问对象的立即终结机制 (所以你应当总是显式地关闭文件
)。

注意：使用实现的跟踪或调试功能可能令正常情况下会被回收的对象继续存活。
还要注意通过 '"try"..."except"' 语句捕捉异常也可能令对象保持存活。

有些对象包含对 "外部" 资源的引用，例如打开文件或窗口。当对象被作为垃圾
回收时这些资源也应该会被释放，但由于垃圾回收并不确保发生，这些对象还提
供了明确地释放外部资源的操作，通常为一个 "close()" 方法。强烈推荐在程
序中显式关闭此类对象。'"try"..."finally"' 语句和 '"with"' 语句提供了进
行此种操作的更便捷方式。

有些对象包含对其他对象的引用；它们被称为 *容器*。容器的例子有元组、列
表和字典等。这些引用是容器对象值的组成部分。在多数情况下，当谈论一个容
器的值时，我们是指所包含对象的值而不是其编号；但是，当我们谈论一个容器
的可变性时，则仅指其直接包含的对象的编号。因此，如果一个不可变容器 (例
如元组) 包含对一个可变对象的引用，则当该可变对象被改变时容器的值也会改
变。

类型会影响对象行为的几乎所有方面。甚至对象编号的重要性也在某种程度上受
到影响: 对于不可变类型，会得出新值的运算实际上会返回对相同类型和取值的
任一现有对象的引用，而对于可变类型来说这是不允许的。例如在 "a = 1; b =
1" 之后，"a" 和 "b" 可能会也可能不会指向同一个值为一的对象，这取决于具
体实现，但是在 "c = []; d = []" 之后，"c" 和 "d" 保证会指向两个不同、
单独的新建空列表。(请注意 "c = d = []" 则是将同一个对象赋值给 "c" 和
"d"。)


3.2. 标准类型层级结构
=====================

以下是 Python 内置类型的列表。扩展模块 (具体实现会以 C, Java 或其他语
言编写) 可以定义更多的类型。未来版本的 Python 可能会加入更多的类型 (例
如有理数、高效存储的整型数组等等)，不过新增类型往往都是通过标准库来提
供的。

以下部分类型的描述中包含有 '特殊属性列表' 段落。这些属性提供对具体实现
的访问而非通常使用。它们的定义在未来可能会改变。

None
   此类型只有一种取值。是一个具有此值的单独对象。此对象通过内置名称
   "None" 访问。在许多情况下它被用来表示空值，例如未显式指明返回值的函
   数将返回 None。它的逻辑值为假。

NotImplemented
   此类型只有一种取值。是一个具有此值的单独对象。此对象通过内置名称
   "NotImplemented" 访问。数值方法和丰富比较方法如未实现指定运算符表示
   的运算则应返回此值。(解释器会根据指定运算符继续尝试反向运算或其他回
   退操作)。它的逻辑值为真。

   详情参见 实现算数运算。

Ellipsis
   此类型只有一种取值。是一个具有此值的单独对象。此对象通过字面值
   "..." 或内置名称 "Ellipsis" 访问。它的逻辑值为真。

"numbers.Number"
   此类对象由数字字面值创建，并会被作为算术运算符和算术内置函数的返回
   结果。数字对象是不可变的；一旦创建其值就不再改变。Python 中的数字当
   然非常类似数学中的数字，但也受限于计算机中的数字表示方法。

   Python 区分整型数、浮点型数和复数:

   "numbers.Integral"
      此类对象表示数学中整数集合的成员 (包括正数和负数)。

      整型数可细分为两种类型:

      整型 ("int")

         此类对象表示任意大小的数字，仅受限于可用的内存 (包括虚拟内存)
         。在变换和掩码运算中会以二进制表示，负数会以 2 的补码表示，看
         起来像是符号位向左延伸补满空位。

      布尔型 ("bool")
         此类对象表示逻辑值 False 和 True。代表 "False" 和 "True" 值的
         两个对象是唯二的布尔对象。布尔类型是整型的子类型，两个布尔值
         在各种场合的行为分别类似于数值 0 和 1，例外情况只有在转换为字
         符串时分别返回字符串 ""False"" 或 ""True""。

      整型数表示规则的目的是在涉及负整型数的变换和掩码运算时提供最为合
      理的解释。

   "numbers.Real" ("float")
      此类对象表示机器级的双精度浮点数。其所接受的取值范围和溢出处理将
      受制于底层的机器架构 (以及 C 或 Java 实现)。Python 不支持单精度
      浮点数；支持后者通常的理由是节省处理器和内存消耗，但这点节省相对
      于在 Python 中使用对象的开销来说太过微不足道，因此没有理由包含两
      种浮点数而令该语言变得复杂。

   "numbers.Complex" ("complex")
      此类对象以一对机器级的双精度浮点数来表示复数值。有关浮点数的附带
      规则对其同样有效。一个复数值 "z" 的实部和虚部可通过只读属性
      "z.real" 和 "z.imag" 来获取。

序列
   此类对象表示以非负整数作为索引的有限有序集。内置函数 "len()" 可返回
   一个序列的条目数量。当一个序列的长度为 *n* 时，索引集包含数字 0, 1,
   ..., *n*-1。序列 *a* 的条目 *i* 可通过 "a[i]" 选择。

   序列还支持切片: "a[i:j]" 选择索引号为 *k* 的所有条目，*i* "<=" *k*
   "<" *j*。当用作表达式时，序列的切片就是一个与序列类型相同的新序列。
   新序列的索引还是从 0 开始。

   有些序列还支持带有第三个 "step" 形参的 "扩展切片": "a[i:j:k]" 选择
   *a* 中索引号为 *x* 的所有条目，"x = i + n*k", *n* ">=" "0" 且 *i*
   "<=" *x* "<" *j*。

   序列可根据其可变性来加以区分:

   不可变序列
      不可变序列类型的对象一旦创建就不能再改变。(如果对象包含对其他对
      象的引用，其中的可变对象就是可以改变的；但是，一个不可变对象所直
      接引用的对象集是不能改变的。)

      以下类型属于不可变对象:

      字符串
         字符串是由 Unicode 码位值组成的序列。范围在 "U+0000 -
         U+10FFFF" 之内的所有码位值都可在字符串中使用。Python 没有
         "char" 类型；而是将字符串中的每个码位表示为一个长度为 "1" 的
         字符串对象。内置函数 "ord()" 可将一个码位由字符串形式转换成一
         个范围在 "0 - 10FFFF" 之内的整型数；"chr()" 可将一个范围在 "0
         - 10FFFF" 之内的整型数转换为长度为 "1" 的对应字符串对象。
         "str.encode()" 可以使用指定的文本编码将 "str" 转换为 "bytes"
         ，而 "bytes.decode()" 则可以实现反向的解码。

      元组
         一个元组中的条目可以是任意 Python 对象。包含两个或以上条目的
         元组由逗号分隔的表达式构成。只有一个条目的元组 ('单项元组')
         可通过在表达式后加一个逗号来构成 (一个表达式本身不能创建为元
         组，因为圆括号要用来设置表达式分组)。一个空元组可通过一对内容
         为空的圆括号创建。

      字节串
         字节串对象是不可变的数组。其中每个条目都是一个 8 位字节，以取
         值范围 0 <= x < 256 的整型数表示。字节串字面值 (例如
         "b'abc'") 和内置的 "bytes()" 构造器可被用来创建字节串对象。字
         节串对象还可以通过 "decode()" 方法解码为字符串。

   可变序列
      可变序列在被创建后仍可被改变。下标和切片标注可被用作赋值和 "del"
      (删除) 语句的目标。

      目前有两种内生可变序列类型:

      列表
         列表中的条目可以是任意 Python 对象。列表由用方括号括起并由逗
         号分隔的多个表达式构成。(注意创建长度为 0 或 1 的列表无需使用
         特殊规则。)

      字节数组
         字节数组对象属于可变数组。可以通过内置的 "bytearray()" 构造器
         来创建。除了是可变的 (因而也是不可哈希的)，在其他方面字节数组
         提供的接口和功能都于不可变的 "bytes" 对象一致。

      扩展模块 "array" 提供了一个额外的可变序列类型示例，"collections"
      模块也是如此。

集合类型
   此类对象表示由不重复且不可变对象组成的无序且有限的集合。因此它们不
   能通过下标来索引。但是它们可被迭代，也可用内置函数 "len()" 返回集合
   中的条目数。集合常见的用处是快速成员检测，去除序列中的重复项，以及
   进行交、并、差和对称差等数学运算。

   对于集合元素所采用的不可变规则与字典的键相同。注意数字类型遵循正常
   的数字比较规则: 如果两个数字相等 (例如 "1" 和 "1.0")，则同一集合中
   只能包含其中一个。

   目前有两种内生集合类型:

   集合
      此类对象表示可变集合。它们可通过内置的 "set()" 构造器创建，并且
      创建之后可以通过方法进行修改，例如 "add()"。

   冻结集合
      此类对象表示不可变集合。它们可通过内置的 "frozenset()" 构造器创
      建。由于 frozenset 对象不可变且 *hashable*，它可以被用作另一个集
      合的元素或是字典的键。

映射
   此类对象表示由任意索引集合所索引的对象的集合。通过下标 "a[k]" 可在
   映射 "a" 中选择索引为 "k" 的条目；这可以在表达式中使用，也可作为赋
   值或 "del" 语句的目标。内置函数 "len()" 可返回一个映射中的条目数。

   目前只有一种内生映射类型:

   字典
      此类对象表示由几乎任意值作为索引的有限个对象的集合。不可作为键的
      值类型只有包含列表或字典或其他可变类型，通过值而非对象编号进行比
      较的值，其原因在于高效的字典实现需要使用键的哈希值以保持一致性。
      用作键的数字类型遵循正常的数字比较规则: 如果两个数字相等 (例如
      "1" 和 "1.0") 则它们均可来用来索引同一个字典条目。

      字典是可变的；它们可通过 "{...}" 标注来创建 (参见 字典显示 小节)
      。

      扩展模块 "dbm.ndbm" 和 "dbm.gnu" 提供了额外的映射类型示例，
      "collections" 模块也是如此。

可调用类型
   此类型可以被应用于函数调用操作 (参见 调用 小节):

   用户定义函数
      用户定义函数对象可通过函数定义来创建 (参见 函数定义 小节)。它被
      调用时应附带一个参数列表，其中包含的条目应与函数所定义的形参列表
      一致。

      特殊属性:

      +---------------------------+---------------------------------+-------------+
      | 属性                      | 含义                            |             |
      |===========================|=================================|=============|
      | "__doc__"                 | The function's documentation    | 可写        |
      |                           | string, or "None" if            |             |
      |                           | unavailable; not inherited by   |             |
      |                           | subclasses                      |             |
      +---------------------------+---------------------------------+-------------+
      | "__name__"                | The function's name             | 可写        |
      +---------------------------+---------------------------------+-------------+
      | "__qualname__"            | The function's *qualified name* | 可写        |
      |                           | 3.3 新版功能.                   |             |
      +---------------------------+---------------------------------+-------------+
      | "__module__"              | 该函数所属模块的名称，没有则为  | 可写        |
      |                           | "None"。                        |             |
      +---------------------------+---------------------------------+-------------+
      | "__defaults__"            | A tuple containing default      | 可写        |
      |                           | argument values for those       |             |
      |                           | arguments that have defaults,   |             |
      |                           | or "None" if no arguments have  |             |
      |                           | a default value                 |             |
      +---------------------------+---------------------------------+-------------+
      | "__code__"                | 表示编译后的函数体的代码对象。  | 可写        |
      +---------------------------+---------------------------------+-------------+
      | "__globals__"             | 对存放该函数中全局变量的字典的  | 只读        |
      |                           | 引用 --- 函数所属模块的全局命名 |             |
      |                           | 空 间。                         |             |
      +---------------------------+---------------------------------+-------------+
      | "__dict__"                | 命名空间支持的函数属性。        | 可写        |
      +---------------------------+---------------------------------+-------------+
      | "__closure__"             | "None" or a tuple of cells that | 只读        |
      |                           | contain bindings for the        |             |
      |                           | function's free variables.      |             |
      +---------------------------+---------------------------------+-------------+
      | "__annotations__"         | 包含参数标注的字典。字典的键是  | 可写        |
      |                           | 参数名，如存在返回标注则为      |             |
      |                           | "'return'"。                    |             |
      +---------------------------+---------------------------------+-------------+
      | "__kwdefaults__"          | 仅包含关键字参数默认值的字典。  | 可写        |
      +---------------------------+---------------------------------+-------------+

      大部分标有 "Writable" 的属性均会检查赋值的类型。

      函数对象也支持获取和设置任意属性，例如这可以被用来给函数附加元数
      据。使用正规的属性点号标注获取和设置此类属性。*注意当前实现仅支
      持用户定义函数属性。未来可能会增加支持内置函数属性。*

      有关函数定义的额外信息可以从其代码对象中提取；参见下文对内部类型
      的描述。

   实例方法
      实例方法用于结合类、类实例和任何可调用对象 (通常为用户定义函数)
      。

      特殊的只读属性: "__self__" 为类实例对象本身，"__func__" 为函数对
      象；"__doc__" 为方法的文档 (与 "__func__.__doc__" 作用相同)；
      "__name__" 为方法名称 (与 "__func__.__name__" 作用相同)；
      "__module__" 为方法所属模块的名称，没有则为 "None"。

      方法还支持获取 (但不能设置) 下层函数对象的任意函数属性。

      用户定义方法对象可在获取一个类的属性时被创建 (也可能通过该类的一
      个实例)，如果该属性为用户定义函数对象或类方法对象。

      当通过从类实例获取一个用户定义函数对象的方式创建一个实例方法对象
      时，类实例对象的 "__self__" 属性即为该实例，并会绑定方法对象。该
      新建方法的 "__func__" 属性就是原来的函数对象。

      当通过从类或实例获取另一个方法对象的方式创建一个用户定义方法对象
      时，其行为将等同于一个函数对象，例外的只有新实例的 "__func__" 属
      性将不是原来的方法对象，而是其 "__func__" 属性。

      当通过从类或实例获取一个类方法对象的方式创建一个实例对象时，实例
      对象的 "__self__" 属性为该类本身，其 "__func__" 属性为类方法对应
      的下层函数对象。

      当一个实例方法对象被调用时，会调用对应的下层函数 ("__func__")，
      并将类实例 ("__self__") 插入参数列表的开头。例如，当 "C" 是一个
      包含了 "f()" 函数定义的类，而 "x" 是 "C" 的一个实例，则调用
      "x.f(1)" 就等同于调用 "C.f(x, 1)"。

      当一个实例方法对象是衍生自一个类方法对象时，保存在 "__self__" 中
      的 "类实例" 实际上会是该类本身，因此无论是调用 "x.f(1)" 还是
      "C.f(1)" 都等同于调用 "f(C,1)"，其中 "f" 为对应的下层函数。

      请注意从函数对象到实例方法对象的变换会在每一次从实例获取属性时发
      生。在某些情况下，一种高效的优化方式是将属性赋值给一个本地变量并
      调用该本地变量。还要注意这样的变换只发生于用户定义函数；其他可调
      用对象 (以及所有不可调用对象) 在被获取时都不会发生变换。还有一个
      需要关注的要点是作为一个类实例属性的用户定义函数不会被转换为绑定
      方法；这样的变换 *仅当* 函数是类属性时才会发生。

   生成器函数
      A function or method which uses the "yield" statement (see
      section The yield statement) is called a *generator function*.
      Such a function, when called, always returns an iterator object
      which can be used to execute the body of the function:  calling
      the iterator's "iterator.__next__()" method will cause the
      function to execute until it provides a value using the "yield"
      statement.  When the function executes a "return" statement or
      falls off the end, a "StopIteration" exception is raised and the
      iterator will have reached the end of the set of values to be
      returned.

   协程函数
      使用 "async def" 来定义的函数或方法就被称为 *协程函数*。这样的函
      数在被调用时会返回一个 *coroutine* 对象。它可能包含 "await" 表达
      式以及 "async with" 和 "async for" 语句。详情可参见 协程对象 一
      节。

   异步生成器函数
      使用 "async def" 来定义并包含 "yield" 语句的函数或方法就被称为 *
      异步生成器函数*。这样的函数在被调用时会返回一个异步迭代器对象，
      该对象可在 "async for" 语句中用来执行函数体。

      调用异步迭代器的 "aiterator.__anext__()" 方法将会返回一个
      *awaitable*，此对象会在被等待时执行直到使用 "yield" 表达式输出一
      个值。当函数执行时到空的 "return" 语句或是最后一条语句时，将会引
      发 "StopAsyncIteration" 异常，异步迭代器也会到达要输出的值集合的
      末尾。

   内置函数
      内置函数对象是对于 C 函数的外部封装。内置函数的例子包括 "len()"
      和 "math.sin()"  ("math" 是一个标准内置模块)。内置函数参数的数量
      和类型由 C 函数决定。特殊的只读属性: "__doc__" 是函数的文档字符
      串，如果没有则为 "None"; "__name__" 是函数的名称; "__self__" 设
      定为 "None" (参见下一条目); "__module__" 是函数所属模块的名称，
      如果没有则为 "None"。

   内置方法
      此类型实际上是内置函数的另一种形式，只不过还包含了一个传入 C 函
      数的对象作为隐式的额外参数。内置方法的一个例子是
      "alist.append()"，其中 *alist* 为一个列表对象。在此示例中，特殊
      的只读属性 "__self__" 会被设为 *alist* 所标记的对象。

   类
      类是可调用的。此种对象通常是作为“工厂”来创建自身的实例，类也可以
      有重载 "__new__()" 的变体类型。调用的参数会传给 "__new__()"，而
      且通常也会传给 "__init__()" 来初始化新的实例。

   类实例
      任意类的实例通过在所属类中定义 "__call__()" 方法即能成为可调用的
      对象。

模块
   Modules are a basic organizational unit of Python code, and are
   created by the import system as invoked either by the "import"
   statement (see "import"), or by calling functions such as
   "importlib.import_module()" and built-in "__import__()".  A module
   object has a namespace implemented by a dictionary object (this is
   the dictionary referenced by the "__globals__" attribute of
   functions defined in the module).  Attribute references are
   translated to lookups in this dictionary, e.g., "m.x" is equivalent
   to "m.__dict__["x"]". A module object does not contain the code
   object used to initialize the module (since it isn't needed once
   the initialization is done).

   属性赋值会更新模块的命名空间字典，例如 "m.x = 1" 等同于
   "m.__dict__["x"] = 1"。

   预定义的 (可写) 属性: "__name__" 为模块的名称; "__doc__" 为模块的文
   档字符串，如果没有则为 "None"; "__annotations__" (可选) 为一个包含
   *变量标注* 的字典，它是在模块体执行时获取的; "__file__" 是模块对应
   的被加载文件的路径名，如果它是加载自一个文件的话。某些类型的模块可
   能没有 "__file__" 属性，例如 C 模块是静态链接到解释器内部的; 对于从
   一个共享库动态加载的扩展模块来说该属性为该共享库文件的路径名。

   特殊的只读属性: "__dict__" 为以字典对象表示的模块命名空间。

   **CPython implementation detail:** 由于 CPython 清理模块字典的设定
   ，当模块离开作用域时模块字典将会被清理，即使该字典还有活动的引用。
   想避免此问题，可复制该字典或保持模块状态以直接使用其字典。

自定义类
   自定义类这种类型一般通过类定义来创建 (参见 类定义 一节)。每个类都有
   通过一个字典对象实现的独立命名空间。类属性引用会被转化为在此字典中
   查找，例如 "C.x" 会被转化为 "C.__dict__["x"]" (不过也存在一些钩子对
   象以允许其他定位属性的方式)。当未在其中发现某个属性名称时，会继续在
   基类中查找。这种基类查找使用 C3 方法解析顺序，即使存在 '钻石形' 继
   承结构即有多条继承路径连到一个共同祖先也能保持正确的行为。有关
   Python 使用的 C3 MRO 的详情可查看配合 2.3 版发布的文档
   https://www.python.org/download/releases/2.3/mro/.

   当一个类属性引用 (假设类名为 "C") 会产生一个类方法对象时，它将转化
   为一个 "__self__" 属性为 "C" 的实例方法对象。当其会产生一个静态方法
   对象时，它将转化为该静态方法对象所封装的对象。从类的 "__dict__" 所
   包含内容以外获取属性的其他方式请参看 实现描述器 一节。

   类属性赋值会更新类的字典，但不会更新基类的字典。

   类对象可被调用 (见上文) 以产生一个类实例 (见下文)。

   特殊属性: "__name__" 为类的名称; "__module__" 为类所在模块的名称;
   "__dict__" 为包含类命名空间的字典; "__bases__" 为包含基类的元组，按
   其在基类列表中的出现顺序排列; "__doc__" 为类的文档字符串，如果没有
   则为 "None"; "__annotations__" (可选) 为一个包含 *变量标注* 的字典
   ，它是在类体执行时获取的。

类实例
   类实例可通过调用类对象来创建 (见上文)。每个类实例都有通过一个字典对
   象实现的独立命名空间，属性引用会首先在此字典中查找。当未在其中发现
   某个属性，而实例对应的类中有该属性时，会继续在类属性中查找。如果找
   到的类属性为一个用户定义函数对象，它会被转化为实例方法对象，其
   "__self__" 属性即该实例。静态方法和类方法对象也会被转化；参见上文
   "Classes" 一节。要了解其他通过类实例来获取相应类属性的方式可参见 实
   现描述器 一节，这样得到的属性可能与实际存放于类的 "__dict__" 中的对
   象不同。如果未找到类属性，而对象对应的类具有 "__getattr__()" 方法，
   则会调用该方法来满足查找要求。

   属性赋值和删除会更新实例的字典，但不会更新对应类的字典。如果类具有
   "__setattr__()" 或 "__delattr__()" 方法，则将调用方法而不再直接更新
   实例的字典。

   如果类实例具有某些特殊名称的方法，就可以伪装为数字、序列或映射。参
   见 特殊方法名称 一节。

   特殊属性: "__dict__" 为属性字典; "__class__" 为实例对应的类。

I/O 对象 (或称文件对象)
   *file object* 表示一个打开的文件。有多种快捷方式可用来创建文件对象:
   "open()" 内置函数，以及 "os.popen()", "os.fdopen()" 和 socket 对象
   的 "makefile()" 方法 (还可能使用某些扩展模块所提供的其他函数或方法)
   。

   "sys.stdin", "sys.stdout" 和 "sys.stderr" 会初始化为对应于解释器标
   准输入、输出和错误流的文件对象；它们都会以文本模式打开，因此都遵循
   "io.TextIOBase" 抽象类所定义的接口。

内部类型
   某些由解释器内部使用的类型也被暴露给用户。它们的定义可能随未来解释
   器版本的更新而变化，为内容完整起见在此处一并介绍。

   代码对象
      代码对象表示 *编译为字节的* 可执行 Python 代码，或称 *bytecode*
      。代码对象和函数对象的区别在于函数对象包含对函数全局对象 (函数所
      属的模块) 的显式引用，而代码对象不包含上下文；而且默认参数值会存
      放于函数对象而不是代码对象内 (因为它们表示在运行时算出的值)。与
      函数对象不同，代码对象不可变，也不包含对可变对象的引用 (不论是直
      接还是间接)。

      Special read-only attributes: "co_name" gives the function name;
      "co_argcount" is the number of positional arguments (including
      arguments with default values); "co_nlocals" is the number of
      local variables used by the function (including arguments);
      "co_varnames" is a tuple containing the names of the local
      variables (starting with the argument names); "co_cellvars" is a
      tuple containing the names of local variables that are
      referenced by nested functions; "co_freevars" is a tuple
      containing the names of free variables; "co_code" is a string
      representing the sequence of bytecode instructions; "co_consts"
      is a tuple containing the literals used by the bytecode;
      "co_names" is a tuple containing the names used by the bytecode;
      "co_filename" is the filename from which the code was compiled;
      "co_firstlineno" is the first line number of the function;
      "co_lnotab" is a string encoding the mapping from bytecode
      offsets to line numbers (for details see the source code of the
      interpreter); "co_stacksize" is the required stack size
      (including local variables); "co_flags" is an integer encoding a
      number of flags for the interpreter.

      以下是可用于 "co_flags" 的标志位定义：如果函数使用 "*arguments"
      语法来接受任意数量的位置参数，则 "0x04" 位被设置；如果函数使用
      "**keywords" 语法来接受任意数量的关键字参数，则 "0x08" 位被设置
      ；如果函数是一个生成器，则 "0x20" 位被设置。

      未来特性声明 ("from __future__ import division") 也使用
      "co_flags" 中的标志位来指明代码对象的编译是否启用特定的特性: 如
      果函数编译时启用未来除法特性则设置 "0x2000" 位; 在更早的 Python
      版本中则使用 "0x10" 和 "0x1000" 位。

      "co_flags" 中的其他位被保留为内部使用。

      如果代码对象表示一个函数，"co_consts" 中的第一项将是函数的文档字
      符串，如果未定义则为 "None"。

   帧对象
      Frame objects represent execution frames.  They may occur in
      traceback objects (see below).

      特殊的只读属性: "f_back" 为前一堆栈帧 (指向调用者)，如是最底层堆
      栈帧则为 "None"; "f_code" 为此帧中所执行的代码对象; "f_locals"
      为用于查找本地变量的字典; "f_globals" 则用于查找全局变量;
      "f_builtins" 用于查找内置 (固有) 名称; "f_lasti" 给出精确指令 (
      这是代码对象的字节码字符串的一个索引)。

      Special writable attributes: "f_trace", if not "None", is a
      function called at the start of each source code line (this is
      used by the debugger); "f_lineno" is the current line number of
      the frame --- writing to this from within a trace function jumps
      to the given line (only for the bottom-most frame).  A debugger
      can implement a Jump command (aka Set Next Statement) by writing
      to f_lineno.

      帧对象支持一个方法:

      frame.clear()

         此方法清除该帧持有的全部对本地变量的引用。而且如果该帧属于一
         个生成器，生成器会被完成。这有助于打破包含帧对象的循环引用 (
         例如当捕获一个异常并保存其回溯在之后使用)。

         如果该帧当前正在执行则会引发 "RuntimeError"。

         3.4 新版功能.

   回溯对象
      Traceback objects represent a stack trace of an exception.  A
      traceback object is created when an exception occurs.  When the
      search for an exception handler unwinds the execution stack, at
      each unwound level a traceback object is inserted in front of
      the current traceback.  When an exception handler is entered,
      the stack trace is made available to the program. (See section
      The try statement.) It is accessible as the third item of the
      tuple returned by "sys.exc_info()". When the program contains no
      suitable handler, the stack trace is written (nicely formatted)
      to the standard error stream; if the interpreter is interactive,
      it is also made available to the user as "sys.last_traceback".

      Special read-only attributes: "tb_next" is the next level in the
      stack trace (towards the frame where the exception occurred), or
      "None" if there is no next level; "tb_frame" points to the
      execution frame of the current level; "tb_lineno" gives the line
      number where the exception occurred; "tb_lasti" indicates the
      precise instruction.  The line number and last instruction in
      the traceback may differ from the line number of its frame
      object if the exception occurred in a "try" statement with no
      matching except clause or with a finally clause.

   切片对象
      切片对象用来表示 "__getitem__()" 方法得到的切片。该对象也可使用
      内置的 "slice()" 函数来创建。

      特殊的只读属性: "start" 为下界; "stop" 为上界; "step" 为步长值;
      各值如省略则为 "None"。这些属性可具有任意类型。

      切片对象支持一个方法:

      slice.indices(self, length)

         此方法接受一个整型参数 *length* 并计算在切片对象被应用到
         *length* 指定长度的条目序列时切片的相关信息应如何描述。其返回
         值为三个整型数组成的元组；这些数分别为切片的 *start* 和
         *stop* 索引号以及 *step* 步长值。索引号缺失或越界则按照正规连
         续切片的方式处理。

   静态方法对象
      静态方法对象提供了一种避免上文所述将函数对象转换为方法对象的方式
      。静态方法对象为对任意其他对象的封装，通常用来封装用户定义方法对
      象。当从类或类实例获取一个静态方法对象时，实际返回的对象是封装的
      对象，它不会被进一步转换。静态方法对象自身不是可调用的，但它们所
      封装的对象通常都是可调用的。静态方法对象可通过内置的
      "staticmethod()" 构造器来创建。

   类方法对象
      类方法对象和静态方法一样是对其他对象的封装，会改变从类或类实例获
      取该对象的方式。类方法对象在此类获取操作中的行为已在上文  "用户
      定义方法" 一节中描述。类方法对象可通过内置的 "classmethod()" 构
      造器来创建。


3.3. 特殊方法名称
=================

一个类可以通过定义具有特殊名称的方法来实现由特殊语法所引发的特定操作 (
例如算术运算或下标与切片)。这是 Python 实现 *操作符重载* 的方式，允许
每个类自行定义基于操作符的特定行为。例如，如果一个类定义了名为
"__getitem__()" 的方法，并且 "x" 为该类的一个实例，则 "x[i]" 基本就等
同于 "type(x).__getitem__(x, i)"。除非有说明例外情况，在没有定义适当方
法的情况下尝试执行一种操作将引发一个异常 (通常为 "AttributeError" 或
"TypeError")。

将一个特殊方法设为 "None" 表示对应的操作不可用。例如，如果一个类将
"__iter__()" 设为 "None"，则该类就是不可迭代的，因此对其实例调用
"iter()" 将引发一个 "TypeError" (而不会回退至 "__getitem__()"). [2]

在实现模拟任何内置类型的类时，很重要的一点是模拟的实现程度对于被模拟对
象来说应当是有意义的。例如，提取单个元素的操作对于某些序列来说是适宜的
，但提取切片可能就没有意义。(这种情况的一个实例是 W3C 的文档对象模型中
的 "NodeList" 接口。)


3.3.1. 基本定制
---------------

object.__new__(cls[, ...])

   调用以创建一个 *cls* 类的新实例。"__new__()" 是一个静态方法 (因为是
   特例所以你不需要显式地声明)，它会将所请求实例所属的类作为第一个参数
   。其余的参数会被传递给对象构造器表达式 (对类的调用)。"__new__()" 的
   返回值应为新对象实例 (通常是 *cls* 的实例)。

   典型的实现会附带适宜的参数使用 "super().__new__(cls[, ...])"，通过
   超类的 "__new__()" 方法来创建一个类的新实例，然后根据需要修改新创建
   的实例再将其返回。

   如果 "__new__()" 返回一个 *cls* 的实例，则新实例的 "__init__()" 方
   法会在之后被执行，例如 "__init__(self[, ...])"，其中 *self* 为新实
   例，其余的参数与被传递给 "__new__()" 的相同。

   如果 "__new__()" 未返回一个 *cls* 的实例，则新实例的 "__init__()"
   方法就不会被执行。

   "__new__()" 的目的主要是允许不可变类型的子类 (例如 int, str 或
   tuple) 定制实例创建过程。它也常会在自定义元类中被重载以便定制类创建
   过程。

object.__init__(self[, ...])

   在实例 (通过 "__new__()") 被创建之后，返回调用者之前调用。其参数与
   传递给类构造器表达式的参数相同。一个基类如果有 "__init__()" 方法，
   则其所派生的类如果也有 "__init__()" 方法，就必须显式地调用它以确保
   实例基类部分的正确初始化；例如: "super().__init__([args...])".

   因为对象是由 "__new__()" 和 "__init__()" 协作构造完成的 (由
   "__new__()" 创建，并由 "__init__()" 定制)，所以 "__init__()" 返回的
   值只能是 "None"，否则会在运行时引发 "TypeError"。

object.__del__(self)

   在实例将被销毁时调用。这还会调用终结器或析构器 (不适当)。如果一个基
   类具有 "__del__()" 方法，则其所派生的类如果也有 "__del__()" 方法，
   就必须显式地调用它以确保实例基类部分的正确清除。

   "__del__()" 方法可以 (但不推荐!) 通过创建一个该实例的新引用来推迟其
   销毁。这被称为对象 *重生*。"__del__()" 是否会在重生的对象将被销毁时
   再次被调用是由具体实现决定的 ；当前的 *CPython* 实现只会调用一次。

   当解释器退出时不会确保为仍然存在的对象调用 "__del__()" 方法。

   注解:

     "del x" 并不直接调用 "x.__del__()" --- 前者会将 "x" 的引用计数减
     一，而后者仅会在 "x" 的引用计数变为零时被调用。

   **CPython implementation detail:** It is possible for a reference
   cycle to prevent the reference count of an object from going to
   zero.  In this case, the cycle will be later detected and deleted
   by the *cyclic garbage collector*.  A common cause of reference
   cycles is when an exception has been caught in a local variable.
   The frame's locals then reference the exception, which references
   its own traceback, which references the locals of all frames caught
   in the traceback.

   参见: "gc" 模块的文档。

   警告:

     由于调用 "__del__()" 方法时周边状况已不确定，在其执行期间发生的异
     常将被忽略，改为打印一个警告到 "sys.stderr"。特别地：

     * "__del__()" 可在任意代码被执行时启用，包括来自任意线程的代码。
       如果 "__del__()" 需要接受锁或启用其他阻塞资源，可能会发生死锁，
       例如该资源已被为执行 "__del__()" 而中断的代码所获取。

     * "__del__()" 可以在解释器关闭阶段被执行。因此，它需要访问的全局
       变量（包含其他模块）可能已被删除或设为 "None"。Python 会保证先
       删除模块中名称以单个下划线打头的全局变量再删除其他全局变量；如
       果已不存在其他对此类全局变量的引用，这有助于确保导入的模块在
       "__del__()" 方法被调用时仍然可用。

object.__repr__(self)

   由 "repr()" 内置函数调用以输出一个对象的“官方”字符串表示。如果可能
   ，这应类似一个有效的 Python 表达式，能被用来重建具有相同取值的对象
   （只要有适当的环境）。如果这不可能，则应返回形式如 "<...some useful
   description...>" 的字符串。返回值必须是一个字符串对象。如果一个类定
   义了 "__repr__()" 但未定义 "__str__()"，则在需要该类的实例的“非正式
   ”字符串表示时也会使用 "__repr__()"。

   此方法通常被用于调试，因此确保其表示的内容包含丰富信息且无歧义是很
   重要的。

object.__str__(self)

   通过 "str(object)" 以及内置函数 "format()" 和 "print()" 调用以生成
   一个对象的“非正式”或格式良好的字符串表示。返回值必须为一个 字符串
   对象。

   此方法与 "object.__repr__()" 的不同点在于 "__str__()" 并不预期返回
   一个有效的 Python 表达式：可以使用更方便或更准确的描述信息。

   内置类型 "object" 所定义的默认实现会调用 "object.__repr__()"。

object.__bytes__(self)

   通过 bytes 调用以生成一个对象的字节串表示。这应该返回一个 "bytes"
   对象。

object.__format__(self, format_spec)

   Called by the "format()" built-in function, and by extension,
   evaluation of formatted string literals and the "str.format()"
   method, to produce a "formatted" string representation of an
   object. The "format_spec" argument is a string that contains a
   description of the formatting options desired. The interpretation
   of the "format_spec" argument is up to the type implementing
   "__format__()", however most classes will either delegate
   formatting to one of the built-in types, or use a similar
   formatting option syntax.

   请参看 格式规格迷你语言 了解标准格式化语法的描述。

   返回值必须为一个字符串对象。

   在 3.4 版更改: "object" 本身的 __format__ 方法如果被传入任何非空字
   符，将会引发一个 "TypeError"。

object.__lt__(self, other)
object.__le__(self, other)
object.__eq__(self, other)
object.__ne__(self, other)
object.__gt__(self, other)
object.__ge__(self, other)

   以上这些被称为“富比较”方法。运算符号与方法名称的对应关系如下："x<y"
   调用 "x.__lt__(y)"、"x<=y" 调用 "x.__le__(y)"、"x==y" 调用
   "x.__eq__(y)"、"x!=y" 调用 "x.__ne__(y)"、"x>y" 调用 "x.__gt__(y)"
   、"x>=y" 调用 "x.__ge__(y)"。

   如果指定的参数对没有相应的实现，富比较方法可能会返回单例对象
   "NotImplemented"。按照惯例，成功的比较会返回 "False" 或 "True"。不
   过实际上这些方法可以返回任意值，因此如果比较运算符是要用于布尔值判
   断（例如作为 "if" 语句的条件），Python 会对返回值调用 "bool()" 以确
   定结果为真还是假。

   在默认情况下 "__ne__()" 会委托给 "__eq__()" 并将结果取反，除非结果
   为 "NotImplemented"。比较运算符之间没有其他隐含关系，例如 "(x<y or
   x==y)" 为真并不意味着 "x<=y"。要根据单根运算自动生成排序操作，请参
   看 "functools.total_ordering()"。

   请查看 "__hash__()" 的相关段落，了解创建可支持自定义比较运算并可用
   作字典键的 *hashable* 对象时要注意的一些事项。

   这些方法并没有对调参数版本（在左边参数不支持该操作但右边参数支持时
   使用）；而是 "__lt__()" 和 "__gt__()" 互为对方的反射， "__le__()"
   和 "__ge__()" 互为对方的反射，而 "__eq__()" 和 "__ne__()" 则是它们
   自己的反射。如果两个操作数的类型不同，且右操作数类型是左操作数类型
   的直接或间接子类，则优先选择右操作数的反射方法，否则优先选择左操作
   数的方法。虚拟子类不会被考虑。

object.__hash__(self)

   通过内置函数 "hash()" 调用以对哈希集的成员进行操作，属于哈希集的类
   型包括 "set"、"frozenset" 以及 "dict"。"__hash__()" 应该返回一个整
   数。对象比较结果相同所需的唯一特征属性是其具有相同的哈希值；建议的
   做法是把参与比较的对象全部组件的哈希值混在一起，即将它们打包为一个
   元组并对该元组做哈希运算。例如:

      def __hash__(self):
          return hash((self.name, self.nick, self.color))

   注解:

     "hash()" 会从一个对象自定义的 "__hash__()" 方法返回值中截断为
     "Py_ssize_t" 的大小。通常对 64 位构建为 8 字节，对 32 位构建为 4
     字节。如果一个对象的   "__hash__()" 必须在不同位大小的构建上进行
     互操作，请确保检查全部所支持构建的宽度。做到这一点的简单方法是使
     用 "python -c "import sys; print(sys.hash_info.width)""。

   如果一个类没有定义 "__eq__()" 方法，那么也不应该定义 "__hash__()"
   操作；如果它定义了 "__eq__()" 但没有定义 "__hash__()"，则其实例将不
   可被用作可哈希集的项。如果一个类定义了可变对象并实现了 "__eq__()"
   方法，则不应该实现 "__hash__()"，因为可哈希集的实现要求键的哈希集是
   不可变的（如果对象的哈希值发生改变，它将处于错误的哈希桶中）。

   用户定义的类默认带有 "__eq__()" 和 "__hash__()" 方法；使用它们与任
   何对象（自己除外）比较必定不相等，并且 "x.__hash__()" 会返回一个恰
   当的值以确保 "x == y" 同时意味着 "x is y" 且 "hash(x) == hash(y)"。

   A class that overrides "__eq__()" and does not define "__hash__()"
   will have its "__hash__()" implicitly set to "None".  When the
   "__hash__()" method of a class is "None", instances of the class
   will raise an appropriate "TypeError" when a program attempts to
   retrieve their hash value, and will also be correctly identified as
   unhashable when checking "isinstance(obj, collections.Hashable)".

   如果一个重载了 "__eq__()" 的类需要保留来自父类的 "__hash__()" 实现
   ，则必须通过设置 "__hash__ = <ParentClass>.__hash__" 来显式地告知解
   释器。

   If a class that does not override "__eq__()" wishes to suppress
   hash support, it should include "__hash__ = None" in the class
   definition. A class which defines its own "__hash__()" that
   explicitly raises a "TypeError" would be incorrectly identified as
   hashable by an "isinstance(obj, collections.Hashable)" call.

   注解:

     在默认情况下，str、bytes 和 datetime 对象的 "__hash__()" 值会使用
     一个不可预知的随机值“加盐”。虽然它们会在一个单独 Python 进程中保
     持不变，它们的哈希值在重复运行的 Python 之间是不可预测的。这种做
     法是为了防止以下形式的拒绝服务攻击：通过仔细选择输入来利用字典插
     入操作在最坏情况下的执行效率即 O(n^2) 复杂度。详情见
     http://www.ocert.org/advisories/ocert-2011-003.htmlChanging hash
     values affects the iteration order of dicts, sets and other
     mappings.  Python has never made guarantees about this ordering
     (and it typically varies between 32-bit and 64-bit builds).另见
     "PYTHONHASHSEED".

   在 3.3 版更改: 默认启用哈希随机化。

object.__bool__(self)

   调用此方法以实现真值检测以及内置的 "bool()" 操作；应该返回 "False"
   或 "True"。如果未定义此方法，则会查找并调用 "__len__()" 并在其返回
   非零值时视对象的逻辑值为真。如果一个类既未定义 "__len__()" 也未定义
   "__bool__()" 则视其所有实例的逻辑值为真。


3.3.2. 自定义属性访问
---------------------

可以定义下列方法来自定义对类实例属性访问（"x.name" 的使用、赋值或删除
）的具体含义.

object.__getattr__(self, name)

   当默认属性访问因引发 "AttributeError" 而失败时被调用 (可能是调用
   "__getattribute__()" 时由于 *name* 不是一个实例属性或 "self" 的类关
   系树中的属性而引发了 "AttributeError"；或者是对 *name* 特性属性调用
   "__get__()" 时引发了 "AttributeError")。此方法应当返回（找到的）属
   性值或是引发一个 "AttributeError" 异常。

   请注意如果属性是通过正常机制找到的，"__getattr__()" 就不会被调用。
   （这是在 "__getattr__()" 和 "__setattr__()" 之间故意设置的不对称性
   。）这既是出于效率理由也是因为不这样设置的话 "__getattr__()" 将无法
   访问实例的其他属性。要注意至少对于实例变量来说，你不必在实例属性字
   典中插入任何值（而是通过插入到其他对象）就可以模拟对它的完全控制。
   请参阅下面的 "__getattribute__()" 方法了解真正获取对属性访问的完全
   控制权的办法。

object.__getattribute__(self, name)

   此方法会无条件地被调用以实现对类实例属性的访问。如果类还定义了
   "__getattr__()"，则后者不会被调用，除非 "__getattribute__()" 显式地
   调用它或是引发了 "AttributeError"。此方法应当返回（找到的）属性值或
   是引发一个 "AttributeError" 异常。为了避免此方法中的无限递归，其实
   现应该总是调用具有相同名称的基类方法来访问它所需要的任何属性，例如
   "object.__getattribute__(self, name)"。

   注解:

     此方法在作为通过特定语法或内置函数隐式地调用的结果的情况下查找特
     殊方法时仍可能会被跳过。参见 特殊方法查找。

object.__setattr__(self, name, value)

   此方法在一个属性被尝试赋值时被调用。这个调用会取代正常机制（即将值
   保存到实例字典）。 *name* 为属性名称， *value* 为要赋给属性的值。

   如果 "__setattr__()" 想要赋值给一个实例属性，它应该调用同名的基类方
   法，例如 "object.__setattr__(self, name, value)"。

object.__delattr__(self, name)

   类似于 "__setattr__()" 但其作用为删除而非赋值。此方法应该仅在 "del
   obj.name" 对于该对象有意义时才被实现。

object.__dir__(self)

   此方法会在对相应对象调用 "dir()" 时被调用。返回值必须为一个序列。
   "dir()" 会把返回的序列转换为列表并对其排序。


3.3.2.1. 自定义模块属性访问
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

想要更细致地自定义模块的行为（设置属性和特性属性等待），可以将模块对象
的 "__class__" 属性设置为一个 "types.ModuleType" 的子类。例如:

   import sys
   from types import ModuleType

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

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

   sys.modules[__name__].__class__ = VerboseModule

注解:

  Setting module "__class__" only affects lookups made using the
  attribute access syntax -- directly accessing the module globals
  (whether by code within the module, or via a reference to the
  module's globals dictionary) is unaffected.

在 3.5 版更改: "__class__" 模块属性改为可写。


3.3.2.2. 实现描述器
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

以下方法仅当一个包含该方法的类（称为 *描述器* 类）的实例出现于一个 *所
有者* 类中的时候才会起作用（该描述器必须在所有者类或其某个上级类的字典
中）。在以下示例中，“属性”指的是名称为所有者类 "__dict__" 中的特征属性
的键名的属性。

object.__get__(self, instance, owner)

   调用此方法以获取所有者类的属性（类属性访问）或该类的实例的属性（实
   例属性访问）。*所有者* 是指所有者类，而 *实例* 是指被用来访问属性的
   实例，如果是 *所有者* 被用来访问属性时则为 "None"。此方法应当返回（
   计算出的）属性值或是引发一个 "AttributeError" 异常。

object.__set__(self, instance, value)

   调用此方法以设置 *instance* 指定的所有者类的实例的属性为新值
   *value*。

object.__delete__(self, instance)

   调用此方法以删除 *instance* 指定的所有者类的实例的属性。

object.__set_name__(self, owner, name)

   在所有者类 *owner* 创建时被调用。描述器会被赋值给 *name*。

   3.6 新版功能.

属性 "__objclass__" 会被 "inspect" 模块解读为指定此对象定义所在的类（
正确设置此属性有助于动态类属性的运行时内省）。对于可调用对象来说，它可
以指明预期或要求提供一个特定类型（或子类）的实例作为第一个位置参数（例
如，CPython 会为实现于 C 中的未绑定方法设置此属性）。


3.3.2.3. 发起调用描述器
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

总的说来，描述器就是具有“绑定行为”的对象属性，其属性访问已被描述器协议
中的方法所重载，包括 "__get__()", "__set__()" 和 "__delete__()"。如果
一个对象定义了以上方法中的任意一个，它就被称为描述器。

属性访问的默认行为是从一个对象的字典中获取、设置或删除属性。例如，
"a.x" 的查找顺序会从 "a.__dict__['x']" 开始，然后是
"type(a).__dict__['x']"，接下来依次查找 "type(a)" 的上级基类，不包括元
类。

但是，如果找到的值是定义了某个描述器方法的对象，则 Python 可能会重载默
认行为并转而发起调用描述器方法。这具体发生在优先级链的哪个环节则要根据
所定义的描述器方法及其被调用的方式来决定。

描述器发起调用的开始点是一个绑定 "a.x"。参数的组合方式依 "a" 而定:

直接调用
   最简单但最不常见的调用方式是用户代码直接发起调用一个描述器方法:
   "x.__get__(a)"。

实例绑定
   如果绑定到一个对象实例，"a.x" 会被转换为调用:
   "type(a).__dict__['x'].__get__(a, type(a))"。

类绑定
   如果绑定到一个类，"A.x" 会被转换为调用:
   "A.__dict__['x'].__get__(None, A)"。

超绑定
   如果 "a" 是 "super" 的一个实例，则绑定 "super(B, obj).m()" 会在
   "obj.__class__.__mro__" 中搜索 "B" 的直接上级基类 "A" 然后通过以下
   调用发起调用描述器: "A.__dict__['m'].__get__(obj, obj.__class__)"。

对于实例绑定，发起描述器调用的优先级取决于定义了哪些描述器方法。一个描
述器可以定义 "__get__()"、"__set__()" 和 "__delete__()" 的任意组合。如
果它没有定义 "__get__()"，则访问属性会返回描述器对象自身，除非对象的实
例字典中有相应属性值。如果描述器定义了 "__set__()" 和/或
"__delete__()"，则它是一个数据描述器；如果以上两个都未定义，则它是一个
非数据描述器。通常，数据描述器会同时定义 "__get__()" 和 "__set__()"，
而非数据描述器只有 "__get__()" 方法。定义了 "__set__()" 和 "__get__()"
的数据描述器总是会重载实例字典中的定义。与之相对的，非数据描述器可被实
例所重载。

Python 方法 (包括 "staticmethod()" 和 "classmethod()") 都是作为非描述
器来实现的。因此实例可以重定义并重载方法。这允许单个实例获得与相同类的
其他实例不一样的行为。

"property()" 函数是作为数据描述器来实现的。因此实例不能重载特性属性的
行为。


3.3.2.4. __slots__
~~~~~~~~~~~~~~~~~~

*__slots__* 允许我们显式地声明数据成员（例如特征属性）并禁止创建
*__dict__* 和 *__weakref__* (除非是在 *__slots__* 中显式地声明或是在父
类中可用。)

The space saved over using *__dict__* can be significant.

object.__slots__

   这个类变量可赋值为字符串、可迭代对象或由实例使用的变量名构成的字符
   串序列。 *__slots__* 会为已声明的变量保留空间，并阻止自动为每个实例
   创建 *__dict__* 和 *__weakref__*。


3.3.2.4.1. 使用 *__slots__* 的注意事项
""""""""""""""""""""""""""""""""""""""

* 当继承自一个未定义 *__slots__* 的类时，实例的 *__dict__* 和
  *__weakref__* 属性将总是可访问。

* 没有 *__dict__* 变量，实例就不能给未在 *__slots__* 定义中列出的新变
  量赋值。尝试给一个未列出的变量名赋值将引发 "AttributeError"。新变量
  需要动态赋值，就要将 "'__dict__'" 加入到 *__slots__* 声明的字符串序
  列中。

* 如果未给每个实例设置 *__weakref__* 变量，定义了 *__slots__* 的类就不
  支持对其实际的弱引用。如果需要弱引用支持，就要将 "'__weakref__'" 加
  入到 *__slots__* 声明的字符串序列中。

* *__slots__* 是通过为每个变量名创建描述器 (实现描述器) 在类层级上实现
  的。因此，类属性不能被用来为通过 *__slots__* 定义的实例变量设置默认
  值；否则，类属性就会覆盖描述器赋值。

* *__slots__* 声明的作用不只限于定义它的类。在父类中声明的 *__slots__*
  在其子类中同样可用。不过，子类将会获得 *__dict__*  和 *__weakref__*
  除非它们也定义了 *__slots__* (其中应该仅包含对任何 *额外* 名称的声明
  位置)。

* 如果一个类定义的位置在某个基类中也有定义，则由基类位置定义的实例变量
  将不可访问（除非通过直接从基类获取其描述器的方式）。这会使得程序的含
  义变成未定义。未来可能会添加一个防止此情况的检查。

* 非空的 *__slots__* 不适用于派生自“可变长度”内置类型例如 "int"、
  "bytes" 和 "tuple" 的派生类。

* 任何非字符串可迭代对象都可以被赋值给 *__slots__*。映射也可以被使用；
  不过，未来可能会分别赋给每个键具有特殊含义的值。

* *__class__* 赋值仅在两个类具有相同的 *__slots__* 时才会起作用。

* 带有多个父类声明位置的多重继承也是可用的，但仅允许一个父类具有由声明
  位置创建的属性（其他基类必须具有空的位置布局） —— 违反规则将引发
  "TypeError"。


3.3.3. 自定义类创建
-------------------

当一个类继承其他类时，那个类的 *__init_subclass__* 会被调用。这样就可
以编写能够改变子类行为的类。这与类装饰器有紧密的关联，但是类装饰器是影
响它们所应用的特定类，而 "__init_subclass__" 则只作用于定义了该方法的
类所派生的子类。

classmethod object.__init_subclass__(cls)

   当所在类派生子类时此方法就会被调用。*cls* 将指向新的子类。如果定义
   为一个普通实例方法，此方法将被隐式地转换为类方法。

   传入一个新类的关键字参数会被传给父类的 "__init_subclass__"。为了与
   其他使用 "__init_subclass__" 的类兼容，应当根据需要去掉部分关键字参
   数再将其余的传给基类，例如:

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

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

   "object.__init_subclass__" 的默认实现什么都不做，只在带任意参数调用
   时引发一个错误。

   注解:

     元类提示 "metaclass" 将被其它类型机制消耗掉，并不会被传给
     "__init_subclass__" 的实现。实际的元类（而非显式的提示）可通过
     "type(cls)" 访问。

   3.6 新版功能.


3.3.3.1. 元类
~~~~~~~~~~~~~

默认情况下，类是使用 "type()" 来构建的。类体会在一个新的命名空间内执行
，类名会被局部绑定到 "type(name, bases, namespace)" 的结果。

类创建过程可通过在定义行传入 "metaclass" 关键字参数，或是通过继承一个
包含此参数的现有类来进行定制。在以下示例中，"MyClass" 和 "MySubclass"
都是 "Meta" 的实例:

   class Meta(type):
       pass

   class MyClass(metaclass=Meta):
       pass

   class MySubclass(MyClass):
       pass

在类定义内指定的任何其他关键字参数都会在下面所描述的所有元类操作中进行
传递。

当一个类定义被执行时，将发生以下步骤:

* the appropriate metaclass is determined

* the class namespace is prepared

* the class body is executed

* the class object is created


3.3.3.2. 确定适当的元类
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

为一个类定义确定适当的元类是根据以下规则:

* if no bases and no explicit metaclass are given, then "type()" is
  used

* if an explicit metaclass is given and it is *not* an instance of
  "type()", then it is used directly as the metaclass

* if an instance of "type()" is given as the explicit metaclass, or
  bases are defined, then the most derived metaclass is used

最近派生的元类会从显式指定的元类（如果有）以及所有指定的基类的元类（即
"type(cls)"）中选取。最近派生的元类应为 *所有* 这些候选元类的一个子类
型。如果没有一个候选元类符合该条件，则类定义将失败并抛出 "TypeError"。


3.3.3.3. 准备类命名空间
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

Once the appropriate metaclass has been identified, then the class
namespace is prepared. If the metaclass has a "__prepare__" attribute,
it is called as "namespace = metaclass.__prepare__(name, bases,
**kwds)" (where the additional keyword arguments, if any, come from
the class definition).

如果元类没有 "__prepare__" 属性，则类命名空间将初始化为一个空的有序映
射。

参见:

  **PEP 3115** - Python 3000 中的元类
     引入 "__prepare__" 命名空间钩子


3.3.3.4. 执行类主体
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

类主体会以（类似于） "exec(body, globals(), namespace)" 的形式被执行。
普通调用与 "exec()" 的关键区别在于当类定义发生于函数内部时，词法作用域
允许类主体（包括任何方法）引用来自当前和外部作用域的名称。

但是，即使当类定义发生于函数内部时，在类内部定义的方法仍然无法看到在类
作用域层次上定义的名称。类变量必须通过实例的第一个形参或类方法来访问，
或者是通过下一节中描述的隐式词法作用域的 "__class__" 引用。


3.3.3.5. 创建类对象
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

一旦执行类主体完成填充类命名空间，将通过调用 "metaclass(name, bases,
namespace, **kwds)" 创建类对象（此处的附加关键字参数与传入
"__prepare__" 的相同）。

如果类主体中有任何方法引用了 "__class__" 或 "super"，这个类对象会通过
零参数形式的 "super()". "__class__" 所引用，这是由编译器所创建的隐式闭
包引用。这使用零参数形式的 "super()" 能够正确标识正在基于词法作用域来
定义的类，而被用于进行当前调用的类或实例则是基于传递给方法的第一个参数
来标识的。

**CPython implementation detail:** 在 CPython 3.6 及之后的版本中，
"__class__" 单元会被作为类命名空间中的 "__classcell__" 一项传递给元类
。如果存在，这必须被向上传播给 "type.__new__" 调用，以便能正确地初始化
该类。如果不这样做，在 Python 3.6 中将导致 "DeprecationWarning"，而在
Python 3.8 中将引发 "RuntimeError"。

当使用默认的元类 "type" 或者任何最终会调用 "type.__new__" 的元类时，以
下额外的自定义步骤将在创建类对象之后被发起调用:

* 首先，"type.__new__" 将收集类命名空间中所有定义了 "__set_name__()"
  方法的描述器；

* second, all of these "__set_name__" methods are called with the
  class being defined and the assigned name of that particular
  descriptor; and

* 最后，将在新类根据方法解析顺序所确定的直接父类上调用
  "__init_subclass__()" 钩子。

在类对象创建之后，它会被传给包含在类定义中的类装饰器（如果有的话），得
到的对象将作为已定义的类绑定到局部命名空间。

当通过 "type.__new__" 创建一个新类时，提供以作为命名空间形参的对象会被
复制到一个新的有序映射并丢弃原对象。这个新副本包装于一个只读代理中，后
者则成为类对象的 "__dict__" 属性。

参见:

  **PEP 3135** - 新的超类型
     描述隐式的 "__class__" 闭包引用


3.3.3.6. 元类的作用
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

元类的潜在作用非常广泛。已经过尝试的设想包括枚举、日志、接口检查、自动
委托、自动特征属性创建、代理、框架以及自动资源锁定/同步等等。


3.3.4. 自定义实例及子类检查
---------------------------

以下方法被用来重载 "isinstance()" 和 "issubclass()" 内置函数的默认行为
。

特别地，元类 "abc.ABCMeta" 实现了这些方法以便允许将抽象基类（ABC）作为
“虚拟基类”添加到任何类或类型（包括内置类型），包括其他 ABC 之中。

class.__instancecheck__(self, instance)

   如果 *instance* 应被视为 *class* 的一个（直接或间接）实例则返回真值
   。如果定义了此方法，则会被调用以实现 "isinstance(instance, class)"
   。

class.__subclasscheck__(self, subclass)

   Return true 如果 *subclass* 应被视为 *class* 的一个（直接或间接）子
   类则返回真值。如果定义了此方法，则会被调用以实现
   "issubclass(subclass, class)"。

请注意这些方法的查找是基于类的类型（元类）。它们不能作为类方法在实际的
类中被定义。这与基于实例被调用的特殊方法的查找是一致的，只有在此情况下
实例本身被当作是类。

参见:

  **PEP 3119** - 引入抽象基类
     新增功能描述，通过 "__instancecheck__()" 和 "__subclasscheck__()"
     来定制 "isinstance()" 和 "issubclass()" 行为，加入此功能的动机是
     出于向该语言添加抽象基类的内容（参见 "abc" 模块）。


3.3.5. 模拟可调用对象
---------------------

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

   此方法会在实例作为一个函数被“调用”时被调用；如果定义了此方法，则
   "x(arg1, arg2, ...)" 就相当于 "x.__call__(arg1, arg2, ...)" 的快捷
   方式。


3.3.6. 模拟容器类型
-------------------

The following methods can be defined to implement container objects.
Containers usually are sequences (such as lists or tuples) or mappings
(like dictionaries), but can represent other containers as well.  The
first set of methods is used either to emulate a sequence or to
emulate a mapping; the difference is that for a sequence, the
allowable keys should be the integers *k* for which "0 <= k < N" where
*N* is the length of the sequence, or slice objects, which define a
range of items.  It is also recommended that mappings provide the
methods "keys()", "values()", "items()", "get()", "clear()",
"setdefault()", "pop()", "popitem()", "copy()", and "update()"
behaving similar to those for Python's standard dictionary objects.
The "collections" module provides a "MutableMapping" abstract base
class to help create those methods from a base set of "__getitem__()",
"__setitem__()", "__delitem__()", and "keys()". Mutable sequences
should provide methods "append()", "count()", "index()", "extend()",
"insert()", "pop()", "remove()", "reverse()" and "sort()", like Python
standard list objects.  Finally, sequence types should implement
addition (meaning concatenation) and multiplication (meaning
repetition) by defining the methods "__add__()", "__radd__()",
"__iadd__()", "__mul__()", "__rmul__()" and "__imul__()" described
below; they should not define other numerical operators.  It is
recommended that both mappings and sequences implement the
"__contains__()" method to allow efficient use of the "in" operator;
for mappings, "in" should search the mapping's keys; for sequences, it
should search through the values.  It is further recommended that both
mappings and sequences implement the "__iter__()" method to allow
efficient iteration through the container; for mappings, "__iter__()"
should be the same as "keys()"; for sequences, it should iterate
through the values.

object.__len__(self)

   调用此方法以实现内置函数 "len()"。应该返回对象的长度，以一个 ">=" 0
   的整数表示。此外，如果一个对象未定义 "__bool__()" 方法而其
   "__len__()" 方法返回值为零，则在布尔运算中会被视为假值。

   **CPython implementation detail:** 在 CPython 中，要求长度最大为
   "sys.maxsize"。如果长度大于 "sys.maxsize" 则某些特性 (例如 "len()")
   可能会引发 "OverflowError"。要通过真值检测来防止引发
   "OverflowError"，对象必须定义 "__bool__()" 方法。

object.__length_hint__(self)

   Called to implement "operator.length_hint()". Should return an
   estimated length for the object (which may be greater or less than
   the actual length). The length must be an integer ">=" 0. This
   method is purely an optimization and is never required for
   correctness.

   3.4 新版功能.

注解:

  切片是通过下述三个专门方法完成的。以下形式的调用

     a[1:2] = b

  会为转写为

     a[slice(1, 2, None)] = b

  其他形式以此类推。略去的切片项总是以 "None" 补全。

object.__getitem__(self, key)

   调用此方法以实现 "self[key]" 的求值。对于序列类型，接受的键应为整数
   和切片对象。请注意负数索引（如果类想要模拟序列类型）的特殊解读是取
   决于 "__getitem__()" 方法。如果 *key* 的类型不正确则会引发
   "TypeError" 异常；如果为序列索引集范围以外的值（在进行任何负数索引
   的特殊解读之后）则应引发 "IndexError" 异常。对于映射类型，如果
   *key* 找不到（不在容器中）则应引发 "KeyError" 异常。

   注解:

     "for" 循环在有不合法索引时会期待捕获 "IndexError" 以便正确地检测
     到序列的结束。

object.__setitem__(self, key, value)

   调用此方法以实现向 "self[key]" 赋值。注意事项与 "__getitem__()" 相
   同。为对象实现此方法应该仅限于需要映射允许基于键修改值或添加键，或
   是序列允许元素被替换时。不正确的 *key* 值所引发的异常应与
   "__getitem__()" 方法的情况相同。

object.__delitem__(self, key)

   调用此方法以实现 "self[key]" 的删除。注意事项与 "__getitem__()" 相
   同。为对象实现此方法应该权限于需要映射允许移除键，或是序列允许移除
   元素时。不正确的 *key* 值所引发的异常应与 "__getitem__()" 方法的情
   况相同。

object.__missing__(self, key)

   此方法由 "dict"."__getitem__()" 在找不到字典中的键时调用以实现 dict
   子类的 "self[key]"。

object.__iter__(self)

   此方法在需要为容器创建迭代器时被调用。此方法应该返回一个新的迭代器
   对象，它能够逐个迭代容器中的所有对象。对于映射，它应该逐个迭代容器
   中的键。

   迭代器对象也需要实现此方法；它们需要返回对象自身。有关迭代器对象的
   详情请参看 迭代器类型 一节。

object.__reversed__(self)

   此方法（如果存在）会被 "reversed()" 内置函数调用以实现逆向迭代。它
   应当返回一个新的以逆序逐个迭代容器内所有对象的迭代器对象。

   如果未提供 "__reversed__()" 方法，则 "reversed()" 内置函数将回退到
   使用序列协议 ("__len__()" 和 "__getitem__()")。支持序列协议的对象应
   当仅在能够提供比 "reversed()" 所提供的实现更高效的实现时才提供
   "__reversed__()" 方法。

The membership test operators ("in" and "not in") are normally
implemented as an iteration through a sequence.  However, container
objects can supply the following special method with a more efficient
implementation, which also does not require the object be a sequence.

object.__contains__(self, item)

   调用此方法以实现成员检测运算符。如果 *item* 是 *self* 的成员则应返
   回真，否则返回假。对于映射类型，此检测应基于映射的键而不是值或者键
   值对。

   对于未定义 "__contains__()" 的对象，成员检测将首先尝试通过
   "__iter__()" 进行迭代，然后再使用 "__getitem__()" 的旧式序列迭代协
   议，参看 语言参考中的相应部分。


3.3.7. 模拟数字类型
-------------------

定义以下方法即可模拟数字类型。特定种类的数字不支持的运算（例如非整数不
能进行位运算）所对应的方法应当保持未定义状态。

object.__add__(self, other)
object.__sub__(self, other)
object.__mul__(self, other)
object.__matmul__(self, other)
object.__truediv__(self, other)
object.__floordiv__(self, other)
object.__mod__(self, other)
object.__divmod__(self, other)
object.__pow__(self, other[, modulo])
object.__lshift__(self, other)
object.__rshift__(self, other)
object.__and__(self, other)
object.__xor__(self, other)
object.__or__(self, other)

   调用这些方法来实现二进制算术运算 ("+", "-", "*", "@", "/", "//",
   "%", "divmod()", "pow()", "**", "<<", ">>", "&", "^", "|")。例如，
   求表达式 "x + y" 的值，其中 *x* 是具有 "__add__()" 方法的类的一个实
   例，则会调用 "x.__add__(y)"。"__divmod__()" 方法应该等价于使用
   "__floordiv__()" 和 "__mod__()"，它不应该被关联到 "__truediv__()"。
   请注意如果要支持三元版本的内置 "pow()" 函数，则 "__pow__()" 的定义
   应该接受可选的第三个参数。

   如果这些方法中的某一个不支持与所提供参数进行运算，它应该返回
   "NotImplemented"。

object.__radd__(self, other)
object.__rsub__(self, other)
object.__rmul__(self, other)
object.__rmatmul__(self, other)
object.__rtruediv__(self, other)
object.__rfloordiv__(self, other)
object.__rmod__(self, other)
object.__rdivmod__(self, other)
object.__rpow__(self, other)
object.__rlshift__(self, other)
object.__rrshift__(self, other)
object.__rand__(self, other)
object.__rxor__(self, other)
object.__ror__(self, other)

   调用这些方法来实现具有反射（交换）操作数的二进制算术运算 ("+", "-",
   "*", "@", "/", "//", "%", "divmod()", "pow()", "**", "<<", ">>",
   "&", "^", "|")。这些成员函数仅会在左操作数不支持相应运算 [3] 且两个
   操作数类型不同时被调用。[4] 例如，求表达式 "x - y" 的值，其中 *y*
   是具有 "__rsub__()" 方法的类的一个实例，则当 "x.__sub__(y)" 返回
   *NotImplemented* 时会调用 "y.__rsub__(x)"。

   请注意三元版的 "pow()" 并不会尝试调用 "__rpow__()" (因为强制转换规
   则会太过复杂)。

   注解:

     如果右操作数类型为左操作数类型的一个子类，且该子类提供了指定运算
     的反射方法，则此方法会先于左操作数的非反射方法被调用。此行为可允
     许子类重载其祖先类的运算符。

object.__iadd__(self, other)
object.__isub__(self, other)
object.__imul__(self, other)
object.__imatmul__(self, other)
object.__itruediv__(self, other)
object.__ifloordiv__(self, other)
object.__imod__(self, other)
object.__ipow__(self, other[, modulo])
object.__ilshift__(self, other)
object.__irshift__(self, other)
object.__iand__(self, other)
object.__ixor__(self, other)
object.__ior__(self, other)

   调用这些方法来实现扩展算术赋值 ("+=", "-=", "*=", "@=", "/=",
   "//=", "%=", "**=", "<<=", ">>=", "&=", "^=", "|=")。这些方法应该尝
   试进行自身操作 (修改 *self*) 并返回结果 (结果应该但并非必须为
   *self*)。如果某个方法未被定义，相应的扩展算术赋值将回退到普通方法。
   例如，如果 *x* 是具有 "__iadd__()" 方法的类的一个实例，则 "x += y"
   就等价于 "x = x.__iadd__(y)"。否则就如 "x + y" 的求值一样选择
   "x.__add__(y)" 和 "y.__radd__(x)"。在某些情况下，扩展赋值可导致未预
   期的错误 (参见 为什么 a_tuple[i] += ['item'] 会在执行加法时引发异常
   ？)，但此行为实际上是数据模型的一个组成部分。

object.__neg__(self)
object.__pos__(self)
object.__abs__(self)
object.__invert__(self)

   调用此方法以实现一元算术运算 ("-", "+", "abs()" 和 "~")。

object.__complex__(self)
object.__int__(self)
object.__float__(self)

   调用这些方法以实现内置函数 "complex()", "int()" 和 "float()"。应当
   返回一个相应类型的值。

object.__index__(self)

   调用此方法以实现 "operator.index()" 以及 Python 需要无损地将数字对
   象转换为整数对象的场合（例如切片或是内置的 "bin()", "hex()" 和
   "oct()" 函数)。 存在此方法表明数字对象属于整数类型。 必须返回一个整
   数。

   注解:

     为了具有一致的整数类型类，当定义了 "__index__()" 的时候也应当定义
     "__int__()"，两者应当返回相同的值。

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

   调用这些方法以实现内置函数 "round()" 以及 "math" 函数 "trunc()",
   "floor()" 和 "ceil()"。 除了将 *ndigits* 传给 "__round__()" 的情况
   之外这些方法的返回值都应当是原对象截断为 "Integral" (通常为 "int")
   。

   如果未定义 "__int__()" 则内置函数 "int()" 会回退到 "__trunc__()"。


3.3.8. with 语句上下文管理器
----------------------------

A *context manager* is an object that defines the runtime context to
be established when executing a "with" statement. The context manager
handles the entry into, and the exit from, the desired runtime context
for the execution of the block of code.  Context managers are normally
invoked using the "with" statement (described in section The with
statement), but can also be used by directly invoking their methods.

上下文管理器的典型用法包括保存和恢复各种全局状态，锁定和解锁资源，关闭
打开的文件等等。

要了解上下文管理器的更多信息，请参阅 上下文管理器类型。

object.__enter__(self)

   Enter the runtime context related to this object. The "with"
   statement will bind this method's return value to the target(s)
   specified in the "as" clause of the statement, if any.

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

   退出关联到此对象的运行时上下文。 各个参数描述了导致上下文退出的异常
   。 如果上下文是无异常地退出的，三个参数都将为 "None"。

   如果提供了异常，并且希望方法屏蔽此异常（即避免其被传播），则应当返
   回真值。 否则的话，异常将在退出此方法时按正常流程处理。

   请注意 "__exit__()" 方法不应该重新引发被传入的异常，这是调用者的责
   任。

参见:

  **PEP 343** - "with" 语句
     Python "with" 语句的规范描述、背景和示例。


3.3.9. 特殊方法查找
-------------------

对于自定义类来说，特殊方法的隐式发起调用仅保证在其定义于对象类型中时能
正确地发挥作用，而不能定义在对象实例字典中。 该行为就是以下代码会引发
异常的原因。:

   >>> class C:
   ...     pass
   ...
   >>> c = C()
   >>> c.__len__ = lambda: 5
   >>> len(c)
   Traceback (most recent call last):
     File "<stdin>", line 1, in <module>
   TypeError: object of type 'C' has no len()

此行为背后的原理在于包括类型对象在内的所有对象都会实现的几个特殊方法，
例如 "__hash__()" 和 "__repr__()"。 如果这些方法的隐式查找使用了传统的
查找过程，它们会在对类型对象本身发起调用时失败:

   >>> 1 .__hash__() == hash(1)
   True
   >>> int.__hash__() == hash(int)
   Traceback (most recent call last):
     File "<stdin>", line 1, in <module>
   TypeError: descriptor '__hash__' of 'int' object needs an argument

以这种方式不正确地尝试发起调用一个类的未绑定方法有时被称为‘元类混淆’，
可以通过在查找特殊方法时绕过实例的方式来避免:

   >>> type(1).__hash__(1) == hash(1)
   True
   >>> type(int).__hash__(int) == hash(int)
   True

除了为了正确性而绕过任何实例属性之外，隐式特殊方法查找通常也会绕过
"__getattribute__()" 方法，甚至包括对象的元类:

   >>> class Meta(type):
   ...     def __getattribute__(*args):
   ...         print("Metaclass getattribute invoked")
   ...         return type.__getattribute__(*args)
   ...
   >>> class C(object, metaclass=Meta):
   ...     def __len__(self):
   ...         return 10
   ...     def __getattribute__(*args):
   ...         print("Class getattribute invoked")
   ...         return object.__getattribute__(*args)
   ...
   >>> c = C()
   >>> c.__len__()                 # Explicit lookup via instance
   Class getattribute invoked
   10
   >>> type(c).__len__(c)          # Explicit lookup via type
   Metaclass getattribute invoked
   10
   >>> len(c)                      # Implicit lookup
   10

以这种方式绕过 "__getattribute__()" 机制为解析器内部的速度优化提供了显
著的空间，其代价则是牺牲了处理特殊方法时的一些灵活性（特殊方法 *必须*
设置在类对象本身上以便始终一致地由解释器发起调用）。


3.4. 协程
=========


3.4.1. 可等待对象
-----------------

*awaitable* 对象主要实现了 "__await__()" 方法。 从 "async def" 函数返
回的 *Coroutine* 对象即属于可等待对象。

注解:

  从带有 "types.coroutine()" 或 "asyncio.coroutine()" 装饰器的生成器返
  回的 *generator iterator* 对象也属于可等待对象，但它们并未实现
  "__await__()"。

object.__await__(self)

   必须返回一个 *iterator*。 应当被用来实现 *awaitable* 对象。 例如，
   "asyncio.Future" 实现了此方法以与 "await" 表达式相兼容。

3.5 新版功能.

参见: **PEP 492** 了解有关可等待对象的详细信息。


3.4.2. 协程对象
---------------

*Coroutine* 对象属于 *awaitable* 对象。 协程的执行可通过调用
"__await__()" 并迭代其结果来进行控制。 当协程结束执行并返回时，迭代器
会引发 "StopIteration"，该异常的 "value" 属性将指向返回值。 如果协程引
发了异常，它会被迭代器所传播。 协程不应该直接引发未处理的
"StopIteration" 异常。

协程也具有下面列出的方法，它们类似于生成器的对应方法 (参见 生成器-迭代
器的方法)。 但是，与生成器不同，协程并不直接支持迭代。

在 3.5.2 版更改: 等待一个协程超过一次将引发 "RuntimeError"。

coroutine.send(value)

   开始或恢复协程的执行。 如果 *value* 为 "None"，则这相当于前往
   "__await__()" 所返回迭代器的下一项。 如果 *value* 不为 "None"，此方
   法将委托给导致协程挂起的迭代器的 "send()" 方法。 其结果（返回值，
   "StopIteration" 或是其他异常）将与上述对 "__await__()" 返回值进行迭
   代的结果相同。

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

   在协程内引发指定的异常。 此方法将委托给导致协程挂起的迭代器的
   "throw()" 方法，如果存在该方法。 否则的话，异常会在挂起点被引发。
   其结果（返回值，"StopIteration" 或是其他异常）将与上述对
   "__await__()" 返回值进行迭代的结果相同。 如果异常未在协程内被捕获，
   则将回传给调用者。

coroutine.close()

   此方法会使得协程清理自身并退出。 如果协程被挂起，此方法会先委托给导
   致协程挂起的迭代器的 "close()" 方法，如果存在该方法。 然后它会在挂
   起点引发 "GeneratorExit"，使得协程立即清理自身。 最后，协程会被标记
   为已结束执行，即使它根本未被启动。

   当协程对象将要被销毁时，会使用以上处理过程来自动关闭。


3.4.3. 异步迭代器
-----------------

An *asynchronous iterable* is able to call asynchronous code in its
"__aiter__" implementation, and an *asynchronous iterator* can call
asynchronous code in its "__anext__" method.

异步迭代器可在 "async for" 语句中使用。

object.__aiter__(self)

   必须返回一个 *异步迭代器* 对象。

object.__anext__(self)

   必须返回一个 *可迭代对象* 输出迭代器的下一结果值。 当迭代结束时应该
   引发 "StopAsyncIteration" 错误。

异步可迭代对象的一个示例:

   class Reader:
       async def readline(self):
           ...

       def __aiter__(self):
           return self

       async def __anext__(self):
           val = await self.readline()
           if val == b'':
               raise StopAsyncIteration
           return val

3.5 新版功能.

注解:

  在 3.5.2 版更改: Starting with CPython 3.5.2, "__aiter__" can
  directly return *asynchronous iterators*.  Returning an *awaitable*
  object will result in a "PendingDeprecationWarning".The recommended
  way of writing backwards compatible code in CPython 3.5.x is to
  continue returning awaitables from "__aiter__".  If you want to
  avoid the PendingDeprecationWarning and keep the code backwards
  compatible, the following decorator can be used:

     import functools
     import sys

     if sys.version_info < (3, 5, 2):
         def aiter_compat(func):
             @functools.wraps(func)
             async def wrapper(self):
                 return func(self)
             return wrapper
     else:
         def aiter_compat(func):
             return func

  Example:

     class AsyncIterator:

         @aiter_compat
         def __aiter__(self):
             return self

         async def __anext__(self):
             ...

  Starting with CPython 3.6, the "PendingDeprecationWarning" will be
  replaced with the "DeprecationWarning". In CPython 3.7, returning an
  awaitable from "__aiter__" will result in a "RuntimeError".


3.4.4. 异步上下文管理器
-----------------------

*异步上下文管理器* 是 *上下文管理器* 的一种，它能够在其 "__aenter__"
和 "__aexit__" 方法中暂停执行。

异步上下文管理器可在 "async with" 语句中使用。

object.__aenter__(self)

   此方法在语义上类似于 "__enter__()"，仅有的区别是它必须返回一个 *可
   等待对象*。

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

   此方法在语义上类似于 "__exit__()"，仅有的区别是它必须返回一个 *可等
   待对象*。

异步上下文管理器类的一个示例:

   class AsyncContextManager:
       async def __aenter__(self):
           await log('entering context')

       async def __aexit__(self, exc_type, exc, tb):
           await log('exiting context')

3.5 新版功能.

-[ 备注 ]-

[1] 在某些情况下 *有可能* 基于可控的条件改变一个对象的类型。 但这通常
    不是个好主意，因为如果处理不当会导致一些非常怪异的行为。

[2] "__hash__()", "__iter__()", "__reversed__()" 以及 "__contains__()"
    方法对此有特殊处理；其他方法仍会引发 "TypeError"，但可能依靠
    "None" 属于不可调用对象的行为来做到这一点。

[3] 这里的“不支持”是指该类无此方法，或方法返回 "NotImplemented"。 如果
    你想强制回退到右操作数的反射方法，请不要设置方法为 "None" — 那会造
    成显式地 *阻塞* 此种回退的相反效果。

[4] 对于相同类型的操作数，如果非反射方法 (例如 "__add__()") 失败则会认
    为相应运算不被支持，这就是反射方法未被调用的原因。
