3. Модель данных¶Data model

3.1. Объекты, значения и типы¶Objects, values and types

Объекты – это абстракция данных в Python. Все данные в программе Python представляются объектами или отношениями между объектами. (В некотором смысле, в соответствии с моделью фон Неймана «компьютера с хранимой программой», код также представляется объектами.)

Каждый объект имеет идентичность, тип и значение. Идентичность объекта никогда не изменяется после его создания; её можно представлять как адрес объекта в памяти. Оператор 'is' сравнивает идентичность двух объектов; функция id() возвращает целое число, представляющее его идентичность.

Тип объекта определяет, какие операции он поддерживает (например, «есть ли у него длина?»), а также задаёт возможные значения для объектов этого типа. Функция type() возвращает тип объекта (который сам является объектом). Как и идентификатор, тип объекта также неизменен. 1

Значение некоторых объектов может изменяться. Объекты, значение которых может изменяться, называются изменяемыми; объекты, значение которых неизменно после создания, называются неизменяемыми. (Значение неизменяемого объекта-контейнера, содержащего ссылку на изменяемый объект, может измениться при изменении последнего; однако контейнер всё равно считается неизменяемым, потому что набор содержащихся в нём объектов изменить нельзя. Таким образом, неизменяемость не тождественна неизменности значения – это тоньше.) Изменяемость объекта определяется его типом; например, числа, строки и кортежи неизменяемы, а словари и списки изменяемы.

Объекты никогда не уничтожаются явно; однако, когда они становятся недостижимыми, они могут быть собраны сборщиком мусора. Реализация может откладывать сборку мусора или вовсе её не выполнять – качество реализации определяет, как именно реализована сборка мусора, при условии, что не собираются объекты, которые всё ещё достижимы.

Обратите внимание, что использование средств трассировки или отладки реализации может удерживать объекты в памяти, которые обычно подлежат сборке. Также обратите внимание, что перехват исключения с помощью оператора 'try…except' может удерживать объекты в памяти.

Некоторые объекты содержат ссылки на «внешние» ресурсы, такие как открытые файлы или окна. Подразумевается, что эти ресурсы освобождаются при сборке мусора объекта, но поскольку сборка мусора не гарантируется, такие объекты также предоставляют явный способ освобождения внешнего ресурса, обычно метод close(). Настоятельно рекомендуется явно закрывать такие объекты. Оператор 'try…finally' и оператор 'with' предоставляют удобные способы сделать это.

Некоторые объекты содержат ссылки на другие объекты; они называются контейнерами. Примерами контейнеров являются кортежи, списки и словари. Ссылки являются частью значения контейнера. В большинстве случаев, когда мы говорим о значении контейнера, мы подразумеваем значения, а не идентификаторы содержащихся объектов; однако, когда мы говорим об изменяемости контейнера, подразумеваются только идентификаторы непосредственно содержащихся объектов. Таким образом, если неизменяемый контейнер (например, кортеж) содержит ссылку на изменяемый объект, его значение изменяется при изменении этого изменяемого объекта.

Типы влияют почти на все аспекты поведения объектов. Даже важность идентичности объекта в некотором смысле затрагивается: для неизменяемых типов операции, вычисляющие новые значения, могут фактически возвращать ссылку на любой существующий объект с тем же типом и значением, в то время как для изменяемых объектов это не допускается. Например, после a = 1; b = 1, a и b могут ссылаться или не ссылаться на один и тот же объект со значением единицы, в зависимости от реализации, но после c = []; d = [], c и d гарантированно ссылаются на два разных, уникальных, только что созданных пустых списка. (Обратите внимание, что c = d = [] присваивает один и тот же объект как c, так и d.)

3.2. Стандартная иерархия типов¶The standard type hierarchy

Ниже приведён список типов, встроенных в Python. Модули расширения (написанные на C, Java или других языках в зависимости от реализации) могут определять дополнительные типы. Будущие версии Python могут добавлять типы в иерархию (например, рациональные числа, эффективно хранимые массивы целых чисел и т.д.), хотя такие дополнения чаще будут предоставляться через стандартную библиотеку.

Некоторые описания типов ниже содержат абзац, перечисляющий «специальные атрибуты». Это атрибуты, обеспечивающие доступ к реализации и не предназначенные для общего использования. Их определение может измениться в будущем.

None

Этот тип имеет единственное значение. Существует только один объект с этим значением. Доступ к этому объекту осуществляется через встроенное имя None. Он используется для обозначения отсутствия значения во многих ситуациях, например, возвращается из функций, которые явно ничего не возвращают. Его логическое значение – ложь.

NotImplemented

Этот тип имеет единственное значение. Существует единственный объект с этим значением. Доступ к этому объекту осуществляется через встроенное имя NotImplemented. Числовые методы и методы расширенного сравнения должны возвращать это значение, если они не реализуют операцию для предоставленных операндов. (В этом случае интерпретатор попробует применить отражённую операцию или другой запасной вариант в зависимости от оператора.) Его истинностное значение – True.

См. Реализация арифметических операций для получения дополнительных сведений.

Ellipsis

Этот тип имеет единственное значение. Существует только один объект с этим значением. Доступ к объекту осуществляется через литерал ... или встроенное имя Ellipsis. Его логическое значение – истина.

numbers.Number

Они создаются числовыми литералами и возвращаются в результате работы арифметических операторов и встроенных арифметических функций. Числовые объекты неизменяемы; после создания их значение никогда не меняется. Числа в Python, конечно, тесно связаны с математическими числами, но подвержены ограничениям числового представления в компьютерах.

Python различает целые числа, числа с плавающей запятой и комплексные числа:

numbers.Integral

Они представляют элементы из математического множества целых чисел (положительных и отрицательных).

Существует два типа целых чисел:

Целые числа (int)

Они представляют числа в неограниченном диапазоне, ограниченном лишь доступной (виртуальной) памятью. Для операций сдвига и маскирования используется двоичное представление, а отрицательные числа представляются в варианте дополнительного кода, который создаёт иллюзию бесконечной строки знаковых битов, уходящей влево.

Булевы значения (bool)

Они представляют истинностные значения False и True. Два объекта, представляющие значения False и True, являются единственными булевыми объектами. Булев тип является подтипом целочисленного типа, и булевы значения ведут себя как значения 0 и 1 соответственно почти во всех контекстах, за исключением того, что при преобразовании в строку возвращаются строки "False" или "True" соответственно.

Правила представления целых чисел призваны давать наиболее осмысленную интерпретацию операций сдвига и маскирования, в которых участвуют отрицательные целые числа.

numbers.Real (float)

Эти числа представляют собой машинные числа с плавающей запятой двойной точности. Допустимый диапазон и обработка переполнения определяются нижележащей архитектурой машины (и реализацией на C или Java). Python не поддерживает числа с плавающей запятой одинарной точности; экономия процессора и памяти, которая обычно является причиной их использования, ничтожна по сравнению с накладными расходами на использование объектов в Python, поэтому нет смысла усложнять язык двумя видами чисел с плавающей запятой.

numbers.Complex (complex)

Они представляют комплексные числа как пару машинных чисел с плавающей запятой двойной точности. Те же предостережения применяются, что и для чисел с плавающей запятой. Действительная и мнимая части комплексного числа z могут быть получены через атрибуты только для чтения z.real и z.imag.

Последовательности

Они представляют собой конечные упорядоченные множества, индексированные неотрицательными числами. Встроенная функция len() возвращает количество элементов последовательности. Когда длина последовательности равна n, набор индексов содержит числа 0, 1, …, n-1. Элемент i последовательности a выбирается с помощью a[i].

Последовательности также поддерживают срезы: a[i:j] выбирает все элементы с индексом k, таким что i <= k < j. При использовании в качестве выражения срез представляет собой последовательность того же типа. Это подразумевает, что набор индексов перенумеровывается так, чтобы начинаться с 0.

Некоторые последовательности также поддерживают «расширенную нарезку» с третьим параметром «шаг»: a[i:j:k] выбирает все элементы a с индексом x, где x = i + n*k, n >= 0 и i <= x < j.

Последовательности различаются по изменяемости:

Неизменяемые последовательности

Объект неизменяемого типа последовательности не может измениться после создания. (Если объект содержит ссылки на другие объекты, эти другие объекты могут быть изменяемыми и могут изменяться; однако совокупность объектов, на которые непосредственно ссылается неизменяемый объект, измениться не может.)

Следующие типы являются неизменяемыми последовательностями:

Строки

Строка – это последовательность значений, представляющих кодовые точки Unicode. Все кодовые точки в диапазоне U+0000 - U+10FFFF могут быть представлены в строке. В Python нет типа char; вместо этого каждая кодовая точка в строке представлена строковым объектом длины 1. Встроенная функция ord() преобразует кодовую точку из строковой формы в целое число в диапазоне 0 - 10FFFF; chr() преобразует целое число в диапазоне 0 - 10FFFF в соответствующий строковый объект длины 1. str.encode() может использоваться для преобразования str в bytes с использованием заданной текстовой кодировки, а bytes.decode() может использоваться для обратного преобразования.

Кортежи

Элементами кортежа могут быть произвольные объекты Python. Кортежи из двух и более элементов создаются списками выражений, разделённых запятыми. Кортеж из одного элемента («синглтон») можно создать, добавив запятую к выражению (выражение само по себе не создаёт кортеж, так как круглые скобки должны использоваться для группировки выражений). Пустой кортеж создаётся пустой парой круглых скобок.

Байты

Объект bytes – это неизменяемый массив. Его элементы – 8-битные байты, представленные целыми числами в диапазоне 0 <= x < 256. Литералы bytes (например, b'abc') и встроенный конструктор bytes() можно использовать для создания объектов bytes. Кроме того, объекты bytes можно декодировать в строки с помощью метода decode().

Изменяемые последовательности

Изменяемые последовательности можно изменять после их создания. Обозначения подписки и срезов можно использовать как цель для присваивания и операторов del (удаление).

В настоящее время существует два встроенных изменяемых типа последовательностей:

Списки

Элементами списка являются произвольные объекты Python. Списки создаются путём помещения списка выражений, разделённых запятыми, в квадратные скобки. (Обратите внимание, что для создания списков длины 0 или 1 не требуется особых случаев.)

Байтовые массивы

Объект bytearray – это изменяемый массив. Они создаются встроенным конструктором bytearray(). Помимо изменяемости (и, следовательно, невозможности хеширования), байтовые массивы в остальном предоставляют тот же интерфейс и функциональность, что и неизменяемые объекты bytes.

Модуль расширения array предоставляет дополнительный пример изменяемого типа последовательности, как и модуль collections.

Типы множеств

Они представляют неупорядоченные, конечные множества уникальных, неизменяемых объектов. Поэтому к ним нельзя обратиться по индексу. Однако их можно перебирать, а встроенная функция len() возвращает количество элементов в множестве. Обычное применение множеств – быстрая проверка принадлежности, удаление дубликатов из последовательности и выполнение математических операций, таких как пересечение, объединение, разность и симметрическая разность.

Для элементов множества действуют те же правила неизменяемости, что и для ключей словаря. Обратите внимание, что числовые типы следуют обычным правилам числового сравнения: если два числа считаются равными (например, 1 и 1.0), только одно из них может содержаться в множестве.

В настоящее время существует два встроенных типа множеств:

Множества

Они представляют изменяемое множество. Они создаются встроенным конструктором set() и могут быть изменены впоследствии с помощью нескольких методов, таких как add().

Неизменяемые множества

Они представляют неизменяемое множество. Они создаются встроенным конструктором frozenset(). Поскольку frozenset неизменяем и хешируем, его можно снова использовать как элемент другого множества или как ключ словаря.

Отображения

Они представляют конечные наборы объектов, индексированных произвольными наборами индексов. Обозначение индекса a[k] выбирает элемент, индексированный k, из отображения a; это можно использовать в выражениях и как цель присваивания или операторов del. Встроенная функция len() возвращает количество элементов в отображении.

В настоящее время существует один встроенный тип отображения:

Словари

Они представляют конечные наборы объектов, индексированных почти произвольными значениями. Единственные типы значений, неприемлемые в качестве ключей, – это значения, содержащие списки, словари или другие изменяемые типы, которые сравниваются по значению, а не по идентичности объекта. Причина в том, что эффективная реализация словарей требует, чтобы хеш-значение ключа оставалось постоянным. Числовые типы, используемые для ключей, подчиняются обычным правилам числового сравнения: если два числа считаются равными (например, 1 и 1.0), то они могут использоваться взаимозаменяемо для индексации одной и той же записи словаря.

Словари сохраняют порядок вставки, то есть ключи будут выдаваться в том же порядке, в котором они последовательно добавлялись в словарь. Замена существующего ключа не меняет порядок, однако удаление ключа и его повторная вставка добавит его в конец, а не сохранит на старом месте.

Словари изменяемы; их можно создать с помощью обозначения {...} (см. раздел Отображения словарей).

Модули расширения dbm.ndbm и dbm.gnu предоставляют дополнительные примеры типов отображений, как и модуль collections.

Изменено в версии 3.7: В версиях Python до 3.6 словари не сохраняли порядок вставки. В CPython 3.6 порядок вставки сохранялся, но в то время это считалось деталью реализации, а не гарантией языка.

Вызываемые типы

Это типы, к которым применима операция вызова функции (см. раздел Вызовы):

Определяемые пользователем функции

Объект пользовательской функции создаётся определением функции (см. раздел Определения функций). Она должна вызываться со списком аргументов, содержащим то же количество элементов, что и список формальных параметров функции.

Специальные атрибуты:

Атрибут	Значение
__doc__	Строка документации функции или None, если недоступна; не наследуется подклассами.	Доступно для записи
__name__	Имя функции.	Доступно для записи
__qualname__	Квалифицированное имя функции. Новое в версии 3.3.	Доступно для записи
__module__	Имя модуля, в котором была определена функция, или None, если недоступно.	Доступно для записи
__defaults__	Кортеж, содержащий значения аргументов по умолчанию для тех аргументов, у которых есть значения по умолчанию, или None, если ни один аргумент не имеет значения по умолчанию.	Доступно для записи
__code__	Объект кода, представляющий скомпилированное тело функции.	Доступно для записи
__globals__	Ссылка на словарь, содержащий глобальные переменные функции – глобальное пространство имён модуля, в котором функция была определена.	Только для чтения
__dict__	Пространство имён, поддерживающее произвольные атрибуты функции.	Доступно для записи
__closure__	None или кортеж ячеек, содержащих привязки для свободных переменных функции. См. ниже информацию об атрибуте cell_contents.	Только для чтения
__annotations__	Словарь, содержащий аннотации параметров. Ключи словаря – имена параметров, а 'return' – для аннотации возвращаемого значения, если она указана.	Доступно для записи
__kwdefaults__	Словарь, содержащий значения по умолчанию для параметров, передаваемых только по ключу.	Доступно для записи

Большинство атрибутов, помеченных как «Доступно для записи», проверяют тип присваиваемого значения.

Объекты функций также поддерживают получение и установку произвольных атрибутов, которые можно использовать, например, для присоединения метаданных к функциям. Для получения и установки таких атрибутов используется обычная точечная нотация. Обратите внимание, что текущая реализация поддерживает атрибуты функций только для пользовательских функций. Атрибуты функций для встроенных функций могут быть добавлены в будущем.

Объект ячейки имеет атрибут cell_contents. Он может использоваться для получения значения ячейки, а также для установки значения.

Дополнительную информацию об определении функции можно получить из её объекта code; см. описание внутренних типов ниже.

Методы экземпляра

Объект метода экземпляра сочетает в себе класс, экземпляр класса и любой вызываемый объект (обычно функцию, определённую пользователем).

Специальные атрибуты только для чтения: __self__ – объект экземпляра класса, __func__ – объект функции; __doc__ – документация метода (то же, что и __func__.__doc__); __name__ – имя метода (то же, что и __func__.__name__); __module__ – имя модуля, в котором определён метод, или None, если недоступно.

Методы также поддерживают доступ (но не установку) произвольных атрибутов функции на базовом объекте функции.

Объекты пользовательских методов могут создаваться при получении атрибута класса (возможно, через экземпляр этого класса), если этот атрибут является пользовательским объектом функции или объектом метода класса.

Когда объект метода экземпляра создаётся путём извлечения пользовательского объекта функции из класса через один из его экземпляров, его атрибут __self__ является экземпляром, и такой метод называется связанным. Атрибут __func__ нового метода – это исходный объект функции.

Когда пользовательский объект метода создаётся путём получения другого объекта метода из класса или экземпляра, поведение аналогично объекту функции, за исключением того, что атрибут __func__ нового экземпляра – это не исходный объект метода, а его атрибут __func__.

Когда объект метода экземпляра создаётся путём извлечения объекта метода класса из класса или экземпляра, его атрибут __self__ является самим классом, а его атрибут __func__ – объектом функции, лежащим в основе метода класса.

При вызове объекта метода экземпляра вызывается базовая функция (__func__), при этом экземпляр класса (__self__) вставляется перед списком аргументов. Например, когда C – это класс, содержащий определение функции f(), а x – экземпляр C, вызов x.f(1) эквивалентен вызову C.f(x, 1).

Когда объект метода экземпляра создаётся на основе объекта метода класса, «экземпляр класса», хранящийся в __self__, на самом деле будет самим классом, так что вызов x.f(1) или C.f(1) эквивалентен вызову f(C,1), где f – это базовая функция.

Обратите внимание, что преобразование объекта функции в объект метода экземпляра происходит каждый раз при получении атрибута из экземпляра. В некоторых случаях полезной оптимизацией является присвоение атрибута локальной переменной и вызов этой локальной переменной. Также заметьте, что это преобразование происходит только для пользовательских функций; другие вызываемые объекты (и все невызываемые объекты) извлекаются без преобразования. Важно также отметить, что пользовательские функции, которые являются атрибутами экземпляра класса, не преобразуются в связанные методы; это происходит только, когда функция является атрибутом класса.

Функции-генераторы

Функция или метод, использующие оператор yield (см. раздел Оператор yield), называется функцией-генератором. При вызове такая функция всегда возвращает объект-итератор, который можно использовать для выполнения тела функции: вызов метода iterator.__next__() итератора заставляет функцию выполняться до тех пор, пока она не предоставит значение с помощью оператора yield. Когда функция выполняет оператор return или завершается, возбуждается исключение StopIteration, и итератор достигает конца набора возвращаемых значений.

Корутинные функции

Функция или метод, определённые с помощью async def, называются корутинной функцией. Такая функция при вызове возвращает объект корутины. Она может содержать выражения await, а также инструкции async with и async for. См. также раздел Объекты корутин.

Асинхронные функции-генераторы

Функция или метод, которые определяются с помощью async def и используют оператор yield, называются асинхронной функцией-генератором. При вызове такая функция возвращает асинхронный объект-итератор, который можно использовать в операторе async for для выполнения тела функции.

Вызов метода aiterator.__anext__() асинхронного итератора вернёт ожидаемый объект, который при ожидании будет выполняться до тех пор, пока не предоставит значение с помощью выражения yield. Когда функция выполняет пустой оператор return или доходит до конца, возбуждается исключение StopAsyncIteration, и асинхронный итератор достигает конца набора значений для выдачи.

Встроенные функции

Объект встроенной функции – это обёртка вокруг функции на C. Примерами встроенных функций являются len() и math.sin() (math – стандартный встроенный модуль). Количество и тип аргументов определяются функцией на C. Специальные атрибуты только для чтения: __doc__ – строка документации функции или None, если недоступно; __name__ – имя функции; __self__ установлено в None (но см. следующий пункт); __module__ – имя модуля, в котором функция была определена, или None, если недоступно.

Встроенные методы

Это, по сути, другая форма встроенной функции, на этот раз содержащая объект, передаваемый функции на C как неявный дополнительный аргумент. Примером встроенного метода является alist.append(), если предположить, что alist – это объект списка. В этом случае специальный атрибут только для чтения __self__ устанавливается на объект, обозначенный alist.

Классы

Классы являются вызываемыми. Обычно эти объекты выступают в роли фабрик для создания собственных экземпляров, но возможны варианты для типов классов, которые переопределяют __new__(). Аргументы вызова передаются в __new__() и, в типичном случае, в __init__() для инициализации нового экземпляра.

Экземпляры классов

Экземпляры произвольных классов можно сделать вызываемыми, определив в их классе метод __call__().

Модули

Модули являются основной организационной единицей кода Python и создаются системой импорта, вызываемой либо оператором import, либо вызовом таких функций, как importlib.import_module() и встроенной __import__(). Объект модуля имеет пространство имён, реализованное объектом-словарём (этот словарь доступен через атрибут __globals__ функций, определённых в модуле). Обращения к атрибутам преобразуются в поиск по этому словарю, например, m.x эквивалентно m.__dict__["x"]. Объект модуля не содержит объект кода, использованный для инициализации модуля (поскольку после завершения инициализации он не нужен).

Присваивание атрибуту обновляет словарь пространства имён модуля; например, m.x = 1 эквивалентно m.__dict__["x"] = 1.

Предопределённые (записываемые) атрибуты: __name__ – имя модуля; __doc__ – строка документации модуля или None, если недоступно; __annotations__ (необязательно) – словарь, содержащий аннотации переменных, собранные во время выполнения тела модуля; __file__ – путь к файлу, из которого был загружен модуль, если он был загружен из файла. Атрибут __file__ может отсутствовать для некоторых типов модулей, например, для модулей C, статически слинкованных с интерпретатором; для модулей расширения, динамически загружаемых из разделяемой библиотеки, это путь к файлу разделяемой библиотеки.

Специальный атрибут только для чтения: __dict__ – это пространство имен модуля в виде объекта-словаря.

Особенность реализации CPython: Из-за того, как CPython очищает словари модулей, словарь модуля будет очищен, когда модуль выйдет из области видимости, даже если на словарь ещё есть активные ссылки. Чтобы этого избежать, скопируйте словарь или держите модуль в памяти, пока используете его словарь напрямую.

Пользовательские классы

Пользовательские типы классов обычно создаются с помощью определений классов (см. раздел Определения классов). Класс имеет пространство имен, реализованное в виде объекта-словаря. Ссылки на атрибуты класса преобразуются в поиск в этом словаре, например, C.x преобразуется в C.__dict__["x"] (хотя существует ряд хуков, которые позволяют искать атрибуты другими способами). Если имя атрибута не найдено там, поиск атрибута продолжается в базовых классах. Этот поиск в базовых классах использует порядок разрешения методов C3, который корректно работает даже при наличии структур наследования типа «ромб», где есть множественные пути наследования, ведущие к общему предку. Дополнительные сведения о C3 MRO, используемом Python, можно найти в документации, прилагаемой к выпуску 2.3, по адресу https://www.python.org/download/releases/2.3/mro/.

Когда обращение к атрибуту класса (например, для класса C) возвращает объект метода класса, он преобразуется в объект метода экземпляра, чей атрибут __self__ равен C. Когда оно возвращает объект статического метода, он преобразуется в объект, обёрнутый объектом статического метода. См. раздел Реализация дескрипторов для другого способа, которым атрибуты, получаемые из класса, могут отличаться от тех, что фактически содержатся в его __dict__.

Присваивание атрибутов класса обновляет словарь самого класса, но никогда не словарь базового класса.

Объект класса можно вызвать (см. выше), чтобы получить экземпляр класса (см. ниже).

Специальные атрибуты: __name__ – имя класса; __module__ – имя модуля, в котором класс определён; __dict__ – словарь, содержащий пространство имён класса; __bases__ – кортеж, содержащий базовые классы в порядке их перечисления в списке базовых классов; __doc__ – строка документации класса или None, если не определена; __annotations__ (необязательно) – словарь, содержащий аннотации переменных, собранные во время выполнения тела класса.

Экземпляры классов

Экземпляр класса создаётся вызовом объекта класса (см. выше). Экземпляр класса имеет пространство имён, реализованное как словарь, который является первым местом, где ищутся ссылки на атрибуты. Если атрибут не найден там, и класс экземпляра имеет атрибут с таким именем, поиск продолжается среди атрибутов класса. Если найден атрибут класса, являющийся объектом пользовательской функции, он преобразуется в объект метода экземпляра, чьим атрибутом __self__ является экземпляр. Объекты статического метода и метода класса также преобразуются; см. выше раздел «Классы». См. раздел Реализация дескрипторов для другого способа, которым атрибуты класса, полученные через его экземпляры, могут отличаться от объектов, фактически хранящихся в __dict__ класса. Если атрибут класса не найден и у класса объекта есть метод __getattr__(), он вызывается для удовлетворения поиска.

Присваивания и удаления атрибутов обновляют словарь экземпляра, но никогда не словарь класса. Если у класса есть метод __setattr__() или __delattr__(), он вызывается вместо прямого обновления словаря экземпляра.

Экземпляры классов могут вести себя как числа, последовательности или отображения, если у них есть методы с определёнными специальными именами. См. раздел Имена специальных методов.

Специальные атрибуты: __dict__ – словарь атрибутов; __class__ – класс экземпляра.

Объекты ввода-вывода (также известные как файловые объекты)

Файловый объект представляет открытый файл. Существуют различные краткие способы создания файловых объектов: встроенная функция open(), а также os.popen(), os.fdopen() и метод makefile() объектов сокетов (и, возможно, другие функции или методы, предоставляемые модулями расширения).

Объекты sys.stdin, sys.stdout и sys.stderr инициализируются как файловые объекты, соответствующие стандартным потокам ввода, вывода и ошибок интерпретатора; все они открыты в текстовом режиме и поэтому следуют интерфейсу, определённому абстрактным классом io.TextIOBase.

Внутренние типы

Некоторые типы, используемые внутри интерпретатора, доступны пользователю. Их определения могут измениться в будущих версиях интерпретатора, но здесь они упомянуты для полноты.

Объекты кода

Объекты кода представляют собой скомпилированный в байт-код исполняемый код Python, или байт-код. Разница между объектом кода и объектом функции в том, что объект функции содержит явную ссылку на глобальные переменные функции (модуль, в котором она определена), тогда как объект кода не содержит контекста; кроме того, значения аргументов по умолчанию хранятся в объекте функции, а не в объекте кода (поскольку они представляют значения, вычисляемые во время выполнения). В отличие от объектов функций, объекты кода неизменяемы и не содержат ссылок (прямых или косвенных) на изменяемые объекты.

Специальные атрибуты только для чтения: co_name – имя функции; co_argcount – количество позиционных аргументов (включая аргументы со значениями по умолчанию); co_nlocals – количество локальных переменных, используемых функцией (включая аргументы); co_varnames – кортеж, содержащий имена локальных переменных (начиная с имён аргументов); co_cellvars – кортеж, содержащий имена локальных переменных, на которые ссылаются вложенные функции; co_freevars – кортеж, содержащий имена свободных переменных; co_code – строка, представляющая последовательность инструкций байткода; co_consts – кортеж, содержащий литералы, используемые байткодом; co_names – кортеж, содержащий имена, используемые байткодом; co_filename – имя файла, из которого был скомпилирован код; co_firstlineno – номер первой строки функции; co_lnotab – строка, кодирующая отображение смещений байткода на номера строк (подробнее см. исходный код интерпретатора); co_stacksize – необходимый размер стека; co_flags – целое число, кодирующее набор флагов для интерпретатора.

Для co_flags определены следующие битовые флаги: бит 0x04 установлен, если функция использует синтаксис *arguments для принятия произвольного числа позиционных аргументов; бит 0x08 установлен, если функция использует синтаксис **keywords для принятия произвольных ключевых аргументов; бит 0x20 установлен, если функция является генератором.

Объявления будущих возможностей (from __future__ import division) также используют биты в co_flags, чтобы указать, был ли объект кода скомпилирован с включённой конкретной возможностью: бит 0x2000 установлен, если функция была скомпилирована с включённым future division; биты 0x10 и 0x1000 использовались в более ранних версиях Python.

Остальные биты в co_flags зарезервированы для внутреннего использования.

Если объект кода представляет функцию, первый элемент в co_consts – это строка документации функции, или None, если она не определена.

Объекты фреймов

Объекты фреймов представляют фреймы выполнения. Они могут встречаться в объектах трассировки стека (см. ниже), а также передаются зарегистрированным функциям трассировки.

Специальные атрибуты только для чтения: f_back указывает на предыдущий фрейм стека (ближе к вызывающему) или None, если это нижний фрейм стека; f_code – объект кода, исполняемый в этом фрейме; f_locals – словарь, используемый для поиска локальных переменных; f_globals используется для глобальных переменных; f_builtins используется для встроенных (внутренних) имён; f_lasti представляет точную инструкцию (это индекс в строке байт-кода объекта кода).

Специальные атрибуты для записи: f_trace, если не None, – это функция, вызываемая для различных событий во время выполнения кода (используется отладчиком). Обычно событие срабатывает для каждой новой строки исходного кода – это можно отключить, установив f_trace_lines в False.

Реализации могут разрешить запрос событий на каждую инструкцию, установив f_trace_opcodes в True. Обратите внимание, что это может привести к неопределённому поведению интерпретатора, если исключения, возбуждённые функцией трассировки, выйдут в трассируемую функцию.

f_lineno – текущий номер строки фрейма. Запись в него из функции трассировки вызывает переход на указанную строку (только для самого нижнего фрейма). Отладчик может реализовать команду Jump (также известную как Set Next Statement), записывая в f_lineno.

Объекты Frame поддерживают один метод:

frame.clear()¶

Этот метод очищает все ссылки на локальные переменные, хранящиеся во фрейме. Кроме того, если фрейм принадлежал генератору, генератор финализируется. Это помогает разорвать циклические ссылки с участием объектов фреймов (например, при перехвате исключения и сохранении его трассировки для дальнейшего использования).

RuntimeError возбуждается, если фрейм в данный момент выполняется.

Новое в версии 3.4.

Объекты трассировки стека

Объекты трассировки стека представляют стековый след исключения. Объект трассировки стека неявно создаётся при возникновении исключения, а также может быть явно создан вызовом types.TracebackType.

Для неявно созданных трассировок, когда поиск обработчика исключения разворачивает стек выполнения, на каждом развёрнутом уровне объект трассировки вставляется перед текущей трассировкой. Когда обработчик исключения входит в действие, стековый след становится доступен программе. (См. раздел Инструкция try.) Он доступен как третий элемент кортежа, возвращаемого sys.exc_info(), и как атрибут __traceback__ перехваченного исключения.

Если программа не содержит подходящего обработчика, трассировка стека выводится (в удобочитаемом формате) в стандартный поток ошибок; если интерпретатор работает в интерактивном режиме, она также становится доступной пользователю как sys.last_traceback.

Для явно созданных трассировок создатель трассировки определяет, как атрибуты tb_next должны быть связаны, чтобы сформировать полный стековый след.

Специальные атрибуты только для чтения: tb_frame указывает на фрейм выполнения текущего уровня; tb_lineno содержит номер строки, где произошло исключение; tb_lasti указывает точную инструкцию. Номер строки и последняя инструкция в трассировке могут отличаться от номера строки её объекта фрейма, если исключение произошло в инструкции try без соответствующего предложения except или с предложением finally.

Специальный атрибут для записи: tb_next – следующий уровень в стековом следе (в сторону фрейма, где произошло исключение), или None, если следующего уровня нет.

Изменено в версии 3.7: Объекты трассировки стека теперь можно явно создавать из кода Python, и атрибут tb_next существующих экземпляров можно обновлять.

Объекты срезов

Объекты срезов используются для представления срезов для методов __getitem__(). Они также создаются встроенной функцией slice().

Специальные атрибуты только для чтения: start – нижняя граница; stop – верхняя граница; step – шаг (значение); каждый равен None, если опущен. Эти атрибуты могут иметь любой тип.

Объекты slice поддерживают один метод:

slice.indices(self, length)¶

Этот метод принимает единственный целочисленный аргумент length и вычисляет информацию о срезе, который объект среза описывал бы, если бы был применен к последовательности из length элементов. Он возвращает кортеж из трех целых чисел; соответственно это индексы start и stop, а также step или длина шага среза. Пропущенные или выходящие за границы индексы обрабатываются так же, как и для обычных срезов.

Объекты статических методов

Объекты статических методов предоставляют способ обойти преобразование объектов-функций в объекты-методы, описанное выше. Объект статического метода – это обёртка вокруг любого другого объекта, обычно определённого пользователем объекта-метода. Когда объект статического метода извлекается из класса или экземпляра класса, фактически возвращается обёрнутый объект, который не подвергается дальнейшим преобразованиям. Сами объекты статических методов не являются вызываемыми, хотя объекты, которые они оборачивают, обычно вызываемы. Объекты статических методов создаются встроенным конструктором staticmethod().

Объекты методов классов

Объект метода класса, как и объект статического метода, является обёрткой вокруг другого объекта, изменяющей способ получения этого объекта из классов и экземпляров классов. Поведение объектов методов класса при таком получении описано выше, в разделе «Пользовательские методы». Объекты методов классов создаются встроенным конструктором classmethod().

3.3. Специальные имена методов¶Special method names

Класс может реализовать определённые операции, которые вызываются специальным синтаксисом (например, арифметические операции или индексация и срезы), путём определения методов со специальными именами. Это подход Python к перегрузке операторов, позволяющий классам определять собственное поведение для языковых операторов. Например, если класс определяет метод с именем __getitem__(), а x – экземпляр этого класса, то x[i] примерно эквивалентно type(x).__getitem__(x, i). Если не указано иное, попытка выполнить операцию вызывает исключение, когда не определён подходящий метод (обычно AttributeError или TypeError).

Установка специального метода в None означает, что соответствующая операция недоступна. Например, если класс устанавливает __iter__() в None, класс не является итерируемым, поэтому вызов iter() на его экземплярах вызовет исключение TypeError (без обращения к __getitem__()). 2

При реализации класса, который эмулирует какой-либо встроенный тип, важно реализовывать эмуляцию только в той степени, в которой это имеет смысл для моделируемого объекта. Например, некоторые последовательности могут хорошо работать с получением отдельных элементов, но извлечение среза может не иметь смысла. (Одним из примеров этого является интерфейс NodeList в объектной модели документов W3C.)

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}...')
        super().__setattr__(attr, value)

sys.modules[__name__].__class__ = VerboseModule

class Meta(type):
    pass

class MyClass(metaclass=Meta):
    pass

class MySubclass(MyClass):
    pass

a[1:2] = b

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

>>> 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()

>>> 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

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

>>> 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__()                 # Явный поиск через экземпляр
Class getattribute invoked
10
>>> type(c).__len__(c)          # Явный поиск через тип
Metaclass getattribute invoked
10
>>> len(c)                      # Неявный поиск
10

3.4. Корутины¶Coroutines

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

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

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