# 術語表

`>>>`

  互動式 shell 的預設 Python 提示字元。常見於能在直譯器中以互動方式被執行的程式碼範例。

`...`

  可以表示：

  - 在一個被縮排的程式碼區塊、在一對匹配的左右定界符（delimiter，例如括號、方括號、花括號或三引號）內部，或是在指定一個裝飾器 (decorator) 之後，要輸入程式碼時，互動式 shell 顯示的預設 Python 提示字元。

  - 內建常數 `Ellipsis`。

2to3

  一個試著將 Python 2.x 程式碼轉換為 Python 3.x 程式碼的工具，它是透過處理大部分的不相容性來達成此目的，而這些不相容性能夠透過剖析原始碼和遍歷剖析樹而被檢測出來。

  2to3 在可以標準函式庫中以 `lib2to3` 被使用；它提供了一個獨立的入口點，在 `Tools/scripts/2to3`。請參閱 2to3 - 自動將 Python 2的程式碼轉成 Python 3。

abstract base class（抽象基底類別）

  抽象基底類別（又稱為 ABC）提供了一種定義介面的方法，作為 duck-typing（鴨子型別）的補充。其他類似的技術，像是 `hasattr()`，則顯得笨拙或是帶有細微的錯誤（例如使用魔術方法 (magic method)）。ABC 採用虛擬的 subclass（子類別），它們並不繼承自另一個 class（類別），但仍可被 `isinstance()` 及 `issubclass()` 辨識；請參閱 `abc` 模組的說明文件。Python 有許多內建的 ABC，用於資料結構（在 `collections.abc` 模組）、數字（在 `numbers` 模組）、串流（在 `io` 模組）及 import 尋檢器和載入器（在 `importlib.abc` 模組）。你可以使用 `abc` 模組建立自己的 ABC。

annotation（註釋）

  一個與變數、class 屬性、函式的參數或回傳值相關聯的標籤。照慣例，它被用來作為 type hint（型別提示）。

  在運行時 (runtime)，區域變數的註釋無法被存取，但全域變數、class 屬性和函式的註解，會分別被儲存在模組、class 和函式的 `__annotations__` 特殊屬性中。

  請參閱 variable annotation、function annotation、PEP 484 和 PEP 526，這些章節皆有此功能的說明。

argument（引數）

  呼叫函式時被傳遞給 function（或 method）的值。引數有兩種：

  - 關鍵字引數 (keyword argument)：在函式呼叫中，以識別字（identifier，例如 `name=`）開頭的引數，或是以 `**` 後面 dictionary（字典）內的值被傳遞的引數。例如，`3` 和 `5` 都是以下 `complex()` 呼叫中的關鍵字引數：

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

  - 位置引數 (positional argument)：不是關鍵字引數的引數。位置引數可在一個引數列表的起始處出現，和（或）作為 `*` 之後的 iterable（可疊代物件）中的元素被傳遞。例如，`3` 和 `5` 都是以下呼叫中的位置引數：

        complex(3, 5)
        complex(*(3, 5))

  引數會被指定給函式主體中的附名區域變數。關於支配這個指定過程的規則，請參閱调用章節。在語法上，任何運算式都可以被用來表示一個引數；其評估值會被指定給區域變數。

  另請參閱術語表的 parameter（參數）條目、常見問題中的引數和參數之間的差異，以及 PEP 362。

asynchronous context manager（非同步情境管理器）

  一個可以控制 `async with` 陳述式中所見環境的物件，而它是透過定義 `__aenter__()` 和 `__aexit__()` method（方法）來控制的。由 PEP 492 引入。

asynchronous generator（非同步產生器）

  一個會回傳 asynchronous generator iterator（非同步產生器疊代器）的函式。它看起來像一個以 `async def` 定義的協程函式 (coroutine function)，但不同的是它包含了 `yield` 運算式，能生成一系列可用於 `async for` 迴圈的值。

  這個術語通常用來表示一個非同步產生器函式，但在某些情境中，也可能是表示非同步產生器疊代器 (asynchronous generator iterator)。萬一想表達的意思不夠清楚，那就使用完整的術語，以避免歧義。

  一個非同步產生器函式可能包含 `await` 運算式，以及 `async for` 和 `async with` 陳述式。

asynchronous generator iterator（非同步產生器疊代器）

  一個由 asynchronous generator（非同步產生器）函式所建立的物件。

  這是一個 asynchronous iterator（非同步疊代器），當它以 `__anext__()` method 被呼叫時，會回傳一個可等待物件 (awaitable object)，該物件將執行非同步產生器的函式主體，直到遇到下一個 `yield` 運算式。

  每個 `yield` 會暫停處理程序，並記住位置執行狀態（包括區域變數及擱置中的 try 陳述式）。當非同步產生器疊代器以另一個被 `__anext__()` 回傳的可等待物件有效地回復時，它會從停止的地方繼續執行。請參閱 PEP 492 和 PEP 525。

asynchronous iterable（非同步可疊代物件）

  一個物件，它可以在 `async for` 陳述式中被使用。必須從它的 `__aiter__()` method 回傳一個 asynchronous iterator（非同步疊代器）。由 PEP 492 引入。

asynchronous iterator（非同步疊代器）

  一個實作 `__aiter__()` 和 `__anext__()` method 的物件。`__anext__` 必須回傳一個 awaitable（可等待物件）。`async for` 會解析非同步疊代器的 `__anext__()` method 所回傳的可等待物件，直到它引發 `StopAsyncIteration` 例外。由 PEP 492 引入。

attribute（屬性）

  一個與某物件相關聯的值，該值能透過使用點分隔運算式 (dotted expression) 的名稱被參照。例如，如果物件 o 有一個屬性 a，則該屬性能以 o.a 被參照。

awaitable（可等待物件）

  一個可以在 `await` 運算式中被使用的物件。它可以是一個 coroutine（協程），或是一個有 `__await__()` method 的物件。另請參閱 PEP 492。

BDFL

  Benevolent Dictator For Life（終身仁慈獨裁者），又名 Guido van Rossum，Python 的創造者。

binary file（二進制檔案）

  一個能夠讀取和寫入 bytes-like objects（類位元組串物件）的 file object（檔案物件）。二進制檔案的例子有：以二進制模式（`'rb'`、`'wb'` 或 `'rb+'`）開啟的檔案、`sys.stdin.buffer`、`sys.stdout.buffer`，以及 `io.BytesIO` 和 `gzip.GzipFile` 實例。

  另請參閱 text file（文字檔案），它是一個能夠讀取和寫入 `str` 物件的檔案物件。

bytes-like object（類位元組串物件）

  一個支援缓冲协议且能夠匯出 C-contiguous 緩衝區的物件。這包括所有的 `bytes`、`bytearray` 和 `array.array` 物件，以及許多常見的 `memoryview` 物件。類位元組串物件可用於處理二進制資料的各種運算；這些運算包括壓縮、儲存至二進制檔案和透過 socket（插座）發送。

  有些運算需要二進制資料是可變的。說明文件通常會將這些物件稱為「可讀寫的類位元組串物件」。可變緩衝區的物件包括 `bytearray`，以及 `bytearray` 的 `memoryview`。其他的運算需要讓二進制資料被儲存在不可變物件（「唯讀的類位元組串物件」）中；這些物件包括 `bytes`，以及 `bytes` 物件的 `memoryview`。

bytecode（位元組碼）

  Python 的原始碼會被編譯成位元組碼，它是 Python 程式在 CPython 直譯器中的內部表示法。該位元組碼也會被暫存在 `.pyc` 檔案中，以便第二次執行同一個檔案時能夠更快速（可以不用從原始碼重新編譯為位元組碼）。這種「中間語言 (intermediate language)」據說是運行在一個 virtual machine（虛擬機器）上，該虛擬機器會執行與每個位元組碼對應的機器碼 (machine code)。要注意的是，位元組碼理論上是無法在不同的 Python 虛擬機器之間運作的，也不能在不同版本的 Python 之間保持穩定。

  位元組碼的指令列表可以在 dis 模組的說明文件中找到。

callback（回呼）

  作為引數被傳遞的一個副程式 (subroutine) 函式，會在未來的某個時間點被執行。

class（類別）

  一個用於建立使用者定義物件的模板。Class 的定義通常會包含 method 的定義，這些 method 可以在 class 的實例上進行操作。

class variable（類別變數）

  一個在 class 中被定義，且應該只能在 class 層次（意即不是在 class 的實例中）被修改的變數。

coercion（強制轉型）

  在涉及兩個不同型別引數的操作過程中，將某一種型別的實例換為另一種型別的隱式轉換 (implicit conversion) 過程。例如，`int(3.15)` 會將浮點數轉換為整數 `3`，但在 `3+4.5` 中，每個引數是不同的型別（一個 int，一個 float），而這兩個引數必須在被轉換為相同的型別之後才能相加，否則就會引發 `TypeError`。如果沒有強制轉型，即使所有的引數型別皆相容，它們都必須要由程式設計師正規化 (normalize) 為相同的值，例如，要用 `float(3)+4.5` 而不能只是 `3+4.5`。

complex number（複數）

  一個我們熟悉的實數系統的擴充，在此所有數字都會被表示為一個實部和一個虛部之和。虛數就是虛數單位（`-1` 的平方根）的實數倍，此單位通常在數學中被寫為 `i`，在工程學中被寫為 `j`。Python 內建了對複數的支援，它是用後者的記法來表示複數；虛部會帶著一個後綴的 `j` 被編寫，例如 `3+1j`。若要將 `math` 模組內的工具等效地用於複數，請使用 `cmath` 模組。複數的使用是一個相當進階的數學功能。如果你沒有察覺到對它們的需求，那麼幾乎能確定你可以安全地忽略它們。

context manager（情境管理器）

  一個可以控制 `with` 陳述式中所見環境的物件，而它是透過定義 `__enter__()` 和 `__exit__()` method 來控制的。請參閱 PEP 343。

context variable（情境變數）

  一個變數，其值可以根據上下文的情境而有所不同。這類似執行緒區域儲存區 (Thread-Local Storage)，在其中，一個變數在每個執行緒可能具有不同的值。然而，關於情境變數，在一個執行緒中可能會有多個情境，而情境變數的主要用途，是在並行的非同步任務 (concurrent asynchronous task) 中，對於變數狀態的追蹤。請參閱 `contextvars`。

contiguous（連續的）

  如果一個緩衝區是 C-contiguous 或是 Fortran contiguous，則它會確切地被視為是連續的。零維 (zero-dimensional) 的緩衝區都是 C 及 Fortran contiguous。在一維 (one-dimensional) 陣列中，各項目必須在記憶體中彼此相鄰地排列，而其索引順序是從零開始遞增。在多維的 (multidimensional) C-contiguous 陣列中，按記憶體位址的順序訪問各個項目時，最後一個索引的變化最快。然而，在 Fortran contiguous 陣列中，第一個索引的變化最快。

coroutine（協程）

  協程是副程式 (subroutine) 的一種更為廣義的形式。副程式是在某個時間點被進入並在另一個時間點被退出。協程可以在許多不同的時間點被進入、退出和回復。它們能夠以 `async def` 陳述式被實作。另請參閱 PEP 492。

coroutine function（協程函式）

  一個回傳 coroutine（協程）物件的函式。一個協程函式能以 `async def` 陳述式被定義，並可能會包含 `await`、`async for` 和 `async with` 關鍵字。這些關鍵字由 PEP 492 引入。

CPython

  Python 程式語言的標準實作 (canonical implementation)，被發布在 python.org 上。「CPython」這個術語在必要時被使用，以區分此實作與其它語言的實作，例如 Jython 或 IronPython。

decorator（裝飾器）

  一個函式，它會回傳另一個函式，通常它會使用 `@wrapper` 語法，被應用為一種函式的變換 (function transformation)。裝飾器的常見範例是 `classmethod()` 和 `staticmethod()`。

  裝飾器語法只是語法糖。以下兩個函式定義在語義上是等效的：

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

      @staticmethod
      def f(arg):
          ...

  Class 也存在相同的概念，但在那裡比較不常用。關於裝飾器的更多內容，請參閱函式定義和 class 定義的說明文件。

descriptor（描述器）

  任何定義了 `__get__()`、`__set__()` 或 `__delete__()` method 的物件。當一個 class 屬性是一個描述器時，它的特殊連結行為會在屬性查找時被觸發。通常，使用 a.b 來取得、設定或刪除某個屬性時，會在 a 的 class 字典中查找名稱為 b 的物件，但如果 b 是一個描述器，則相對應的描述器 method 會被呼叫。對描述器的理解是深入理解 Python 的關鍵，因為它們是許多功能的基礎，這些功能包括函式、method、屬性 (property)、class method、靜態 method，以及對 super class（父類別）的參照。

  關於描述器 method 的更多資訊，請參閱实现描述器或描述器使用指南。

dictionary（字典）

  一個關聯陣列 (associative array)，其中任意的鍵會被映射到值。鍵可以是任何帶有 `__hash__()` 和 `__eq__()` method 的物件。在 Perl 中被稱為雜湊 (hash)。

dictionary comprehension（字典綜合運算）

  一種緊密的方法，用來處理一個可疊代物件中的全部或部分元素，並將處理結果以一個字典回傳。`results = {n: n ** 2 for n in range(10)}` 會產生一個字典，它包含了鍵 `n` 映射到值 `n ** 2`。請參閱列表、集合与字典的显示。

dictionary view（字典檢視）

  從 `dict.keys()`、`dict.values()` 及 `dict.items()` 回傳的物件被稱為字典檢視。它們提供了字典中項目的動態檢視，這表示當字典有變動時，該檢視會反映這些變動。若要強制將字典檢視轉為完整的 list（串列），須使用 `list(dictview)`。請參閱字典视图对象。

docstring（說明字串）

  一個在 class、函式或模組中，作為第一個運算式出現的字串文本。雖然它在套件執行時會被忽略，但它會被編譯器辨識，並被放入所屬 class、函式或模組的 `__doc__` 屬性中。由於說明字串可以透過內省 (introspection) 來瀏覽，因此它是物件的說明文件存放的標準位置。

duck-typing（鴨子型別）

  一種程式設計風格，它不是藉由檢查一個物件的型別來確定它是否具有正確的介面；取而代之的是，method 或屬性會單純地被呼叫或使用。（「如果它看起來像一隻鴨子而且叫起來像一隻鴨子，那麼它一定是一隻鴨子。」）因為強調介面而非特定型別，精心設計的程式碼能讓多形替代 (polymorphic substitution) 來增進它的靈活性。鴨子型別要避免使用 `type()` 或 `isinstance()` 進行測試。（但是請注意，鴨子型別可以用抽象基底類別 (abstract base class) 來補充。）然而，它通常會採用 `hasattr()` 測試，或是 EAFP 程式設計風格。

EAFP

  Easier to ask for forgiveness than permission.（請求寬恕比請求許可更容易。）這種常見的 Python 編碼風格會先假設有效的鍵或屬性的存在，並在該假設被推翻時再捕獲例外。這種乾淨且快速的風格，其特色是存在許多的 `try` 和 `except` 陳述式。該技術與許多其他語言（例如 C）常見的 LBYL 風格形成了對比。

expression（運算式）

  一段可以被評估並求值的語法。換句話說，一個運算式就是文字、名稱、屬性存取、運算子或函式呼叫等運算式元件的累積，而這些元件都能回傳一個值。與許多其他語言不同的是，並非所有的 Python 語言構造都是運算式。另外有一些 statement（陳述式）不能被用作運算式，例如 `while`。賦值 (assignment) 也是陳述式，而不是運算式。

extension module（擴充模組）

  一個以 C 或 C++ 編寫的模組，它使用 Python 的 C API 來與核心及使用者程式碼進行互動。

f-string（f 字串）

  以 `'f'` 或 `'F'` 為前綴的字串文本通常被稱為「f 字串」，它是格式化的字串文本的縮寫。另請參閱 PEP 498。

file object（檔案物件）

  一個讓使用者透過檔案導向 (file-oriented) API（如 `read()` 或 `write()` 等 method）來操作底層資源的物件。根據檔案物件被建立的方式，它能夠協調對真實磁碟檔案或是其他類型的儲存器或通訊裝置（例如標準輸入／輸出、記憶體內緩衝區、socket（插座）、管線 (pipe) 等）的存取。檔案物件也被稱為類檔案物件 (file-like object) 或串流 (stream)。

  實際上，有三種檔案物件：原始的二進制檔案、緩衝的二進制檔案和文字檔案。它們的介面在 `io` 模組中被定義。建立檔案物件的標準方法是使用 `open()` 函式。

file-like object（類檔案物件）

  file object（檔案物件）的同義字。

finder（尋檢器）

  一個物件，它會嘗試為正在被 import 的模組尋找 loader（載入器）。

  從 Python 3.3 開始，有兩種類型的尋檢器：元路徑尋檢器 (meta path finder) 會使用 `sys.meta_path`，而路徑項目尋檢器 (path entry finder) 會使用 `sys.path_hooks`。

  請參閱 PEP 302、PEP 420 和 PEP 451 以了解更多細節。

floor division（向下取整除法）

  向下無條件捨去到最接近整數的數學除法。向下取整除法的運算子是 `//`。例如，運算式 `11 // 4` 的計算結果為 `2`，與 float（浮點數）真除法所回傳的 `2.75` 不同。請注意，`(-11) // 4` 的結果是 `-3`，因為是 `-2.75` 被向下無條件捨去。請參閱 PEP 238。

function（函式）

  一連串的陳述式，它能夠向呼叫者回傳一些值。它也可以被傳遞零個或多個引數，這些引數可被使用於函式本體的執行。另請參閱 parameter（參數）、method（方法），以及函数定义章節。

function annotation（函式註釋）

  函式參數或回傳值的一個 annotation（註釋）。

  函式註釋通常被使用於型別提示：例如，這個函式預期會得到兩個 `int` 引數，並會有一個 `int` 回傳值：

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

  函式註釋的語法在函数定义章節有詳細解釋。

  請參閱 variable annotation 和 PEP 484，皆有此功能的描述。

__future__

  future 陳述式：`from __future__ import <feature>`，會指示編譯器使用那些在 Python 未來的發布版本中將成為標準的語法或語義，來編譯當前的模組。而 `__future__` 模組則記錄了 feature（功能）可能的值。透過 import 此模組並對其變數求值，你可以看見一個新的功能是何時首次被新增到此語言中，以及它何時將會（或已經）成為預設的功能：

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

garbage collection（垃圾回收）

  當記憶體不再被使用時，將其釋放的過程。Python 執行垃圾回收，是透過參照計數 (reference counting)，以及一個能夠檢測和中斷參照循環 (reference cycle) 的循環垃圾回收器 (cyclic garbage collector) 來完成。垃圾回收器可以使用 `gc` 模組對其進行控制。

generator（產生器）

  一個會回傳 generator iterator（產生器疊代器）的函式。它看起來像一個正常的函式，但不同的是它包含了 `yield` 運算式，能產生一系列的值，這些值可用於 for 迴圈，或是以 `next()` 函式，每次檢索其中的一個值。

  這個術語通常用來表示一個產生器函式，但在某些情境中，也可能是表示產生器疊代器。萬一想表達的意思不夠清楚，那就使用完整的術語，以避免歧義。

generator iterator（產生器疊代器）

  一個由 generator（產生器）函式所建立的物件。

  每個 `yield` 會暫停處理程序，並記住位置執行狀態（包括區域變數及擱置中的 try 陳述式）。當產生器疊代器回復時，它會從停止的地方繼續執行（與那些每次調用時都要重新開始的函式有所不同）。

generator expression（產生器運算式）

  一個會回傳疊代器的運算式。它看起來像一個正常的運算式，後面接著一個 `for` 子句，該子句定義了迴圈變數、範圍以及一個選擇性的 `if` 子句。該組合運算式會為外層函數產生多個值：

      >>> sum(i*i for i in range(10))         # sum of squares 0, 1, 4, ... 81
      285

generic function（泛型函式）

  一個由多個函式組成的函式，該函式會對不同的型別實作相同的運算。呼叫期間應該使用哪種實作，是由調度演算法 (dispatch algorithm) 來決定。

  另請參閱 single dispatch（單一調度）術語表條目、`functools.singledispatch()` 裝飾器和 PEP 443。

generic type（泛型型別）

  A type that can be parameterized; typically a container class such as `list` or `dict`. Used for type hints and annotations.

  For more details, see generic alias types, PEP 483, PEP 484, PEP 585, and the `typing` module.

GIL

  請參閱 global interpreter lock（全域直譯器鎖）。

global interpreter lock（全域直譯器鎖）

  CPython 直譯器所使用的機制，用以確保每次都只有一個執行緒能執行 Python 的 bytecode（位元組碼）。透過使物件模型（包括關鍵的內建型別，如 `dict`）自動地避免並行存取 (concurrent access) 的危險，此機制可以簡化 CPython 的實作。鎖定整個直譯器，會使直譯器更容易成為多執行緒 (multi-threaded)，但代價是會犧牲掉多處理器的機器能夠提供的一大部分平行性 (parallelism)。

  然而，有些擴充模組，無論是標準的或是第三方的，它們被設計成在執行壓縮或雜湊等計算密集 (computationally-intensive) 的任務時，可以解除 GIL。另外，在執行 I/O 時，GIL 總是會被解除。

  過去對於建立「無限制執行緒」直譯器（以更高的精細度鎖定共享資料的直譯器）的努力並未成功，因為在一般的單一處理器情況下，效能會有所損失。一般認為，若要克服這個效能問題，會使實作變得複雜許多，進而付出更高的維護成本。

hash-based pyc（雜湊架構的 pyc）

  一個位元組碼 (bytecode) 暫存檔，它使用雜湊值而不是對應原始檔案的最後修改時間，來確定其有效性。請參閱已缓存字节码的失效。

hashable（可雜湊的）

  如果一個物件有一個雜湊值，該值在其生命週期中永不改變（它需要一個 `__hash__()` method），且可與其他物件互相比較（它需要一個 `__eq__()` method），那麼它就是一個可雜湊物件。比較結果為相等的多個可雜湊物件，它們必須擁有相同的雜湊值。

  可雜湊性 (hashability) 使一個物件可用作 dictionary（字典）的鍵和 set（集合）的成員，因為這些資料結構都在其內部使用了雜湊值。

  大多數的 Python 不可變內建物件都是可雜湊的；可變的容器（例如 list 或 dictionary）並不是；而不可變的容器（例如 tuple（元組）和 frozenset），只有當它們的元素是可雜湊的，它們本身才是可雜湊的。若物件是使用者自定 class 的實例，則這些物件會被預設為可雜湊的。它們在互相比較時都是不相等的（除非它們與自己比較），而它們的雜湊值則是衍生自它們的 `id()`。

IDLE

  Python 的 Integrated Development Environment（整合開發環境）。IDLE 是一個基本的編輯器和直譯器環境，它和 Python 的標準發行版本一起被提供。

immutable（不可變物件）

  一個具有固定值的物件。不可變物件包括數字、字串和 tuple（元組）。這類物件是不能被改變的。如果一個不同的值必須被儲存，則必須建立一個新的物件。它們在需要恆定雜湊值的地方，扮演重要的角色，例如 dictionary（字典）中的一個鍵。

import path（匯入路徑）

  一個位置（或路徑項目）的列表，而那些位置就是在 import 模組時，會被 path based finder（基於路徑的尋檢器）搜尋模組的位置。在 import 期間，此位置列表通常是來自 `sys.path`，但對於子套件 (subpackage) 而言，它也可能是來自父套件的 `__path__` 屬性。

importing（匯入）

  一個過程。一個模組中的 Python 程式碼可以透過此過程，被另一個模組中的 Python 程式碼使用。

importer（匯入器）

  一個能夠尋找及載入模組的物件；它既是 finder（尋檢器）也是 loader（載入器）物件。

interactive（互動的）

  Python 有一個互動式直譯器，這表示你可以在直譯器的提示字元輸入陳述式和運算式，立即執行它們並且看到它們的結果。只要啟動 `python`，不需要任何引數（可能藉由從你的電腦的主選單選擇它）。這是測試新想法或檢查模塊和包的非常強大的方法（請記住help(x)）。

interpreted（直譯的）

  Python 是一種直譯語言，而不是編譯語言，不過這個區分可能有些模糊，因為有位元組碼 (bytecode) 編譯器的存在。這表示原始檔案可以直接被運行，而不需明確地建立另一個執行檔，然後再執行它。直譯語言通常比編譯語言有更短的開發／除錯週期，不過它們的程式通常也運行得較慢。另請參閱 interactive（互動的）。

interpreter shutdown（直譯器關閉）

  當 Python 直譯器被要求關閉時，它會進入一個特殊階段，在此它逐漸釋放所有被配置的資源，例如模組和各種關鍵內部結構。它也會多次呼叫垃圾回收器 (garbage collector)。這能夠觸發使用者自定的解構函式 (destructor) 或弱引用的回呼 (weakref callback)，並執行其中的程式碼。在關閉階段被執行的程式碼會遇到各種例外，因為它所依賴的資源可能不再有作用了（常見的例子是函式庫模組或是警告機制）。

  直譯器關閉的主要原因，是 `__main__` 模組或正被運行的腳本已經執行完成。

iterable（可疊代物件）

  一種能夠一次回傳一個其中成員的物件。可疊代物件的例子包括所有的序列型別（像是 `list`、`str` 和 `tuple`）和某些非序列型別，像是 `dict`、檔案物件，以及你所定義的任何 class 物件，只要那些 class 有 `__iter__()` method 或是實作 Sequence（序列）語意的 `__getitem__()` method，該物件就是可疊代物件。

  可疊代物件可用於 `for` 迴圈和許多其他需要一個序列的地方 (`zip()`、`map()`...)。當一個可疊代物件作為引數被傳遞給內建函式 `iter()` 時，它會為該物件回傳一個疊代器。此疊代器適用於針對一組值進行一遍 (one pass) 運算。使用疊代器時，通常不一定要呼叫 `iter()` 或自行處理疊代器物件。`for` 陳述式會自動地為你處理這些事，它會建立一個暫時性的未命名變數，用於在迴圈期間保有該疊代器。另請參閱 iterator（疊代器）、sequence（序列）和 generator（產生器）。

iterator（疊代器）

  一個表示資料流的物件。重複地呼叫疊代器的 `__next__()` method（或是將它傳遞給內建函式 `next()`）會依序回傳資料流中的各項目。當不再有資料時，則會引發 `StopIteration` 例外。此時，該疊代器物件已被用盡，而任何對其 `__next__()` method 的進一步呼叫，都只會再次引發 `StopIteration`。疊代器必須有一個 `__iter__()` method，它會回傳疊代器物件本身，所以每個疊代器也都是可疊代物件，且可以用於大多數適用其他可疊代物件的場合。一個明顯的例外，是嘗試多遍疊代 (multiple iteration passes) 的程式碼。一個容器物件（像是 `list`）在每次你將它傳遞給 `iter()` 函式或在 `for` 迴圈中使用它時，都會產生一個全新的疊代器。使用疊代器嘗試此事（多遍疊代）時，只會回傳在前一遍疊代中被用過的、同一個已被用盡的疊代器物件，使其看起來就像一個空的容器。

  在迭代器类型文中可以找到更多資訊。

key function（鍵函式）

  鍵函式或理序函式 (collation function) 是一個可呼叫 (callable) 函式，它會回傳一個用於排序 (sorting) 或定序 (ordering) 的值。例如，`locale.strxfrm()` 被用來產生一個了解區域特定排序慣例的排序鍵。

  Python 中的許多工具，都接受以鍵函式來控制元素被定序或分組的方式。它們包括 `min()`、`max()`、`sorted()`、`list.sort()`、`heapq.merge()`、`heapq.nsmallest()`、`heapq.nlargest()` 和 `itertools.groupby()`。

  有幾種方法可以建立一個鍵函式。例如，`str.lower()` method 可以作為不分大小寫排序的鍵函式。或者，一個鍵函式也可以從 `lambda` 運算式被建造，例如 `lambda r: (r[0], r[2])`。另外，`operator` 模組提供了三個鍵函式的建構函式 (constructor)：`attrgetter()`、`itemgetter()` 和 `methodcaller()`。關於如何建立和使用鍵函式的範例，請參閱如何排序。

keyword argument（關鍵字引數）

  請參閱 argument（引數）。

lambda

  由單一 expression（運算式）所組成的一個匿名行內函式 (inline function)，於該函式被呼叫時求值。建立 lambda 函式的語法是 `lambda [parameters]: expression`。

LBYL

  Look before you leap.（三思而後行。）這種編碼風格會在進行呼叫或查找之前，明確地測試先決條件。這種風格與 EAFP 方式形成對比，且它的特色是會有許多 `if` 陳述式的存在。

  在一個多執行緒環境中，LBYL 方式有在「三思」和「後行」之間引入了競爭條件 (race condition) 的風險。例如以下程式碼 `if key in mapping: return mapping[key]`，如果另一個執行緒在測試之後但在查找之前，從 mapping 中移除了 key，則該程式碼就會失效。這個問題可以用鎖 (lock) 或使用 EAFP 編碼方式來解決。

list（串列）

  一個 Python 內建的 sequence （序列）。儘管它的名字是 list，它其實更類似其他語言中的一個陣列 (array) 而較不像一個鏈結串列 (linked list)，因為存取元素的時間複雜度是 O(1)。

list comprehension（串列綜合運算）

  一種用來處理一個序列中的全部或部分元素，並將處理結果以一個 list 回傳的簡要方法。`result = ['{:#04x}'.format(x) for x in range(256) if x % 2 == 0]` 會產生一個字串 list，其中包含 0 到 255 範圍內，所有偶數的十六進位數 (0x..)。`if` 子句是選擇性的。如果省略它，則 `range(256)` 中的所有元素都會被處理。

loader（載入器）

  一個能夠載入模組的物件。它必須定義一個名為 `load_module()` 的 method（方法）。載入器通常是被 finder（尋檢器）回傳。更多細節請參閱 PEP 302，關於 abstract base class（抽象基底類別），請參閱 `importlib.abc.Loader`。

magic method（魔術方法）

  special method（特殊方法）的一個非正式同義詞。

mapping（對映）

  一個容器物件，它支援任意鍵的查找，且能實作 abstract base classes（抽象基底類別）中，`Mapping` 或 `MutableMapping` 所指定的 method。範例包括 `dict`、`collections.defaultdict`、`collections.OrderedDict` 和 `collections.Counter`。

meta path finder（元路徑尋檢器）

  一種經由搜尋 `sys.meta_path` 而回傳的 finder（尋檢器）。元路徑尋檢器與路徑項目尋檢器 (path entry finder) 相關但是不同。

  關於元路徑尋檢器實作的 method，請參閱 `importlib.abc.MetaPathFinder`。

metaclass（元類別）

  一種 class 的 class。Class 定義過程會建立一個 class 名稱、一個 class dictionary（字典），以及一個 base class（基底類別）的列表。Metaclass 負責接受這三個引數，並建立該 class。大多數的物件導向程式語言會提供一個預設的實作。Python 的特別之處在於它能夠建立自訂的 metaclass。大部分的使用者從未需要此工具，但是當需要時，metaclass 可以提供強大且優雅的解決方案。它們已被用於記錄屬性存取、增加執行緒安全性、追蹤物件建立、實作單例模式 (singleton)，以及許多其他的任務。

  更多資訊可以在元类章節中找到。

method（方法）

  一個在 class 本體內被定義的函式。如果 method 作為其 class 實例的一個屬性被呼叫，則它將會得到該實例物件成為它的第一個 argument（引數）（此引數通常被稱為 `self`）。請參閱 function（函式）和 nested scope（巢狀作用域）。

method resolution order（方法解析順序）

  方法解析順序是在查找某個成員的過程中，base class（基底類別）被搜尋的順序。關於第 2.3 版至今，Python 直譯器所使用的演算法細節，請參閱 Python 2.3 版方法解析順序。

module（模組）

  一個擔任 Python 程式碼的組織單位 (organizational unit) 的物件。模組有一個命名空間，它包含任意的 Python 物件。模組是藉由 importing 的過程，被載入至 Python。

  另請參閱 package（套件）。

module spec（模組規格）

  一個命名空間，它包含用於載入模組的 import 相關資訊。它是 `importlib.machinery.ModuleSpec` 的一個實例。

MRO

  請參閱 method resolution order（方法解析順序）。

mutable（可變物件）

  可變物件可以改變它們的值，但維持它們的 `id()`。另請參閱 immutable（不可變物件）。

named tuple（附名元組）

  術語「named tuple（附名元組）」是指從 tuple 繼承的任何型別或 class，且它的可索引 (indexable) 元素也可以用附名屬性來存取。這些型別或 class 也可以具有其他的特性。

  有些內建型別是 named tuple，包括由 `time.localtime()` 和 `os.stat()` 回傳的值。另一個例子是 `sys.float_info`：

      >>> sys.float_info[1]                   # indexed access
      1024
      >>> sys.float_info.max_exp              # named field access
      1024
      >>> isinstance(sys.float_info, tuple)   # kind of tuple
      True

  有些 named tuple 是內建型別（如上例）。或者，一個 named tuple 也可以從一個正規的 class 定義來建立，只要該 class 是繼承自 `tuple`，且定義了附名欄位 (named field) 即可。這類的 class 可以手工編寫，也可以使用工廠函式 (factory function) `collections.namedtuple()` 來建立。後者技術也增加了一些額外的 method，這些 method 可能是在手寫或內建的 named tuple 中，無法找到的。

namespace（命名空間）

  變數被儲存的地方。命名空間是以 dictionary（字典）被實作。有區域的、全域的及內建的命名空間，而在物件中（在 method 中）也有巢狀的命名空間。命名空間藉由防止命名衝突，來支援模組化。例如，函式 `builtins.open` 和 `os.open()` 是透過它們的命名空間來區分彼此。命名空間也藉由明確地區分是哪個模組在實作一個函式，來增進可讀性及可維護性。例如，寫出 `random.seed()` 或 `itertools.islice()` 明確地表示，這些函式分別是由 `random` 和 `itertools` 模組在實作。

namespace package（命名空間套件）

  一個 PEP 420 package（套件），它只能作為子套件 (subpackage) 的一個容器。命名空間套件可能沒有實體的表示法，而且具體來說它們不像是一個 regular package（正規套件），因為它們並沒有 `__init__.py` 這個檔案。

  另請參閱 module（模組）。

nested scope（巢狀作用域）

  能夠參照外層定義 (enclosing definition) 中的變數的能力。舉例來說，一個函式如果是在另一個函式中被定義，則它便能夠參照外層函式中的變數。請注意，在預設情況下，巢狀作用域僅適用於參照，而無法用於賦值。區域變數能在最內層作用域中讀取及寫入。同樣地，全域變數是在全域命名空間中讀取及寫入。`nonlocal` 容許對外層作用域進行寫入。

new-style class（新式類別）

  一個舊名，它是指現在所有的 class 物件所使用的 class 風格。在早期的 Python 版本中，只有新式 class 才能使用 Python 較新的、多樣的功能，像是 `__slots__`、描述器 (descriptor)、屬性 (property)、`__getattribute__()`、class method（類別方法）和 static method（靜態方法）。

object（物件）

  具有狀態（屬性或值）及被定義的行為（method）的任何資料。它也是任何 new-style class（新式類別）的最終 base class（基底類別）。

package（套件）

  一個 Python 的 module（模組），它可以包含子模組 (submodule) 或是遞迴的子套件 (subpackage)。技術上而言，套件就是具有 `__path__` 屬性的一個 Python 模組。

  另請參閱 regular package（正規套件）和 namespace package（命名空間套件）。

parameter（參數）

  在 function（函式）或 method 定義中的一個命名實體 (named entity)，它指明該函式能夠接受的一個 argument（引數），或在某些情況下指示多個引數。共有有五種不同的參數類型：

  - positional-or-keyword（位置或關鍵字）：指明一個可以按照位置或是作為關鍵字引數被傳遞的引數。這是參數的預設類型，例如以下的 foo 和 bar：

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

  - positional-only（僅限位置）：指明一個只能按照位置被提供的引數。在函式定義的參數列表中包含一個 `/` 字元，就可以在該字元前面定義僅限位置參數，例如以下的 posonly1 和 posonly2：

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

  - keyword-only（僅限關鍵字）：指明一個只能以關鍵字被提供的引數。在函式定義的參數列表中，包含一個任意數量位置參數 (var-positional parameter) 或是單純的 `*` 字元，就可以在其後方定義僅限關鍵字參數，例如以下的 kw_only1 和 kw_only2：

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

  - var-positional（任意數量位置）：指明一串能以任意序列被提供的位置引數（在已被其他參數接受的任何位置引數之外）。這類參數是透過在其參數名稱字首加上 `*` 來定義的，例如以下的 args：

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

  - var-keyword（任意數量關鍵字）：指明可被提供的任意數量關鍵字引數（在已被其他參數接受的任何關鍵字引數之外）。這類參數是透過在其參數名稱字首加上 `**` 來定義的，例如上面範例中的 kwargs。

  參數可以指明引數是選擇性的或必需的，也可以為一些選擇性的引數指定預設值。

  另請參閱術語表的 argument（引數）條目、常見問題中的引數和參數之間的差異、`inspect.Parameter` class、函数定义章節，以及 PEP 362。

path entry（路徑項目）

  在 import path（匯入路徑）中的一個位置，而 path based finder （基於路徑的尋檢器）會參考該位置來尋找要 import 的模組。

path entry finder（路徑項目尋檢器）

  被 `sys.path_hooks` 中的一個可呼叫物件 (callable)（意即一個 path entry hook）所回傳的一種 finder，它知道如何以一個 path entry定位模組。

  關於路徑項目尋檢器實作的 method，請參閱 `importlib.abc.PathEntryFinder`。

path entry hook（路徑項目鉤）

  在 `sys.path_hook` 列表中的一個可呼叫物件 (callable)，若它知道如何在一個特定的 path entry 中尋找模組，則會回傳一個 path entry finder（路徑項目尋檢器）。

path based finder（基於路徑的尋檢器）

  預設的元路徑尋檢器 (meta path finder) 之一，它會在一個 import path 中搜尋模組。

path-like object（類路徑物件）

  一個表示檔案系統路徑的物件。類路徑物件可以是一個表示路徑的 `str` 或 `bytes` 物件，或是一個實作 `os.PathLike` 協定的物件。透過呼叫 `os.fspath()` 函式，一個支援 `os.PathLike` 協定的物件可以被轉換為 `str` 或 `bytes` 檔案系統路徑；而 `os.fsdecode()` 及 `os.fsencode()` 則分別可用於確保 `str` 及 `bytes` 的結果。由 PEP 519 引入。

PEP

  Python Enhancement Proposal（Python 增強提案）。PEP 是一份設計說明文件，它能為 Python 社群提供資訊，或是描述 Python 的一個新功能或該功能的程序和環境。PEP 應該要提供簡潔的技術規範以及被提案功能的運作原理。

  PEP 的存在目的，是要成為重大新功能的提案、社群中關於某個問題的意見收集，以及已納入 Python 的設計決策的記錄，這些過程的主要機制。PEP 的作者要負責在社群內建立共識並記錄反對意見。

  請參閱 PEP 1。

portion（部分）

  在單一目錄中的一組檔案（也可能儲存在一個 zip 檔中），這些檔案能對一個命名空間套件 (namespace package) 有所貢獻，如同 PEP 420 中的定義。

positional argument（位置引數）

  請參閱 argument（引數）。

provisional API（暫行 API）

  暫行 API 是指，從標準函式庫的向後相容性 (backwards compatibility) 保證中，故意被排除的 API。雖然此類介面，只要它們被標示為暫行的，理論上並不會有重大的變更，但如果核心開發人員認為有必要，也可能會出現向後不相容的變更（甚至包括移除該介面）。這種變更並不會無端地產生——只有 API 被納入之前未察覺的嚴重基本缺陷被揭露時，它們才會發生。

  即使對於暫行 API，向後不相容的變更也會被視為「最後的解決方案」——對於任何被發現的問題，仍然會盡可能找出一個向後相容的解決方案。

  這個過程使得標準函式庫能隨著時間不斷進化，而避免耗費過長的時間去鎖定有問題的設計錯誤。請參閱 PEP 411 了解更多細節。

provisional package（暫行套件）

  請參閱 provisional API（暫行 API）。

Python 3000

  Python 3.x 系列版本的暱稱（很久以前創造的，當時第 3 版的發布是在遙遠的未來。）也可以縮寫為「Py3k」。

Pythonic（Python 風格的）

  一個想法或一段程式碼，它應用了 Python 語言最常見的慣用語，而不是使用其他語言常見的概念來實作程式碼。例如，Python 中常見的一種習慣用法，是使用一個 `for` 陳述式，對一個可疊代物件的所有元素進行迴圈。許多其他語言並沒有這種類型的架構，所以不熟悉 Python 的人有時會使用一個數值計數器來代替：

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

  相較之下，以下方法更簡潔、更具有 Python 風格：

      for piece in food:
          print(piece)

qualified name（限定名稱）

  一個「點分隔名稱」，它顯示從一個模組的全域作用域到該模組中定義的 class、函式或 method 的「路徑」，如 PEP 3155 中的定義。對於頂層的函式和 class 而言，限定名稱與其物件名稱相同：

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

  當用於引用模組時，完全限定名稱 (fully qualified name) 是表示該模組的完整點分隔路徑，包括任何的父套件，例如 `email.mime.text`：

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

reference count（參照計數）

  對於一個物件的參照次數。當一個物件的參照計數下降到零時，它會被解除配置 (deallocated)。參照計數通常在 Python 程式碼中看不到，但它卻是 CPython 實作的一個關鍵元素。`sys` 模組定義了一個 `getrefcount()` 函式，程序設計師可以呼叫該函式來回傳一個特定物件的參照計數。

regular package（正規套件）

  一個傳統的 package（套件），例如一個包含 `__init__.py` 檔案的目錄。

  另請參閱 namespace package（命名空間套件）。

__slots__

  在 class 內部的一個宣告，它藉由預先宣告實例屬性的空間，以及消除實例 dictionary（字典），來節省記憶體。雖然該技術很普遍，但它有點難以正確地使用，最好保留給那種在一個記憶體關鍵 (memory-critical) 的應用程式中存在大量實例的罕見情況。

sequence（序列）

  一個 iterable（可疊代物件），它透過 `__getitem__()` special method（特殊方法），使用整數索引來支援高效率的元素存取，並定義了一個 `__len__()` method 來回傳該序列的長度。一些內建序列型別包括 `list`、`str`、`tuple` 和 `bytes`。請注意，雖然 `dict` 也支援 `__getitem__()` 和 `__len__()`，但它被視為對映 (mapping) 而不是序列，因為其查找方式是使用任意的 immutable 鍵，而不是整數。

  抽象基底類別 (abstract base class) `collections.abc.Sequence` 定義了一個更加豐富的介面，並不僅止於 `__getitem__()` 和 `__len__()`，還增加了 `count()`、`index()`、`__contains__()` 和 `__reversed__()`。實作此擴充介面的型別，可以使用 `register()` 被明確地註冊。

set comprehension（集合綜合運算）

  一種緊密的方法，用來處理一個可疊代物件中的全部或部分元素，並將處理結果以一個 set 回傳。`results = {c for c in 'abracadabra' if c not in 'abc'}` 會產生一個字串 set：`{'r', 'd'}`。請參閱列表、集合与字典的显示。

single dispatch（單一調度）

  generic function（泛型函式）調度的一種形式，在此，實作的選擇是基於單一引數的型別。

slice（切片）

  一個物件，它通常包含一段 sequence（序列）的某一部分。建立一段切片的方法是使用下標符號（subscript notation）``[]``，若要給出多個數字，則在數字之間使用冒號，例如 `in variable_name[1:3:5]`。在括號（下標）符號的內部，會使用 `slice` 物件。

special method（特殊方法）

  一種會被 Python 自動呼叫的 method，用於對某種型別執行某種運算，例如加法。這種 method 的名稱會在開頭和結尾有兩個下底線。Special method 在特殊方法名称中有詳細說明。

statement（陳述式）

  陳述式是一個套組（suite，一個程式碼「區塊」）中的一部分。陳述式可以是一個 expression（運算式），或是含有關鍵字（例如 `if`、`while` 或 `for`）的多種結構之一。

text encoding（文字編碼）

  將 Unicode 字串編碼為位元組的一個編解碼器 (codec)。

text file（文字檔案）

  一個能夠讀取和寫入 `str` 物件的一個 file object（檔案物件）。通常，文字檔案實際上是存取位元組導向的資料流 (byte-oriented datastream) 並會自動處理 text encoding（文字編碼）。文字檔案的例子有：以文字模式（`'r'` 或 `'w'`）開啟的檔案、`sys.stdin`、`sys.stdout` 以及 `io.StringIO` 的實例。

  另請參閱 binary file（二進制檔案），它是一個能夠讀取和寫入類位元組串物件 (bytes-like object) 的檔案物件。

triple-quoted string（三引號內字串）

  由三個雙引號 (“) 或單引號 (') 的作為邊界的一個字串。雖然它們並沒有提供異於單引號字串的任何額外功能，但基於許多原因，它們仍是很有用的。它們讓你可以在字串中包含未跳脫 (unescaped) 的單引號和雙引號，而且它們不需使用連續字元 (continuation character) 就可以跨越多行，這使得它們在編寫說明字串時特別有用。

type（型別）

  一個 Python 物件的型別決定了它是什麼類型的物件；每個物件都有一個型別。一個物件的型別可以用它的 `__class__` 屬性來存取，或以 `type(obj)` 來檢索。

type alias（型別別名）

  一個型別的同義詞，透過將型別指定給一個識別符 (identifier) 來建立。

  型別別名對於簡化型別提示 (type hint) 很有用。例如：

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

  可以寫成這樣，更具有可讀性：

      Color = tuple[int, int, int]

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

  請參閱 `typing` 和 PEP 484，有此功能的描述。

type hint（型別提示）

  一種 annotation（註釋），它指定一個變數、一個 class 屬性或一個函式的參數或回傳值的預期型別。

  型別提示是選擇性的，而不是被 Python 強制的，但它們對靜態型別分析工具很有用，並能協助 IDE 完成程式碼的補全 (completion) 和重構 (refactoring)。

  全域變數、class 屬性和函式（不含區域變數）的型別提示，都可以使用 `typing.get_type_hints()` 來存取。

  請參閱 `typing` 和 PEP 484，有此功能的描述。

universal newlines（通用換行字元）

  一種解譯文字流 (text stream) 的方式，會將以下所有的情況識別為一行的結束：Unix 行尾慣例 `'\n'`、Windows 慣例 `'\r\n'` 和舊的 Macintosh 慣例 `'\r'`。請參閱 PEP 278 和 PEP 3116，以及用於 `bytes.splitlines()` 的附加用途。

variable annotation（變數註釋）

  一個變數或 class 屬性的 annotation（註釋）。

  註釋變數或 class 屬性時，賦值是選擇性的：

      class C:
          field: 'annotation'

  變數註釋通常用於型別提示 (type hint)：例如，這個變數預期會取得 `int`（整數）值：

      count: int = 0

  變數註釋的語法在带标注的赋值语句章節有詳細的解釋。

  請參閱 function annotation（函式註釋）、PEP 484 和 PEP 526，皆有此功能的描述。

virtual environment（虛擬環境）

  一個協作隔離 (cooperatively isolated) 的執行環境，能讓 Python 的使用者和應用程式得以安裝和升級 Python 發佈套件，而不會對同一個系統上運行的其他 Python 應用程式的行為產生干擾。

  另請參閱 `venv`。

virtual machine（虛擬機器）

  一部完全由軟體所定義的電腦 (computer)。Python 的虛擬機器會執行由 bytecode（位元組碼）編譯器所發出的位元組碼。

Zen of Python（Python 之禪）

  Python 設計原則與哲學的列表，其內容有助於理解和使用此語言。此列表可以透過在互動式提式字元後輸入「`import this`」來找到它。