> **Источник:** https://python-all.ru/3.0/glossary.html
>
> «Документация Python на русском» – неофициальный перевод официальной документации Python: версии от 2.6 до 3.16, полнотекстовый поиск, английский оригинал рядом с переводом. Эта Markdown-версия страницы предназначена для работы с LLM: вставьте её в ChatGPT, Claude или Cursor.

---

# Глоссарий

**`>>>`**

Приглашение по умолчанию в интерактивной оболочке Python. Часто встречается в примерах кода, которые можно выполнять в интерпретаторе в интерактивном режиме.

**`...`**

Стандартное приглашение Python интерактивной оболочки при вводе кода для блока с отступом или внутри пары соответствующих открывающих и закрывающих разделителей (круглых скобок, квадратных скобок или фигурных скобок).

**2to3**

Инструмент, который пытается преобразовать код Python 2.x в код Python 3.x, обрабатывая большинство несовместимостей, которые можно обнаружить при разборе исходного кода и обходе дерева разбора.

2to3 доступен в стандартной библиотеке как [`lib2to3`](https://python-all.ru/3.0/library/2to3.html#module-lib2to3); отдельная точка входа предоставляется как `Tools/scripts/2to3`. См. [*2to3 – автоматическое преобразование кода Python 2 в 3*](https://python-all.ru/3.0/library/2to3.html#to3-reference).

**абстрактный базовый класс**

Абстрактные базовые классы (сокращённо ABC) дополняют

[*утиную типизацию*](https://python-all.ru/3.0/glossary.html#term-duck-typing)

, предоставляя способ определения интерфейсов, когда другие методы, такие как

[`hasattr()`](https://python-all.ru/3.0/library/functions.html#hasattr)

, были бы неудобны. Python поставляется со многими встроенными ABC для структур данных (в модуле

[`collections`](https://python-all.ru/3.0/library/collections.html#module-collections)

), чисел (в модуле

[`numbers`](https://python-all.ru/3.0/library/numbers.html#module-numbers)

) и потоков (в модуле

[`io`](https://python-all.ru/3.0/library/io.html#module-io)

). Вы можете создать свой собственный ABC с помощью модуля

[`abc`](https://python-all.ru/3.0/library/abc.html#module-abc)

.

**аргумент**

Значение, передаваемое функции или методу, присваиваемое именованной локальной переменной в теле функции. Функция или метод могут иметь как позиционные аргументы, так и именованные аргументы в своём определении. Позиционные и именованные аргументы могут быть переменной длины: `*` принимает или передаёт (в определении или вызове функции) несколько позиционных аргументов в виде списка, а `**` делает то же самое для именованных аргументов в виде словаря.

Любое выражение может быть использовано в списке аргументов, и вычисленное значение передаётся локальной переменной.

**атрибут**

Значение, связанное с объектом, на которое ссылаются по имени с помощью выражений с точкой. Например, если объект

*o*

имеет атрибут

*a*

, на него можно сослаться как

*o.a*

.

**BDFL**

Доброжелательный диктатор на всю жизнь, также известный как

[Гвидо ван Россум](https://python-all.ru/3.0/glossary.html)

, создатель Python.

**байткод**

Исходный код Python компилируется в байткод – внутреннее представление программы Python в интерпретаторе. Байткод также кэшируется в файлах

`.pyc`

и

`.pyo`

, чтобы при повторном выполнении того же файла это было быстрее (можно избежать перекомпиляции из исходного кода в байткод). Этот «промежуточный язык» выполняется на

[*виртуальной машине*](https://python-all.ru/3.0/glossary.html#term-virtual-machine)

, которая исполняет машинный код, соответствующий каждому байткоду.

**класс**

Шаблон для создания пользовательских объектов. Определения классов обычно содержат определения методов, которые работают с экземплярами класса.

**приведение типов**

Неявное преобразование экземпляра одного типа в другой во время операции, включающей два аргумента одного типа. Например,

`int(3.15)`

преобразует число с плавающей запятой в целое число

`3`

, но в

`3+4.5`

каждый аргумент имеет разный тип (один int, другой float), и оба должны быть преобразованы в один и тот же тип, прежде чем их можно будет сложить, иначе будет возбуждено

`TypeError`

. Без приведения типов программисту пришлось бы нормализовать все аргументы, даже совместимых типов, до одного значения, например

`float(3)+4.5`

, а не просто

`3+4.5`

.

**комплексное число**

Расширение привычной системы действительных чисел, в котором все числа выражаются как сумма действительной и мнимой частей. Мнимые числа – это действительные кратные мнимой единицы (квадратный корень из

`-1`

), часто записываемые как

`i`

в математике или

`j`

в технике. Python имеет встроенную поддержку комплексных чисел, которые записываются в последней нотации; мнимая часть записывается с суффиксом

`j`

, например,

`3+1j`

. Чтобы получить доступ к комплексным аналогам модуля

[`math`](https://python-all.ru/3.0/library/math.html#module-math)

, используйте

[`cmath`](https://python-all.ru/3.0/library/cmath.html#module-cmath)

. Использование комплексных чисел – довольно продвинутая математическая возможность. Если вы не знаете, зачем они вам нужны, почти наверняка их можно безопасно игнорировать.

**контекстный менеджер**

Объект, который управляет окружением, видимым в операторе

[`with`](https://python-all.ru/3.0/reference/compound_stmts.html#with)

, определяя методы

[`__enter__()`](https://python-all.ru/3.0/reference/datamodel.html#object.__enter__)

и

[`__exit__()`](https://python-all.ru/3.0/reference/datamodel.html#object.__exit__)

. См.

[**PEP 343**](https://python-all.ru/3.0/glossary.html)

.

**CPython**

Каноническая реализация языка программирования Python. Термин «CPython» используется в контекстах, где необходимо отличать эту реализацию от других, таких как Jython или IronPython.

**декоратор**

Функция, возвращающая другую функцию, обычно применяемая как преобразование функции с использованием синтаксиса `@wrapper`. Распространённые примеры декораторов: [`classmethod()`](https://python-all.ru/3.0/library/functions.html#classmethod) и [`staticmethod()`](https://python-all.ru/3.0/library/functions.html#staticmethod).

Синтаксис декоратора – всего лишь синтаксический сахар, следующие два определения функций семантически эквивалентны:

```python
def f(...):
    ...
f = staticmethod(f)

@staticmethod
def f(...):
    ...
```

Та же концепция существует и для классов, но там используется реже. См. документацию по [*определениям функций*](https://python-all.ru/3.0/reference/compound_stmts.html#function) и [*определениям классов*](https://python-all.ru/3.0/reference/compound_stmts.html#class) для получения дополнительной информации о декораторах.

**дескриптор**

Любой объект, который определяет методы [`__get__()`](https://python-all.ru/3.0/reference/datamodel.html#object.__get__), [`__set__()`](https://python-all.ru/3.0/reference/datamodel.html#object.__set__) или [`__delete__()`](https://python-all.ru/3.0/reference/datamodel.html#object.__delete__). Когда атрибут класса является дескриптором, его специальное поведение связывания срабатывает при поиске атрибута. Обычно использование *a.b* для получения, установки или удаления атрибута ищет объект с именем *b* в словаре класса для *a*, но если *b* является дескриптором, вызывается соответствующий метод дескриптора. Понимание дескрипторов – ключ к глубокому пониманию Python, потому что они являются основой многих возможностей, включая функции, методы, свойства, методы класса, статические методы и ссылки на суперклассы.

Подробнее о методах дескрипторов см. в [*Implementing Descriptors*](https://python-all.ru/3.0/reference/datamodel.html#descriptors).

**словарь**

Ассоциативный массив, в котором произвольные ключи сопоставляются значениям. Использование

[`dict`](https://python-all.ru/3.0/library/stdtypes.html#dict)

очень похоже на использование

[`list`](https://python-all.ru/3.0/library/functions.html#list)

, но ключи могут быть любыми объектами с функцией

[`__hash__()`](https://python-all.ru/3.0/reference/datamodel.html#object.__hash__)

, а не только целыми числами. В Perl называется хешем.

**докстринг**

Строковый литерал, который появляется как первое выражение в классе, функции или модуле. Хотя он игнорируется при выполнении блока, он распознаётся компилятором и помещается в атрибут

`__doc__`

окружающего класса, функции или модуля. Поскольку он доступен через интроспекцию, это каноническое место для документации объекта.

**утиная типизация**

Стиль программирования на Python, который определяет тип объекта по его сигнатуре методов или атрибутов, а не по явной принадлежности к какому-то типу («Если это выглядит как утка и крякает как утка, значит, это утка»). Акцентируя внимание на интерфейсах, а не на конкретных типах, хорошо спроектированный код повышает гибкость за счёт полиморфной подстановки. Утиная типизация избегает проверок с помощью

[`type()`](https://python-all.ru/3.0/library/functions.html#type)

или

[`isinstance()`](https://python-all.ru/3.0/library/functions.html#isinstance)

. (Однако утиную типизацию можно дополнить абстрактными базовыми классами.) Вместо этого она обычно использует проверки

[`hasattr()`](https://python-all.ru/3.0/library/functions.html#hasattr)

или стиль программирования

[*EAFP (легче попросить прощения, чем разрешения)*](https://python-all.ru/3.0/glossary.html#term-eafp)

.

**EAFP**

Проще попросить прощения, чем разрешения. Этот распространённый стиль программирования на Python предполагает существование правильных ключей или атрибутов и перехватывает исключения, если предположение оказывается неверным. Этот чистый и быстрый стиль характеризуется наличием множества операторов

[`try`](https://python-all.ru/3.0/reference/compound_stmts.html#try)

и

[`except`](https://python-all.ru/3.0/reference/compound_stmts.html#except)

. Этот подход контрастирует со стилем

[*LBYL*](https://python-all.ru/3.0/glossary.html#term-lbyl)

, распространённым во многих других языках, таких как C.

**выражение**

Синтаксическая конструкция, которая может быть вычислена в некоторое значение. Другими словами, выражение – это совокупность элементов выражения, таких как литералы, имена, доступ к атрибутам, операторы или вызовы функций, которые возвращают значение. В отличие от многих других языков, не все языковые конструкции являются выражениями. Существуют также

[*инструкции*](https://python-all.ru/3.0/glossary.html#term-statement)

, которые нельзя использовать как выражения, например

[`if`](https://python-all.ru/3.0/reference/compound_stmts.html#if)

. Присваивания также являются инструкциями, а не выражениями.

**модуль-расширение**

Модуль, написанный на C или C++, использующий C API Python для взаимодействия с ядром и пользовательским кодом.

**целочисленное деление**

Математическое деление с отбрасыванием остатка. Оператор целочисленного деления –

`//`

. Например, выражение

`11//4`

вычисляется в

`2`

в отличие от

`2.75`

, возвращаемого при истинном делении с плавающей запятой.

**функция**

Последовательность инструкций, возвращающая значение вызывающему коду. Ей также может быть передано ноль или более аргументов, которые могут использоваться при выполнении тела. См. также

[*аргумент*](https://python-all.ru/3.0/glossary.html#term-argument)

и

[*метод*](https://python-all.ru/3.0/glossary.html#term-method)

.

**future**

Псевдомодуль, который программисты могут использовать для включения новых возможностей языка, несовместимых с текущим интерпретатором.

Импортировав модуль [`__future__`](https://python-all.ru/3.0/library/__future__.html#module-__future__) и вычислив его переменные, можно увидеть, когда новая возможность была впервые добавлена в язык и когда она стала поведением по умолчанию:

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

**сборка мусора**

Процесс освобождения памяти, когда она больше не используется. Python выполняет сборку мусора с помощью подсчёта ссылок и циклического сборщика мусора, который способен обнаруживать и разрывать циклические ссылки.

**генератор**

Функция, которая возвращает итератор. Она выглядит как обычная функция, за исключением того, что значения возвращаются вызывающему коду с помощью оператора

[`yield`](https://python-all.ru/3.0/reference/simple_stmts.html#yield)

вместо оператора

[`return`](https://python-all.ru/3.0/reference/simple_stmts.html#return)

. Функции-генераторы часто содержат один или несколько циклов

[`for`](https://python-all.ru/3.0/reference/compound_stmts.html#for)

или

[`while`](https://python-all.ru/3.0/reference/compound_stmts.html#while)

, которые

[`yield`](https://python-all.ru/3.0/reference/simple_stmts.html#yield)

(возвращают) элементы обратно вызывающему коду. Выполнение функции останавливается на ключевом слове

[`yield`](https://python-all.ru/3.0/reference/simple_stmts.html#yield)

(возвращая результат) и возобновляется оттуда, когда следующий элемент запрашивается вызовом метода

`__next__()`

возвращённого итератора.

**генераторное выражение**

Выражение, возвращающее генератор. Оно выглядит как обычное выражение, за которым следует выражение [`for`](https://python-all.ru/3.0/reference/compound_stmts.html#for), определяющее переменную цикла, диапазон и необязательное выражение [`if`](https://python-all.ru/3.0/reference/compound_stmts.html#if). Совместное выражение генерирует значения для внешней функции:

```python
>>> sum(i*i for i in range(10))         # сумма квадратов 0, 1, 4, ... 81
285
```

**GIL**

См.

[*глобальная блокировка интерпретатора*](https://python-all.ru/3.0/glossary.html#term-global-interpreter-lock)

.

**глобальная блокировка интерпретатора**

Блокировка, используемая потоками Python для гарантии того, что только один поток выполняется в

[*CPython*](https://python-all.ru/3.0/glossary.html#term-cpython)

[*виртуальной машине*](https://python-all.ru/3.0/glossary.html#term-virtual-machine)

в каждый момент времени. Это упрощает реализацию CPython, гарантируя, что никакие два процесса не могут одновременно получить доступ к одной и той же памяти. Блокировка всего интерпретатора упрощает его многопоточность, но ценой потери значительной части параллелизма, обеспечиваемого многопроцессорными машинами. В прошлом предпринимались попытки создать «свободно-поточный» интерпретатор (такой, который блокирует разделяемые данные с гораздо более мелкой гранулярностью), но пока ни одна из них не увенчалась успехом, поскольку производительность страдала в обычном однопроцессорном случае.

**хешируемый**

Объект является *хэшируемым*, если у него есть хэш-значение, которое никогда не меняется в течение его жизни (нужен метод [`__hash__()`](https://python-all.ru/3.0/reference/datamodel.html#object.__hash__)), и его можно сравнивать с другими объектами (нужен метод [`__eq__()`](https://python-all.ru/3.0/reference/datamodel.html#object.__eq__)). Хэшируемые объекты, которые сравниваются как равные, должны иметь одинаковое хэш-значение.

Хешируемость позволяет использовать объект в качестве ключа словаря и элемента множества, поскольку эти структуры данных внутренне используют хеш-значение.

Все неизменяемые встроенные объекты Python являются хешируемыми, в то время как ни один изменяемый контейнер (например, списки или словари) не является хешируемым. Объекты, являющиеся экземплярами пользовательских классов, по умолчанию хешируемы; все они сравниваются как неравные, и их хеш-значение – это их [`id()`](https://python-all.ru/3.0/library/functions.html#id).

**IDLE**

Интегрированная среда разработки для Python. IDLE – это базовый редактор и среда интерпретатора, поставляемые со стандартным дистрибутивом Python. Подходит для начинающих, а также служит наглядным примером кода для тех, кто хочет реализовать умеренно сложное многоплатформенное GUI-приложение.

**неизменяемый**

Объект с фиксированным значением. К неизменяемым объектам относятся числа, строки и кортежи. Такой объект нельзя изменить. Если требуется сохранить другое значение, необходимо создать новый объект. Они играют важную роль там, где требуется постоянное хеш-значение, например в качестве ключа в словаре.

**интерактивный**

Python включает интерактивный интерпретатор: можно вводить инструкции и выражения в приглашении интерпретатора, сразу же выполнять их и видеть результат. Просто запустите

`python`

без аргументов (возможно, выбрав его из главного меню компьютера). Это очень удобный способ опробовать новые идеи или изучить модули и пакеты (вспомните

`help(x)`

).

**интерпретируемый**

Python является интерпретируемым языком, в отличие от компилируемых, хотя различие может быть размытым из-за наличия компилятора байткода. Это означает, что исходные файлы можно запускать напрямую, без явного создания исполняемого файла, который затем выполняется. Интерпретируемые языки обычно имеют более короткий цикл разработки/отладки, чем компилируемые, хотя их программы, как правило, выполняются медленнее. См. также

[*интерактивный*](https://python-all.ru/3.0/glossary.html#term-interactive)

.

**итерируемый объект**

Объект-контейнер, способный возвращать свои элементы по одному. Примеры итерируемых объектов включают все типы последовательностей (такие как

[`list`](https://python-all.ru/3.0/library/functions.html#list)

,

[`str`](https://python-all.ru/3.0/library/functions.html#str)

и

[`tuple`](https://python-all.ru/3.0/library/functions.html#tuple)

), а также некоторые непоследовательные типы, например

[`dict`](https://python-all.ru/3.0/library/stdtypes.html#dict)

и

`file`

, и объекты любых классов, определённых с помощью метода

[`__iter__()`](https://python-all.ru/3.0/reference/datamodel.html#object.__iter__)

или

[`__getitem__()`](https://python-all.ru/3.0/reference/datamodel.html#object.__getitem__)

. Итерируемые объекты можно использовать в цикле

[`for`](https://python-all.ru/3.0/reference/compound_stmts.html#for)

и во многих других местах, где требуется последовательность (

[`zip()`](https://python-all.ru/3.0/library/functions.html#zip)

,

[`map()`](https://python-all.ru/3.0/library/functions.html#map)

, ...). Когда итерируемый объект передаётся в качестве аргумента встроенной функции

[`iter()`](https://python-all.ru/3.0/library/functions.html#iter)

, она возвращает итератор для этого объекта. Этот итератор годится для одного прохода по набору значений. При использовании итерируемых объектов обычно не требуется вызывать

[`iter()`](https://python-all.ru/3.0/library/functions.html#iter)

или самостоятельно работать с объектами-итераторами. Оператор

`for`

делает это автоматически, создавая временную безымянную переменную для хранения итератора на время цикла. См. также

[*итератор*](https://python-all.ru/3.0/glossary.html#term-iterator)

,

[*последовательность*](https://python-all.ru/3.0/glossary.html#term-sequence)

и

[*генератор*](https://python-all.ru/3.0/glossary.html#term-generator)

.

**итератор**

Объект, представляющий поток данных. Повторные вызовы метода `__next__()` итератора (или передача его встроенной функции [`next()`](https://python-all.ru/3.0/library/functions.html#next)) возвращают последовательные элементы потока. Когда данные заканчиваются, вместо этого возбуждается исключение [`StopIteration`](https://python-all.ru/3.0/library/exceptions.html#exceptions.StopIteration). После этого объект итератора исчерпан, и любые дальнейшие вызовы его метода [`next()`](https://python-all.ru/3.0/library/functions.html#next) снова возбуждают [`StopIteration`](https://python-all.ru/3.0/library/exceptions.html#exceptions.StopIteration). Итераторы должны иметь метод [`__iter__()`](https://python-all.ru/3.0/reference/datamodel.html#object.__iter__), который возвращает сам объект итератора, поэтому каждый итератор также является итерируемым и может использоваться в большинстве мест, где принимаются другие итерируемые объекты. Одним заметным исключением является код, который пытается выполнить несколько проходов итерации. Объект-контейнер (например, [`list`](https://python-all.ru/3.0/library/functions.html#list)) создаёт новый свежий итератор каждый раз, когда вы передаёте его функции [`iter()`](https://python-all.ru/3.0/library/functions.html#iter) или используете в цикле [`for`](https://python-all.ru/3.0/reference/compound_stmts.html#for). Попытка сделать то же самое с итератором просто вернёт тот же исчерпанный объект итератора, который использовался в предыдущем проходе, что заставит его выглядеть как пустой контейнер.

Дополнительную информацию можно найти в [*Iterator Types*](https://python-all.ru/3.0/library/stdtypes.html#typeiter).

**именованный аргумент**

Аргументы, перед которыми в вызове стоит

`variable_name=`

. Имя переменной обозначает локальное имя в функции, которому присваивается значение.

`**`

используется для принятия или передачи словаря именованных аргументов. См.

[*аргумент*](https://python-all.ru/3.0/glossary.html#term-argument)

.

**лямбда**

Анонимная встроенная функция, состоящая из одного

[*выражения*](https://python-all.ru/3.0/glossary.html#term-expression)

, которое вычисляется при вызове функции. Синтаксис создания лямбда-функции:

`lambda [аргументы]: выражение`

**LBYL**

Сначала подумай, потом делай (Look before you leap). Этот стиль кодирования явно проверяет предусловия перед выполнением вызовов или поиском. Этот стиль противопоставляется подходу

[*EAFP*](https://python-all.ru/3.0/glossary.html#term-eafp)

и характеризуется наличием множества инструкций

[`if`](https://python-all.ru/3.0/reference/compound_stmts.html#if)

.

**список**

Встроенная в Python

[*последовательность*](https://python-all.ru/3.0/glossary.html#term-sequence)

. Несмотря на название, она больше похожа на массив в других языках, чем на связный список, поскольку доступ к элементам осуществляется за O(1).

**генератор списка**

Компактный способ обработки всех или части элементов последовательности и возврата списка результатов.

`result = ["0x%02x" % x for x in range(256) if x % 2 == 0]`

генерирует список строк, содержащих чётные шестнадцатеричные числа (0x..) в диапазоне от 0 до 255. Предложение

[`if`](https://python-all.ru/3.0/reference/compound_stmts.html#if)

необязательно. Если оно опущено, обрабатываются все элементы в

`range(256)`

.

**отображение**

Объект-контейнер (например,

[`dict`](https://python-all.ru/3.0/library/stdtypes.html#dict)

), поддерживающий поиск по произвольным ключам с помощью специального метода

[`__getitem__()`](https://python-all.ru/3.0/reference/datamodel.html#object.__getitem__)

.

**метакласс**

Класс класса. Определения классов создают имя класса, словарь класса и список базовых классов. Метакласс отвечает за приём этих трёх аргументов и создание класса. Большинство объектно-ориентированных языков программирования предоставляют реализацию по умолчанию. Особенность Python в том, что можно создавать пользовательские метаклассы. Большинству пользователей этот инструмент никогда не понадобится, но когда возникает необходимость, метаклассы могут предоставить мощные и элегантные решения. Они использовались для логирования доступа к атрибутам, добавления потокобезопасности, отслеживания создания объектов, реализации синглтонов и многих других задач.

Дополнительную информацию можно найти в [*Настройка создания классов*](https://python-all.ru/3.0/reference/datamodel.html#metaclasses).

**метод**

Функция, определённая внутри тела класса. Если она вызывается как атрибут экземпляра этого класса, метод получает объект экземпляра в качестве первого

[*аргумента*](https://python-all.ru/3.0/glossary.html#term-argument)

(который обычно называется

`self`

). См. также

[*функция*](https://python-all.ru/3.0/glossary.html#term-function)

и

[*вложенная область видимости*](https://python-all.ru/3.0/glossary.html#term-nested-scope)

.

**изменяемый**

Изменяемые объекты могут менять своё значение, сохраняя свой

[`id()`](https://python-all.ru/3.0/library/functions.html#id)

. См. также

[*неизменяемый*](https://python-all.ru/3.0/glossary.html#term-immutable)

.

**именованный кортеж**

Любой класс, подобный кортежу, индексируемые элементы которого также доступны через именованные атрибуты (например, [`time.localtime()`](https://python-all.ru/3.0/library/time.html#time.localtime) возвращает подобный кортежу объект, в котором *year* доступен либо по индексу, например `t[0]`, либо через именованный атрибут, например `t.tm_year`).

Именованный кортеж может быть встроенным типом, например [`time.struct_time`](https://python-all.ru/3.0/library/time.html#time.struct_time), или может быть создан с помощью обычного определения класса. Полнофункциональный именованный кортеж также можно создать с помощью фабричной функции [`collections.namedtuple()`](https://python-all.ru/3.0/library/collections.html#collections.namedtuple). Последний подход автоматически предоставляет дополнительные возможности, такие как самодокументируемое представление, например `Employee(name='jones', title='programmer')`.

**пространство имён**

Место, где хранится переменная. Пространства имён реализуются как словари. Существуют локальное, глобальное и встроенное пространства имён, а также вложенные пространства имён в объектах (в методах). Пространства имён поддерживают модульность, предотвращая конфликты имён. Например, функции

`builtins.open()`

и

[`os.open()`](https://python-all.ru/3.0/library/os.html#os.open)

различаются по своим пространствам имён. Пространства имён также улучшают читаемость и поддерживаемость, позволяя понять, какой модуль реализует функцию. Например, запись

[`random.seed()`](https://python-all.ru/3.0/library/random.html#random.seed)

или

`itertools.izip()`

даёт понять, что эти функции реализованы модулями

[`random`](https://python-all.ru/3.0/library/random.html#module-random)

и

[`itertools`](https://python-all.ru/3.0/library/itertools.html#module-itertools)

соответственно.

**вложенная область видимости**

Возможность ссылаться на переменную во внешнем определении. Например, функция, определённая внутри другой функции, может ссылаться на переменные внешней функции. Обратите внимание: вложенные области видимости работают только для чтения, а не для присваивания, которое всегда записывает в самую внутреннюю область. В отличие от этого, локальные переменные и читаются, и записываются в самой внутренней области. Аналогично, глобальные переменные читаются и записываются в глобальном пространстве имён.

**класс нового стиля**

Старое название разновидности классов, которая теперь используется для всех объектов классов. В более ранних версиях Python только классы нового стиля могли использовать новые и универсальные возможности Python, такие как

`__slots__`

, дескрипторы, свойства,

[`__getattribute__()`](https://python-all.ru/3.0/reference/datamodel.html#object.__getattribute__)

, методы класса и статические методы.

**объект**

Любые данные с состоянием (атрибуты или значение) и определённым поведением (методы). Также конечный базовый класс любого

[*класса нового стиля*](https://python-all.ru/3.0/glossary.html#term-new-style-class)

.

**позиционный аргумент**

Аргументы, присвоенные локальным именам внутри функции или метода, определяемые порядком, в котором они были переданы в вызове.

`*`

используется либо для принятия нескольких позиционных аргументов (в определении), либо для передачи нескольких аргументов в виде списка функции. См.

[*аргумент*](https://python-all.ru/3.0/glossary.html#term-argument)

.

**Python 3000**

Прозвище для линейки релизов Python 3.x (придумано давно, когда выпуск версии 3 был чем-то из далёкого будущего). Также сокращённо называется «Py3k».

**Питоничный**

Идея или фрагмент кода, который тесно следует наиболее распространённым идиомам языка Python, а не использует концепции, общие для других языков. Например, распространённая идиома в Python – перебор всех элементов итерируемого объекта с помощью оператора [`for`](https://python-all.ru/3.0/reference/compound_stmts.html#for). Во многих других языках такой конструкции нет, поэтому люди, не знакомые с Python, иногда используют числовой счётчик:

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

В отличие от более чистого, питоничного метода:

```python
for piece in food:
    print(piece)
```

**счётчик ссылок**

Количество ссылок на объект. Когда счётчик ссылок объекта падает до нуля, он освобождается. Подсчёт ссылок обычно не виден в коде Python, но является ключевым элементом реализации

[*CPython*](https://python-all.ru/3.0/glossary.html#term-cpython)

. Модуль

[`sys`](https://python-all.ru/3.0/library/sys.html#module-sys)

определяет функцию

`getrefcount()`

, которую программисты могут вызывать для получения счётчика ссылок для конкретного объекта.

**slots**

Объявление внутри класса, которое экономит память, заранее выделяя место для атрибутов экземпляра и устраняя словари экземпляров. Хотя этот метод популярен, его правильное применение требует некоторой аккуратности, и его лучше использовать только в редких случаях, когда в приложении с критичной памятью создаётся большое количество экземпляров.

**последовательность**

[*Итерируемый объект*](https://python-all.ru/3.0/glossary.html#term-iterable)

, который поддерживает эффективный доступ к элементам по целочисленным индексам через специальный метод

[`__getitem__()`](https://python-all.ru/3.0/reference/datamodel.html#object.__getitem__)

и определяет метод

[`len()`](https://python-all.ru/3.0/library/functions.html#len)

, возвращающий длину последовательности. Некоторые встроенные типы последовательностей:

[`list`](https://python-all.ru/3.0/library/functions.html#list)

,

[`str`](https://python-all.ru/3.0/library/functions.html#str)

,

[`tuple`](https://python-all.ru/3.0/library/functions.html#tuple)

и

`unicode`

. Обратите внимание:

[`dict`](https://python-all.ru/3.0/library/stdtypes.html#dict)

тоже поддерживает

[`__getitem__()`](https://python-all.ru/3.0/reference/datamodel.html#object.__getitem__)

и

[`__len__()`](https://python-all.ru/3.0/reference/datamodel.html#object.__len__)

, но считается отображением, а не последовательностью, поскольку поиск использует произвольные

[*неизменяемые*](https://python-all.ru/3.0/glossary.html#term-immutable)

ключи, а не целые числа.

**срез**

Объект, обычно содержащий часть

[*последовательности*](https://python-all.ru/3.0/glossary.html#term-sequence)

. Срез создаётся с помощью синтаксиса индексации,

`[]`

с двоеточиями между числами, если указано несколько, как в

`variable_name[1:3:5]`

. Синтаксис квадратных скобок (индексации) внутри использует объекты

[`slice`](https://python-all.ru/3.0/library/functions.html#slice)

.

**специальный метод**

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*](https://python-all.ru/3.0/reference/datamodel.html#specialnames)

.

**инструкция**

Инструкция (statement) – это часть блока (блока кода). Инструкцией является либо

[*выражение*](https://python-all.ru/3.0/glossary.html#term-expression)

, либо одна из нескольких конструкций с ключевым словом, таких как

[`if`](https://python-all.ru/3.0/reference/compound_stmts.html#if)

,

[`while`](https://python-all.ru/3.0/reference/compound_stmts.html#while)

или

[`for`](https://python-all.ru/3.0/reference/compound_stmts.html#for)

.

**строка в тройных кавычках**

Строка, ограниченная тремя экземплярами либо кавычек («), либо апострофов ('). Хотя они не предоставляют никаких возможностей, недоступных для строк в одинарных кавычках, они полезны по ряду причин. Они позволяют включать в строку неэкранированные одинарные и двойные кавычки и могут занимать несколько строк без использования символа продолжения, что делает их особенно полезными при написании докстрингов.

**тип**

Тип объекта Python определяет, что это за объект; каждый объект имеет тип. Тип объекта доступен как его атрибут

`__class__`

или может быть получен с помощью

`type(obj)`

.

**представление**

Объекты, возвращаемые из

[`dict.keys()`](https://python-all.ru/3.0/library/stdtypes.html#dict.keys)

,

[`dict.items()`](https://python-all.ru/3.0/library/stdtypes.html#dict.items)

и

[`dict.items()`](https://python-all.ru/3.0/library/stdtypes.html#dict.items)

, называются представлениями словаря. Это ленивые последовательности, которые отслеживают изменения в базовом словаре. Чтобы превратить представление словаря в полноценный список, используйте

`list(dictview)`

. См.

[*Объекты представлений словаря*](https://python-all.ru/3.0/library/stdtypes.html#dict-views)

.

**виртуальная машина**

Компьютер, полностью определённый в программном обеспечении. Виртуальная машина Python выполняет

[*байт-код*](https://python-all.ru/3.0/glossary.html#term-bytecode)

, генерируемый компилятором байт-кода.

**Дзен Python**

Перечень принципов и философии проектирования Python, полезных для понимания и использования языка. Этот перечень можно получить, введя в интерактивном режиме «

`import this`

».